문성

오늘은 학교 정보실의 컴퓨터를 무력화시키는 프로그램을 가져왔습니다. 정확히 말하면, 모든 학교의 컴퓨터를 무력화시키는게 아닌, Veyon 이라는 원격 프로그램을 사용하는 컴퓨터에 한해서 무력화시킬 수 있습니다. 학교 컴퓨터가 Veyon으로 관리되고 있는지 알아보기 위해서는, 하단의 window 검색창에 아래와 같이 검색해보시면 됩니다. 저는 제 본컴이니 당연히 존재하지 않아서 veyon 프로그램이 뜨지 않지만, veyon이 설치되어있는 학교 컴퓨터에선 아래와 같이 검색하시면 프로그램이 나타날겁니다. 일단, 무력화 프로그램을 소개하기에 앞서, Veyon이 무엇이고 어떻게 학교 컴퓨터들을 통제하는지 알아보겠습니다. Veyon Veyon 이란, 한 컴퓨터로 여러대의 컴퓨터를 통제하기 위해 만들어진 원격 조종 ..

오늘은 웹사이트 하나를 만들어왔습니다. 바로, 유튜브 동영상을 mp3 / mp4 포멧의 파일로 다운받을 수 있는 사이트입니다! 사실, 이런 류의 사이트들은 많이 존재합니다. 당장 구글이나 네이버에 youtube to mp3 / mp4 의 검색어로 검색만 해도 몇십개의 사이트들이 줄줄이 나옵니다. 그러나, 대부분의 사이트들은 핵심 기능에 초점이 맞춰진것이 아닌, 관심도 없는 광고들이 덕지덕지 도배되어있는것은 물론, 다운이 되지않고 이상한 다른 아류 사이트들로 리다이렉션되는 사기 사이트들도 존재합니다. 따라서, 별도의 광고를 띄우거나 부과 과정없이, 유튜브 동영상을 바로 mp3 / mp4 형식으로 다운받을 수 있는 쉽고 깔끔하고 담백한 사이트를 제작하였습니다. 웹사이트를 링크를 알려드리기에 앞서, 첨부자료와..

안녕하세요! 오랜만에 글을 작성하게 되었습니다. 오늘은, 제가 만든 유튜브 동영상 정보를 손쉽게 가져올 수 있는 Node.js 모듈을 소개해드리려고 합니다. 잡다한 말은 거두절미하고 바로 본론으로 들어가보도록 하겠습니다. https://www.youtube.com/watch?v=upS0GkyfYqc&pp=ygUJ6rCQ7Iqk7Yq4 먼저, 정보를 가져올 해당 동영상의 링크를 가져옵니다. 저는 위의 동영상을 타겟으로 정하겠습니다. npm install ytv 그리고, 터미널에 접속하셔서, 위의 명령어를 입력해서 제가 만든 모듈을 다운받아 주세요. 그런 다음, node.js 파일을 생성해주시고, 위와 같은 코드를 작성해주시면 됩니다. 저는 제가 위에서 가져온 링크를 get_info 함수 안에 넣었지만, 여..

오늘은 제가 최근에 만든 오목 사이트를 소개하고자 글을 쓰게 되었습니다. ​ 렌주룰을 채택하며 사이트 주소는 https://oos.o-r.kr 호스팅을 맞겨놔서 서버에 문제가 없는 이상 항시 켜져있으므로 마음대로 접속하시면 됩니다. ​ 사이트 주소만 적어놓으니 거부감을 느끼실 분들을 위해 소개도 조금 하겠습니다. 처음 사이트를 들어오시면, 메인 화면은 위의 사진과 같이 나옵니다. 버튼을 보면 Log In 과 Sign Up 버튼이 보이는데, 말 그대로 전자는 로그인 버튼이고 후자는 회원가입 버튼입니다. 회원가입 먼저 하신 후에 차례대로 로그인 하시면 됩니다. 로그인을 하시면 위와 같이 내 정보와 Match, Rank 버튼이 보이는데, 말 그대로 전자는 매치 버튼이고 누르면 온라인 상대들과 매치가 잡힙니다...

드디어... "밑바닥부터 시작하는 딥러닝" 책을 다 읽었다. 사실, 글 작성은 7 챕터에서 마무리하기는 하였지만, 책에는 두 챕터가 더 존재한다. 그러나, 이는 딥러닝 자체를 공부하는데 있어 크게 알아야 할 부분이 아닌 참고용으로 한번 봐두면 좋은 내용들이 주를 이루어서, 고민 끝에 작성을 하지 않기로 결정했다. (귀찮은것도 좀 있고...) 결국은 끝냈지만, 이번 책은 요약글을 작성하는데 있어서 특히 더 힘들었는데 앞선 글에서도 마지막부분에 잠깐 언급했지만 시험도 겹치고, 고등학교도 준비하고, 여러가지로 예습도 준비하는 등 바쁜 개인적인 일들이 갑자기 겹쳐서 시간적 여유가 급격하게 줄었었다. 그래도 생각날 때 마다 꾸준히 정리하여 결국에는 이렇게 마무리지은것 같아 뿌듯하기도 하다. 따라서, 이제부터 생각..

합성곱 신경망(CNN) 모델은 이미지 인식과 음성 인식 등 다양한 곳에서 활용된다. 특히, 이미지 인식 분야에서 딥러닝을 활용한 기법은 거의 다 CNN을 기초로 한다. 따라서, CNN에 대해서 자세하게 살펴보도록 하자. (전체 구조) CNN도 일반 신경망과 같이 계층들을 레고 블럭처럼 조합하여 만들 수 있다. 그러나, 새롭게 등장하는 계층이 존재하는데, 바로 합성곱 계층(Convolutional layer) 과 풀링 계층(Pooling layer) 이다. 위의 사진이 CNN의 기본적인 구조이다. 사진과 같이, Conv - Relu - Pooling 계층 흐름으로 연결되는것을 볼 수 있다. 반가운 점은, 마지막 부분에서 Affine - Relu 흐름과 Affine - Softmax 흐름이 사용되었다는 점이..

현재, Chapter 6 까지 올린 상태이고, 앞으로 3개의 챕터가 더 남아있는 상황이다. 나머지 챕터도 빠르게 정리하여 올리고 싶지만, 시험기간이 다가옴에 따라 열심히 시험공부를 하느라 전보다 여유가 확연하게 사라진것은 사실이다. 물론, 여유가 사라진 것 뿐이지 글을 쓸 시간이 아에 없는것은 아니지만, 당장은 시험공부에 집중하고 싶어서 부과 활동은 잠시 내려놓기로 마음먹었다. 따라서, 시험공부 열심히해서 시험 잘 치고, 기분좋게 챕터를 이어가도록 하겠다.

개인적으로 이 챕터가 가장 중요한 챕터 중 하나라고 생각한다. 딥러닝 모델에 대해 자세하게 배우는것도 중요하지만, 요즘에는 딥러닝 프로그래밍을 돕는 다양한 프레임워크(tensorflow, pytouch, keras 등) 들이 있어 비교적 쉽게 모델을 구현할 수 있다. 그러나, 딥러닝 모델을 잘 구현하더라도 그에 맞는 보조기술들을 알맞게 적용하지 않으면 원하는 방향으로 학습이 이루어지지 않을 수 있다. 그만큼 세세한 부분이지만 결과에 큰 영향을 미치는 이러한 학습에 관련된 기술을 잘 알고 필요에 따라 적절히 적용하는게 중요하므로, 이번 챕터를 집중해서 봐주었으면 한다. (매개변수 갱신) 신경망 학습의 목적은 결국 손실함수의 값을 최저로 낮추는 매개변수를 찾는 것이며 이러한 문제를 추는것을 최적화(optim..

전 글에서 수치미분에 대해서 알아보았고, 수치미분을 통해 신경망의 가중치와 편향을 조정하여 최적의 값을 찾는 과정까지 알아보았다. 전 글의 마지막에서 SimpleNet 이라는 간단한 신경망을 파이썬 코드로 구현해보았는데, 직접 실행시켜보지는 않았지만, 만약 실행시켜보았다면 학습 속도가 아주 느릴 것이다. 이는 수치미분에 의한 것인데, 수치미분은 비교적 단순하고 구현하기도 쉽지만, 속도가 느리다는것이 단점이다. 따라서, 속도를 향상시켜 효율적인 학습을 위해 오차역전파(back propagation) 에 대해 알아보겠다. 참고로, 오차역전파를 설명하는 방법은 수식을 통한 방법과, 계산 그래프를 이용한 방법이 있는데, 이 책에서는 사용자의 이해를 돕기위해 계산 그래프를 이용해 오차역전파를 설명하고 있다. (계..

(데이터에서 학습) 전의 퍼셉트론이랑 신경망의 가중치와 편향 값은 목적에 따라 손수 지정해주었다. 그러나, 가중치와 편향이 점점 늘어날수록 복잡도도 배로 늘어나고, 수도 많아져 손수 지정해주는것은 한계가 뚜렷히 존재한다. 따라서, 사람의 수작업 없이 효율적으로 빠르게 학습할 수 있는(신경망에서는 가중치와 편향을 조절하는 것) 방법을 고안해야 하는데, 그 조건에 따라 고안된 학습을 기계학습 이라고 한다. 이 기계학습의 핵심은 데이터에 존재하는데, 사람의 개입을 최소화하고 수집한 데이터로부터 패턴을 찾으려고 시도하는 것이 주 작동원리이기 때문에 그렇다. 그러나 기존의 기계학습은 어느정도 사람의 수작업이 들어간다. 이미지 분류를 예로 들어, 이미지를 원하는 어떠한 기준에 따라 분류하려면 목적에 맞게 이미지의 ..