PgMaru

ORACLE에서 UTC(GMT)을 얻고 싶을 때는,

'sys_extract_utc'라는 함수를 사용한다.

예)

SQL>  select current_timestamp "현지시각", SYS_EXTRACT_UTC(current_timestamp) "영국표준시각" from dual;

현지시각                                                 영국표준시각

--------------------------------------                -------------------------------------

02-MAR-09 06.55.02.294237 PM +09:00         02-MAR-09 09.55.02.294237 AM

SQL>

머신러닝과 관련된 내용들을 찾아 보다 보면,

낮설어 보이는 수학 기호나 개념들이 많이 있다.

그래서 '이게 뭔가' 하면서 검색을 하다 보면,

예전에 배웠던 기억이 나기도 한다.

배우기는 했지만, 너무 오래 쓰지 않다 보니

까맣게 잊고 있었던 것들이다.

이렇게 필요할 때마다 하나씩 발견해 나가는 

예전 기억들 내지는 새로운 배움들에 대해 정리해 놓아야 할 것 같다.

그래서 오늘은, 다음 공식을 이해하기 위한 내용을 찾아보았다.

다음은, Neighborhood Method에서 유사도를 측정하는데 사용되는 distance function이다.

이 공식의 분모는 '2-norm'이라는 개념이고, 분자는 '스칼라곱'이라는 개념이다.

이 두 개념을 바탕으로 위 공식을 다시 보게 되면,

위 식의 결과는 cos θ가 된다.

즉, $r_{i}$와 $r_{j}$의 거리가 가까우면, θ값이 작아져서 1에 가까운 수가 되고,

거리가 멀어지면, θ값이 커져서 0에 가까운 수가 된다.

한동안 여기저기서 '빅데이터, 빅데이터...' 하면서 

'빅데이터'가 주요 관심사가 되었던 적이 있다.

또한, 얼마전 알파고-이세돌과의 바둑 대결을 통해 

인공지능, 머신러닝 등이 이슈로 대두되면서,

머신러닝을 뒷받침하는 '빅데이터' 기술에 대해서도 

다시금 눈을 돌리게 되었다.

'빅데이터'...데이터가 많아지면 '빅데이터'가 되겠거니 생각했는데,

막상 다음 글을 읽어보니, 그렇게 가볍게 흘러넘길 수 없는 기술이라는 것을 알 수 있었다.

"빅데이터 이야기:데이터 수집에서 분석까지"

또한, 위 글이 데이터 분석에 대한 이야기였다면,

다음 글은 저장기술, 처리방식에 대해 좀더 소개하고 있다.

"빅데이터를 위한 플랫폼들"

내가 생각하는 빅데이터 처리의 특징은, 

1. 데이터가 분산되어 저장된다는 것
2. 디스크 IO를 줄이기 위해 메모리DB를 사용하기도 한다는 것
3. 병렬처리를 한다는 것

이런 글들을 읽어 보니, 

'빅데이터'라는 것이 내가 생각하던 것보다 훨신 영향력 있는 기술이라는 것과 함께,

'머신러닝'과도 밀접한 관련이 있음을 알 수 있었다.

우리나라 공무원들의 수준이 예전보다 많이 높아진 것은 사실이다.

민원인들에게 친절하고 열심히 일하는 분들이 많이 있다.

하지만, 아직도 자기 분수를 파악하지 않고,

민원인들을 얕잡아 보거나, 자신에게 권력이 있다고 오해한 나머지

부당하게 권력을 휘두르려 하는 경우가 있다.

이런 경우, 공무원 당사자는 결국 자기 무덤을 파게 되겠지만,

그런 행위로 피해를 본 국민 입장에서는 

공무원의 부당한 행동으로 인한 손해에 대한 보상 및

공무원에 대한 적절한 처분을 원하게 된다.

이럴 때, 국민의 권익을 보호받을 수 있는 창구가 있다.

국민권익위원회라는 곳인데, 다음 주소로 들어가면 된다.

• 국민권익위원회(www.acrc.go.kr/)
• 전화 : 국번 없이 1398 또는 110

아직까지 직접 이용해 본 적은 없지만,

주변에서 간혹 어이 없는 공무원을 보게 되는데,

미리미리 신고 방법을 알아두면 좋을 것 같다.

개인적으로, 의료보험, 실비보험, 암보험 모두 가입하고 있다.

개인적으로 잘 가입하고 있다고 생각해 왔는데,

정말 잘 가입하고 있는건지 의문이 들었고,

중복 보장은 없는지 확인해 보아야겠다는 생각을 했다.

건강보험과 실비보험의 차이는 조금만 검색하면 잘 나오는데,

내가 참고한 블로그는 다음이다.

• http://bulnabi.tistory.com/753
• http://itowa.tistory.com/210

이세돌과 알파고와의 바둑 대국을 계기로,

인공지능에 대한 관심이 갑자기 높아진 듯 하다.

나 역시도, 인공지능에 대한 관심이 갑자기 높아졌다.

영상처리 분야와도 밀접한 관련이 있고,

바둑 같은 고난이도 알고리즘을

어떤 방법으로 풀어나가는지 궁금하기도 하다.

그래서, 인터넷 검색을 통해 방문한 페이지 중에

나중에 다시 참고해 보고 싶은 내용들을 링크해 놓으려 한다.

• http://egloos.zum.com/greentec/v/4136487
• 신경망 알고리즘에서, 은닉층을 사용하여 XOR 문제, 와인 분류 문제를 해결하는 방법을 설명하고 있음
• 연관 소스도 다음 사이트에 올려져 있다.
• http://wonderfl.net/c/8ldl : XOR문제
• http://wonderfl.net/c/izNr : 와인 분류 문제
• http://blog.secmem.org/197,http://blog.secmem.org/199
• 신경망과 퍼셉트론 설명 및 예제 코드
• http://hub-ai.com/study
• 인공지능에 대한 내용들
• http://www.ohmynews.com/NWS_Web/View/at_pg.aspx?CNTN_CD=A0000109344
• D. 호프스태터, <괴델, 에셔, 바흐>의 내용을 소개. 책의 내용은 인공지능에까지 연결된다.
• http://www.zdnet.co.kr/column/column_view.asp?artice_id=20141104074223
• '저물어가는 프로그래밍'이라는 제목으로, 유명 IT저자 임백준이 쓴 칼럼. 머신러닝으로 인해 변화될 프로그래밍의 미래에 대해 쓴 글이다.
• https://thegrid.io/
• 요구사항 분석 및 사이트 제작까지 인공지능이 대신 한다고 하는, 신개념 홈페이지 빌더
• http://www.phpschool.com/gnuboard4/bbs/board.php?bo_table=tipntech&wr_id=74746&sca=&sfl=wr_subject%7C%7Cwr_content&stx=%C0%E5%B1%E2&sop=and
• 자바스크립트 인공지능 장기 게임(Minimax 및 Alpha-beta-Pruning알고리즘 사용)
• http://gameai.net/zb/zboard.php?id=pds&page=1&sn1=&divpage=1&sn=off&ss=on&sc=on&select_arrange=headnum&desc=desc&no=2&PHPSESSID=f7be2c51d8e0ac801cf4d7daf473ed4e
• VisualC++(MFC)로 만든 인공지능 장기 게임 소스 다운로드받을 수 있음
• http://electronicsdo.tistory.com/entry/Markov-chain-%EB%A7%88%EC%BD%94%ED%94%84-%EC%B2%B4%EC%9D%B8
• 마르코프 체인에 관한 설명

• OpenCV Extra Modules 소개

1. 다음 사이트에 가면, OpenCV Extra Modules에 대해 잘 소개되어 있다.
• https://github.com/Itseez/opencv_contrib
2. 내용인즉슨, 새로운 API가 OpenCV에 추가되는 경우, 아직 안정성이나 성능이 검증되지 않았으므로, 처음에는 공식 배포본 대신, Extra Modules(opencv_contrib)에 포함시킨다.
3. 이후 안정성이 검증되고 사용 빈도가 많아지면, 메인 모듈(공식 배포본)에 포함되어 배포된다.

• OpenCV Extra Modules 빌드 방법

1. 다음 사이트의 [Download ZIP] 버튼을 통해, opencv-contrib-master.zip 파일을 다운로드 받는다.
2. 압축을 해제한다.
3. 다음 사이트 내용을 참고하여, OpenCV 빌드를 준비한다.(7번까지 진행)
• http://pgmaru.tistory.com/53
4. CMake GUI화면의 'OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH'항목에 [opencv-contrib-master폴더]/modules를 선택해 준다.
5. http://pgmaru.tistory.com/53의 8번부터 계속 진행한다.

• VisualStudio2008로 빌드할 경우의 문제해결 방법
• CMake를 통해 솔루션이 생성된 다음, VisualStudio2008로 빌드를 진행하게 되면, 몇몇 파일에서 컴파일 에러가 발생한다.
• 빌드 진행을 위해서는, 다음과 같이 소스를 수정해 주어야 한다.
1. [opencv-contrib-master폴더]/modules/line_descriptor/samples/knn_matching.cpp의 114행
• result += (uchar) ( bin_vector[i] * pow( 2, i ) );
• 을
• result += (uchar) ( bin_vector[i] * pow( 2.0, i ) );
• 으로 변경해 준다
2. [opencv-contrib-master폴더]/modules/optflow/samples/optical_flow_evaluation.cpp의 10행
• 다음 내용을 추가해 준다.

#ifdef WIN32

    #ifndef NAN

        static const unsigned long __nan[2] = {0xffffffff, 0x7fffffff};

        #define NAN (*(const float *) __nan)

    #endif

#endif

집 PC : 10.8566FPS

(사양 : i5 3470 3.20GHz, RAM 8GB, 64bit Window, x64 기반 프로세서)

(디스플레이 : NVidia GeForce GT630)

사무실 개발PC : 10.8554FPS

(사양 : i5-3470 3.20GHz, Ram 4GB, 32bit window)

(디스플레이 : Inte4l(R) HD Graphics)

영상처리 속도개선을 위해 사용되는 방법들 중에 대표적인 것이,

병렬처리와 GPU 사용일 것이다.

병렬처리는 TBB나 IPPCV등을 통해서 구현되며,

GPU 사용은 CUDA와 OpenCL등을 통해 구현된다.

CUDA는 그래픽카드가 NVidia인 경우에만 사용 가능하다.

반면 OpenCL은 기타 여러가지 경우에 사용 가능하다.

이에 대한 내용은 다음 사이트에 잘 나와 있다.

Platform -> OpenCL

OpenCV상에서 실제로 OpenCL을 사용할 때의 키워드는 UMat이다.

그리고, 다음 사이트에도 중요한 내용이 담겨 있다.

OpenCV3.0 Architecture

이 내용을 알아야 UMat을 잘 사용할 수 있다.

특히, getMat(), getUMat()을 사용하는 경우,

get...을 통해 얻어진 Matrix가 해제될 때까지는

원본 Mat을 사용할 수 없다는 사실에 유의해야 한다.

또한, 다음 내용도 참고할 필요가 있다.

OpenCL Module Introduction

CPU와 GPU간 데이터 전송은 성능저하를 유발할 수 있기 때문에

필요한 경우에만 사용해야 하고,

GPU가 double형 연산을 지원하지 못하는데 double형 연산을 구현하는 경우

에러가 발생한다는 내용 등이 쓰여져 있다.

공부도 할 겸,

Intel 4rd Quad Core i5-4590의 사양에 대해서 정리해 봤다.

다음 사이트에 잘 나와 있다.

Intel 4rd Quad Core i5-4590

4세대 프로세서이며, 하스웰 아키텍쳐이고,

GPU는 HD 4600이다.

(HD 4600은 인텔의 코어-i 4세대 CPU인 하스웰 CPU들에 장착된 내장형 GPU라고 한다.)