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Semi-nar

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Speaker - 최진우

GNUVILL?!

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GNUVILL???

GNUVill 이 뭔가요 ???

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GNUVILL 소개

Gnu

vilL

+GNU's Not Unix 의 약자 . 유닉스 (Unix) 의 상업적 확산에 반발하여 리처드 스톨먼의 팀이 무료로 개발 · 배포하고 있는

유닉스 호환 운영 체제이며 동시에 그러한 정보 공유 프로젝트 그 자체 . ' 모든 프로그램은 무료이어야 하며 , 프로그램의 사용 , 복사 ,

수정 , 재분배에 대한 제한이 있어서는 안 된다 ' 는 신념을 바탕에 두고 있다 .

- [On Naver Article]

vil-lage

공짜 Software 를 좋아하는 사람들이 사는 마을

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OpenSource 진영 SW

MySQL

Apache

NginxFire-Fox

OpenOfficeOpencvEclips

e

Gcc

Hadoop

MySql-Work-bench

OpenCl

SQLite

x100000

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단톡방… .. ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

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평소 그누빌 모습… ..

학생회관 동아리중에유일하게 명패를 가진 동아리 !!

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14 년도 잔치잔치 in 동방

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GNUVill 은 어떠한 활동을 했나요 ?

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서울 / 경기 대학연합리눅스유저그룹 (ULUG) 에서의 주요 활동 ( 과거 )

일시 내용2007 년도 상반기 연합 세미나 주제 발표 Jabber Protocol, 컴퓨터공학과 '02 故 정찬호

2007 년도 하반기 연합 세미나 주제 발표 Build Moonlight and use MS Silverlight on Linux Using Mono Project, 컴퓨터공학과 '07  박동섭, '02 故 정찬호 (with 숙명여대 SOLUX 추선우 , 송내영 )

2008 년도 상반기 연합 세미나 주제 발표 CakePHP Web MVC Framework, 컴퓨터공학과 '07 박동섭 (with 동국대 DNA 김희도 )

2008 년도 하반기 연합 세미나 주제 발표 PHP-based CMS Drupal, 컴퓨터공학과 '07 박동섭 (with 동국대 DNA 김희도 )

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2012 GNUVILL 활동

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교내 활동

일시 주제 내용 참가자2012. 6. Micro Processor 프로젝트 Cortex-M3 기반 지하철 내부 승객 안내

시스템정보통신공학과 08 정광현 , 07 황세영 , 08 박종원 , 08 최재완

2012. 3~6 Capstone Design 프로젝트 발표 Ubiquitous Sensor Network 기반의 Air Conditioner Filter 교환 시기 및 상태 관리 시스템

07 최기봉

2012. 5~8 제 10 회 임베디드 소프트웨어 경진대회 안드로이드 기반 테블릿 PC 의 사용자 친화적 차량 AVN 시스템 (Humax  부문 본선진출 )

07 황세영 , 08 박종원 , 08 최재완 , 08 이민섭

2012. 5~8 제 10 회 임베디드 소프트웨어 경진대회 NFC 기반 E-School 시스템 (삼성전자 부문 본선진출 )

08 조준 , 08 안재홍

2012. 9. Hackerschool 주관 제 6 회 하계 해킹캠프 참가

CTF 1 위 45s Team '12 12 조훈근

2012. 9~12  Capstone Design 프로젝트 발표 Android Application 을 포함한Ubiquitous Sensor Network 기반의 차량 환경관리시스템

07 황세영 , 07 정광현 , 07 민석주 , 08 박종원

2012. 9~12 Capstone Design 프로젝트 발표  Android Application 을 포함한 NFC 기반 학교출입관리 시스템

08 이민섭

2012. 9~12 Capstone Design 프로젝트 발표 Android Application 을 포함한 RFID, SM2-Camera Module 기반 무인 재고관리 시스템

08 조준 , 08 안재홍

2012. 12. Data Base 프로젝트 발표 JDBC 기반 수강신청 시스템 ( 한국외대 DisLab)

07 정광현 , 07 황세영 , 08 박종원 , 08 최재완

*2012 년 *

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2013 GNUVILL 활동

LEGENDS of

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2013 년도 Gnuvill 공식 로고 탄생 !

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Gnuvill 소속 12 학번 조훈근WPF 를 이용한 Drag & Drop 파일전송 시스템

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Gnuvill 소속 08 학번 안재홍Clock-Gating Service Manager

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2014 GNUVILL 활동

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*2014 년 *

Gnuvill 소속 10 학번 최진우NS3 를 이용한 네트워크 시뮬레이션

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NS3 를 이용한 네트워크 시뮬레이션

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Gnuvill 소속 10 학번 팀장 최진우 외 5명

Auto Parking System

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Robocar - Algorithm

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■ mysql, mybatis, mybatis-spring 에 대한 Maven dependency

■ Class mapping

■ Mapper 생성DB 데이터처리를 위한 mybatis mapper 이다 .

Auto Parking System – spring framework

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2015 GNUVILL 활동 및 계획

Plan of

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동아리 소개집

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15 년 가입신청서 갱신

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• Physical Web - 기존 모바일 애플리케이션을 활용하는 방식이 아닌 웹을 활용하여

스마트기기 통신을 제공하는 것

“ 별도의 앱 설치 없이도 인터넷에 연결되어 있기만 한다면 모든 사물과 소통할 수 있는 시스템”

Physical Web 을 표준으로 삼아 통신은

저전력 블루투스 (BLE) 를 이용하여 웹 주소 (URL) 를

주변의 디바이스 등에 할당하여 사용자가 스마트기기를

통해 제품을 사거나 버스 운행시간 등을 알 수 있다 .

장점사물과 사용자간의 연결이 수월하다 .

어떤 사물을 연결할 수 있는 플랫폼을 따질 필요가 없다 .

여러 서비스 분야에서 다양한 응용이 가능하다 .

별도의 애플리케이션의 설치가 필요없다 .

Gnuvill 소속 10 학번 최진우Physical Web 기반의 비콘을 이용한 전시회

관람서비스

Vending Machine(Candy/Cookie)

Figures of Museum(A class)

Vending Machine(Candy/Cookie)

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GNUVILL 내부 스터디

아두이노를 이용한 IoT 코딩 – 계획중 ( 미정 )

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끝 !!

이 아닙니다 .. ㅠㅠ

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Machine Learning Algorithm

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머신러닝과 울트론 프로그램 ?

울트론 !!

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기계 학습이란 ?• 우리가 현재 가지고 있는 데이터를 이해하기 위한 더 좋은 도구가 있어야하며 , 얻을 수 있는 데이터를 이해하기 위한 우리 자신의 준비 또한 필요

• 기계학습이란 가공되지 않은 원시 데이터를 가공하여 , 정보로 변환하는 것

• 기계학습 알고리즘에서는 분류를 사용하여 결정하게 된다 .

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일반적인 알고리즘

비지도 학습 방법

군집화 (Clustering) 밀도 추정 (Density estimation)

K- 평균 (k-Means) 기대 극대화(Expectation maximization)

디비스캔 (DBSCAN) 파젠 윈도우 (Parzen window)

지도 학습 방법분류 (Classification) 회귀 (Regression)

K- 최근접 이웃(K-Nearest Neighbors)

선형 회귀 (Linear)

나이브 베이스 (Naïve Bayes) 지역적 가중치가 부여된 선형 회귀(Locally weighted linear)

지지 벡터 머신(Support vector machines)

리지 (Ridge)

의사 결정 트리 (Decision trees) 라쏘 (Lasso)

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기계 학습 응용 프로그램 개발단계1. 데이터 수집 : Web 으로부터 필요한 데이터를 추출함으로써 표본들을 모을 수 있고 , RSS 또는 API 를

이용하여 정보를 얻을 수도 있다 .

2. 입력 데이터 준비

3. 입력 데이터 분석

4. 알고리즘 훈련 : 기계학습이 이루어지는 부분 . 핵심 알고리즘을 다루는 부분으로 정제된 데이터를

알고리즘에 넣어 지식이나 정보를 추출

5. 알고리즘 테스트

6. 사용하기 : 실질적인 프로그램을 만들고 이전 단계들이 예상처럼 진행되었는지 살펴보는 단계 .

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k- 최근접 이웃 알고리즘• 거리 측정을 이용하여 분류하기

• kNN 이용하여 데이타 분석

K 근접 이웃 (k-nearest neighbors algorithm (k-NN)) 이란 ?= > 관찰치 특성을 기준으로 훈련 샘플 중에서 가장 가까운 관찰치들을 분류하는 방법

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kNN 분류 알고리즘 실행하기• inX = 분류를 위한 입력벡터• dataSet = 훈련을 위한 예제의 전체 행렬• Labels = 분류 항목을 표시한 벡터• K = 투표에서 사용하게 될 최근접 이웃 수

거리 계산( 유클리드 거리 계산법을 사용해 계산 )

<- 가장 짧은 k거리를 투표 <- 아이템 정렬

(classCount 딕셔너리를 가지고 투플형태의 리스트로 분해한 후 , 투플에 있는 두번째 아이템으로 itemget-ter 메소드를 사용해 투플을 정렬 )

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텍스트 파일의 데이터구문 분석• datingTestSet 라는 1000 개의 항목으로 이루어진 text 파일이 있다는 가정 .

<Data>(1) 연간 항공 마일리지 수(2) 비디오 게임으로 보내는 시간의 비율(3) 주당 아이스크림 소비량

(1) (2) (3)

문자열의 양쪽공백을 지움

listFromLine 의 맨 마지막 Data 를 append!

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데이터 정규화하기

** minVals 와 range 는 1x3행렬인데 반해 만든 데이터행렬은 1000x3 이므로 NumPy 의 tile() 함수를 사용하여 입력 행렬과 같은 크기로 행렬을 생성 후 생성된 행렬을 복사하거나 같은 값으로 모두 채움

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특정사이트를 위한 분류기 검사코드

위 분류기의 전체 오류율은 6.4% 이다 .hoRatios 와 k 의 값을 가지고 실험하면 오류율은 달라진다 .

위에서 분류에 사용된 Data 의 text 파일

실질적으로 사람을 분류하는데 사용하기 . 그 사람의 정보를 입력 시에 얼마나 좋아하게 될지를 예측

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정리• kNN 알고리즘은 간단하며 데이터를 분류하는 데 효과적인

방법이다 . 분류기의 분류 성능을 확인 .

• kNN 은 사례기반학습의 한 예 이지만 , 데이터집합 내의 모든

데이터에 대해 거리 측정을 계산해야 하므로 데이터의 크기가

커지면 사용하기 힘듬 .

• 그리고 , 데이터의 구조에 대한 어떠한 정보도 주지 못함 .

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THANK YOU