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macbook air m2에 리눅스 커널 컴파일 (make) 안되는 이유 이번 프로젝트 목표는 1) 리눅스 커널 환경을 설치하고, 2) 시스템콜을 사용해보는 것이다. 맥북은 ARM 아키텍쳐라 보통의 환경설정과는 다른 접근으로 해야했다. UTM을 통해서 Ubuntu를 가지고 오는 것까지는 온라인에서 쉽게 볼 수 있다. 그치만 인텔이 아닌 M1이나 M2 노트북으로 linux kernel을 설치하는 것은 어디서도 볼 수 없다.  중간에 계속 풀리지 않는 에러가 뜨고, 답이 없는 버그의 반복..무모한 도전을 했다. 며칠 동안 밤을 새면서 만져봤지만 정말 쉽지 않았고, 다시는 하지 않을 것이다. 첫번째 문제, 맥 OS에서 기본적으로 제일 자주 사용되는 Homebrew를 깔아보려고 했지만 "Homebrew on Linux is not supported on ARM processors.".. 2024. 4. 9.
[인공지능] Uninformed Search란? (Blind Search, Search trees, State Space) Uninformed Search란 무엇인가? Blind Search라고도 불리는 이 방법은 문제 해결을 위한 탐색 전략 중 하나이다 (=search algorithm) "uninformed"로 알 수 있듯이 목표 상태(goal state)에 도달하기 위해 탐색 공간(search space) 내에서 결정을 내릴 때, 문제에 대한 사전 지식(heuristic information) 없이 단순히 탐색 공간을 넓혀가는 방식이다 이와 대조되는 알고리즘은 "Informed" 혹은 "Heuristic" Search라고 한다 목표 상태? 탐색 공간? Uninformed Search 알고리즘에 대해 완벽히 이해하기 위해선 State Space의 개념부터 파악할 필요가 있다. State Space란? 탐색문제 (searc.. 2024. 3. 30.
컴퓨터구조와 운영체제 기본 중의 기본 개념 파악하기 (What is OS?) 컴퓨터구조(Computer Architecture)와 운영체제(Operating System)에 대해 알아보자. 아래 그림만 봐도 자칫 추상적이고 이해하기 어려워 보이지만, 간단하고 기본적인 구조와 개념을 파악하는 것이 목표이다. 컴퓨터 구조란? 3가지 주요 구성 요소로 나눠볼 수 있다: 1) CPU 중앙 처리 장치 Computer Processing Unit (CPU)는 위에 그림에서 볼 수 있듯이 컴퓨터의 두뇌같은 역할을 하며, 모든 계산과 명령 실행을 담당한다. 이 장치 안에 Control Unit (CU)라는 연산을 수행하는 산술 논리 단위도 있고, Arithmetic & Logic Unit (ALU)라는 명령어의 순서를 제어하는 제어 유닛 등을 포함하고 있다. 예를 들어, 문서에 글을 쓰거나, .. 2024. 3. 29.
MR 제거 음원 만드는 제일 간단한 방법! Vocal-remover 사용법 (무료) 오늘의 AI 툴Vocal-remover오늘 소개드릴 AI 툴 Vocal-remover은 아래의 유튜브 영상들처럼, 무대 영상의 MR을 제거하여 손 쉽고 빠르게 목소리만을 추출하는 사이트입니다. 이 사이트는 무료에 시간도 오래 걸리지 않아 좋지만, 음원 3곡까지 편집하다보면 그 다음 기회는 좀 기다려야합니다.(크레딧같은 개념) 주의해주세요! Vocal-remover 사용방법1. 음원 다운(https://tuberipper.com/20/save/mp3) 기존에 저장해놓은 음원 파일이 없다면, 이 링크에 들어가서 다운하고 싶은 음악의 링크를 넣어주세요. (유튜브 링크 가능) 다음, 초록색 버튼 "Extract Audio"를 눌러 음원을 다운해주세요. 2. Vocal-remover 접속 후 음원 삽입(https.. 2024. 3. 5.
[ADsP] 39회 기출 1과목 문제풀이 + 개념정리 *ADsP 39회 시험 기출문제 기반 풀이와 내용정리입니다. * 표시는 답 해설입니다. *전부 객관식 문제입니다. 1과목. 데이터 이해 Q. 빅데이터 가치 패러다임 변화 순서는? Digitalization -> Connection -> Agency *과거 digitalization - 어떻게 효과적으로 아날로그에서 디지털로 변화할지 현재 connection - 디지철화된 정보를 서로 연결 시작 미래 agency - 복잡한 연결을 얼마나 효과적이고 믿을 수 있게 관리할지 Q. 빅데이터 출현 배경으로 알맞지 않은 것? 중앙집중 처리의 확산 *빅데이터는 중앙집중 처리를 지양하고, 분산컴퓨팅을 활용함 (클라우드) Q. 빅데이터 위기요인과 통제방안에 대한 설명으로 옳은 것은? (2가지) 1) 빅데이터는 일어난 일.. 2024. 3. 1.
OpenAI가 출시한 text-to-video 모델 Sora가 게임체인저인 이유 오늘의 AI 툴Sora챗지피티를 개발한 OpenAI가 최근에 영상 생성 AI 모델 Sora를 공개했습니다. Runway의 Gen2, Pika AI, 등 기존에도 여러 text-to-video 모델들이 존재 했는데요, Sora는 지금껏 공개된 모델들과는 차원이 다른 퀄리티를 선보입니다. 이 모델은 출시 되자마자 영상업계에 패러다임을 바꾼다는 평이 쏟아졌는데요, 오늘은 Sora의 경쟁력과 학습원리에 대해 알아보고자 합니다. Sora의 놀라운 기능 & 기술력텍스트 프롬프트를 입력하면 1분짜리 고화질 영상까지 만들 수 있습니다. 지금껏 영상 AI 모델들은 최대 20초 정도의 영상을 만들 수 있었으나, Sora는 이 한계를 넘어 최대 1분 길이의 1080x1920 해상도의 영상을 제작할 수 있습니다. 여러 캐릭터.. 2024. 2. 29.
[ADsP] 통계분석 - 회귀분석 (Regression Analysis) 회귀분석(Regression Analysis)이란? 회귀분석 - 독립변수들이 종속변수에 미치는 영향을 추정하는 통계적 분석 방법 종속변수(dependent variable) - y값, 영향을 받는 변수 독립변수 (independent variable) - x값, 영향을 주는 변수 독립변수가 1개 = 단순선형회귀분석 독립변수가 2개이상 = 다중선형회귀분석 일반선형회귀는 종속변수가 연속형일때 가능함 (구간,비율) 잔차/오차 - 계산으로 얻은 이론 값과 실제 측정으로 얻은 값은 차이 모집단 (population) - 오차 (error), 표본집단 (sample) - 잔차 (residual) 선형회귀분석의 가정 (*매우중요) 선형성 (linearity) - 독립변수와 종속변수의 관계가 선형이다 독립성 - 잔차와.. 2024. 2. 23.
[ADsP] 지도학습 vs. 비지도학습 (머신러닝의 알고리즘) 머신러닝(Machine Learning)은 데이터를 이용해 컴퓨터를 학습시키는 방법론을 뜻한다. 머신러닝의 알고리즘 분류에는 크게 비지도학습, 지도학습, 강화학습으로 나누어져 있으며, ADsP 시험 3과목 에 가장 자주 나오는 개념으로 비지도학습과 지도학습은 꼭 알아두어야 한다. 각 학습의 특징과 모델들을 기억하도록 하자. 지도학습(Supervised Learning)이란? 지도학습 - 정답이 있는 데이터를 활용해 분석 모델을 학습시키는 것 컴퓨터가 학습할 때 입출력 데이터가 모두 필요함 독립변수에 따른 종속변수가 있음 예시) 입력 - 고양이 사진 10장, 강아지 사진 10장에 대한 정보, 출력 - 새로운 사진을 입력받을때 동물을 판별 회귀(regression) - 연속형 종속변수 선형회귀분석, 의사결정.. 2024. 2. 23.
[ADsP] 데이터마이닝 - 군집분석 (Cluster Analysis) 군집분석 - 군집분석이란? (정의, 종류, 거리척도) - 계층적 군집분석 - 비계층적 군집분석 - 혼합 군집분석 - SOM 자기조직화지도 - R코드를 통한 군집분석 군집분석(Clustering)이란? 객체의 유사성으로 그룹을 만들고, 이질성에 의해 그룹을 나누는 기법 형성된 군집들의 특성을 파악해 군집들 사이의 관계를 분석 군집분석의 종류: 1) 계층적 - 최단연결법, 최장연결법, 평균연결법, 중심연결법, Ward연결법 2) 분할적 - k-중심 군집, 퍼지 군집 거리척도연속형 변수: 유클리디안 거리 (Euclidean) - 두 점 사이 거리 계산할 때 주로 사용됨. 가장 짧은 거리 계산, 통계적 개념 x맨하탄 거리 (Manhattan) - 두 점의 최단거리 , 변수들 차이의 단순 합체비셰프 거리 (Che.. 2024. 2. 23.

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