Firefox가 FF 51 부터 Wosign 과 Startcom 의 root 인증서를 제외 하기로 결정한 것 같네요. Wosign 의 부정 발급 사건 때문에 시작된 것 같은데, Wosign이 Startssl을 인수 하면서 Startssl 까지 덩달아 제외 되는 것 같습니다. (인수를 하면서 발급되는 인증서들에 대해서 wosign과startssl 모두 cross-sign을 하는 것이 문제인 것 같네요) 2016/10/20 이전에 발급된 인증서는 사용가능 할 거라고 하는 군요. 아래 URL 참고..
오늘, 그러니까 2016년 10월 5일이 정말로 오면 어떤 기분일지 며칠전부터 가끔 궁금했습니다. 왜냐면 오늘은 kldp 설립 20주년이거든요. 20년이면 짧지는 않은 시간이죠. 최근 10여년간은 뭐 별로 한일도 없이 거의 방치하다시피 하긴 했지만 그래도 처음 10여년은 정말 열심히 하기도 했고 어쨌거나 아직도 사이트가 20년째 돌아가고 있다는게 흔한 일은 아닐 것이기에 정말로 오늘이 되면 특별한 기분이 들지 않을까 했는데 뭐 특별히 새롭지도 않네요. :-)
그래도 혹여 이날을 함께 하고 싶은 분들이 계시다면 http://onoffmix.com/event/78159 를 참고하셔서 이따가 저녁때 삼성동 구글 캠퍼스로 오세요. 굉장히 오랜만에 열리는, 그리고 아마도 현실적으로 마지막 오프모임이 될 테니 가능한 많은 분들이 함께할 수 있으면 좋겠네요. 등록이 귀찮으신 분들은 등록 않고 그냥 오셔도 문제 없습니다~ (실은 저도 등록 안했...)
초등학교에서 수학 수업을 하다 보니 고학년임에도 불구하고 곱셈과 나눗셈에 어려움을 겪는 학생이 의외로 많았습니다. 보충 지도를 하면서 학생들이 어떤 부분을 힘들어하는지 알게 되었는데, 주로 기본적인 곱셈 구구, 한 두 자리 수의 곱셈과 나눗셈은 가능하지만 4학년 과정에 속하는 곱하는 수가 두 자리 이상인 곱셈, 나누는 수가 두 자리 이상인 나눗셈, 받아 올림이 있는 곱셈, 받아 내림이 있는 나눗셈을 어려워했습니다.
개별학습 시간에 학생들이 좋아하는 태블릿 PC를 활용하여 연습할 수 있는 학습용 소프트웨어를 찾아봤습니다. 문제를 풀어보고 결과를 확인하는 절차가 반복되는 학습용 소프트웨어는 많이 있었지만 자리 수에 따른 곱셈 순서를 하나씩 알려주거나, 받아 올림과 받아 내림을 연습해볼 수 있는 프로그램은 개발된 게 없었습니다.
프로젝트 명칭: 봄비(BomBee)
프로젝트 목표: 사람과 소통할 수 있는 강아지 로봇을 만들자.
프로젝트 방식:
1. 다같이 참여하여 만들고 결과물을 가져가는 협동조합형 프로젝트
2. 만드는 과정들을 커널연구회 웹사이트(http://kernel.bz/bombee)에 블로그로 공개
3. 주2회 주말에 오프라인 모임을 정기적으로 하여 기술 공유
4. 재료 및 비용은 참여자들이 모여서 협의하여 결정
5. 결과물은 기여도에 따라서 협동조합형태로 분배
프로젝트 내용:
1. 기구물: 3D 프린트로 저렴하게 시작
2. 하드웨어: 아듀이노, 라즈베리파이3, STM32 보드 활용, 카메라, 모터, 센서
3. 소프트웨어: 리눅스 시스템 프로그래밍(C언어), CodeBlocks 통합개발환경 활용
4. 머신러닝/딥러닝 알고리즘 적용
4년만에 블로그에 글을 올립니다. 시간이 휙 지나갔네요. 가끔 들어와 보긴 했지만 글을 올리고 싶은 마음은 이상하게도 안 들었었는데 오늘은 왠지 몇자라도 적어보고 싶어서 남깁니다. 이번 10월 5일이면 KLDP가 20주년이 됩니다. 전반부 8년은 제가 참 많이 좌충우돌 하면서 꾸려나갔고 후반부 12년은 온전히 김정균님 덕분에 사이트가 굴러가고 있는데 그래도 20주년이라고 하니 벌써부터 좀 설레기도 하고 그렇네요.
https://wiki.kldp.org/wiki.php/KLDP 을 보니 모여서 뭔가 했던 것은 2008년 12월 6일이 마지막이었는데 20주년 핑계를 대고 최소한 번개모임이라도 해볼까, 10주년때처럼 기념 컨퍼런스를 해볼까 이것저것 생각만 하고 있습니다. :-)
이책은 1부와 2부로 구성되어 있다. 1부는 전통적인 자료구조와 알고리즘에 대해서 C언어로 실습할 수 있도록 구성했고, 2부에서 머신러닝/딥러닝을 파이썬과 TensorFlow로 실습하면서 학습할 수 있도록 구성했다. 머신러닝/딥러닝부터 공부하고자 하는 독자분들은 1부 내용은 간략히 참조만하고 바로 2부의 내용을 학습해도 된다. 머신러닝은 가설함수(학습모델)와 비용함수를 사용하여 비용이 최소화 되는 방향으로 반복연산하면서 가중치(Weight)값을 찾아가는 알고리즘으로 구성되어 있다. 대부분 행렬(Matrix)연산을 하므로 전통적인 자료구조 알고리즘보다 쉽게 구현할 수 있다. 또한 딥러닝에서 과거에 해결하지 못했던 난제들을 어떻게 해결했는지 자세히 실습할 수 있도록 책의 내용을 구성했다. 2부의 머신러닝/딥러닝 알고리즘을 학습한후 C언어로 알고리즘을 직접 구현해보고자 한다면 1부의 내용이 많은 도움이 될듯하다. 이책에 있는 예제 소스들은 모두 Github에 공개했으니 책의 내용을 참조해 주기 바란다.
KLDP 블로그는 그다지 화려하지도, 많은 기능을 제공하지도 않지만 F/OSS, IT에 관련된 충실한 내용을 담고자 노력하는 분들이 함께 만들어 나가고 있습니다. 혹시라도 이곳에서 블로그를 운영하시고자 하는 분은 이곳으로 어떤 내용으로 운영하실지를 알려 주십시오. 확인 후 개설 여부를 결정하여 알려 드리도록 하겠습니다.
