2016 대한민국 20대 총선(국회의원 선거) 정보 확인을 위한 정리

4월 13일 진행되는 2016 총선에 참여하기 위하여 필요한 내용을 검토하기 위한 페이지 입니다.
선거 초보로서 알아본 내용을 정리해 보려고 합니다.
아는 내용이 추가될 때마다 업데이트 하겠습니다.

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1. 내 선거구 확인 방법
    1) 제20대 국회의원선거 국회의원지역선거구구역표(링크) 확인
    2) 선거통계시스템(링크)에서 구-시군, 읍-면-동 선택

2. 후보자 확인
    1) 선거통계시스템(링크)에서 구-시군, 읍-면-동 선택 후 오른쪽 화면 확인

3. 편리한 싸이트
    1) 네이버 국회의원 선거(링크)
    2) 중앙선거관리위원회 홈페이지(링크)
    3) 선거통계시스템(링크)
    4) 나무위키 20대 국회의원 선거(링크): 선거 전반적인 설명
    5) 우리동네후보 어플(안드로이드 O, IOS X)
        - 기사(링크)
        - 아직 써보지 못했지만 좋은 의도를 가진 어플인듯 합니다.

     

(K) Machine Learning 01 실습 - TensorFlow의 설치및 기본적인 operations

Tensorflow

    Google 의 Open Source Library

    Data  Flow Graph 를 사용하여 수학적인 연산을 하는 것

    Python 으로 만들어진 Library, pandas나 numpy 같이 import 해서 사용하는 것

Data Flow Graph

    Node는 수학적인 계산을 하는 Operation("+" 와 같이 연산을 한다) 이다.

    Edge는 Data Array(다차원, Vector) 이며 이 때 이 Data Array들을 Tensor 라고 부른다.

    이 형태는 모든 Machine Learning 과 관련된 연산을 할 수 있는 Format 이다.

    각각의 Node들은 하나의 CPU나 GPU 상에서만 있을 필요가 없다.(아직 이해 안됨)

Tensorflow 설치

    제 환경: Window 7, 64bit

    설치 진행

        1. Docker 설치

        2. Tensorflow 설치

        3. Jupitor Notebook 에서 Docker 설치 시 확인한 IP 를 주소로 사용

        4. Jupitor Notebook 실행하여 Tensorflow import 가능 확인

이후 이해 진행

    코드 한줄 한줄 이해가 필요

ML lab 01
TensorFlow의 설치및 기본적인 operations

김태길 교수님의 윤리학 강의 - 어떻게 살아야 하는가?

김태길 교수님이 김용옥 선생님의 논술강의에 초청되어 강의하셨던 2개의 윤리학 강의를 요약 하였습니다.

“광복 직후 도덕적 혼란에 빠진 한국에서 윤리 운동을 전개하려고 윤리학을 공부하기로 했다” 는 말에서 교수님의 인품을 느낄 수 있습니다. (관련 기사)

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강의 내용

1. 윤리학은 무엇인가?
2. 인간에게 윤리란 무엇인가?
3. 절대적인 윤리는 존재 하는가?
4. 윤리적인 회의론은 어떻게 극복 하는가?
5. 인간 행동의 가치 서열은 어떻게 측정 하는가?

1. 윤리학은 무엇인가?
    1) 철학의 큰 3가지 분류 중 하나 이다.
        a. 형이상학: 우주의 문제-우주가 어떻게 생겼느냐, 존재의 근본은 무엇이냐?(정신적인 것이냐, 물질적인 것이냐)
        b. 인식론: 지식의 문제-이간은 무엇을 할 수 있는가, 참과 거짓의 구별은 어디에 있는가, 알 수 있는 한계는 어디이며 무언가를 알게되는 방법은 무엇이냐
        c. 윤리학:가치의 문제-참된, 바람직한 삶이 무엇이냐, 선이란 무엇이고 악이란 무엇이냐, 훌륭한 사람 시원찮은 사람의 진정한 의미가 무엇이냐

2. 인간에게 윤리란 무엇인가?
    산다는 것은 행위하는 것이다.
    행위 중에는 해서 좋은 것이 있고, 해서 안좋은 것이 있다.
    그리고 해도 그만, 안해도 그만, 꼭 해야 하는 것 들이 있다.
    이 행위들을 구분해 주는 것이 윤리이다.

3. 절대적인 윤리는 존재 하는가?
    서양 윤리사상의 역사는 절대 타당한 윤리 규범의 탐구의 역사였다.
    많은 철학자들이 절대적인 철학의 원리를 찾아 보려고 애썼지만 아직 성공한 예가 없다.
    2,500년 간 여러 천재적인 철학자 들이 찾아 보았지만 없다는 것은 결국 없는 것이 아닌가?
    윤리에 절대적인 원리가 없다면 아무렇게나 살아도 좋다는 것이다.
    이 회의론을 어떻게 극복하느냐가 현대 윤리학의 과제이다.

4. 윤리적인 회의론은 어떻게 극복 하는가?
    크게 두가지 방법이 있다.
    1) 종교적 극복
    2) 삶의 지혜로서의 유용성

5. 인간 행동의 가치 서열은 어떻게 측정 하는가?
    아무렇게나 살지 않도록 어떤 행동이 더 가치가 있는지 비교할 수 있어야 한다.
    3가지의 척도(기준)이 있다.
    1) 가치가 오래도록 지속 되는 것
        - 오래가는 가치가 더 높다.
    2) 여러 사람에게 많은 혜택을 주는 것
    3) 목적적 가치가 수단적 가치보다 높다.
        - 사람의 건강, 생명이 의학, 약학 보다 높은 가치이다.
        - 의학, 약학이 높은 가치를 가졌지만, 사람의 건강과 생명을 위한 수단이기 때문이다.
   

동영상

김용옥 논술세대를 위한 철학교실 33윤리학개론

김용옥 논술세대를 위한 철학교실 34
한국사회 윤리의 재건

(K) Machine Learning 00

강의를 듣는데 필요한 단어

Linear regression

    종속 변수 y와 한 개 이상의 독립 변수 (또는 설명 변수) X와의 선형 상관 관계를 모델링하는 회귀분석 기법

Logistic regression

     독립 변수의 선형 결합을 이용하여 사건의 발생 가능성을 예측하는데 사용되는 통계 기법

classification

Neural networks

    생물학의 신경망(동물의 중추신경계, 특히 뇌)에서 영감을 얻은 통계학적 학습 알고리즘

Convolutional Neural Network

    feed-forward artificial neural network in which the connectivity pattern between its neurons is inspired by the organization of the animal visual cortex, whose individual neurons are arranged in such a way that they respond to overlapping regions tiling the visual field.

Recurrent Neural Network

    class of artificial neural network where connections between units form a directed cycle.

Tensorflow

    텐서플로우(TensorFlow)는 기계 학습과 딥러닝을 위해 구글에서 만든 오픈소스 라이브러리. 

    데이터 플로우 그래프(Data Flow Graph) 방식을 사용

(K)Machine Learning 01

Machine Learning 이란.

    1. Machine Learning은 Software 이다.
    2. Software는 어떤 특별한 조건인 것을 구별하여 동작을 하거나 판단을 하게 된다.
    3. 하지만 조건을 명시해 주기가 어려울 경우가 있다.
    4. 그런 경우 어떤 현상에서 자동으로 배우도록 했으면 좋겠다.
    5. 학습을 하기 위해서 데이터를 제공해 주어야 한다.
    관련동영상 1

크게 두 가지로 분류 되는데
    1. Supervised
        - 데이터들의 성격을 확실히 구별해 주는 것
        대표적인 예로
            a. Regression: 경향성을 제공
            b. Binary: 두 가지로 구분
            c. Multi: 여러 가지로 구분
    2. UnSupervised Learning
        - 데이터들의 성격을 구별해 주지 않은 것, 알아서 모아 준다.

(E+K) Windows 폴더접근 단축키(Folder Short cuts)

'내 컴퓨터' 혹은 'c:' 에 빨리 접근하는 방법이 필요해서 찾아보았습니다.
I needed to open 'c:' faster, so I collected methods


정의(Definition)
    Win: window key(Windows), Command(Mac)
    Enter: press Enter
    "문자열(글자)": 글자 입력
 
내컴퓨터(My Computer)
    1. Win + e

특정 드라이브 (Specific Drive ex>c:, d:, e: ...)
    1. Win + r -> "c:" -> Enter

특정 폴더(Specific Drive)
    1. 특정 폴더의 경로를 복사(ex>"C:\Users\user\Downloads")
    2. 환경변수(내컴퓨터->오른쪽 마우스버튼-> 고급시스템설정 -> 환경변수 -> path 항목에 추가
    3. Win + r -> "downloads" -> Enter

그 외 방법(etc..)
    - 즐겨찾기에 추가
        
    - 바탕화면에 바로가기 생성 -> 바로가기 아이콘에 단축키 추가(ex> F10 key)
    - make shortcut at desktop -> make shortcut key in shortcut(ex>F10 key)

    - 'q-dir' 과 같은 폴더 관리 프로그램 사용
    - use 'q-dir' explorer management program
        -> 하나의 창에 4개의 폴더를 한번에 띄우고, 하나의 폴더에는 탭을 여러개 두어 자주 여는 폴더는 모두 열어 둘 수 있다.
        -> it can open 4 explorer on one window, even in one explorer you can make tabs

(E,K) MCU 이해 - Understanding MCU

Which micro controller could I learn about in order to have directly marketable embedded skills
어떤 마이컴을 선택해야 내 실력을 월등히 높힐 수 있나요?

This chapter will provide such people with some idea why the newbie question can't be answered in any simple way, and some useful recommendations as to which platforms you might choose for experimentation and learning purposes
이 챕터에서는 처음 공부하는 사람이 질문하는 것들이 왜 간단하게 대답될 수 없는지를 설명하면서, 어떤 마이컴을 선택하는 것이 유용할 지에 대해서도 이야기 한다.

in any case, the short answer to the "which micro should I learn for fortune and glory"
question is that learning how to work with any one particular micro-controller won't lead you directly to a job.
어떤 경우에, "어떤 마이컴을 선택하는게 가장 효율적일까요?" 에 대한 짧은 대답은 특정 하나의 마이컴을 공부한다고 해서 직업을 얻을 수는 없을 것이라는 것이다.

when you come to a new job, you're going to find a certain body of legacy technology implemented on some micro or other(probably some hoary old device you would never choose in your wild-est nightmare),
새로운 직업을 잡게 되면, 그 회사에서 기존에 개발되어 있던 예전 코드들로 일하게 될 것이다.(아마 당신이라면 절대 선택하지 않을 마이컴일 수 도 있다.)
and perhaps a newer generation based on a different family of micros and when you start working on your own completely new designs, you may choose a different family yet again.
그리고 공부했던 것과는 다른 전혀 새로운 마이컴들을 가지고 일할 수도 잇다.

on a related note: In this chapter, I mention several specific vendors and products by name, and I quite some approximate price.
이 챕터에서는 몇가지 벤더의 제품들을 이야기할 것이다.

I'm including a discussion of the 8051 in this book for two reasons and one minor reason.
인털의 8051시리즈를 언급하는 것에는 큰 2가지 이유와 작은 한가지 이유가 있다.

1. It pops up in all sorts of apparently unrelated applications - many application - specific standard products(ASSPs), for instance, have an 8051 core.
The chance that you'll run across an 8051 variant in your career is this very good indeed.
Being family with the core's capabilities, if nothing else, will help you decide how to part together your design.
2. If you can work efficiently with the 8051, you can work with anything, so it's not a terrible architecture to learn on.
3. (Minor reason) - the 8051 happens to be very efficient at task. You may find this fact useful, since the 8051 is also very cheap

1. 어디선가 8051 버전의 변형을 만날 확률이 높다.
2. 8051을 효율적으로 사용하면 어떤 것들로도 일할 수 있어진다.
3. (마이너한 것) - 실제 효율적이며, 싸다.

1st level of Understanding of MCU as SW Engineer(My Idea)
    Memory Configuration
      -> Memory address
        RAM(DRAM, SRAM)
        ROM(MASK ROM, PROM, EPROM, EEPROM)

SW 엔지니어로서 MCU 에 대해 1차로 이해해야 하는 것(내 생각)
    Memory 구성
      -> 메모리 주소
        RAM(DRAM, SRAM)
ROM(MASK ROM, PROM, EPROM, EEPROM)
    Port의 종류와 역할
        지원 통신의 종류
    사용가능 인터럽트
    그 외 자세한 기능


참조: 임베디드 엔지니어가 되고 싶다고
Reference: So You Wanna Be an Embedded Engineer, 1st Edition