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가상화(virtualization) 클라우드 컴퓨팅에서 실행되는 하드웨어로부터 소프트웨어(OS,APP)을 분리하는 프로세스를 말한다 .가상화는 소프트웨어를 특정 디바이스에서 실행할 필요 없이 원하는 디바이스에서 실행할 수 있게 해준다. 회사원들은 보통 개인 디바이스(laptop,cellphone)에서 회사 desktop의 원격 버전에 엑세스 할 때 사용한다. it 전문가는 가상 컴퓨터 , 가상 애플리케이션, 스토리지, 네트워크 , 서버에서도 가상화를 사용한다. 따라서 가상화는 프로세스이며 이 프로세스를 사용하여 만든 VM(virtual machine)은 소프트웨어를 사용하여 하드웨어를 정의하는 기술이다. 대표적인 프로그램으로는 ubuntu와 VMware가 있다. VDI(virtual desktop inf..

eclipse에서 git을 사용하는 방법.. 1. 일단 github 에서 repository를 만듭니다. 2. perspective 들어가서 Git 더블클릭(추가) 3. clone a Git Repository 클릭 4. Clone Git Repository 에서 URL에는 본인이 만든 깃 주소(HTTP) 삽입, User에는 github 닉네임 삽입 password에는 github token 번호 삽입(token을 꼭 만들어야 함!) 5. perspective 에서 java로 되돌아 온 후 , Team -> Share Project 실행 , Repository에는 더블클릭하여 나오는 주소를 선택한다. 6. commit 후 push , pull 가능 참고) github token 만드는 법 [GitHub]..

smart factory 공장 내 설비와 기계에 센서(IOT) 가 설치되어 데이터가 실시간으로 수집, 분석되어 공장 내 모든 상황들이 일목요연하게 보여지고 이를 분석해 목적된 바에 따라 스스로 제어되는 공장을 말한다. 현재 생상 현장들은 단위 공정별로만 자동화 , 최적화가 이루어져 있다 , 그렇기 떄문에 공정과 공정이 유기적으로 연계되어 있지 않다. -> 데이터 활용률이 매우 낮다 그렇기 떄문에 스마트 팩토리는 전후 공정간 데이터를 자유롭게 연계할 수 있어 총체적인 관점에서 최적화를 이룰 수 있다. 스마트 팩토리가 구현되면 각 공장에서 수집된 수많은 데이터를 기반으로 분석하고, 의사결정하는 데이터 기반의 공장 운영체계를 갖춤으로써 생산현장에서 발생하는 현상 , 문제들의 상관관계를 얻어낼 수 있다. 사용언..

*GAN 데이터를 생성하는 generator와 데이터를 구별하는 discriminator가 경쟁하는 과정을 통해서 데이터를 학습한다. Generator는 이미지를 생성하고 Discriminator는 Generator가 생성한 이미지를 구별하는 역할 을 한다. Generator가 실제처럼 보이는 데이터를 생성함으로써 Discriminator를 속이려고 시도하고, 이에 반해 discriminator는 실제 데이터와 만들어진 가짜 데이터를 구별하려고 한다. GAN은 Autoencoder가 사용되었다 Generator가 Decoder에서 noise를 추가하면 Discriminator가 fake라고 판별하는 방식으로 discriminator의 역할을 수행 할 수 있다. GAN에는 Objective 함수 (loss..

*Sequence to Sequence Learning(seq2seq) seq2seq 모델은 입력된 Sequence로부터 다른 도메인의 시퀀스를 출력하는 다양한 분야에서 사용되는 모델이다. 예를 들어 챗봅이나 기계번역이 그러한 대표한 예인데, 입력 시퀀스와 출력 시퀀스를 각각 질문과 대답으로 구성하면 챗봇(ChatBot)으로 만들 수 있고 , 입력 시퀀스와 출력 시퀀스를 각각 입력 문장과 번역 문장으로 만들면 papago, youtube 자동 번역기로도 만들수 있다. 그외에도 내용 요약 , 음성인식 등에서 쓰일 수 있다. ex) 음성 인식 ex 2) 문장 자동 완성