Talk Lowy(kr)

Linux(리눅스) 설치후에 자주 잊어먹는 root가 SSH접속을 제한하도록 설정하는 것을 아래 스크립트 실행으로 처리 됩니다 . !!주의!! 이 처리를 하게 되면 sshd데몬이 자동 기동되므로 root는 더이상 접속이 안됩니다. 반드시 ssh접속용 계정을 생성한 뒤에 하셔야 합니다! ssh접속테스트는 adduser로 유저 생성후 새로운 연결로 만들어진 계정으로 ssh접속을 합니다. 그리고 su - 커맨드로 root권한으로 바뀌는지 확인합니다. 그리고 문제가 없으면 아래를 실행한 뒤에 root접속을 테스트 해보시면 접속이 안되는 것을 확인할 수 있습니다. 마지막까지 기존 접속은 남겨두세요. 만의 하나 문제가 생겨도 추가 접속에서 문제가 생기기 때문에 기존 접속으로 다시 돌릴 수 있습니다. cp /etc/ssh/sshd_config /etc/ssh/sshd_config.bak sed -e " s/PermitRootLogin yes/PermitRootLogin no/g " /etc/ssh/sshd_config > /etc/ssh/sshd_config_bak sed -e " s/#PermitRootLogin/PermitRootLogin/g " /etc/ssh/sshd_config_bak > /etc/ssh/sshd_config rm -f /etc/ssh/sshd_config_bak service sshd restart 더 많은 지식정보를 보시려면 https://github.com/LowyShin/KB-KnowledgeBaseHome/wiki

전동 자전거를 구입했다. 유투브(youtube)에 소개 영상이 있었다.. (산 다음에 알았지만...) https://www.cyrusher.com/en/i/Cyrusher-XF500-Mini-Folding-City-Ebike-JP-48V-250W?sid=27BC 결론 부터 말하면, 자전거 보다 스쿠터에 가깝다. 전동 어시스트 모드가 있고, 각 모드당 파워가 달라서 선택하고 달리면 되는데... 일반적으로 어시스트(일본기준)라는 것은 페달을 밟을 때의 토크를 센싱하는 장치가 있어, 밟는 순간 토크와 같은 힘을 모터에 실어서 자연스럽게 속도 조절이 가능하다. 하지만 중국산 자전거의 대부분은 이런 센서가 비싸서 일정 시간 회전(약 1~2초?)을 감지하면 모터에 100%의 힘을 보낸다. 때문에 중국산 전동 어시스트 자전거를 타보면 처음에는 자력으로 페달을 밟아야 하므로 힘들게 밟고, 갑자기 앞으로 튀어나가는 느낌을 받는 어색함을 느낄 것이다. 게다가 100%의 전력의 파워를 조절할 수가 없다보니 전동의 단계가 조절이 가능하다고 표기된다. 일제는 대부분 토크 센서를 이용하여 전원을 켜거나 토크의 강도의 1배를 줄것인지 0.5배를 줄 것인지를 선택하는 약, 강 정도만 있다. 일본의 전동 어시스트 자전거를 타보면 중국산은 타기 힘들다. 난 파나소닉제 전동 어시스트 자전거도 사봤고, 중국제도 사봤기 때문에 이를 알고 있는 상태에서 400W모터를 탑재한 풀 전동 모드 기능을 보고 이 제품을 골랐다. 일반적인 전동 어시스트 자전거는 250W를 사용하는데, 오래 타면 다리의 힘은 계속 써야만 하므로 일반 자전거보다야 편하지만 피로감을 억누를 수 없다. 그렇다고 800W나 1000W는 뭐 스쿠터... 그래서 400W정도로 사봤는데, 이게 정답! 풀 전동 모드로 20인치 휠을 사용해도 30Km/h 정도 속도가 나오고, (26인치는 일반 자전거 사이즈로 더욱 속도를 낼 수 있음) 크기나 사용감이 아주 적당하다. 내가 자전거를 고르는

한글은 집현전의 학자들이 심혈을 기울여서 만들었기 때문에 과학적이고 배우기가 쉽다. 이런 당연한 이야기를 들으면서 살아왔다. 물론 틀린 이야기가 아니다. 문맹률이 0에 가까운 기이한 현상도 바로 한글이라는 위대함을 나타낸다. 하지만, 뭔가 이상한 우월성에 빠져 잊어버리고 있는게 있지 않을까? 舟を編む(배를 짜다) 라는 애니메이션을 보았다. 거기서 나오는 말 얼마나 사람의 애매한 감정을 정확하게 타인에게 전달할 수 있느냐가 언어의 힘이다. 언어는 사람과 함께 살아있다. 생각해보면, 한국에서는 사람들끼리 저마다의 단어의 의미가 달라서 많은 어려움을 겪었다. 같은 이야기를 하지만 마음속의 내용은 다른.. 노벨 문학상을 여러번 수상한 일본은 일본어를 이용하여 일본인의 감성을 충분히 세계인에게 전달할 수 있었다. 이는 여성이 만들었다는 단점이 오히려 감정을 전달하는 수단으로서의 언어로 이루어져 있기 때문이 아닐까? 이에 비해 과학적인 한글은 풍부한 감성표현 보다는 읽기 쉽고 활용하기 쉬운 기술 매뉴얼 같은 느낌이 강하다. 때문에 아무리 감정을 이입해도 이를 충분히 세계인에게 전달하기에는 역부족이 아니었을까? 무엇이 좋다 나쁘다를 얘기하려는 것이 아니다. 적 아니면 아군만을 찾는 한국인들에게 이런 이야기는 충분히 내가 적이 될 수 있지만, 만약 자신의 감성을 글로 표현하고자 하는 한국인이 있다면 한 번 문학상을 받은 일본어와 이를 영어로 번역한 경우의 뉘앙스의 차이를 연구해보면 한국어도 충분히 자신의 감성의 부족함을 영어로 표현할 수 있지 않을까? Knowledgebase https://github.com/LowyShin/KB-KnowledgeBaseHome/wiki Do not login your server any more! giip :: Free server management tool! https://giipasp.azurewebsites.net/

술자리에서 갑자기 인공지능 이야기가 달아올랐습니다. 한 사람이 앞으로 1000년 내에는 인공의식조차 나오지 않을 것이다. 라는 말을 했습니다. 뭐, 누구도 알 수 없지만.. 저의 생각은 다릅니다. 그 동안 뇌과학 역시 150년간 연구한 것 보다 그 후 50년이 훨씬 진보 되었고, 50년 연구보다 그 후 10년이 훨씬 진보 되었습니다. 그리고 이젠 1년, 그리고 수 개월마다 뇌과학은 진보를 거듭하고 있습니다. 인공지능도 역사를 보면 마찬가지 입니다. 59년에 만들어진 개념과 공식은 15년간 연구 되었지만, 80년부터의 7년간이 훨씬 많은 진보를 하였고, 2006년 클라우드란 개념의 시작으로 그리드 컴퓨팅에서는 성공하지 못한 대규모의 경험 축적의 확률론이 구현 되었습니다. Fuzzy theory가 그 동안에는 1000번 등의 단순한 되풀이의 확률 결과라고 한 다면 클라우드와 GPU연산으로 1000억번의 반복으로 더욱 정밀도를 높여갔습니다. 현재는 거의 모든 이론이 구현 가능한 형태로 되었고, 이를 기반으로 알고리즘의 복합으로 그 동안 사람이 상상하지 못했던 결과를 도출하고 있습니다. 뇌 과학에서 늘상 얘기하는 내용 중에 이런 게 있습니다. 인간이 판단하고 상상하는 모든 전기적 신호는 계산이 가능하다. 단지 그 동안 모든 케이스의 전기적 신호를 저장할 수 없었을 뿐.. 실제로 뇌파라는 라디오파를 수집하여 뇌의 정보 처리 및 신경 전달을 이미 어느 정도 연구 성과를 내고 있고, 그에 따른 사람의 생각과 판단의 행동을 전기 신호로 바꾸어 로봇 팔이나 로봇 다리에 전달하여 사람처럼 움직일 수 있는 의수, 의족은 2010년 대에 이미 선보였습니다. 초지능은 인간의 지능과는 달리 완전체가 됩니다. 인간의 지능은 완벽하지 않기 때문에 인간스럽지만, 초지능은 감정을 완전히 배제한 통계 및 학습 데이터에 근거한 판단을 하게 됩니다. 그리고 그 결과를 음성, 행동 등으로 출력이 가능하기 때문에 인간의

일반인들에게  RPA를 가르치면서  배우기 위해 온 사람들을 봤습니다. 2~30대도 있지만,  50대가 넘는 사람들도 왔습니다.  배우지 않으면 정년 전에 밀려날 것 같다는 불안감을 떨구기 위해 최소한의 지식이라도 습득하려 오셨더라구요. 그 동안에는  오피스 정도만 만지는게 고작이었는데.. 지금 50대는  PC가 없이 대학을 졸업한 분들도 있습니다. 너무 빠른 변화에 이해가 안되도  어떻게든 따라가려 하는 모습이 안타깝기도 합니다. 이젠 엑셀도 로봇이 대신하고, 휴가도 로봇이 대신 내주고 있습니다. 사람의 실수를 로봇이 체크해주고 있고, 적정성 평가를 로봇이 대신 내주고 있습니다. 로봇에게  빼앗기기 시작하고 있는 일자리 젊은 층은 어떤 일자리를 찾아야 할까요? 단순하게 얘기하면 창의력 이 필요한 일자리는  이미 물건너 갔습니다. 그림을 사람보다 잘 그리는 로봇이나 새로운 향수를 만들어내는 로봇 새로운 음악을 만들어내는 로봇 거의 모든 일자리는  천재 0.01% 로봇 70% 그외 29.99% 이런 구조로 될 것입니다. 천재가 아닌 대부분의 사람들은 로봇에게 일자리를 뺴앗기고 그 외의 29.99% (갈 수록 줄어들겠지만)에서  더욱 치열한 싸움을 하겠죠.. 아직 로봇이 점령하기 전인  지금도 취준생의 문제가 심각한데 말이죠.. 그리고 저 29.99%는 아마도 로봇에게 지시를 받아서 로봇조차 가성비가 안나오는 일을  하는 것일 겁니다. 제가 가르치는 사람들에게  많이 하는 말이 있습니다.  로봇을 제어하거나 로봇을 수리하는 일은 당분간 로봇이 대체하기 힘든 영역일 것입니다. 차라리 이 쪽으로 눈을 돌리라고 종국에는  수리 로봇이나  로봇을 제어하는 로봇들도 나오겠지만. 사람들은 로봇의 지배를 두려워 하여 이 영역만큼은 로봇의 힘을 빌

머신러닝(ML)용 데이터를 수집하다보면 이런 질문을 받습니다. * 인공지능은 사람이 못하는걸 해주지 않나요? * 그동안 안쓸거 같아서 버렸는데 필요한 데이터였나요? 제 대답은 언제나 그렇지만, 인공지능(AI)은 사람이 못하는 것을 하지 못합니다. 단지, 사람이 그동안 해오면서 모든 데이터를 볼 시간이 부족하여 꼭 필요하다고 판단되는 데이터만 남기고 버려왔다면, 인공지능은 병렬로 고속으로 그 데이터를 읽고 무한 교차 대입으로 전혀 상관없는 곳에서 상관 관계를 찾아내는 것이 묘미 입니다. 이런 얘기가 있지 않나요? 트위터에 그냥 사람들이 흘린 정보를 가지고 감기가 언제 한국에 상륙하고 얼마만큼의 피해를 낼 것이니 약을 어느정도 준비하면 되겠다 라던가, 전혀 상관없는 미국의 특정 기업의 주식의 변동이 오스트레일리아의 콩의 생산량과 일치한 경우 등. 우리가 나비효과라 이름은 부르지만 그 추적이 불가능 한 것을 인공지능은 역산하여 꺼낼 수 있습니다. 지금도 아무 생각없이 버리고 있는 데이터가 있다면 아래 제 글을 다시 읽어 보시기 바랍니다. https://talklowykr.blogspot.com/2019/03/blog-post_12.html 데이터는 21세기의 원유 입니다. 정유업체가 되지 말고 석유왕이 되십시요! Do not login your server any more! Free server management tool! http://giipweb.littleworld.net Subscribe and publish your links as a book with friends My Favorite Link Share http://link.littleworld.net

난 원래 토큰은 사기꾼들이 많아서 같은 부류로 취급되는 것이 싫어서 하지 않았었다 . 하지만, 토큰이 가지는 경제적 메리트는 상상을 초월한다. 다들 가상화폐니 암호화폐니 시끄럽지만 그 속에 숨겨진 경제적 가치에 대한 내용은 거의 언급하지 않는다. 내가 토큰을 만든 이유는 이렇다. 나의 비즈니스 또는 개인 적으로 여러가지 재화를 축적하기 위한 여러가지 투자가 필요하다. 시간, 노력, 그리고 물리적인 비용. 사람들에게 어떠한 제안을 하고 그 만큼의 댓가를 지불해야 한다. 그리고 이벤트, 마케팅에 비용이 필요하다. 그런데 내가 경험이 적다면 어떻게 될까? 막대한 비용을 지불하고 유저가 모였는데, 유저를 모으면서 들어간 비용 때문에 사업이 망할 수도 있다. 너무 가격을 잘못 정해서 유저가 늘어날 수록 사업이 망하는 케이스도 있다. 이런 경험적 경제 문제를 완충하기 위해서 토큰이 최적이란 이야기이다. 내가 유저를 모으기 위해 유저 한 명당 만원이라고 생각해서 토큰을 1000토큰을 주었다. 갑자기 유저가 100만명이 모였다. 내 사업자금은 1억인데, 100억이 필요한 것이다. 이 때 토큰으로 지불을 했다면 실제로 100억이 아니다. 그리고 시장에는 100억이 풀렸지만, 나의 예산의 1억 중에서 5천만원만 이를 회수하는데 사용했다. 그렇다면 내가 지불한 마케팅 비용은 실제로 5천만원 뿐인 것이다. 대신 토큰의 가치는 하락하지만, 사업자의 리스크는 굉장히 줄어든다. 이렇게 모은 유저를 이용하여 여러가지 비즈니스를 성공 시켰다. 매출의 20%를 토큰 매입에 쓰겠다고 공약을 하였다. 사람들은 그 미래가치로 토큰을 추가로 구매하고, 실제로 매출의 20%를 지속적으로 구매하게 된다면 처음에 뿌린 100억 중에 들고 있던 사람은 본전 또는 그 이상의 수익을 얻을 수도 있다. 필요한 재화를 먼저 땡겨 쓰고 나중에 수익에서 갚아 나가는 방식은 사업자에게 충격을 완화 시키기도 하지만, 그것을