네이버 My Box 문제점(특수문자)
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Tools/Etc
그냥 이 한가지 문제로 My Box를 개발자가 쓰기에는 무리가 있다고 생각한다.설계를 어떻게 했는지는 모르겠지만(아마 리눅스 파일시스템에 그대로 사용한 것으로 추정되긴 하는데...),파일 이름에 특수문자를 삽입할 수 없는건 엔지니어 입장에서 치명적이다.  참고로 OneDrive, GoogleDrive 에서는 저런 특수문자 규약이 존재하지 않는다.
존엄
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Miscellaneous/Hevel
수백년 내로, 인류는 세상 만물을 만들 수 있는 경지에 도달할 것이다. 못 만드는것도 비용적인 문제가 크겠지 물리적으로 불가능하지 않을 것이다. 특히 생명 공학 분야는 앞으로 50년 안에 대격변을 겪을것이다. 이 50년이란 시간 조차 인공지능의 도움을 받지 않는것을 전제로 한 것이다. 인공지능의 도움을 받는다면 앞으로 30년 내에 생명공학 분야에 대격변을 일궈낼거라 확신한다. 여기서 대격변이란 실제 모든 유전정보의 패턴과 얽힘을 파악하게 된다는 것을 의미한다. 더이상 유전적 문제는 장애가 아니다. 이 시점에서 인류는 시험대에 오르게 될 것이다. 더이상 다운증후근, FFI 등 유전에 의한 문제는 물론이고, 그 치료법이 유전자를 조작해 얻을 수 있다고 예상되는 HIV 등도 치료가 가능할 것이다. 만약, 존엄..
[OpenAI] Superalignment
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Artificial Intelligence/Post
OpenAI 사이트를 뒤져보던 중 흥미로운 주제가 있어서 정리하는겸, 포스팅을 작성 해 본다. 1. 서론 OpenAI 팀은 Weak-to-strong generalization 이라는 제목으로 짧은 글을 작성했다. 해당 글에선, '인간의 피드백(RLHF)' 을 통한 강화 학습과 같은 현재의 정렬 방법은 '인간의 감독' 에 의존한다는 문제점이 존재한다고 언급한다. 이러한 인간의 감독은 비용적, 시간적인 문제가 존재하며, 근래에는 오히려 AI 시스템이 인간을 상회하는 복잡하고 창의적인 행동을 수행해 낼 수 있다고 주장한다. (= AI 시스템이 AI를 감독할 수 있다) 예로 초인적(superhuman) 모델(그냥 매우 발전된 모델을 이렇게 표현한듯 싶다) 은 전문가들조차 이해하기 어려운 수백만줄의 참신한(비록..
[리뷰] GAN(Generative Adversarial Networks)
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Artificial Intelligence/Article
이전 GAN 포스팅에서는 GAN을 구현하고 어떤식으로 동작하는지 직관적으로 살펴 보았다면, 이번 포스팅은 Ian Goodfellow 가 작성한 GAN 논문을 요약해 살펴보고자 한다.1. 수식$$\min_G \max_D V(D,G) = \mathbb{E}_{x\sim p(data)} [\log(D(X))]  + \mathbb{E}_{z\sim p(z)}[\log(1- D(G(Z))]$$ 각 기호의 의미는 아래와 같다.${\min\limits_G \max\limits_D}$ : 생성기 $G$는 손실함수를 최소화해야 하는 반면, 판별자 $D$는 손실함수를 최대화 해야 한다는 의미이다.$V(D,G)$ : 최종적으로 도출해야하는 목적함수이다.$\mathbb{E}_{x\sim p(data)} [\log(D(X))]..
Notion 과 Obsidian 을 사용하며 느낀점.
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Tools
Notion 과 Obsidian 은 둘 다 '노트' 용도로 사용되는 프로그램이다. 각각 특징이 존재하는데, 차이점을 한문장으로 표현하자면 Notion 은 IOS 이고, Obsidian 은 Android 이다. 또 다르게 이야기하자면 Notion 은 Naver Blog 이고, Obsidian 은 github.io 이다. 1. Obsidian 기본적으로 Obsidian 은 여러가지 잡다한 기능이 매우 많다. 본인이 실력만 있다면 얼마든지 커스터마이징 할 수 있으며, 로컬에서 동작되는것을 상정하고 만들어진 프로그램이기에 온전히 Local 컴퓨터의 성능을 100% 뽑아쓸 수 있다. 때문에 문서가 수천개가 넘어가더라도 거의 느려지지 않을것이며, Local 기반이기 때문에 인터넷이 되지 않는 상황에서도 사용이 가능..
점화식과 Master 방법론
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Algorithm
점화식을 구하는 방법에는 총 3가지가 존재한다. 재귀 트리 (Recursion Tree) 치환법 (Substitution method) 마스터 방법 (The Master method) 이 중 치환법의 경우 제한적으로만 사용 가능하기에(추측을 통한 방법이다.) 일반적으로 재귀 트리, 마스터 방법을 주로 사용한다. 1. 점화식이란? 수열에서 이웃하는 두개의 항 사이에 성립하는 관계를 나타낸 관계식. 2. 마스터 방법이란? 시간 복잡도를 계산하는 $Big - O$(worst) 표기법을 보면 $$ O(1), O(n), O(n\,log\,n), O(n^{3}), etc... $$ 이러한 대표적인 Big-O 표기법으로 표현될 수 있는 대다수의 식들은 간편하게 구할 수 있지만(반복문이 중첩으로 몇개인가 등.) 그렇지..
Quick Sort Partitioning 의 Loop Invariant 증명
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Algorithm
Loop Invariant 는 프로그램 구동시 알고리즘내의 반복문의 정확성을 증명하기 위해서 사용된다. 그 조건으로 초기조건, 유지조건, 종료조건이 존재한다. 각각 아래와 같은 의미를 갖는다 초기조건(Initialization) : Loop 가 첫 번째 반복을 시작하기 전에 루프 불변성이 참이여야 함. 유지조건(Maintenance) : 반복 시작전 불변성이 참이었다면, 다음 반복 시작 전에도 계속 참이여야 함. 종료조건(Termination) : 루프가 종료될 때 그 불변식이 알고리즘의 타당성을 보이는데 도움이 될 유용한 특성을 가져야 함. 추가로 Quick Sort 의 동작원리상 partitioning이 발생한다. 이는 Quick Sort 내에서 Pivot 을 선택하고 재정렬 하는 과정을 의미하며. ..
[C++] 백준 15649 문제 해설
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Algorithm/BACKJOON
15649번: N과 M (1)한 줄에 하나씩 문제의 조건을 만족하는 수열을 출력한다. 중복되는 수열을 여러 번 출력하면 안되며, 각 수열은 공백으로 구분해서 출력해야 한다. 수열은 사전 순으로 증가하는 순서로 출력해www.acmicpc.net이 문제는 n 과 m 을 입력받아.자연수 $1 \sim N$ 까지의 자연수 중 중복 없이 이뤄진 수열 $M$ 개를 도출한다. 설명이 조금 애매한데, 예제를 보면 쉽게 이해가 가능하다.엄밀히 말해 $1 \sim N$ 까지의 자연수 중 $M$ 개로 이뤄진 수열의 '모든 조합' 을 찾는 것이다.#include int n, m;int arr[9] = { 0, };bool visited[9] = { 0, };void DFS(int cnt){ // cnt 와 m 간의 1의 갭을..
[C++] 백준 1019 문제 해설
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Algorithm/BACKJOON
1019번: 책 페이지첫째 줄에 0이 총 몇 번 나오는지, 1이 총 몇 번 나오는지, ..., 9가 총 몇 번 나오는지를 공백으로 구분해 출력한다.www.acmicpc.net문제 내용은 한번 읽으면 모두 파악할 수 있을정도로 간단하다.그런데 난이도는 골드 1 티어로 생각보다 높은편에 속한다. + 2024/06/10해당 문제의 난이도가 플레티넘 5 티어로 상향되었습니다. 1. 헤딩#include #include int N;long long zero = 0;long long one = 0;long long two = 0;long long three = 0;long long four = 0;long long five = 0;long long six = 0;long long seven = 0;long long ..
[리뷰] wav2vec 2.0
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Artificial Intelligence/Article
1. 서론 wav2vec 2.0 은 2020년 Facebook AI 에서 발표한 논문으로서 음성변환 / TTS / ASR 분야에서 라벨링된 데이터가 많이 존재하지 않을 경우에도 성능을 극적으로 끌어올릴 수 있는 기술(wav2vec 2.0) 을 제안하는 논문이다. 이전 StarGANv2-VC 논문 리뷰에서도 살펴볼 수 있듯, 이러한 음성 변환/생성 기술에는 기본적으로 라벨링된 데이터를 통해 데이터를 학습하는 과정이 필요하다. StarGANv2-VC 에서는 ASR모델을 통해 간접적으로 음성변환 모델을 학습 하는데 사용한다. 실제로 StarGANv2-VC 논문에 사용되는 ASR 모델을 학습하는 코드를 보면, 관련되어 이미 Transcript 된 파일을 하나 확인할 수 있다. 코드를 훑어보니 이 ASR 학습 모..