RMaster - Dr. Kim's Homepage

Node.js 서버 side 자바스크립트 실행 도구 MySQL 앱을 만들기 참 좋은 도구 MySQL 대표적인 Relational Database 프로그램 공짜 @.@ 쿨~ 그럼 이제 정리해볼까? 먼저 MySQL에 데이터가 있어야겠지? 있다고 가정하자. ID: my, PW: my, DB: school Table: student student라는 이름의 테이블에 다음과 같이 데이터가 있다고 할까? (Name, Score, Grade) Kim, 100, A Lee, 90, A Park, 85, B Chae, 75, C 필드는 3개, 레코드는 4개. Node.js와 MySQL 연결 먼저 npm으로 mysql 패키지를 인스톨하자. $npm install mysql 작업 중인 폴더에 mysql 패키지가 다운로드 되어 설치 끝. mysql-server.js 라는 이름의 파일을 만들고 다음 내용을 쓰자. var mysql = require('mysql'); 이 코드는 mysql 패키지를 불러와서 변수 mysql에 연결시킨 모양이야. 이제 mysql 쓸 준비가 다 끝났어. 쉽지? 커넥션 전화를 하고 싶으면 뭘 하지? 번호를 눌러서 상대방과 연결하려 하지. 프로그램에서 mysql과 뭔가를 하고 싶으면 mysql의 전화번호를 입력해서 연결해야 해. Connection을 만든다는 것은 전화통화 같은 것이야. 해볼까? var con = mysql.createConnection(); 아직 우리는 번호를 넣지 않았어. Javascript에서 데이터는 어떻게 넣더라? 오브젝트 형식! 오브젝트는 {와 }로 둘러싼 데이터야. 키와 값으로 이뤄져 있지. 김태경 교수 오브젝트 데이터는 이렇게 생각할 수 있지. var 김태경 = {name:'taekyung',age:'unknown'} mysql에 전화를 하려면 host, use...

나쁜 결정을 내리는 이유는 무엇일까? 인간은 항상 선택을 할 수 있지만 모든 선택지를 가지고 있지 않은 경우가 많다. 또한 선택지의 순서도 마음대로 결정하지 못하는 때도 많다. 주어진 선택지에서 최선의 결정을 한다고 믿을 때도 결과적으로 최악의 선택만을 피했을 때가 있다. 나쁜 결정을 하는 이유 가운데 하나는 나쁜 선택지 때문일까? 나쁜 결정을 강요 받을 때 우리는 스트레스를 받는다. 머리가 아프고 신경질이 난다. 신세 한탄을 하기 일쑤다. 때로는 성급한 마음에 무리하게 일을 꾸미다 낭패를 보기도 한다. 나쁜 결정은 또 다른 나쁜 결정으로 이어지기 쉽다. 최악의 선택으로 인해 발생되는 결과가 나쁜 선택 대안들을 이끌어내기 때문이다. 나쁜 선택에서 나쁜 선택으로 옮겨가는 상황에서 머리가 좋은 사람들은 실수도 더 빨리 많이 하는 경향이 있다. 때로는 틀에서 벗어나 더 많은 선택지를 찾기 위해 노력해야 할 것 같다. 주어진 선택지에서 답을 찾으려는 것보다 답안 자체를 부정해보자. 천재처럼 행동하지 말고 바보처럼 살아보면 어떨까? 오답에서 정답을 찾기 위해 노력하는 바보같은 천재보다는 판을 깨는 천재같은 바보가 필요하다.

Page > lecture 에 조건부가치 측정법에 관한 강의 자료를 업데이트 했습니다. 아주대학교 MBA 2017에 강의하는 내용이지만, 필요하신 분들은 사용하셔도 좋습니다. 변상규(2011). "조건부가치측정법을 이용한 디지털 라디오 방송의 수용자 편익 연구," 방송통신연구, 2011.10, 36-50. 참고 바랍니다.

개발 일지를 보니... 마지막으로 자연어처리 API를 수정한 것이 벌써 두 달 전입니다. 아 이런 적폐를... 하여간 9월 개강하면서 센터 사업 만드느라 정신없이 지냈고 10월에는 프로젝트 보고서 마감에... 개발사들과 미팅을 하면서 시간을 보내다보니 어느덧 늦어진 나의 논문 !!!!! -______-;;;; 아마 rmaster를 방문해주시는 여러분들도 한글 처리하면서 겪어본 문제일텐데 잠깐 문제점만 지적하고 넘어갈까요? 보기: 영화에 나온 주인공은 아름다웠다. 아름다운 주인공이 나온 영화였다. 영화는 아름다운 주인공으로 빛났다. 영화에 아름다운 주인공이 나와 좋았다. 문제: 위의 문장을 하나의 intent에 포함되도록 Word Bag을 만들라. 어떻게 해야 할까요? 형태소 분석을 시도해보겠습니다. 먼저, 영화에 나온 주인공은 아름다웠다. ['영화', 'Noun'],['에', 'Josa'],['나온', 'Verb'],['주인공', 'Noun'],['은', 'Josa'],['아름다웠', 'Adjective'],['다', 'Eomi'] 어설픈데 조사는 Josa, 어미는 Eomi라고 씁니다. 정리하면, "영화-나온-주인공-아름다웠"이 intent를 구성합니다. 다음 문장을 볼까요? 아름다운 주인공이 나온 영화였다... ['아름다운', 'Adjective'], ['주인공', 'Noun'], ['이', 'Josa'], ['나온', 'Verb'], ['영화', 'Noun'], ['였', 'Verb'], ['다', 'Eomi'...

R을 좋아하는 사람들은 그래프 하면 ggplot을 떠올린다. 웹을 좀 써야 한다면 역시 python으로 그림을 그려보겠지. 데이터를 전공한 사람으로서 사실 그래프를 그리면 BI 툴을 써야 한다고 본다. 무엇보다 빠르고 쉬우니까 ㅎㅎㅎㅎㅎㅎ 그래서 강의에서나 평소나 MS Power BI를 애용했다. 그런데... 얼마전 알게 된 사실. 그냥 장난감이구나 생각했던 Tableau Public이 훌륭하게 커서... 많은 사람들이 즐겨 쓰게 되었다는 점. 아... 시간이 참으로도 많이 흘렀구나... 데이터를 다루는 사람들마다 관점에 차이는 있을 수 있다. 내 생각에는 (예나 지금이나) 데이터 사이즈를 두고 뭔가 특별하다라고 주장하는 일은 놀랍다. 기술의 발전은 큰 데이터를 잘 다루는 방향으로 이뤄졌다. 그것은 과거 30년 전이나 지금이나 마찬가지다. 잘 다룬다는 것은 데이터를 어떻게 다루는지 몰라도 된다는 뜻이다. 2년 전 경기도 어떤 대학에서 세미나를 할 때 한 교수님이 나에게 질문을 던졌다. "Hadoop의 MapReduce는 어떻게 하는 것인가?" 적지 않게 당황했는데 왜냐하면 학부에서 빅데이터 수업을 어떻게 가르칠 것인가를 다루는 시간이었기 때문이다. 4년 전 싱가포르 국립대학에서 데이터를 다룰 때 나는 Hadoop과 기타 프로그램을 빌드업했다. 서버를 설치하고 일일이 컴파일 수행하며 여러 작은 컴퓨터를 엮어(당시에 1TB HDD가 엄청 비쌌다!) 10TB 하둡을 구축했다. 그리고 쿼리를 디자인하고 각각 Java API를 만들어 JSON 형태로 데이터를 다운로드 받을 수 있도록 했다. 그로부터 몇 달 뒤, AWS로 Hadoop을 쓸 수 있게 되었고 Java API 대신 AWS의 API로 데이터를 받았고 또한 몇 달 뒤, IBM의 CouchDB를 쓰면서 Java는 빠이빠이 되었다. 그로부터 몇 달 뒤, Google의 Cloud API 플랫폼에 데이터를 적재하고 Big Query를 쓰면서 이제는 다시 SQL로 복귀했다. 지난...

xftp로 접속가능 SFTP Port:22 Host: api.rmaster.net ID와 PW는 수업시간에 공개함

설치 파일을 받은 다음 c:\program files(x86)\BISHOP_SE 이동하여 64비트 설치 파일을 실행해야 한다.