DJ Lee

 1월부터 SNU AI라는 딥러닝 논문 리뷰 그룹에 9기로 참여하게 되었다.

그룹에 워낙 대단하신 분들이 많고, 다들 한국 AI를 대표하시는 분들이 시라 지원서를 제출할 때 기대를 거의 안 했다.

사실 나 같은 루키를 받아주실 줄은 별 기대를 안 했는데, 정말 감사하게도 합격이 되었다!

정말 그룹에 참여하는 것 자체도 나에겐 엄청난 영광이고, 그룹에 초대해주셔서 정말 감사하게 생각하고 있다(이번 기수 대략 25분 중 학부생은 나밖에 없는 거 같다...)

현재까지 다른 분들의 발표를 3-4주를 들었는데, 너무너무 좋다. 다양한 딥러닝의 주제를 발표해주신다. 설명도 꼼꼼하고 이해하기 쉽게 해 주시고, 발표 내용도 너무 유익해서 너무 감사하게 듣고 있다. 한 번도 빠짐없이 미팅에 참여하고 성실하게 활동해서 다음 기수, 다다음 기수, 다다다음 기수까지 계속 활동을 하고 싶다.

어쨌든 나는 4주 차 발표(2월 16일)를 진행하였다. 주제는 EHR Data in DeepLearning이었고, 발표한 논문은 

2018년에 구글이 Nature 자매지에 발표한 'Scalable and accurate deep learning with electronic health records'이다. 

이 분야는 내가 예전부터 공부해보고 싶었던 분야기도 하고, 너무 재밌어 보이는 분야여서 발표 주제로 고르게 되었다. 

발표할 때 엄청 떨렸지만, 어찌어찌 잘 마무리 지은 것 같다. 발표를 들으신 분들이 이해가 잘 되고 재밌게 들으셨길 바라고 있다. 그리고 녹화를 한 동영상을 유튜브에 올렸는데(내 첫 유튜브 업로드이다!),

혹시 참고가 될까 하여 링크를 적어보려 한다.

발표 끝부분에 살짝 언급이 되었지만, 사실 우리나라에서 아직까지는 EHR, EMR을 딥러닝에 이용한 연구가 많이 발달되지 않다고 하다.

(미국 같은 경우에는 벌써 엄청 인기가 많다고 한다) 얼른 이 분야도 많이 발전이 되었으면 좋겠다! 내가 좋아하는 분야니까

www.youtube.com/watch?v=drRt5miYRv0&t=2015s

def get_pad_size(input_shape, filter_size, strides): #{
    w_input = input_shape[0] # width of input
    h_input = input_shape[1] # height of input    
    w_stride = strides[0] # stride of width
    h_stride = strides[1] # stride of height
    w_filter = filter_size[0] # width of filter
    h_filter = filter_size[1] # width of filter    
    
    output_w = np.ceil(w_input/w_stride)
    output_h = np.ceil(h_input/h_stride)    
    
    if (w_input % w_stride) == 0: #{
        w_pad = max(w_filter - w_stride, 0)
    #}
    else: #{
        w_pad = max(w_filter - (w_input % w_stride), 0)
    #}
    if (h_input % h_stride) == 0: #{
        h_pad = max(h_filter - h_stride, 0)
    #}
    else: #{
        h_pad = max(h_filter - (h_input % h_stride), 0)
    #}    
    
    pad_top = int(np.floor(h_pad/2))
    pad_bottom = int(h_pad - pad_top)
    pad_left = int(np.floor(w_pad/2))
    pad_right = int(w_pad - pad_left)
    
    return (pad_top, pad_right, pad_bottom, pad_left)
#}

간단하게 만들어보았다. tf/keras에서 convolution, pooling layer에서 그냥 padding='same'하면 알아서 padding size 계산해서 패딩을 해주긴 하지만, 가끔 직접 패딩사이즈가 어떻게 되는지 필요할 때도 있어서 padding size를 리턴해주는 함수를 만들어보았다.

인풋으로는 input_shape, filter_size, strides 가 들어온다. 모두 (width, height)을 가진 리스트이다. 

이때 padding = 'same'일 경우 padding size를 계산해서, 리턴해준다.

회사에서 프로젝트를 GitLab을 이용하여 진행할 때, 안정성을 위해 원본 저장소의 master branch를 fork 해서 내 저장소를 만들고, 

내 저장소에서 코드들을 바꾼 뒤 commit 후 push를 하고 변경사항을 원본 저장소 담당자에서 merge request를 하는 방식으로 개발하고 있다. 

허나 fork를 한 내 저장소에서 코드들을 업데이트하기 전에, 내 저장소를 원본 저장소의 최신 commit(원본 저장소의 가장 최신 버전, 아마 가장 stable 한 버전이겠지?)으로 싱크를 맞춰야 한다. 이를 수행할 때 다음과 같은 git 명령어를 사용하자.

내 저장소의 위치에서

1. git remote add upstream ORIGINAL_OWNER/ORIGINAL_REPOSITORY.git

2. git fetch upstream

3. git merge upstream/master

를 순서대로 진행하면, 내 저장소에 원본 저장소의 최신 버전을 싱크시킬수 있다.

사실 1번은 remote repository를 등록시켜주는 것이라 한 번만 실행하면 되고, 이후에는 2,3번만 실행하면 된다.

토플 리스닝 공부를 시작하고 처음에 PinePlayer 등 음악 플레이어 어플을 사용하다가, 구간 반복을 하기가 힘들고 사용이 많이 불편해서 리스닝 공부에 특화된 맥 os 어플이 있나 찾아봤다. 그리고 정말 좋은 어플 "AnySecond"을 찾게 됐다.

다음 애플 앱스토어 링크에서 다운로드할 수 있다.

apps.apple.com/kr/app/anysecond/id991622544?mt=12

이 어플을 만들어주신, 감사한 개발자님의 블로그이다(한국분이시다). 다음 링크를 타고 가면 개발자분이 작성해주신 보다 자세한 어플 사용법을 알 수 있다.

jinmedi.tistory.com/373

1,3,5,7초 단위로 되감기를 할 수 있고, 앞으로 가기도 할 수 있다. 모두 단축키를 제공해서 정말 편하다! 또한 재생 속도를 조절할 수도 있어서 정말 리스닝 공부에 딱 좋은 어플인 것 같다.

개발자님 감사합니다!

blog.naver.com/jmshinn

여자친구가 블로그를 시작했다! 컨텐츠는 맛집, 카페 등등 일상 이야기이다.

우리 둘다 조회수가 급증하는 그날이 오기를 바라며....(사실 내 블로그는 거의 반 포기 상태이지만)

학교에서 리눅스를 쓸 일이 있어서 VirtualBox에 Ubuntu를 깔고 사용 중인데, 갑자기 어느 순간부터 VirtualBox를 켜면 맥북 스피커에서 소리가 안 나오는 현상이 발생했다. VirtualBox를 종료하더라도 계속 소리가 안 나왔다. 또한 가끔씩 듀얼 모니터를 hub에 hdmi선을 연결해서 사용할 때도 스피커에서 소리가 안 나오는 경우가 발생했다. 

 이어폰을 꽂으면 소리가 나오는 데, 이상하게 스피커에서만 소리가 안나오는 것이다. VirtualBox에서 audio 설정에서 뭐 disable/enable audio 다 시도해보고 우분투 안에서도 sound 설정 다 바꿔보며 시도했는데도 도저히 안되었다.. 컴퓨터를 재부팅하면 다시 스피커가 잘 되긴 하지만 매번 재부팅할 수도 없고... 방법을 찾아봤지만 구글링을 아무리 해봐도 해답이 안 나왔다.

 결국에는 해답을 알아냈다. 이것 또한 다소 무식한 방법이긴 하지만

sudo killall coreaudiod

터미널에서 이 명령어를 실행하면, audio가 kill 됐다가 자동으로 다시 실행이 된다(오른쪽 상단바에 사운드바가 종료됐다가 다시 실행되는 것을 볼 수 있을 것이다. 이후에는 스피커에서 소리가 잘 나온다. 물론 이것도 VirtualBox 실행 후 종료 시 매번 설정해줘야 하긴 하지만, 그래도 재부팅보다는 나으니...