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1. 프로젝트 설명 기존에는 강의 시간표를 짤 때, 강사한테 모두 연락해서 카톡을 통해 가능한 시간을 전달받고, Spreadsheet에 직접 입력했다. 하지만 이 방법은 상당히 비효율적이다. 그래서 강사별로 본인이 가능한 모든 시간을 시간표에서 한 눈에 볼 수 있는 방법을 고민하던 도중 프로그램을 개발하게 되었다. 2. 개발 순서 개발은 다음과 같은 순서로 진행되었고, 간단했다. 1. 강사들이 강의가 가능한 시간을 스스로 체크할 수 있는 구글 Form과 응답값을 을 만든다. 2. Form을 통해 제출된 응답들을 csv파일로 다운로드받는다. 3. 파이썬으로 csv 파일들을 읽고, 요일과 시간별로 리스트를 만든다. 행별로 한개의 리스트가 만들어지고, 요일별로 한개의 리스트가 만들어지기 때문에 한 행당 이중리..

이 프로젝트는 몇가지 종류의 인스턴스에서 딥러닝 코드를 반복적으로 실행하고, Compute Optimizer에서 그 결과를 체크해보는 간단한 프로젝트이다. 1. 실행 환경 MacBook Pro (13-inch, 2016, Four Thunderbolt 3 Ports)에서 ssh를 통한 EC2 Instance 접속 2. 실험 조건 총 두개의 실험을 진행했다. 1번 실험은 한번만 돌려서 측정했다. 2번 실험은 인스턴스 생성 후 계속 진행하였고, 2-3일정도 멈추지 않고 진행하였다. 실험 #1 두개의 인스턴스에서 같은 네트워크 환경으로 동시에 돌렸을 때, 각각의 시간 측정 batch size = 128, epoch = 277로 고정 인스턴스는 c5.2xlarge 와 c5.4xlarge # Based on AW..

들어가기 전에 내가 랩실에서 했던 프로젝트중 가장 기억에 남는 프로젝트이다. 한줄로 말해보자면 수많은 기사들 중에서 중복되는 기사를 체크하는 프로젝트이다. 위 통계는 '2017년도 인터넷신문 기사심의 결과 통계' 이다. 가장 많은 부분을 차지하는 것은 표절 기사였다. 심지어는 기자들끼리 사용하는 은어까지 있을 정도였다. 프로젝트에 대하여 이 프로젝트에서는 공공 뉴스 아카이브인 빅카인즈에서 1993년 ~ 2017년까지의 기사를 약 10만개정도 크롤링 후, 여러 필드를 추가한 json 파일을 사용했다. 파일 이름에 대해 짧게 설명하자면 re1993_01.json 파일은 1993년 01월 01일~31일까지 특정 키워드에 대하여 크롤링한 기사들의 모음이다. 코드의 실행 결과는 아래와 같다. 맨 앞에 있는 숫자(..