KZN World의 시작

[논문초고]아름다운 소프트웨어를 위한 해석학적 접근

KZNetwork — Mon, 24 Feb 2025 15:04:03 +0900

서론

소프트웨어는 단순한 코드의 집합이 아니라, 하나의 객체(object)로서 그 자체로 존재의 의미를 갖는다. 이는 마치 호모 사피엔스가 삶의 터전을 구축하고 체계를 형성하며, 사회에 출시하여 가치를 실현하는 것과 유사하다. 본 논문에서는 소프트웨어 개발을 해석학적 관점에서 접근하여, 환경(environment), 구성 및 체계(structure & architecture), 아름다움(beauty), 그리고 출시(deployment)라는 네 가지 측면에서 소프트웨어의 본질을 탐구하고자 한다.

본론

1. 환경(Environment)

소프트웨어가 존재하기 위해서는 먼저 환경이 조성되어야 한다. 환경은 구축 환경(build environment), 스테이징 환경(staging environment), 그리고 실행 환경(production environment)으로 구성된다. 이는 인간이 생존하기 위해 거주지와 생활권을 마련하는 것과 비슷하다. 소프트웨어 환경의 구성은 그 존재의 가능성을 결정짓는 요소이며, 적절한 환경이 갖추어져야 정상적으로 동작할 수 있다.

1-1. 구성

구축 환경: 개발자가 코드를 작성하고 테스트하는 공간으로, 소프트웨어의 기초가 형성되는 단계이다.
스테이징 환경: 실제 환경과 유사한 테스트 공간으로, 소프트웨어가 정상적으로 작동하는지 검증하는 과정이다.
실행 환경: 소프트웨어가 사용자에게 제공되는 최종 배포 단계이다.

1-2. 환경을 구성하기 위한 좋은 아이디어

소프트웨어 환경을 구축하는 과정에서 몇 가지 효과적인 접근 방법이 존재한다.

스파이킹(Spiking): 특정 기능을 빠르게 프로토타입화하여 개념을 검증하는 방법이다. 이는 구축 환경에서 유용하며, 예상치 못한 문제를 조기에 발견하는 데 도움을 준다.
컨테이너 기반 환경: Docker와 같은 컨테이너 기술을 활용하여 개발, 테스트, 배포 환경 간의 일관성을 유지할 수 있다.
Infrastructure as Code(IaC): Terraform이나 Ansible을 이용해 환경을 코드로 정의하여 재현성과 유연성을 극대화할 수 있다.
자동화된 테스트 환경: CI/CD 파이프라인을 구축하여, 환경별 테스트를 자동화하고, 배포 전에 신뢰성을 확보할 수 있도록 한다.

2. 구성 및 체계(Structure & Architecture)

소프트웨어의 내적 체계는 인간의 신체 구조와 유사하게 아키텍처(architecture)와 구성 요소(component)로 이루어진다. 소프트웨어가 제대로 작동하기 위해서는 체계적인 설계가 필요하며, 이는 품질 속성과 직결된다. 체계적인 소프트웨어 아키텍처는 다음과 같은 주요 품질 속성을 만족해야 한다.

유지보수성(Maintainability)
확장성(Scalability)
가용성(Availability)
성능(Performance)
보안(Security)
사용자 경험(User Experience, UX)

2-1. 소프트웨어를 구성하는 주요 컴포넌트

소프트웨어는 여러 컴포넌트가 조화를 이루어 동작한다. 주요 컴포넌트는 다음과 같다.

프론트엔드(Frontend): 사용자 인터페이스(UI)와 사용자 경험(UX)을 담당하는 부분.
백엔드(Backend): 비즈니스 로직과 데이터 처리를 담당하는 서버 측 구성 요소.
데이터베이스(Database): 데이터를 저장하고 관리하는 시스템.
API(Application Programming Interface): 서로 다른 시스템 간의 상호작용을 가능하게 하는 인터페이스.
캐시 시스템(Cache System): 성능 최적화를 위해 자주 사용하는 데이터를 저장하는 메커니즘.
메시지 큐(Message Queue): 비동기 처리를 위한 메시지 전달 시스템.
테스트 프레임워크(Test Frameworks): 자동화된 테스트를 위한 도구.

3. 아름다움(Beauty)

소프트웨어의 아름다움은 크게 두 가지 요소로 구분된다.

속성(attribute): 소프트웨어는 시대적 트렌드(trend)에 맞추어 미적으로 아름다워야 한다. 이를 위해 코딩 컨벤션(coding convention)의 준수가 중요하다.
행위(behavior): 소프트웨어는 정의(justice)에 따라 올바르게 동작해야 한다. 이는 알고리즘의 중요성과 관련이 있으며, 최적화된 코드와 합리적인 로직을 통해 구현된다.

이러한 속성과 행위는 테스트 주도 개발(Test-Driven Development, TDD)과 리팩토링(refactoring)을 통해 점진적으로 개선되며, 결과적으로 깨끗하고 아름다운 소프트웨어로 완성된다.

4. 출시(Deployment)

소프트웨어의 가치는 결국 사용자에게 전달(delivery)되는 속도와 품질에 의해 결정된다.

4-1. 신속한 배포

소프트웨어의 출시 과정에서는 애자일(Agile)한 접근 방식을 적용해야 한다. 지속적 통합(Continuous Integration, CI)과 지속적 배포(Continuous Deployment, CD)를 통해 개발된 소프트웨어는 신속하게 시장에 출시될 수 있으며, 고객 피드백을 반영하여 개선된다.

4-2. 배포 전략

블루-그린 배포(Blue-Green Deployment): 새로운 버전을 무중단으로 배포하는 전략.
카나리 배포(Canary Deployment): 일부 사용자에게만 새 버전을 배포하여 안정성을 검증하는 방식.
롤링 업데이트(Rolling Update): 점진적으로 새로운 버전을 적용하는 방식.

결론

소프트웨어는 환경의 조성, 체계적인 구성, 아름다움, 그리고 성공적인 출시를 통해 그 존재 의미를 실현한다. 아름다운 소프트웨어는 단순히 기능적인 완성도를 넘어서, 유지보수성이 뛰어나고 사용자의 요구에 빠르게 적응할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 소프트웨어의 개발 과정을 해석학적 관점에서 분석함으로써, 소프트웨어 방법론의 본질을 탐구하였다. 앞으로의 연구에서는 이러한 철학적 접근이 실제 개발 프로세스에 미치는 영향을 실증적으로 분석하는 것이 필요할 것이다.

import tensorflow as tf 명령어가 잘못됨 (코어 덤프됨)

KZNetwork — Sat, 7 Sep 2024 13:56:38 +0900

Illegal instruction (core dumped)
위의 에러가 아닌 Aborted (core dumped) 에러 메시지가 나나탈 수도 있습니다. 먼저 설치한 텐서플로우의 버전이 1.6 이상인지 확인해 주시기 바랍니다. 버전 1.6 부터 달리진 점 중에 하나가, CPU에서 사용되는 명령어중 AVX가 사용되도록 빌드가 된 것입니다.

만약 CPU에서 AVX 명령어가 지원되지 않는다면, 올바르지 않은 명령어라는 위의 같은 오류가 발생하게 됩니다.
현재 사용하고 있는 CPU에서 AVX 가 지원되는지 확인 하기 위해서는 아래와 같은 명령어를 실행합니다.

$ grep avx /proc/cpuinfo

위의 명령어를 실행하여 아무런 내용도 나타나지 않는다면, AVX가 지원되지 않는 CPU입니다. 설치 명령어로 최신버전의 텐서플로우를 설치하셨을 경우 위와 같은 에러가 발생 할 것입니다.

만약 AVX가 지원될 경우 아래와 비슷한 내용이 나타날 것입니다.

flags : fpu vme de pse tsc msr pae mce cx8 apic sep mtrr pge mca cmov pat pse36 clflush mmx fxsr sse sse2 ht syscall nx rdtscp lm constant_tsc rep_good nopl xtopology eagerfpu pni pclmulqdq ssse3 fma cx16 pcid sse4_1 sse4_2 x2apic movbe popcnt tsc_deadline_timer aes xsave avx f16c rdrand hypervisor lahf_lm abm invpcid_single kaiser fsgsbase bmi1 avx2 smep bmi2 erms invpcid xsaveopt
AVX를 지원하지 않는 경우, 설치된 현재 버전의 텐서플로우를 삭제하고 다운그레이드를 하거나 직접 빌드할 수도 있습니다.

CPU 버전의 경우

conda create -n tensorflow_env tensorflow
conda activate tensorflow_env

또는 GPU 버전의 경우

conda create -n tensorflow_gpuenv tensorflow-gpu
conda activate tensorflow_gpuenv

※ 팁

AVX란 무엇인가?
- AVX는 복잡한 수학적 연산을 더 효율적으로 수행하도록 설계된 명령어 집합입니다. 벡터화된 연산을 허용하여 단일 명령 주기에서 여러 데이터 포인트를 처리할 수 있습니다.
- AVX 명령어는 주로 TensorFlow, PyTorch 등 딥러닝 라이브러리에서 행렬 곱셈과 합성곱 같은 계산을 최적화하기 위해 사용됩니다.
AVX의 버전:
- AVX (2011년): 인텔의 Sandy Bridge와 AMD의 Bulldozer 아키텍처에서 도입됨.
- AVX2 (2013년): 인텔 Haswell 아키텍처에서 도입되었으며, 더 넓은 256비트 벡터와 더 많은 명령어를 지원함.
- AVX-512 (2017년): 인텔 Skylake-SP 아키텍처에서 도입되었으며, 512비트 벡터와 더욱 강력한 명령어를 지원함.
CPU의 AVX 지원 여부 확인:

bash

코드 복사

lscpu | grep -i avx

CPU가 AVX나 AVX2를 지원하면 다음과 같은 출력이 나타납니다:출력에 avx나 avx2가 나타나지 않으면 CPU가 해당 명령어 집합을 지원하지 않는 것입니다.
makefile

코드 복사

Flags: ... avx avx2 ...
CPU가 AVX와 AVX2 명령어를 지원하는지 확인하려면 터미널에서 다음 명령을 실행하세요:
TensorFlow와 AVX의 관계:
- TensorFlow 바이너리(특히 pip을 통해 배포되는 버전)는 종종 더 나은 성능을 위해 AVX나 AVX2 명령어를 사용하도록 컴파일됩니다. CPU가 이러한 명령어를 지원하지 않으면 TensorFlow를 불러올 때 ("Illegal instruction (core dumped)" 같은) 문제가 발생할 수 있습니다.

gparted 실행 시 unable to resize read-only file system

KZNetwork — Fri, 6 Sep 2024 12:00:05 +0900

VirtualBox Ubuntu 가상 디스크 용량 늘리기

1. 용량 확인

2. 파일 > 도구 > 가상 미디어 관리자

3. 용량이 바뀐 것 확인

Linux, Ubuntu Read-Only filesystem 에러 해결하기

1.용량 확인

2. gparted

nh@nh-VirtualBox:~$ sudo apt-get install gparted

nh@nh-VirtualBox:~$ sudo gparted

3. filesystem 확인

nh@nh-VirtualBox:~$ cat /proc/mounts | grep /dev

4. mount 해제, 복구(e2fsck)

nh@nh-VirtualBox:~$ sudo umount /dev/loop0
nh@nh-VirtualBox:~$ sudo e2fsck /dev/loop0
e2fsck 1.46.5 (30-Dec-2021)
/dev/loop14 is in use.
e2fsck: Cannot continue, aborting.

...

nh@nh-VirtualBox:~$ sudo umount /dev/loop14
nh@nh-VirtualBox:~$ sudo e2fsck /dev/loop14
e2fsck 1.46.5 (30-Dec-2021)
/dev/loop14 is in use.
e2fsck: Cannot continue, aborting.

nh@nh-VirtualBox:~$ sudo umount /dev/sda3
nh@nh-VirtualBox:~$ sudo e2fsck /dev/sda3
e2fsck 1.46.5 (30-Dec-2021)
/dev/sda3 is mounted.
e2fsck: Cannot continue, aborting.

nh@nh-VirtualBox:~$ cat /proc/mounts | grep /dev
udev /dev devtmpfs rw,nosuid,relatime,size=965008k,nr_inodes=241252,mode=755,inode64 0 0
devpts /dev/pts devpts rw,nosuid,noexec,relatime,gid=5,mode=620,ptmxmode=000 0 0
/dev/sda3 / ext4 rw,relatime,errors=remount-ro 0 0
tmpfs /dev/shm tmpfs rw,nosuid,nodev,inode64 0 0
hugetlbfs /dev/hugepages hugetlbfs rw,relatime,pagesize=2M 0 0
mqueue /dev/mqueue mqueue rw,nosuid,nodev,noexec,relatime 0 0
/dev/loop4 /snap/snapd/21759 squashfs ro,nodev,relatime,errors=continue,threads=single 0 0
/dev/sda2 /boot ext4 rw,relatime 0 0
/dev/sda1 /boot/efi vfat rw,relatime,fmask=0077,dmask=0077,codepage=437,iocharset=iso8859-1,shortname=mixed,errors=remount-ro 0 0

5.
sudo gparted

nh@nh-VirtualBox:~$ df -h

윈10 복구 파티션 삭제 방법

KZNetwork — Thu, 2 May 2024 10:45:40 +0900

파티션 3 복구 535 MB 49 GB 와 같은 파티션3을 삭제하고자 할 경우, 명령 프롬프트를 관리자 권한으로 실행한 후 다음처럼 하면 됩니다.

C:\Windows\system32>diskpart

Microsoft DiskPart 버전 10.0.19041.3636

Copyright (C) Microsoft Corporation.
컴퓨터: DESKTOP-R0EQ2U6

DISKPART> list disk

  디스크 ###  상태           크기     사용 가능     Dyn  Gpt
  ----------  -------------  -------  ------------  ---  ---
  디스크 0    온라인             100 GB  1024 KB

DISKPART> select disk 0

0 디스크가 선택한 디스크입니다.

DISKPART> list partition

  파티션 ###  종류              크기     오프셋
  ----------  ----------------  -------  -------
  파티션 1    주                   50 MB  1024 KB
  파티션 2    주                   49 GB    51 MB
  파티션 3    복구                 535 MB    49 GB
  파티션 0    확장                  50 GB    49 GB
  파티션 4    논리                  50 GB    49 GB

DISKPART> select partition 3

3 파티션이 선택한 파티션입니다.

DISKPART> delete partition override

DiskPart에서 선택한 파티션을 삭제했습니다.

VirtualBox에서 윈도우 10 용량 확장

KZNetwork — Thu, 2 May 2024 09:42:30 +0900

VirtualBox에서 윈도우 10 용량 확장하기 위해서는 다음 명령어를 사용할 수 있습니다.

Microsoft Windows [Version 10.0.19045.4291]
(c) Microsoft Corporation. All rights reserved.

C:\Program Files\Oracle\VirtualBox>VBoxManage modifyhd "D:\VMRepository\Win10_vs\Win10_vs.vdi" --resize 102400
0%...10%...20%...30%...40%...50%...60%...70%...80%...90%...100%

C:\Program Files\Oracle\VirtualBox>

또, 다음과 같은 방법으로 가능합니다.

VirtualBox Ubuntu 가상 디스크 용량 늘리기

1. 용량 확인

2. 파일 > 도구 > 가상 미디어 관리자

tesseract-ocr 사용해 보기

KZNetwork — Sun, 28 Apr 2024 17:43:13 +0900

이 워크샵에서는 tesseract-ocr에 대해 알 수 있다.
tesseract-ocr 준비
https://github.com/tesseract-ocr/tesseract

Tesseract Version
Tesseract 3.X (legacy)
Tesseract 4.X (+ LSTM) : Line Detection, Fine Tuning
Tesseract 5.X (+ For Windows) : by UB Mannheim

tesseract-ocr 설치
https://tesseract-ocr.github.io/tessdoc/Installation.html

https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki

tesseract-ocr 라이브러리 설치

ltesseract-ocr-w64-setup-5.3.1.20230401.exe

Introduction

Tesseract documentation

tesseract-ocr.github.io

GitHub - tesseract-ocr/tesseract: Tesseract Open Source OCR Engine (main repository)

Tesseract Open Source OCR Engine (main repository) - tesseract-ocr/tesseract

github.com

tesseract-ocr 라이브러리 설치

(base) C:\DEV\gitworkspaces>conda activate tf38-torch

(tf38-torch) C:\DEV\gitworkspaces>cd ocr-tesseract

(tf38-torch) C:\DEV\gitworkspaces\ocr-tesseract>dir/w/p
C 드라이브의 볼륨에는 이름이 없습니다.
볼륨 일련 번호: EA9B-192D

C:\DEV\gitworkspaces\ocr-tesseract 디렉터리

[.]  [..]
               0개 파일                   0 바이트
               2개 디렉터리  25,983,504,384 바이트 남음

(tf38-torch) C:\DEV\gitworkspaces\ocr-tesseract>pip install pytesseract
Collecting pytesseract
  Downloading pytesseract-0.3.10-py3-none-any.whl (14 kB)
Requirement already satisfied: packaging>=21.3 in c:\dev\anaconda3\envs\tf38-torch\lib\site-packages (from pytesseract) (23.1)
Requirement already satisfied: Pillow>=8.0.0 in c:\users\daekyeong\appdata\roaming\python\python38\site-packages (from pytesseract) (9.5.0)
Installing collected packages: pytesseract
Successfully installed pytesseract-0.3.10

(tf38-torch) C:\DEV\gitworkspaces\ocr-tesseract>

훈련 데이터 확보
Trained Data Download

Trained models	Speed	Accuracy	Supports legacy	Retrainable
tessdata	Legacy + LSTM (integerized tessdata-best)	Faster than tessdata-best	Slightly less accurate than tessdata-best	Yes	No
tessdata-best	LSTM only (based on langdata)	Slowest	Most accurate	No	Yes
tessdata-fast	Integerized LSTM of a smaller network than tessdata-best	Fastest	Least accurate	No	No

l훈련 데이터 확보

•C:\Program Files\Tesseract-OCR\tessdata

l훈련 데이터 확보

•https://github.com/tesseract-ocr

l훈련 데이터 확보

https://github.com/tesseract-ocr

l훈련 데이터 확보

•다운로드

l훈련 데이터 확보

•C:\Program Files\Tesseract-OCR\tessdata에 덮어 씌운다

OCR 수행을 위한 아나콘다 환경구성 사용해보기

KZNetwork — Sun, 28 Apr 2024 17:22:01 +0900

•conda create -n ocr python=3.7

•conda activate ocr

•

•conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch

•pip install lmdb fire tqdm six pillow torchvision nltk natsort opencv-python

This version (1.4.3) of the Compose Compiler requires Kotlin version 1.8.10 but you appear to be usi

KZNetwork — Sat, 27 Apr 2024 09:16:28 +0900

문제는

"This version (1.4.3) of the Compose Compiler requires Kotlin version 1.8.10 but you appear to be using Kotlin version 1.9.0 which is not known to be compatible. Please consult the Compose-Kotlin compatibility map located at https://developer.android.com/jetpack/androidx/releases/compose-kotlin to choose a compatible version pair (or `suppressKotlinVersionCompatibilityCheck` but don't say I didn't warn you!).

이었는데, 다음과 같이 문제를 해결했습니다.

https://developer.android.com/jetpack/androidx/releases/compose-kotlin?hl=ko

Compose와 Kotlin의 호환성 지도 | Android 개발자 | Android Developers

Android 개발자 Jetpack 라이브러리 도움이 되었나요? Compose와 Kotlin의 호환성 지도 이 페이지의 내용 종속 항목 선언 출시 전 Kotlin 호환성 종속 항목 선언 Compose 컴파일러에 관한 종속 항목을 추가하려면 프로젝트에 Google Maven 저장소를 추가해야 합니다. 자세한 내용은 Google Maven 저장소 를 읽어보세요. 다음과 같이 앱 또는 모듈의 build.gradle 파일에 필요한 아티팩트의 종속 항목을 추가합니다. Groovy Kotlin android { buildFeatures...

developer.android.com

composeOptions {

kotlinCompilerExtensionVersion = "1.5.2"

}

org.gradle.api.plugins.UnknownPluginException: Plugin [id: 'com.google.dagger.hilt.android'] was not

KZNetwork — Sat, 27 Apr 2024 09:15:52 +0900

위 문제로 오랜 고민 끝에 다음과 같이 문제를 해결했습니다.

아래와 같이 settings.gradle에 ResolutionStrategy를 추가했습니다.

pluginManagement {

repositories {...}

plugins { ...}

resolutionStrategy {

eachPlugin {

if( requested.id.id == "dagger.hilt.android.plugin") {

useModule("com.google.dagger:hilt-android-gradle-plugin:2.39.1")

}

그러다 모듈 레벨의 build.gradle 파일에 아래와 같이 hilt 플러그인을 추가했더니 제대로 업데이트가 되었습니다.

plugins{

...

id("dagger.hilt.android.plugin")

}

Unable to read text data file using TextLoader from langchain.document_loaders library because of en

KZNetwork — Sat, 27 Apr 2024 09:15:16 +0900

인코딩 문제로 인해 langchain.document_loaders 라이브러리에서 TextLoader를 사용하여 텍스트 데이터 파일을 읽을 수 없습니다. 라는 에러 메시지를 만나면 ... ^^

```

DirectoryLoader를 아래처럼 사용하는 대신:

loader = DirectoryLoader("./new_articles/", glob="./*.txt", loader_cls=TextLoader)

이 작업을 수행:

text_loader_kwargs={'autodetect_encoding': True}

loader = DirectoryLoader("./new_articles/", glob="./*.txt", loader_cls=TextLoader, loader_kwargs=text_loader_kwargs)