구름사이

트럼프 대통령, 프랑스 G7 참석 위해 스위스 제네바(공항)으로 간 이유는?

천상상달 — Thu, 18 Jun 2026 15:10:48 +0900

아래 구글지도에서 보는 것 처럼, 제네바 도시는 프랑스와 국경 도시네요.

더군다나 제네바 국제공항의 서쪽 담벽은 프랑스이네요.( 지도에서 노란색 표기 부분 참조 )
뉴스 자막 등에 혼돈, 헷갈리게 또는 사실이지만, 여러 형태로 설명되었습니다.

그럼, 프랑스의 에비장은 어디에 있나? ( 여자 골프대회도 매년 열리죠. )

제네바 도시에서 아주 가깝네요. 골프 선수들도 제네바 국제공항을 이용하지 싶습니다.

큰 호수를 끼고 있는데, TV화면에 보이던 그 호수의 건너편은 스위스네요. 에비앙 조금 남쪽은 스위스/프랑스/이탈리아의 국경이네요. 이탈리아 남부에 제노바라는 도시는 제네바 도시 이름이 많이 헷갈립니다.
에비앙은 프랑스의 오래된 도시인 리옹과 가깝네요.
에비앙에서 호수 건너편은 로잔이라는 스위스 도시네요.

여튼, 유럽의 도시는 역사적인 배경 때문인지? 뉴시에서 자주 접해서인지? 구체적인 위치는 몰라도 들어본 도시들이 많습니다.

성남정병원, 주차 무료시간, 진료 시간

천상상달 — Wed, 10 Jun 2026 10:30:11 +0900

2026년 6월 8일(월) 새벽 2시~5시에 응급실을 다녀왔네요.

태평역 근체에 있는 성남정병원의

무료 주차 가능시간은

외럐 진료는 4시간 무료

입원,퇴원,수술, 당일 무료

건강검진 당일 무료

이외 본인 부담 발생

주차는 병원 건물 옆의 주차타워가 있더군요.

진료시간은

평일 오전 8시30분 ~ 오후 4시30분

토요일 오전 8시30분 ~ 오후 12시 30분

응급실 : 응급환자 24시간 진료

예약 및 문의 : 031-750-6000

흑석동 뷰 맛집 포인트

천상상달 — Wed, 10 Jun 2026 09:34:06 +0900

2026년 6월 6일 시점

드라마나 뉴스에 자주 나오는 곳이다. 불꽃 축제를 여기서 편하게 관람하면 좋을 듯하다. (나만 아는 장소는 아니겠지.)

용양봉저정공원이다. 난 흑석역에서 출발해서 왔는데, 노들역을 통해 오면 더 수월하지 싶다. 주변에 공공기관에 주차도 가능한 듯.

용산의 높은 건물이 잆으면, 조선시대에는 경복궁도 보였을 듯, 이 언덕에서

중앙의 한강의 섬이 노들섬이다. 용산의 빌딩에 가려졌지만, 서대문구의 안산과 종로의 인왕산, 중구의 남산이 1차로 보인다. 그 뒤에 종로구의 북악산이 2차로 보인다. 이어서 북한산과 도봉산이 보인다. 역시 조선의 새로운 도읍지로 채택될만한 산들로 둘러싸인(성곽쌓기 용이)곳이다. 청계천,중랑천의 물도 함께 하고.

차량이 높은 층에 있다?

왼쪽 건물의 높은 곳으로부터 2층에 차량들이 주차되어 있고, 그 아래 층에 일반 가구들이 있다. 높이 차이로 인해. 아마 저 빌라의 정명에 가면 높은곳으로부터 2층이 지상 도로와 접해있을 것이다.

26년 6월 6일 이동경로이다.

자세한 이동 경로이다. 1번째 사진 찍은 곳은 용양봉저정공원이다. 2번째 사진은 동양주악교 부근이다.(빨간색 동그라미 표시 참조)

claude의 '광고 탑재', 어디에?... 브랜치 이름

천상상달 — Wed, 10 Jun 2026 09:28:11 +0900

구글을 비롯하여, 주 수익모델은 광고이다.

AI도구 제작업체인 엔트로픽도 Claude 제품에 광고를 탐재했다.

어디에?

바로...... 브랜치 이름에.

브랜치 이름은 특이하다. 크게 4개의 브랜치 이름 영역 중, 2군데에 형용사+명사 형태로 광고 문구를 노출시킨다.

claude/quirky-newton-zienfg

claude/busy-hamilton-nxHrC

claude/happy-heisenberg-M3Llx

이런 광고형태는 26년 5월경에 맞이했다.

데이터로 보는 행정의 함정: 송파구 투표용지 부족 사태를 만든 ‘일률적 50%’의 오류

천상상달 — Tue, 9 Jun 2026 17:44:25 +0900

우리구에서 발생한 사건이라, 관심이 많습니다. 지역 국회의원인 박정훈의원도 투표 당일의 tv패널 활동에서 비슷한 의견을 말했습니다.

안녕하세요! 오늘은 최근 선거 관리 과정에서 불거진 특정 지역의 투표용지 부족 사태를 수학적 관점(확률과 대수)에서 예리하게 짚어보려 합니다.

한국행정연구원 등의 기관에서 "사전투표율 예측치나 특정 기준에 맞춰 전체적으로 50%의 여유분을 인쇄하라"고 권고하더라도, 이를 모든 자치구에 일률적으로 적용(Uniform Application)하면 반드시 대형 자치구에서 펑크가 날 수밖에 없습니다.

왜 인구가 많은 '송파구' 같은 곳은 똑같은 %를 적용하면 안 되는지, 가변적(인구 비례적) 기준을 적용했어야 하는 이유를 명쾌하게 증명해 보겠습니다.

1. %의 함정: 같은 1%가 가진 '절대값'의 무게

행정 편의주의가 저지르는 가장 큰 실수는 비율(Percentage)과 절대수(Absolute Number)의 혼동입니다.

인구수가 극단적으로 다른 두 자치구를 가상으로 비교해 보겠습니다. 서울에서 인구가 가장 많은 송파구(인구 약 65만 명)와 상대적으로 인구가 적은 A구(인구 약 10만 명)가 있다고 가정해 봅시다.

$$송파구 \text{ 선거인 수 } (N_{Songpa}) = 500,000\text{명}$$

$$A구 \text{ 선거인 수 } (N_A) = 80,000\text{명}$$

두 지역 모두 똑같이 50%인 수치만큼 투표용지를 준비했다고 칩시다. 그런데 만약 당일 예측보다 투표율이 딱 3% 더 높게 나왔다면 어떤 일이 벌어질까요?

A구의 초과 투표 인원: $80,000 \times 0.03 = 2,400\text{명}$
송파구의 초과 투표 인원: $500,000 \times 0.03 = 15,000\text{명}$

A구는 2,400장만 더 있으면 방어가 되지만, 송파구는 무려 15,000장이 부족해집니다.

같은 3%의 오차라 할지라도 대형 자치구인 송파구는 중소 도시 전체 인구 맞먹는 수준의 '절대적 표 수'가 폭발하는 구조입니다.

2. 통계학적 관점: '대수의 법칙'과 표준편차의 함정

수학적으로 접근하면 문제는 더 명확해집니다. 투표 행위를 확률적 독립 시행으로 보고, 각 유권자가 투표할 확률을 $p$라고 했을 때, 투표자 수의 분포는 이항분포 $B(N, p)$를 따릅니다.

이때 투표자 수의 변동성을 나타내는 표준편차($\sigma$) 공식은 다음과 같습니다.

$$\sigma = \sqrt{N \cdot p \cdot (1-p)}$$

이 공식이 말해주는 핵심은 "인구수($N$)가 커질 수록, 변동하는 절대적인 수치의 폭($\sigma$)도 함께 커진다"는 점입니다.

따라서 인구가 밀집된 송파구는 선거 당일 날씨, 정치적 이슈, 시간대별 몰림 현상에 의해 출렁이는 투표 인원의 절대적 진폭(Variance) 자체가 중소 자치구와 비교가 되지 않을 정도로 큽니다. 일률적인 50% 기준선은 이 거대한 진폭을 흡수하지 못하고 쉽게 깨지게 됩니다.

3. 해결책: '가변적 50%' (인구 가중치 모델)을 도입했어야

따라서 행정연구원의 가이드라인이나 선관위의 인쇄 매수 지침은 전국의 모든 구에 똑같이 50%를 곱할 것이 아니라, 다음과 같은 '가변적 수식(Dynamic Buffer Model)' 기반으로 산출했어야 옳습니다.

$$필요 \text{ 인쇄 매수} = (\text{예측 투표 인원}) + (\alpha \times \sqrt{N})$$

(여기서 $\alpha$는 지역별 인구 밀집도 및 과거 변동성을 고려한 가중치 고정 상수)

즉, 기본 50%의 기준에 더해 인구수($N$)가 많은 지역일수록 오차를 방어할 수 있는 여유분 매수를 절대값 기준으로 더 두터운 '가중 버퍼'로 얹어주는 방식입니다. 인구가 적은 곳은 50%로도 충분히 방어가 되지만, 송파구 같은 초거대 자치구는 실제 필요한 유연성을 확보하기 위해 사실상 가변적 50% + $\alpha$ 형태의 정밀한 설계가 필요했던 것이죠.

✍️ 미치며: 수리적 감각이 결여된 행정의 결말

"전국에 똑같이 50% 여유를 줬으니 공평하고 문제없다"는 식의 발상은 전형적인 수학적 맹점입니다. 대형 마트와 동네 구멍가게에 똑같이 '재고 50% 더 확보하세요'라고 했을 때, 대형 마트에서 손님이 조금만 몰려도 발생하는 결품의 규모를 예측하지 못한 것과 다름없습니다.

시민들의 소중한 투표권이 행정의 '일률적 수치 적용' 때문에 침해받지 않으려면, 향후 선거 공학에는 반드시 해당 지역의 절대 인구수를 반영한 가변적 확률 모델이 적용되어야 할 것입니다. 행정 편의주의를 깨뜨리는 것은 언제나 정밀한 '데이터의 눈'입니다.

5060 인생 이모작 추천, 나를 소모하지 않는 '외부 전문 면접관'의 모든 것

천상상달 — Sun, 31 May 2026 15:48:08 +0900

1. 면접관 알바(외부 면접위원)의 현실적인 수입

요즘 공공기관이나 공기업, 대기업들은 채용의 공정성을 위해 반드시 외부 면접관을 일정 비율(보통 50% 이상) 포함해야 합니다. 이 수요를 매칭해 주는 곳 중 하나가 면접관협회나 채용 대행사들입니다.

수당: 보통 일당 기준 30만 원 ~ 50만 원 선이며, 기관이나 전문성에 따라 그 이상을 받기도 합니다. 주말 하루나 이틀 바짝 일하고 고수익을 올릴 수 있어 시니어들에게 인기가 높습니다.
주요 업무: 공공기관, 지자체 산하기관, 대기업 등의 신입사원 또는 경력직 채용 면접에 '외부 평가위원'으로 참여합니다.

2. 협회 등록 후 일거리를 얻는 과정

단순히 회원 가입만 한다고 바로 면접관으로 파견되지는 않습니다. 공정 채용을 진행해야 하므로 최소한의 자격 검증 과정을 거칩니다.

1.자격 요건 확인 (경력):기본 조건.

대기업, 공공기관 등에서 일정 기간 이상의 인사(HR) 경력이 있거나, 특정 직무(IT, 금융, 엔지니어 등)의 실무 관리자(팀장·임원급) 경력이 있어야 유리합니다.

2.협회 교육 및 자격증 취득:필수 코스.

한국면접관협회나 한국전문면접관협회 등에서 운영하는 '전문면접관 양성과정' 교육을 이수하고, 역량평가사 자격증(2급 등)을 취득합니다. (블라인드 채용 기준, 구조화 면접 질문 던지는 법 등을 배웁니다.)

3.인력풀(Pool) 등록:DB 매칭 준비.

교육을 수료하면 협회의 공식 전문면접관 인력풀에 프로필과 전문 직무 분야가 등록됩니다.

4.파견 요청 및 활동:수익 발생.

공공기관이나 기업에서 채용 대행 의뢰가 들어오면, 협회가 기관 성격에 맞는 면접관을 매칭하여 파견합니다. 이때 약속된 면접 수당을 받게 됩니다.

현실적인 팁과 주의할 점

진입 장벽: 현업에서의 직장 경력(특히 관리자나 인사 직무)이 어느 정도 받쳐주어야 인력풀 내에서 선택될 확률이 높습니다.
지속성: 매달 정기적인 월급처럼 나오는 것이 아니라, 상반기/하반기 공채 시즌(주로 3~5월, 9~11월)에 일거리가 몰리는 시즌성 알바입니다.
파이프라인 확장: 한 군데 협회에만 의뢰하기보다는, 잡코리아나 사람인 같은 대형 채용 대행사(인크루트, ORP연구소, 행동과학연구소 등)의 외부 면접관 인력풀에도 함께 등록해 두면 기회가 훨씬 많아집니다.

은퇴 후 현업 경력을 살려 나를 소모하지 않으면서도 주말이나 평일 하루 시간 내어 용돈을 벌기에 아주 좋은 '인생 이모작' 모델 중 하나임은 틀림없습니다.

'연금술사: 연금으로 술을 사 주는 노후' , 면접관협회 등록 등.

천상상달 — Sun, 31 May 2026 15:17:28 +0900

유튜브 채널 지식인사이드의 '지식인클래스 EP.01'에 출연한 김민식 PD의 영상 내용을 바탕으로, 중년에게 필요한 진짜 ‘이 3가지’가 무엇인지 요약하고, 이를 토대로 은퇴 후 풍요로운 노후를 위해 확장할 수 있는 실천 방향을 정리해 드립니다.

1. 김민식 PD가 말하는 중년의 훌륭한 '이 3가지' (노후 파산을 막는 3대 관리)

영상에서 김민식 PD는 돈이나 아파트보다 훨씬 더 중요한 노후의 조건이자, 끔찍한 노후를 피하기 위해 중년이 반드시 실천해야 할 '3가지 관리'를 강조합니다. [02:27]

자산 관리 (목돈 대신 '월 100만 원'의 연금·기술 만들기) [02:27]
- 핵심: 똘똘한 아파트 한 채나 큰 목돈이 노후를 무조건 보장해주지 않습니다. 자식에게 목돈을 한 번에 물려주는 실수를 범하지 말고, 자산은 반드시 나를 지켜주는 연금 형태로 돌려놓아야 합니다. [01:45], [04:35]
- 실천: 노후 자금 수억 원을 모으는 것보다 ‘월 100만 원을 꾸준히 벌 수 있는 나만의 기술’을 만드는 것이 진정한 노후 대비입니다. (월 100만 원의 소득 흐름은 은행에 약 7억 원을 예치해 둔 이자 효과와 같습니다.) [13:53]
건강 관리 (노후 최고의 자산인 '근육 1kg' 키우기) [02:27]
- 핵심: 한국인의 평균 건강 수명은 65~66세이지만 이후 유병 기간이 길기 때문에, 50대 이후 가장 집중해야 하는 투자는 다름 아닌 근력 운동입니다. 의사들이 말하는 근육 1kg의 가치는 약 1,400만 원에 달합니다. [07:35], [08:44]
- 실천: 돈을 아끼지 말아야 할 곳은 골프가 아니라 건강검진과 개인 PT입니다. [08:53] 일상에서 스쿼트 50개, 팔굽혀펴기 50개 등 '반려 운동(70~80대에도 할 수 있는 운동)'을 루틴화하여 몸을 가꾸어야 몸과 마음이 모두 건강한 노후를 보낼 수 있습니다. [09:52], [19:07]
관계 및 정신 관리 (배우고 즐기는 '취미와 소통') [02:27]
- 핵심: 직장을 은퇴하면 매일 만나던 사람이 사라져 순식간에 외로워지고 '정신의 빈곤'을 겪게 됩니다. [01:27], [02:01] 60대 이후에는 자식이나 손주 육아에만 올인하며 나를 소모하기보다, 내 경력을 관리하고 세상과 소통할 끈을 유지해야 합니다. [05:28], [07:08]
- 실천: 50세가 넘으면 이제껏 한 번도 해보지 않은 새로운 무언가를 배워야 삶의 지평이 넓어집니다. [18:05] 김민식 PD의 경우 줌바 댄스, 자전거(80km 코스), 마라톤, 글쓰기 등 다양한 취미를 통해 삶의 활력과 효능감을 얻고 있습니다. [14:06], [17:02], [18:34]

2. EP를 확장하여 정리해보는 '다른 사람들의 3가지' 아이디어

김민식 PD의 프레임워크(자산·건강·정신과 관계)를 바탕으로, 지식인클래스나 다양한 은퇴 설계 전문가들이 제안하는 '중년의 또 다른 3가지 필수 자산'을 확장하여 정리해 볼 수 있습니다.

유형 A: 인생 이모작을 위한 '생산적 중년'의 3가지 (AI 및 콘텐츠 활용형)

김민식 PD가 제안한 생성형 AI 활용법과 맥을 같이 하는, 기술 발전 시대에 맞춘 확장형입니다. [11:54]

디지털 리터러시 (AI 출판 편집자 두기): 챗GPT 같은 생성형 AI를 장난감처럼 가지고 놀며 자신의 삶의 궤적을 텍스트로 정리하고, 이를 통해 새로운 직업의 기회나 취미(취업 컨설팅, 면접관 등)를 창출하는 능력입니다. [15:24], [16:01]
콘텐츠 창출력 (기록하는 삶): 내가 평생 쌓아온 노하우나 매일 공부한 운동/취미 루틴을 글이나 영상으로 기록하여 인세나 강연 등의 파이프라인(월 100만 원 흐름)을 만드는 힘입니다. [14:17]
적당한 거절의 기술 (엄살 부리기): 자식들의 무리한 요구나 손주 육아 독박에서 벗어나 나의 시간 가치를 지키기 위해, 주변 사례를 들며 "나도 이제 몸이 예전 같지 않다"고 지혜롭게 선을 긋는 대화 방식입니다. [05:36], [06:07]

유형 B: 관계의 미학을 중시하는 '품격 있는 중년'의 3가지 (소통 중심형)

은퇴 후 고독사를 예방하고 사회적 평판을 지키기 위한 시니어 전문가들의 공통 조언입니다.

약한 연결(Weak Ties)의 커뮤니티: 평생 일해온 직장 동료(강한 연결)는 은퇴 후 멀어지기 쉽습니다. 대신 운동 클래스, 동네 도서관, 취미 동호회 등에서 만난 '느슨하지만 즐거운 새로운 이웃'들이 정신적 빈곤을 채워줍니다. [01:11], [17:19]
입은 닫고 지갑은 여는 태도: 중년이 되어 대접받으려고만 하거나 과거의 지위(라떼는 말이야)를 내세우면 주변 사람들이 떠납니다. 연금을 받아 주변 사람들에게 기분 좋게 커피나 술 한잔 살 줄 아는 넉넉함이 필요합니다. [19:31]
독립적인 여가 소화 능력: 누군가 같이 해주지 않아도 혼자 미술관에 가거나, 혼자 헬스장에 가서 배운 루틴대로 묵묵히 한 시간을 채울 수 있는 '홀로 서는 정신력'입니다. [09:15]

유형 C: 삶의 리스크를 줄이는 '안정 중심형'의 3가지 (리얼리스트형)

노후 파산의 위험을 물리적으로 차단하기 위한 현실적인 자산 방어 전략입니다.

고정 지출의 다이어트 능력: 은퇴 후 수입은 주는데 현역 시절의 소비 습관(대형 차량, 과도한 품위유지비)을 버리지 못하면 파산합니다. 삶의 규모를 줄이고 미니멀하게 재편하는 과감함이 필요합니다. [02:10]
공간의 최적화 (탈-전원주택): 동해안이나 산속의 전원주택이라는 환상에서 벗어나, 병원이 가깝고 대중교통이 편리하며 관리가 쉬운 '도심형 컴팩트 하우스'를 유지하여 불필요한 노동과 고립을 피하는 것입니다. [04:43], [05:12]
종신 의료비 및 건강검진 체계: 나이 들수록 급격히 불어나는 의료비 리스크를 감당할 수 있도록 실손 보험을 재정비하고, 정기 검진을 통해 치매나 중증 질환을 초기에 방어하는 시스템입니다. [08:27], [09:30]

요약하자면, 김민식 PD가 강조하듯 진짜 훌륭한 중년은 겉보기에 화려한 '아파트 자산'에 목매는 사람이 아니라, 매달 백만 원을 벌 수 있는 나만의 무기(기술·취미)가 있고, 70~80대까지 버텨줄 근육이 있으며, 새로운 도전을 두려워하지 않는 열린 마음을 가진 사람입니다. 이 기준을 중심으로 나만의 '3가지 루틴'을 만들어보시는 것을 추천합니다.

양재대로, 자동차 전용도로에서 일반도로로 바뀌었습니다(26년 3월 26일 0시부터) 모르고 경적 울리셨나요? 오토바이가 맞게 다니는 겁니다

천상상달 — Mon, 25 May 2026 18:21:50 +0900

올해 상반기, 양재대로가 자동차 전용도로에서 일반도로로 변경되었습니다.

해제된 구간은 수서IC부터 양재IC까지 약 5.4km 구간입니다.

37년만에 해제되었다고 하네요.

자동차 전용도로였을 때는 이륜차(오토바이) 통행이 금지되어 있었지만, 이제는 오토바이도 합법적으로 통행할 수 있습니다.
그런데 이 사실을 모르는 운전자들이 오토바이를 보고 경적을 울리거나 위반 차량으로 오해하는 경우가 생기고 있습니다. 오토바이는 잘못이 없습니다. 경적은 참아주세요.
달라진 것들
배달 라이더에게 희소식
일원동, 개포동 방면 배달이 한결 수월해졌습니다. 기존에는 우회해야 했던 구간을 양재대로를 통해 직접 진입할 수 있게 되었으니까요.
출퇴근 경로가 단축됩니다
송파 방면에서 강남·서초 쪽으로 출퇴근하시는 분들, 대치동→도곡동→개포동을 빙 돌아갈 필요가 없어졌습니다. 양재대로를 활용하면 경로가 훨씬 짧아집니다.
그런데, 왜 모르는 분이 많을까요?
변경 사실을 알리는 안내가 거의 없다는 게 문제입니다.
현재 확인된 안내는 단 하나 — 삼성서울병원에서 일원지하차도 방향 우측, 경찰서에서 내건 현수막 1개가 전부입니다.
도로 성격이 바뀌는 큰 변화인데, 운전자들이 이를 알 수 없으니 오해가 생길 수밖에 없는 상황입니다.
부탁드립니다
오토바이가 양재대로를 달리고 있어도, 경적을 울리거나 위반 사실을 알려주려 하지 마세요.
그 행동 자체가 오히려 도로 위 혼란과 사고 위험을 키웁니다.
오토바이는 이제 양재대로를 달릴 수 있습니다. 다 함께 안전 운전해요.
이 정보가 도움이 되셨다면 주변에 공유해 주세요. 모르는 분들이 아직 많습니다.

#양재대로 #일반도로변경 #오토바이통행 #자동차전용도로 #강남출퇴근 #배달라이더 #교통정보 #안전운전 #개포동일원동 #도로변경정보

오라클 클라우드(OCI) 무료 인스턴스, 디스크 어디까지 늘릴 수 있을까? (기본 → 무료 200GB 증설기)

천상상달 — Sun, 24 May 2026 13:18:32 +0900

오라클 클라우드(OCI) Always Free 인스턴스를 한동안 잘 쓰다 보면, 어느 날 갑자기 이런 상황을 만나게 됩니다.

$ df -h /
  Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
  /dev/sda1        45G   44G  1.2G  98% /

디스크 사용률 98%. 도커 이미지 몇 개 받고, 로그가 쌓이고, DB가 좀 커졌을 뿐인데 어느새 꽉 차버립니다. 저도 운영 중이던 인스턴스가 거의 풀나기 직전까지 가서 부랴부랴 디스크를 늘리게 되었는데요, 다행히 추가 비용 없이 무료 한도 내에서 꽤 넉넉하게 확장할 수 있었습니다.

이 글에서는 기본 인스턴스가 주는 용량과, 거기서 무료로 어디까지 더 늘릴 수 있는지를 실제로 작업한 순서대로 정리해 보겠습니다.

1. 먼저, 기본 인스턴스는 얼마나 주나요?

OCI의 Always Free(평생 무료) 티어는 생각보다 후합니다. 디스크(블록 스토리지) 기준으로 무료 한도는 이렇습니다.

항목	무료 한도
블록 스토리지 총량	200GB (부트 볼륨 + 추가 블록 볼륨 합산)
부트 볼륨 최소 크기	50GB
블록 볼륨 개수	한도(200GB) 안에서 자유롭게

여기서 핵심은 "200GB는 부트 볼륨과 추가 볼륨을 모두 합친 값" 이라는 점입니다.

그런데 인스턴스를 처음 만들면 부트 볼륨이 보통 46~47GB 정도로 잡혀 있습니다. 즉 200GB를 다 받은 게 아니라, 150GB 이상을 그냥 남겨두고 있는 셈이죠. 이 남은 용량을 두 가지 방법으로 끌어다 쓸 수 있습니다.

방법 A. 기존 부트 볼륨을 더 크게 확장 (예: 47GB → 100GB)
방법 B. 새 블록 볼륨을 추가로 만들어 별도 디스크로 붙이기 (예: 100GB를 /data로)

저는 두 가지를 다 적용해서 부트 100GB + 블록 100GB = 200GB로, 무료 한도를 꽉 채워 사용했습니다. 순서대로 보겠습니다.

2. 단계 — 부트 볼륨 확장하기 (47GB → 100GB)

2-1. OCI 콘솔에서 볼륨 크기 변경

먼저 웹 콘솔에서 볼륨의 "선언된 크기"부터 키워줍니다.

OCI 콘솔 → Compute(컴퓨트) → Instances(인스턴스) → 내 인스턴스 선택
좌측 Resources → Boot Volume(부트 볼륨) 클릭 → 볼륨 이름 클릭
우측 상단 Edit(편집) → Volume Size(볼륨 크기) 를 100GB로 입력 후 저장

⚠️ 콘솔에서 크기를 키워도, OS는 아직 늘어난 걸 모릅니다. 디스크는 100GB가 됐지만 파티션과 파일시스템은 그대로라서, 아래 OS 작업까지 해줘야 실제로 공간이 늘어납니다.

2-2. 서버에 SSH로 접속해서 파일시스템까지 늘리기

콘솔에서 키운 용량을 리눅스가 인식하도록 rescan → 파티션 확장 → 파일시스템 확장 3단계를 진행합니다.

# 1) 디스크 변경사항을 OS에 다시
  인식시키기
  echo 1 | sudo tee /sys/class/block/sda/device/rescan

  # 2) 파티션(sda1)을 디스크 끝까지 확장
  sudo growpart /dev/sda 1

  # 3) 파일시스템을 파티션 크기에 맞게 확장 (ext4 기준)
  sudo resize2fs /dev/sda1

이제 확인해 보면 루트 디스크가 늘어나 있습니다.

$ df -h /
  Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
  /dev/sda1        97G   44G   53G  46% /

growpart나 resize2fs 명령이 없다면 아래로 설치하시면 됩니다.

sudo apt update && sudo apt   install -y cloud-guest-utils e2fsprogs

3. 단계 — 새 블록 볼륨 100GB 추가해서 붙이기

부트 볼륨만 키워도 되지만, 저는 데이터·도커·DB는 별도 디스크로 분리하는 걸 선호합니다. 부트 볼륨이 꽉 차서 부팅이 안 되는 사고를 막을 수 있거든요. 그래서 100GB짜리 블록 볼륨을 따로 만들어 /data로 붙였습니다.

3-1. OCI 콘솔에서 블록 볼륨 생성 & 연결

콘솔 → Storage(스토리지) → Block Volumes(블록 볼륨) → Create Block Volume
- 크기 100GB, 가용 도메인은 인스턴스와 동일하게 (안 그러면 연결 불가)
다시 인스턴스 → Resources → Attached Block Volumes → Attach Block Volume
- Attachment type: Paravirtualized(반가상화) 선택 (별도 iSCSI 설정이 필요 없어 가장 간편합니다)

3-2. 서버에서 포맷하고 마운트하기

연결되면 새 디스크가 /dev/sdb로 보입니다.

# 새 디스크(sdb)가 보이는지 확인
  lsblk
  # sdb   8:16   0  100G  0 disk   ← 100GB 디스크가 새로 보이면 OK

  # ext4로 포맷 (라벨을 'data'로 지정)
  sudo mkfs.ext4 -L data /dev/sdb

  # 마운트할 폴더 만들고 붙이기
  sudo mkdir -p /data
  sudo mount /dev/sdb /data

3-3. 재부팅해도 자동 마운트되게 fstab 등록

이 단계를 빼먹으면 재부팅 시 디스크가 안 붙어서 서비스가 죽을 수 있으니 꼭 해주세요.

# 디스크 UUID 확인
  sudo blkid -s UUID -o value /dev/sdb
  # 예: f112d479-21ef-4a5c-b357-230f7d665277

/etc/fstab 맨 아래에 아래 한 줄을 추가합니다. (UUID는 위에서 확인한 값으로)

UUID=f112d479-21ef-4a5c-b357-230f7d665277  /data  ext4  defaults,_netdev,nofail  0
  2

nofail 옵션이 핵심입니다. 혹시 디스크 연결이 늦어지거나 문제가 생겨도 부팅 자체는 막지 않도록 해주는 안전장치입니다. 클라우드 블록 볼륨은 _netdev도 같이 넣어주는 걸 권장합니다.

마지막으로 설정이 맞는지 미리 검증하고 마무리합니다.

sudo mount -a   # 에러 없이
  넘어가면 fstab 설정 정상
  df -h /data

4. 결과 정리 — 무료로 200GB 꽉 채우기

여기까지 하면 무료 한도(200GB)를 알뜰하게 다 쓰게 됩니다.

볼륨	마운트	크기	용도
부트 볼륨 `/dev/sda1`	/	100GB	OS·기본 시스템
블록 볼륨 `/dev/sdb`	/data	100GB	도커·DB·데이터
합계		200GB / 200GB	무료 한도 소진

$ df -h / /data
  Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
  /dev/sda1        97G   63G   34G  66% /
  /dev/sdb         98G   30G   64G  32% /data

처음 45GB로 쩔쩔매던 것에 비하면 정말 숨통이 트입니다.

5. 보너스 — 디스크 말고 vCPU·메모리도 무료로 더 줍니다

사실 OCI Always Free에서 무료로 늘릴 수 있는 건 디스크만이 아닙니다. ARM 기반(Ampere A1) 인스턴스는 아래까지 평생 무료입니다.

자원	Always Free 한도
OCPU(vCPU)	최대 4개
메모리(RAM)	최대 24GB
블록 스토리지	200GB

그런데 인스턴스를 만들 때 기본값으로 두면 1 vCPU / 6GB RAM 정도만 받는 경우가 많습니다. 즉, vCPU 3개와 RAM 18GB를 그냥 비워두고 있는 셈이죠. 이건 콘솔에서 인스턴스를 재구성(Reshape / Edit) 하면 무료 한도 안에서 1→4 vCPU, 6→24GB까지 올릴 수 있습니다. (변경 시 재부팅 한 번 필요합니다.)

또 하나, 메모리가 빠듯하다면 swap 파일을 만들어두는 것도 좋습니다. RAM을 올리지 않아도 디스크를 임시 메모리처럼 써서 OOM(메모리 부족) 사고를 줄여줍니다.

# 4GB swap 파일 만들기
  sudo fallocate -l 4G /swapfile
  sudo chmod 600 /swapfile
  sudo mkswap /swapfile
  sudo swapon /swapfile

  # 재부팅 후에도 유지되게 fstab 등록
  echo '/swapfile none swap sw 0 0' | sudo tee -a /etc/fstab

마무리

정리하면, OCI 무료 인스턴스는 기본값만 쓰면 한도의 절반도 안 쓰고 있는 경우가 대부분입니다. 디스크는 200GB까지(부트 확장 + 블록 추가), vCPU는 4개, RAM은 24GB까지 추가 비용 0원으로 끌어다 쓸 수 있으니, 답답하셨던 분들은 꼭 한 번 확장해 보시길 권합니다.

작업 자체도 콘솔에서 크기 키우고 → 서버에서 growpart / resize2fs 또는 mkfs / mount 몇 줄이면 끝이라 생각보다 간단합니다. 다만 fstab의 nofail 옵션과 자동 마운트 검증(mount -a)은 꼭 챙기셔서, 재부팅 사고 없이 안전하게 늘리시길 바랍니다. ^^

ISA 계좌, 현금이 있는데 인출이 안 된다고? — 세금 때문입니다

천상상달 — Thu, 5 Mar 2026 21:21:15 +0900

✅ 결론부터 말씀드리면

ISA 계좌에서 현금(예수금)이 있어도 인출이 안 되거나, 인출 가능 금액이 예수금보다 적은 경우가 있습니다.

이유는 단순합니다. 수익에 대한 세금을 아직 내지 않은 상태이기 때문입니다.

ISA 계좌, 기본 개념부터 짚고 가기

ISA(Individual Savings Account, 개인종합자산관리계좌)는 예금, 펀드, 주식, ETF 등 다양한 금융상품을 한 계좌에서 운용할 수 있는 절세 계좌입니다.

ISA의 가장 큰 장점 중 하나는 바로 계좌 내에서 발생한 손익을 합산하여 과세한다는 점입니다.
즉, A 상품에서 100만 원 수익이 나고 B 상품에서 50만 원 손실이 나면, 실제 과세 대상은 50만 원(순이익)이 됩니다.

또한 서민형·농어민형은 400만 원, 일반형은 200만 원까지 비과세 혜택이 주어지며, 초과분은 9.9% 분리과세가 적용됩니다.

그리고 흔히들 이렇게 알고 있습니다.

"ISA는 만기 전에도 납입 원금 범위 내에서 언제든지 자유롭게 인출할 수 있다."

맞는 말입니다. 하지만 함정이 있습니다.

⚠️ 예수금이 있는데 왜 인출이 안 될까?

핵심은 바로 이겁니다.

ISA 계좌에서 수익이 발생한 경우, 그 수익에 대한 세금은 아직 정산되지 않은 상태입니다.

예를 들어볼게요.

항목금액

누적 수익	500만 원
예상 세금 (9.9% 분리과세 적용 시)	약 29.7만 원
현재 예수금 (현금 잔고)	20만 원

이 상황에서 예수금 20만 원을 인출하려고 하면?

→ 인출이 불가하거나, 인출 가능 금액이 0원 또는 그보다 훨씬 적게 표시됩니다.

왜냐하면, 내야 할 세금(29.7만 원)이 현재 예수금(20만 원)보다 크기 때문입니다.
증권사 입장에서는 "이 고객은 아직 세금을 내지 않았고, 예수금은 그 세금을 충당하기에도 부족하다" 고 판단하여 인출을 제한하는 것입니다.

정리하면:

인출 가능 금액 = 예수금 − 미납 세금 예정액
미납 세금 > 예수금이면 → 인출 가능 금액 = 0원
미납 세금 < 예수금이면 → 예수금보다 적은 금액만 인출 가능

이런 상황, 어떻게 해결하나요?

수익 실현을 일부 취소하거나 손실 상품을 정리해 과세 대상 수익을 줄인다.
다른 계좌에서 현금을 충당하고 ISA는 그대로 유지한다.
계좌를 해지/만기 처리하면 세금 정산 후 나머지 금액을 수령할 수 있다.

⚡ 참고로, 세금 정산은 보통 계좌 해지 또는 만기 시점에 이루어집니다.
운용 중에는 세금이 실시간으로 차감되지 않기 때문에 이런 상황이 발생합니다.

✅ 다시 한번 결론

"ISA 계좌는 언제든지 현금 인출이 가능하다"는 말은 반만 맞습니다.

예수금이 있더라도, 계좌 내 수익에 대해 아직 납부되지 않은 세금이 예수금보다 크다면 인출은 제한됩니다.

ISA를 활용하실 때는 단순히 예수금 잔고만 볼 것이 아니라, 현재 수익 규모와 예상 세금을 함께 확인하는 습관을 가지시는 것이 중요합니다.

절세 계좌인 만큼 세금 구조를 잘 이해하고 활용하면 훨씬 더 효율적으로 운용할 수 있습니다.

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openCLAW, 서비스 구축 및 연동

천상상달 — Thu, 5 Mar 2026 08:57:28 +0900

목표 : 나만의 AI에이전트 만들기

부목표 : 보안이슈가 없도록 로컬 서버에 구축된 AI로, 특정인에게 공급, 최대한 무료 즉 비용이 발생하지 않도록.

수행 후 파악된 내용

- 서버는 클라우드에 구축, 무료로 사용할 수 있는 것은 현재 오라클 클라우드임. 완전 무료형은 허가가 안 떨어진다. 차라리 유료버전으로 한 후 할당 받고, 무료 용량 범위 내에서 사용.

- openCLAW는 중간 연결자의 역할이다. 연결대상은 사용자의 입력을 위한 인터페이스들이다. 이러한 인터페이스에는 채팅 앱(들)이 있다. 또 다른 연결 대상은 백엔드에서 응답/대응을 하는 AI모델들이다. 이러한 AI모델은 자체 구축을 한 후 연결을 할 수도 있고, API를 통해 흔한 Claude, 제미나이, 챗GPT등을 연결하면 된다. 이에 openCLAW는 입력 처리와 백엔드 구성에 대한 아주 많은 다양한 조합 또는 선택을 제공하며, 개발자는 이를 선택해야 한다. 구축 단계에서는 웹 문서기반으로 진행하는 것이 맞다. 문서가 빈약한, 예를 들면 Docker환경으로 구성은 상당히 어렵다. 만약 Docker 와 리눅스 OS를 완벽히 이해를 하고 있으면 물론 매핑해서 이해하면 되니 문제가 없을 것이다.

- 채팅 앱 : 채널으로서 사용자이 입력을 받기 위한 것이다. 한국앱(카카오톡)은 기본 설정환경에 포함되어 있지 않다. 가장 널리 쓰이고, 설치 문서에도 있는목표 : 나만의 AI에이전트 만들기

부목표 : 보안이슈가 없도록 로컬 서버에 구축된 AI로, 특정인에게 공급, 최대한 무료 즉 비용이 발생하지 않도록.

수행 후 파악된 내용

- 채팅 앱 : 채널으로서 사용자이 입력을 받기 위한 것이다. 한국앱(카카오톡)은 기본 설정환경에 포함되어 있지 않다. 가장 널리 쓰이고, 설치 문서에도 있는 텔레그램(Telegram)은 앱 설치 과정에 한국 전화 번호를 입력하면 2,000원 후원(?)을 해야 앱이 설치된다. WhatsApp앱이나 Wechat은 내가 사용을 해보지 않았거나, 그 앱 설치 및 설정에 대해서도 아는 것이 없어서, Discord앱으로 결정했다. 이 앱도 카카오톡 앱에 비하면 설정요소가 많았다. 텔레그램에서는 예전에 bot을 만들어 초대하고 연결하고 했던 경험이 있었는데, 다른 앱에서는 그런 경험이 없었기에, 연동 테스트 과정에서 전체적인 흐름이 파악되지 않은 상태에서 경험적 설정과 테스트 과정에서 많은 시간이 소요되었다.

- AI도구 : Claude.ai, 제미나이, 챗GPT, CoPliot 등을 사용해 보았는데, 가장 명확하고 단계적으로 잘 알려준 것은 perplexity였다. Perplexity는 아무래도 웹기반으로 검색과 그 근거 자료를 보여 주는 측면에서 설치 매뉴얼 등에는 성능이 다른 AI도구(들)보다 우수한 것으로 경험했다.

서버 구축 및 서버에 openclaw 설치 및 그 환경 설정을 통해 Discord와 연동 후, 아래와 같이 채팅에 성공했다.

[지리정보] 양구군 펀치볼(Punch Bowl)

천상상달 — Thu, 6 Nov 2025 12:09:41 +0900

펀치볼은 인공위성 지도에서도 선명하게 보이는 큰 분지이다.

지도 이미지에서 회색으로 표시된 영역이다. 해발고도는 400m~500m이다. 주변에 1000m 이상의 여러 산으로 둘러싸여 있다.

크기는 주변의 속초 시가지와 비슷하다. 지도 하단의 인제군의 인제읍이나 원통리보다 훨씬 큰 영역이다.
1990년대 이전까지 미무장지대(DMZ)였다고 한다. 펀치볼 씨레기 작물로 유명하다.

어떻게 생성되었을까? 아주 오래 전에 운석이 떨어진 것일까?
음. 자연 침식현상이라고 한다. 분지 지형은 화강암, 주변 산들은 퇴적 암반층. 즉 화강암의 침식이 공교롭게도 분지를 형성!!!

구글 어스(Google Earth)에서 3D로 화면으로 표현된 펀치볼( 양구군 해안면 )

외부에서 진출입 경로는 분지 지형을 고려하면 2군데 정도 있다. 서쪽에서 진입하는 것은 높은 고지대 약 천미터를 넘어야 하는데 그 중간 높이 부분에 터널이 있다. 반면에 동쪽은 마치 그릇에 물이 흘러 넘치듯이 나지막한 계곡길이 있다. 그리 높지 않은 도로가 뚫려 있다. 북쪽의 높은 산 봉우리들 뒤가 바로 DMZ이군요. 산봉우리에 을지(부대)전망대가 있고요.

spot light

천상상달 — Thu, 18 Sep 2025 17:29:09 +0900

After raining, near Dang-San station

[SKT] T 멤버십 고객 감사제 : 쿠폰 사용 방법, 1회만 사용 가능한 쿠폰

천상상달 — Wed, 20 Aug 2025 14:05:17 +0900

T 멤버십 고객 감사제가

8월부터 12월까지 진행된다.

이제 첫달이다. 아직 3번의 기회가 더 있다.

제휴사가 3개이다.

스타벅스, 파리바게뜨, 도미노피자 이다.

릴레이 방식이다. 즉 매달 10일까지는 스타벅스, 그 다음 20일까지는 파리바게뜨, 그 다음 30일까지는 도미노피자이다.

T 멤버쉽에 가면, 행사 소개 이미지난 링크가 있다.

혜택을 받을 수 있는 것만 활성화되어, '쿠폰 받으러 가기'가 있다.

다운 받은 후에, 사용을 위해서

T멤버십 앱 로그인 > T멤버십 페이지 오른쪽 위 (석 삼 자, 햄버거 메뉴) 선택 > MY > 혜택 쿠폰함 에 가면 쿠폰 번호가 있다.

사용상 유의사항 중, 조심해야 할 것은

쿠폰을 1회만 사용할 수 있다는 것이다.

즉, 2000원짜리 를 구매하면서 50% 즉 1000원을 혜택을 받았으면

그 다음 사용에서 쿠폰은 적용되지 않는다.

필자의 경우, 8월 19일 밤 10시에 약 8,000원의 혜택을 받았는데

그 다음 날인 8월 20일 오전 9시 경에 구매를 하려고 하니,

"사용된 쿠폰인데요" 라고 하시더라.

즉 1회만 사용되는 쿠폰인게다.

유의사항에도 나와 있다.

이 혜택은 할인형/적립형 구분없이 혜택별로 1회만 이용 가능합니다. ( 중간에 혜택 유형을 변경해도 총 1회만 적용됩니다.)

[체험] 생성형 AI의 사용 변천 경향

천상상달 — Tue, 19 Aug 2025 14:10:16 +0900

구독자 이건 사용자 이건,
사람을 쥐고 있는 플랫폼이 생성형 AI에서도 위너가 될 듯.

2025년 8월 시점이다.
챗GPT의 사용량이 아주 상당히 줄었다. 웹 페이지에 들어가야 하는 것이  번거롭니다.
회사 PC에서는  MS의 co-pilot 을 사용한다.  묶음/패키지 전술이다.     MS-Office 365( 메일, 워드, 엑셀 등 구독형 서비스)에  Co-Pilot이 딱히 박혔으니~,  쓰게 된다.
스마트폰에서는 Google의 제미나이를 쓴다.   버튼을 누르고 말로 하면 된다. 스마트폰 화면 크기에 맞게 짧게 대답해 준다.   음성인식으로 물어보고 음성합성기로 듣는다.
프로그램 작성은 엔트로픽사의 클로드(Claude)를 사용한다. 긴 코드의  입력을 받아 준다.( 대략 1000줄까지 해 봄)

나로부터 대다수가 그리될 듯.

[경기 광주] 서창 퍼블릭 골프 클럽 : 파3 1인 플레이, 1인 조인

천상상달 — Thu, 22 May 2025 11:09:46 +0900

2025년 5월 21일 현재,

파3 (9홀) 1인 플레이 가능합니다. 즉 조인 없이 혼자서 칠 수 있습니다.

가격 : 30,000원

( 인도어와 함께 사용하는 패키지 상품은 없어졌습니다.)

경기도 광주시 오포읍 신현리

투어 시간 : 1시간에서 1시간 30분 소요. 3,000여 걸음.

AWS 인스턴스, ssh 인증키로 로그인이 안될 때 EBS를 통째로

천상상달 — Sat, 10 May 2025 13:23:17 +0900

증상

- AWS 인스턴스

- ssh 인증키로 접속을 잘 하다가

- 서버 측의 어떤 변화

- 예를 들면, /home/rocky 디렉토리에 대한 mode값 변화/변경, /home/rocky/.ssh 의 mode값 변경/변화, /home/rocky/.ssh/authorized_keys 파일의 mode 값 변경/변화, 또는 owner 변경/변화

- 때문에, 접속이 잘되다가

- 갑자기 ssh 접속이 되지 않을 경우

해결

- 새로운 AWS인스턴스를 만들고,

- 문제되는 기존 인스턴스의 EBS 를 새로운 AWS인스턴스에 attach 후 mount한 후에, 문제의 파일을 확인( mode값 또는 owner 또는 public key값)

- 단, 새로운 AWS인스턴스를 만들 때 문제가 되는 기본 인스턴스에 대한 template 또는 ami로 저정한 것으로 부터 생성하지 말고, 완전 새롭게 인스턴스를 만들어야 문제의 EBS와 새로운 EBS가 중복 UUID로 인해 루트 디렉토리가 이상하게 연결되고 문제의 EBS의 루트디렉토리에 접근하지 못하는 이슈를 발생시키지 않고서, 제대로 접근할 수 있다.

[벤츠 순정 블랙박스 Starview S모델] 무한 재시작, 무한 재부팅 해결 방법

천상상달 — Sat, 10 May 2025 11:23:34 +0900

증상

조용하던 블랙박스가 자주 말을 한다.

하는 말은 처음 시동걸 때, 블랙박스 시작하는 멘트이다.

근데 멘트를 끝까지 말하지 않고 중간에 끊긴다.

계속 무한 반복은 아니고, 조금 가다가 또 말하고, 한참 있다가 또 말하고.

원인

블랙박스 내부에 CCD 등 특정 모듈의 납땜이 떨어져서 인듯

해결

인터넷 검색해서 업체를 찾아가거나, 택배로 블랙박스 본체만 보낸다.

블랙박스 분리

오른쪽으로 조금 흔들면 본체가 빠짐. 연결 케이블을 분리하면 됨.

케이블이 많이 노출되지 않도록 많이 잡아당기지 않아야, 장착할 때 케이블을 밀어넣어 숨기거나 짧게 처리할 수 있음.

블랙박스 장착

순서대로 케이블 연결한다.

1번, 휴대폰 케이블 같이 생긴 것.

2번, 전원케이블

3번, 이어폰 케이블처럼 생긴 것.

맨 왼쪽 케이블 : 블랙박스 중앙에 꽂는 전원, 중앙의 케이블 : 후방카메라 케이블, 맨 우측 케이블: GPS 신호

래미안송파파인탑

천상상달 — Wed, 9 Apr 2025 15:07:41 +0900

2025년 3월 30일에 찍은 사진

[서울-지리] 충무로역-한옥마을-필동

천상상달 — Thu, 13 Mar 2025 14:04:43 +0900

지난 주에, 을지로 4가(역)쪽에 업무가 있어서 오전에 업무를 보고, 식사 후 한옥마을 부근을 둘러 보았습니다.( 이후에 주말에 한 번 더 방문 )

을지로 4가역 부근에 신축 건물이 많이 생겼습니다. 주로 BC카드사가 사용 중입니다. 을지로 3가쪽으로 가다보면 하나은행에서 운영하는, 약간의 패션감이 있는 공간도 있습니다. 을지로3가쪽에서 충무로쪽으로는 작은 골목길에 주로 출판/인쇄와 관련된 상점/가게가 많습니다.

충무로역에 거의 도달하면 매일경제 사옥이 나옵니다. 길가의 게시판 구조에 신문을 쭉 펼쳐서 오늘날짜의 여러 면을 전시하고 있습니다. 북한의 노동신문 또는 대학의 대자보처럼. 요즘의 디지털 시대에 예전 아날로그 느낌을 주더군요. 그리고 여기 건물, 충무로역 기준으로 북동쪽의 건물이 예전부터 있던, 매일경제 사옥이 아닌가 합니다. 주로 눈에 띄는 남서쪽에 있는 더 높은 건물은 MBN 등 신사옥이 아닌가 싶습니다.

좀 더 남쪽으로 가면, 한옥마을이 있는 공원이 나옵니다. 공원오른쪽에 보면 절이 하나 있습니다. 충정사 라는 절입니다. 불교 교육시설이었다고 합니다. 여기 큰 공간이 90년대 초까지는 '수도방위사령부'가 있었다고 합니다.(남태령으로 이전) 군종교시설이었죠. 평일 점심 시간대에는 주변의 많은 직장인들이 공원을 걷고 있더군요. 왼쪽에 보면 명절 뉴스에 자주 나오는 한옥마을이 있습니다. 새롭게 지은 것이 아니고 서울 도처에 있던 한옥 가옥을 옮긴 것입니다. 부원군 가옥도 있고, 양반 가옥도 있습니다.

공원 남쪽으로 가면, 서울 천년 타임캡슐 저장 공간이 있습니다. 캡슐은 언제 다시 열어볼까요? 천년 후에? 400년 후에 개봉한다고 합니다. 천년의 기원은 서울이 수도가 되었던 정도 천년입니다. 1392년에서 600년되는 시점인 1992년 경에 묻은 것 같습니다. 23XX년에 개봉이죠. 이 공간은 산책을 하다보면 눈에 잘 안 띄게 잘 구축하였습니다. 약간의 언덕에 주변에 성곽이 있는 느낌으로 만들어져 그냥 지나치기 쉽습니다.

남쪽 끝으로 나가 골목길에서 오른쪽을 보면, 남산터널 톨게이트 보입니다. 삼일대로로 연결되는 필동의 골목길입니다. 필동의 메인 도로를 따라 내려가다보면, 옛 것/새로운 것, 주거지/공장/상가 등 다양한 것들이 서로 상존하고 있습니다. 퇴계로쪽으로 가다보면 동국대의 공학관 건물이 보입니다.

저는 필동을 가회동이나 부암동의 이미지로 생각했는데, 직접 돌아보니 많이 다르더군요.

whisper language detection elapsed time

천상상달 — Tue, 11 Mar 2025 17:41:13 +0900

Whisper language detection function needs 30 seconds input data.

So it lead to equal elapsed time regardless to the input data length. eg. 1 seconds, 2seconds, 20seconds. and 30secends.

In my case, it spent 6 seconds in cpu mode and 0.3 seconds in gpu mode

The code for getting the language code, referred to https://github.com/openai/whisper

Pay attention to the code line of 'whisper.pad_or_trim(audio)'.

If you comment out the above line, it will cause an error.

import whisper

model = whisper.load_model("turbo")

# load audio and pad/trim it to fit 30 seconds
audio = whisper.load_audio("audio.mp3")
audio = whisper.pad_or_trim(audio)

# make log-Mel spectrogram and move to the same device as the model
mel = whisper.log_mel_spectrogram(audio, n_mels=model.dims.n_mels).to(model.device)

# detect the spoken language
_, probs = model.detect_language(mel)
print(f"Detected language: {max(probs, key=probs.get)}")

# decode the audio
options = whisper.DecodingOptions()
result = whisper.decode(model, mel, options)

# print the recognized text
print(result.text)

[서울 지리] 충정로역-경기대-독립문역-서대문역-시청역-북창동-을지로입구역

천상상달 — Mon, 10 Mar 2025 18:35:55 +0900

[서울 지리] 충정로역-경기대-독립문역-서대문역-시청역-북창동-을지로입구역

3월 초에, 서대문/시청 부근을 돌아다녔습니다.

목적은 아파트 구경 및 역사 지리 학습입니다.

충정로역의 동쪽 부근에는 아직 노포들이 있고, 개발이 안된 상태죠. 그 블록에 프랑스 대사관이 있습니다.

경기대쪽 골목길로 접어들면, 경의중앙선이 지하로 지나가고요. 안산쪽으로 쭉 언덕을 올라가면 7거리가 나옵니다. 서쪽은 북아현동이죠. 북쪽으로 쭉 올라가면 안산이 나옵니다. 그 고개를 넘으면 독립문역이 나옵니다. 안쪽의 동쪽 동네의 이름이 하나는 '천연동'이고 하나는 '냉천동'에네요. '하늘 아래 자연스럽게 시원하다' 라는 것일까요? 쭉 내려가면 '영천시장'이 있네요.

그 건너편은 종로구인데, 교남동입니다. '경희궁 자이' 단지가 1,2,3,4단지가 들어 섰네요. 단지 앞쪽은 쭉 상가 단지 '벽'이 있고요, 뒤쪽은 평탄합니다. 경사지를 평탄화한 것 같습니다. 도로쪽은 높이고, 뒤쪽은 낮추고. 강북삼성병원쪽으로 가다보면, '스위스 대사관'이 있습니다. 그 대사관 벽이 시멘트인데 나무결 느낌이 듭니다.

서대문역 서쪽에서 남쪽으로 가면 '경찰청' 남쪽에 보면, 아주 오래된 '서소문 아파트'가 홍콩 아파트 느낌으로 서 있습니다. 이 아파트는 복개천위에 지어졌다고 합니다. 다시 동쪽으로 가면, 러시아 대사관, 배재학당이 나옵니다. 아관파천(덕수궁->러시아공관)의 수준은 골목길 몇 백미터 달리기 수준으로, 밀집된 공간이었네요. 덕수궁 뒤쪽 골목길에서 덕수초교쪽으로 걷다보면 (골목길 앞에 경찰이 있지만, 그냥 지나치면 됩니다.) 왼쪽에 미국대사관저, 영국대사관( 덕수궁 주위에, 미영러프의 공사관)이 보입니다. 시청쪽으로 다시 골목길로 접어들면 구한말의 좁은 골목길에 성당수녀원 건물의 색감이 아주 운치가 있습니다. 골목길 끝에 서울시의회(구, 국회의사당)이 나옵니다.

태평로 동쪽은 북창동인에 안으로 들어가니, 넓은 골목길이 나오네요. 한국은행 건물도 보이고요. 다시 북쪽으로 가면 조선호텔이 나오고, 환구단의 정문이 시청광장쪽이네요. 무교동에 이릅니다.

뉴스나 신문에 종종 나오는 곳을 찾아다니고 있습니다.

20여년 전에 상경했을 때 접한 것들과 또 다른 느낌이 듭니다.

아주 오래된 서울의 옛날 사진 및 역사 내용을 오버랩시켜봅니다.

도심의 공해( 버스, 차량)도 많이 줄었고, 녹지도 많이 늘어난 듯 합니다.

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Output format example of WhisperX ( utterance-level and word-level )

천상상달 — Thu, 6 Mar 2025 09:42:02 +0900

There is a README.md information on https://github.com/m-bain/whisperX/blob/main/README.md .
On the Github, there are also source codes and recipe for installation and how-to-run method.

No information on the result. So I have some information.

The first motivation was 'Is this give me a information on utterance level, not by word-level.'. becase many article only describe the accurracy of time-stamp based on word-level via phoneme networks. The answer is YES on utterance-level and word-level also.

The following figure represents the input wav data. It consists of 4 utterances with 3 ambiguous short pause or silences.

And the results was

root@c6991d090164:/whiperX# whisperx ./test/en_cosmetic.wav
INFO:speechbrain.utils.quirks:Applied quirks (see `speechbrain.utils.quirks`): [disable_jit_profiling, allow_tf32]
INFO:speechbrain.utils.quirks:Excluded quirks specified by the `SB_DISABLE_QUIRKS` environment (comma-separated list): []
config.json: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2.37k/2.37k [00:00<00:00, 13.8MB/s]
vocabulary.txt: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 460k/460k [00:00<00:00, 1.15MB/s]
tokenizer.json: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2.20M/2.20M [00:00<00:00, 2.64MB/s]
model.bin: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 484M/484M [01:01<00:00, 7.92MB/s]
No language specified, language will be first be detected for each audio file (increases inference time).
Lightning automatically upgraded your loaded checkpoint from v1.5.4 to v2.5.0.post0. To apply the upgrade to your files permanently, run `python -m pytorch_lightning.utilities.upgrade_checkpoint ../usr/local/lib/python3.10/dist-packages/whisperx/assets/pytorch_model.bin`
Model was trained with pyannote.audio 0.0.1, yours is 3.3.2. Bad things might happen unless you revert pyannote.audio to 0.x.
Model was trained with torch 1.10.0+cu102, yours is 2.6.0+cu124. Bad things might happen unless you revert torch to 1.x.
>>Performing transcription...
/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/pyannote/audio/utils/reproducibility.py:74: ReproducibilityWarning: TensorFloat-32 (TF32) has been disabled as it might lead to reproducibility issues and lower accuracy.
It can be re-enabled by calling
   >>> import torch
   >>> torch.backends.cuda.matmul.allow_tf32 = True
   >>> torch.backends.cudnn.allow_tf32 = True
See https://github.com/pyannote/pyannote-audio/issues/1370 for more details.

  warnings.warn(
Detected language: en (1.00) in first 30s of audio...
Transcript: [2.208 --> 31.267]  This powerful formula works to minimize fine lines and wrinkles while enhancing elasticity and hydration. Infused with collagen, hyaluronic acid, adenosine, and natural extracts, it supports your skin's health and promotes a youthful glow. The lightweight, non-sticky texture absorbs effortlessly, leaving you feeling refreshed and soft. Reson Collagen 100 Ampoule is here to provide your skin with the care it deserves.
Downloading: "https://download.pytorch.org/torchaudio/models/wav2vec2_fairseq_base_ls960_asr_ls960.pth" to /root/.cache/torch/hub/checkpoints/wav2vec2_fairseq_base_ls960_asr_ls960.pth
100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 360M/360M [00:57<00:00, 6.60MB/s]
>>Performing alignment...
root@c6991d090164:/whiperX#

It downloads some resources such as vocabulary and binary model. And detect language, perform transcription with whole data length informatin and its contents. After that it download again the wav2vec2 ( X ) model and perform the alignment (of word-level and adjust the time-stamp information)

It makes 5 textual information file such as json, srt, tsv, txt, and vtt files.

I use the json file and re-align resultant information to view the silences between utterances. It look like the following:

It contains utterance level with its time-stamp e.g. start time and end time of utterance. Also following the word-level infortion with additional confidence score.

It detect well the silence between utterances. It looks so good.

[잠실여중] 일신여중 -> 잠심여중 ( 송파동, 잠실여고 )

천상상달 — Mon, 24 Feb 2025 13:02:36 +0900

송파역쪽으로 가다가 우연히 보게된 '잠실여중' 표시.

엥, '잠실여중' 이게 뭐지?

잠실여고에 이어 잠실여중? 또한 인근에 재건축 아파트 이름도 잠실이 포함됨. 성지 아파트가 '잠실 포스코 루벤'으로 바뀜.

주변에 아무리 잠실 관련 건물이나 지명이 늘어나도 여기가 '잠실동'은 아닐진데, '잠실권역'이라고 바라는 점인가?

학교 이름 변경에 따른 인터넷 검색을 해보니,

학생 수 감소에 따라 잠실여고와 함께 ( 서울학원 재단 ) 하게 되어서 개명을 한다는데, 잘 이해는 안됨.

여튼 2025년 3월을 기해 변경되는 그 과정의 시점의 역사적인 포인트를 사진으로 찍은 것 같다.

학교 건물에 한 쪽은 '잠실여중'이고 다른 한 쪽은 '일신여중'이다. '잠실여중' 글자가 더 선명하게 보인다.

2개의 간판. 2025년 2월 23일 촬영

참조로 송파2동( 송파 동 제외) 에만 학교가 6개이다.
가락중학교, 가락고등학교, 잠실여중, 일신여상, 잠실여고, 중대초고

송파2동의 왼쪽은 가락동( 헬리오시티),아래쪽도 가락동이고 , 북서쪽은 송파1동, 북동쪽은 방이동, 오른쪽은 오금동이다.

송파1동의 북쪽은 석촌호수이고, 잠실동이다.

[Rocky Linux 9.3] ffmpeg install

천상상달 — Wed, 8 Jan 2025 10:18:18 +0900

ffmpeg를 설치할 때 아래와 같은 오류가 발생하면,

[root@8ae333e6d4d0 app]# yum install ffmpeg
RPM Fusion for EL 9 - Nonfree - Updates                                                                                                              66 kB/s |  91 kB     00:01
Error:
 Problem: package ffmpeg-5.1.6-2.el9.x86_64 from rpmfusion-free-updates requires libavfilter.so.8()(64bit), but none of the providers can be installed
  - package ffmpeg-5.1.6-2.el9.x86_64 from rpmfusion-free-updates requires libavfilter.so.8(LIBAVFILTER_8)(64bit), but none of the providers can be installed
  - package libavfilter-free-5.1.4-3.el9.x86_64 from epel requires librubberband.so.2()(64bit), but none of the providers can be installed
  - package ffmpeg-libs-5.1.6-2.el9.x86_64 from rpmfusion-free-updates requires librubberband.so.2()(64bit), but none of the providers can be installed
  - conflicting requests
  - nothing provides ladspa needed by rubberband-3.1.3-2.el9.x86_64 from epel
(try to add '--skip-broken' to skip uninstallable packages or '--nobest' to use not only best candidate packages)

아래와 같이 수행하여야 함.

dnf -y install --nogpgcheck https://mirrors.rpmfusion.org/free/el/rpmfusion-free-release-9.noarch.rpm && \
dnf  config-manager --set-enabled crb && \
dnf -y install ffmpeg

[긴급공지] 동서울골프연습장 임시 휴장 안내 ( 11/27 ~ 12.18 ) :: 12/14 ~ 정상영업 중

천상상달 — Tue, 3 Dec 2024 17:07:17 +0900

12월 14일부터 정상 영업한다고 함.

2024년 11월 27일(수)의 습설에 의해 천장 망이 찢어져서, 3주간 휴장 한다고 공지가 떴다.

헛걸음하지 않도록 공지 사항을 잘 살펴봐야 합니다.

필자는 헛걸음했습니다.(12월 2일(월)에)

2번 쨰 사진의 연습장의 EV안의 안내글을 캡처한 것입니다.

Algorithm constraints check failed on signature algorithm: SHA1withRSA

천상상달 — Wed, 27 Nov 2024 14:07:47 +0900

기존의 JAVA 17 및 CentOS 7.6 에서 제대로 수행되던 ssl ( 인증 우회) 관련 코드가

여차 저차 사유로 인해,

JAVA 17 및 Rocky 9.3 환경에서 수행하는 아래의 오류 코드가 뜬다.

Caused by: java.security.cert.CertificateException: Certificates do not conform to algorithm constraints
        at java.base/sun.security.ssl.AbstractTrustManagerWrapper.checkAlgorithmConstraints(SSLContextImpl.java:1568)
        at java.base/sun.security.ssl.AbstractTrustManagerWrapper.checkAdditionalTrust(SSLContextImpl.java:1493)
        at java.base/sun.security.ssl.AbstractTrustManagerWrapper.checkServerTrusted(SSLContextImpl.java:1437)
        at java.base/sun.security.ssl.CertificateMessage$T12CertificateConsumer.checkServerCerts(CertificateMessage.java:638)
        ... 119 more
Caused by: java.security.cert.CertPathValidatorException: Algorithm constraints check failed on signature algorithm: SHA1withRSA
        at java.base/sun.security.provider.certpath.AlgorithmChecker.check(AlgorithmChecker.java:237)
        at java.base/sun.security.ssl.AbstractTrustManagerWrapper.checkAlgorithmConstraints(SSLContextImpl.java:1564)
        ... 122 more

챗GPT는 JAVA 분야로 포커싱해서 여러 해결책을 제시하시만 JAVA코드(SSL -> TLS), java.security 파일 수정 등은 효과가 없다.

OS 차원에서 즉 Rocky 9.3 OS 환경에서 명령어를 통해, SHA1을 기본으로 사용하도록 설정/지정 하여야 한다.

update-crypto-policies --set DEFAULT:SHA1

를 통해 현재 정책에 해당 알고리즘 즉 문제되는 알고리즘 SHA1을 추가 허용하여야 한다.

기본값은 환원시키는 명령어는 아래와 같다.

update-crypto-policies --set DEFAULT

현재 값 조회는

update-crypto-policies --show

이다.

OS 차원에서 SSL 관련 암호화 알고리즘의 기본 값이 보안 이슈 때문에 deprecated 되기 때문에, 코드의 유효성은 시간적으로 한정되게 된다. 종속성 관계를 잘 정리하여야 한다.

Chrome old version 설치하기

천상상달 — Tue, 19 Nov 2024 12:30:59 +0900

Older versions of Google Chrome (Windows) | Uptodown

exe 130.0.6778.70 Nov 13, 2024 zip 130.0.6723.117 Nov 6, 2024 zip 130.0.6723.70 Oct 25, 2024 msi 129.0.6668.101 Oct 11, 2024 exe 129.0.6668.90 Oct 9, 2024 exe 129.0.6668.59 Sep 18, 2024 exe 128.0.6613.138 Sep 11, 2024 exe 128.0.6613.120 Sep 3, 2024 exe 128

google-chrome.en.uptodown.com

Selenium 오류 메시지

천상상달 — Tue, 19 Nov 2024 11:28:02 +0900

기존에 제대로 컴파일되던 것이 오래조래 쪼물닥거리다가, 이제 컴파일도 되지 않는다.

궁극적인 목적은 리눅스에서 오류가 발생해서 해결하고자 하는 것이다.

코드를 이래저래 수정하다가, 제대로 되던 Local환경인 Windows OS에서 아래의 오류 메시지가 발생했다.

개발도구에서는 1줄짜리의 Warn 메시지를 출력하여, 문맥에 따라 개행을 해 보았다.

결론은 쭉 가다라, ChromeDriver버전과 Chrome Browser버전이 호환이 안된다는 것이다.

( 만약 Chrome Browser가 자동으로 스스로 업데이트하면, 문제를 유발할 수 있다. 제대로 되던 것이 안될 수 있다.)

[2024-11-19 11:06:24.475] [WARN ] [main] org.springframework.web.context.support.GenericWebApplicationContext Exception encountered during context initialization -
cancelling refresh attempt: org.springframework.beans.factory.UnsatisfiedDependencyException: Error creating bean with name 'webbizApplication':
Unsatisfied dependency expressed through field 'webCrawlExecutor';
nested exception is org.springframework.beans.factory.UnsatisfiedDependencyException:
Error creating bean with name 'webCrawlExecutor' defined in file [D:\ProgramLang\cardatabase\target\classes\kr\pe\speech\webbiz\service\WebCrawlExecutor.class]:
Unsatisfied dependency expressed through constructor parameter 0;
nested exception is org.springframework.beans.factory.BeanCreationException:
Error creating bean with name 'webCrawlService':
Invocation of init method failed;
nested exception is org.openqa.selenium.SessionNotCreatedException:
Could not start a new session.
Response code 500. Message: session not created:
This version of ChromeDriver only supports Chrome version 129

Current browser version is 131.0.6778.70 with binary path C:\Program Files\Google\Chrome\Application\chrome.exe
Host info: host: 'DESKTOP-624R5NN', ip: '192.168.50.50'
Build info: version: '4.10.0', revision: 'c14d967899'
System info: os.name: 'Windows 10', os.arch: 'amd64', os.version: '10.0', java.version: '17.0.9'
Driver info: org.openqa.selenium.chrome.ChromeDriver

여차저차 결론은 ChromeDriver 4.10.0은 Chrome Brower 129.x.x.x만을 지원한다는 것 같다.

아래는 Dev 서버 환경인 Linux 서버에서의 오류 메시지이다.

[2024-11-19 17:34:54.050] [WARN ] [main] org.springframework.boot.web.servlet.context.AnnotationConfigServletWebServerApplicationContext Exception encountered during context initialization -
cancelling refresh attempt: org.springframework.beans.factory.UnsatisfiedDependencyException: Error creating bean with name 'webbizApplication':
Unsatisfied dependency expressed through field 'webCrawlExecutor';
nested exception is org.springframework.beans.factory.UnsatisfiedDependencyException:
Error creating bean with name 'webCrawlExecutor' defined in URL [jar:file:/root/backend/webbiz-0.3.0-SNAPSHOT.jar!/BOOT-INF/classes!/kr/pe/speech/webbiz/service/WebCrawlExecutor.class]:
Unsatisfied dependency expressed through constructor parameter 0;
nested exception is org.springframework.beans.factory.BeanCreationException:
Error creating bean with name 'webCrawlService':
Invocation of init method failed;
nested exception is org.openqa.selenium.SessionNotCreatedException:
Could not start a new session.
Possible causes are invalid address of the remote server or browser start-up failure.
Host info: host: 'springboot2', ip: '10.0.0.17'

chrome을 설치한다.

google-chrome-stable_current_x86_64.rpm

Error: Package: google-chrome-stable-131.0.6778.69-1.x86_64 (/google-chrome-stable_current_x86_64)
Requires: libc.so.6(GLIBC_2.18)(64bit)
Error: Package: google-chrome-stable-131.0.6778.69-1.x86_64 (/google-chrome-stable_current_x86_64)
Requires: libc.so.6(GLIBC_2.25)(64bit)
You could try using --skip-broken to work around the problem

libc.so.6(GLIBC_2.25) 를 직접 빌드 등을 통해서, 기존의 OS에 업데이트 하는 것은 상당히 위험하니 수행하지 않아야 한다. 심볼릭링크를 치환하거니 LD_LIBRARY_PATH 등을 통해 수행하면 오류가 발생하고, 그 이후부터는 OS의 명령어가 제대로 동작하지 않을 수 있다. 그럼. OS를 재설치하여야 한다.!!!

그래서, 해결책은 최신의 크롬이나 크롬드라이버이므로 OS를 업데이트했다.

그러니 제대로 동작하는 것 같다.

[2024-11-21 11:31:38.641] [INFO ] [main] org.openqa.selenium.remote.service.DriverService Driver logs no longer sent to console by default; https://www.selenium.dev/documentation/webdriver/drivers/service/#setting-log-output
[2024-11-21 11:31:40.167] [WARN ] [main] org.openqa.selenium.devtools.CdpVersionFinder Unable to find CDP implementation matching 131
[2024-11-21 11:31:40.168] [WARN ] [main] org.openqa.selenium.chromium.ChromiumDriver Unable to find version of CDP to use for . You may need to include a dependency on a specific version of the CDP using something similar to `org.seleniumhq.selenium:selenium-devtools-v86:4.10.0` where the version ("v86") matches the version of the chromium-based browser you're using and the version number of the artifact is the same as Selenium's.

다만, JAVA 내의 selenium 종속성의 버전도 업데이트해 줄 필요성도 있어 보인다.

관할 구역 폭이 100km인 지자체는?

천상상달 — Mon, 18 Nov 2024 16:18:05 +0900

강원도 홍천군입니다.

아래 캡처된 이미지를 참조하면 됩니다.

오른쪽이 거의 동해안입니다.

왼쪽은 경기도 가평군과 경계를 이루고 있습니다.

사실, 양양 고속도로를 이용하지 않고,

가평의 설악 IC에서 빠져서 홍천을 진입하여

홍천강, 팔봉산, 홍천읍내, 홍천은행나무숲을 지나 국도를 달리면 구룡령을 넘으면,

서양양IC가 나옵니다.

국도나 지방도이니 족히 2-3시간은 홍천군을 가로로 횡단하는데 걸립니다.

주요 sLM의 매개변수 비교 -

천상상달 — Wed, 14 Aug 2024 15:23:40 +0900

sLM ( small Language Model) : ~80억(8B) 개의 파라미터 정도.

출처 : Electronics and Telecommunications Trends 2024년 8월 발간. ( 2024년 5월 작성된 논문 )

https://ettrends.etri.re.kr/ettrends/209/0905209009/082-092.%20%EA%B9%80%EA%B7%BC%EC%9A%A9_209%ED%98%B8%20%EC%B5%9C%EC%A2%85.pdf

무더위 무쇠 수철리(水䥫里)

천상상달 — Thu, 8 Aug 2024 17:35:20 +0900

무더위라는 단어는 "물"과 "더위(덥다)"의 합성어라고 합니다.

습한 더위가 사막의 건조한 더위보다 더 더운거죠.

옆집에 사는 외국인은 "문제는 습기"라고 하더군요.

물과 합쳐진 또 다른 단어가 있더군요. "무쇠"...

사실 첫 동기는 성북구 금호동을 지나다가

그 어느 삼거리에 여기가 옛날에 '수철리(水䥫里)'였다 라는 것을 보았습니다.

수철?.....

水䥫?....

무쇠?....

물에 쇠를 넣은다(담금질)?....

대장간...이 있던 곳?

으로 생각이 이어졌는데요.

웹사이트를 검색해 보니, 맞네요.!!!

조선시대 때, 금호동 4가는 무수막, 무쇠막이라 불렸다고 합니다.

예전 경원선에는 '수철리역'이 있었다고 합니다. 현재의 옥수역의 약 500미터 동쪽 위치에요.

일제 때는 4대문 밖이었으니, 경기도 고양군 한지면 수철리 였다고 합니다.

쇠를 물에 담금질하면 강해지듯이.

무더위도 잘 견뎌내면 더 건강해지곘죠?

왕가(?)투어 : 대통령 생가/사저 탐방

천상상달 — Fri, 26 Jul 2024 15:12:33 +0900

2024.07.23. '왕가(?) 투어'를 했습니다.

07:30 영천 출발

( 대구 팔공산, 노태우 전 대통령 생가. 생략)

( 구미 상모동, 박정희 전 대통령 생가, 생략)

09:00 대구 달성 유가읍, 박근혜 전 대통령 사저

10:00 고령군 지산동 고분, 대가야 왕들

12:00 합천군, 전두환 전 대통령 생가

13:30 진주시 중앙시장

( 거제시, 김영삼 전 대통령 생가. 생략)

15:30 김해시 진영읍, 노무현 전 대통령 생가 및 묘역

17:30 양산시, 문재인 전 대통령 사저

19:30 영천시 도착

요즘 유튜브를 자주 보시는 어르신들의 이해를 돕기 위해,

뉴스나 유튜브 종종 나옴직한 장소들을 다녔습니다.

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현풍, 유가도 많이 변모했습니다. 사저 바로 옆이 DGIST 이던데, 내비 오류로 DGIST도 구경을 했습니다. 사저 주위는 한적한데, 조금 가까이 가려면, 저기 부스에서 경호원이 나와서 뭐라뭐라 안내들 합니다.

대구의 동쪽에서 앞산순환도로와 새로 난 도로를 거치니 바로 유가읍이 나옵니다.

현풍도 참 많이 바뀌었고, 완전한 신가지가 만들어졌더군요.

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고령 시외버스정류장인데, 요즘과 좀 다른 관통형 승강장입니다. 606번은 대구 서문시장까지 가네요.

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대가야 박물관입니다. 무료입장이고요. 고령의 고분들은 경주의 것과 달리, 산 위에 있더라구요. 전시물은 '철기'를 아주 강조합니다. 왼쪽 언덕 위에 올라가면, 천마총 처럼, 13호 고분을 모사한 실측 공간 건물이 있습니다.

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전두환 전 대통령 생가입니다. 설명문을 읽어보면, 1983년에 조성되었다고 합니다. 박정희 대통령 생가와 사뭇 다릅니다. 여긴 생가 건물 2-3채만 있습니다.

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멀리 진주까지 간 이유는 저 육회 비빔밥을 먹으러 가는 것이었습니다. 아마 2-3번째 방문인 것 같습니다.

맛은 제사밥과 육회 입니다. 제사밥의 나물에 육회에 얹어집니다.

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익히 아는 봉하마을. 여하튼 최소 1년에 한 번 이상은 뉴스에 나오는 장소이죠.

가장 주변이 잘 정돈되고 넓고 다양한 공간이 있는 것 같습니다.

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평산 마을입니다. 가운데 건물과 그 뒷공간입니다. 뒷공간은 앞의 3채의 폭이기 때문에 상당히 넓을 것입니다. 유튜버 들은 이제 보이지 않더군요.

정문에서 마주보는 곳에 영축산이라고 고도가 1000미터 넘은 산이 있습니다.

해가 일찍 지고요. 막 다른 도로의 끝입니다. 고도가 좀 있는 곳입니다.

양산시이지만, 울산시의 울주군(언양)과 거의 경계 부분입니다.

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평산 책방과 아류집인 '평산 책빵'입니다. 빵과 다과를 팝니다.

사저에서 책방으로 가는 길목의 동선에서 바로 눈에 띄워, 오해하길 쉽상입니다.

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바로 건처에 '책방'이 따로 있습니다.^^

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한 곳에서 30분 이상 안 머물고, 차량 탑승은 최대 1시간 30분 간격으로,

날이 긴 여름에는 가능한 일정이네요.^^

Transformer vs. transducer

천상상달 — Sun, 21 Jul 2024 20:37:29 +0900

인공지능 딥러닝 알고리즘 아키텍처의 대세는 Transformer 이다.
번역 및 생성형 AI에서 널리 쓰이고 있다.
하지만 음성 신호와 같은 곳에서는
conformer나 transducer가 쓰인다.

transformer의 대표적 예는 변압기이다.
전압의 레벨은 변경된다
특성 요소는  동질적이다.

transducer의 대표적  예는
마이크로폰,  마이크이다.
특성요소는 이질적이다.
음파를 전기 신호로 변경한다.
producer 는 이질적, 창의적으로 생산하는 자인가?

[시계열분석] 테크트리, 샘플 코드

천상상달 — Thu, 18 Jul 2024 16:39:14 +0900

아래 사이트에서 아주 잘 설명되어져 있네요.

시계열 데이터의 대표적 사례는 음성신호 데이터가 될 것입니다.

NLP에서 문장도 순서는 있지만, 물리적 시간 측면에서는 일 순간에 밀어 넣을 수 있죠. 이 점이 다릅니다.

위와 같은 특성 때문에, 딥러닝 알고리즘/아키텍처는 NLP에서 먼저 나오고, 좀 더 시간이 지나야 Speech쪽에서 기술이 도출되는 경향이 있습니다.

아래 URL에서 소개하는 시계열 데이터 분석법의 목록은

1. Machine Learning Approaches

1.1 ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average)

1.2 SARIMA (Seasonal ARIMA)

1.3 Prophet

1.4 XGBoost

2. Generative AI Approaches

2.1 GANs (Generative Adversarial Networks)

2.2 WaveNet

3. Deep Learning Approaches

3.1 LSTM (Long Short-Term Memory)

3.2 GRU (Gated Recurrent Unit)

3.3 Transformer Models

3.4 Seq2Seq (Sequence to Sequence)

3.5 TCN (Temporal Convolutional Networks)

3.6 DeepAR

각 항목은 아래와 같이.

아키텍처/순서도/설명도 등의 이해를 돕기 위한 도해 1개 와

주요 특성을 간략하게 3-5줄로 설명을 하고, 그 뒤에 예제 샘플 코드가 뒤 따르는 형태로 되어 있다.

https://medium.com/@palashm0002/predicting-time-series-data-with-machine-learning-generative-ai-and-deep-learning-36bf99ad6f5e

Predicting Time Series Data with Machine Learning, Generative AI, and Deep Learning

Time series data prediction is a critical aspect of various industries, ranging from finance and healthcare to marketing and logistics. The…

medium.com

AI 의 분류 : 대상, 분야, 용도,적용에 따른

천상상달 — Fri, 12 Jul 2024 14:03:13 +0900

AI의 알고리즘이 아닌,

목적물 대상, 비지니스 분야, 용도성, 적용 분야에 다른 분류이다.

( unite.ai 의 웹 페이지의 메뉴이다.)

상당히 마음에 든다.

아주 큰 대분류의 지도를 보는 것 같다.

머신러닝을 전공하는 이들이 쓰는 용어와 상당히 다르다.

특정 알고리즘 등의 세부 숲 또는 나무는 이런 체계을 이해한 후, 접근하는 것이 나을 것이다.

[LNN] Liquid Neural Network :: 액체(/유체) 신경망

천상상달 — Fri, 12 Jul 2024 12:33:29 +0900

- 스타트업 : 리퀴드 AI

( 23년 12월 현재, 직원 12명...)

- 필자는 '액체' 대신에 '유체'가 더 적합하다고 생각

- 특징은

뉴런의 동작을 결정하는 방정식을 고정하지 않고, '액체'처럼 변경 가능
뉴런 간의 상호작용 방식도 변경 가능
즉, 신경망의 자체 아키텍처 수정 기능
음성인식의 경우, 잡음(Noise)에 대응 능력 가짐
적응(Adaptation) 능력 보유, 훈련(Training) 후에도 적응.
다르게 표현하면, 훈련단계 뿐만 아니라 추론(Inference)단계에서도 학습을 계속
따라서, 기존의 방식보다 적은 데이터..
기존 방식은 적응 능력이 없으니, 처음부터 방대한 데이터를 필요로 함.
실 운영 환경에서 변화가 많은 분야에 적합 : 음성인식, 자율주행, 전력망, 의료판독, 금융거래, 기상예측, 대기오염, 로봇,항공
우연하게 모습을 바꾼다 해서, 유체(액체) 신경망
기존 방식보다 네트워크 크기를 100분의 1로 줄일 수 있다. (와우~~)
시계열데이터에 적합

[ Trend ] Generation Models

천상상달 — Fri, 12 Jul 2024 10:49:20 +0900

Character: 점(dot)

Text : 점(Character)의 연속(Sequence) -> 선(Line)

Image : 면(surface)

Video : 면(image)의 연속(Sequence) -> 면체(cube)

LLM( Large Language Model)

답변 생성
text-to-text, text-to-image

Text-To-Image

Stable Diffusion (기법 )
https://levelup.gitconnected.com/building-stable-diffusion-from-scratch-using-python-f3ebc8c42da3

Coding Stable Diffusion from Scratch

A step by step guide of implementing diffusion model architecture.

levelup.gitconnected.com

Text-To-Vedio

https://levelup.gitconnected.com/building-an-ai-text-to-video-model-from-scratch-using-python-35b4eb4002de

Building an AI Text-to-Video Model from Scratch Using Python

From Zero to AI Generated Video

levelup.gitconnected.com

[Trend] ML Computation Optimization

천상상달 — Fri, 12 Jul 2024 10:34:17 +0900

1. GPU 연산을 줄이고자 한다.

- Matix-Multiplication Free LLMs

( https://levelup.gitconnected.com/superfast-matrix-multiplication-free-llms-are-finally-here-cac5b78a4fa7 )

[비지니스 활용 분야 목록 ] 핵심 머신러닝 알고리즘

천상상달 — Fri, 12 Jul 2024 10:24:30 +0900

머신 러닝 알고리즘이 비지니스에 활용되는 사례의 검토를 통해, 좀 더 거시적인 측면에서 머신러닝을 이해해 보자.

최신의 신경망( Neural Network )이외의 머신러닝 알고리즘도 다양한 분야에 활용될 수 있다.

머신러닝에 알고리즘 자체에 대한 것은 논하지 않는다.( 전공자라면, 이름과 특성은 익히 또는 종종 들었을 것이다.)

1. Linear Regression

- Sales Forecasting: Predicting future sales based on historical data.

- Risk Management: Estimating financial risk by analyzing market trends.

- Pricing Strategies: Determining optimal pricing based on various factors such as demand and competition.

2. Logistic Regression

- Prediction of Churn: Customers likely to leave a service ( leave or stay )

- Fraud Detection: Fraudulent vs. Legitimate transactions.

- Effectiveness of Marketing Campaign: Likelihood of customer response to the campaign

3. Decision Tree

- Customer Segmentation: Division of customers into several different groups based on their behavior.

- C redit Scoring: Deciding the creditworthiness of loan applications.

- Supply Chain Optimization: Making decisions on inventory levels and logistics.

4. Random Forest

- Product Recommendation—Prediction of products a customer is likely to buy

- Stock Market Prediction—Prediction of stock price at a given time in the future, given the history

- Quality Control—Detection of defects in the process of manufacturing

5. Supoort Vector Machines(SVM)

- Text Classification: Categorizing emails as spam or not spam.

- Image Recognition: Identifying objects in images.

- Customer Sentiment Analysis: Classifying customer reviews as positive or negative.

6. K-Nearest Neighbors(KNN)

- Customer Behavior Analysis: Grouping similar customers for targeted marketing.

- Recommendation Systems: Suggesting products based on similar user preferences.

- Anomaly Detection: Identifying outliers in financial transactions.

7. K-Means Clustering

- M arket Segmentation: Grouping customers based on purchasing behavior.

- Image Compression: Reducing the number of colors in an image.

- Document Clustering: Organizing documents into topic-based clusters.

8. Pricipal Component Analysis(PCA)

- Data Visualization: Simplifying complex datasets for visualization.

- Feature Extraction: Identifying key features for model building.

- Noise Reduction: Removing noise from data for better model performance.

9. Neural Networks

- Image Recognition: Identifying objects and faces in images.

- Natural Language Processing(NLP): Understanding and generating human language.

- Fraud Detection: Identifying fraudulent activities in financial transactions.

10. Ensemble Learning ( such as Bagging, Boosting, Stacking )

- Fraud Detection: Combining different models to detect fraudulent transactions more accurately.

- Customer Segmentation: Improving segmentation accuracy by combining various algorithms.

- Credit Scoring: Enhancing the precision of credit risk assessments.

원본 자료는
https://www.linkedin.com/pulse/essential-machine-learning-algorithms-business-analytics-dictc/

Essential Machine Learning Algorithms in Business Analytics

In the rapidly evolving landscape of business analytics, machine learning algorithms have become indispensable tools for extracting insights, making predictions, and automating decision-making processes. Businesses across various sectors leverage these alg

www.linkedin.com

에서 확인할 수 있습니다.

Core Dump File, Heap Memory, File Descriptor

천상상달 — Thu, 11 Jul 2024 14:40:21 +0900

★ 코어 덤프

☆ 코어 덤프 활성화 조회

ulimit -c

☆ 코어 덤프 활성화 조치
vi /etc/security/limits.conf

# 모든 사용자에 대해 core file size를 무제한으로 설정
* soft core unlimited
* hard core unlimited

저장, 로그아웃, 로그인, 재확인(조회)

☆ 임의로 덤핑
vi InfiniteLoop.java

public class InfiniteLoop {
    public static void main(String[] args) {
        while (true) {
            System.out.println("무한 루프 도는 중...");
            try {
                Thread.sleep(1000);  // 1초 대기 (Optional)
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

kill -11 <pid>

☆ 코어 파일의 경로 및 파일명 조회

cat /proc/sys/kernel/core_pattern

☆ 코어 파일의 경로 및 파일명 설정(임시)

echo "/tmp/core.%e.%p.%h.%t" | sudo tee /proc/sys/kernel/core_pattern

☆ 코어 파일의 경로 및 파일명 설정(영구)

vi /etc/sysctl.conf

kernel.core_pattern = /tmp/core.%e.%p.%h.%t

sudo sysctl -p

★ 파일 디스크립터
☆ 파일 디스크립터 누수 진단 ( 파일은 삭제되었지만 프로세스가 여전히 열고 있을 때, 파일/네트워크소켓/파이트 등)

lsof | grep deleted

☆ 특정 사용자에 의해 열린 파일 나열

lsof -u <username>

☆ 특정 사용자에 의해 열린 파일 개수 파악

#!/bin/bash

USERNAME=$1
USER_UID=$(id -u $USERNAME)
FILE_COUNT=0

for PID in $(ls /proc | grep -E '^[0-9]+$'); do
    PROC_UID=$(stat -c '%u' /proc/$PID 2>/dev/null)
    if [ "$PROC_UID" -eq "$USER_UID" ]; then
        COUNT=$(ls /proc/$PID/fd 2>/dev/null | wc -l)
        FILE_COUNT=$((FILE_COUNT + COUNT))
    fi
done
echo "Total open files by user $USERNAME: $FILE_COUNT"

☆ 특정 프로세스의 열린 파일 디스크립터 수 확인

ls /proc/<PID>/fd | wc -l

lsof -p <PID>

☆ 모든 프로세스의 열린 파일 디스크립터 수 확인

#!/bin/bash
for pid in /proc/[0-9]*; do
    echo -n "$pid: "
    ls "$pid/fd" 2>/dev/null | wc -l
done

lsof | awk '{print $2}' | sort | uniq -c | sort -nr

☆ 파일 디스크립터 한도 조회

ulimit -n

☆ 파일 디스크립터 한도 조정

vi /etc/security/limits.conf

* soft nofile 65536
* hard nofile 100000

저장, 로그아웃, 로그인, 재확인

★ 힙 메모리

☆ 힙메모리 요약 출력

jmap -heap <PID>

☆ JVM 프로세스 ID 확인

jps -l

☆ JVM의 가비지컬렉션(GC)통계를 모니터링

jstat -gc <PID>

☆ GC 로그 활성화

-Xlog:gc*:file=gc.log:time,uptime

[단돈 만원] 유리막 제거 + 발수 코팅

천상상달 — Tue, 2 Jul 2024 10:47:16 +0900

으로 셀프 세차하면서 작업을 해 보았다.

장마철 비를 맞으면서, 검증을 해 보니, 완전 짱이다.

[지리] 대동여지도 vs. 네이버지도 :: 서울 동북권

천상상달 — Mon, 1 Jul 2024 17:19:52 +0900

대동여지도(1861년)를 네이버지도에 겹쳐서 출력해 보았습니다.

현재의 지도와 많이 비슷하고요.

옛날 지명을 현재의 지도와 연결시켜 보는 재미가 있습니다.

(한자 독음에 오류가 있으면 알려주세요.~~~꾸벅 )

화계사 양주포천로 수유현 노원역 처장산 의릉 가평로 중량포, 청량사 전농리 답심리 배봉(산)

벤츠 EQE 500 4matic SUV 시승 및 비교 VS E300 EX(W213)

천상상달 — Sun, 23 Jun 2024 17:20:26 +0900

벤츠 전기차 EQE 500 4matic SUV의 외관을 보면,

E 클래스( 사진은 아방가르드 모델) 보다 조금 높다.

한 5년만에 다시 SUV를 타보니, 심리적으로 많이 높게 느꼈다.

짧은 다리로 인해, 발판을 디디고 탑승해야 할지, 그냥 엉덩이로 걸쳐 타야할지 애매했다.(^^)

벤츠 EQE 500은 현대차의 구 싼타페보다 조금 작고, 투싼하고 비슷한 체격으로 보였다.

EQE 500 vs. E300 AV(아방가르드)

EQE 500의 실내 모습입니다.

싼타페시아가 넓습니다. 디스플레이도 예전 S클래스의 것처럼 세로로 큽니다. 불 빛의 위치도 상단으로 바뀌었고요.

엔진-바퀴로 가던 부분은 뻥 뚫려 있습니다.

아날로그식 버튼이 남아 있는 곳이 더 줄어 들었죠.

디스플레이가 터치식으로 바뀌면서 아날로그버튼이 많이 줄어 들었습니다.

두근 모양을 돌리는 것도 없어졌고요.

E300의 단풍나무 판넬은 다른 나무 소재로 바뀌었습니다.

조수석 쪽에서 본 내부 모습

E300 EX (W213), 조수석에서 본 모습

중앙 디스플레이 모습입니다.

세로로 긴 모습이죠. 예전에는 S클래스의 상징이었죠.!

터치가 되고요. 한글 천지인 인터페이스가 지원되더라구요.

네이게이션은 교차로 진입할 때, 실질 영상이 오버랩되어 나타납니다. 큰 화면(큰 배율)로 고정 후, 경로 이동모드가 지원됩니다. (예전에는 배율이 자동으로 환원되었죠.)

아날로드 버튼은 하단에 있습니다.

이 디스플레이가 중앙오면서 에어컨 구멍이 없어졌습니다.

중앙 디스플레이 판넬

E300 EX(W213)의 중앙 디스플레이

썬루프인데요.

굉장히 넓고, 크게 나왔습니다.

뒤좌석에서 별자리 보거나, 전방 주시에 좋을 것 같아요.

썬 루프

운전석에서 본 화면입니다.

핸들의 컨토롤러에도 터치식으로 바뀌어, 아날로그식 버튼 등이 없어졌습니다.

볼륨 조절기는 누르는 것이 아니라, 터치 후 이동하여야 반영됩니다.

E300 EX(W213)의 운전석에서의 모습

HUD입니다.

HUD 구멍이 E300(W213)에 비해 상당히 큽니다. 그 공간도 넓고요.

반자율주행 모드입니다. 손은 핸들에 위치되어 있어야 합니다.

녹색으로 표시됩니다. 손이 핸들에 위치하지 않으면 알람이 뜹니다.

자율 주행에서, 핸들 꺽는 것은 나의 운전 스타일에 비해, 조금 늦게 조정하는 느낌이었습니다.

느낀 점은

- 전기차답게, 무직하고 빠르게 가속이 된다는 느낌.

- 고속일 때, 충격 흡수 및 댐핑되는 느낌은 좋음.

- 저속일 때는 충격 흡수가 다소 약해, 그대로 전달되어져 오는 느낌.

- 시트가 공간 특성과 함께, 쏙 들어간, 아늑한 느낌.

- 에어컨을 최저온도로 했을 때, 외부 온도와 차이 때문에 서리가 많이 자주낌

- 와이퍼의 회전느낌은 여전히 좋지 않음.

남위례역(8호선), 21년 12월 개통

천상상달 — Mon, 17 Jun 2024 11:49:49 +0900

남위례역. 역명이 다소 생소했습니다.

남위례역 옆의 도로를 지나다, '어, 여기에 역이 있었나'로 생각하게 합니다.

남위례역은 지상역이고, 도로위의 육교를 통해 역에 갑니다.

21년 12월에 개통되었고, 그 전에는 산성역에서 복정역이 꽤 긴 구간(2.7km)이었다고 합니다.

산성역 기준으로 왼쪽 역은 이전에는 복정역이었는데, 남위례역으로 바뀌었네요.( 아래 사진 )

24년 6월 현재, 별내선으로 연장 운행을 시범 운영하고 있습니다.

산성역( 8 호선 ) 제일 깊은 역

천상상달 — Sat, 15 Jun 2024 09:28:13 +0900

인근 역인 남위례역에서
수평으로 멏 백미터 온 것 같은데,
산성역 지하 3층 승강장 플랫폼이다.
이제 지상까지는 한참을 올라가야 한다.

첫번째 에스컬레이트이다.

두번째 에스컬레이트이다.

깊고 긴데 속도는 느리다. 스웨덴 대비.

지하철 타러 갈 때도 물론 깊겠죠.

이 역의 특징은 지하철 오는 정보를 모니터에 출력하지 않는 것 같습니다.

지하철 들어오는 것보고, 뛰다 보면 사고가 나기 쉬워서, 예방 조차 중의 하나 인 듯 합니다.

1990년도의 대한항공에 에어차이나의 탑승권

천상상달 — Fri, 14 Jun 2024 10:26:47 +0900

1990년 8월 1일에

대한항공 : 서울->홍콩,

에어차이나 : 홍콩->북경

의 탑승권이다.

대한항공 탐승권에 한글이 없다.

김포국제공항에서 출발인 듯 한데, 코드명이 'SEL' 이다

(현재는 인천공항은 ICN이고 김포공항은 KMP 인데, 서울이 있었다.^^)

에어차이나 등기증에 Seat Number 등 구체적인 정보가 없다.

[JVM] hs_err_$pid.log crash dump file

천상상달 — Tue, 11 Jun 2024 10:52:33 +0900

JVM(Java Virtual Machine)이 비정상동작하였을 때, 죽으면서 그 원인을 기록하는 것입니다.

죽으면서까지 어떤 기록을 남기는 기술을 hs (hot spot)으로 칭하면서 파일 이름이 hs_err 를 포함하는 것 같습니다.

1. 언제 생성시키나?

예를 들면, 메모리 부족할 때 메모리를 할당하고자 할 때 처럼 일반적으로 오류가 있을 때.

즉 충분히 예측되는 예외사항(handled exception?) 때는 파일을 남긴다고 합니다.

2. 항상 발생시키는가?

그렇지 않다고 합니다. 어떤 감당하기 어려운 사항(unhandled exception)일 경우에는 파일을 남기지 않을 수 있다고 합니다.

3. 어디에 크래시(crash) 파일이 있는가?

특별한 옵션 지정을 하지 않았다면, 일반적으로 수행/실행시킨 경로에 파일이 만들어집니다.( Working directory of the process )

특별한 경우 즉, 디스크용량 부족, 권한 부족한 경우네는 /tmp 파일에 저장될 수도 있습니다.

4. 저장경로를 지정할 수 있는가?

지정할 수 있습니다. JAVA 구동 명령어에 '-XX:ErrorFile=/logs/ezdas/ezdasX/log/hs_error_pid%p.log' 을 추가한 후 구동시킵니다. 물론 지정경로에 대해 파일쓰기 권한을 부여합니다. 여기서 X는 0 또는 1의 값입니다.

5. 크래시 파일은 어떤 정보를 가지는가?

Thread, SigInfo, VM State, System Information, VM arguments, Environment Variables, CPU, Memory, vm_info, Resiter, Top of Stack, Instruction, Stack Info, pid, java frames, Dynamic libararies

6. ezDAS 서버에 왜 파일 기록이 없을까?

2번 항목에 의해, unhandled exception이 발생하였으면 기본 워킹 디렉토리(/app/exdas/ezdasX/bin/) 에 파일이 없을 수 있습니다. 여기서 X 는 0 또는 1의 값입니다.

또는, connector 서버( java.io.IOException: Too many open files ) 의 File open 후 close하지 않아서, 라이브러리 로딩 에러 발생 초래하는 경우이면, 파일을 기록하지 못할 수 있습니다.

또는 ulimit -a 로 조회하였을 때, core file size 가 0 이면 파일이 저장되지 않을 수 있습니다.

7. 파일을 기록하는 한도를 무제한으로 변경하는 조치는?

ulimit 는 프로세스의 자원 한도를 설정하는 명령입니다.

현재 설정되어져 있는 값을 조회하는 명령어는 ulimit -aH 입니다.

최대 코어 파일 사이즈를 변경하는 명령어 및 옵션은 ulimit -c unlimited 입니다.

영구적으로 저장하려면 .bashrc 나 .bash_profile에 해당 명령어를 입력하여 저장합니다.

해당 계정으로 재접속 후, 값이 제대로 변경되었는지 확인합니다. 필요시 재부팅을 필요로 할 수 있습니다.

8. 덤프파일 이외의 다른 방법으로 오류를 확인할 수 있는 방법은?

journalctl 명령어를 활용할 수 있습니다.

예를 들면,

1. 오늘 날짜 로그 보기
# journalctl --since=today

2. 특정 기간별 로그 보기
# journalctl --since "2017-05-25 00:00:00" --until "2017-05-30 10:30:00"
# journalctl --since "1 hour ago"
# journalctl --since "2 days ago"

비행기, 비행운, 성층권, 고도, 거리, 높이, 우주풍선

천상상달 — Mon, 10 Jun 2024 16:38:37 +0900

유럽 도시의 하늘을 올려다 보면, 스타워즈처럼 많은 비행기가 지나가는 자리의 흔적이 남습니다.

비행기가 지나가면서 흰색 구름 또는 꼬리 구름을을 만듭니다. 맑고 차갑고 습한 공기 중을 비행하는 비행기의 뒤쪽에 종종 보이는 구름이 있습니다. 주로 성층권( 지표에서 10km에서 50km) 중, 비행 고도인 10km 내외에서 구름이 주로 생깁니다.

따라서, 서울 하늘에서는 보기가 힘듭니다. 높이 날아야 하는데, 높이 지나가는 비행기는 일본행/발 비행기뿐일 것입니다.

인천공항 출발/도착 및 국내선은 '꼬리 구름'을 만들지 못하죠.

서울의 특정 위치에서 비행기를 보았을 때, 그 비행기는 어느 도시 위의 상공을 지나는 것일까요?

비행기가 45도 각도의 위치의 높이에 있다면, tan(45도)=1 이므로, 높이가 10km정도 이므로, 나와의 지표의 수평거리도 10km 떨어진 곳입니다. 만약 30도 높이에 있다면 tan(30도)= 0.57 = 10km/d 이므로 d = 10/0.57 = 17km 이고요.

만약 10도 정도의 높이이면, d= 10/0.176 = 56킬로미터입니다.

맑은 날에는 휴전선 인근에서 서울 남쪽의 국제선을 볼 수 있는 거리입니다.

반대로, 지상 10km 미터의 상공에서 내려다 보면 어떤 모습일까요?

국제선은 가끔 실사 화면을 보여줄 때도 있고, 보통 지도 상에서 비행기 위치를 보여줍니다.

실제 촬영한 영상이 있습니다.

https://www.youtube.com/watch?v=1hS__Td9SP4

(우주로 보낸 카메라가 찍은 아름다운 영상 Full Version)
는 2023년 8월에 김해 분성 고등학교에서 찍은 영상입니다. 풍선에다가 메단 카메라 영상입니다.

- 경남 상공인데, 멀리 대마도까지 보입니다.

어느 정도의 높이일까요? ( 33 킬로미터 라고 하네요. 비행기 높이의 3배까지 올라갔네요.)

또 다른 영상인
https://www.youtube.com/watch?v=ffF_aOPSr-M&t=142s

를 보면,

영상에 대한 실시간 고도 및 온도 정보가 나옵니다.
14km미터의 고도에서 지구의 둥근형체가 찍힙니다. 온도는 영하 50도쯤이고요.

40분 비행 후, 풍선이 터짐.

세계 국가별 인구 순위 :: 인사이트

천상상달 — Tue, 28 May 2024 12:16:21 +0900

세계 인구는 80억 수준이라고 한다.
인구 1위 국가는 중국에서 인도로 바뀌었다고 한다.(각각 14억 수준)
중국/인도를 합치면 3명 중 한 명이다.(35%)
미국은 뭐라도 등수에 있다. 인구도 3억이네. 경제적 측면에서 자체 수요도 충분하다.
인도네시아가 4위 수준이다. 자원 있겠다. 수요 인구도 충분하고. 더위/섬 때문인가?
파키스탄은 인도와 맞짱 뜨면, 약 5~6배이다.
나이지리아는 아프리카 나라치고는 인구가 짱 많다.
방글라데시는 인구밀도가 높다.
러시아도 탑10에 들어오네요.
일본/멕시코/필리핀/이집트도 1억은 넘어요.
베트남은 1억을 넘보고 있네요. 자체 수요 가능.
대한민국은 30위권이네요. 북한과 합치면 대략 8천만, 20위권이네요.
인구가 줄고 있는 나라 : 중국, 러시아, 일본, 독일, 태국, 이탈리아, 한국, 스페인

자료 출처 :
https://namu.wiki/w/%EA%B5%AD%EA%B0%80%EB%B3%84%20%EC%9D%B8%EA%B5%AC%20%EC%88%9C%EC%9C%84