2017/06/15 - [IT/Worldwide IT] - 구글 드라이브의 개선, 백업앤 싱크(Backup and Sync) 출시


지난 달 중순에 이런 글을 올린 적이 있었습니다.

구글 드라이브 개선을 위한 백업앤 싱크가 6월 말 출시된다고 하였죠.


그리고 7월 12일(추정) 출시가 완료되었습니다.

당시 제가 썼던 글에서는 실제로 출시되면 사용해봐야 되겠다고 하였는데, 그런 의미에서 글을 쓰게 되었습니다.


구글 싱크 다운로드는 다음 주소에서 이루어집니다.


http://www.google.com/drive/download


(혹은 구글 드라이브를 들어가신 후 우측 상단에 '다운로드'를 누르면 백업앤 싱크를 받을 수 있습니다.)



다운로드를 받고 실행하면, 어떠한 절차도 없이 바로 설치가 완료됩니다.


참고로 저는 Windows 환경이니 참고 바라겠습니다.



설치된 프로그램은 다음과 같이 나타납니다.


Backup and Sync from Google




이제 실행해봐야 되겠지요.




로그인을 합니다.



지금부터가 중요합니다.


이 부분은 내컴퓨터 → Google Drive 로 동기화할 폴더를 선택하는 부분입니다.


특정 폴더를 선택하면 해당 폴더에 있는 파일은 Google로 자동 백업이 이루어집니다.




이제 다음은 반대입니다.


Google Drive → 내 컴퓨터 로 동기화하는 작업을 곧 하게 됩니다.



아래와 같이 특정 폴더로 구글 드라이브의 내용을 동기화할 폴더를 선택합니다.


원하지 않으면 체크박스를 해제하면 됩니다.




이렇게 모든 설정이 완료되고 Google Drive를 들어가 보겠습니다.




보시다시피, Google Drive 동기화 대상 폴더가 웹 상에서도 나타나게 됩니다.


즉, Google Drive와 PC 간의 상호 동기화를 위한 모든 준비가 완료되었음을 뜻합니다.



막상 실행해 보니, 크게 대단한 기능의 프로그램은 아닙니다.

하지만, Google Drive를 많은 사람들이 사용하고, 특정 PC에서 일일히 업로드/다운로드를 할 필요가 없이 동기화를 원하는 분들이라면

Google Backup and Sync는 분명히 유용한 프로그램이 될 수 있을 것입니다.


이상 Backup and Sync에 대한 간단한 사용기를 마치겠습니다.



추가 궁금점이나 테스트해보고 싶었으면 하는 사항이 있을 경우 알려주시면, 한번 하면서 추가적인 글도 올리도록 하겠습니다.


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鬼風
생각이 깨어있지 않다면 살아갈 이유도 없다

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오늘도 블로터에서 기사를 보다가 매우 좋은 내용인 것 같아서 블로그에 함 기재해봅니다.


기사출처: 블로터 - 세스 고딘이 말하는 ‘똑똑하게 고객을 모으는 방법’



기사 원문은 위 링크 참조하시기 바라고요.

이 블로그에서는 간단 요약 및 제가 느낀 부분을 추가로 써보겠습니다.


본문의 모든 사진은 블로터가 출처입니다.





겨울마다 폭설이 내리는 지역에 살고있습니다.


눈올때마다 눈을 치우고, 눈치우는 것으로 돈을 버는 사람들도 있습니다.


저도 한번 돈을 벌기 위해 삽을 사 보았습니다.





어떻게 하면 일을 구할 수 있을까요?




1. Stand on the corner


눈이 많이 쌓인 집으로 삽을 들고 서 있습니다.

운이 좋으면 집주인이 저한테 눈을 치우라고 하겠죠.

하지만 저같은 사람이 여러명이면 선택될 확률도 줄어들겠죠.




2. Ring the bell


눈이 많이 쌓인 집을 가서 초인종을 누르는겁니다.

"치워주겠다고. 돈벌겠다고."


마케팅의 시작입니다.



3. Go to the night before


일기예보를 보고, 다음날 폭설이 내릴 것으로 전망된다면,

폭설이 내리기 전 집으로 찾아가서 전화번호를 주면서

눈이 쌓이면 전화하라고. 치워주겠다고 합니다.



4. Get Subscriber


눈이 오기 전에. 미리 홍보를 하고 다니면서.

자기한테 미리 구독신청을 하면

눈이 오기 전에 알아서 찾아가는 서비스를 제공하겠다.



그리고 세스고딘은 가장 중요한 것이 무엇인지를 다음과 같이 언급했죠.



당신… 삽질은 잘 하십니까?






기사는 여기까지입니다.


결국 최고의 마케팅은,

기업이나 개인이 제공하는 제품과 서비스 그 자체가 뛰어나야 한다는 것입니다.

즉 품질이 최우선되어야 한다는 뜻이죠.


아무리 열심히 홍보하고 포장하면 무엇합니까.

포장을 깠을 때 실망한다면 결국 고객들은 떠날 수밖에 없을 것이고.

포장을 깠을 때 좋아한다면 결국 고객들은 더욱 이용하게 될 것입니다.



음식점에서는 음식이 맛있는 것이 가장 소중하고,


홈페이지에서는 홈페이지 이용이 편리해야 하는 것이 중요하고,


쇼핑을 하려면 구매 제품의 품질과 가격이 만족스러워야 합니다.





정말 당연한 이야기이자 뻔한 이야기일 수도 있습니다.

하지만 이런 뻔한 것도 지키지도 않는 곳이 상당히 많습니다.


블로그는 과연 어떨까요??



인터넷 검색을 해서 들어가는 블로그들 보면,

맛집이나 여행정보같은 경우는 상당히 유용한 정보가 많이 있습니다.

그런 블로그는 좋은 블로그라고 사람들이 부르고, 즐겨찾기도 하고 자주 들어오기도 합니다.


반대로 어떤 성형외과나 병원광고라던가, 아니면 화제가 되는 이슈몰이 기사에 대한 블로그들 보면,

유용한 내용은 커녕, 뉴스를 통해서 뻔히 알 수 있는 내용이 전부이고 추가적으로 알 수 있는 정보는 거의 없는 블로그가 대부분입니다.

그런 블로그는 현재는 잘 나갈 지 몰라도, 그 인기를 유지하기는 쉽지 않을 것입니다.

(물론 하루에 글을 몇십개씩 쓰면서 회전률을 엄청 빠르게 돌린다면 유지는 되겠지만. 블로그가 나아가야 할 올바른 방향은 아니라 생각합니다.)


제가 블로그에 글을 쓰는것도.

어떨 때는 제 평소의 생각을 쓸 때도 있고.

어떨 때는 다른 기사를 참조하면서 쓸 때도 있지만.


단순히 양산형 블로그라던가. 내용이 없는 블로그라던가. 그런 것은 스스로에게는 용납되지 않는가 봅니다.


결국 블로그를 들어오는 분들에게도 가장 중요한것은 무언가 하나라도 얻어가는 것이 있어야 하는 것이거든요.



그 부분에 초점을 두면서 지금까지 블로그 운영을 해 나가고 있는 것이고, 앞으로도 그리 할 예정입니다.





당연한 내용이지만, 그 속에서 많은 것을 배울 수 있었습니다.


좋은 기사를 공유해서 유익한 정보를 제공해준 블로터에도 다시한번 감사드립니다.






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鬼風
생각이 깨어있지 않다면 살아갈 이유도 없다

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이 글로 바로 넘어오신 분이 계신다면, 바로 앞의 개요 부분을 한번은 참고해주시기 바랍니다.

제가 어떤 배경으로 이런 글을 썼는지를 알 수 있을 것입니다.

 

2016/11/19 - [Onik Lab./General] - 머신러닝 / 빅데이터 연구를 시작하는 방법 - (1) 개요

2016/11/19 - [Onik Lab./General] - 머신러닝 / 빅데이터 연구를 시작하는 방법 - (2) 왜 머신러닝과 빅데이터인가?

 

 

앞의 글을 요약하면 다음과 같습니다.

 

현재 제가 준비하는 부분은 머신러닝을 통해서 AI를 학습 및 연구하는 것입니다.

그리고 빅데이터는 이러한 머신러닝 연구를 위한 또다른 방법이 될 수 있는 것이고요.

 

사실 일개 개인이. 그것도 심지어 백수도 아닌 일반 직장인이, 어디서 그렇게 큰 데이터를 가지고 있고, 대용량 스토리지를 보유하고 있겠습니까. 말이 안되는 일이죠.

심지어 회사의 데이터를 다룰 수 있다고 해도 그것을 제 연구용으로 사용하면 안됩니다. 그것은 명백한 불법이기 때문이죠.

 

그러나 다행스럽게도, 빅데이터까지는 아니더라도 인터넷에는 방대한 자료를 얻을 수 있는 방법이 많이 있으며, 그것도 모두에게 공개된 자료 역시 찾아보면 많습니다. 이러한 자료들이 빅데이터가 될 수 있고 수집 데이터가 될 수 있습니다.

 

 

 

이제 본론 들어갈게요.

 

3. R Programming

 

 

아마도 이러한 의구심은 있을 것입니다.

 

왜 R이냐? 할 것이면 Python을 해야 하는 것 아니냐?

 

네. 물론 할 수 있습니다. 경우에 따라서, 혹은 필요에 따라서는 Python도 제 연구를 위한 프로그래밍 수단이 될 수 있습니다.

그렇기 때문에 나중에 Python도 같이 사용할 수 있습니다.

 

그럼에도 불구하고 R을 선택한 이유는 그냥 단순하게.. 끌려서 하게 된 것입니다.

단순하게 끌려서 하게 되었다. 그것만큼 중요한 이유가 있을까요.

 

다행스럽게도 R Programming을 통해서 구현할 수 있는 것은 매우 많이 있습니다.

비록 최근에 나온 언어는 아니지만서도, CRAN에서 제공하는 수많은 패키지들도 있고.

그것까지는 아니더라도, R 언어 자체가 정말 간단한 문법을 가지고도 통계에 대한 수많은 결과를 표현하고 개발하는 것이 가능합니다.

 

사실 그래요. Python이 만능일 수는 있습니다.

하지만 좀 더 통계와 관련된 부분에 특화된 언어를 하는 것도 괜찮을 것이라고 생각됩니다.

통계하면 SPSS가 가장 먼저 떠오르는 것은 누구나 아는 사실이지만, SPSS는 도구일 뿐이지 언어가 아니라는 것은 알고 계실 것입니다.

 

그런 의미에서 R을 접하게 된 것입니다.

 

실제로, R 관련해서 인터넷, 서적 등등을 보더라도 머신러닝에 사용되는 기초 알고리즘이나 예제 등을 생각하는 것 이상으로 상당수 많이 제공하고 있습니다. 그렇기 때문에 누구나 학습 및 연구하는 데 도움이 될 수 있을 것이라 생각합니다.

 

그 중에서 제가 몇 가지 책을 추천하자면,

 

데이터 분석으로 배우는  알짜 R 테크닉 - 인사이트(원저자 재리드 랜더, 조민구 옮김)

R을 활용한 데이터 시각화 - 인사이트(유충현, 홍성학 지음)

빅데이터(Big Data) 활용서. 1 : R을 이용한 중 고급 데이터 분석의 바이블 - 시대인(김경태, 안정국, 김동현 지음)

빅데이터(Big Data) 활용서. 2 : R을 이용한 중 고급 데이터 분석의 바이블 - 시대인(김경태, 안정국, 김동현 지음)

 

 

뭐 이 정도 있겠습니다.

물론 원서나 외부 인터넷 자료 등등도 많이 있지만, 인터넷 자료같은 경우는 좋은 자료 있으면 별도로 제가 따로 올릴 예정입니다.

글 제목이 '머신러닝 연구를 시작하는 방법'이기 때문에, 말그대로 시작하는 사람들을 위해서 한글로 번역 및 집필된 서적을 우선적으로 보면서 전진해 나가는 것이 순서이지 않을까 생각합니다.

 

 

그렇다면 이 책들은 머신러닝 및 R프로그래밍을 위한 분석이 기초부터 하나씩 잘 나와있을까요.

사실 그렇지는 않습니다. 아무래도 이론서가 아닌 프로그래밍 서적이라는 점에서 프로그래밍 코드 작성 및 함수(Function), 구현(Implementation) 등을 위주로 나타낼 수밖에 없겠죠.

 

당연합니다.

이들 책에서 요구하고자 하는 바는 (책의 내용은 각자 다르지만서도) R 프로그래밍을 어떻게 공부하고, 이를 통해서 어떤 방향으로 응용하면 좋을 지를 알려주고자 하는 것이지, 머신러닝, 빅데이터, 통계공부를 위해서 R프로그래밍을 소개하는 책이 아니거든요.

 

 

그래서 R프로그래밍을 학습하면서도 머신러닝에 대한 연구를 하고 싶은 저같은 사람이 있다면, 위 부분은 반드시 유념해야 합니다.

 

 

출처: Edureka

 

 

 

여태까지 썼던(이 글 뿐 아닌 앞선 글 포함하여) 글을 요약하면 다음과 같습니다.

 

1. AI를 연구하고 싶다.

2. AI 연구를 위해 머신러닝을 학습 및 연구하고 싶다.

3. 머신러닝의 데이터 관리를 위해 빅데이터를 연구하고 싶다.

4. 머신러닝의 프로그램 개발을 위해 R 언어를 사용하고 싶다.

 

 

자 그러면 이를 바탕으로 어떤 방법으로 연구해 나가야 할 것인지.

다음 편에 이어서 작성하겠습니다.

 


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鬼風
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먼저 참고로 말씀드리자면,

이 글을 작성한 본인은 빅데이터 또는 머신러닝 전문가는 커녕 거의 Beginner 정도의 지식 수준밖에 되지는 않습니다.

 

하지만 제가 해당 분야에 대해서 어떤 식으로 연구를 해야 하는가를 거의 10일을 고민을 하고 관련된 자료도 많이 찾아보았으며. 여러 다양한 문헌 및 방법 등도 세부적으로 보면서 고민을 하여 쓰게 되었습니다.

 

그러니 전문가들이 이 글을 본다면 뭔가 지식도 없으면서 아는 척을 하는 것인가 생각할 수도 있을 것이고, 혹은 아직도 모르는게 많이 있구나 그렇게 느낄 수도 있을 것입니다.

 

다만 제가 그럼에도 불구하고 연구방법에 대해서 구지 글을 올리고자 하는 이유는

 

제가 이제 막 새로운 분야에 대한 연구 및 학습을 시작하면서 학습 방향을 잡기 위해서 수없는 고민을 한 결과를 이 게시물을 통해서 정리를 하고자 함이 그 첫번째 목적이요, 

 

저와 같은 고민을 하고 계신 몇몇 분들에게 아주 조금의 도움이라도 될 수 있을 것 같은 기대감이 두번째 목적이요,

 

제가 생각하는 방향을 저보다 잘 알고 계시는 많은 분들이 보면서 좀 더 올바른 방향으로의 피드백을 구하고자 함이 세번째 목적입니다.

 

 

그래서 써 보는 겁니다.

 

 

 

빅데이터 / 머신러닝 연구방법 역시 시리즈물로 연재할 예정입니다.

현재 연재 중인 Fitbit Charge 2와는 달리, 미리 구체적인 순서부터 정해놓고 쓸 예정이고요.

그 순서는 아래와 같이 구성하겠습니다.

 

 

1. 개요

 

2. 왜 빅데이터와 머신러닝인가?

 

3. R Programming

 

4. 연구 및 학습 Process

 

 

이렇게 한번 구성해 보겠습니다.

 


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鬼風
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