graph TB
A[Greg Wilson] --> B[소프트웨어 카펜트리]
B --> C["공동 저작"]
C --> D["콘텐츠, 디자인, 교수방법, 경험, 네트워크"]
D --> E["챗GPT(AI)"]
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챗GPT 데이터 사이언스
전기차 충전소
2023년 10월 27일
강사 & 강의 개요
AI 아바타
주요경력 및 학력
(현) 공익법인 한국 R 사용자회: 기술 이사
(현) 국가교육위원회 전문위원: 과학/기술 분과
(현) 건국대학교 챗GPT 데이터 사이언스 과정: 외래교수
(현) 경기도 빅데이터 위원회 자문위원
(전) TCS: GS 칼텍스 디지털 아카데미 강사
(전) 연세대학교 데이터 사이언스: 겸임교수
(전) 삼정 KPMG: Lighthouse AI 기술총괄
(전) 웹젠: 데이터 과학자 TD
(전) 현대모비스: 차량용 반도체 개발구매
(전) 현대자동차: VAATZ / FTA
KAIST, CMU, 연세대 응용통계 및 컴퓨터 과학 전공
RStudio Instructor - Tidyverse
강의상세
- 날짜 : 2023. 10. 27.(금) 10:30~12:00
- 장소 : 나이스디앤알
- 대상 : 임직원
- 내용
- 챗GPT 유닉스 쉘 도서출판
- 생성형 AI 데이터 사이언스
- 사무환경과 오피스 전쟁
- 오픈 소스 소프트웨어 생태계
- 전기차 충전소
- 지도 시각화
챗GPT 유닉스 쉘 집필과정
교보문고
-1.jpg)
작업흐름
챗GPT 도서 제작
포스터 제작
API 프로그래밍
웹사이트를 읽고 다음 지령을 준비해 https://apis.map.kakao.com/web/documentation/
Kakao 지도 API 문서는 다양한 지도 관련 기능을 제공한다. 이 문서는 지도 객체 생성, 이벤트, 메서드 등에 대한 상세한 정보를 담고 있다. 아래는 주요 내용의 요약이다.
### 지도 객체 생성
- `kakao.maps.Map(container, options)`: 지도를 생성한다.
- `container`: 지도가 표시될 HTML element
- `options`: 중심 좌표, 확대 수준, 지도 종류 등을 설정할 수 있다.
### 주요 메서드
- `setCenter(latlng)`: 지도의 중심 좌표를 설정한다.
- `getCenter()`: 지도의 중심 좌표를 반환한다.
- `setLevel(level, options)`: 지도의 확대 수준을 설정한다.
- `getLevel()`: 지도의 확대 수준을 반환한다.
- `setMapTypeId(mapTypeId)`: 지도의 타입을 설정한다.
- `getMapTypeId()`: 지도의 타입을 반환한다.
### 이벤트
- `center_changed`: 중심 좌표가 변경되면 발생한다.
- `zoom_start`: 확대 수준이 변경되기 직전에 발생한다.
- `zoom_changed`: 확대 수준이 변경되면 발생한다.
- `click`: 지도를 클릭하면 발생한다.
- `dblclick`: 지도를 더블클릭하면 발생한다.
이 외에도 다양한 메서드와 이벤트가 있어, 개발자가 원하는 기능을 쉽게 구현할 수 있다.주소를 넘기면 위경도 좌표를 반환하는 R 코드를 작성해줘.
R에서 주소를 위경도 좌표로 변환하기 위해 httr 패키지를 사용하여 Kakao API를 호출한 예시 코드이다.
# 필요한 패키지를 설치하고 불러온다
install.packages("httr")
install.packages("jsonlite")
library(httr)
library(jsonlite)
# 주소를 위경도로 변환하는 함수를 정의한다
get_latlng <- function(address) {
# Kakao API 키를 설정한다 (본인의 API 키로 교체해야 한다)
api_key <- "YOUR_KAKAO_API_KEY"
# API URL과 파라미터를 설정한다
url <- "https://dapi.kakao.com/v2/local/search/address.json"
params <- list(query = address)
headers <- add_headers("Authorization" = paste("KakaoAK", api_key))
# API를 호출한다
response <- GET(url, query = params, headers)
# 응답을 확인하고 JSON을 파싱한다
if (status_code(response) == 200) {
content <- content(response, "text", encoding = "UTF-8")
json_data <- fromJSON(content)
# 위경도를 추출한다
if (json_data$meta$total_count > 0) {
lat <- json_data$documents[[1]]$y
lng <- json_data$documents[[1]]$x
return(list(lat = lat, lng = lng))
} else {
return(NULL)
}
} else {
stop("API request failed")
}
}
# 함수를 테스트한다
address <- "서울특별시 강남구 테헤란로 212"
result <- get_latlng(address)
print(paste("Latitude:", result$lat, "Longitude:", result$lng))library(httr)
library(jsonlite)
# 주소를 위경도로 변환하는 함수를 정의한다
get_latlng <- function(address) {
# Kakao API 키를 설정한다 (본인의 API 키로 교체해야 한다)
api_key <- Sys.getenv("KAKAO_MAP_API_KEY")
# API URL과 파라미터를 설정한다
url <- "https://dapi.kakao.com/v2/local/search/address.json"
params <- list(query = address)
headers <- add_headers("Authorization" = paste("KakaoAK", api_key))
# API를 호출한다
response <- GET(url, query = params, headers)
# 응답을 확인하고 JSON을 파싱한다
if (status_code(response) == 200) {
content <- content(response, "text", encoding = "UTF-8")
json_data <- fromJSON(content)
# 위경도를 추출한다
if (json_data$meta$total_count > 0) {
lat <- json_data$documents[[1]]$y
lng <- json_data$documents[[1]]$x
return(list(lat = lat, lng = lng))
} else {
return(NULL)
}
} else {
stop("API request failed")
}
}
# 가톨릭관동대학교 주소
address <- "강원도 강릉시 범일로579번길 24"
result <- get_latlng(address)
print(paste("Latitude:", result$lat, "Longitude:", result$lng))
수능문제 풀이
2023학년도 대학수학능력시험 수학영역 문제를 풀어보자.
\(\left(\frac{4}{2^{\sqrt{2}}}\right)^{2+\sqrt{2}}\) 값은?
식 \[ \left(\frac{4}{2^{\sqrt{2}}}\right)^{2+\sqrt{2}} \] 의 값은 \(4\)입니다.
정확한 형태로는 \(2^{(2 - \sqrt{2}) (2 + \sqrt{2})}\)로 표현됩니다.
자세한 정보는 Wolfram|Alpha 웹사이트에서 확인할 수 있다.
과정도 설명해줘.
물론이다. 주어진 식은 \[ \left(\frac{4}{2^{\sqrt{2}}}\right)^{2+\sqrt{2}} \]이다. 이 식을 단계별로 분해해보자.
- 단계 1: 분모를 간단하게 만들기
먼저, 분모인 \(2^{\sqrt{2}}\)를 간단하게 만들기 위해 분자와 분모에 \(2^{\sqrt{2}}\)를 곱한다. 이렇게 하면:
\[ \left(\frac{4 \times 2^{\sqrt{2}}}{2^{\sqrt{2}} \times 2^{\sqrt{2}}}\right)^{2+\sqrt{2}} \]
- 단계 2: 분모를 합치기
이제 분모의 \(2^{\sqrt{2}} \times 2^{\sqrt{2}}\)를 합쳐 \(2^{2\sqrt{2}}\)로 만든다.
\[ \left(\frac{4 \times 2^{\sqrt{2}}}{2^{2\sqrt{2}}}\right)^{2+\sqrt{2}} \]
- 단계 3: 분자를 합치기
분자의 \(4 \times 2^{\sqrt{2}}\)를 합쳐 \(2^2 \times 2^{\sqrt{2}} = 2^{2+\sqrt{2}}\)로 만든다.
\[ \left(\frac{2^{2+\sqrt{2}}}{2^{2\sqrt{2}}}\right)^{2+\sqrt{2}} \]
- 단계 4: 지수 법칙 적용
지수 법칙에 따라 분자와 분모의 지수를 빼준다.
\[ \left(2^{(2+\sqrt{2}) - 2\sqrt{2}}\right)^{2+\sqrt{2}} = \left(2^{(2 - \sqrt{2})(2 + \sqrt{2})}\right)^{2+\sqrt{2}} \]
- 단계 5: 최종 계산
마지막으로, \((2 - \sqrt{2})(2 + \sqrt{2})\)를 계산하면 \(4 - 2 = 2\)가 된다. 따라서 최종 결과는 \(2^2 = 4\)이다.
이렇게 해서 \[ \left(\frac{4}{2^{\sqrt{2}}}\right)^{2+\sqrt{2}} = 4 \]임을 확인할 수 있다.
OpenAI Advanced Data Analysis
Open AI Code Interpreter → Advanced Data Analysis
RStudio Copilot
Tools -> Global Options -> Copilot -> Enable Github Copilot
웹앱(Shiny App) 개발 사례
광명시 보좌관
구글 검색의 종말(?)
글쓰기 역사
오피스 전쟁: 패러다임 충돌
챗GPT 시대 사무실
챗GPT가 이룬 대통합
인터페이스 (Interface)
flowchart TB
subgraph A["사용자 인터페이스"]
direction LR
CLI["CLI<br>Command Line Interface<br> 1950~"] --> GUI["GUI <br> Graphic User Inferface<br> 1970~"]
GUI --> WI["Web Interface <br> 1994~"]
WI --> MI["Mobile Interface <br> 2007~"]
MI --> NUI["LUI <br> Language User Interface <br> 2023~"]
end
class A nodeStyle
classDef nodeStyle fill:#fcfbfa,stroke:#000000,stroke-width:0.7px,font-weight:bold,font-size:14px;
챗GPT NUI
- 챗GPT (ChatGPT)
- OpenAI Playground
- GitHub Copilot
Command Palette 역사
- 60년대로 거슬러 올라가는 명령 팔레트는 최근 기술 업계에서 다시 인기를 얻고 있으며 사용자 중심 소프트웨어의 필수적인 부분으로 간주됨.
- CLI는 개인용 컴퓨터가 대중화되기 전 초기 컴퓨팅을 지배했으며 사용자가 시스템을 작동하기 위해 특정 명령을 알아야 했다. 1984년 Apple의 매킨토시와 함께 도입된 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)는 중요한 혁신으로 여겨졌지만, 소프트웨어의 복잡성이 증가함에 따라 GUI만으로는 탐색하기가 점점 더 어려워졌다.
- 사용자가 항목 이름의 짧은 약어입력하여 앱과 파일을 검색할 수 있는 런처가 점점 더 보편화 되었다. 예를 들어 2001년에 출시된 Mac OS X용 LaunchBar, Quicksilver, 2005년에 출시된 Apple의 시스템 전체 Spotlight가 있다. 검색과 CLI의 결합은 Command Palette의 탄생으로 이어졌다.
- 오늘날 우리가 알고 있는 현대식 명령 팔레트는 2011년 Sublime Text 2 베타 Joe Skinner가 처음 소개. 명령줄 사용에 익숙한 프로그래머들이 단축키를 모두 외울 필요 없이 더 빠르게 작업할 수 있어 중요한 발전이 됨.
도구(문서)의 인간
데이터 사이언스 글쓰기
데이터 과학 과거와 현재
과거
현재
글쓰기 진화
package1[패키지] –> product1[“제품(S/W)”] –> distribute1[배포] –> service1[“서비스
(앱)”] –>
package2[패키지] –> product2[“제품(문서)”] –> distribute2[배포] –> service2[“서비스
(출판)”] –>
데이터 과학 → 디지털 글쓰기
| 연도 | 도구 | 개발자 |
|---|---|---|
| 1978 | TeX | Donald Knuth |
| 1984 | Literate Programming | Donald Knuth |
| 1988 | Mathematica Notebooks | Stephen Wolfram |
| 2001 | IPython | Fernando Perez |
| 2003 | Emacs org-mode | Carsten Dominik |
| 2004 | Markdown | John Gruber |
| 2005 | Sage Notebook | William Stein |
| 2006 | Pandoc | John MacFarlane |
| 2009 | GitHub Flavored Markdown | Tom Preston-Werner |
| 2011 | iPython Notebook | Fernando Perez |
| 2012 | knitr | Yihui Xie |
| 2014 | Project Jupyter | Fernando Perez |
| 2020 | Quarto | J.J. Allaire |
