Quarto and LLM
쿼토(Quarto)와 AI의 만남, 글쓰기의 새로운 지평을 열다!
2024년 8월 27일
도구(문서)의 인간
디지털 저작
데이터 과학 과거와 현재
과거
현재
글쓰기 진화
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 |
디지털 글쓰기 - 쿼토
| 기능 | R 마크다운 | 쿼토(Quarto) |
|---|---|---|
| 파일형식 | html_document / pdf_document / word_document | html / pdf / docx |
| 비머(Beamer) | beamer_presentation | beamer |
| 파워포인트(PPT) | powerpoint_presentation | pptx |
| 웹 슬라이드 | xaringan / ioslides / revealjs | revealjs |
| 고급 레이아웃 | tufte / distill | Quarto Article Layout |
| 상호 참조 | html_document2 / pdf_document2 / word_document2 | Quarto Crossrefs |
| 웹사이트/블로그 | blogdown / distill | Quarto Websites / Quarto Blogs |
| 책 | bookdown | Quarto Books |
| 인터랙티브 문서 | Shiny Documents | Quarto Interactive Documents |
| 페이지 HTML | pagedown | 출시 예정 |
| 학술 논문 | rticles | Quarto Journal Articles |
| 대쉬보드 | flexdashboard | Quarto Dashboards |
| 인터랙티브 자습서 | learnr | 계획 없음 |
쿼토 출판
챗GPT 데이터 과학 도서
📘 교보 POD 종이책: https://bit.ly/4cVDxxL
📗 교보 전자책: https://bit.ly/4dccQ8n
🌐 웹사이트: https://bit.ly/4909pOB
💻 소스코드: https://bit.ly/3wXugES (이광춘, 2024b)
📘 교보 POD 종이책: https://bit.ly/4a8v1JS
📗 교보 전자책: https://bit.ly/4auasHU
🌐 웹사이트: https://bit.ly/48V8u1T
💻 소스코드: https://bit.ly/48RqMB9 (이광춘, 2024c)
📘 교보 POD 종이책: https://bit.ly/3wElKuk
📗 교보 전자책: https://bit.ly/3IkWE6f
🌐 웹사이트: https://bit.ly/3P7PVjX
💻 소스코드: https://bit.ly/3InK46m (이광춘, 2024d)
📘 교보 POD 종이책: https://bit.ly/3OJmMeT
📗 교보 전자책: https://bit.ly/48fujZD
🌐 웹사이트: https://bit.ly/48gYn7d
💻 소스코드: https://bit.ly/3wrgeuP (이광춘, 2024a)
📘 교보 POD 종이책: https://bit.ly/434h5y9
📗 교보 전자책: https://bit.ly/KzUdOU
🌐 웹사이트: https://bit.ly/3I4FpWS
💻 소스코드: https://bit.ly/3wrgeuP (이광춘·신종화, 2023)
구글 검색의 종말(?)
오피스 전쟁: 패러다임 충돌
챗GPT 시대 사무실
챗GPT가 이룬 대통합
인터페이스
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.
RStudio → Positron
- 재현성: 다른 사람 저작 소프트웨어를 내가 실행할 수 있나?
- 회복성: 소프트웨어가 망하게 되면 대안은 있는가?
- 참여: 방법론을 결정하는데 참여할 수 있나?
Reproducible: A result is reproducible when the same analysis steps performed on the same dataset consistently produces the same answer.
Replicable: A result is replicable when the same analysis performed on different datasets produces qualitatively similar answers.
Robust: A result is robust when the same dataset is subjected to different analysis workflows to answer the same research question (for example one pipeline written in R and another written in Python) and a qualitatively similar or identical answer is produced. Robust results show that the work is not dependent on the specificities of the programming language chosen to perform the analysis.
Generalisable: Combining replicable and robust findings allow us to form generalisable results. (Community & Scriberia, 2022)
문서 작성 방법
style A fill:#ffffff,stroke:#FFA07A style C fill:#ffffff,stroke:#FFA07A style H fill:#ffffff,stroke:#90cfff
싱글소싱과 변수설정 문서
---
format:
html:
embed-resources: true # self-contained: yes
pdf: default
docx: default
format-links: [pdf, docx]
---HTML 파일을 다른 문서처럼
.html파일 하나로 지정pdf 파일 생성
MS 워드 파일 생성
다운로드 파일 형식 지정
# 0. 환경설정 ---------------------------------------
library(tidyverse)
library(quarto)
# 1. 시도명 ---------------------------------------
provinces <- c("강원도", "경기도", "경상남도", "경상북도", "광주광역시",
"대구광역시", "대전광역시", "부산광역시", "서울특별시",
"세종특별자치시", "울산광역시", "인천광역시", "전라남도",
"전라북도", "제주특별자치도", "충청남도", "충청북도")
# 2. 보고서 만들기 ---------------------------------------
for(province in provinces) {
quarto_render(input = str_glue("{here::here()}/report_template.qmd"),
execute_params = list(province = province),
output_file = str_glue("report_{province}.pdf"))
}
참고문헌
Community, T. T. W., & Scriberia. (2022). Illustrations from The Turing Way: Shared under CC-BY 4.0 for reuse. Zenodo. https://doi.org/10.5281/ZENODO.3332807
Marwick, B., Boettiger, C., & Mullen, L. (2018). Packaging Data Analytical Work Reproducibly Using R (and Friends). The American Statistician, 72(1), 80–88. https://doi.org/10.1080/00031305.2017.1375986
Peng, R. D. (2011). Reproducible Research in Computational Science. Science, 334(6060), 1226–1227. https://doi.org/10.1126/science.1213847
이광춘. (2024a). 챗GPT SQL. 한국 R 사용자회.
이광춘. (2024b). 챗GPT 데이터 과학. 한국 R 사용자회.
이광춘. (2024c). 챗GPT 코딩. 한국 R 사용자회.
이광춘. (2024d). 챗GPT 쿼토. 한국 R 사용자회.
이광춘·신종화. (2023). 챗GPT 유닉스 쉘: 데이터 과학 자동화 도구. 한국 R 사용자회.
