Maritime 4.0: Innovation Driven by AI, Data, and Cyber Security

Viewing the Market Through Your Own Lens! Viewing Your Market Through Your Own Lens "Sometimes, when I feel disconnected from my work, when things around me don’t go as I expected, or when new opportunities arise, I have a habit of stopping by a bookstore after work and randomly picking up a book to purchase. (Of course, buying a book doesn’t always mean I read it cover to cover. 😅) At some point, I started noticing a pattern—whenever I visited a bookstore, the books that caught my attention were about AI (its influence, transformation, and history), ML (Machine Learning), DL (Deep Learning), Python, and fundamental mathematics . I also found myself drawn to autobiographies of AI pioneers who had made remarkable contributions to the field. To me, this signified that the impact of AI on market trends had become something that professionals could directly feel in their daily work ." "The bus that has passed will not come back." In light of these changes, I started ...

Installing OpenAI Gym on Ubuntu OpenAI Gym is a toolkit for developing and comparing reinforcement learning algorithms. Here’s how you can install OpenAI Gym on Ubuntu . Reference :  https://gym.openai.com/ https://github.com/openai/gym#installing-everything https://gym.openai.com/docs http://www.modulabs.co.kr/RL_library/1705   #모두의 연구소 1) Install Required Packages Before installing OpenAI Gym , you'll need to install some required dependencies. Open a terminal and run the following command: $ sudo apt - get install - y python - numpy python - dev cmake zlib1g - dev libjpeg - dev xvfb libav - tools xorg - dev python - opengl libboost - all - dev libsdl2 - dev swig These packages include necessary libraries for handling things like numpy , CMake , image processing , Xvfb (for virtual displays), and OpenGL . 2) Install OpenAI Gym Clone the OpenAI Gym repository from GitHub: bash 복사 git clone https://github.com/openai/gym.git Navigate to the cloned directory : bash 복사 cd g...

Embracing Change and Challenges in Assigned Tasks! March 2016 – Working as a Researcher at a Shipyard] By the time I had spent five years working on Smart Shipbuilding and Smart Ship projects , news about "AlphaGo vs. Lee Sedol" started flooding in. Perhaps due to my experience working in a shipyard , where the shipbuilding industry is traditionally conservative and ICT adoption is challenging , I had developed a skeptical perspective toward AI. At that time, AI felt like nothing more than a buzzword —a term heavily used in marketing materials by global solution providers , rather than a truly transformative technology. (A highly personal viewpoint, of course.) Despite the overwhelming media coverage at the time, AI was nothing more than a buzzword in annual reports , something I routinely wrote year after year. To me, it was just another trendy term —one of many topics casually discussed among colleagues, mixed in with everyday office gossip. [November 2016 – C...

익숙한 환경인 VS CODE 환경을 활용 해서 AWS 에 연결 하는 방법을 기록해 두고자 합니다. 

Pytorch > Pytorch 입문 > 선형회기분석 PyTorch 의 모든것은 PyTorch Tutorials 에서 확인 할 수 있지만 다른 언어, 다른 환경에서 몰입 하다 보면, " 파이 토치 딥러닝 수행 과정" 이 잘 기억 나지 않을 때가 종종 있습니다.  이에 그 기본 적인 절차와 내용을 기록해 두고자 합니다. [바로가기]  (PyTorch docs) https://pytorch.org/docs/stable/index.html (한국 사용자 모임) https://tutorials.pytorch.kr/ 

  Data structures using Python for Problem solving 나름 S/W 개발 언어를 가리지 않는 편임에도 불구하고 , C 언어에서 시작해서 기존에 주로 사용해 왔던 C#, C++ , MFC, win32API 와 같은 개발 언어를 두고 , Python 으로   주 개발 언어를 전환 하는 과정에서 적지 않은 혼란을 느꼈던 것 같다 .       돌이켜 보면 나를 가장 불편 하게 했던 것은 ML 이나 DL 프로젝트 ( 또는 과제 ) 에 대한 Research 그리고 프로젝트 수행 시 요구되는 알고리즘 구현 과정에서 데이터 정제 또는 분석 및 활용을 목적으로 잘 알려진 numpy, panda, matplotlib ,sklearn , Konlpy 등의 라이브러리를 필수적으로 사용해야만 하는 주변 분위기 (?) 와..,,   이런 잘 만들어진 라이브러리를 사용하는 데에서 오는 알 수 없는 답답함이 있었다 . 지금은 “Python 알고리즘 구현을 위한 '데이터 구조 및 정제' 기술에 대한 경험과 이해 부족 ” 이 불편함의 원인이며 , 이제는 어느 정도 해소된 (?) 문제라 판단되어 도움이 되었던 과정을 기록해 두고자 한다 . 잘 알려진 라이브러리를 사용하지 못하도록 제약을 두고 매주 과제를 수행하도록 하신 성균관대 대학원 “ 자연어 처리 ” OOO 교수님 그리고 서적을 소개해 주신 OOO께도 감사하다는 말씀을 드립니다 .

Pytorch 으로 딥러닝 구현하기   Pytorch 로 Deep learning 을 구현하는 절차 및 방법 그리고 요구되는 Library 에 대하여 정리해 보고자 합니다. Deep learning 을 TensorFlow 가 아닌 Pytorch 로 시작 하고자 하는 분들에게 도움이 되길 바랍니다.