황은경(violet.blue) / kakao corp.(OSA)
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오픈소스를 사용하면서 오픈소스 라이선스 의무사항을 지키고 있나요?
오픈소스를 준비하면서 (여러분의 프로젝트를 Github으로 오픈하기 위해) 어떤 오픈소스 라이선스로 배포해야 할지 알고 있나요?
오픈소스를 사용한다면 오픈소스 라이선스 의무사항을 준수하고,
오픈소스로 공개한다면 여러분의 코드를 보호하고 올바르게 사용되도록 하기 위해서 오픈소스 라이선스에 대한 이해가 필요합니다.
이 세션에서는 Apache, MIT, GPL 등의 오픈소스 라이선스 의무사항을 살펴보고, 오픈소스 분쟁사례를 통해 관련 리스크를 파악합니다. 더불어, 코드 공개 및 배포를 위한 오픈소스 라이선스의 양립성 및 주의사항을 확인하고, 카카오의 오픈소스 Guidance에 대해 소개합니다.
황은경(violet.blue) / kakao corp.(OSA)
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오픈소스를 사용하면서 오픈소스 라이선스 의무사항을 지키고 있나요?
오픈소스를 준비하면서 (여러분의 프로젝트를 Github으로 오픈하기 위해) 어떤 오픈소스 라이선스로 배포해야 할지 알고 있나요?
오픈소스를 사용한다면 오픈소스 라이선스 의무사항을 준수하고,
오픈소스로 공개한다면 여러분의 코드를 보호하고 올바르게 사용되도록 하기 위해서 오픈소스 라이선스에 대한 이해가 필요합니다.
이 세션에서는 Apache, MIT, GPL 등의 오픈소스 라이선스 의무사항을 살펴보고, 오픈소스 분쟁사례를 통해 관련 리스크를 파악합니다. 더불어, 코드 공개 및 배포를 위한 오픈소스 라이선스의 양립성 및 주의사항을 확인하고, 카카오의 오픈소스 Guidance에 대해 소개합니다.
source : http://www.opennaru.com/cloud/opensource-software/
소프트웨어는 다양한 언어를 사용하여 소스 코드 형태로 작성합니다. 오픈소스 소프트웨어는 그 소스 코드를 무상으로 공개하여 많은 개발자들이 함께 개선하고 제한 없이 이용하고 재배포할 수 있는 소프트웨어입니다.
즉 오픈 소스는 소스 코드 (프로그램 언어로 기술된 문자열)을 무료로 공개해 누구나 자유롭게 개선하고 재배포 할 수 있는 소프트웨어입니다.
우리는 게임, 그래픽 작업, 문서 작성등 많은 부분야에서 컴퓨터에 설치된 상용 소프트웨어를 사용합니다. 대부분의 소프트웨어들은 소스 코드를 공개않는 독점소스 소프트웨어 입니다.
소프트웨어를 개발하기위한 비용이나 버전 업, 버그 수정, 유지 보수 등에 많은 비용이 발생하고, 그 비용 회수와 이익을 위해 라이센스를 판매 합니다. 따라서 많은 소프트웨어 벤더들은 유사한 제품을 판매하거나 자사의 기술을 복제하는 것을 피하기 위해 소스 코드를 공개하지 않습니다.
오픈 소스 소프트웨어라는 것은 인터넷 등의 수단을 사용하여 소스 코드를 공개하고 전 세계의 사람과 기술을 공유함으로써 보다 뛰어난 소프트웨를 더 빠른 속도로 개발할 수 있다는 생각으로 커뮤니티를 통해 운영합니다.
한국공간정보학회 2013년 1월 25일 공간정보포럼 발표 자료.
오픈 소스와 독점 소프트웨어라는 이분법적 사고를 넘어서, 이 둘을 어떻게 전략적으로 잘 활용할 것인지에 대한 내용을 담고 있습니다.
그리고 이런 배경 속에서 한국의 GIS 회사가 어떤 독점 소프트웨어를 만드는 게 현재와 같이 빠른 시장 변화 속에서 살아남을 수 있는지에 대해서도 언급하였습니다.
<p>[데브멘토 동영상] 허광남 모비젠 TI연구소 MA연구팀</p><p>공개SW와 오픈소스, 잘 나가는 오픈SW 제품의 성공요인</p><p>2010 공개SW 개발자대회 1차 기술세미나</p><p>주최: 지식경제부</p><p>주관: 정보통신산업진흥원, 한국공개SW협회</p>
<p><font>공개SW 왜 도입을 안하는가, 불만은 무엇인가?</font></p><div><font>[데브멘토 동영상]</font><font>양재영 LG CNS 부장</font></div><div> </div><div><font>Free Software 개념은 1984년, Open Source Software 개념은 1998년 등장</font></div><div><font>정의: 소스코드를 공개한 상태로 실행프로그램을 제공하는 소프트웨어로 소스코드를 누구나 자유롭게 사용, 개작, 재배포할 수 있도록 허용한 소프트웨어</font></div><div><font>개발방법론</font></div>
source : http://www.opennaru.com/cloud/opensource-software/
소프트웨어는 다양한 언어를 사용하여 소스 코드 형태로 작성합니다. 오픈소스 소프트웨어는 그 소스 코드를 무상으로 공개하여 많은 개발자들이 함께 개선하고 제한 없이 이용하고 재배포할 수 있는 소프트웨어입니다.
즉 오픈 소스는 소스 코드 (프로그램 언어로 기술된 문자열)을 무료로 공개해 누구나 자유롭게 개선하고 재배포 할 수 있는 소프트웨어입니다.
우리는 게임, 그래픽 작업, 문서 작성등 많은 부분야에서 컴퓨터에 설치된 상용 소프트웨어를 사용합니다. 대부분의 소프트웨어들은 소스 코드를 공개않는 독점소스 소프트웨어 입니다.
소프트웨어를 개발하기위한 비용이나 버전 업, 버그 수정, 유지 보수 등에 많은 비용이 발생하고, 그 비용 회수와 이익을 위해 라이센스를 판매 합니다. 따라서 많은 소프트웨어 벤더들은 유사한 제품을 판매하거나 자사의 기술을 복제하는 것을 피하기 위해 소스 코드를 공개하지 않습니다.
오픈 소스 소프트웨어라는 것은 인터넷 등의 수단을 사용하여 소스 코드를 공개하고 전 세계의 사람과 기술을 공유함으로써 보다 뛰어난 소프트웨를 더 빠른 속도로 개발할 수 있다는 생각으로 커뮤니티를 통해 운영합니다.
한국공간정보학회 2013년 1월 25일 공간정보포럼 발표 자료.
오픈 소스와 독점 소프트웨어라는 이분법적 사고를 넘어서, 이 둘을 어떻게 전략적으로 잘 활용할 것인지에 대한 내용을 담고 있습니다.
그리고 이런 배경 속에서 한국의 GIS 회사가 어떤 독점 소프트웨어를 만드는 게 현재와 같이 빠른 시장 변화 속에서 살아남을 수 있는지에 대해서도 언급하였습니다.
<p>[데브멘토 동영상] 허광남 모비젠 TI연구소 MA연구팀</p><p>공개SW와 오픈소스, 잘 나가는 오픈SW 제품의 성공요인</p><p>2010 공개SW 개발자대회 1차 기술세미나</p><p>주최: 지식경제부</p><p>주관: 정보통신산업진흥원, 한국공개SW협회</p>
<p><font>공개SW 왜 도입을 안하는가, 불만은 무엇인가?</font></p><div><font>[데브멘토 동영상]</font><font>양재영 LG CNS 부장</font></div><div> </div><div><font>Free Software 개념은 1984년, Open Source Software 개념은 1998년 등장</font></div><div><font>정의: 소스코드를 공개한 상태로 실행프로그램을 제공하는 소프트웨어로 소스코드를 누구나 자유롭게 사용, 개작, 재배포할 수 있도록 허용한 소프트웨어</font></div><div><font>개발방법론</font></div>
The document discusses various machine learning clustering algorithms like K-means clustering, DBSCAN, and EM clustering. It also discusses neural network architectures like LSTM, bi-LSTM, and convolutional neural networks. Finally, it presents results from evaluating different chatbot models on various metrics like validation score.
The document discusses challenges with using reinforcement learning for robotics. While simulations allow fast training of agents, there is often a "reality gap" when transferring learning to real robots. Other approaches like imitation learning and self-supervised learning can be safer alternatives that don't require trial-and-error. To better apply reinforcement learning, robots may need model-based approaches that learn forward models of the world, as well as techniques like active localization that allow robots to gather targeted information through interactive perception. Closing the reality gap will require finding ways to better match simulations to reality or allow robots to learn from real-world experiences.
[243] Deep Learning to help student’s Deep LearningNAVER D2
This document describes research on using deep learning to predict student performance in massive open online courses (MOOCs). It introduces GritNet, a model that takes raw student activity data as input and predicts outcomes like course graduation without feature engineering. GritNet outperforms baselines by more than 5% in predicting graduation. The document also describes how GritNet can be adapted in an unsupervised way to new courses using pseudo-labels, improving predictions in the first few weeks. Overall, GritNet is presented as the state-of-the-art for student prediction and can be transferred across courses without labels.
[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applicationsNAVER D2
This document provides a summary of new datasets and papers related to computer vision tasks including object detection, image matting, person pose estimation, pedestrian detection, and person instance segmentation. A total of 8 papers and their associated datasets are listed with brief descriptions of the core contributions or techniques developed in each.
[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지NAVER D2
This document presents a formula for calculating the loss function J(θ) in machine learning models. The formula averages the negative log likelihood of the predicted probabilities being correct over all samples S, and includes a regularization term λ that penalizes predicted embeddings being dissimilar from actual embeddings. It also defines the cosine similarity term used in the regularization.
[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기NAVER D2
The document discusses running a TensorFlow Serving (TFS) container using Docker. It shows commands to:
1. Pull the TFS Docker image from a repository
2. Define a script to configure and run the TFS container, specifying the model path, name, and port mapping
3. Run the script to start the TFS container exposing port 13377
The document discusses linear algebra concepts including:
- Representing a system of linear equations as a matrix equation Ax = b where A is a coefficient matrix, x is a vector of unknowns, and b is a vector of constants.
- Solving for the vector x that satisfies the matrix equation using linear algebra techniques such as row reduction.
- Examples of matrix equations and their component vectors are shown.
This document describes the steps to convert a TensorFlow model to a TensorRT engine for inference. It includes steps to parse the model, optimize it, generate a runtime engine, serialize and deserialize the engine, as well as perform inference using the engine. It also provides code snippets for a PReLU plugin implementation in C++.
The document discusses machine reading comprehension (MRC) techniques for question answering (QA) systems, comparing search-based and natural language processing (NLP)-based approaches. It covers key milestones in the development of extractive QA models using NLP, from early sentence-level models to current state-of-the-art techniques like cross-attention, self-attention, and transfer learning. It notes the speed and scalability benefits of combining search and reading methods for QA.
13. 정해진 라이선스 외에 저작권자가 직접 만들어도 괜찮아요!
오픈소스 SW를 배포할 때
The Grinder
14. • 직접 제작한 코드가 아닌 외부코드 사용시 라이선스 문제가 없는 코드
여야 하며 사용내역을 명시해야 합니다.
• 지적재산권을 침해하거나 기밀정보가 포함된 작품은 제출할 수 없습
니다.
• 저작권은 개발자들에게 있고, 출품된 작품은 소스코드를 오픈소스SW
로 공개하여야 합니다.
• 예선 결과 제출 시 소스코드를 공개해야 합니다. 단, 라이선스는 개발
자들이 결정합니다.