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	<title>ZeroWiki - User contributions [en]</title>
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		<title>데블스캠프2016/다섯째날</title>
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		<updated>2016-06-27T17:39:28Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;1.233.60.61: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;= 참가자 =&lt;br /&gt;
* 비졸업생 : [[유재범]], [[박인서]], [[김한성]], [[권준혁]], [[조영준]], [[정진경]], [[이승현]]&lt;br /&gt;
* 졸업생 : [[김태진]], [[송지원]], [[이승한]], [[정종록]], [[서민관]], 서영주, [[변형진]], [[김수경]], [[권순의]], [[강성현]], [[김준석]] 추가바람&lt;br /&gt;
= Web is 뭔들 - 플랫폼의 역습/김한성 =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= 고오급 러어닝/변형진 =&lt;br /&gt;
* 전에 ZP에서 딥러닝 관련 세션을 하셨을 때 못 들었었는데 이번에 들을 수 있어서 좋았습니다. RNN에서의 vanishing gradient 문제를 끈을 들고 흔든다고 하신 얘기는 꽤 괜찮은 비유였던 것 같습니다. 다음에 RL 강의도 하신다면 좀 더 좋을 것 같습니다 -_- - [[서민관]]&lt;br /&gt;
* AI쪽이 대세인건 알고 있지만 강의나 뭘 찾아서 들었던 적은 없어서 딥러닝이나 뉴럴 네트워크의 개념적인 부분은 잘 몰랐는데 개념적인 부분부터 적용 사례까지 다양하게 그리고 알기 쉽게 설명해주셔서 좋았습니다. 그리고 다들 딥러닝 딥러닝 해서 딥러닝이면 뭐든지 다 되는줄 알았는데 딥러닝을 적용하기 위한 조건들에 맞지 않으면 성능이 좋지만은 않다는 얘기는 좀 의외였습니다. - 서영주&lt;br /&gt;
= 기타 =&lt;br /&gt;
&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>1.233.60.61</name></author>
	</entry>
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		<title>데블스캠프2016/넷째날</title>
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		<updated>2016-06-27T17:33:25Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;1.233.60.61: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;= 참가자 =&lt;br /&gt;
* 비졸업생 : [[권준혁]], [[유재범]], [[박인서]], [[장용운]], [[조영준]], [[이민규]], [[성훈]], [[15이원준]], [[원준연]], [[강성호]], [[김민재]], [[이민석]], [[조영준]], [[김희성]], [[김한성]], [[장혁재]], [[안지수]], [[정성우]]&lt;br /&gt;
* 졸업생 : [[정의정]], [[서민관]], [[서영주]], [[권영기]], [[김태진]], [[서지혜]], [[강성현]], [[정종록]]&lt;br /&gt;
= 트위터 봇 만들기/권준혁 =&lt;br /&gt;
* ZeroPage 트위터 봇을 만들어 보는 것은 어떨지 생각해본다. - [[박인서]]&lt;br /&gt;
** eroPage KeroPage HelloPage - [[권준혁]]&lt;br /&gt;
** [[Kero]]Page? - [[박인서]]&lt;br /&gt;
* 프로그램 돌아가는거 직접 보여줬으면 좋았을걸,,, 그리고 멘션하고 타임라인 긁어오기까지는 해보고 싶었슴다 ㅠ 아 그리고 피피티 아래 부분 안보임. 만들 때 참고해야 될듯 - [[권준혁]]&lt;br /&gt;
* 개인적으로 트위터 API를 좀 만져볼 일들이 있어서 어떤 내용인지 알기 쉬웠습니다. 하지만 API가 뭔지 모르거나 인증(OAuth)에 대해 지식이 없거나 하는 분들은 조금 설명이 부족함을 느낄 수 있었을 것 같습니다. 그리고 개인적인 바람이지만 2시간으로 해서 실제 봇으로 트윗을 쓰는 실습도 해봤으면 훨씬 좋았을 것 같습니다. 좀 더 재미있을 수 있었는데 약간 아쉬움이 남네요 - [[서민관]]&lt;br /&gt;
* 실습 세션을 기대하고 있었는데 ppt로 소개 및 설명만 해서 좀 아쉬웠습니다. 보니까 트위터 봇 만들기 프로젝트를 계속 하려는 것 같은데 잘 된다면 실제 실습까지 포함해서 다음 데블스에서 다시 해보는 것도 괜찮지 않을까 싶습니다. 아 그리고 저도 윳키 좋아합니다. - 서영주&lt;br /&gt;
= 라즈베리 파이로 NEON 프로그래밍 하기/정의정 =&lt;br /&gt;
* SIMD를 처음 코딩해봐서 재밌었습니다.&lt;br /&gt;
* 여전히 신기한 걸 들고오셨는데 세팅 문제로 시간이 많이 들어서 좀 아쉬웠던 것 같습니다. 개인적으로 당장 크게 쓸 일은 없을 것 같지만-_-... - [[서민관]]&lt;br /&gt;
* 코드를 하드웨어에 맞게 최적화 한다는 것이 어떤 것인지 알 수 있었습니다. 그리고 최적화에 따라 성능 차이가 제법 난다는 것도 실제로 보여주셔서 조금 더 와닿는 부분이 있었던 것 같습니다. 부디 저는 그렇게까지 해야 하는 환경을 만나지 않기를 바랍니다. - 서영주&lt;br /&gt;
= 라이브를 지탱하는 기술/강덕원(넥슨) =&lt;br /&gt;
* 라이브라는 것을 잘 모르고 있었는데 알게 되었다. ~~게임을 안하기 때문에~~ 게임 프로그래밍 쪽은 관심이 없었는데 게임 프로그래밍도 어느 정도 관심을 가지는 계기가 될 듯 하다. - [[박인서]]&lt;br /&gt;
* 현업 이야기를 재미있게 들었습니다. 프로그래밍을 한다고 하면 단순히 클라이언트의 게임 플레이를 담당하거나, 그래픽 프로그래밍을 전담하거나, 서버 프로그래밍을 하는 등 특정 부분만 하는 것을 생각했는데 경력이 쌓이면 라이브 서비스에 해당하는 온갖 것들을 책임지는 것을 보니 스페셜리스트보다는 제너럴리스트라는 느낌이 들었습니다.&lt;br /&gt;
* 개인적으로는 기술 얘기는 그럭저럭 신기하게 들었지만 그것보다는 후반의 QA가 훨씬 인상에 남았습니다. 음... 그래도 아는 거랑 실행하는 거랑은 다르네요. 힘들군요. - [[서민관]]&lt;br /&gt;
* 덕분에 학원 친구들 신경안쓰고 제 갈길 마음놓고 갈 수 있게 되었습니다. 저도 QA가 인상 깊었습니다. 좋은 강의 감사합니다. - [[권준혁]]&lt;br /&gt;
* 마을에서 사람들이 하는 대화를 분석해서 게임의 문제점을 찾는다는 등 일반적인 게임 관련 개발에서는 생각지도 못한 부분도 게임 개발에 들어간다는 것을 배웠습니다. 막연한 이미지로 어떤 대상에 대해 생각하는 것은 실제와는 다른 편견을 가지게 하는가 싶었습니다. - 서영주&lt;br /&gt;
= Go and CSP/서지혜 =&lt;br /&gt;
* Concurrency와 Parallelism에 대해 좀 더 명확하게 알게 된 세션이었습니다. go의 goroutine에 대해서도 좀 제대로 알게 된 것 같습니다. 기본적으로는 Scala의 Actor 모델과 비슷하지 싶습니다. 어쨌든 직접 공유 변수들을 수정하면서 concurrency를 다루는 게 아니라 훨씬 안전하고 꼬일 가능성이 적어서 무척 마음에 듭니다. 다른 go 언어의 특성(naming convention에 기반한 private, public 제한 등)들은 꽤 마음에 안 들지만 -_- - [[서민관]]&lt;br /&gt;
** 원래 발표자료 만들때는 scala의 동시성도 다뤄야지 했는데 시간부족으로 불가능했네요. 미리 준비를 했어야하는데 내 scala 스킬이 발표자료를 커버할 정도가 되질 못했음... - [[서지혜]]&lt;br /&gt;
* 여담이지만 goroutine이 얼마나 괜찮은지는 실제 low level에서 concurrency 제어를 해 본 사람은 아실 거라고 느낍니다. 아마 3학년 1학기인가 2학기인가의 OS 실습을 하고 나서 직접 mutex나 semaphore 제어를 하는 것과 goroutine을 비교해본다면 훨씬 더 재미가 있을 것으로 보입니다. - [[서민관]]&lt;br /&gt;
* CSP 얘기를 하면서 동시성의 개념에 대해서 조금 더 생각해볼 수 있었습니다. 이 내용을 잊어버리지 않고 기억할 수 있었으면 좋겠지만 아무래도 어려울 것 같습니다 -_-;; - 서영주&lt;br /&gt;
= 자비스, 내 방정식을 풀어줘 : 본격 SMT Solver 활용기/김태진 =&lt;br /&gt;
* 선물 받아서 조았다 - [[서지혜]]&lt;br /&gt;
* 흥미롭게 들었습니다. 단순히 각 변수의 정의역 안에서 랜덤으로 전수 검사를 하는 것인지 수학적으로 분석해서 답을 찾는 건지 그 원리가 궁금하네요.&lt;br /&gt;
* 사실 이번 학기 전산 논리학 때 김태진이랑 같이 한참 들어서... 시간도 많이 남았으니 first order logic에 대해 좀 더 자세히 이야기하거나 문제를 logical formula로 모델링하는 것 자체에 대해 좀 더 설명할 시간을 할애했으면 훨씬 유용하고 흥미롭고 그야말로 대학원 레벨의 깊이 있는 세션이 될 수 있지 않았나 싶지만... 김태진이 너무 바빴던 걸 생각해보면 세션 한 것만도 대단하다고 생각합니다. - [[서민관]]&lt;br /&gt;
* SMT solver를 써서 SAT한 경우를 찾을 수 있다는 것을 보여준 것은 좋았는데 counter example의 개념에 대해서 설명을 조금 더 했었으면 좋았을 것 같습니다. - 서영주&lt;br /&gt;
= 기타 =&lt;br /&gt;
* 생각보다? 학생들이 적어서 놀랐습니다 -_- 모르는 얼굴이 둘 정도 뿐이었다는 게... 15, 16분들도 오셨으면 좋았지 싶은데 아쉽네요 - [[서민관]]&lt;br /&gt;
&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>1.233.60.61</name></author>
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		<title>데블스캠프2016/넷째날</title>
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		<updated>2016-06-27T17:31:17Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;1.233.60.61: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;= 참가자 =&lt;br /&gt;
* 비졸업생 : [[권준혁]], [[유재범]], [[박인서]], [[장용운]], [[조영준]], [[이민규]], [[성훈]], [[15이원준]], [[원준연]], [[강성호]], [[김민재]], [[이민석]], [[조영준]], [[김희성]], [[김한성]], [[장혁재]], [[안지수]], [[정성우]]&lt;br /&gt;
* 졸업생 : [[정의정]], [[서민관]], [[서영주]], [[권영기]], [[김태진]], [[서지혜]], [[강성현]], [[정종록]]&lt;br /&gt;
= 트위터 봇 만들기/권준혁 =&lt;br /&gt;
* ZeroPage 트위터 봇을 만들어 보는 것은 어떨지 생각해본다. - [[박인서]]&lt;br /&gt;
** eroPage KeroPage HelloPage - [[권준혁]]&lt;br /&gt;
** [[Kero]]Page? - [[박인서]]&lt;br /&gt;
* 프로그램 돌아가는거 직접 보여줬으면 좋았을걸,,, 그리고 멘션하고 타임라인 긁어오기까지는 해보고 싶었슴다 ㅠ 아 그리고 피피티 아래 부분 안보임. 만들 때 참고해야 될듯 - [[권준혁]]&lt;br /&gt;
* 개인적으로 트위터 API를 좀 만져볼 일들이 있어서 어떤 내용인지 알기 쉬웠습니다. 하지만 API가 뭔지 모르거나 인증(OAuth)에 대해 지식이 없거나 하는 분들은 조금 설명이 부족함을 느낄 수 있었을 것 같습니다. 그리고 개인적인 바람이지만 2시간으로 해서 실제 봇으로 트윗을 쓰는 실습도 해봤으면 훨씬 좋았을 것 같습니다. 좀 더 재미있을 수 있었는데 약간 아쉬움이 남네요 - [[서민관]]&lt;br /&gt;
* 실습 세션을 기대하고 있었는데 ppt로 소개 및 설명만 해서 좀 아쉬웠습니다. 보니까 트위터 봇 만들기 프로젝트를 계속 하려는 것 같은데 잘 된다면 실제 실습까지 포함해서 다음 데블스에서 다시 해보는 것도 괜찮지 않을까 싶습니다. 아 그리고 저도 윳키 좋아합니다. - 서영주&lt;br /&gt;
= 라즈베리 파이로 NEON 프로그래밍 하기/정의정 =&lt;br /&gt;
* SIMD를 처음 코딩해봐서 재밌었습니다.&lt;br /&gt;
* 여전히 신기한 걸 들고오셨는데 세팅 문제로 시간이 많이 들어서 좀 아쉬웠던 것 같습니다. 개인적으로 당장 크게 쓸 일은 없을 것 같지만-_-... - [[서민관]]&lt;br /&gt;
* 코드를 하드웨어에 맞게 최적화 한다는 것이 어떤 것인지 알 수 있었습니다. 그리고 최적화에 따라 성능 차이가 제법 난다는 것도 실제로 보여주셔서 조금 더 와닿는 부분이 있었던 것 같습니다. 부디 저는 그렇게까지 해야 하는 환경을 만나지 않기를 바랍니다. - 서영주&lt;br /&gt;
= 라이브를 지탱하는 기술/강덕원(넥슨) =&lt;br /&gt;
* 라이브라는 것을 잘 모르고 있었는데 알게 되었다. ~~게임을 안하기 때문에~~ 게임 프로그래밍 쪽은 관심이 없었는데 게임 프로그래밍도 어느 정도 관심을 가지는 계기가 될 듯 하다. - [[박인서]]&lt;br /&gt;
* 현업 이야기를 재미있게 들었습니다. 프로그래밍을 한다고 하면 단순히 클라이언트의 게임 플레이를 담당하거나, 그래픽 프로그래밍을 전담하거나, 서버 프로그래밍을 하는 등 특정 부분만 하는 것을 생각했는데 경력이 쌓이면 라이브 서비스에 해당하는 온갖 것들을 책임지는 것을 보니 스페셜리스트보다는 제너럴리스트라는 느낌이 들었습니다.&lt;br /&gt;
* 개인적으로는 기술 얘기는 그럭저럭 신기하게 들었지만 그것보다는 후반의 QA가 훨씬 인상에 남았습니다. 음... 그래도 아는 거랑 실행하는 거랑은 다르네요. 힘들군요. - [[서민관]]&lt;br /&gt;
* 덕분에 학원 친구들 신경안쓰고 제 갈길 마음놓고 갈 수 있게 되었습니다. 저도 QA가 인상 깊었습니다. 좋은 강의 감사합니다. - [[권준혁]]&lt;br /&gt;
* 마을에서 사람들이 하는 대화를 분석해서 게임의 문제점을 찾는다는 등 일반적인 게임 관련 개발에서는 생각지도 못한 부분도 게임 개발에 들어간다는 것을 배웠습니다. 막연한 이미지로 어떤 대상에 대해 생각하는 것은 실제와는 다른 편견을 가지게 하는가 싶었습니다. - 서영주&lt;br /&gt;
= Go and CSP/서지혜 =&lt;br /&gt;
* Concurrency와 Parallelism에 대해 좀 더 명확하게 알게 된 세션이었습니다. go의 goroutine에 대해서도 좀 제대로 알게 된 것 같습니다. 기본적으로는 Scala의 Actor 모델과 비슷하지 싶습니다. 어쨌든 직접 공유 변수들을 수정하면서 concurrency를 다루는 게 아니라 훨씬 안전하고 꼬일 가능성이 적어서 무척 마음에 듭니다. 다른 go 언어의 특성(naming convention에 기반한 private, public 제한 등)들은 꽤 마음에 안 들지만 -_- - [[서민관]]&lt;br /&gt;
** 원래 발표자료 만들때는 scala의 동시성도 다뤄야지 했는데 시간부족으로 불가능했네요. 미리 준비를 했어야하는데 내 scala 스킬이 발표자료를 커버할 정도가 되질 못했음... - [[서지혜]]&lt;br /&gt;
* 여담이지만 goroutine이 얼마나 괜찮은지는 실제 low level에서 concurrency 제어를 해 본 사람은 아실 거라고 느낍니다. 아마 3학년 1학기인가 2학기인가의 OS 실습을 하고 나서 직접 mutex나 semaphore 제어를 하는 것과 goroutine을 비교해본다면 훨씬 더 재미가 있을 것으로 보입니다. - [[서민관]]&lt;br /&gt;
* CSP 얘기를 하면서 동시성의 개념에 대해서 조금 더 생각해볼 수 있었습니다. 이 내용을 잊어버리지 않고 기억할 수 있었으면 좋겠지만 아무래도 어려울 것 같습니다 -_-;; - 서영주&lt;br /&gt;
= 자비스, 내 방정식을 풀어줘 : 본격 SMT Solver 활용기/김태진 =&lt;br /&gt;
* 선물 받아서 조았다 - [[서지혜]]&lt;br /&gt;
* 흥미롭게 들었습니다. 단순히 각 변수의 정의역 안에서 랜덤으로 전수 검사를 하는 것인지 수학적으로 분석해서 답을 찾는 건지 그 원리가 궁금하네요.&lt;br /&gt;
* 사실 이번 학기 전산 논리학 때 김태진이랑 같이 한참 들어서... 시간도 많이 남았으니 first order logic에 대해 좀 더 자세히 이야기하거나 문제를 logical formula로 모델링하는 것 자체에 대해 좀 더 설명할 시간을 할애했으면 훨씬 유용하고 흥미롭고 그야말로 대학원 레벨의 깊이 있는 세션이 될 수 있지 않았나 싶지만... 김태진이 너무 바빴던 걸 생각해보면 세션 한 것만도 대단하다고 생각합니다. - [[서민관]]&lt;br /&gt;
= 기타 =&lt;br /&gt;
* 생각보다? 학생들이 적어서 놀랐습니다 -_- 모르는 얼굴이 둘 정도 뿐이었다는 게... 15, 16분들도 오셨으면 좋았지 싶은데 아쉽네요 - [[서민관]]&lt;br /&gt;
&lt;/div&gt;</summary>
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		<updated>2016-06-27T17:27:32Z</updated>

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&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;= 참가자 =&lt;br /&gt;
* 비졸업생 : [[권준혁]], [[유재범]], [[박인서]], [[장용운]], [[조영준]], [[이민규]], [[성훈]], [[15이원준]], [[원준연]], [[강성호]], [[김민재]], [[이민석]], [[조영준]], [[김희성]], [[김한성]], [[장혁재]], [[안지수]], [[정성우]]&lt;br /&gt;
* 졸업생 : [[정의정]], [[서민관]], [[서영주]], [[권영기]], [[김태진]], [[서지혜]], [[강성현]], [[정종록]]&lt;br /&gt;
= 트위터 봇 만들기/권준혁 =&lt;br /&gt;
* ZeroPage 트위터 봇을 만들어 보는 것은 어떨지 생각해본다. - [[박인서]]&lt;br /&gt;
** eroPage KeroPage HelloPage - [[권준혁]]&lt;br /&gt;
** [[Kero]]Page? - [[박인서]]&lt;br /&gt;
* 프로그램 돌아가는거 직접 보여줬으면 좋았을걸,,, 그리고 멘션하고 타임라인 긁어오기까지는 해보고 싶었슴다 ㅠ 아 그리고 피피티 아래 부분 안보임. 만들 때 참고해야 될듯 - [[권준혁]]&lt;br /&gt;
* 개인적으로 트위터 API를 좀 만져볼 일들이 있어서 어떤 내용인지 알기 쉬웠습니다. 하지만 API가 뭔지 모르거나 인증(OAuth)에 대해 지식이 없거나 하는 분들은 조금 설명이 부족함을 느낄 수 있었을 것 같습니다. 그리고 개인적인 바람이지만 2시간으로 해서 실제 봇으로 트윗을 쓰는 실습도 해봤으면 훨씬 좋았을 것 같습니다. 좀 더 재미있을 수 있었는데 약간 아쉬움이 남네요 - [[서민관]]&lt;br /&gt;
* 실습 세션을 기대하고 있었는데 ppt로 소개 및 설명만 해서 좀 아쉬웠습니다. 보니까 트위터 봇 만들기 프로젝트를 계속 하려는 것 같은데 잘 된다면 실제 실습까지 포함해서 다음 데블스에서 다시 해보는 것도 괜찮지 않을까 싶습니다. 아 그리고 저도 윳키 좋아합니다. - 서영주&lt;br /&gt;
= 라즈베리 파이로 NEON 프로그래밍 하기/정의정 =&lt;br /&gt;
* SIMD를 처음 코딩해봐서 재밌었습니다.&lt;br /&gt;
* 여전히 신기한 걸 들고오셨는데 세팅 문제로 시간이 많이 들어서 좀 아쉬웠던 것 같습니다. 개인적으로 당장 크게 쓸 일은 없을 것 같지만-_-... - [[서민관]]&lt;br /&gt;
* 코드를 하드웨어에 맞게 최적화 한다는 것이 어떤 것인지 알 수 있었습니다. 그리고 최적화에 따라 성능 차이가 제법 난다는 것도 실제로 보여주셔서 조금 더 와닿는 부분이 있었던 것 같습니다. 부디 저는 그렇게까지 해야 하는 환경을 만나지 않기를 바랍니다. - 서영주&lt;br /&gt;
= 라이브를 지탱하는 기술/강덕원(넥슨) =&lt;br /&gt;
* 라이브라는 것을 잘 모르고 있었는데 알게 되었다. ~~게임을 안하기 때문에~~ 게임 프로그래밍 쪽은 관심이 없었는데 게임 프로그래밍도 어느 정도 관심을 가지는 계기가 될 듯 하다. - [[박인서]]&lt;br /&gt;
* 현업 이야기를 재미있게 들었습니다. 프로그래밍을 한다고 하면 단순히 클라이언트의 게임 플레이를 담당하거나, 그래픽 프로그래밍을 전담하거나, 서버 프로그래밍을 하는 등 특정 부분만 하는 것을 생각했는데 경력이 쌓이면 라이브 서비스에 해당하는 온갖 것들을 책임지는 것을 보니 스페셜리스트보다는 제너럴리스트라는 느낌이 들었습니다.&lt;br /&gt;
* 개인적으로는 기술 얘기는 그럭저럭 신기하게 들었지만 그것보다는 후반의 QA가 훨씬 인상에 남았습니다. 음... 그래도 아는 거랑 실행하는 거랑은 다르네요. 힘들군요. - [[서민관]]&lt;br /&gt;
* 덕분에 학원 친구들 신경안쓰고 제 갈길 마음놓고 갈 수 있게 되었습니다. 저도 QA가 인상 깊었습니다. 좋은 강의 감사합니다. - [[권준혁]]&lt;br /&gt;
* 마을에서 사람들이 하는 대화를 분석해서 게임의 문제점을 찾는다는 등 일반적인 게임 관련 개발에서는 생각지도 못한 부분도 게임 개발에 들어간다는 것을 배웠습니다. 막연한 이미지로 어떤 대상에 대해 생각하는 것은 실제와는 다른 편견을 가지게 하는가 싶었습니다. - 서영주&lt;br /&gt;
= Go and CSP/서지혜 =&lt;br /&gt;
* Concurrency와 Parallelism에 대해 좀 더 명확하게 알게 된 세션이었습니다. go의 goroutine에 대해서도 좀 제대로 알게 된 것 같습니다. 기본적으로는 Scala의 Actor 모델과 비슷하지 싶습니다. 어쨌든 직접 공유 변수들을 수정하면서 concurrency를 다루는 게 아니라 훨씬 안전하고 꼬일 가능성이 적어서 무척 마음에 듭니다. 다른 go 언어의 특성(naming convention에 기반한 private, public 제한 등)들은 꽤 마음에 안 들지만 -_- - [[서민관]]&lt;br /&gt;
** 원래 발표자료 만들때는 scala의 동시성도 다뤄야지 했는데 시간부족으로 불가능했네요. 미리 준비를 했어야하는데 내 scala 스킬이 발표자료를 커버할 정도가 되질 못했음... - [[서지혜]]&lt;br /&gt;
* 여담이지만 goroutine이 얼마나 괜찮은지는 실제 low level에서 concurrency 제어를 해 본 사람은 아실 거라고 느낍니다. 아마 3학년 1학기인가 2학기인가의 OS 실습을 하고 나서 직접 mutex나 semaphore 제어를 하는 것과 goroutine을 비교해본다면 훨씬 더 재미가 있을 것으로 보입니다. - [[서민관]]&lt;br /&gt;
= 자비스, 내 방정식을 풀어줘 : 본격 SMT Solver 활용기/김태진 =&lt;br /&gt;
* 선물 받아서 조았다 - [[서지혜]]&lt;br /&gt;
* 흥미롭게 들었습니다. 단순히 각 변수의 정의역 안에서 랜덤으로 전수 검사를 하는 것인지 수학적으로 분석해서 답을 찾는 건지 그 원리가 궁금하네요.&lt;br /&gt;
* 사실 이번 학기 전산 논리학 때 김태진이랑 같이 한참 들어서... 시간도 많이 남았으니 first order logic에 대해 좀 더 자세히 이야기하거나 문제를 logical formula로 모델링하는 것 자체에 대해 좀 더 설명할 시간을 할애했으면 훨씬 유용하고 흥미롭고 그야말로 대학원 레벨의 깊이 있는 세션이 될 수 있지 않았나 싶지만... 김태진이 너무 바빴던 걸 생각해보면 세션 한 것만도 대단하다고 생각합니다. - [[서민관]]&lt;br /&gt;
= 기타 =&lt;br /&gt;
* 생각보다? 학생들이 적어서 놀랐습니다 -_- 모르는 얼굴이 둘 정도 뿐이었다는 게... 15, 16분들도 오셨으면 좋았지 싶은데 아쉽네요 - [[서민관]]&lt;br /&gt;
&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>1.233.60.61</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://mediawiki.zeropage.org/index.php?title=%EB%8D%B0%EB%B8%94%EC%8A%A4%EC%BA%A0%ED%94%842016/%EB%84%B7%EC%A7%B8%EB%82%A0&amp;diff=48868</id>
		<title>데블스캠프2016/넷째날</title>
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		<updated>2016-06-27T17:23:57Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;1.233.60.61: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;= 참가자 =&lt;br /&gt;
* 비졸업생 : [[권준혁]], [[유재범]], [[박인서]], [[장용운]], [[조영준]], [[이민규]], [[성훈]], [[15이원준]], [[원준연]], [[강성호]], [[김민재]], [[이민석]], [[조영준]], [[김희성]], [[김한성]], [[장혁재]], [[안지수]], [[정성우]]&lt;br /&gt;
* 졸업생 : [[정의정]], [[서민관]], [[서영주]], [[권영기]], [[김태진]], [[서지혜]], [[강성현]], [[정종록]]&lt;br /&gt;
= 트위터 봇 만들기/권준혁 =&lt;br /&gt;
* ZeroPage 트위터 봇을 만들어 보는 것은 어떨지 생각해본다. - [[박인서]]&lt;br /&gt;
** eroPage KeroPage HelloPage - [[권준혁]]&lt;br /&gt;
** [[Kero]]Page? - [[박인서]]&lt;br /&gt;
* 프로그램 돌아가는거 직접 보여줬으면 좋았을걸,,, 그리고 멘션하고 타임라인 긁어오기까지는 해보고 싶었슴다 ㅠ 아 그리고 피피티 아래 부분 안보임. 만들 때 참고해야 될듯 - [[권준혁]]&lt;br /&gt;
* 개인적으로 트위터 API를 좀 만져볼 일들이 있어서 어떤 내용인지 알기 쉬웠습니다. 하지만 API가 뭔지 모르거나 인증(OAuth)에 대해 지식이 없거나 하는 분들은 조금 설명이 부족함을 느낄 수 있었을 것 같습니다. 그리고 개인적인 바람이지만 2시간으로 해서 실제 봇으로 트윗을 쓰는 실습도 해봤으면 훨씬 좋았을 것 같습니다. 좀 더 재미있을 수 있었는데 약간 아쉬움이 남네요 - [[서민관]]&lt;br /&gt;
* 실습 세션을 기대하고 있었는데 ppt로 소개 및 설명만 해서 좀 아쉬웠습니다. 보니까 트위터 봇 만들기 프로젝트를 계속 하려는 것 같은데 잘 된다면 실제 실습까지 포함해서 다음 데블스에서 다시 해보는 것도 괜찮지 않을까 싶습니다. 아 그리고 저도 윳키 좋아합니다. - 서영주&lt;br /&gt;
= 라즈베리 파이로 NEON 프로그래밍 하기/정의정 =&lt;br /&gt;
* SIMD를 처음 코딩해봐서 재밌었습니다.&lt;br /&gt;
* 여전히 신기한 걸 들고오셨는데 세팅 문제로 시간이 많이 들어서 좀 아쉬웠던 것 같습니다. 개인적으로 당장 크게 쓸 일은 없을 것 같지만-_-... - [[서민관]]&lt;br /&gt;
* 코드를 하드웨어에 맞게 최적화 한다는 것이 어떤 것인지 알 수 있었습니다. 그리고 최적화에 따라 성능 차이가 제법 난다는 것도 실제로 보여주셔서 조금 더 와닿는 부분이 있었던 것 같습니다. 부디 저는 그렇게까지 해야 하는 환경을 만나지 않기를 바랍니다. - 서영주&lt;br /&gt;
= 라이브를 지탱하는 기술/강덕원(넥슨) =&lt;br /&gt;
* 라이브라는 것을 잘 모르고 있었는데 알게 되었다. ~~게임을 안하기 때문에~~ 게임 프로그래밍 쪽은 관심이 없었는데 게임 프로그래밍도 어느 정도 관심을 가지는 계기가 될 듯 하다. - [[박인서]]&lt;br /&gt;
* 현업 이야기를 재미있게 들었습니다. 프로그래밍을 한다고 하면 단순히 클라이언트의 게임 플레이를 담당하거나, 그래픽 프로그래밍을 전담하거나, 서버 프로그래밍을 하는 등 특정 부분만 하는 것을 생각했는데 경력이 쌓이면 라이브 서비스에 해당하는 온갖 것들을 책임지는 것을 보니 스페셜리스트보다는 제너럴리스트라는 느낌이 들었습니다.&lt;br /&gt;
* 개인적으로는 기술 얘기는 그럭저럭 신기하게 들었지만 그것보다는 후반의 QA가 훨씬 인상에 남았습니다. 음... 그래도 아는 거랑 실행하는 거랑은 다르네요. 힘들군요. - [[서민관]]&lt;br /&gt;
* 덕분에 학원 친구들 신경안쓰고 제 갈길 마음놓고 갈 수 있게 되었습니다. 저도 QA가 인상 깊었습니다. 좋은 강의 감사합니다. - [[권준혁]]&lt;br /&gt;
= Go and CSP/서지혜 =&lt;br /&gt;
* Concurrency와 Parallelism에 대해 좀 더 명확하게 알게 된 세션이었습니다. go의 goroutine에 대해서도 좀 제대로 알게 된 것 같습니다. 기본적으로는 Scala의 Actor 모델과 비슷하지 싶습니다. 어쨌든 직접 공유 변수들을 수정하면서 concurrency를 다루는 게 아니라 훨씬 안전하고 꼬일 가능성이 적어서 무척 마음에 듭니다. 다른 go 언어의 특성(naming convention에 기반한 private, public 제한 등)들은 꽤 마음에 안 들지만 -_- - [[서민관]]&lt;br /&gt;
** 원래 발표자료 만들때는 scala의 동시성도 다뤄야지 했는데 시간부족으로 불가능했네요. 미리 준비를 했어야하는데 내 scala 스킬이 발표자료를 커버할 정도가 되질 못했음... - [[서지혜]]&lt;br /&gt;
* 여담이지만 goroutine이 얼마나 괜찮은지는 실제 low level에서 concurrency 제어를 해 본 사람은 아실 거라고 느낍니다. 아마 3학년 1학기인가 2학기인가의 OS 실습을 하고 나서 직접 mutex나 semaphore 제어를 하는 것과 goroutine을 비교해본다면 훨씬 더 재미가 있을 것으로 보입니다. - [[서민관]]&lt;br /&gt;
= 자비스, 내 방정식을 풀어줘 : 본격 SMT Solver 활용기/김태진 =&lt;br /&gt;
* 선물 받아서 조았다 - [[서지혜]]&lt;br /&gt;
* 흥미롭게 들었습니다. 단순히 각 변수의 정의역 안에서 랜덤으로 전수 검사를 하는 것인지 수학적으로 분석해서 답을 찾는 건지 그 원리가 궁금하네요.&lt;br /&gt;
* 사실 이번 학기 전산 논리학 때 김태진이랑 같이 한참 들어서... 시간도 많이 남았으니 first order logic에 대해 좀 더 자세히 이야기하거나 문제를 logical formula로 모델링하는 것 자체에 대해 좀 더 설명할 시간을 할애했으면 훨씬 유용하고 흥미롭고 그야말로 대학원 레벨의 깊이 있는 세션이 될 수 있지 않았나 싶지만... 김태진이 너무 바빴던 걸 생각해보면 세션 한 것만도 대단하다고 생각합니다. - [[서민관]]&lt;br /&gt;
= 기타 =&lt;br /&gt;
* 생각보다? 학생들이 적어서 놀랐습니다 -_- 모르는 얼굴이 둘 정도 뿐이었다는 게... 15, 16분들도 오셨으면 좋았지 싶은데 아쉽네요 - [[서민관]]&lt;br /&gt;
&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>1.233.60.61</name></author>
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		<title>데블스캠프2016/넷째날</title>
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		<updated>2016-06-27T17:21:25Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;1.233.60.61: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;= 참가자 =&lt;br /&gt;
* 비졸업생 : [[권준혁]], [[유재범]], [[박인서]], [[장용운]], [[조영준]], [[이민규]], [[성훈]], [[15이원준]], [[원준연]], [[강성호]], [[김민재]], [[이민석]], [[조영준]], [[김희성]], [[김한성]], [[장혁재]], [[안지수]], [[정성우]]&lt;br /&gt;
* 졸업생 : [[정의정]], [[서민관]], [[서영주]], [[권영기]], [[김태진]], [[서지혜]], [[강성현]], [[정종록]]&lt;br /&gt;
= 트위터 봇 만들기/권준혁 =&lt;br /&gt;
* ZeroPage 트위터 봇을 만들어 보는 것은 어떨지 생각해본다. - [[박인서]]&lt;br /&gt;
** eroPage KeroPage HelloPage - [[권준혁]]&lt;br /&gt;
** [[Kero]]Page? - [[박인서]]&lt;br /&gt;
* 프로그램 돌아가는거 직접 보여줬으면 좋았을걸,,, 그리고 멘션하고 타임라인 긁어오기까지는 해보고 싶었슴다 ㅠ 아 그리고 피피티 아래 부분 안보임. 만들 때 참고해야 될듯 - [[권준혁]]&lt;br /&gt;
* 개인적으로 트위터 API를 좀 만져볼 일들이 있어서 어떤 내용인지 알기 쉬웠습니다. 하지만 API가 뭔지 모르거나 인증(OAuth)에 대해 지식이 없거나 하는 분들은 조금 설명이 부족함을 느낄 수 있었을 것 같습니다. 그리고 개인적인 바람이지만 2시간으로 해서 실제 봇으로 트윗을 쓰는 실습도 해봤으면 훨씬 좋았을 것 같습니다. 좀 더 재미있을 수 있었는데 약간 아쉬움이 남네요 - [[서민관]]&lt;br /&gt;
* 실습 세션을 기대하고 있었는데 ppt로 소개 및 설명만 해서 좀 아쉬웠습니다. 보니까 트위터 봇 만들기 프로젝트를 계속 하려는 것 같은데 잘 된다면 실제 실습까지 포함해서 다음 데블스에서 다시 해보는 것도 괜찮지 않을까 싶습니다. 아 그리고 저도 윳키 좋아합니다. - 서영주&lt;br /&gt;
= 라즈베리 파이로 NEON 프로그래밍 하기/정의정 =&lt;br /&gt;
* SIMD를 처음 코딩해봐서 재밌었습니다.&lt;br /&gt;
* 여전히 신기한 걸 들고오셨는데 세팅 문제로 시간이 많이 들어서 좀 아쉬웠던 것 같습니다. 개인적으로 당장 크게 쓸 일은 없을 것 같지만-_-... - [[서민관]]&lt;br /&gt;
= 라이브를 지탱하는 기술/강덕원(넥슨) =&lt;br /&gt;
* 라이브라는 것을 잘 모르고 있었는데 알게 되었다. ~~게임을 안하기 때문에~~ 게임 프로그래밍 쪽은 관심이 없었는데 게임 프로그래밍도 어느 정도 관심을 가지는 계기가 될 듯 하다. - [[박인서]]&lt;br /&gt;
* 현업 이야기를 재미있게 들었습니다. 프로그래밍을 한다고 하면 단순히 클라이언트의 게임 플레이를 담당하거나, 그래픽 프로그래밍을 전담하거나, 서버 프로그래밍을 하는 등 특정 부분만 하는 것을 생각했는데 경력이 쌓이면 라이브 서비스에 해당하는 온갖 것들을 책임지는 것을 보니 스페셜리스트보다는 제너럴리스트라는 느낌이 들었습니다.&lt;br /&gt;
* 개인적으로는 기술 얘기는 그럭저럭 신기하게 들었지만 그것보다는 후반의 QA가 훨씬 인상에 남았습니다. 음... 그래도 아는 거랑 실행하는 거랑은 다르네요. 힘들군요. - [[서민관]]&lt;br /&gt;
* 덕분에 학원 친구들 신경안쓰고 제 갈길 마음놓고 갈 수 있게 되었습니다. 저도 QA가 인상 깊었습니다. 좋은 강의 감사합니다. - [[권준혁]]&lt;br /&gt;
= Go and CSP/서지혜 =&lt;br /&gt;
* Concurrency와 Parallelism에 대해 좀 더 명확하게 알게 된 세션이었습니다. go의 goroutine에 대해서도 좀 제대로 알게 된 것 같습니다. 기본적으로는 Scala의 Actor 모델과 비슷하지 싶습니다. 어쨌든 직접 공유 변수들을 수정하면서 concurrency를 다루는 게 아니라 훨씬 안전하고 꼬일 가능성이 적어서 무척 마음에 듭니다. 다른 go 언어의 특성(naming convention에 기반한 private, public 제한 등)들은 꽤 마음에 안 들지만 -_- - [[서민관]]&lt;br /&gt;
** 원래 발표자료 만들때는 scala의 동시성도 다뤄야지 했는데 시간부족으로 불가능했네요. 미리 준비를 했어야하는데 내 scala 스킬이 발표자료를 커버할 정도가 되질 못했음... - [[서지혜]]&lt;br /&gt;
* 여담이지만 goroutine이 얼마나 괜찮은지는 실제 low level에서 concurrency 제어를 해 본 사람은 아실 거라고 느낍니다. 아마 3학년 1학기인가 2학기인가의 OS 실습을 하고 나서 직접 mutex나 semaphore 제어를 하는 것과 goroutine을 비교해본다면 훨씬 더 재미가 있을 것으로 보입니다. - [[서민관]]&lt;br /&gt;
= 자비스, 내 방정식을 풀어줘 : 본격 SMT Solver 활용기/김태진 =&lt;br /&gt;
* 선물 받아서 조았다 - [[서지혜]]&lt;br /&gt;
* 흥미롭게 들었습니다. 단순히 각 변수의 정의역 안에서 랜덤으로 전수 검사를 하는 것인지 수학적으로 분석해서 답을 찾는 건지 그 원리가 궁금하네요.&lt;br /&gt;
* 사실 이번 학기 전산 논리학 때 김태진이랑 같이 한참 들어서... 시간도 많이 남았으니 first order logic에 대해 좀 더 자세히 이야기하거나 문제를 logical formula로 모델링하는 것 자체에 대해 좀 더 설명할 시간을 할애했으면 훨씬 유용하고 흥미롭고 그야말로 대학원 레벨의 깊이 있는 세션이 될 수 있지 않았나 싶지만... 김태진이 너무 바빴던 걸 생각해보면 세션 한 것만도 대단하다고 생각합니다. - [[서민관]]&lt;br /&gt;
= 기타 =&lt;br /&gt;
* 생각보다? 학생들이 적어서 놀랐습니다 -_- 모르는 얼굴이 둘 정도 뿐이었다는 게... 15, 16분들도 오셨으면 좋았지 싶은데 아쉽네요 - [[서민관]]&lt;br /&gt;
&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>1.233.60.61</name></author>
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		<updated>2016-06-26T17:33:41Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;1.233.60.61: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;__TOC__&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== 개요 ==&lt;br /&gt;
* [[데블스캠프2016/넷째날]]의 첫번째 세션 &#039;트위터 봇 만들기&#039; 의 연장. 원래 이때까지 하려던걸 못 끝내서 프로젝트로 선회&lt;br /&gt;
* Twitter4J를 이용해 Java로 트위터 봇 만들기 프로젝트&lt;br /&gt;
* KBJD는 Kawaii_Bot_to_Java_Dosue!의 약자. 뭔 소린지 모르는게 정상이니 신경 안쓰셔도 됩니다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== 참가자 ==&lt;br /&gt;
* [[권준혁]]&lt;br /&gt;
* 오시면 받습니다만,,, 씹덕스럽게 할거라서 + 제가 자알못이라 스파게티 뷔페를 보실수도 있습니다. 일단은 혼자&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Big Picture ==&lt;br /&gt;
* 웹으로 만드는 트위터 봇보다는 많은 기능을 구현하는 것이 목표&lt;br /&gt;
* AWS에 올려서 잘 돌아가게 냅두는 것이 목표&lt;br /&gt;
* 프밍 모르는 사람도 기본적인 건 할 수 있게 개조&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
== 세부 목표 ==&lt;br /&gt;
* 멘션에 답하기 - 멘션을 자연어처리로 분석해서 알맞은 대답 하기&lt;br /&gt;
* 이미지 합성해서 반환하기 - [[https://twitter.com/i_akari_daisuki 아카리다이스키]]　이런거처럼&lt;br /&gt;
* 트렌드 분석하기 - 트렌드 분석해서 뭔가 씨부리기&lt;br /&gt;
== 관련 기술 ==&lt;br /&gt;
* 트렌드 분석하기 - 트렌드 분석해서 뭔가 씨부리기&lt;br /&gt;
** 트렌드 분석을 위해 사용 가능한 유명한 머신러닝 알고리즘: [https://pypi.python.org/pypi/lda LDA]&lt;br /&gt;
** LDA는 주어진 문서들로부터 자동으로 topic을 찾고, 해당 topic들에 속하는 단어들을 추출해냄.&lt;br /&gt;
** 자세한 설명은 Latent Dirichlet Allocation으로 검색해보면 찾을 수 있긴 하지만... 이해하기는 쉽지 않을 것으로 보임.&lt;br /&gt;
** http://parkcu.com/blog/latent-dirichlet-allocation/&lt;br /&gt;
** 일단 주어진 파이썬 라이브러리를 사용해보고 &amp;quot;음... 트위터 데이터를 이렇게 긁어서 이렇게 넣어주면 트렌드 분석이 가능하겠구나...&amp;quot; 정도의 느낌을 잡아보면 좋을 것 같기도 하고...&lt;br /&gt;
** 오오! 감사합니다. 근데 파이썬이네요,,, 어떻게 자바랑 잘 엮던가 하던가 파이썬으로 개발을 틀던가 방법을 모색해봐야겠습니다 - [[권준혁]]&lt;br /&gt;
* 자연언어 처리: 한국어&lt;br /&gt;
** 원래 자연언어 처리 라이브러리로 유명한 것으로 [http://www.nltk.org/ nltk]라는 것이 있음&lt;br /&gt;
** 하지만 이건 영어용이라 한국어에 적용하기는 쉽지 않음&lt;br /&gt;
** [https://www.lucypark.kr/courses/2015-dm/text-mining.html KoNLPy]와 [https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html gensim]을 사용하는 것을 추천함&lt;br /&gt;
** KoNLPy: 한국어 문장으로부터 형태소(명사, 조사, 관형사 등)를 뽑아낼 수 있음. 일반적으로 문장 분석을 위해서는 명사의 추출이 필수적이기 때문에 문장의 전처리 단계에서 많이 사용됨. 실제 nltk는 더 많은 기능들을 제공하지만... 한글용으로는 기능 지원이 미흡함.&lt;br /&gt;
** gemsim-word2vec: 단어를 벡터화 하여 단어간 유사도를 비교할 수 있게 만들어줌. 또한 단어 벡터간의 연산이 가능해짐. (e.g. king - man + woman == queen)&lt;br /&gt;
** https://www.lucypark.kr/courses/2015-dm/text-mining.html&lt;br /&gt;
== 비고 ==&lt;br /&gt;
* 프로듀서는 어디 구단의 팬이려나? 나는 강호 캣츠야!&lt;br /&gt;
&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>1.233.60.61</name></author>
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		<title>KBJD</title>
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		<updated>2016-06-26T17:28:19Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;1.233.60.61: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;__TOC__&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== 개요 ==&lt;br /&gt;
* [[데블스캠프2016/넷째날]]의 첫번째 세션 &#039;트위터 봇 만들기&#039; 의 연장. 원래 이때까지 하려던걸 못 끝내서 프로젝트로 선회&lt;br /&gt;
* Twitter4J를 이용해 Java로 트위터 봇 만들기 프로젝트&lt;br /&gt;
* KBJD는 Kawaii_Bot_to_Java_Dosue!의 약자. 뭔 소린지 모르는게 정상이니 신경 안쓰셔도 됩니다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== 참가자 ==&lt;br /&gt;
* [[권준혁]]&lt;br /&gt;
* 오시면 받습니다만,,, 씹덕스럽게 할거라서 + 제가 자알못이라 스파게티 뷔페를 보실수도 있습니다. 일단은 혼자&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Big Picture ==&lt;br /&gt;
* 웹으로 만드는 트위터 봇보다는 많은 기능을 구현하는 것이 목표&lt;br /&gt;
* AWS에 올려서 잘 돌아가게 냅두는 것이 목표&lt;br /&gt;
* 프밍 모르는 사람도 기본적인 건 할 수 있게 개조&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
== 세부 목표 ==&lt;br /&gt;
* 멘션에 답하기 - 멘션을 자연어처리로 분석해서 알맞은 대답 하기&lt;br /&gt;
* 이미지 합성해서 반환하기 - [[https://twitter.com/i_akari_daisuki 아카리다이스키]]　이런거처럼&lt;br /&gt;
* 트렌드 분석하기 - 트렌드 분석해서 뭔가 씨부리기&lt;br /&gt;
== 관련 기술 ==&lt;br /&gt;
* 트렌드 분석하기 - 트렌드 분석해서 뭔가 씨부리기&lt;br /&gt;
** 트렌드 분석을 위해 사용 가능한 유명한 머신러닝 알고리즘: [https://pypi.python.org/pypi/lda LDA]&lt;br /&gt;
** LDA는 주어진 문서들로부터 자동으로 topic을 찾고, 해당 topic들에 속하는 단어들을 추출해냄.&lt;br /&gt;
** 자세한 설명은 Latent Dirichlet Allocation으로 검색해보면 찾을 수 있긴 하지만... 이해하기는 쉽지 않을 것으로 보임.&lt;br /&gt;
** http://parkcu.com/blog/latent-dirichlet-allocation/&lt;br /&gt;
** 일단 주어진 파이썬 라이브러리를 사용해보고 &amp;quot;음... 트위터 데이터를 이렇게 긁어서 이렇게 넣어주면 트렌드 분석이 가능하겠구나...&amp;quot; 정도의 느낌을 잡아보면 좋을 것 같기도 하고...&lt;br /&gt;
** 오오! 감사합니다. 근데 파이썬이네요,,, 어떻게 자바랑 잘 엮던가 하던가 파이썬으로 개발을 틀던가 방법을 모색해봐야겠습니다 - [[권준혁]]&lt;br /&gt;
* 자연언어 처리: 한국어&lt;br /&gt;
** 원래 자연언어 처리 라이브러리로 유명한 것으로 [http://www.nltk.org/ nltk]라는 것이 있음&lt;br /&gt;
** 하지만 이건 영어용이라 한국어에 적용하기는 쉽지 않음&lt;br /&gt;
** [https://www.lucypark.kr/courses/2015-dm/text-mining.html KoNLPy]와 [https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html gensim]을 사용하는 것을 추천함&lt;br /&gt;
** https://www.lucypark.kr/courses/2015-dm/text-mining.html&lt;br /&gt;
== 비고 ==&lt;br /&gt;
* 프로듀서는 어디 구단의 팬이려나? 나는 강호 캣츠야!&lt;br /&gt;
&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>1.233.60.61</name></author>
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		<id>https://mediawiki.zeropage.org/index.php?title=KBJD&amp;diff=33516</id>
		<title>KBJD</title>
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		<updated>2016-06-26T17:28:00Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;1.233.60.61: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;__TOC__&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== 개요 ==&lt;br /&gt;
* [[데블스캠프2016/넷째날]]의 첫번째 세션 &#039;트위터 봇 만들기&#039; 의 연장. 원래 이때까지 하려던걸 못 끝내서 프로젝트로 선회&lt;br /&gt;
* Twitter4J를 이용해 Java로 트위터 봇 만들기 프로젝트&lt;br /&gt;
* KBJD는 Kawaii_Bot_to_Java_Dosue!의 약자. 뭔 소린지 모르는게 정상이니 신경 안쓰셔도 됩니다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== 참가자 ==&lt;br /&gt;
* [[권준혁]]&lt;br /&gt;
* 오시면 받습니다만,,, 씹덕스럽게 할거라서 + 제가 자알못이라 스파게티 뷔페를 보실수도 있습니다. 일단은 혼자&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Big Picture ==&lt;br /&gt;
* 웹으로 만드는 트위터 봇보다는 많은 기능을 구현하는 것이 목표&lt;br /&gt;
* AWS에 올려서 잘 돌아가게 냅두는 것이 목표&lt;br /&gt;
* 프밍 모르는 사람도 기본적인 건 할 수 있게 개조&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
== 세부 목표 ==&lt;br /&gt;
* 멘션에 답하기 - 멘션을 자연어처리로 분석해서 알맞은 대답 하기&lt;br /&gt;
* 이미지 합성해서 반환하기 - [[https://twitter.com/i_akari_daisuki 아카리다이스키]]　이런거처럼&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== 관련 기술 ==&lt;br /&gt;
* 트렌드 분석하기 - 트렌드 분석해서 뭔가 씨부리기&lt;br /&gt;
** 트렌드 분석을 위해 사용 가능한 유명한 머신러닝 알고리즘: [https://pypi.python.org/pypi/lda LDA]&lt;br /&gt;
** LDA는 주어진 문서들로부터 자동으로 topic을 찾고, 해당 topic들에 속하는 단어들을 추출해냄.&lt;br /&gt;
** 자세한 설명은 Latent Dirichlet Allocation으로 검색해보면 찾을 수 있긴 하지만... 이해하기는 쉽지 않을 것으로 보임.&lt;br /&gt;
** http://parkcu.com/blog/latent-dirichlet-allocation/&lt;br /&gt;
** 일단 주어진 파이썬 라이브러리를 사용해보고 &amp;quot;음... 트위터 데이터를 이렇게 긁어서 이렇게 넣어주면 트렌드 분석이 가능하겠구나...&amp;quot; 정도의 느낌을 잡아보면 좋을 것 같기도 하고...&lt;br /&gt;
** 오오! 감사합니다. 근데 파이썬이네요,,, 어떻게 자바랑 잘 엮던가 하던가 파이썬으로 개발을 틀던가 방법을 모색해봐야겠습니다 - [[권준혁]]&lt;br /&gt;
* 자연언어 처리: 한국어&lt;br /&gt;
** 원래 자연언어 처리 라이브러리로 유명한 것으로 [http://www.nltk.org/ nltk]라는 것이 있음&lt;br /&gt;
** 하지만 이건 영어용이라 한국어에 적용하기는 쉽지 않음&lt;br /&gt;
** [https://www.lucypark.kr/courses/2015-dm/text-mining.html KoNLPy]와 [https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html gensim]을 사용하는 것을 추천함&lt;br /&gt;
** https://www.lucypark.kr/courses/2015-dm/text-mining.html&lt;br /&gt;
== 비고 ==&lt;br /&gt;
* 프로듀서는 어디 구단의 팬이려나? 나는 강호 캣츠야!&lt;br /&gt;
&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>1.233.60.61</name></author>
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		<summary type="html">&lt;p&gt;1.233.60.61: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;__TOC__&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== 개요 ==&lt;br /&gt;
* [[데블스캠프2016/넷째날]]의 첫번째 세션 &#039;트위터 봇 만들기&#039; 의 연장. 원래 이때까지 하려던걸 못 끝내서 프로젝트로 선회&lt;br /&gt;
* Twitter4J를 이용해 Java로 트위터 봇 만들기 프로젝트&lt;br /&gt;
* KBJD는 Kawaii_Bot_to_Java_Dosue!의 약자. 뭔 소린지 모르는게 정상이니 신경 안쓰셔도 됩니다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== 참가자 ==&lt;br /&gt;
* [[권준혁]]&lt;br /&gt;
* 오시면 받습니다만,,, 씹덕스럽게 할거라서 + 제가 자알못이라 스파게티 뷔페를 보실수도 있습니다. 일단은 혼자&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Big Picture ==&lt;br /&gt;
* 웹으로 만드는 트위터 봇보다는 많은 기능을 구현하는 것이 목표&lt;br /&gt;
* AWS에 올려서 잘 돌아가게 냅두는 것이 목표&lt;br /&gt;
* 프밍 모르는 사람도 기본적인 건 할 수 있게 개조&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
== 세부 목표 ==&lt;br /&gt;
* 멘션에 답하기 - 멘션을 자연어처리로 분석해서 알맞은 대답 하기&lt;br /&gt;
* 이미지 합성해서 반환하기 - [[https://twitter.com/i_akari_daisuki 아카리다이스키]]　이런거처럼&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== 관련 기술 ==&lt;br /&gt;
* 트렌드 분석하기 - 트렌드 분석해서 뭔가 씨부리기&lt;br /&gt;
** 트렌드 분석을 위해 사용 가능한 유명한 머신러닝 알고리즘: [https://pypi.python.org/pypi/lda LDA]&lt;br /&gt;
** LDA는 주어진 문서들로부터 자동으로 topic을 찾고, 해당 topic들에 속하는 단어들을 추출해냄.&lt;br /&gt;
** 자세한 설명은 Latent Dirichlet Allocation으로 검색해보면 찾을 수 있긴 하지만... 이해하기는 쉽지 않을 것으로 보임.&lt;br /&gt;
** http://parkcu.com/blog/latent-dirichlet-allocation/&lt;br /&gt;
** 일단 주어진 파이썬 라이브러리를 사용해보고 &amp;quot;음... 트위터 데이터를 이렇게 긁어서 이렇게 넣어주면 트렌드 분석이 가능하겠구나...&amp;quot; 정도의 느낌을 잡아보면 좋을 것 같기도 하고...&lt;br /&gt;
** 오오! 감사합니다. 근데 파이썬이네요,,, 어떻게 자바랑 잘 엮던가 하던가 파이썬으로 개발을 틀던가 방법을 모색해봐야겠습니다 - [[권준혁]]&lt;br /&gt;
* 자연언어 처리: 한국어&lt;br /&gt;
** 원래 자연언어 처리 라이브러리로 유명한 것으로 [http://www.nltk.org/ nltk]라는 것이 있음&lt;br /&gt;
** 하지만 이건 영어용이라 한국어에 적용하기는 쉽지 않음&lt;br /&gt;
** [https://www.lucypark.kr/courses/2015-dm/text-mining.html KoNLPy]와 [https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html gensim]을 사용하는 것을 추천함&lt;br /&gt;
== 비고 ==&lt;br /&gt;
* 프로듀서는 어디 구단의 팬이려나? 나는 강호 캣츠야!&lt;br /&gt;
&lt;/div&gt;</summary>
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&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;__TOC__&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== 개요 ==&lt;br /&gt;
* [[데블스캠프2016/넷째날]]의 첫번째 세션 &#039;트위터 봇 만들기&#039; 의 연장. 원래 이때까지 하려던걸 못 끝내서 프로젝트로 선회&lt;br /&gt;
* Twitter4J를 이용해 Java로 트위터 봇 만들기 프로젝트&lt;br /&gt;
* KBJD는 Kawaii_Bot_to_Java_Dosue!의 약자. 뭔 소린지 모르는게 정상이니 신경 안쓰셔도 됩니다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== 참가자 ==&lt;br /&gt;
* [[권준혁]]&lt;br /&gt;
* 오시면 받습니다만,,, 씹덕스럽게 할거라서 + 제가 자알못이라 스파게티 뷔페를 보실수도 있습니다. 일단은 혼자&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Big Picture ==&lt;br /&gt;
* 웹으로 만드는 트위터 봇보다는 많은 기능을 구현하는 것이 목표&lt;br /&gt;
* AWS에 올려서 잘 돌아가게 냅두는 것이 목표&lt;br /&gt;
* 프밍 모르는 사람도 기본적인 건 할 수 있게 개조&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
== 세부 목표 ==&lt;br /&gt;
* 멘션에 답하기 - 멘션을 자연어처리로 분석해서 알맞은 대답 하기&lt;br /&gt;
* 이미지 합성해서 반환하기 - [[https://twitter.com/i_akari_daisuki 아카리다이스키]]　이런거처럼&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== 관련 기술 ==&lt;br /&gt;
* 트렌드 분석하기 - 트렌드 분석해서 뭔가 씨부리기&lt;br /&gt;
** 트렌드 분석을 위해 사용 가능한 유명한 머신러닝 알고리즘: [https://pypi.python.org/pypi/lda LDA]&lt;br /&gt;
** LDA는 주어진 문서들로부터 자동으로 topic을 찾고, 해당 topic들에 속하는 단어들을 추출해냄.&lt;br /&gt;
** 자세한 설명은 Latent Dirichlet Allocation으로 검색해보면 찾을 수 있긴 하지만... 이해하기는 쉽지 않을 것으로 보임.&lt;br /&gt;
** http://parkcu.com/blog/latent-dirichlet-allocation/&lt;br /&gt;
** 일단 주어진 파이썬 라이브러리를 사용해보고 &amp;quot;음... 트위터 데이터를 이렇게 긁어서 이렇게 넣어주면 트렌드 분석이 가능하겠구나...&amp;quot; 정도의 느낌을 잡아보면 좋을 것 같기도 하고...&lt;br /&gt;
** 오오! 감사합니다. 근데 파이썬이네요,,, 어떻게 자바랑 잘 엮던가 하던가 파이썬으로 개발을 틀던가 방법을 모색해봐야겠습니다 - [[권준혁]]&lt;br /&gt;
* 자연언어 처리: 한국어&lt;br /&gt;
** 원래 자연언어 처리 라이브러리로 유명한 것으로 [http://www.nltk.org/ nltk]라는 것이 있음&lt;br /&gt;
== 비고 ==&lt;br /&gt;
* 프로듀서는 어디 구단의 팬이려나? 나는 강호 캣츠야!&lt;br /&gt;
&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>1.233.60.61</name></author>
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&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;__TOC__&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== 개요 ==&lt;br /&gt;
* [[데블스캠프2016/넷째날]]의 첫번째 세션 &#039;트위터 봇 만들기&#039; 의 연장. 원래 이때까지 하려던걸 못 끝내서 프로젝트로 선회&lt;br /&gt;
* Twitter4J를 이용해 Java로 트위터 봇 만들기 프로젝트&lt;br /&gt;
* KBJD는 Kawaii_Bot_to_Java_Dosue!의 약자. 뭔 소린지 모르는게 정상이니 신경 안쓰셔도 됩니다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== 참가자 ==&lt;br /&gt;
* [[권준혁]]&lt;br /&gt;
* 오시면 받습니다만,,, 씹덕스럽게 할거라서 + 제가 자알못이라 스파게티 뷔페를 보실수도 있습니다. 일단은 혼자&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Big Picture ==&lt;br /&gt;
* 웹으로 만드는 트위터 봇보다는 많은 기능을 구현하는 것이 목표&lt;br /&gt;
* AWS에 올려서 잘 돌아가게 냅두는 것이 목표&lt;br /&gt;
* 프밍 모르는 사람도 기본적인 건 할 수 있게 개조&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
== 세부 목표 ==&lt;br /&gt;
* 멘션에 답하기 - 멘션을 자연어처리로 분석해서 알맞은 대답 하기&lt;br /&gt;
* 이미지 합성해서 반환하기 - [[https://twitter.com/i_akari_daisuki 아카리다이스키]]　이런거처럼&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== 관련 기술 ==&lt;br /&gt;
* 트렌드 분석하기 - 트렌드 분석해서 뭔가 씨부리기&lt;br /&gt;
** 트렌드 분석을 위해 사용 가능한 유명한 머신러닝 알고리즘: [https://pypi.python.org/pypi/lda LDA]&lt;br /&gt;
** LDA는 주어진 문서들로부터 자동으로 topic을 찾고, 해당 topic들에 속하는 단어들을 추출해냄.&lt;br /&gt;
** 자세한 설명은 Latent Dirichlet Allocation으로 검색해보면 찾을 수 있긴 하지만... 이해하기는 쉽지 않을 것으로 보임.&lt;br /&gt;
** http://parkcu.com/blog/latent-dirichlet-allocation/&lt;br /&gt;
** 일단 주어진 파이썬 라이브러리를 사용해보고 &amp;quot;음... 트위터 데이터를 이렇게 긁어서 이렇게 넣어주면 트렌드 분석이 가능하겠구나...&amp;quot; 정도의 느낌을 잡아보면 좋을 것 같기도 하고...&lt;br /&gt;
** 오오! 감사합니다. 근데 파이썬이네요,,, 어떻게 자바랑 잘 엮던가 하던가 파이썬으로 개발을 틀던가 방법을 모색해봐야겠습니다 - [[권준혁]]&lt;br /&gt;
== 비고 ==&lt;br /&gt;
* 프로듀서는 어디 구단의 팬이려나? 나는 강호 캣츠야!&lt;br /&gt;
&lt;/div&gt;</summary>
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&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;__TOC__&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== 개요 ==&lt;br /&gt;
* [[데블스캠프2016/넷째날]]의 첫번째 세션 &#039;트위터 봇 만들기&#039; 의 연장. 원래 이때까지 하려던걸 못 끝내서 프로젝트로 선회&lt;br /&gt;
* Twitter4J를 이용해 Java로 트위터 봇 만들기 프로젝트&lt;br /&gt;
* KBJD는 Kawaii_Bot_to_Java_Dosue!의 약자. 뭔 소린지 모르는게 정상이니 신경 안쓰셔도 됩니다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== 참가자 ==&lt;br /&gt;
* [[권준혁]]&lt;br /&gt;
* 오시면 받습니다만,,, 씹덕스럽게 할거라서 + 제가 자알못이라 스파게티 뷔페를 보실수도 있습니다. 일단은 혼자&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Big Picture ==&lt;br /&gt;
* 웹으로 만드는 트위터 봇보다는 많은 기능을 구현하는 것이 목표&lt;br /&gt;
* AWS에 올려서 잘 돌아가게 냅두는 것이 목표&lt;br /&gt;
* 프밍 모르는 사람도 기본적인 건 할 수 있게 개조&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
== 세부 목표 ==&lt;br /&gt;
* 멘션에 답하기 - 멘션을 자연어처리로 분석해서 알맞은 대답 하기&lt;br /&gt;
* 이미지 합성해서 반환하기 - [[https://twitter.com/i_akari_daisuki 아카리다이스키]]　이런거처럼&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== 관련 기술 ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== 비고 ==&lt;br /&gt;
* 프로듀서는 어디 구단의 팬이려나? 나는 강호 캣츠야!&lt;br /&gt;
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&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;__TOC__&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== 개요 ==&lt;br /&gt;
* [[데블스캠프2016/넷째날]]의 첫번째 세션 &#039;트위터 봇 만들기&#039; 의 연장. 원래 이때까지 하려던걸 못 끝내서 프로젝트로 선회&lt;br /&gt;
* Twitter4J를 이용해 Java로 트위터 봇 만들기 프로젝트&lt;br /&gt;
* KBJD는 Kawaii_Bot_to_Java_Dosue!의 약자. 뭔 소린지 모르는게 정상이니 신경 안쓰셔도 됩니다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== 참가자 ==&lt;br /&gt;
* [[권준혁]]&lt;br /&gt;
* 오시면 받습니다만,,, 씹덕스럽게 할거라서 + 제가 자알못이라 스파게티 뷔페를 보실수도 있습니다. 일단은 혼자&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Big Picture ==&lt;br /&gt;
* 웹으로 만드는 트위터 봇보다는 많은 기능을 구현하는 것이 목표&lt;br /&gt;
* AWS에 올려서 잘 돌아가게 냅두는 것이 목표&lt;br /&gt;
* 프밍 모르는 사람도 기본적인 건 할 수 있게 개조&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
== 세부 목표 ==&lt;br /&gt;
* 멘션에 답하기 - 멘션을 자연어처리로 분석해서 알맞은 대답 하기&lt;br /&gt;
* 트렌드 분석하기 - 트렌드 분석해서 뭔가 씨부리기&lt;br /&gt;
** 트렌드 분석을 위해 사용 가능한 유명한 머신러닝 알고리즘: [https://pypi.python.org/pypi/lda LDA]&lt;br /&gt;
** LDA는 주어진 문서들로부터 자동으로 topic을 찾고, 해당 topic들에 속하는 단어들을 추출해냄.&lt;br /&gt;
** 자세한 설명은 Latent Dirichlet Allocation으로 검색해보면 찾을 수 있긴 하지만... 이해하기는 쉽지 않을 것으로 보임.&lt;br /&gt;
** http://parkcu.com/blog/latent-dirichlet-allocation/&lt;br /&gt;
** 일단 주어진 파이썬 라이브러리를 사용해보고 &amp;quot;음... 트위터 데이터를 이렇게 긁어서 이렇게 넣어주면 트렌드 분석이 가능하겠구나...&amp;quot; 정도의 느낌을 잡아보면 좋을 것 같기도 하고...&lt;br /&gt;
** 오오! 감사합니다. 근데 파이썬이네요,,, 어떻게 자바랑 잘 엮던가 하던가 파이썬으로 개발을 틀던가 방법을 모색해봐야겠습니다 - [[권준혁]]&lt;br /&gt;
* 이미지 합성해서 반환하기 - [[https://twitter.com/i_akari_daisuki 아카리다이스키]]　이런거처럼&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== 관련 기술 ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== 비고 ==&lt;br /&gt;
* 프로듀서는 어디 구단의 팬이려나? 나는 강호 캣츠야!&lt;br /&gt;
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&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;__TOC__&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== 개요 ==&lt;br /&gt;
* [[데블스캠프2016/넷째날]]의 첫번째 세션 &#039;트위터 봇 만들기&#039; 의 연장. 원래 이때까지 하려던걸 못 끝내서 프로젝트로 선회&lt;br /&gt;
* Twitter4J를 이용해 Java로 트위터 봇 만들기 프로젝트&lt;br /&gt;
* KBJD는 Kawaii_Bot_to_Java_Dosue!의 약자. 뭔 소린지 모르는게 정상이니 신경 안쓰셔도 됩니다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== 참가자 ==&lt;br /&gt;
* [[권준혁]]&lt;br /&gt;
* 오시면 받습니다만,,, 씹덕스럽게 할거라서 + 제가 자알못이라 스파게티 뷔페를 보실수도 있습니다. 일단은 혼자&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Big Picture ==&lt;br /&gt;
* 웹으로 만드는 트위터 봇보다는 많은 기능을 구현하는 것이 목표&lt;br /&gt;
* AWS에 올려서 잘 돌아가게 냅두는 것이 목표&lt;br /&gt;
* 프밍 모르는 사람도 기본적인 건 할 수 있게 개조&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
== 세부 목표 ==&lt;br /&gt;
* 멘션에 답하기 - 멘션을 자연어처리로 분석해서 알맞은 대답 하기&lt;br /&gt;
* 트렌드 분석하기 - 트렌드 분석해서 뭔가 씨부리기&lt;br /&gt;
** 트렌드 분석을 위해 사용 가능한 유명한 머신러닝 알고리즘: [https://pypi.python.org/pypi/lda LDA]&lt;br /&gt;
** LDA는 주어진 문서들로부터 자동으로 topic을 찾고, 해당 topic들에 속하는 단어들을 추출해냄.&lt;br /&gt;
** 자세한 설명은 Latent Dirichlet Allocation으로 검색해보면 찾을 수 있긴 하지만... 이해하기는 쉽지 않을 것으로 보임.&lt;br /&gt;
** http://parkcu.com/blog/latent-dirichlet-allocation/&lt;br /&gt;
** 일단 주어진 파이썬 라이브러리를 사용해보고 &amp;quot;음... 트위터 데이터를 이렇게 긁어서 이렇게 넣어주면 트렌드 분석이 가능하겠구나...&amp;quot; 정도의 느낌을 잡아보면 좋을 것 같기도 하고...&lt;br /&gt;
** 오오! 감사합니다. 근데 파이썬이네요,,, 어떻게 자바랑 잘 엮던가 하던가 파이썬으로 개발을 틀던가 방법을 모색해봐야겠습니다 - [[권준혁]]&lt;br /&gt;
* 이미지 합성해서 반환하기 - [[https://twitter.com/i_akari_daisuki 아카리다이스키]]　이런거처럼&lt;br /&gt;
== 관련 기술 ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== 비고 ==&lt;br /&gt;
* 프로듀서는 어디 구단의 팬이려나? 나는 강호 캣츠야!&lt;br /&gt;
&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>1.233.60.61</name></author>
	</entry>
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		<updated>2016-06-26T17:21:55Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;1.233.60.61: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;__TOC__&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== 개요 ==&lt;br /&gt;
* [[데블스캠프2016/넷째날]]의 첫번째 세션 &#039;트위터 봇 만들기&#039; 의 연장. 원래 이때까지 하려던걸 못 끝내서 프로젝트로 선회&lt;br /&gt;
* Twitter4J를 이용해 Java로 트위터 봇 만들기 프로젝트&lt;br /&gt;
* KBJD는 Kawaii_Bot_to_Java_Dosue!의 약자. 뭔 소린지 모르는게 정상이니 신경 안쓰셔도 됩니다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== 참가자 ==&lt;br /&gt;
* [[권준혁]]&lt;br /&gt;
* 오시면 받습니다만,,, 씹덕스럽게 할거라서 + 제가 자알못이라 스파게티 뷔페를 보실수도 있습니다. 일단은 혼자&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Big Picture ==&lt;br /&gt;
* 웹으로 만드는 트위터 봇보다는 많은 기능을 구현하는 것이 목표&lt;br /&gt;
* AWS에 올려서 잘 돌아가게 냅두는 것이 목표&lt;br /&gt;
* 프밍 모르는 사람도 기본적인 건 할 수 있게 개조&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
== 세부 목표 ==&lt;br /&gt;
* 멘션에 답하기 - 멘션을 자연어처리로 분석해서 알맞은 대답 하기&lt;br /&gt;
* 트렌드 분석하기 - 트렌드 분석해서 뭔가 씨부리기&lt;br /&gt;
** 트렌드 분석을 위해 사용 가능한 유명한 머신러닝 알고리즘: [https://pypi.python.org/pypi/lda LDA]&lt;br /&gt;
** LDA는 주어진 문서들로부터 자동으로 topic을 찾고, 해당 topic들에 속하는 단어들을 추출해냄.&lt;br /&gt;
** 자세한 설명은 Latent Dirichlet Allocation으로 검색해보면 찾을 수 있긴 하지만... 이해하기는 쉽지 않을 것으로 보임.&lt;br /&gt;
** http://parkcu.com/blog/latent-dirichlet-allocation/&lt;br /&gt;
** 일단 주어진 파이썬 라이브러리를 사용해보고 &amp;quot;음... 트위터 데이터를 이렇게 긁어서 이렇게 넣어주면 트렌드 분석이 가능하겠구나...&amp;quot; 정도의 느낌을 잡아보면 좋을 것 같기도 하고...&lt;br /&gt;
** 오오! 감사합니다. 근데 파이썬이네요,,, 어떻게 자바랑 잘 엮던가 하던가 파이썬으로 개발을 틀던가 방법을 모색해봐야겠습니다 - [[권준혁]]&lt;br /&gt;
* 이미지 합성해서 반환하기 - [[https://twitter.com/i_akari_daisuki 아카리다이스키]]　이런거처럼&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== 비고 ==&lt;br /&gt;
* 프로듀서는 어디 구단의 팬이려나? 나는 강호 캣츠야!&lt;br /&gt;
&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>1.233.60.61</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://mediawiki.zeropage.org/index.php?title=KBJD&amp;diff=33507</id>
		<title>KBJD</title>
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		<updated>2016-06-26T17:15:49Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;1.233.60.61: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;__TOC__&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== 개요 ==&lt;br /&gt;
* [[데블스캠프2016/넷째날]]의 첫번째 세션 &#039;트위터 봇 만들기&#039; 의 연장. 원래 이때까지 하려던걸 못 끝내서 프로젝트로 선회&lt;br /&gt;
* Twitter4J를 이용해 Java로 트위터 봇 만들기 프로젝트&lt;br /&gt;
* KBJD는 Kawaii_Bot_to_Java_Dosue!의 약자. 뭔 소린지 모르는게 정상이니 신경 안쓰셔도 됩니다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== 참가자 ==&lt;br /&gt;
* [[권준혁]]&lt;br /&gt;
* 오시면 받습니다만,,, 씹덕스럽게 할거라서 + 제가 자알못이라 스파게티 뷔페를 보실수도 있습니다. 일단은 혼자&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Big Picture ==&lt;br /&gt;
* 웹으로 만드는 트위터 봇보다는 많은 기능을 구현하는 것이 목표&lt;br /&gt;
* AWS에 올려서 잘 돌아가게 냅두는 것이 목표&lt;br /&gt;
* 프밍 모르는 사람도 기본적인 건 할 수 있게 개조&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
== 세부 목표 ==&lt;br /&gt;
* 멘션에 답하기 - 멘션을 자연어처리로 분석해서 알맞은 대답 하기&lt;br /&gt;
* 트렌드 분석하기 - 트렌드 분석해서 뭔가 씨부리기&lt;br /&gt;
** 트렌드 분석을 위해 사용 가능한 유명한 머신러닝 알고리즘: [https://pypi.python.org/pypi/lda LDA]&lt;br /&gt;
* 이미지 합성해서 반환하기 - [[https://twitter.com/i_akari_daisuki 아카리다이스키]]　이런거처럼&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== 비고 ==&lt;br /&gt;
* 프로듀서는 어디 구단의 팬이려나? 나는 강호 캣츠야!&lt;br /&gt;
&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>1.233.60.61</name></author>
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