python 3를 이용해서 다음 사전에서 단어 찾아오기

 bash공부를 하는데, bash 매뉴얼이 번역된 게 없더군요. 그래서 공부도 할 겸 번역을 하려고 하는데, 모르는 단어가 너무 많아서 다음 사전의 신세를 지려고 했는데, 매번 웹페이지로 들어가서 텍스트 박스에 단어 넣고 검색하는 게 귀찮더군요. 그래서 python 3로 다음 사전에서 찾고자 하는 단어를 찾는 스크립트를 만들어봤습니다.

 우선, urllib3와 BeautifulSoup, sys, re 가 설치되어 있어야겠습니다.

------ code  시작 ------
#!/usr/bin/python3
import urllib3
import bs4
import sys
import re

# 알고자 하는 단어를 입력받습니다.
word = input('단어를 입력하세요: ')

# http 입력을 받기 위한 url 문자열을 만듭니다.
url = 'http://dic.daum.net/search.do?q=' + word

# urllib3를 이용해서 자료를 받습니다.
http = urllib3.PoolManager()
r = http.request( 'GET', url )

# urllib3에서 자료를 제대로 받아온 것을 확인합니다.
# 제대로 읽어오지 못했으면 스크립트를 종료합니다.
if r.status != 200:
    print( '자료를 읽어오지 못했습니다.' )
    print( 'urllib3 에러코드:', r.status )
    sys.exit( r.status )

# 읽어온 자료를 BeautifulSoup을 이용해 파싱해줍니다.
daumDic = bs4.BeautifulSoup( r.data )

# 읽어온 자료 중에서 단어들만 추출해냅니다.
# 우선 태크 중에서 필요한 부분만을 추출해냅니다.
korWords = daumDic.findAll('div', attrs={'class':'txt_means_KUEK'} )

# 태크들을 각각 지워야 할 필요가 생겼습니다.
# 파싱을 하니 원하는 모습으로 깔끔하게 되질 않더군요.
# 각 라인을 읽다가 '<'가 시작되면 단어를 읽지 않고, '>'가 나오면 글자를 저장해서 출력하는
# 방식으로 해보겠습니다.
for line in korWords:
    # 빈칸들을 없애주고
    line = str(line).replace( ' ', '' )
    # 저장할 장소를 마련해둡니다.
    word = ''
    # flag는 저장해도 좋을 지를 알려주는 역할을 합니다.
    flag = True

    # 한 글자씩 찾아나갑니다.
    for cha in line:
        # 태그가 시작하면 flag를 False로 만들어 저장하지 않습니다.
        if cha == '<':
            flag = False
        # 태그가 끝나면 flag를 True로 만들어 저장합니다.
        if cha == '>':
            flag = True
        if flag:
            word += str(cha)

    # 이하는 결과물을 보기 좋게 정리해주는 역할을 합니다.
    # 좀 너저분하네요.

    resultWord = ''

    # 위의 상태로 저장하게 되면 >부터 저장하기 때문에 >가 남게 됩니다.
    # 보기 흉하니 전부 빈칸으로 만듭니다.
    word = word.replace( '>', ' ')

    # 그럼 빈칸이 2개 이상 생기는 경우도 생깁니다.
    # 보기 흉하니 빈칸을 기준으로 쪼개서, 빈칸을 1개로만 해줍니다.
    for w in word.split():
        resultWord += w + ' '

    # 결과물을 출력합니다.
    print( resultWord )
--------- code 끝 ------------

 좀 보기 흉해도 조금 편해질 것 같네요. 정규표현식 ( regular expression )을 잘 사용하면 괜찮을 것 같은데, 쉽지않네요.

 그래도 참고로만 할 꺼니까 괜찮을 것 같네요.

혹시 bash매뉴얼번역에관심있으신분은

https://github.com/ptjoker95/bash_document_translate_Korean

를 참고해주세요.

누가 누구를 베꼈는가? 애플 대 삼성의 스마트폰 특허재판

本当は誰が誰を真似したのか?　～アップル対サムスンのスマホ特許裁判　 | ＩＴトレンド・セレクト | 現代ビジネス [講談社]:

 저번 달 말에 미국에서 시작된 애플 대 삼성의 특허 재판. 지금까지는, 주로 제품의 디자인(의장)를 둘러싸고 격한 논의를 주고 받는 것이 계속되었다. 간단하게 얘기하면, 애플은 「삼성이 만든 스마트폰과 태블릿은, 아이폰과 아이패드와 똑같다」라고 주장하고, 삼성은 「그런 형태의 단말기는 예전부터 얼마든지 있었다」라고 반론하고 있다.

 그럼 애플은 자사의 모바일 단말의 디자인에 대해, 어떤 특허를 취득하고 있을까? 우선 아이패드에 관해서는, 미특허상표청(USPTO)으로부터 2005년5월에 특허를, 아이폰에 관해서는 2009년 5월에 특허를 취득하고 있다.

 필자는 디자인과 특허에 관해서는 아마추어이다. 그런 전제에서 얘기하자면, 위의 도면에 그려져 있는 아이패드의 형상은 필자에게는 단순한 사각의 판넬으로밖에는 보이지 않는다. 한때 삼성의 모 간부가, 「애플은 『사각형을 발명했다』라고도 말하고 싶은건가!」라고 발언했다고 하지만, 이것이 특허로서 인정받을 정도면, 그렇게 말하고 싶은 기분도 이해가 된다. 반면, 아이폰의 그것은 아이패드보다는 의장형식으로 보이지만, 그것도 역시 충분히 심플하다.

 이번의 재판에서 삼성은, 「애플이 만든 단말기의 디자인은 말하자면, 『사각이 둥근 커브로 되어있는 사각형(rounded corners and rectangles)』이지만, 이런 현상의 터치패널 방식 스마트폰은, 아이폰이 등장하기 전부터 있었다」라고 주장하고 있다. 삼성이 그 일 예로 든 것이, 같은 한국의 메이커인 LG가 2006년12월에 발표한 「LG Prade」라고 불리우는 스마트 폰이다.

 LG Prade의 형상은 분명히 아이폰과 유의성이 보인다. 그리고 또한 아이폰과 마찬가지로 정전방식의 터치패널을 탑재해, 음악 재생 플레이어로서도 사용되는 등, 부품과 기능면에서도 공통성이 있다. 더더군다나 미국에서 아이폰이 발표된 2007년 1월 전에, 공식적으로 발표되었다. 이런 점을 지적해, 삼성은 「아이폰은, 애플이 주장하는 정도로 독창적인 제품은 아니다」라고 비판했다.

 무엇보다 아이폰 쪽이 나중에 발표되었다고는 해도, 그것이 LG Prade의 디자인을 모방했다는 것은 아니다. 같은 논리로 이번의 재판에서 애플이 제시한 내부자료에 의하면, 애플은 아이폰의 디자인을 처음 고안한 것은 (LG Prade가 발표된 것 보다도, 훨씬 이전의) 2005년 8월이라는 것을 나타내고 있다.

 즉, 애플과 LG는 각각 독자적으로, 하지만 결과적으로는 유의성이 높은 디자인을 채택한 가능성이 높다. 어떻든지간에 의장면에 있어서, 애플 제품의 독창성을 부정하는 삼성의 주장에는 일리가 있다고 생각된다.

 왜 애플은 구글을 직접 제소하지 않는가?

 재판의 쟁점은 이후, 모바일 단말의 OS(기본 소프트웨어)와 컨텐츠 전달 시스템등, 소프트웨어나 서비스까지 확대될 지도 모른다. 그렇게 되면 상황은 복잡해지게 된다.

 라는 이유는, 삼성이 만든 스마트폰과 태블릿에 탑재된 OS는, 삼성 독자적으로 만든 것이 아닌, 구글이 개발, 제공하고 있는 「안드로이드」라고 불리우는 기본 소프트웨어이기 때문이다. 애플은 이외에도, 대만 HTC에도 같은 공소를 제기하고 있지만, HTC의 스마트폰과 태블릿에도 안드로이드가 탑재되어 있다. 그 때문에 애플과 여타의 아시아 메이커의 재판은, 일반적으로 애플과 구글의 대리전으로도 볼 수 있다.

  그럼, 왜 애플은 직접 구글을 제소하지 않고, 대신 삼성과 HTC를 제소했던 것일까?

 일반적으로, 안드로이드가 무상소프트웨어로서 제공되고 있는 것이, 그 이유라고 한다. 말하자면 구글은 안드로이드로부터 직접, 수입을 얻고 있지 않기 때문에, 만일 애플이 구글을 제소해 이기더라도, 손해배상등을 취하기 어렵다. 그것보다는, 스마트폰과 태플릿으로 돈을 벌고 있는 아시아 메이커에 소송을 하는 편이 빠르다는 것이다.

 하지만 다른 이유도 생각해볼 수 있다. 인터넷에 접속할 수 있는 스마트폰에 관해서는, 애플과 구글이 서로를 베꼈다, 라고는 간단하게 말할 수는 없다. 일반적으로 구굴의 안드로이드는, 애플의 아이폰(엄밀히는 그 기존 소프트웨어인 iOS)을 모방했다라고 보여지고 있다.

 실제로, 스티브 잡스는, 구글이 안드로이드를 탑재한 스마트폰 비지니스에 참여하기로 한 것을 알고, 「우리들이 그것들(구글)의 영토에 침입한 것이 아니다, 그것들이 우리들 영토에 침입한 것이다. 안드로이드는 절대 부셔버리지 않으면 안된다」라고 말하며, 대단히 화를 냈다고 한다. 이것은 분명히 구글이 애플을 베꼈다라는 전제를 바탕으로 하고 있다.

 구글은 아이폰 등장 전부터 스마트폰 사업의 준비를 시작하고 있었다.

 하지만, 실상은 그 정도로 단순하지는 않다. 안드로이드는 구글이 독자적으로 개발한 것은 아니다, 당시에는 거의 프리랜서에 가까운 엔지니어였던 앤디 루빈(Andy Rubin)이 2005년 경에 개발한 모바일 단말기 용의 기본 소프트웨어였었다. 그 해에, 구글은 안드로이드를 매입해, 동시에 루빈도 구글의 상급부사장으로 초빙했다. 즉 애플이 아이폰을 발표하기 전부터, 구글은 스마트폰 비지니스 참여의 준비를 시작했던 것이다.

 루빈이 안드로이드 원형의 착상을 했던 것은, 그것보다도 훨씬 전으로 되돌아간다. 루빈이 미 Danger Inc.에 있었던 2002년에 개발 제품화한. 「Sidekick」이 그것이다. 이 단말기는, 휴대전화에 무선 인터넷 기능을 추가한, 스마트폰(미국 시장 한정)의 효시이다.

 하지만 전세계로 눈을 돌려보면, 1999년에 핀란드의 노키아가 발매한 「Communicator」라는 제품이 세계최초의 스마트폰으로 볼 수도 있다. (스마트폰의 원조는, 같은 1999년에 캐나다의 RIM(Research In Motion)이 발매한 블랙베리라는 설도 있지만, 그 당시 발매된 초대 블랙베리는 오히려 페이저(삐삐), 혹은 일본의 ポケベル(포케베루)에 가까운 제품으로, 그것이 스마트폰으로 진화한 것은 2003년의 일이다.)

 구글의 창업자인 레리 페이지와 세르게이 프린 두 사람은, 2002년에 Sidekick가 발매되자마자, 그 상품을 구입했다. Sidekick에서 구글 검색이 되는 것을 알고나서, 바로 그 제품의 팬이 되어, 어디에 가던지 들고다녔다고 한다.

 당시부터 두사람은 루빈의 기술력을 높히 평가했다. 그래서 2005년에, 루빈이 설립한 「안드로이드」라는 작은 회사에서, 회사명과 같은 모바일 OS를 개발했다는 것을 알고, 이 회사를 그대로 매입했던 것이다. (「I Robot: The Man Behind the Google Phone」, New York Times)

 애플의 공적이 공적은 공유된 착상에 참여한 것

 루빈은 Danger사 이전에는, 애플과 마이크로소프트의 자회사에서 일한적도 있다. 이러한 회사를 넘나드는 사이에, 다수의 기술자들과 공동으로 일하며, 인터넷에 접속하는 모바일 단말기의 형상에 대해서 의견을 교환했다고 추측된다. 또한 디자인적으로는 1990년대에 생긴 PDA라고 불려지는 휴대정보단말기를 참고했을 것이다.

 말하자면, 90년대부터 2000년대까지, 이 분야의 기술은 매우 개인에 의존적으로, 그들이 속해있던 회사는, 엔지니어의 머리속에 있던 이런저런 아이디어를 제품화하기 위한 「장소」에 불과했다. 초기의 스마트폰의 아이디어도, 아마도 그런 상황하에서 태어난 것으로, 한마디로 어느 회사의 것이다,라고 말할 수 없을 것이다. 애플도 그 상황을 이해하고 있기 때문에, 구글을 제소하기 어려운 것이 아닐까.

 그럼 일련의 제소에 대해서, 애플에는 이유가 없는 것인가?

 그것도 한마디로 그렇다는 말할 수 없다. 애플이 아이폰과 아이패드를 발매하기 전에는, 터치패드 방식의 모바일 단말기는 있기는 있어도 마이너 제품이었다. 그러한 가운데, 애플은 스스로 리스크를 안고 거액의 개발 투자를 해, 매우 완성도가 높은 제품을 출시했다. 이에 따라 스마트폰과 태블릿 시장이 본격적으로 개척되어, 성공을 확인한 후에 삼성등 라이벌 기업이 같은 시장에 끼어들게 되었다. 이런 흐름을 보게되면, 애플이 「타사가 베꼈다」라고 제소하는 것도 어쩔 수는 없다.

 이번의 재판이, 만일 화해가 아닌 판결이 내려지게 되면, 그 행방은 배심원이 두 가지 견해 중 어느 것을 중시하느냐에 걸려있다.


---------------------

 번역하고 보니, 그래서 그랬다, 정도로 끝나네요.
'via Blog this'

디지털 시대에 요구되는 개인의 『디지털 근력』

ビッグデータ時代に求められる個人の『デジタル筋力』　 | 市川裕康「デジタル・キュレーション」 | 現代ビジネス [講談社]:

 디지털 트렌드에 민감한 사람에게는, 특히 작년부터 올해에 걸쳐 「빅 데이터(Big Data)」라는 말을 자주 들었을 것이다.

 2012년7월에 발매된 『빅 데이터의 충격 거대한 데이터가 전략을 정한다』(城田真琴 (시로타 마코토) 저, 東洋経済新聞社)에 따르면, 「빅 데이터」를 넓은 의미로 다음과 같이 정의내리고 있다.

 「빅 데이터라는 것은 3V (Volume, Variety, Velocity)의 면에서 관리가 어려운 데이터, 또한, 그것을 축적, 처리, 분석하기 위한 기술, 뿐만 아니라, 그 데이터를 분석해, 유용한 의미와 통찰을 끌어내는 인재나 조직을 포함한 포괄적인 개념이다.」(p.27)

 자세한 설명은 그 책을 읽는 것을 추천하지만, 서구의 미디어를 보더라도, 빅 데이터에 관한 조사 결과, 저서, 기사 등이 차례차례 출판되어, 관련 컨퍼런스나 세미나도 빈번히 개최되고 있다. 이제 빅 데이터는 「Buzzword」나 「유행어」를 넘어, 비지니스와 일상생활에 큰 영향을 끼치는 트렌드라고도 말할 수 있을 것이다.

 개인의 『디지털 근력』이 요구됨

 많은 빅 데이터에 관한 언급이나 기사등을 봤을 때, 신경 쓰이는 것이 한가지 있다. 느낌일 뿐일 수 있지만, 이러한 빅 데이터의 트렌드는, 대량의 데이터를 가지고 있는 대기업이나 IT 기업에서의 활용에 중심을 두고 의논되고 있는 것이 많다고 생각된다.

 물론 행정 서비스, 그리고 방재, 의료, 교육분야에서의 활용의 가능성도 화제가 되고 있지만(2012년3월의 투고를 참고해주세요), 한걸음 더 나아가, 나는 개인 각각에 있어 빅 데이터의 활용에 관해서도, 이후 폭넓게 의논되어지는 것이 중요하다고 생각된다.

 예를 들어, 지금 말한 바와 같이 「『빅 데이터(Big Data)』라는 키워드가 주목되고 있다」라는 것을 검증하기 위한 하나의 방법으로서, 「Google Insight for Search」라는 무료 서비스를 활용해, 다음과 같은 그래프를 간단히 그릴 수 있다.

(그림 생략, 그림을 보고 싶으시면 링크를 따라 직접 Gendai Business로 가서 보세요.)

 단순한 예이기는 하지만, 주변의 크지 않은 일이나 정보를 검증하거나, 자신의 취미의 활동, 스펙 형성, 그리고 인생 설계를 하거나 할 때에도, 바로 온라인에 넘쳐나는 풍부한 데이터를 분석, 해석함으로써, 의사결정의 근거나 힌트를 얻는 것이 가능하다.

 또한 우리들은, 「장래의 에너지 공급에 관해서」나 「소비세의 도입에 관해서」등, 간단히 답이 나오지 않는 복잡한 문제에 직면하며 생활하고 있다. 매일 접촉하는 미디어의 보도나, 전해지는 「사실」「정보」의 진위를 검증하거나, 미래의 의사결정의 근거를 찾고 싶을 때, 「빅 데이터」적인 사고나 디지털 도구의 활용이 많이 도움이 되는 것이, 점점 늘어날 것이다.

 미국의 비즈니스 지 「FastCompany」의 아래의 컬럼은, 이러한 「개인에게 있어 빅 데이터적 전문지식이나 스킬을 배우는 것」의 중요함을, 강하게 느끼게 하였다.

Time To Build Your Big-Data Muscles

 이 칼럼에서는, 근래 생성되고 있는 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있는 것과, 가까운 미래, 데이터 분석의 전문가로서의 데이터 사이언티스트가 부족할 것으로 예상되는 문제등을 지적하고 있다. 또한, 미국의 3개 대학에서 행해지고 있는, 빅 데이터 시대에 요구되는 인재육성 프로그램이 소개되어 있다.

 구체적으로는, 남 캘리포니아대학, 예일대학, 펜실베니아 대학의 각 대학 비즈니스 스쿨에, 수학이나 컴퓨터 사이언스 등의 데이터 분석에 필요한 전문성과 함께, 주어진 분석 결과를 토대로 의사 결정을 하는 비즈니스 스킬의 중요성이 강조되어, 그 내용이 보고되고 있다.

 또한, 비즈니스 스쿨을 다닐 시간과 돈이 없는 사람을 대상으로, 데이터 분석이나 매니지먼트에 특화된 온라인 교육 포털 「Dataversity」나 「Big Data University」도 소개되어 있다.

 그렇게 전문적인 지식이나 스킬을 바로 지금 찾고 있지 않는 사람 대상으로 소개되어 있지만, 브래드피트 주연으로 화제가 된 헐리우스 영화 「머니 볼」이나, 데이터를 비쥬얼화해 지구규모의 인구증가문제에 관해서 알기 쉽게 해설하고 있는 한스 로스링의 TED 프레젠테이션 등이 있다.

 빅 데이터가 이후 점점 주목되고 있는 시대이지만, 누구든 컴퓨터 사이언스를 학습해, 전문적인 「빅 데이터적 근력」을 일반인 레벨까지 침투시키는 것은 어려울 것이다.

 하지만, 구글의 검색 서비스를 효과적으로 활용해 사건의 진위를 검증하는 방법을 알거나, 무료로 이용가능한 데이터분석 서비스를 사용해 의사결정의 재료를 많이 모으거나 하는 것은, 일상 레벨에서도 할 수 있을 것이다. 하지만, 그러한 스킬을 몸에 익히기 위한 학습의 기회도, 이후 점점 중요하게 될 것으로 생각된다.

'via Blog this'