hegelty 님의 블로그

Wine 카카오톡에서 받은 한글 파일 열기

hegelty — Mon, 19 Jan 2026 17:32:25 +0900

1. 한글2020 설치

이 글은 리눅스용 한글2020을 사용하여 한글 파일을 여는 방법을 소개합니다. Wine에 윈도우즈용 한글을 설치한 경우는 별도의 글을 찾아보시길 바랍니다.

Ubuntu 20.04에 한글2020 for Linux 버전 설치하기

늦은 감이 있지만 Ubuntu를 설치해 사용중인 제 Lenovo S210 노트북에 한글2020 리눅스버전을 설치해 보았습니다. 저는 2009년부터 우분투를 꾸준히 데스트탑과 서버 모두 사용해 왔는데요. 제게는 너

blog.nooree.com

위 글을 참조하여 한글을 설치해 주세요.

1.1. 카카오톡 설치

우분투에서 카카오톡 사용하기(Ubuntu 24.04)

1. Wine 설치Wine은 리눅스에서 윈도우 실행 파일을 실행할 수 있도록 하는 프로그램입니다.먼저, Wine은 32bit 환경에서 실행되므로 32bit 아키텍쳐를 활성화시켜야 합니다.sudo dpkg --add-architecture i386

blog.hegelty.me

카카오톡 설치 방법은 이전 글에 있습니다.

2. 확장자 연결하기

2.1. 한글 실행파일 위치 찾기

한글은 일반적으로 아래 위치에 설치됩니다.

/opt/hnc/hoffice11/Bin/hwp

2.2. 레지스트리 생성

아래와 같은 내용의 레지스트리 파일을 생성합니다.

REGEDIT4

[HKEY_CLASSES_ROOT\.hwp]
@="LinuxHwp"

[HKEY_CLASSES_ROOT\.hwpx]
@="LinuxHwp"

[HKEY_CLASSES_ROOT\LinuxHwp]
@="Hancom Office (Linux)"

[HKEY_CLASSES_ROOT\LinuxHwp\shell]

[HKEY_CLASSES_ROOT\LinuxHwp\shell\open]

[HKEY_CLASSES_ROOT\LinuxHwp\shell\open\command]
@="C:\\windows\\command\\start.exe /unix /usr/local/bin/hwp-wrapper \"%1\""

2.3. 파일 주소 변경을 위한 wrapper 생성

카카오톡에서 전달하는 Windows 상의 경로를 리눅스 경로로 변환하는 wrapper를 레지스트리 파일에 적은 경로(/usr/local/bin/hwp-wrapper)에 아래와 같이 만들어줍니다.

#!/bin/bash

WIN_PATH="$1"

LINUX_PATH=$(winepath -u "$WIN_PATH")

/opt/hnc/hoffice11/Bin/hwp "$LINUX_PATH"

이후 권한을 부여합니다.

sudo chmod +x /usr/local/bin/hwp-wrapper

2.4. 레지스트리 적용

아래 명령어를 입력해 레지스트리를 적용합니다. hwp_link.reg는 위에서 생성한 실제 레지스트리 파일 경로를 입력해주세요.

wine regedit hwp_link.reg

[단양주 막걸리 #1] 단양주 막걸리 빚기

hegelty — Mon, 5 Jan 2026 21:12:56 +0900

주방문은 아래와 같습니다.

	찹쌀	멥쌀	누룩	물	효모	가공 형태	기간
단양주	603g	252g	254g	2.5L	5g	고두밥	8일

계량

찹쌀과 멥쌀을 3:4로 사용합니다. 찹쌀 비율이 높을수록 달게 되고 멥쌀 비율이 높을수록 부드럽습니다.

세미, 침미

쌀을 섞어 투명하게 물이 나올때까지 조심스럽게 씻어줍니다. 20분가량 천천히 한방향으로 돌려가며 씻어주었습니다.

이후 정수물에 12시간 가량 쌀을 불려주고, 채반에 받쳐 30분가량 물을 빼줍니다.

수곡 만들기

누룩 250g을 정수한 물 1L에 넣고 3시간 가량 불려줍니다.

증미

찜기에 넣고 숨구멍을 뚫어준 뒤 뚜껑을 덮어 15분 강불 - 30분 중불 - 15분 뜸들이기로 고두밥을 쪄 줍니다.

이후 다 쪄진 고두밥을 넓은 판에 펼쳐 뒤집어가며 빠르게 식혀줍니다.

수곡과 섞어 발효하기

수곡에서 물만 거른 후 밥과 10분가량 잘 섞어 깨끗이 소독한 병에 옮겨담아 줍니다.

24시간 후, 발효가 너무 느린것 같아 효모를 추가해줍니다. 한번 끓인 물을 37도로 식혀 5g을 섞어 5분가량 두었다 발효통에 부어 섞었습니다.

술 거르기

8일 후, 술을 걸러 병입합니다. 멥쌀 비율도 높고 방 온도가 약간 높아서인지 산미가 강한 막걸리가 완성되었습니다.

[삼양주 #1] 두번째 덧술

hegelty — Mon, 5 Jan 2026 19:50:22 +0900

첫 덧술 보러가기

[삼양주 #1] 집에서 삼양주 빚기 - 첫 덧술

밑술 보러가기 [삼양주 #1] 집에서 삼양주 빚기 - 밑술소개삼양주는 3번에 걸쳐 빚는 술로, 밑술에 두 번의 덧술을 하여 빚는 술입니다.이 글에서 빚은 삼양주의 주방문은 아래와 같습니다. 찹쌀

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	찹쌀	누룩	밀가루	물	가공 형태	기간
밑술	350g	252g	75g	2L	알곡죽	48시간
1차 덧술	900g				고두밥	72시간
2차 덧술	2kg				고두밥

1차 덧술을 하고 사흘 후, 2차 덧술을 진행합니다.

백세, 침미

찹쌀 2kg을 맑은 물이 나올때까지 씻고, 정수물에 12시간 불립니다. 이후 30분가량 체반에 받혀 물기를 빼줍니다.

증미

고두밥을 찝니다. 물이 끓기 전에 밥을 올리고 끓은 이후 15분동안 강불, 30분동안 중불, 15분동안 뜸을 들여서 쪄줍니다.

이후 넓은 판에 받혀 뒤집어가면 밥을 차게 식혀줍니다.

덧술하기

사흘동안 발효된 밑술의 모습입니다. 여기에 밥을 넣고 손을 깨끗히 소독한 뒤 잘 섞어줍니다.

잘 섞은 후 온도 유지가 쉽도록 물에 담궈 발효합니다.

우분투에서 카카오톡 사용하기(Ubuntu 24.04)

hegelty — Sun, 5 Oct 2025 17:21:47 +0900

1. Wine 설치

Wine은 리눅스에서 윈도우 실행 파일을 실행할 수 있도록 하는 프로그램입니다.

먼저, Wine은 32bit 환경에서 실행되므로 32bit 아키텍쳐를 활성화시켜야 합니다.

sudo dpkg --add-architecture i386

이후, 저장소를 설정합니다. 만약 wget이 없을 시, apt를 이용해 설치해주세요(sudo apt install wget -y)

sudo mkdir -pm755 /etc/apt/keyrings
sudo wget -O /etc/apt/keyrings/winehq-archive.key https://dl.winehq.org/wine-builds/winehq.key
sudo wget -NP /etc/apt/sources.list.d/ https://dl.winehq.org/wine-builds/ubuntu/dists/jammy/winehq-jammy.sources
sudo apt update

와인을 설치합니다.

sudo apt install -y --install-recommends winehq-stable

와인 설정을 실행합니다.

winecfg

첫 실행 시, Wine mono를 설치하는 창이 나옵니다. 따라서 설치해주시면 됩니다.

와인 설정 창이 뜨면, Libraries에서 DirectX 라이브러리를 추가합니다. d3d11을 검색해서 추가하면 됩니다.

2. 카카오톡 설치

먼저 카카오톡 설치 파일을 다운로드합니다.

아래 카카오톡 홈페이지에 들어가 windows용 설치 파일을 받아 주시면 됩니다.

쓰는이에 집중. 쓰기좋게 맞춤. 카카오톡

#메신저 #숏폼 #오픈채팅 #카카오톡 #플랫폼

www.kakaocorp.com

카카오톡 설치 파일이 있는 폴더로 이동한 후, 아래 명령어를 실행합니다.

LANG="ko_KR.UTF-8" wine KakaoTalk_Setup.exe

이후 카카오톡 설치 화면이 뜹니다. 설치를 진행해 줍니다.

3. 바로가기 만들기

아래 명령어를 통해 카카오톡의 실행 파일 위치를 찾습니다.

find ~/.wine -name KakaoTalk.exe

카카오톡 아이콘을 다운로드 받습니다. 저는 위키피디아에서 다운받았습니다.

File:KakaoTalk logo.svg - Wikipedia

File history Click on a date/time to view the file as it appeared at that time. Date/TimeThumbnailDimensionsUserComment current21:20, 17 June 20192,500 × 2,500 (2 KB)Ixfd64User created page with UploadWizard File usage The following page uses this file: G

en.m.wikipedia.org

이후 카카오톡 바로가기를 만들어 줍니다.

vim ~/.local/share/applications/kakaotalk.desktop

해당 파일에는 다음과 같이 입력합니다.

[Desktop Entry]
Name=KakaoTalk
Exec=env WINEPREFIX="/home/유저네임/.wine" wine "카카오톡 실행파일 경로"
Type=Application
StartupNotify=true
Icon=아이콘 경로
Categories=Network;Chat;

해당 파일에 실행 권한을 부여합니다. 이제 아래와 같이 바로가기가 생긴 것을 볼 수 있습니다.

chmod +x ~/.local/share/applications/kakaotalk.desktop

4. 문제 해결

4.1. 한글 폰트 깨짐

나눔고딕을 설치해 줍니다.

sudo apt-get install fonts-nanum*

설치 후, 카카오톡 설정에서 글씨체를 변경해주면 됩니다.

톱니바퀴 -> 가장 위 -> 위에서 7번째 -> 두번째 드롭다운 에서 폰트를 선택할 수 있습니다.

4.2. 창 비율 조정

창이 너무 크거나 너무 작은 경우, winecfg에서 dpi를 조정하여 해결할 수 있습니다.

winecfg

Graphics에서 Screen resolution을 잘 조정해 줍니다.

5. 기타 팁

5.1. 카카오톡 받은 파일 경로

카카오톡 받은 파일 경로는 일반적으로 아래와 같습니다.

~/.wine/drive_c/users/유저이름/Documents/카카오톡\ 받은\ 파일

5.2. 카카오톡에서 받은 한글 파일 열기

Wine 카카오톡에서 받은 한글 파일 열기

1. 한글2020 설치이 글은 리눅스용 한글2020을 사용하여 한글 파일을 여는 방법을 소개합니다. Wine에 윈도우즈용 한글을 설치한 경우는 별도의 글을 찾아보시길 바랍니다. Ubuntu 20.04에 한글2020 for Li

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유선 LAN이 없을 때 WiFi 드라이버 설치하기(Debian)

hegelty — Sun, 5 Oct 2025 17:01:09 +0900

이 글은 Ubuntu 24.04, Intel AC9260, Android 환경을 기준으로 설명합니다.

유선 랜이 없는 환경에서, WiFi 드라이버가 잡히지 않아 인터넷을 사용하지 못하는 경우가 있다.

윈도우나 모바일 등 인터넷이 가능한 환경에서 드라이버를 다운받아 빌드하는 방법도 있지만, 보통 build-essential 등의 패키지가 필요해 결국 인터넷이 필요하게 될 확률이 높다.

이런 경우, 휴대폰 데이터 또는 와이파이를 블루투스/USB로 테더링하여 인터넷에 연결할 수 있다.

인터넷 연결하기

USB 테더링 하는 법

컴퓨터와 휴대전화를 USB 케이블로 연결한다.

휴대폰에서 설정 -> 연결 -> 모바일 핫스팟 및 테더링 -> USB 테더링 을 킨다.

우분투 설정에서 Network -> USB Ethernet 을 켠다.

Bluetooth 테더링 하는 법

휴대폰에서 블루투스 킨다.

휴대폰에서 설정 -> 연결 -> 모바일 핫스팟 및 테더링 -> 블루투스 테더링 을 킨다.

우분투에서 블루투스로 휴대폰을 연결한 후, Network -> Bluetooth 를 킨다.

※ 블루투스 테더링은 인터넷 속도가 1Mbps 전후로 매우 느리니, USB 테더링을 추천한다.

드라이버 설치

APT로 설치

대부분의 경우, linux-firmware를 설치하는 것으로 해결된다.

sudo apt update
sudo apt install linux-firmware -y

이후, 아래 명령어를 실행하여 드라이버가 설치되었는지 확인한다.

lsmod | grep iwlwifi

리붓 후 인터넷에 연결할 수 있다.

직접 설치

Index of /ubuntu/pool/universe/b/backport-iwlwifi-dkms

archive.ubuntu.com

해당 사이트에서 가장 최신 deb 파일을 다운로드한다.

다운로드된 파일(ex. backport-iwlwifi-dkms_0~93.12955-gite723a6f0-0ubuntu2_all.deb) 이 있는 곳으로 가 아래 명령어를 실행한다.

sudo apt install dkms libc6-dev libc-dev-bin
sudo dpkg -i backport-iwlwifi-dkms_0~93.12955-gite723a6f0-0ubuntu2_all.deb

[삼양주 #1] 첫 덧술

hegelty — Tue, 23 Sep 2025 00:16:50 +0900

밑술 보러가기

[삼양주 #1] 집에서 삼양주 빚기 - 밑술

소개삼양주는 3번에 걸쳐 빚는 술로, 밑술에 두 번의 덧술을 하여 빚는 술입니다.이 글에서 빚은 삼양주의 주방문은 아래와 같습니다. 찹쌀누룩밀가루물가공 형태기간밑술350g252g75g2L알곡죽48시

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	찹쌀	누룩	밀가루	물	가공 형태	기간
밑술	350g	252g	75g	2L	알곡죽	48시간
1차 덧술	900g				고두밥	72시간
2차 덧술	2kg				고두밥

첫 덧술

백세 및 침미

찹쌀 900g을 조심히 씻습는다. 쌀알이 깨지면 술 맛이 없어지므로 최대한 조심히 씼어줍니다.

이후 물을 모두 따라내고, 깨끗한 물을 부어 하룻밤 불립니다. 저는 브리타로 정수한 물을 사용했습니다.

고두밥 찌기

하룻밤 불린 쌀을 체에 받쳐 30분가량 물을 빼 줍니다.

이후, 찜솥에 넣고 고두밥을 쪄 줍니다. 15분가량 물을 끓이고, 중불에서 30분가량 익힌 뒤 불을 끄고 15분간 뜸을 들여줍니다.

뚜껑의 물이 떨어져 질어지지 않도록 위에도 면보를 깔아주고, 증기가 잘 통하도록 구멍을 내 줍니다.

다 쪄진 고두밥은 넓은 판에 펼쳐서 잘 식혀줍니다. 이때, 이 판도 깨끗하게 소독하는 것이 좋습니다. 저는 알콜로 소독했습니다.

밥을 뒤집어 가며 빠르게 식히는 것이 중요합니다. 죽과 마찬가지로 25도 가량까지 식힙니다. 바람이 통하는 곳에 두거나 선풍기를 쐬면 더욱 좋습니다.

밑술과 섞기

밑술과 식은 고두밥을 잘 식혀줍니다. 뭉친 밥알이 없도록 잘 풀어줍니다. 이때, 쌀알이 부셔지지 않도록 조심합니다.

이후 밑술과 같은 방식으로 발효를 시킵니다.

두번째 덧술 보러가기

[삼양주 #1] 집에서 삼양주 빚기 - 두번째 덧술

첫 덧술 보러가기 [삼양주 #1] 집에서 삼양주 빚기 - 첫 덧술밑술 보러가기 [삼양주 #1] 집에서 삼양주 빚기 - 밑술소개삼양주는 3번에 걸쳐 빚는 술로, 밑술에 두 번의 덧술을 하여 빚는 술입니다.

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[삼양주 #1] 밑술

hegelty — Mon, 22 Sep 2025 23:57:07 +0900

소개

삼양주는 3번에 걸쳐 빚는 술로, 밑술에 두 번의 덧술을 하여 빚는 술입니다.

이 글에서 빚은 삼양주의 주방문은 아래와 같습니다.

	찹쌀	누룩	밀가루	물	가공 형태	기간
밑술	350g	252g	75g	2L	알곡죽	48시간
1차 덧술	900g				고두밥	72시간
2차 덧술	2kg				고두밥

밑술

세미

찹쌀 350g을 잘 씻어줍니다. 쌀알이 깨지는 것을 크게 신경쓰지 말고(그래도 살살...), 물이 투명해질 때 까지 씼어줍니다.

좌) 백세 전 / 우) 백세 후

침미

물을 모두 따라내고, 깨끗한 물을 부어 하룻밤 불립니다. 저는 브리타로 정수한 물을 사용했습니다.

죽 끓이기

하룻밤 불려둔 쌀을 물 2L와 밀가루 75과 함께 냄비에 넣고 끓여줍니다. 강불로 한번 끓어오르면 약불로 바꾸고 40분 가량 끓입니다. 이때, 밀가루는 물에 잘 풀어서 넣으셔야 합니다. 저는 대충 풀어서 넣었다가 떡져버렸어요.

다 끓은 죽은 바람이 잘 통하는 곳에 두어 직혀줍니다. 안쪽 온도가 30도 가량 될 때 까지 식혀주는 것이 좋습니다. 뜨거우면 누룩균이 모두 사멸할 수 있습니다.

누룩과 섞기

누룩 250g과 죽을 잘 섞어서 통에 담아줍니다. 이때, 통은 살균하셔야 하며, 손으로 섞을 시 손도 알콜 등으로 소독하셔야 합니다. 저는 소독용 에탄올로 깨끗하게 소독했습니다.

발효

그늘이 들지 않는 곳에서 이틀간 발효합니다. 낮에는 기온이 높아 온도변화를 줄이기 위해 물에다 담궈두었습니다.

23~25도 사이로 온도를 유지합니다.

덧술 보러가기

[삼양주 #1] 집에서 삼양주 빚기 - 첫 덧술

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Support Vector Machine(SVM) 간략하게 이해하기

hegelty — Fri, 2 May 2025 01:50:32 +0900

공간에서 각 class 간의 거리를 최대화(maximize)하는 머신 러닝 방법. Kernel Trick을 이용하여 비선형(nonlinear) 함수를 학습한다.

출처: IBM (https://www.ibm.com/kr-ko/think/topics/support-vector-machine)

구분하고자 하는 두 class 사이 간격(margin)을 최대화하는 초평면(hyperplan)을 찾는다.

Kernel Trick

비선형(nonlinear) 함수는 찾기가 어렵다. 선형(linear) 함수를 찾으려고 data를 더 높은 차원으로 대응(mapping)시키면 연산이 너무나 많이 필요하다.
이러한 계산 과정을 생략할 수 있도록 Kernel function을 사용하는 것을 Kernel trick이라 한다.

https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Kernel_yontemi_ile_veriyi_daha_fazla_dimensiyonlu_uzaya_tasima_islemi.png

Kernel trick을 사용하면 직접 data를 높은 차원으로 대응(mapping)시키지 않더라도 기존 차원에서 Kernel function을 통하여 같은 결과를 얻을 수 있다.
Kernal function은 특정한 수학적 조건(Synmetry, Positive Semi-Definiteness)를 만족해야 한다.

Kernel Function의 종류

다항(Polynomical): $K(x,y)=(x^⊤y+c)^d$
- 다항식으로 data를 대응한다.
- 차원이 높아질수록 복잡하다.
RBF(Radial Basis Function): $K(x,y) = \exp (- \gamma ∥x−y∥^2)$
- 지수함수 형태의 커널. 대부분의 비선형 문제에 효과적이다.
- 적정한 매개변수(parameter) $\gamma$를 찾기 어렵다.
문자열(String)
- 길이가 유동적인 데이터에 적용한다.
- 텍스트나 유전자 정보 등에 사용된다.
그 외 여러가지…

Hard SVM vs Soft SVM

Data를 완벽하게 분류하고자 하는 것은 어렵고 과적합(overfitting)의 위험이 존재한다.

class의 data들을 모두 정확하게 분류한다.(Hard)
일정 비율의 data는 분류가 잘못되어도 된다.(Soft)

One-vs-One(pairwise coupling) SVM

모든 두 class의 쌍에 대한 이진 분류기(binary classificator)를 학습한다. (리그와 같은 방식!)

모든 class 쌍에 대해 훈련시킨 뒤, 새로운 data point에 대하여 기존에 학습된 모든 분류기로 분류를 수행한다. 이후 투표를 통해 가장 많은 투표를 받은 클래스로 최종 예측된다.

장점

학습 과정에서 두 class만 사용한다.
- 훈련 속도가 빠르다.
- 불균형한 class 분포에 덜 민감하다.
정확도가 높다.

단점

모델 수가 매우 많이($\frac{n(n-1)}{2}$개) 필요하다.
모든 모델을 사용하여 예측하기 때문에 예측에 소요되는 시간이 길다.
투표가 동점일 수 있다.

활용 목적

class가 적을 때
높은 정확도가 필요할 때
class간 분포가 불균형할 때

One-vs-Rest(One-to-all) SVM

각 class별로 해당 class가 맞는지 아닌지를 판단하는 이진 분류기(binary classificator)를 학습한다.

각 class 별로 하나의 모델을 훈련시킨 뒤, 새로운 data point에 대하여 기존에 학습된 모든 분류기로 분류를 수행한다. 이후 가장 높은 점수를 받은 클래스로 최종 예측된다.

장점

모델 수가 적다.(n개)
- 모델 수가 class 수에 비례해서 증가하므로 확장성이 비교적 좋다.
- 예측에 소요되는 시간이 짧ㅅ다..
다른 이진 분류기와 병용할 수 있다.

단점

각 class의 분포가 불균형할 경우 성능에 영향을 받을 수 있다.
모든 data를 학습에 사용한다.
- 학습 시간이 길다.

활용 목적

class가 많을 때
자원이 한정적일 때
빠른 예측이 필요할 때
class간 분포가 일정할 때

Nearst Neighbor, Linear ,Cubic Interpolation(최근접이웃, 선형, 삼차 보간)

hegelty — Fri, 2 May 2025 01:33:10 +0900

각 보간법의 결과 예시

Cubic Interpolation은 과적합 위험이 크다.

이미지를 각각의 보간법으로 보간한 결과

보간(Interpolation)이란?

Known data points를 바탕으로 새로운 data point의 값을 추정하는 기법

Nearst Neighbor Interpolation

값을 추정하고자 하는 data point에서 가장 가까운 data point의 값을 그대로 사용하는 방식

특장점

계산 단순 → 구현이 쉬우며 속도가 빠름 → 실시간성
결과의 불연속성 → 경계값에서 변위 커짐
거리 함수에 따라 가장 가까운 data point가 다르게 선정될 수 있다.

Linear Interpolation

2개의 Known data points를 바탕으로 1차 보간(Interpolation) 함수를 계산하여 값을 추정하는 방식

$$
y = y_0 + \frac{(y_1 - y_0)(x-x_0)}{x_1 - x_0}
$$

특장점

계산이 단순하고 빠름
비선형 데이터에 부적절

Cubic Interpolation

4개의 known data points를 바탕으로 3차 보간 함수를 계산하여 값을 추정하는 방식

특장점

3차 다항식 사용 → 연속
선형 보간보다 높은 정확도
계산이 복잡함
과적합 위험성 높음

Cubic Spline Interpolation

Spline Interpolation

Data points를 구간으로 나누고 각 구간에 대한 다항식을 생성한다.
각 구간에서의 함수와 도함수가 연속하도록 설계되어 전체 구간에서 연속하고 미분가능하다.

Cublic Spline Interpolation

인접한 두 개의 data points를 하나의 구간으로 정의.
각 구간에서 아래 조건을 만족하는 삼차 함수를 구한다.
- 함수의 연속
- 도함수의 연속
- 2차 도함수의 연속
- 경계조건(양 끝점에서 2차 도함수가 0)

참고

보간법 예시 Python 코드

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import interp1d, lagrange

# 원본 데이터 생성
x = np.random.choice(range(20), size=9, replace=False)
y = np.random.choice(range(40), size=9, replace=False)

# 보간을 위한 새로운 x 값 생성
x_new = np.linspace(min(x), max(x), 500)

# 보간 함수 생성
f_nearest = interp1d(x, y, kind='nearest')
f_linear = interp1d(x, y, kind='linear')
f_cubic = interp1d(x, y, kind='cubic')
f_lagrange = lagrange(x, y)

# 보간 결과 계산
y_nearest = f_nearest(x_new)
y_linear = f_linear(x_new)
y_cubic = f_cubic(x_new)
y_lagrange = f_lagrange(x_new)

# 그래프 그리기
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(x_new, y_nearest, label='Nearest Neighbor', linestyle='--')
plt.plot(x_new, y_linear, label='Linear', linestyle=':')
plt.plot(x_new, y_cubic, label='Cubic', linestyle='-')
#plt.plot(x_new, y_lagrange, label='Lagrange', linestyle='-')
plt.plot(x, y, 'o', label='Original Data')
plt.title('Interpolation Methods Comparison')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

이미지 보간 예시 Python 코드

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import requests

# 원본 이미지 크기 설정
width, height = 64, 64  # 원본 이미지 크기

# Picsum Photos에서 무작위 이미지 가져오기
url = f"https://picsum.photos/{width}/{height}"
response = requests.get(url)
image_array = np.asarray(bytearray(response.content), dtype=np.uint8)
original_image = cv2.imdecode(image_array, cv2.IMREAD_COLOR)

# 확대 비율 설정
scale_factor = 2
new_width = width * scale_factor
new_height = height * scale_factor

# 보간 방법에 따른 이미지 확대
resized_nearest = cv2.resize(original_image, (new_width, new_height), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
resized_linear = cv2.resize(original_image, (new_width, new_height), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
resized_cubic = cv2.resize(original_image, (new_width, new_height), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)

# BGR을 RGB로 변환 (Matplotlib에서 올바른 색상 표시를 위해)
original_image_rgb = cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
resized_nearest_rgb = cv2.cvtColor(resized_nearest, cv2.COLOR_BGR2RGB)
resized_linear_rgb = cv2.cvtColor(resized_linear, cv2.COLOR_BGR2RGB)
resized_cubic_rgb = cv2.cvtColor(resized_cubic, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 결과 이미지 표시
plt.figure(figsize=(12, 8))

plt.subplot(2, 2, 1)
plt.imshow(original_image_rgb)
plt.title(f"Original ({width}x{height})")
plt.axis("off")

plt.subplot(2, 2, 2)
plt.imshow(resized_nearest_rgb)
plt.title(f"Nearest Neighbor({scale_factor}x)")
plt.axis("off")

plt.subplot(2, 2, 3)
plt.imshow(resized_linear_rgb)
plt.title(f"Linear Interpolation({scale_factor}x)")
plt.axis("off")

plt.subplot(2, 2, 4)
plt.imshow(resized_cubic_rgb)
plt.title(f"Cubic Interpolation({scale_factor}x)")
plt.axis("off")

plt.tight_layout()
plt.show()

벤포드의 법칙과 나무위키

hegelty — Wed, 30 Apr 2025 17:23:13 +0900

유튜브 영상

소개

벤포드 법칙이란?

벤포드 법칙은 "크기를 나타내는 수들의 앞자리는 그 수가 작을수록 많이 나타난다."라는 법칙으로, 1938년 미국의 물리학자 프랭크 벤포드가 발표하였다. 168cm, 9명, 635874개 같은 숫자들의 첫자리는 1, 2, 3, ... 순서대로 많이 나타난다는 뜻이다.

이유

1을 2로 만들려면 몇배를 해야 할까? 1이 2가 되려면 2배, 즉 100%가 늘어야 한다. 그렇다면 2가 3이되려면? 1.5배, 즉 50%가 증가해야 한다. 3이 4가 되려면 33%, 4가 5가 되려면 25%이 필요하다. 이처럼 수가 작을수록, 바뀌기가 힘들다.

수학적 접근

이것을 수학적으로 접근해보자. 1보다 큰 K 에 대하여 logK 의 소수부분이 a 일 때,
logN ≤ a ﹤ log(N+1) (N은 1과 9 사이 자연수)이면 K 의 첫 번째 자리 수는 N 이다. 이를 이용하면 첫 번째 자리 수가 N 일 확률은 log(1+1/N)이라 할 수 있다.

나무위키를 분석해보자!

//이 포스팅의 모든 소스코드는 MIT License로 배포됩니다.

1. 나무위키 DB 덤프 다운

나무위키를 직접 크롤링하는 것은 시간도 오래걸리고 서버에 부담을 주기 때문에 나무위키에서 제공하는 데이터베이스 덤프를 받아 사용하자. 나무위키 덤프는 여기서 받을 수 있다. 받아서 압축을 해제하면 8.21GB 가량의 파일(78만여개 문서, 57만개의 실질적 문서가 든 json)이 나올 것이다.

2. 문서 분할

8GB의 문서를 한번에 처리하기는 무리라 판단하고 문서별로 분할하기로 하였다. 하지만 그것은 잘못된 선택이었다. 57만개의 문서 파일이 만들어졌고, 파이참이 버티지 못하는 일이 벌어졌다. 그래도 일단 한 김에 그대로 진행하기로 하였다.

3. 문서 가공 및 숫자 추출

문서에서 날짜, URL, 파일명 등 크기를 나타내는 수가 아닌 숫자들을 제거하였다. 크기를 나타내지 않는 수를 전부 걸러내는 것은 무리여서, 아래 적힌 일부만 정규식을 이용해 제거하였다.

[0-9]{2,4}년|[0-9]{1,2}월|[0-9]{1,2}[월.][^\s]{1,2}[0-9]{1,2}일 : 날짜
[0-9]{4}\-[0-9]{2}-[0-9]{2}|[0-9]{1,2}시|[0-9]{1,2}시 [0-9]{1,2}분 : 시간
[#][a-zA-Z0-9]{6} : 색상 코드
\[youtube$[a-zA-Z0-9]+$ : 유튜브
\[\[http[^]]+ : URL
\[\[파일:[^]]+ : 파일명
<[a-zA-Z0-9]+>|<[\-a-zA-Z0-9][a-zA-Z0-9]+>|\{\{\{[+-][0-9]
1[sS][tT]|2[nN][dD]|3[rR][dD]|[4-9][tT][hH] : 서수
[0-9.]+%|[0-9.]+[ ~][0-9.]+% : 확률

이렇게 만들어진 문자열에서 숫자만 추출해 앞자리를 카운트했다.

4. 결과 분석

분석한 결과 아래와 같은 결과가 나왔다. 총 47,858,653개의 숫자다.

이 결과값을 카이제곱 검정으로 확인하려 하였으나, 이 방식은 값이 커지면 사용할 수 없다는 것을 알고 포기했다. 이 블로그 글을 보면 Cramer V계수라는 것을 이용하여 확인했다고 한다.
전반적으로 결과가 벤포드 법칙을 만족하는 것처럼 보인다. 2의 비율이 높은 이유는 아마 제거하지 못한 숫자들 때문일 것 같다.

여담

영문 위키피디아를 분석한 친구도 있다. 국문 위키피디아를 분석한 친구도 있지만 그친구는 블로그를 안한다.

소스 코드는 깃허브에서 볼 수 있다.

NestJS Query가 boolean타입일 때 항상 참으로 평가되는 문제

hegelty — Wed, 23 Apr 2025 16:18:17 +0900

func(@Req() req, @Query('param') param?: boolean)

위와 같이 boolean 타입의 쿼리 파라미터를 받았을 때, nestjs에서는 이를 boolean이 아니라 string으로 받아온다.(왜...?)

따라서 빈 문자열이 아닌 모든 입력이 true로 평가되어 문제가 발생한다.

간단하게는 타입을 string으로 바꾸고 'true' 문자열과 비교하여 평가하는 방법으로 해결할 수 있다.

func(@Req() req, @Query('param') param?: string) {
	if(param === 'true') {
    
    }
}

DTO에서는 별도의 데코레이터를 만들어서 boolean으로 변환해 줄 수 있다. 아래 스레드 참조.

Boolean parameter in request body is always true in NestJS api

Consider this endpoint in my API: @Post('/convert') @UseInterceptors(FileInterceptor('image')) convert( @UploadedFile() image: any, @Body( new ValidationPipe({ validation...

stackoverflow.com

NodeJS "Firebase app already exists." error

hegelty — Wed, 12 Feb 2025 20:27:57 +0900

1. 에러 및 원인

Error: The default Firebase app already exists. This means you called initializeApp() more than once without providing an app name 
as the second argument. In most cases you only need to call initializeApp() once. But if you do want to initialize multiple apps, pass a second argument to initializeApp() to give each app a unique name.

nodejs에서 위와 같은 에러가 발생하는 경우, firebase app이 여러번 initialize되어서 생기는 문제이다.

2. 해결법

import {initializeApp} from 'firebase-admin/app';
import {credential, apps} from "firebase-admin";

if (!apps.length) {
   initializeApp({
        credential: credential.cert(process.env["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] ?? ''),
    })
}

apps.length를 통해서 이미 초기화된 app이 있는지 확인한다.

개발자 프로필 페이지 (대충)만들기

hegelty — Mon, 26 Aug 2024 17:11:46 +0900

https://profile.hegelty.space/

hegelty - Profile

profile.hegelty.space

템플릿 찾기

저는 프론트엔드를 할 줄 모릅니다!

그래도 HTML ~~프로그래밍~~, JS, CSS를 만지작거리는건 가능하기 때문에 이미 만들어진 웹사이트 템플릿을 가져와서 개조하는 식으로 페이지를 만들어 보겠습니다.

그래서 찾아낸 사이트가 바로 이건데 CC-BY로 템플릿을 제공해주는 사이트입니다.

https://html5up.net/

HTML5 UP

Responsive HTML5 and CSS3 site templates designed by @ajlkn and released under the Creative Commons license.

html5up.net

저는 hyperspace를 선택해서 다운로드했습니다.

배경색 바꾸기

우선 저는 검은색 사이트를 만들고 싶기 때문에 배경색을 지정하는 CSS를 찾아냅니다.

개발자 도구로 배경을 클릭한 후 Styles를 찾으면 main.css:3242에 배경색이 지정되어 있네요.

IDE에서 main.css를 열고 배경색을 원하는대로 수정해줍니다

마찬가지의 방법으로 사이드바와 스크롤해서 나오는 화면들까지 모두 색을 바꿔줬습니다.

인트로 수정하기

이제 적당히 인트로의 문구들을 수정해주고, Section three에 있던 icons 부분을 떼와서 그럴듯하게 붙여줍니다.

아이콘은 https://fontawesome.com/ 이곳에서 찾아서 사용했습니다.

그럴싸하게 만들어졌습니다!

메인 섹션 수정하기

- 소개 및 기술 스택

저는 인트로 -> 소개 및 기술 스택 -> 프로젝트 순으로 내용을 배치하고 싶어서 섹션 one과 two를 바꿔치기 해줬습니다.

간단하게 소개를 적어주고, features 클래스를 복사해서 기술 스택 또한 적어줬습니다.

기술 스택 뱃지는 https://img.shields.io 를 사용했습니다.

Shields.io | Shields.io

Concise, consistent, and legible badges

shields.io

https://github.com/Ileriayo/markdown-badges 이곳에서 대부분의 뱃지를 찾을 수 있고, 저기에 없는 뱃지를 만들고 싶으시면 https://simpleicons.org/에서 아이콘을 찾은 후 아래와 같이 사용하시면 됩니다.

Simple Icons

3165 Free SVG icons for popular brands

simpleicons.org

GitHub - Ileriayo/markdown-badges: Badges for your personal developer branding, profile, and projects.

Badges for your personal developer branding, profile, and projects. - Ileriayo/markdown-badges

github.com

https://img.shields.io/badge/-{텍스트}-{색상 hex code}?style=for-the-badge&amp;logo={아이콘 이름}&amp;logoColor={로고 색상 hex code}

- 프로젝트

아까 빼뒀던 section one을 활용해서 프로젝트 소개를 만들어봅시다.

여긴 크게 건드릴게 없어요. 로딩되지 않은 이미지 위에 덧씌워지는 색이 보라색이라서 검은색으로 바꿔줬습니다.

이미지 부분을 지우면 이런식으로 표시할수도 있습니다.

- 마무리

쓸모없는 마지막 부분을 지우고, footer를 수정하면 끝입니다.

완성!

배포

Github Page를 이용해도 괜찮겠지만 그냥 내 라즈베리 파이에 올리도록 하겠습니다

적당한 위치에 파일들을 놓고 Nginx를 설정합니다.

server {
        server_name profile.hegelty.space;
        location / {
                root /home/hegelty/profile;
                index index.html;
        }
        listen 80;
}

그리고 nginx를 재시작해주면

sudo nginx -s reload

정상적으로 나오는것을 볼 수 있습니다.

- SSL

사실 정적 웹이라서 필요는 없겠지만...

주의 요함이 꼴받으니 SSL을 적용해줍시다.

저는 CertBot을 사용해서 DNS 인증서를 받도록 하겠습니다.

sudo certbot certonly -d "*.hegelty.space" --manual --preferred-challenges dns

저기의 문자열을 DNS TXT record에 넣습니다.

그리고 변경사항이 적용될때 까지 기다린 후 엔터를 치면

이렇게 인증서가 생성됩니다.

이제 nginx 설정을 수정합니다.

server {
        server_name profile.hegelty.space;
        location / {
                root /home/hegelty/profile;
                index index.html;
        }
        listen 443 ssl;
        ssl_certificate /etc/letsencrypt/live/hegelty.space/fullchain.pem;
        ssl_certificate_key /etc/letsencrypt/live/hegelty.space/privkey.pem;

}

server {
	if ($host = profile.hegelty.space) {
		return 301 https://$host$request_uri;
	}


	server_name profile.hegelty.space;
	listen 80;
	return 404;
}

http로 접근하면 자동으로 https로 바뀌고, ssl이 적용되도록 하였습니다.

sudo nginx -s reload

다시 수정사항을 적용해 주면

진짜 끝입니다.

ㅅㄱㅇ