StudioEgo's Thoughts, seasonⅡ

Python의 우리말 번역(飜譯, Translation)은 파이선? 파이썬? 파이쏜? 정확한 우리말 번역어(飜譯語)는 뭘까요?

대한민국 특허청의 특허정보 검색 서비스 사이트인 키프리스에서는 PYCON이라는 상표를 파이콘으로 번역을 하였고, 상표출원자인 Python Software Foundation을 파이쏜 소프트웨어 파운데이션으로 번역하였습니다.

즉, 특허청에서는 Python을 파이쏜으로 번역하여 사용하고 있습니다.

Python Software Foundation(1076192), 파이쏜 소프트웨어 파운데이션(520190825203)

그러나, EBS에서 내놓은 수학과 함께하는 AI 기초에서는 Python을 파이선으로 번역하였습니다.

‘문제 해결하기’로 문제 해결에 필요한 데이터 수집부터 시각화까지 파이선 프로그래밍으로 처리하는 과정을 쉽게 이해할 수 있도록 Step by Step으로 구성하였습니다.

그러나, 파이콘 한국(PyCon Korea)에서는 Python을 파이썬으로 표기하더군요.

파이콘 한국은 한국의 파이썬 개발자들이 지식을 공유하고 만남을 갖기 위한 장입니다.

그러면, Python의 공식 우리말 번역은 무엇일까요? 파이쏜? 파이선? 파이썬?

어렵네요. Python이 한국에 소개된 지 약 20~30년이 되어가다 보니 아직까지 번역어에 대하여 혼동이 많이 있는 것 같습니다.

프로그래밍 언어 Python을 개발자들이 주로 파이썬으로 말하다보니 사실상 표준(De Facto Standard)으로 파이썬이 표준 번역어로 되어간다만요. 기존 법률상에서는 파이쏜, 공공기관에서는 된소리 표기를 회피하는 것 때문에 파이선으로 사용하다보니 검색을 할 때 상당히 혼란이 올 것으로 봅니다.

이번에 EBS에서 무료로 인공지능에 대한 강의 및 교재PDF파일을 공개하였습니다

www.ebssw.kr/info/intrcn/infoTchmtrHeaderView.do?tabType=006

이 '수학과 함께하는 AI기초' 강의와 교재는 고등학생과 일반 사람을 대상으로 하였습니다.

책을 보니 인공지능(人工知能, Artificial Intelligence; AI)에서 사용하는 수학 및 프로그래밍 기초를 다루고 있습니다.

예제 소스는 Python으로 제공하고 있고, 어려운 내용을 고등학교 수학 내용정도로 쉽게 설명하고 있습니다.

강의 영상을 조회해보니 다른 곳과 다르게 리눅스(Linux)에서도 원활하게 접근되며 영상을 볼 수 있습니다.

다만,  책(PDF)의 부록에서는 윈도우10(Windows10)기준으로 실습 환경 준비 설명하는것이 아쉽긴합니다. 여기에 대해서는 파이선(Python)이 멀티 플랫폼 지원을 하다보니 MacOS, Linux에서 모두 지원하다보니 누군가는 공유할것 같습니다.

저는 이번에 부족한 인공지능(人工知能, Artificial Intelligence; AI)에 대한 기초 지식 및 수학 내용에 대한 개념을 찾기 위해 한가위 기간 및 연말까지 해당 책과 강의영상을 시간 날때마다 들어볼 계획입니다.

참고

news.hada.io/topic?id=2864

이번에 한성컴퓨터에서 나온 TFG7475H(GK7NPFR)를 구입하였습니다.

이 랩탑은 중국의 칭화통팡(淸華同方, 한국한자음: 청화동방, 중국어음: 칭화통팡, 중국어(번체)표기: 清華同方, 중국어(간체)표기: 清华同方 중국어: Qīnghuá tóngfāng, 영어표기: Tsinghua Tongfang)의 베어본으로 만들어졌습니다.

아래는 칭화통팡에서 제조한 15인치 'GK5N--O' 및 17인치 'GK7N--R' 시리즈의 전세계 출시될때의 이름을 정리한 목록입니다.

www.reddit.com/r/AMDLaptops/comments/himoym/all_of_the_vendors_that_are_offering_the_tongfang/

저는 이 중 'GK7NPFR' 모델 기반의 한성컴퓨터의 TFG7475H를 구매하였습니다.

이 노트북에는 CPU로 8코어 16쓰레드의 AMD Ryzen Renoir 4800H를 사용하였고, GPU로는 Nvidia GTX 1650 Ti를 사용하여 CUDA연산을 할 수 있습니다.

이번에 재택근무 이슈가 있다보니, 노트북을 뭘로 살까 고민하다 CPU 성능이 우수하면서 GPU가 들어간 노트북을 사용해보게되었습니다! 원래는 이 모델보다 GPU상위 모델(Nvidia RTX 2060)이 달린 TFG7476H를 사용하려고 했으나, 이미 인기가 많아 매진되어 구매 수령을 하려면 9월말까지 기다려야 한다고 하였습니다. 그래서 급하게 필요한지라 얼른 구할 수 있는 TFG7475H(GTX 1650Ti)를 구입하였습니다.

아래는 오픈수세(openSUSE) 리눅스 설치 화면입니다.

설치가 완료되었습니다.

처음에, 리눅스 설치를 해보니 노트북 LCD엔 출력이 제대로 동작하니, 정상적으로 설치했다 좋아했습니다.
그러나, HDMI로 24인치 모니터를 노트북에 연결해보니 외장모니터 연결은 안되는 문제가 있습니다.

이 한성 TFG7475H의 그래픽스관련으로 리눅스에서 설치를 해보니 노트북의 LCD 화면은 AMD Radeon 내장 그래픽에서 출력되고, 외장화면(HDMI, miniDP 연결)은 Nvidia GTX 1650 Ti에서 출력되더군요.

그래서, Nvidia 드라이버를 설치 후, openSUSE의 SUSE Prime 설치해야 노트북 내장 화면(LCD)및 외장화면 (HDMI, miniDP)동시 출력이 가능합니다.(Nvidia 모듈 설치후에 외장모니터만 화면 출력되고, 노트북 LCD가 안나오는 현상 겪으면 멘붕합니다 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ ㅠㅠㅠㅠ )

en.opensuse.org/SDB:NVIDIA_drivers

en.opensuse.org/SDB:NVIDIA_SUSE_Prime

en.opensuse.org/SDB:AMDGPU

위의 3가지 내용을 참조하여, Nvidia, AMD 내장 그래픽 모두 나올 수 있게 삽질을 해야합니다.

(해당 내용은 우분투등 대부분의 배포판에서 에서도 동일한 현상이 일어날 것입니다.)

아래는, 오픈수세 리눅스에서 리브레오피스(LibreOffice) 소스코드를 빌드할때 화면입니다.

이제, 리눅스가 잘 돌아가는 걸 확인하였으면, tensorslow-gpu를 사용할 수 있게 설정해야합니다.

엔비디아(Nvidia)사이트 들어가서 CUDA Toolkit 11.0 를 설치하면 됩니다

developer.nvidia.com/cuda-downloads

저는 오픈수세(openSUSE)를 사용하기 때문에, CUDA Toolkit을 openSUSE기반으로 받아서 설치했습니다.

그리고, cuDNN은 아래 링크에서 rpm파일을 다운로드 받아서 설치

developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/rhel8/x86_64/

libcudnn8-8.0.3.33-1.cuda11.0.x86_64.rpm와 libcudnn8-devel-8.0.3.33-1.cuda11.0.x86_64.rpm, nvidia-machine-learning-repo-rhel8-1.0.0-1.x86_64.rpm를 다운로드 받아서 설치하였습니다.

$ sudo zypper in libcudnn8-8.0.3.33-1.cuda11.0.x86_64.rpm libcudnn8-devel-8.0.3.33-1.cuda11.0.x86_64.rpm nvidia-machine-learning-repo-rhel8-1.0.0-1.x86_64.rpm 

이후 pip으로 tensorflow-gpu를 설치해봅니다.

$ pip3 install tensorflow tensorflow-gpu

라이브러리 설치가 되었으면, 두근두근

tensorflow에서 Nvidia GPU연동이 잘 되는지 테스트를 해봅니다

$ python3 -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'
2020-09-12 03:28:30.666780: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:59] Could not load dynamic library 'libcudart.so.10.1'; dlerror: libcudart.so.10.1: cannot open shared object file: No such file or directory
2020-09-12 03:28:30.666814: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine.
2.3.0

아, Python의 tensorflow-gpu는 CUDA 10.1 버전을 사용하고 있더군요. CUDA 동적 라이브러리 10.1 버전이 없어서 에러가 났습니다.

해당 내용 검색을 하니, CUDA 10.1버전을 설치하라고 나옵니다

Could not load dynamic library 'libcudart.so.10.1'; dlerror: libcudart.so.10.1: cannot open shared object file: No such file or directory #38578

추가적으로, 저는 openSUSE Linux에서 CUDA 10.1 버전을 추가 설치하였습니다

$ sudo zypper install cuda-10-1

설치가 완료되면 다시, tensorflow-gpu라이브러리가 정상 작동할수 있게 Nvidia CUDA가 제대로 설치되었는지 확인해봅니다

$ python3 -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'
2020-09-12 03:38:39.770262: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:48] Successfully opened dynamic library libcudart.so.10.1
2.3.0

드디어, Nvidia CUDA 및 tensorflow 설치, tensorflow-gpu 라이브러리가 정상 작동함을 확인하였습니다.

한성컴퓨터에서 출시된 TFG7475H에서 리눅스 설치하였고 딥러닝, tensorflow, CUDA연산 할수 있게 설정을 하니 가성비가 엄청 좋음을 느꼈습니다.

참고 링크:

intellegibilisverum.tistory.com/entry/%ED%95%9C%EC%84%B1-%EB%85%B8%ED%8A%B8%EB%B6%81%EC%97%90%EC%84%9C-ubuntu-1606-LTS-tensorflowgpu-%EC%84%B8%ED%8C%85%ED%95%98%EA%B8%B0

bcho.tistory.com/1311

흠 위의 링크에서 한성컴퓨터에 리눅스 설치하면 삽질 엄청해야한다고 하는데, openSUSE 사용하면 그나마 우분투보다 삽질 품이 줄어들듯 합니다.

깃허브(Github)의 파이썬(Python) 저장소인 Cpython에서, 애플(Apple)의 2020년 WWDC행사에서 공개한 arm64 플랫폼에 대한 PR 공개되었습니다.

https://github.com/python/cpython/pull/21224

allow python to build for macosx-11.0-arm64

bpo-41164: allow python to build for macosx-11.0-arm64 #21224

PR를 검토자가 검토하고 적용되면, 앞으로 나올 새로운 애플(Apple)의 arm64플랫폼에서 파이썬(Python)을 쓸 수 있을 것 같습니다.

이번에 Python을 이용하여 LibreOffice의 Unittest 소스코드에 공헌을 해보았습니다.

출처:

• Remapping NatNum-DBNum in Korean for compatibility tdf#130193
  https://gerrit.libreoffice.org/c/core/+/94747

관련 링크:

• tdf#130193 Japanese Traditional Numeric texts are wrong such as 1,2,3, 10, 1000, 10000
• tdf#130140 There is a string display error with numbers above 10 about All Korean Numeric text and Japanese Modern Numeric text
• tdf#130077 Korea's Hanja Upper Numbers[한자 갖은자] 5 and 1000 are wrong

링크의 Cppunit 소스코드에 보면 입력된 값에 대해서 이 값이 기대된 값(Expected value)인지 검사하는 로직이 있습니다.

이 단위테스트에서 주석과 결과를 넣어야할텐데, 문자열의 유니코드 코드포인트값을 어떻게 빠르게 뽑아낼까 고민을 하다 역시 Python이 있었지 하면서 Python으로 결과값을 뽑아내서 cppunittest 소스코드를 수정 작성하였습니다.

        // DBNum1 -> NatNum4: Korean lower case characters
        // 一億二千三百四十五万六千七百八十九
        sExpected = u"\u4e00\u5104\u4e8c\u5343\u4e09\u767e\u56db\u5341\u4e94\u4e07\u516d\u5343\u4e03\u767e\u516b\u5341\u4e5d ";
        sCode = "[NatNum4][$-0412]General\\ ";
        checkPreviewString(aFormatter, sCode, 123456789, eLang, sExpected);
        sCode = "[DBNum1][$-0412]General\\ ";
        checkPreviewString(aFormatter, sCode, 123456789, eLang, sExpected);

아래는, 주석에 적은 문자열를 Python을 이용하여 Unicode Codepoint로 변환하는 예제입니다.

Python 3.8.3 (default, May 27 2020, 20:54:22) 
[Clang 11.0.3 (clang-1103.0.32.59)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> "一億二千三百四十五万六千七百八十九".encode("unicode_escape")
b'\\u4e00\\u5104\\u4e8c\\u5343\\u4e09\\u767e\\u56db\\u5341\\u4e94\\u4e07\\u516d\\u5343\\u4e03\\u767e\\u516b\\u5341\\u4e5d'
>>> "壹億貳阡參佰四拾伍萬六阡七佰八拾九".encode("unicode_escape")
b'\\u58f9\\u5104\\u8cb3\\u9621\\u53c3\\u4f70\\u56db\\u62fe\\u4f0d\\u842c\\u516d\\u9621\\u4e03\\u4f70\\u516b\\u62fe\\u4e5d'
>>> "１억２천３백４십５만６천７백８십９".encode("unicode_escape")
b'\\uff11\\uc5b5\\uff12\\ucc9c\\uff13\\ubc31\\uff14\\uc2ed\\uff15\\ub9cc\\uff16\\ucc9c\\uff17\\ubc31\\uff18\\uc2ed\\uff19'
>>> "일억이천삼백사십오만육천칠백팔십구".encode("unicode_escape")
b'\\uc77c\\uc5b5\\uc774\\ucc9c\\uc0bc\\ubc31\\uc0ac\\uc2ed\\uc624\\ub9cc\\uc721\\ucc9c\\uce60\\ubc31\\ud314\\uc2ed\\uad6c'
>>> 

Python의 결과값을 이용하여 Cppunittest의 결과값 비교를 하는데 유용하여 사용했습니다.

Python이 아니였으면 일본사람인 小笠原徳彦(Naruhiko Ogasawara)님과 협업으로 리브레오피스 소스코드 수정하는데 많이 지연이 되었을 것 같아요.

ps. 파이썬(Python)같이 생산성 빠른 언어를 익혀두면 언젠간 쓸 일이 생긴다.

ps2. 참고할만한 글

https://towardsdatascience.com/a-guide-to-unicode-utf-8-and-strings-in-python-757a232db95c

The Guts of Unicode in Python 

- PyCon 2013 talk by Benjamin Peterson

Summary

Python의 CJK(Chinese-Japanese-Korean,동아시아문자처리) 라이브러리 정리

1. Cjklib 0.3.2 

Homepage: http://cjklib.org/0.3/

Python Package Index: https://pypi.python.org/pypi/cjklib/0.3.2

2. cjktools 1.6.0

Homepage: https://pypi.python.org/pypi/cjktools

Github: https://github.com/larsyencken/cjktools/

위의 2개의 CJK라이브러리를 조사해본 결과, Python2기반으로 작성되었으나, Python3로 변환되지 않았음.

cjklib의 경우는 중국어 중에서 만다린(보통화, 북경어), 상하이어, 광동어(홍콩어), 일본어, 한국어에 대한 지원이 있음을 확인했으나, 라이브러리 사용이 어렵게 느껴짐을 확인.

cjktools의 경우는 중국어와 일본어만 다루기 때문에 CJK(Chinese-Japanese-Korean)의 Korean이 없다는 것을 확인.

위의 라이브러리가 Python3로 변환되지 않은 것을 보고, 이번에 Python3를 공부할겸, Python3의 문자열 처리 및 Unicode Consortium의 unihan database 내용을 확인해보겠습니다.

CJK(Chinese-Japanese-Korean)의 개발에 대한 내용은 Adobe에서 활동하는 Ken Lunde의 책 "CJKV Information Processing"을 참조하여, 사용하기 편한 Python3 라이브러리를 만들어볼 계획입니다.

아래는 Python CJK라이브러리 조사전에 CJK에 관심을 가지게 된 트윗글

I should seriously consider a revised/updated/retitled version of my #IUC35 presentation: “CJK Uniform Ideographs” → https://t.co/ivGOx1eu8u

— Adobe CJK Type Blog (@CJKType) 2016년 1월 19일

“Genuine Han Unification is not outside the realm of extreme possibilities.”— Fox William Mulder, FBI Special Agent

슬라이드의 마지막장에 있는 의미심장한 문구

突然の死

살아남아라! 개복치 게임 의 "돌연사"

＿人人 人人＿ 

＞ 돌연사 ＜ 
￣Y^Y^Y^Y￣