최고의 모바일 슈팅 게임으로 추천하고 싶은 게임이 바로 스카이포스 2014 이다. 아이폰과 안드로이드용으로 모두 출시 되어 있다. 3d 슈팅게임 이지만 시점은 고정되어 있고 강제 스크롤 방식의 슈팅게임이다.

  무료로 사용할 수 있는 C언어 개발 환경은 그 종류가 많이 있다. 아래 영상에서 소개할 이 ‘Pelles C' 프로그램은 윈도우용으로 개발된 프로그램으로서 C 컴파일러가 포함된 IDE이다. 사용법이 간단해서 초보자들이 C언어 실습을 하기에 편리하고 적당한 툴이라고 개인적으로 생각된다.

  이 프로그램은 PC상에서 C언어를 실습하기에 적절하고 용량도 10M바이트 내외로 작은 편이다. 설치 프로그램은 홈페이지에서 다운로드받을 수 있으며 검색엔진에서 ‘pelles c’라고 검색하면 쉽게 찾아들어갈 수 있다.

  라즈베리파이(RPi)에서 수치 해석툴을 적용하려고 scilab 과 octave의 장점을 검색해 보았더니 둘 다 장점이 비슷한 것 같다. 어떤 논문에서는 octave를 최고로 언급하기도 한다.

"요약하면, Octave가 가장 지속 가능한 Matlab의 대안이라고 결론을 내렸다. 그 이유는 테스트 결과 (문법적인 측면에서) Matlab과 완전히 호환되며 성능 또한 상당히 좋기 때문이다"

"In summary, we conclude that Octave is the best viable alternative to Matlab because it was not only fully compatible (in terms of syntax) with Matlab in our tests, but it also performed very well."

 그런데 수치해석 툭들을 검색 하는 중에 의외의 대안이 눈에 띄었다. 바로

• python + numpi / scipy + matplotlib

이다. 어떤 교수가 이렇게 언급해 놓았다.

Francesca Mazzia · Università degli Studi di Bari Aldo Moro

"내 수업(이탈리아 Bari 대학교)에서  Octave, Scilab, R 을 모두 사용해 보았다지만 지금은 파이썬의 넘파이(numpy)와 사이파이(scipy)를 사용한다. 과학 계산에서 pythonxy(윈도우)와 spyder(리눅스)는 훌륭한 통합개발환경이다. 나는 내 포트란 90 코드와의 인터페이스를 개바랬는데 Matlab보다 훨씬 더 쉬었다. 아직도 연구를 위해서 Matlab을 사용하기는 하지만 파이썬은 훌륭한 대안이다. 내 학생들도 좋아한다..." 2013년 1월 31일

"I used in my courses (University of Bari, Italy), Octave, Scilab and R, but now I'm using Python, with numpy and scipy. Pythonxy in Windows and spyder for Linux are good ide for scientific computing. I developed some Python interface for my FORTRAN 90 codes and was easier than in matlab. I still use Matlab for research, but I think Python is a good alternative, my students like it ...." Jan 31, 2013

  이후에 관심이 생겨서 더 조사해 보았는데 python이 과학계산 분야에서 의외로 광범위하게 사용되고 있음을 알게 되었다. Matlab은 앞으로는 어떻게 될 지 모르겠지만(뭐 윈도우도 무료가 되느니 마느니 하는 시대인데) 아직은 고가라 학부 수업에서 사용하기에는 부적합하다.

 개인적으로 scilab은 익히는데 상당히 시간이 많이 걸렸다. (한마디로 제대로 사용하려면 어렵다.) 하지만 python은 그 특유의 쉽고 간결한 문법과 많은 리소스들, 다양한 모듈들로 인해서 훨씬 익히기가 용이했다.

  단적인 예를 들어서 아두이노로 시리얼 통신을 하는 프로그램(모터의 지령지를 준다든가 센서값을 읽어들인다든가 하는 일들을 하기 위해서)을 작성하기 위해서는 시리얼통신을 수행하는 모듈이 있어야되는데 scilab은 마땅한게 없다. (matlab도 어렵기는 마찬가지임.) 하지만 파이썬은 잘 동작하는 모듈이 있어서 바로 사용하는데 아무런 문제가 없었다. 이 정도로 막강하다. 더군다나 numpy같은 수치해석 모듈과 scipy 같은 과학계산 모듈을 모두 무료로 아무 제한 없이 사용할 수 있으니 더 이상 큰 장점이 없다.

  만약 수치해석 툴이 필요하다면 파이썬을 공부해 볼 것을 강력히 추천한다.

[#00089]

 파이썬에 대해서 웹서핑을 하다가 파이썬으로 과학 계산을 하는 분야에 대한 좋은 발표 형식의 글이 있어서 번역해 보았다. 단순히 파이썬을 쉽고 배우기 쉬운 범용 프로그래밍 언어라고만 알고 있다면 흥미로운 주제글일 것이다.(원문)

 과학 계산에 사용되는 툴(소프트웨어)와 작업 흐름. 왜 파이썬인가?

1. 과학자(공학자도 포함)의 요구

• (모의실험, 실제 실험 제어에서 얻어진) 데이터 취득

• 데이터의 조작, 가공

• (작업 결과의 이해를 돕기 위한) 시각화

• 보고서, 출판, 발표물 제작등의 의사소통 결과물들

2, 조금 더 구체적인 요구사항들 (역자 주: 원필자가 다분히 파이썬을 의식하고 나열한 것 같음.)

• 고전적인 수치 해석 방법이나 기본적인 기능에 대한 풍부한 라이브러리: 그래프를 그리거나 푸리에변환이나 보간법 알고리듬 같은 것을 다시 직접 짤 필요가 없다. 바퀴를 다시 발명할 필요가 없듯이.

• 배우기 쉬워야 한다 : 전산이나 컴퓨터 과학을 전공하지 않은 사람이라도 몇 분안에 그래프를 그리거나 신호를 필터링하거나 푸리에 변환 결과를 볼 수 있어야 한다.

• 동 료, 학생, 고객와 의사소통이 쉬워야 한다. 즉 범용성이 확보되어야 한다. (역자 주:내가 작성한 코드를 그들도 알고 있거나 단기간에 배워서 쓸 수 있어야 한다.) 프로그래밍 언어 자체가 가능하면 적은 문법 기호와 불필요한 루틴을 가지지 말아야 한다. 그래서 코드를 읽어나가는데 수학적/과학적인 부분에 집중할 수 있어야 한다.

• 신속하게 실행 가능해야 하며 기왕이면 고속으로 동작해야 한다. (...)

• 가능하다면 거의 모든 경우에 있어서 단일 환경/단일 언어를 사용해야 한다. 문제가 달라질 때 새로운 언어나 툴을 다시 익혀야 한다면 곤란한다.

현존하는 해결책들 (프로그램들) : 과학자들은 어떤 툴로 작업하는가?

1. 컴파일러 언어: C, C++, Fortran, 등등

• 장점

• 컴파일러가 최적화되어 있으며 매우 빠르다. 계산량이 매우 많을 때 이러한 언어들의 성능을 능가하는 대안이 없음.

• 고도로 최적화된 과학 라이브러리 (역자 주:주로 행렬연산 등 수치해석에 사용되는) 가 존재함. 예를 들어서 BLAS 등

• 단점

• 사용하기 매우 어렵다. (역자 주: 이게 가장 큰 장애물임. C/C++를 웬만큼 안다고 해도 이러한 라이브러를 익숙하게 사용하기는 어려움) 특히나 전산 전공이 아닌 사람들에게는 이러한 언어들로는 답이 없음.

2. 상용 스크립팅 언어 : 매트랩(Matlab), 매쓰매티카(mathematica), 매이플(maple) 등

• 장점

• 다양한 영역의 수많은 알고리듬을 구현한 풍부한 라이브러리. 보통 이런 라이브러리는 컴파일되어 있기 때문에 실행속도도 빠르다.

• 잘 갖춰진 개발환경 : 잘 정리된 도움말, 편리한 IDE 등등

• 상업적인 지원이 가능함.

• 단점

• 기본적인 언어가 다소 부실하다.(역자 주: 문법 자체가 잘 정돈되어 있지 않음에도 불구하고 하위 호환서을 유지하기 위해서 개선이 되지 않고 있음.)

• 비싸다. (역자 주: 가장 큰 단점임. 특히 학생들에게)

3. 대안 스크립팅 언어들 : Scilab, Octave, R, Igor, IDL, etc.

• 장점

• 오픈소스, 대부분 무료이거나 matlab보다는 저가임.(역자주: Igor와 IDL이 상용프로그램임. Igor는 그래픽 성능이 뛰어나며 IDL은 천문학과 의학 영상 분야에서 많이 사용된다고 함.)

• 어떤 기능은 매우 특화되어 있음 : 예를 들어서 R의 통계분석, Igor의 그래프 기능 등. (역자 주 : Scilab은 제어분야와 수치해석에, Octave는 matlab과 거의 유사한 문법을 가지는 특징이 있다.)

• 단점

• matlab 보다는 (당연히) 라이브러리가 빈약함. 사용되는 언어 자체도 크게 발전적이지 않음.

• 어 떤 소프트웨어는 한 분야에만 사용 가능함 : 예를 들어서 gnuplot 이나 xmgrace 는 매우 강력한 기능을 가졌지만 그래프 기능으로만 한정되어 있다. (역자 주: 많은 오픈소스 수치 해석 프로그램이 gnuplot 을 채용하지만 scilab은 matlab과 유사한 독자적인 그래프 기능을 가지고 있다.)

4. 파이썬(python)의 경우는 어떠한가?

• 일반적인 특성

• 파이썬은 일반적이고 현대적인 컴퓨팅 언어.

• 표준 라이브러리 모듈

• 파이썬으로 작성된 많은 수의 특화된 모듈이나 어플리케이션 : 웹 분야 등등 그리고 과학 계산 분야

• 개발 도구들 (자동 시험, 문서 생성기)Python language: data types (string, int), flow control, data collections (lists, dictionaries), patterns, etc.

• 장점

• (matlab보다는 부족하지만) 매우 풍부한 과학 계산 라이브러리들

• 잘 고안된 언어, 가독성이 뛰어나고 구조화가 잘 되어 있어서 "생각한 대로 코딩"할 수 있다.

• 과학 계산 이외 영역에도 다양한 라이브러리가 있다. : 웹서버 관리, 시리얼포트 접근 등등

• 무료이고 오픈소스 언어이다. 광범위하게 사용되고 활발한 사용자그룹들이 있다.

• 단점

• (matlab에 비하면) 다소 불편한 개발 환경.

• 좀 더 세분화된 전문 영역에서는 필요한 알고리듬이 없을 수도 있다.

과학 계산에 사용되는 파이썬의 라이브러리들(building blocks)

 matlab, scilab, R 등과 달리 파이썬은 과학 계산 전용으로 미리 묶여진 모듈들이 없다.(역자 주 : 현재는  python(x,y) 나 winPython 등 과학계산 전용 패키지가 배포되고 있음. )  아래에 과학 계산에 사용되는 기본적인 모듈(라이브러리)을 나열하였다.

• IPython : 진보된 파이썬 쉘    http://ipython.scipy.org/moin/

• Numpy : 강력한 수치 배열 객체와 그것을 다루는 루틴 제공 http://www.numpy.org/

• Scipy : 고수준의 데이터 프로세싱 루틴 (최적화, 회귀, 보간법 등)  http://www.scipy.org/

• Matplotlib : 2-D 시각화 라이브러리 (역자 주: 그래프 생성 라이브러리) http://matplotlib.sourceforge.net/

• Mayavi : 3-D 시각화 라이브러리 http://code.enthought.com/projects/mayavi/

  Matlab은 수치해석 분야에서 독보적인 응용프로그램이지만 고가의 상용프로그램이라 학생들이 사용하기에는 무리가 있다.  하지만 똑같은 문법을 가지고 프로그램을 개발할 수 있는 대안이 있으니 바로 GNU Octave 이다.

  GNU Octave 3.8버전에 GUI 가 포함되었다! 그 동안 외부 그룹에서 octave 의 GUI를 개발하다가 중지되고 했던 것들이 몇 가지 있었는데 쓸만한 게 없었다. (특히나 윈도 환경에서는 더욱 그랬다.) 그런데 퍼스트 그룹에서 이것을 지원하기 시작했다는 것이 고무적이다. 아직 불안정한 알파 버전이고 4.0에 정식 버전이 포함될거라고는 하지만 획기적인 도약인 것 같다.

[#00091]

  최고의 모바일 슈팅 게임으로 추천하고 싶은 게임이 바로 스카이포스 2014 이다. 아이폰과 안드로이드용으로 모두 출시 되어 있다. 3d 슈팅게임 이지만 시점은 고정되어 있고 강제 스크롤 방식의 슈팅게임이다.

  사람의 뇌에는 약 1조개의 뉴런(neuron, 신경세포)가 있으며 20세를 넘으면 신경세포가 하루에 10만개씩 죽어간다. 신체도 노화되어간다. 하지만 뇌의 기능은 다른 신체부위와는 다르게 20세 이후에도 향상시킬 수 있다고 한다. 하나의 뉴런에는 약 1000여개의 시냅스(synapse, 뉴런간 연결통로)가 나오는데 이 시냅스를 타고 정보가 뉴런과 뉴런사이를 오갈 수 있다. 뉴런은 줄어 들지만 뉴런과 뉴런을 연결하는 시냅스망(신경망)은 20세 이후에도 좋은 습관으로 더 확장될 수 있다.

  손에는 상당히 많은 감각 기관이 집중되어 있으며 섬세하게 움직이도록 하는 가느다란 관절들이 팔, 손목, 손가락에 매우 많다. 이것들은 모두 대뇌의 윗쪽 부분(두정엽)에 연결되어 있다. 따라서 손을 자극하면 뇌가 활성화되게 되어 있다.

  특히나 전에 경험한 적이 없는 새로운 일, 창조적인 일을 할 때 뇌는 활성화되게 된다. 단순히 만들어진 문서를 보고 키보드를 두드린다고 해서 뇌가 자극을 받지는 않는다. 즉 뇌는 '새로운 경험'에  활성화된다는 것이다. 피카소와 같은 화가들은 92세까지 살았고 노년에도 왕성한 작품활동을 했다. 손을 섬세하게 사용해야하는 사람들은 화가, 도예가, 서도가 등은 노년에도 건장한 사람들이 많다고 한다. 따라서 건강한 정신을 유지하고 싶다면 그림, 악기 연주나 요리 등 손을 섬세하게 움직이면서 감각이나 사고도 작용하게 하는 활동에 관심을 기울이는 것이 좋다.

 또한 오른손과 마찬가지로 왼손도 의식적으로 사용하는 것이 좌우 뇌의 균형적인 발전에 도움이 된다고 한다. 왼손은 우뇌와 오른손은 좌뇌와 연결이 되어 있다. 잘 쓰는 손만을 자꾸 사용하면 한 쪽 뇌에만 자극이 가기 때문이다. 나도 오른손잡이이지만 몇 년 전부터 컴퓨터의 마우스를 왼손으로 옮겨서 사용해 보았다. 처음에는 부자연스럽지만 몇 개월 지나고 나니 오른손처럼 익숙하게 사용하게 되었다. 이제는 밥먹을 때도 양손을 의도적으로 사용한다. 이처럼 조그만 습관부터 교정해 나가면 이게 쌓여서 나중에 효과를 발휘하게 될 것이다.

  뜻이 있다면 미루지 말고 당장이라도 악기 하나에 도전해 보자. 요리를 안 하던 사람은 요리에도 도전해 보자. 가족들에게 사랑받고 덤으로 뇌의 기능도 활성화되어서 더 건강한 삶을 살아갈 수 있을 것이다.

[#00086]

코드박스가 생겨난다.

  연산자 %는 나눗셈 수행 후 정수몫을 구하고 난 나머지를 구하는 연산자이다. 다음을 확인해보라.

······································································································································

>>> 3%2

>>> 11.5 % 0.2

······································································································································

연산자 **는 거듭제곱 연산자이다. 다음 연산의 결과값들을 예상해 보자.

······································································································································

>>> 2**10

>>> a, c = 3, 4+5j #변수 a와 c를 차례로 초기화시킨다.

>>> c**a

······································································································································

  복소수의 거듭제곱도 (4+5j)*(4+5j)*(4+5j) 의 결과값을 보여준다. 파이썬에서는 복소수에 대한 산술 연산도 기본적으로 지원하므로 쉽게 수행할 수 있음을 알 수 있다.

#00003