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※ 주의 본 게시글은 하드디스크나 각종 물리 및 논리 디스크를 포맷 하는 내용이니 활용 및 배우는데 있어서 강력한 주의를 요망합니다.

먼저 포맷이란 디스크를 기초적으로 초기화 및 전부 삭제를 뜻한다. 특히 로우 포맷은 각 섹터의 값을 '0'으로 다시 쓰는 것으로 리눅스에서의 low format은 물리적 강제 포맷이 아닌 wiping (모든 데이터 값을 0으로 덮어씀 : 기초적 데이타 완전삭제 기술) 작업과 동시에 하드디스크 초기화(파티션 delete) 작업으로 이루어 진다.

즉 로우포맷 다음에 해당 파티션이나 디스크에 mkfs로 파일 시스템 타입을 작성해 주어야 한다.

wiping은 오래전 부터 하드디스크 보호와 동시에 데이타 삭제 표준 기술로서 활용되어 왔다.

게다가 리눅스 wiping 포맷은 그 속도 또한 최적으로 잡아주니 안전한 wiping으로서는 안성맞춤이라고 볼수 있을 것이다.

우선 기본적인 로우 포맷 명령은 다음과 같다.

user@user-test:~$ sudo dd if=/dev/zero of=/dev/sdc?

(명령) (소스) (타겟 파티션)

특히 '/dev/zero'는 로우포맷을 뜻하는 소스다. 여기에 만약 iso같은 이미지 파일이나 혹은 파티션등을 기입하면 그것이 바로 소스가 되는 형식이다. 그리고 그 소스가 타겟 파티션에 이식이 되는 것이다.

user@user-test:~$ mkfs.ext4 /dev/sdc2

(명령)(타입) (타겟)

의 방식이나 혹은 gparted 등의 프론트엔드로 작업해 주면 된다.

하지만 dd를 이용한 로우 포맷은 안타깝게도 작업이 잘 이루어 지고 있는가에 대한 현황은 나오지 않고 작업자는 무심코 프로세스가 작업을 끝낼때까지 기달려야 한다. 이를 간편하게 보여주기 위한 오픈소스 프로세스들이 있으니 그것은 바로 dcfldd와 pv라는 툴이다.

우선 이것은 리눅스에 기본적으로 설치에 포함되어 있지 않아 따로 설치를 해줘야만 한다.

user@user-test:~$ sudo apt-get install dcfldd pv

로 우선 해당 소프트웨어들을 설치하자.

user@user~$

sudo dcfldd if=/dev/zero |pv| sudo dcfldd of=/dev/sdc?

(명령) (소스) (pv명령) (재명령) (타겟)

으로 포맷을 시행하면 작업하는 현황을 효율적으로 볼수가 있게 된다.

물론 이 방식으로 디스크의 정보를 100% 완전히 삭제 할 수 있는 것은 아니다.
하지만 이론적으로 가능한 부분이 있기에 따로 포스팅 해 보았고 다음 페이지 에서 확인 할 수 있을 것이다.

[ 리눅스 시스템 가이드] 리눅스를 이용한 하드 디스크 완전삭제 정말 가능할까? (실험) [바로가기]

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OCR은 Optical Character Recognition 으로서 사진에사 문자를 인식하는 광학 문자 인식을 말한다.

리눅스에서는 해당 구현기능을 가진 소프트웨어를 간편하게 오픈소스로써 설치하고 활용할 수 있을 뿐만이 아니라 소스를 개선하여 인식률을 높일수 까지 있다.

바로 tesseract 소프트웨어가 그 기능을 제공 할수 있다.

설치는 매우 간단하다.

tesserrect 본체 프로그램과 지원 언어 라이브러리를 설치하면 된다.

user@user~$

sudo apt-get install tesseract tesseractt-kor tesseract-eng

우선 간단하게 한국어와 영어지원을 설치해 보았다.

자 이제는 본격적으로 실행에 들어가 보도록 하자.

우선 인터넷에 아무 화면이나 캡쳐하여 1.png로 저장한 다음 한글과 영어 라이브러리를 동시에 적용하여 출력해 보도록 하자.

user@user~$

tesseract 1.png outfile -l eng+kor ;cat outfile.txt

이와 같은 원리를 활용하여 라즈베리파이 등을 이용한 글자를 읽는 임베디드 로봇에 대한 설계도 가능할수도 있을 것이다.

하지만 출력에서 보았다 시피 tesseract의 성능은 탐탁치 만은 않다.

그러나 사용자 사전을 활용하여 개선이 가능하다.

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한가지 재미있는 실험적 발상을 떠올렸다.

로또 담청 번호를 미리 정해 놓고 과연 자동을 계속 뽑으면 과연 몇번만에 당첨이 될까(전부 맞는 집합이 이루어 질까)? 라는 발상이다.

이 포스트는 로또에 관심이 있고 또 당첨의 꿈을 가지고 살고 있는 자칭 '로또 매니아'라면 필히 훑어 볼 것을 권하는 바이다.

아~ 물론 프로그래밍과 파이썬 언어에 대해 전혀 모르고 계셔도 무관하다.

포스팅 마지막 부분에는 그 결과가 공개되니까 말이다.

물론 로또의 확률은 이미 8145060분의 1일 이라는 사실을 이미 알고 있다.

하지만 실제 각 게임 당 랜덤 출현(완전 자동)으로 몇번만에 1등 당첨이 이루어 지는 가는 매번 틀릴 것이다.

그렇기에 실제 실험에서 몇 번만에 과연 당첨이 되는가를 테스트

사실 필자는 lotto 번호를 이전 번호 과 간단한 text DB를 바탕으로 하여 추천 번호들을 추출해주는 'glotto-k' 프로그램을 만든 적이 있다. [바로 가기]

해당 프로그램은 순 100% 'bash 쉘 스크립트'로 만들어 졌으며 물론 모든 경우의 집합을 만드는 것은 아닌 유력 번호들을 가장 많이 배열하여 그 중 컴퓨터가 RANDOM 모듈로 번호들을 뽑아 내는 방식 이다. 물론 이런 방식으로 지정한 확률 높은 번호가 출현하기가 유리하긴 하다.

또 이번 실험을 bash보다 파이썬을 택한 이유는 파이썬이 RANDOM 함수를 사용하는데 있어서 능력이 훨씬 더 뛰어 나기 때문 이기도 하다. 그로인해 glotto-k 다음 배포버전도 파이썬으로 다시 재개발할 예정 이다.

본론으로 파이썬으로 로또의 랜덤(자동) 확률을 테스트 하는 프로그램을 만들어 보도록 하자.

# -*- coding: utf-8 -*- 
import random
import time

s = time.time()	# 시간을 측정하기 위한 변수 생성

def mtask(): 	# 1~45 숫자 집합을 자동으로 만들고 랩덤 당첨 집합 변수를 만드는 함수를 생성
	n = 1
	l = [1]

for i in xrange(44):
	
		n = n + 1 
		l = l + [n]
	a = random.choice(l)

l.remove(a) # 중복 출현 방지를 위해 출현 번호를 집합에서 제외

b = random.choice(l)

l.remove(b)
	c = random.choice(l)
	
	l.remove(c)
	d = random.choice(l)

l.remove(d)
	e = random.choice(l)
	l.remove(e)
	f = random.choice(l)
	l.remove(f)
	global ans
	ans = [a, b, c, d, e, f] # 번호 집합 생성
	ans.sort()	# 숫자 크기로 재나열

mtask()
answer = ans	# 처음 mtask함수로 만들어진 전역변수 ans를 고정 당첨 번호로 지정한다.
print "시작....고정 당첨번호 집합은", answer , "입니다."
global tan
tan = [0]
line=0
while answer != tan:	# 고정번호집합과 새로 생성된 집합이 나올때 까지 새로운 집합을 만드는 반복문을 실행한다. 
	line=line+1
	
	mtask()
	tan = ans
	print line,"번째 값은", tan ,"입니다."
e=time.time()

et = e - s	# 시간 측정 변수 생성

print "\n종료 되었습니다.\n고정 번호은",answer,"이며,\n 마찬가지 겟팅 번호는",tan,"이며 총",line,"번 수행 하였습니다.\n총 걸린 시간은",et,"초 입니다.\n그리고 이번 게임의 당첨 확률은 1/", line, " 입니다."

Source_File name : copy_to_clipboard.html | Type : java_script html | |


# -*- coding: utf-8 -*- 
import random
import time


s = time.time()	# 시간을 측정하기 위한 변수 생성


def mtask(): 	# 1~45 숫자 집합을 자동으로 만들고 랩덤 당첨 집합 변수를 만드는 함수를 생성
	n = 1
	l = [1]

	for i in xrange(44):
	
		n = n + 1 
		l = l + [n]
	a = random.choice(l)

	l.remove(a) # 중복 출현 방지를 위해 출현 번호를 집합에서 제외

	b = random.choice(l)

	l.remove(b)
	c = random.choice(l)
	
	l.remove(c)
	d = random.choice(l)

	l.remove(d)
	e = random.choice(l)
	l.remove(e)
	f = random.choice(l)
	l.remove(f)
	global ans
	ans = [a, b, c, d, e, f] # 번호 집합 생성
	ans.sort()	# 숫자 크기로 재나열

	
mtask()
answer = ans	# 처음 mtask함수로 만들어진 전역변수 ans를 고정 당첨 번호로 지정한다.
print "시작....고정 당첨번호 집합은", answer , "입니다."
global tan
tan = [0]
line=0
while answer != tan:	# 고정번호집합과 새로 생성된 집합이 나올때 까지 새로운 집합을 만드는 반복문을 실행한다. 
	line=line+1
	
	mtask()
	tan = ans
	print line,"번째 값은", tan ,"입니다."
e=time.time()

et = e - s	# 시간 측정 변수 생성 



print "\n종료 되었습니다.\n고정 번호은",answer,"이며,\n 마찬가지 겟팅 번호는",tan,"이며 총",line,"번 수행 하였습니다.\n총 걸린 시간은",et,"초 입니다.\n그리고 이번 게임의 당첨 확률은 1/", line, " 입니다."

-- 터미널 텍스트 박스 (Terminal text box) --

<Drag와 복사가 가능합니다.>

// 소스 파일을 만들었으면 실행해 본다.

user@user-test:~$ python lot.py

.................

10646537 번째 값은 [14, 18, 22, 23, 31, 35] 입니다.
10646538 번째 값은 [1, 3, 14, 24, 31, 35] 입니다.
10646539 번째 값은 [10, 11, 25, 29, 30, 36] 입니다.
10646540 번째 값은 [1, 19, 23, 25, 29, 34] 입니다.
10646541 번째 값은 [11, 20, 29, 31, 39, 44] 입니다.
10646542 번째 값은 [2, 13, 16, 33, 37, 45] 입니다.
10646543 번째 값은 [5, 18, 23, 29, 33, 34] 입니다.
10646544 번째 값은 [8, 10, 15, 18, 33, 43] 입니다.
10646545 번째 값은 [4, 9, 12, 14, 15, 23] 입니다.
10646546 번째 값은 [26, 29, 31, 34, 37, 43] 입니다.
10646547 번째 값은 [15, 18, 24, 33, 34, 38] 입니다.
10646548 번째 값은 [4, 11, 18, 19, 27, 38] 입니다.
10646549 번째 값은 [4, 5, 7, 17, 32, 38] 입니다.
10646550 번째 값은 [6, 7, 21, 27, 29, 44] 입니다.

종료 되었습니다.
고정 번호은 [6, 7, 21, 27, 29, 44] 이며,
마찬가지 겟팅 번호는 [6, 7, 21, 27, 29, 44] 이며 총 10646550 번 수행 하였습니다.
총 걸린 시간은 509.503417015 초 입니다.
그리고 이번 게임의 당첨 확률은 1/ 10646550 입니다.

-> 프로그램을 실행하면 초기 배정된 번호집합을 똑같이 맞힐대 까지 각 프로세스 실행때 마다 평균 수백만번을 대략 평균 3~5분 정도의 시간으로 연산 출력해 낸다.

그렇다.

실제 실험을 통해서도 각 게임당 계속 해봐도 평균 수백만번의 경우에 완전일치(1등)이 나오는 것을 볼 수가 있다.

즉 실제 로또와 비교한다면 한 주에 수백만개 정도의 게임(자동)을 사야 1등에 안정적으로 담청 될 수 있다는 것이다.

이 사실은 로또 매니아들에게 가히 절망적임을 안겨 줄 수는 있지만 그렇다고 해서 크게 실망할 필요는 없다.

로또는 이와 같은 절망을 극복하기 위한 방책으로 반자동 (몇개만 표시 와 자동 표시)이나 다섯개임 (한종이)에 여러방식의 게임을 섞는 방식도 있기 때문이다.

그리고 확률 분석으로 높은 확률의 번호를 찍어 당첨 확률을 높이는 방법도 있을 것이다.

확률 높은 번호는 존재 하며 찾아 낼 수 있다.

왜냐하면 앞서 실험에서도 봤듯이 같은 번호 집합 패턴이 똑같이 나오려면 평균 수백만번이 필요하기 때문이다.

그렇다. 역발상 이다. 그렇기에 실험에서 얻어낸 해답으로 역발상으로 말미앎아 오히려 확률 높은 번호가 충분이 추론될수 있음을 역설적으로 증명한 것이나 마찬가지 인 셈이다.

다음 실험에서는 좀 더 수준 높은 방식으로 실제 당첨 번호를 가지고 그 회차에 가지고 있는 확률을 적용 함으로써 과연 몇번에 맞추는 효과를 가지는 지를 테스트 해 보고 그로 말미앎아 새로운 glotto-k를 파이썬 언어로 개발할 계획이다.

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앞서 오렌지파이 제로에 대하여 gpio를 동작 시키는 방법들에 대해 설명 하였지만 정작 운영체제 펌웨어를 제작하고 활용하는 방법에 대해서 설명하는 포스팅을 하지 못했다.

이미 디스크 이미지를 sdcard나 usb에 구울 수 있는 사람에게는 별 일 아니겠지만

초보자들이나 혹은 한가지 놓치는 사람들을 위해서 본 포스팅을 해 본다.

먼저 orangepi에서 공식적으로 지원하는 이미지는 호환성('dev-sys')에 한계가 있는 것이 사실이다.

예를 들어 usb 기반으로 한 카메라든지 여러 sys 모듈 지원이 어려울 수 있다.

그렇기에 ARMBIAN에서 제공하는 이미지를 사용해야 시스템면으로써 좀 더 완전한 오렌지파이를 활용 할 수 있게 된다.

먼저 일반 오렌지 파이 제로도 두 가지가 있다.

무선 wifi 기능을 제공하는 보드는 zero+ 이며

무선 wifi 기능을 제공하지 않는 보드는 그냥 zero 이다.

zero+인 경우는 다음과 같이 이미지를 받는다.

user@user~$

mkdir zero

user@user~$

cd zero

user@user~$

wget https://dl.armbian.com/orangepizeroplus/Debian_stretch_next_nightly.7z

그냥 zero인 경우는 다음과 같이 이미지를 받는다.

user@user~$

mkdir zero

user@user~$

cd zero

user@user~$

wget https://dl.armbian.com/orangepizero/Ubuntu_xenial_default.7z

그리고 만일 7z 압축파일을 지원하는 프로그램이 없다면 다음 프로그램을 바로 설치 하자.

user@user~$

sudo apt-get install p7zip-full

압축을 해제한다.

user@user~zero/$

7z x Armbian_5.30_Orangepizero_~~~~.7z (Tab 키를 통해 자동완성을 활용 합시다.)

sdcard를 리더기usb에 꽂아 컴퓨터에 인식 시키고 fdisk를 통하여 인식이 되었는지 파악해 보자.

user@user~zero/$

sudo fdisk -l

     Disk /dev/sdd: 3.7 GiB, 3965190144 bytes, 7744512 sectors
     Units: sectors of 1 * 512 = 512 bytes
     Sector size (logical/physical): 512 bytes / 512 bytes
     I/O size (minimum/optimal): 512 bytes / 512 bytes
     Disklabel type: dos
     Disk identifier: 0x0009656c

위를 보면 ' /dev/sdd/ ' 에 인식이 되어 있는 것을 확인 할 수가 있다.
물론 예를 든 것이며 그것은 시스템 상황마다 개인마다 차이가 있을 것이다. 우선 sdcard가 ' /dev/sdd/ ' 에 인식이 되어 있다고 가정 하자.

마운트 필요 없이 바로 와이핑(로우 포맷)을 진행 하자.

와이핑 작업을 해야 확실히 오렌지 파이 보드의 시스템 구동이 더욱 빨라진다.

Page Title

user@user~$

sudo dd if=/dev/zero of=/dev/sdd bs=4MB

만약 포맷 현황과 남은 퍼센티지를 보고 싶다면 'pv'명령을 활용하자.

새로운 터미널을 열고서 해당 'dd' 의 프로세스를 확인해 본다.

user@user~$

pv -d `ps -lea|grep dd |awk {'print $4'}`

와이핑 포맷이 다 끝났다면 이제 본격적인 '굽기' 작업에 돌입해 보자.

user@user~$

sudo dd if=Armbian_5.30_Orangepizero_~~~~.img of=/dev/sdd

굽기가 끝났다면 sdcard를 빼어서 오렌지파이 제로 보드에 끼워 넣고 부팅해 보도록 하자.

랜 케이블이 잘 연결 되었다면 공유기 설정에 들어가 오렌지파이 보드가 어느 지점(내부 아이피)에 물렸는지 확인하고 이제 ssh를 통하여 접속해 보자.

기본적인 로그인 환경은 다음과 같다,

user : root

pass: orangepi

user@user~$

ssh root@192.168.0.5

___                               ____ _   _____
/ _ \ _ __ __ _ _ __   __ _ ___ | _ \(_) |__ /___ _ __ ___
| | | | '__/ _` | '_ \ / _` |/ _ \ | |_) | |   / // _ \ '__/ _ \
| |_| | | | (_| | | | | (_| | __/ | __/| | / /| __/ | | (_) |
\___/|_| \__,_|_| |_|\__, |\___| |_|   |_| /____\___|_| \___/
                       |___/

Welcome to ARMBIAN 5.36 user-built Ubuntu 16.04.3 LTS 3.4.113-sun8i
System load:   0.02 0.04 0.05     Up time:       26 min
Memory usage: 15 % of 494MB     IP:            192.168.0.5
CPU temp:      53°C
Usage of /:    51% of 7.1G

[ 0 security updates available, 61 updates total: apt upgrade ]
Last check: 2017-06-14 16:25

18 packages can be updated.
0 updates are security updates.

Last login: Thu Jun 15 13:07:50 2017 from 192.168.0.5

root@orangepizero:~#

로그인 후 위와 같이 나온다면 성공한 것이다.

이제 오렌지 파이의 GPIO를 주물러 보도록 하자.

임베디드 리눅스] 오렌지파이 제로 - gpio 제어 시스템 파이썬 소스 라이브러리 설치 방법

[리눅스 임베디드] 오렌지파이 zero 의 GPIO를 파이썬 프로그래밍으로 led 제어하기

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이전 강의 01 에서는 리눅스에 ADB를 설치하고 ADB로 안드로이드 기기에 접속 제어 하는 방법까지 따라해 보았다.

그렇다면 이번에는 리눅스에서 안드로이드 기기로 ADB로 하여금 무선 wifi 네트워크로써 접속해 볼 것이다.

하지만 먼저 여기서 필요한 환경은 '공유기'와 더불어 그로인한 wifi로써 당신의 안드로이드 기기가 잡혀 있어야 한다.

또한 물론 제어 하는 pc는 유선 네트워크만 공유기에 물려 있기만 하면 된다.

먼저 이전 강의에서 처럼 adb usb 연결 상태로 만들어 놓는다.

http://cosmosproject2015.tistory.com/103 (이전 강의)

adb usb 연결이 확인 된 상태에서 기기의 wifi를 키고 제어 pc와 tcpip 연결 프로토콜 포트를 구성 한다.

user@user~$

adb tcpip 5555

( 원하는 포트 번호)

restarting in TCP mode port: 5555 <- 와 같이 나오면 구성에 성공한 것이다.

연결된 usb를 해제하고 본격적으로 무선 네트워크로 ADB 접속한다.

user@user~$

adb connect 192.168.1.173:5555

(local ip : 이는 안드로이드 기기 환경설정 -> wifi -> 네트워크 수정 or 고급 wifi 설정에서 확인 가능)

connected to 192.168.1.173:5555 <- 이와 같이 나온다며 접속에 성공한 것이다.

접속을 확인한다.

user@user~$

adb device

192.168.1.173:5555 device <- 라고 나오면 접속 성공

트러블 슈트

만일 접속이 안된 다면 두가지 방법으로 리셋 한다.

user@user~$

adb kill-sever
( 모든 ADB 접속을 리셋한다.)

user@user~$

adb disconnect 192.168.1.173:2553

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소개 하려는 소프트웨어는 CLI 기반으로 드롭박스에 파일을 업, 다운로드 시켜주는 프로그램이다.

임베디드 설계에서도 필요한 프로그램이라도 판단하여 간단히 정리하여 포스팅 해보고자 한다.

해당 프로그램은 초간편 오픈소스로써 깃허브를 통하여 확보가 가능하며

https://github.com/andreafabrizi/Dropbox-Uploader

터미널에서 간단히 입력하여 프로그램을 받아낸다.

user@user~$

git clone https://github.com/andreafabrizi/Dropbox-Uploader

만일, git이 없다면 다음 명령으로 간단히 받아낼수 있다.

user@user~$

sudo apt-get install git

여기까지 작업에 끝났다면 하위에 ' Dropbox-Uploader ' 폴더와 프로젝트 프로그램이 다운로드가 완료 되었을 것이다.

' Dropbox-Uploader ' 폴더에 진입한다.

user@user~$

cd Dropbox-Uploader

' dropbox_uploader.sh ' 파일을 실행 가능 하겠금 속성을 변경한다.

user@user~$

chmod +x dropbox_uploader.sh

' dropbox_uploader.sh ' 파일을 실행한다.

user@user~/Dropbox-Uploader$

./dropbox_uploader.sh

This is the first time you run this script, please follow the instructions:

1) Open the following URL in your Browser, and log in using your account: https://www.dropbox.com/developers/apps
2) Click on "Create App", then select "Dropbox API app"
3) Now go on with the configuration, choosing the app permissions and access restrictions to your DropBox folder
4) Enter the "App Name" that you prefer (e.g. MyUploader3256527726595)

Now, click on the "Create App" button.

When your new App is successfully created, please click on the Generate button
under the 'Generated access token' section, then copy and paste the new access token here:

# Access token:

위와 같은 메시지와 토큰 입력 하라는 문구란이 뜬다.

이제 부터 어려운 것은 하나도 없다.

https://www.dropbox.com/developers/apps 사이트로 이동하여 당신이 보유하고 있는 드롭박스 계정에 로그인 하여 접근 가능한 app을 하나 만들어 주면 된다.

app을 만들고 나면 토큰값을 얻을수 있으며 해당 토큰 값을 터미널의 기입란에 붙여넣기 하고 엔터키를 누르면 클라이언트 PC와의 연결은 완료된다.

뿐만 아니라 본 프로그램을 사용하는 방법은 매우 간단하다. 그냥 방금전 실행 파일을 그대로 쓰면 된다.

다

이제 다시 ' dropbox_uploader.sh ' 를 실행하면 아까와는 다르게 해당 프로그램을 어떻게 활용 할수 있는지 명령 옵션을 볼 수가 있다.

user@user~/Dropbox-Uploader$

./dropbox_uploader.sh

Dropbox Uploader v1.0
Andrea Fabrizi - andrea.fabrizi@gmail.com

Usage: ./dropbox_uploader.sh [PARAMETERS] COMMAND...

Commands:
    upload   <LOCAL_FILE/DIR ...> <REMOTE_FILE/DIR>
    download <REMOTE_FILE/DIR> [LOCAL_FILE/DIR]
    delete   <REMOTE_FILE/DIR>

    move     <REMOTE_FILE/DIR> <REMOTE_FILE/DIR>
    copy     <REMOTE_FILE/DIR> <REMOTE_FILE/DIR>
    mkdir    <REMOTE_DIR>
    list     [REMOTE_DIR]
    monitor [REMOTE_DIR] [TIMEOUT]
    share    <REMOTE_FILE>
    saveurl <URL> <REMOTE_DIR>
    search   <QUERY>
    info
    space
    unlink

Optional parameters:
    -f <FILENAME> Load the configuration file from a specific file
    -s            Skip already existing files when download/upload. Default: Overwrite
    -d            Enable DEBUG mode
    -q            Quiet mode. Don't show messages
    -h            Show file sizes in human readable format
    -p            Show cURL progress meter
    -k            Doesn't check for SSL certificates (insecure)

For more info and examples, please see the README file.

사용방법은 간단하다.

업로드 할 경우

user@user~$

./dropbox_uploader.sh uplaod ~/로컬폴더/file 클라우드_폴더/

다운로드 할 경우

user@user~$

./dropbox_uploader.sh download 클라우드_폴더/file ~/로컬_폴더

드롭박스의 리스트를 보려면

user@user~$

./dropbox_uploader.sh list 클라우드_폴더/

를 실행하면 해당 드롭박스 클라우드 폴더의 리스트를 볼 수가 있다.

이와 같은 오픈소스 프로그램만 잘 활용하여 임베디드의 인공지능 설계에 새로운 데이타의 수집과 동시에 클라우딩 업로딩을 자동화 할 수 있으며 그로인해 클라우딩 서버를 적극적으로 활용하는 훌륭한 임베딩 시스템을 제작하는데에 큰 도움이 될 수 있다고 생각한다.

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앞서 오렌지파이 제로 보드를 소개 하였듯이 GPIO를 수행하기 위해서는 그것을 가능케 하는 소스 라이브러리가 필요하다.

물론 그 라이브러리 프로젝트는 오픈소스로 공개 되어 있으며 깃을 통하여 확보가 가능하다.

우선 깃 명령을 통하여 해당소스를 확보해 보자.

user@user~$

git clone https://github.com/duxingkei33/orangepi_PC_gpio_pyH3

'orangepi_PC_gpio_pyH3'에 복제합니다...
remote: Counting objects: 61, done.
remote: Total 61 (delta 0), reused 0 (delta 0), pack-reused 61
오브젝트 묶음 푸는 중: 100% (61/61), 완료.
연결을 확인하는 중입니다... 완료.

user@user~$

cd orangepi_PC_gpio_pyH3

user@user~/orangepi_PC_gpio_pyH3$

ls

CHANGES.txt PKG-INFO README.md README.txt examples pyA20 setup.py

프로젝트 폴더 안을 들여다 보면 시스템에 설치가 가능한 'setup.py'가 있는 것을 볼 수가 있다.

이제 해당 프로젝트 라이브러리 전체를 시스템에 설치해 보도록 하자.

user@user~$

sudo python setup.py install

설치가 완료 되었다면 이제 다음 페이지에서 실제 GPIO운용 테스트를 통하여 led를 제어를 해보도록 하자.

http://cosmosproject2015.tistory.com/410

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먼저 오픈소스 기반의 소프트웨어로 하여금 지문인식을 활용 할 수 있는 방법은 총 두가지가 있다.

하나는 기본 등재된 오픈소스 프로그램을 활용 하는 것이고 또 하나는 luanchpad의 PPA 서버에 등재 되어 있는 gui 소프트웨어를 활용하는 것이다.

이번 포스팅 에서는 첫번째로 먼저 기본 등재된 지문인식 프로그램인 'fprintd' 프로그램에 대해 알아볼 것이다.

'fprintd'는 GUI기반이 아닌 콘솔에서만 동작하는 CLI 기반의 프로그램이다.

설치는 아주 간단하다.

user@user~$

sudo apt-get install fprintd

설치가 완료 되면 아래의 실행 가능한 바이너리 프로그램들이 생성된다.

fprintd-delete, fprintd-enroll, fprintd-list, fprintd-verify

설치가 완료 되었고 자신이 가지고 있는 노트북이 지문인식 센서가 탑재 되어 있다면 한 번 테스트 해보도록 하자.

먼저 지문등록 부터 해보도록 해보자.

user@user~$

fprintd-enroll

Using device /net/reactivated/Fprint/Device/0

Enrolling right-index-finger finger.

위와 같은 메시지가 뜨면 동시에 노트북 패드면의 초록불이 깜박일 것이다.

그러면 오른손의 손가락 중 하나를 센서에 문질러 보고 제대로 읽혔다면 다음과 같은 메시지가 뜰 것이다.

Enroll result: enroll-stage-passed

같은 작업을 앞으로 네번 더 총 다섯번을 해야 한다.

Enroll re

Enroll result: enroll-stage-passed

Enroll result: enroll-completed

sult: enroll-stage-passed

위와 같은 메시지가 뜨면 작업이 모두 완료된 것이다.

이제 등록된 지문인식을 직접 활용해 보도록 하자.

user@user~$

fprintd-verify

Using device /net/reactivated/Fprint/Device/0

Listing enrolled fingers:

- #0: right-index-finger

등록한 지문을 긁으면 인증이 이루어 진 것을 확인 할 수가 있다.

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리눅스에서 C언어를 활용해 OPENGL을 구현하는 것은 윈도우즈에서와 별반 차이가 없다.

오히려 소프트웨어 레파시토리에서 관련 dev패키지를 바로 설치 할 수 있으니 개발에 더욱 그 편의성을 앞당길수가 있다.

다른 것이 있다면 헤더 라이브러리 임포팅 할때에 opengl 헤더인 'glut.h' 을 GL/glut로 잡아주어야 한다는 점이고 터미널 컴파일에서의 신경을 조금 쓰는 것 뿐이다.

가장 먼저 해야 할 일은 opengl 헤더 설치를 위 개발 패키지를 다운 받는 것이다.

다음과 같은 명령으로 기본 레파시토리에서 간단히 다운 받을수 있다.

-- 터미널 텍스트 박스 (Terminal text box) --

<Drag와 복사가 가능합니다.>

// opengl를 설계 및 컴파일을 위한 라이브러리를 설치 한다.

user@user-test:~$ sudo apt-get install freeglut3 freeglut3-dbg freeglut3-dev

설치가 되었다면 본격적인 openg 구현을 위한 c 코딩에 들어가 보도록 하자.

Source_File name : glsample.c | Type : C | |


#include <GL/glut.h> // opengl 라이브러리를 임포트 한다.

void play_display() // 생성할 opengl source를 설계한다. (실제 도형 및 그림 설계 )
{


 glClear(GL_COLOR_BUFFER_BIT);
 glBegin(GL_TRIANGLES);
   
 glVertex2f(0.5, 0.5);
 glVertex2f(-0.5, 0.5);
 glVertex2f(0.5, -0.5);
 glEnd();
glFlush();
}
void wincolor() { // 생성될 glut 디스플레이의 배경색을 결정할 함수를 설계 한다.
    glClearColor(0.0f, 1.0f, 0.0f, 1.0f);
}

int main(int argc, char** argv) {
    glutInit(&argc, argv); // glut 시작시 가장 먼저 포함되어야 할 중요한 함수 선언 
    glutInitDisplayMode(GLUT_SINGLE | GLUT_RGBA); // 생성될 glut 디스플레이의 모드 
    glutInitWindowPosition(5,5); // 생성될 glut 디스플레이의 위치
    glutInitWindowSize(700, 700); // 생성될 glut 디스플레이의 사이즈
    glutCreateWindow("sample"); // 생성될 glut 디스플레이의 이름 선언

    wincolor(); // 설계한 배경색 함수를 호출 한다.
    glutDisplayFunc(play_display); // 설계한 opengl source를 호출한다.
    glutMainLoop(); // main함수의 전체 glut 소스 명령을 실행한다.

    return 0;
}

소스를 설계 했다면 이제 컴파일을 해보도록 하자.

// 코딩한 파일을 'g++' 명령으로 컴파일 한다.

user@user~$

g++ glsample.c -lGL -lGLU -lglut -o glsample

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// 컴파일한 파일을 실행 한다.

user@user~$

./glsample

그러면 설계한 대로 다음과 같은 화면을 볼 수가 있다.

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가상머신 virtualbox를 활용해본 사람은 많을 것이다.

하지만 리눅스에서 정말 virtualbox는 말끔히 돌아가지만 안타깝게도 물리 usb를 잡지 못하는 상황을 흔히 접할 수 있을 것이다.

이를 해소 하기 위해서는 virtualbox-ext-pack 패키지 설치가 필요하다.

virtualbox-ext-pack 패키지는 실제 하드웨어의 pci와 usb포트를 인식 시켜주는 드라이브팩을 담고 있다.

먼저 해당 패키지를 설치 하도록 하자.

user@user~$

sudo apt-get install virtualbox-ext-pack

설치한 다음에는 버쳐박스 group에서 사용자를 추가하여 인식 시켜야 한다.

user@user~$

sudo gpasswd -a <사용자_계정_이름> vboxusers

그다음 재부팅 하도록 하자.

user@user-test:~$ sudo reboot

이제 버쳐박스의 가상머신에서 물리 usb가 잡힐 것이다.

그리고 버쳐박스를 실행하고 기존의 가상머신을 실행하여 물리 usb를 인식 하는지를 체크해 보도록 하자.

가상머신을 실행한 다음 위 메뉴에서 '장치 -> usb' 란을 확인해 보면 실제 pc에 입력된 usb 목록이 떠야 할 것이다.

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'임베디드 리눅스 > 가상머신(Virtualbox)' 카테고리의 다른 글

[리눅스 가이드] 가상머신(Virtualbox)에서 이용한 실제 다른 물리 디스크를 구동 하는 방법 (0)	2018.09.02

리눅스에서 가상머신을 구동하는 Virtual box를 활용하여 실제 물리 디스크에 있는 운영체제를 가상머신을 통해 구현 하는 것이 가능하다.

바로 vmdk 기술과 의존성 패키지인 virtualbox-ext-pack을 활용하는 것이 바로 그 방법이다.

먼저 사용자의 하드디스크에 가상머신 (virtual box)가 설치 되어 있다고 가정하자. 만일 없다면 설치 하도록 하자.

다음은 virtualbox-ext-pack을 설치해야 한다.

virtualbox-ext-pack 패키지는 하드웨어의 세부 사항의 pci 및 외부 물리 USB 인식을 가능하게 해주는 패키지 이다.

그것에 대해서는 전 장 에서도 설명 했다.

리눅스에서 virtualbox에 실제 물리 usb 사용하는 방법 [ 바로 가기 ]

먼저 위의 페이지에 가서 ' virtualbox-ext-pack '을 설치하고 적용 하는 방법부터 해결 하도록 하자.

위의 문제가 해결이 되었다면 다음에는 물리 가상머신을 구현할 디스크에 가상머신의 링크 파일이라 불리우는 ' VMDK ' 파일을 만들어 주도록 한다.

※ 경고 합니다.

단, 하지만 운영체제의 시스템 드라이버가 엉킬 수 있어 운영체제가 망가질 가능성이 상당히 있음으로 웬만하면 테스트를 위한 OS 드라이브를 선택하기를 권장 합니다.

특히 윈도우즈는 거의 90% 시스템 드라이브가 변경되니 평상시 사용하는 운영체제 드라이브가 아닌 테스트용 윈도우즈 드라이브를 구동 하십시오.

먼저 그룹의 disk 에 유저를 추가해 준다.

user@user~$

sudo usermod -G disk -a $USER

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먼저 fdisk 명령으로 테스트할 운영체제가 담긴 테스트할 하드디스크를 파악한다.

user@user~$

fdisk -l

테스트할 디스크 파악이 되었다면 다음은 타겟 디스크에 대한 vmdk 파일을 만들어 줘야 한다. 이 명령은 관리자 권한이 필요하다.

user@user~$

sudo VBoxManage internalcommands createrawvmdk -filename ~/sdx.vmdk -rawdisk /dev/sdx

(생성할 파일 ) ( 타겟 디스크)

이제 버쳐박스를 구동하여 먼저 간단한 프로필을 생성 후 하드디스크 추가를 기존 하드디스크 추가에서 만든 vmdk파일을 추가 하면 된다

이제 만든 파일을 virtualbox를 통해 구동해야 하는데 웬만하면 '설정'을 통하여 메모리 할당을 웬만큼 해주고 cpu사용을 최대로 하는 것이 바람직 할 것이다.

그리고 만약 ' group ' 중 'vbox'에 사용자가 등록 되지 않은 경우 관리자 명령으로 버쳐박스를 실행해야 될 수도 있다.

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[리눅스 가이드] 가상머신 (virtual box)에 실제 물리 USB를 인식 하도록 해보자. (0)	2018.09.03

바이트코인 (BCN) 급격하게 성장하고 있다.

바이낸스에서는 300% 가까이 그 가격이 성장하고 있지만 원래 주 거래소인 HITBTC에선 75% 성장률을 믿돌고 있었다.

그러나 가격이 급성장 한다고 해서 방심하여 급히 구매 하기에는 아직 이르다.

현재 주 거래소인 hitbtc에서도 거래에 문제가 발생하고 있으니 주의를 당부하는 메세지를 공지하고 있는 상황 이었다.

해석 : BCN 거래는 일시적으로 사용할 수 없습니다. 팀은 Bytecoin 네트워크 (BCN)가 비정상적인 높은 부하를 경험하고 있다고보고했습니다. 우리는이 문제를 조사하고 있습니다.

그리고 과연 bcn이 갑작스럽게 발생하는 대규모 거래량을 받쳐 줄 수 있는지는 아직 미지수 이다.

그렇기에 우선 상황이 진정 될 때 까지 지켜 보는 것도 나쁘지 않다고 본다.

그리고 현재 지금 BCN 은 모든 전송면에서 더욱 안정적 업그레이드 된 상태이다.

바이트코인의 미래와 운명은 어떻게 될까?

혹자들은 cryptonight 기반의 바이트코인(BCN)이야 말로 미래에 상당한 성장 잠재력을 가지고 있다고도 한다.

하지만 그럴려면 바이트코인은 전송 면, POW 면에서 소스코드를 지속적으로 업그레이드 해줘야만 할 것이고 현재로써 팀은 그러려고 상당히 노력 중이라고 한다.

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gedit는 간편하면서도 빠르고 다양한 플러그인을 결합 할수 있는 강력한 심플 에디터 프론트엔드 소프트웨어 이다.

필자도 다양한 에디터를 사용하고 또 보유하고 있지만 결국 바로 찾게 되는 것은 다름 아닌 지에디트 이다.

지에디트는 빠르면서도 거의 완벽할 수준의 Source color print 기능을 가지고 있으며 bash 스크립트 같은 경우도 기존의 많은 유닉스 프로그램의 표시 사항도 기본적으로 컬러 표시를 제공한다.

그리고 그 외에도 플러그인을 따로 설치 해야지만 활용할수 있는 기능들이 있는데 그것은 '내장 터미널, 파일관리자 탑재, 특수 기호, 컬러 코드 기입, 스니펫(탭), 자동완성' 기능 등이다.

이러한 기능들은 만약 우분투 리눅스를 사용하고 있다면 일일이 깃허브나 소스포지를 통해서 소스를 찾아 설치할 필요 없이 apt 레파시토리를 통해서 바로 설치가 가능하다.

먼저 지에디트 그리고 지에디트-플러그인도 설치 하도록 하자.

user@user~$

sudo apt-get install gedit gedit-plugins

플러그인들이 설치 되었다면 이제 지에디트를 실행하여 편집 > 기본설정 > 플러그인 탭으로 이동하여 설치된 플러그인들을 체크 하면 된다.

한데 여기서 중요한 것은 전부 다 표시를 하는 것은 좋지 않다.

우선 GDP관련과 '자이트가이트스 제공'은 체크를 하지 않는 것이 좋다. (사용상 버벅 거리는 부분이 있음)

다음은 스니펫을 구성하는 것은 간단하다. 플러그인을 설치한 상태에서 ' 도구 > Manage Snitppet ' 으로 들아가면 다음과 같은 화면에서 각 목록 마다 편집하거나

또 스니펫을 저장 하거나 불러 올수 있다.

스니펫 관리자의 구조는 다음과 같다.

지에디트의 스니펫 관리도구는 불러올때는 두가지 방법이 있는지 지에디트를 관리자권한 실행으로 즉 'sudo gedit' 로 실행 한다음 불러 와야 하는 방법이며

또 하나는 스니펫 파일들을 파일시스템에 직접 복사 하는 방법이 있는데

지에디트 스니펫은 '~/.config/gedit/snippets' (사용자 추가 스니펫) or '/usr/share/gedit/plugins/snippets' (기본 스니펫)으로 존재 한다.

이곳 중 한 곳에 스니펫 파일들을 복사하면 된다.

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"굳이 에버노트를 소프트웨어로써 사용할 필요가 있나? 웹에서 작업해도 되지 않나?"

이런 질문을 한다면 당신이 모르는 것이 한가지가 있다.

에버노트 웹에서는 실시간적 타이핑 싱크가 적용 된다. 이것이 웹 기반에서 이루어지다 보니 리로딩 오류가 발생 된다.

즉 다시 말해 당신이 어느 시간 동안 타이핑한 내용들이 한 순간에 싱크 오류로 날라간다는 것이다.

본 필자도 웹에서 사용하다가 하두 기가 막혀서 에버노트는 반드시 소프트웨어를 사용해야 한다는 것을 뼈져리게 깨달았다.

뿐만 아니라 웹에서는 기존에 데이터에 대한 로딩과 계정 진입이 상당히 느리다.

그러한 웹에 단점에 비해 소프트웨어는 기존 데이터를 기반으로 로딩 하기 때문에 로딩하고 로그인 하는 데에 불필요한 시간을 낭비하지 않아도 되며 싱크도 api를 통해 간단한 루트로 이루어 지기 때문에 한번에 동기화 버튼을 누름으로써 격차 없이 안전한 sync를 이룰수 있다.

그리고 가장 정작 중요한 이유는 또 한가지 만일 웹서비스가 어느 날 갑자기 중지 된다면... 웹에서만 작업 했다면 당신은 작업 했던 모든 것들을 한번에 잃게 된다.

하지만 소프트웨어를 사용했다면 로컬 디스크에 저장 되는 형태로 데이타가 그대로 유지 되기 때문에 모바일이든 pc는 반드시 에버노트는 소프트웨어를 사용하는 것이 바람직 하다.

그 세가지가 에버노트를 소프트웨어로써 반드시 활용해야 하는 이유 이다.

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화폐가 가져야 할 본질적인 자격과 요소는 무엇인가?

바로 '무결성' 이다.

현재 까지 인류 역사상 완벽한 무결성을 가진 화폐는 존재 하지 않았으며 위조지폐의 기하급수적인 증가는 사회적 경찰 시스템 만으로 막는 데에는 한계가 있어 온 것이 사실이다.

그 뿐만이 아니라 기존의 화폐는 신용 본위제에 그 기반적 가치를 두고 있기 때문에 만일 국가적으로 전체 가계적으로나 부채에 불안적인 문제가 발생하게 되면 기존의 화폐가치는 추락하게 된다.

하지만 블록체인을 기반으로 한 가상화폐의 가치는 순순히 기술적 DB의 대공유적 무결성 기술과 동시에 거래력에 의하여 그 가치가 결정 및 유지가 되기 때문에 기초 사회경제가 부패한다고 해서 가치가 폭락하지 않는다.

단, 가상화폐의 가치가 붕괴 되는 원인은 그 가치를 알아보지 못하는 시대에 뒤떨어진 사람들의 거짓된 비하와 무지한 자들의 불신과 불신으로 인한 규제와 가상화폐 거래를 더럽고 악한 곳에 사용하는 자들 때문이다.

현재 가상화폐 거래는 범죄에 혹은 음지에서 이루어 지는 경우가 상당하다.

그러한 이유는 블록체인의 본질적 가치를 모르고 모든 모든 경찰수사가 거래 기반이 아닌 범죄자들에 대한 소통 혹은 감시를 기반으로 한다는 것을 깨닫지 못하고 또 사실상 모든 메신져가 감청이 가능 하다는 사실을 실질적으로 이해하지 못하기 때문이다.

또 뿐만 아니라 블록체인의 거래의 추적이 가능하다는 사실을 모르는 무지함 때문에 벌이지는 일이다.

국제경찰과 국내경찰기관 또한 블록체인 거래 정보 흐름에 대한 추적능력을 이미 갖추었으며 이 기술은 오픈소스로써도 활용할수 있는 상태이다.

그렇기에 일부 사람들 중에는 가상화폐가 범죄에 쓰일수 있기 때문에 가치가 형성된다는 착각과 무지함 또한 발생한다.

블록체인을 기반으로 한 가상화폐의 본질적 가치는 익명성이 아닌 '무결성'과 '순수성' 그 자체이다.

그것 만으로도 진정한 화폐의 탄생이며 그것 만으로도 본질적 가치를 물질적 가치 평준으로 하여금 그 가치를 매기는 것이 가능하다.

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