책읽는공대생

오늘 소개할 도서는 '펭귄브로의 3분 딥러닝: 파이토치맛'으로 두 명의 저자가 파이토리로 인공지능 구현하는 방법을 설명합니다. 인공지능을 개발할 때 많이 사용되는 프레임워크는 텐서플로우, 케라스, 파이토치 등이 있으며, 실제 연구에는 케라스 및 텐서플로우가 현재 많이 사용되고 있지만, 최근 들어 파이토치 또한 논문 및 연구 쪽에서 어렵지 않게 볼 수 있습니다. 개인적으로 추상화가 너무 잘되어 있어 디테일한 수정이 불가능했지만, 다른 프레임워크 보다 좀 더 빠르게 구현할 수 있다는 장점이 있었습니다. 

파이토치는 페이스북에서 만든 딥러닝 모델 오픈소스 프레임워크입니다. 이 책은 ANN, DNN, CNN, RNN, GAN 등을 파이토치를 이용해 구현해봅니다. 3분 시리즈의 특성상 수학적 공식과 같은 이론 위주의 도서보다는 코드 위주로 빠르게 구현하고 이해하는 데 집중하고 있습니다. 3장은 파이토치로 ANN인 인공신경망을 구현하고 있습니다. 딥러닝의 가장 기본인 ANN은 각 노드들이 유기적으로 연결되어 가중치를 역전파 알고리즘 등으로 조정하고 최적화합니다. 5장은 지금까지도 가장 활발히 사용되고 계속적으로 발전되고 있는지 CNN을 사용해 이미지 처리를 다룹니다. CNN은 컨볼루션 신경망으로 합성곱 신경망이라 합니다. 컨볼루션은 계층적으로 이미지를 인식하도록 단계마다 이미지의 특징을 추출하게 됩니다. 이렇게 컨볼루션을 거쳐 만들어진 이미지를 특성 맵이라고 합니다. 이후 ResNet도 소개하는데, 데이터셋이 복잡해질수록 학습량은 많아지고 좀 더 효율적인 아키텍처 필요합니다. 컨볼루션층의 출력에 전의 모든 레이어에 쓰였던 입력을 더해 과거의 특징을 함께 가져갑니다. 

7장의 RNN은 순차적인 데이터를 다룹니다. 흔히 보는 텍스트, 글, 음악, 시계열 데이터가 해당됩니다. 책에서는 설명도 설명이지만 코드와 함께 구현과 테스트가 따라하기 쉽게 적혀있습니다. 9장은 생산적 적대 신경망인 GAN을 소개합니다. 새로운 진짜같은 가짜 데이터를 생성하는 GAN은 아이디어부터 활용까지 정말 놀라운 딥러닝 방법입니다. 거기에다가 사용자가 원하는 레이블 정보와 함께 조건을 걸어 원하는 가짜 이미지를 생성하는 조건부 GAN도 존재합니다. 이후 현재까지도 다양한 GAN이 파생되어 연구되어 있습니다. 파이토치는 제품, 연구 등 딥러닝이 활용되는 분야에서 구현을 빠르게 할 수 있는 프로엠워크입니다. 입문자부터 시작해 학생, 전문가까지 빠르게 개념을 습득하고 싶을 때 이 책이 많은 도움이 될 것입니다. 특히, 이론보다는 실습이 좀 더 재미있고 효과가 좋은 독자에게 더욱 도움이 될 것입니다.

오늘 살펴볼 도서는 한빛미디어의 '파이썬으로 배우는 딥러닝 교과서'입니다. 부제로 '이미지 인식 모델을 만들면서 익히는 딥러닝'을 사용하고 있는데, 파이썬 기초부터 시작해 이미지 인식을 다루는 딥러닝 예제를 살펴보는 번역서입니다. 딥러닝 초심자부터 중급자까지 다루는 도서인만큼 프로그래밍 경험이 다소 있지만 파이썬에 익숙치 않고 딥러닝이 처음인 독자를 위한 도서입니다. 기본적인 컴퓨터 지식과 기초적인 프로그래밍 경험, 함수 및 미분, 벡터, 행렬 등의 기초가 있으면 좋지만 이 책의 앞부분에서 꽤 다루고 있기때문에 기억이 가물가물하더라도 괜찮습니다. 초심자부터 시작하는 도서인만큼 처음부터 개발 환경을 준비하고, 머신러닝이 무엇인지 등 이론적인 내용부터 시작해, 파이썬을 활용한 딥러닝에 필수적인 사항인 변수 및 자료형, 문법, Numpy, Pandas 패키지 등을 다루고 있습니다. 

10장부터는 본격적인 데이터 시각화에 대해 다루고 있는데, 딥러닝의 결과를 시각적으로 나타내고 성능 또한 그래프로 나타내는 것이 중요합니다. 실제 딥러닝은 수많은 수치 연산으로 이뤄지기 때문에 성능 평가와 그 결과를 시각화해 이해하고 객관적인 지표로 사용하는 것이 중요합니다. 따라서 한 번 익혀놓으면 어떻게 활용해야 될지 감이 잡히고 시간이 흐른 후 여러분만의 딥러닝 모델을 만들때 또는 다른 사람의 모델을 볼 때 많은 도움이 될 것입니다. 기본적인 패키지는 matplotlib를 사용하지만 최근에는 반응형, 웹형 패키지도 이용하고 있습니다. 더군다나 tensorboard와 같은 추상화과 잘된 패키지를 이용할 경우 전문가들처럼 다양한 수치 및 시각적인 자료를 코드 한 줄로 해결할 수 있습니다. 패키지를 워낙에 많이 존재하니 본인한테 익숙하거나 많은 사람들이 사용하는 패키지를 사용하는 것이 좋을 듯 합니다.

이미지 데이터의 경우 15장부터 OpenCV를 활용해 처리합니다. 이미지 데이터는 행렬과 유사하므로 또다른 접근법이 필요합니다. 많이 사용되는 프레임워크는 OpenCV로 컴퓨터 비전분야에서 많이 사용됩니다. 16장은 지도학습 중 분류문제에 대한 기초를 다루고 있습니다. 대표적인 통계적 기법인 회귀, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트 등을 다루고 있는데 데이터의 종류, 형태, 구성에 따라 이러한 기법을 자유자재로 다뤄야 되는데 이 때 하이퍼파라미터와 같이 기법의 수치적인 사항을 조절해 알맞게 적용해야 합니다. 머신러닝과 다르게 딥러닝은 신경망을 이용해 손실 함수를 정의하고 이 손실함수가 최소화가 되도록 반복적으로 학습합니다. 신경망 중 가장 널리 사용되는 것이 합성곱 신경망인 CNN으로 21장부터 이미지 인식에 필요한 CNN을 다루고 있습니다. 분류 문제를 다루고 있으며, 해당 이미지가 dog 이미지인지, cat 이미지인지 등 해당 이미지의 클래스를 구별합니다. 이미지 인식률을 높이기 위해서 다양한 데이터 기법들이 사용되는데, 여기서는 22장에서 데이터 부풀리기, 정규화, 전이 학습 등 비교적 간단하게 설명하고 있으니 좀 더 깊게 알고 싶으면 개인적인 공부가 더 필요할 듯 합니다.

이 책은 전체적으로 파이썬을 활용한 딥러닝의 기초를 위한 도서입니다. 초심자에게 파이썬 기초부터 딥러닝이 어떻게 구성되고 실제 구현이 어떻게 이뤄지는 지 궁금한 독자분들이 많은 것입니다. 특히 비전공자일수록 그럴 수 있는데, 초급부터 중급 독자를 위한 도서인 만큼 넓은 계층에서 지금은 널리 사용되는 딥러닝의 기초를 익혀 많은 도움이 되길 바랍니다.

어느 덧 더운 여름이 다가왔습니다. 오늘도 한빛미디어에서 새로 출간된 파이썬 웹 프로그래밍 도서를 저에게 보내주셨습니다. 시중 IT관련 서적에서 좋은 번역서로 많이 존재하지만, 그래도 저서로 집필된 책이 좀 더 정이 많이 가는 부분입니다. 그 중에서 파이썬 관련 분야에서 많은 집필 도서가 나오고 있습니다. 이 책은 출판사에서 강조하길 파이썬 웹 개발자를 위한 학습로드맵의 가장 마지막에 해당되는 도서입니다. 실전편인 만큼 다양한 사례와 중급 개발자로 성장하기 위한 내용들이 담겨 있습니다.

<파이썬 웹 개발자를 위한 학습로드맵>

혼자 공부하는 파이썬 -> 파이썬 웹 프로그래밍, 기본편 -> 파이썬 웹 프로그래밍, 실전편

장고(Django)는 현재 국내와 해외에서 가장 많이 사용하고 있는 파이썬 웹 프레임워크입니다. 다양한 레퍼런스와 이슈들에 대한 해결법, 템플릿 등도 많아 많은 서비스들이 장고를 이용해 웹 앱을 개발하고 관리하고 있습니다. 또한 가장 대중적이고 많은 사용자 층을 보유한 파이썬을 기반으로 진입 장벽이 낮은 프레임워크이므로 이 또한 큰 장점이 됩니다. 실전편은 앞선 기본편에 비해 간단한 예제와 튜토리얼 수준을 넘어 프로젝트 기반으로 간단한 앱부터 복잡한 기능까지 확장하는 방식으로 좀 더 자세한 설명이 주를 이룹니다.

책 실습코드의 테스트 환경은 모두 리눅스 가상머신 환경에서 이뤄졌다. 따라서 CentOS 및 우분투를 사용하면 된다. 1장에서는 장고 개발의 기본 사항 및 가상환경 구성에 대한 내용이 주를 이룬다. 2장부터 실전 프로그램일 Bookmark앱과, Blog 앱들을 개발해본다. 6장부터는 Blog앱의 UI 및 URL을 설계하는 등 확장해 Tag 달기, 댓글 달기, 검색 기능 등을 진행해본다. 13장부터는 장고의 핵심 기능인 Model의 정의 및 관계 등을 구성해보고, 마찬가지로 View, Template, Form 등에 대해서도 자세히 살펴본다. 

특히 심화편에서 다루는 Model, View, Template, Form등은 장고에서 중요한 개념으로 이 책에서는 클래스별로 나눠 설명하고 있다. 따라서 본인이 알고 싶거나 참고하고자 하는 클래스를 찾아 알아보면 매우 큰 도움이 될 것이다. 끝으로 이 책은 기본편의 간단한 예제를 넘어 좀 더 깊게 심화된 부분이다. 따라서 기본적인 내용이 부족하다면 앞선 도서를 먼저 읽어볼 것을 권장하고, 실전에 많은 도움이 되고자하는 Django 기반 웹앱을 구성하기 위해서는 이 책이 많은 도움이 될 것이다.

오늘 살펴볼 도서는 Head First Go입니다. 구글에서 만든 Go언어에 대한 입문서입니다. 표지를 보면 익숙하겠지만 오레일리 출판사에서 나온 원서의 번역본입니다. Go언어는 2009년 구글에서 발표한 언어로 최근 우리나라에서도 많이 활용되고 있습니다. 클라우드 및 네트워크의 백앤드 등의 영역에서 대체적으로 많이 사용되며, 도커, 쿠버네티스, 분산 시스템 등에 많이 이용된다고 합니다.

Go언어의 특징은 빠른 컴파일 속도, 간결한 코드, 자동 가비지 컬렉션, 편리한 동시성 코드 작성, 멀티코어 지원 등이 있습니다. 최신의 언어답게 간결한 문법과 좋은 성능을 보이는 것이 특징입니다. 현재 Go언어는 오픈소스로 누구나 무료로 쉽게 사용할 수 있습니다. 하나의 프로그램으로 멀티운영체제에 동작가능하며, 웹 서버의 동시 접속을 좀 더 쉽고 효율적으로 작성할 수 있어 유지보수면에서도 훌륭할 것으로 봅니다.

전체적인 구성은 그림과 예제가 많은 형태입니다. 입문서답게 처음 접하는 사람들도 쉽게 받아들일 수 있게 구성되어 있습니다. 만약 파이썬과 같은 프로그래밍 언어를 한번이라도 다뤄본 경험이 있다면 Go언어는 매우 익숙할 것이다. 필자 또한 Go언어를 얼핏들어보고 접해봤지 실제로 사용해보적은 없다. 하지만 처음 패키지를 불러들이고 라이브러리를 import하고 코드를 작성하는 과정은 파이썬과 매우 유사해 이러한 부분은 프로그래밍 언어에 익숙해지는데 많은 도움을 줄 것이라 봅니다.

다양한 그림과 삽화를 통해 이해를 돕고 있으며 중간중간 '중요 항목'을 정리하며, 연습문제 또한 간단하게 나와있습니다. 차례대로 읽으면서 따라한다면 큰 문제없이 따라할 수 있을 것입니다. 마지막 정도의 13장에서는 고루틴과 채널에 대해 배운다. 고루틴의 일반적인 입문서에서는 잘 다루지않는 내용이지만 Go언어에서는 마지막에 다루고 있습니다. 작업을 한 번에 처리하는 것이 아닌 작은 작업으로 쪼개어 처리하는 것입니다. 이 때 채널이라는 개념을 통해 얼마만큼 잘게 쪼갤지 결정하며, 고루틴 간 데이터를 동기화하며 특정 고루틴이 다른 고루틴보다 앞서가지 않도록 제어해야 한다. 앞서 Go언어는 멀티코어 프로그래밍에 좋은 이점이 있는데 이러한 고루틴을 사용해 멀티프로그래밍을 쉽게 할 수 있습니다.

Go언어를 처음접하는 독자분들께 훌륭한 도서가 되길 바랍니다.

벌써 봄날씨가 가득합니다. 올해도 여김없이 서평단 기회를 가져다준 한빛미디어 관계자분들께 감사드립니다.

항상 많은 도움이 되는 리뷰가 되도록 노력하겠습니다.

오늘 책은 알기쉬운 비유와 기초 수학으로 시작하는 그로킹 딥러닝이라는 도서입니다. 

구글 딥마인트 리서치 사이언티스트인 앤드루 트라스크가 저술했고, 박상현 역자가 옮겼다. 인공신경망을 연구하는 저자로서 이번 도서 역시 제목에서 알수있듯이 딥러닝에 관한 도서이다. 딥러닝을 처음 접하는 입문자에게 필요한 이론 도서인 셈이다. 파이썬을 기본으로 코드가 구성되지만 코드의 양은 그렇게 많지 않다. 

2장은 머신러닝에 관련된 내용으로 파라미터릭 모델과 넌파라미터릭 모델 및 지도, 비지도 학습의 패러다임에 대해 소개한다. 딥러닝에 대해 본격적으로 공부하기 전 컴퓨터가 어떻게 학습하는지 알아보는 것이다. 3장부터 본격적인 순전파 신경망에 대해 알아본다. 결국 딥러닝의 최종목표는 예측이다. 미래에 어떤 일이 일어날지 과거의 데이터를 기반으로 확률적으로 알아보는 것이다. 이 때 여러 입력이 있을 수 있으며, 출력도 한 개 또는 그 이상일 수 있다. 이러한 다양한 문제를 모델로 구축하는 것이 딥러닝의 핵심이다. 

이러한 확률을 계산하는데 있어 다양한 수학적 기법이 사용되는데 그 중 모델의 최소값, 즉 미분해서 0이 되는 지점을 찾기위해서는 경사하강법 등이 필요하다. 4장은 이러한 기법을 코드를 통해 살펴볼 수 있는데, 넘어가 5장에서 이를 좀 더 일반화시키고 있다. 

정규화와 함께 오버피팅의 원인등을 알아보는 8장,9장에서는 활성화 함수에 대해서도 알아보는데, 대표적인 sigmoid와 tanh의 차이와 함께 언제 무엇을 사용해야 하는지도 보여준다. 나아가 10장부터는 딥러닝의 대표적인 모델인 CNN과 RNN에 대해 살펴본다. RNN의 비중이 좀 더 많은 단어주머니 모델 및 임베딩 등의 내용을 다루며 연속적인 언어 모델링에서 딥러닝이 어떻게 사용되는지 알 수 있다. 

13장부터는 딥러닝 프레임워크에 대해 알아본다. 우리가 잘 알고 있는 텐서플로, 파이토치, 케라스 모두 딥러닝 프레임워크 중 하나이다. 결국 코드를 좀 더 간단하게 하여 딥러닝 구축을 손쉽고 빠르게 하며 성능도 높여주는 것이 목적이다. 복잡한 모델을 디버깅하거나 내부적인 동작을 좀 더 깊이 알고싶을 때 어떻게 사용되는지도 알 수 있다. 

처음에 이 책에서는 수포자도 이해할 수 있다고 했다. 결국 복잡한 수식이 나오지 않았다는 뜻인데, 실제로 수식을 거의 없애고 도식과 간단한 코드로 나타냈다. 이공계열을 전공하지 않았지만 딥러닝을 배워야하는 독자에게 필요한 책이다. 비유와 그림이 이 책의 내용을 잘 안내하고 있으며, 딥러닝, 머신러닝, 신경망 구현, 모델링 등에 대해 잘 설명하고 있으며 번역도 훌륭하게 이뤄진 도서이다. 많은 독자들에게 추천하는 바이다.

"이 리뷰는 한빛미디어의 지원을 받아 작성되었습니다"

프로그래밍 면접 이렇게 준비한다

프로그래밍 면접, 이렇게 준비한다

존 몽건, 노아 킨들러, 에릭 기게리 저/서환수 역

면접에서 코딩하라면 깜짝 놀라는 당신을 위한 책 이 책은 면접을 앞둔 프로그래머를 위한 종합 안내서다. 구글, 애플 등 글로벌 소프트웨어 기업의 프로그래밍 면접에서 출제된 기출문제와 해답을 수록했다. 지원할 기업을 알아보는 방법, 이력서 작성법, 헤드헌팅 업체를 이용하는 방법과 같은 일반론부터 자료구조, 알고...

누구나 좋은 회사에 들어가고 싶어한다. 과거 학창 시절부터 우리는 수없는 시험들을 봤다. 하지만 취업이 끝이라고 생각하지만, 취업 앞에 놓인 면접 누구나 떨리고 걱정한다. 이 책은 그런 사람들을 위한 책이다. 기본기가 충실하다고만 해서 컴퓨터 IT 관련 분야에 괜찮은 직장에 들어갈 수 있는 것은 아니다. 주어진 문제를 잘 해결하는 능력뿐아니라 현실적인 제약에서 다양하게 해결하는 것도 좋은 능력이다.

이 책은 컴퓨터 관련 분야로 취업하려는 사람들을 대상 독자로 한다. 대학에서 컴퓨터 전공이나 그 외 관련 학과를 졸업해 해당 기업에 들어갈 때 도움을 주는 책이다. 책의 뒷부분에 나오는 이야기 이지만 면접을 앞둔 프로그래머를 위한 종합 아낸서이다. 기업 탐색, 이력서 작성법, 헤드헌팅 업체 이용등의 일반적인 방법 및 자료구조, 알고리즘 및 전반적인 프로그래밍 문제와 컴퓨터과학적인 지식까지도 다루고 있다. 책이 계속 재판되면서 많은 부분이 추가되었다고 한다. 사전 전화 면접, 데이터 과학 및 통계 부분이 추가되었다. 따라서, 동시성, 객체지향 프로그래밍, 데이터베이스, 디자인패턴 등 다양한 분야의 기술 면접에 대한 이야기들이 나온다.

1,2,3장은 기본적인 방법론 부부닝다. 구직을 시작하기 전 시장 정보 및 아웃소싱, 능력 개발 등 기본적인 사항을 정리하는 방법부터 입사 지원절차에서 회사를 선택하고 컨택하며, 면접 절차등을 소개한다. 전화예비면접에서는 엔지니어 전문가 및 비전문가와의 예비 전화 면접에 대해 알아본다. 전화 면접인 만큼 간단하지만 기본적인 문제를  물어볼 수 있으니 이러한 부분에 대한 문제들도 잘 설명되어 있다.

이후 4장부터는 프로그래밍 문제 접근법이 시작된다. 기본적인 단계 및 프로그래밍의 수치적 복잡도를 나타내는  빅오 분석법에 대해 알아본다. 메모리  용량 분석 및 자주 보이는 알고리즘도 알아본다. 이후 연결 리스트, 트리, 그래프 등  일반적으로  배우는 자료구조와 배열, 문자열에 대해 배운다. 각 언어별(C,C++,JAVA등)로 배우니 걱정없다. 재귀호출 문제는 아직까지 나오는 편이니 알아보는 편이다. 이후  자주 등장하는 정렬 알고리즘이다. 자주 볼 수 있는 퀵정렬, 선택 정려르, 삽입 정렬, 버블 정렬 등에 대해 나오며, 이럴 때 이러한 알고리즘이 쓰는 것이 유용하다 등 실제 면접에서  마딱드릴  수 있는 상황을  잘 정리해놓았다.

10장부터는 컴퓨터 과학적인 부분이다. 동시성 및 객체지향 프로그래밍에 대해 알아본다. 스레드, 모니터, 세마포어, 데드락 문제는 운영체제를 비롯한 시스템 엔지니어링에서 중요한 부분이다. 객체지향 프로그래밍 또한 프로그래밍 형태에서 중요하다. 데이터베이스는 데이터 관련 부분에서 자주 물어보는 형태이다. 특히 서버, 분산 시스템 부분 엔지니어에게는 필수 있다.

이 책에서 새로 추가된 데이터 과학, 난수, 통계학은 최근 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 프로그래밍 부분에서 자주 사옹되는 부분이다. 이후 18장 부터는 상식 및 지식에 기반한 문제들이 있다. 언어의 차이점, 매크로, 상속, 가비지 컬렉션, 네트워크 성능, 암호 등이 나온다. 

최근 국내에서도 다양한 지식기반 산업, IT융합 산업들이 발전하면서 프로그래밍의 중요성이 대두되고 있다. 과거 대기업 위주의 프로그래밍 면접들이 많이 보편화되었고 다양한 플랫폼들을 활용해 이러한 프로그래밍 면접을 이어나가고 있다. 특히  전공자뿐만아니라 비전공자들에 대한 취업문도 많이 열려있다. 전공자에게만 승인되었던 과거의 취업형태와는 달리 본인이 관심있고, 스스로 공부하고 익혀온 부분이라면 누구에게나 그 기회를 주고 있다.

본인의 업무 스타일, 인생의 목표, 업무에 대한 충분한 이해를 바탕으로 경험을 중시한 면접이 중요할 것이라 본다. 

어느덧 더운 여름이 가고 시원한 날씨가 이어지네요. 독서하기도 좋은 계절입니다.

저는 학부때부터 파이썬 프로그래밍 언어에 빠져 지금까지 이어지고 있습니다. 다양한 관련 부분 독서, 코딩, 커뮤니티 활동등을 통해 파이썬을 끊임없이 알아가고 있는 중이지요.

파이썬의 매력에 한번 빠지면 헤어나오기 쉽지 않습니다. 그만큼 무궁무징하고 강력하며 훌륭한 언어 중 하나입니다.

웹 프로그래밍 언어에는 HTML, Javascript, CSS등 여러 종류가 있지만, 파이썬 웹프로그래밍만큼 간단한 코딩을 강력한 애플리케이션을 구현할 수 있는 도구는 없을 것입니다. 오늘은 김석훈 프로그래머가 적고 한빛미디어에서 출판한 'Django로 배우는 쉽고 빠른 웹개발 파이썬 웹프로그래밍'도서를 살펴본다.

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이미 파이썬 언어를 사용해본 독자라면 쉽고 간결함, 문법의 일관성, 빠르게 개발할 수 있는 생산성에 만족하고 있으리라 생각합니다...(중략)...필자가 생각하는 이 책의 독자층은 파이썬 문법을 공부한 후에 웹 프로그래밍을 배우려고 하거나, 다른 언어로 웹 프로그래밍을 하다가 파이썬으로 전환하고자 하는 개발자입니다...

지은이의 말 中

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목차 구성을 깔끔하면서도 많은 것을 담고 있다. 첫 이해부터 시작해 Django기능과 배포까지 아낌없이 담아내고 있다. 모든 파이썬 웹 프로그래밍 개발자에게 더없이 좋은 구성이다.

CHAPTER 01 웹 프로그래밍의 이해

CHAPTER 02 파이썬 웹 표준 라이브러리

CHAPTER 03 Django 웹 프레임워크

CHAPTER 04 Django의 핵심 기능

CHAPTER 05 실습 예제 확장하기

CHAPTER 06 Django의 웹 서버 연동 준비

CHAPTER 07 Cloud 서버에 Django 배포하기

CHAPTER 08 Apache 웹 서버와 연동

CHAPTER 09 NGINX 웹 서버와 연동

웹프로그래밍에는 역시 HTTP(S) 프로토콜이 빠질 수 없다. 서버 개발은 개인이 혼자하기 힘들지만, 클라이언트 개발은 충분하다. 물론 간단한 서버 개발은 혼자서도 가능하다. 웹 프로그래밍이란 인터넷을 이용해 멀리 떨어진 공간에서 서로 통신을 하고 데이터를 주고받는 상호작용이 가능하게 구현하는 것이다.

HTML코드를 살펴본다.

HTTP 상태 코드를 살펴보자. 깔끔하게 테이블형태로 정리되어 있다.

각 코드를 라인별로 번호를 매겨 설명하고 있다. 손수 페이지를 넘겨 하나하나씩 확인해야하는 번거로움이 있지만, 간결하면서도 확실하게 설명하고 있다.

소스 코드와 커맨드 창에서의 명령행 입력부분은 볼드체 형태로 서로 구분을 했다. 코드의 인덴트도 적절하게 들어가 가독성이 좋다.

그림을 통해 개념이 이해가 필요한 부분은 보다시피 깔끔하게 이해시켜준다. 기술의 발전에 따라 웹 서버 기술도 변화하고 있다. 초기 웹 서버 등장에 다라 CGI 프로그램으로 서로 통신했다. 이후 CGI의 대안으로 스크립트엔진 및 데몬프로그램이 나왔다. 최근의 우베 애플리케이션은 웹 서버와 애플리케이션 서버를 따로 두어 프레임워크 기반 통신을 한다.

파이썬에 한계란 없다!

Django를 통해 웹 프로그래밍까지 접수하자

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나만의 로고를 디자인하고 편집하는 과정을 배워본다.
[로고를 활용한 디자인 실무 강의]

이 책은 일러스트레이터와 포토샵을 활용해 로고, 명함, 배너, 스티커, 포스터, POP 디자인등을 배우는 책이다. 책 표지만 보아도 알겠지만 디자인을 위한 시안과 같은 형태를 볼 수 있다.

'이 책의 미리 보기'는 그림과 실제 내용과 함께 구성되는 챕터 소개라고 보면 된다. 페이지번호와 함께 배우는 내용을 실제 작업 화면과 함께 보여주고 있다.

이 책의 구성이 간결하면서도 필요한 내용으로 압축되 보여주고 있다

효과적인 로고 활용법은 무엇일까?

실무 현장에서 반드시 숙해야 할 핵심 사항!

챕터1부터 실무 현장에 필요한 핵심 사항을 6개 섹션으로 분류해 알려주고 있다.
실무에서 가장 필요한 사항을 책의 첫부분에 위치한 것으로 보아  이 책은 더더욱 실무에 초점이 맞춰진 책으로 볼 수 있다.

프로그램 활용을 업그레이드 시켜보자.

위 작업 로고의 그림을 일러스터레이터의 옵션창을 이용해 객체를 회전하는 방법이 나와있다. 아래 '활용 업그레이드'에서는 위에서 배운 작업에 한발짝 더 나아간 방법을 소개한다.

작가의 경험이 잔뜩 묻어졌다

단순히 포토샵 및 일러스터레이터 프로그램을 다루는 방법만 알려주고 있는것은 아니다. 이렇게 디자인에 대한 작가의 생각과 경험을 거리낌없이 친절하게 설명해주고 있다. 인쇄물의 성격은 사용 용도, 종류, 크기에 따라 달라진다고 한다. 역시 클라이언트의 요청에 따라 가장 크게 달라지지 않을까 싶다. 분야에 따른 색 선호도, 현대적인 디자인 추세등에 발맞춰 계속적으로 배우고 경험해볼 필요가 있다.

POP 디자인은 진정으로 디자인이 일반적인 대중들에게 다가가는 방법이다

POP아트와 같은 경우도 많은 자영업자 및 디자인 관련 사람들이 선호하는 부분이다. POP은 구매 시점 광고(Point of Purchase advertising)이다.

디자이너는 어떤 과정으로 준비를 할까? 머든지 가장 먼저 손에서 탄생하기 마련이다

역시 모든 것의 시작은 손이다. 최근의 디자이너는 멋지게 툴을 다루고 현란한 마우스 솜씨를 뽐내며 작업을 하는 것이 최고로 여겨지겠지만, 모든 아이디어의 원천은 역시 손과 머리이다. 그에 발맞춰 애플펜슬, 전자펜등 다양한 제품들이 출시되고 있지만, 펜으로 종이위에 쓰는 필기감만큼 대단한 것이 있을까...

지금까지 [로고를 활용한 디자인 실무 강의] 책을 살펴보았다. 역시나 디자이너의 업무와 디자인을 배우고 싶어하는 초심자들에게 가장 적합한 책이다. 특히 이 책은 다른 책들과 달리 로고라는 초점에 맞춰 로고를 활용한 디자인을 여러 가지 보여주고 있다. 최근 제품과 서비스에서 가장 중요한 것은 바로 스토리텔링이다.

"브랜드의 아이덴티디 로고, 그 로고를 활용한 디자인 작업은 우리에게 가장 필요한 마케팅이다."