.NET 플랫폼이 나오고 십 여년 동안 마이크로소프트(Microsoft)는 .NET 플랫폼 시장을 개척하고 활성화 하기 위해 많은 투자를 아끼지 않았다. 많은 사람들이 주저 없이 .NET 개발에 뛰어 들었고, 비주얼 스튜디오(Visual Studio) 편리한 개발 도구는 .NET 플랫폼 개발에 필수 도구가 되었다. 하지만, 이제 한 때 과거의 이야기가 되어가고 있다. .NET은 새로 익히기 꺼려지는 플랫폼 중 하나가 되었고, 사회에 진출하는 새로운 .NET 개발자는 더 이상 예전처럼 양성 되지 않고 있다. 여기에 근거하는 사실을 매우 구체적으로 적고 싶으나 단순히 구체적인 한 두 가지의 문제라기 보다 복합적인 문제이므로 이를 읽는 독자는 넓은 시야로 가볍게 읽어주길 바란다. [출처] 링크 그리고 본문에 ..
Ruby 컴파일 및 설치 최신 rails를 설치하려면 ruby 1.8.3 버전보다 높아야 한다. 그러므로 git 저장소에서 현재 개발 버전인 trunk 브랜치를 받아야 하는데, 필자의 경우는 ruby_2_0_0 버전을 fetching 하였다. 필자는 이런 저런 실험을 하는 것을 좋아해서 소스 코드를 직접 컴파일해서 사용하는 방법을 선호한다. 대부분 컴파일 순서나 방식은 대체로 비슷하다. [1] 컴파일 환경은 MacOS. $ git clone https://github.com/ruby/ruby.git $ git checkout origin/ruby_2_0_0 컴파일하기 위해 autoconf 외 몇 가지가 설치되어 있어야 한다. $ sudo port install autoconf gdbm openssl au..
개요 Git을 이용하여 외부 모듈을 참조하려면 git submodule 명령을 이용해서 외부 모듈을 clone할 수 있다. git submodule 명령은 git clone과 달리 같은 작업 디렉토리(Working Directory)에 여러 모듈을 추가할 수 있는 장점이 있다. 샘플 코드 추가 (연습하기) 본 아티클에서 사용하는 샘플 코드는 필자가 개발한 Umc.Core의 의존성 주입(DI, Dependency Injection), 역전 제어(IoC, Inversion of Control), 관점 지향 프로그래밍(AOP, Aspect-Oriented Programming) 이다. submodule를 추가하고 제거하는 과정을 이해하기 쉽도록 Umc.Core 프로젝트를 사용한다. $ git clone htt..
반 객체지향(Half-of-OOP) 가장 먼저 명심하자. 오브젝티브-C는 C언어의 슈퍼셋(Super Set)이고 C++의 객체 지향과는 거리가 멀다. 오브젝티브-C 언어는 마치 객체지향 프로그래밍(OOP, Object-Oriented Programming) 처럼 보이지만 객체지향 언어가 아니다. 그렇다고 완전히 함수형 언어도 아니다. 하지만, 오브젝티브-C는 객체지향의 가장 대표적인 특징인 상속(Inheritence)이 가능하고 인터페이스 구현이 가능하다. ANSI-C 입장에서 바라보면 상속과 인터페이스 구현은 함수형 언어로서 가당치도 않은 언어적 특성임에 틀림 없을 것이다. (이 문장의 인터페이스는 오브젝티브-C의 @protocol을 의미함.) 물론, C 언어에서도 구조체(struct), 포인터(poi..
아름답고 자연스러운 오브젝티브-C 필자가 오브젝티브-C(Objective-C)를 접한 것은 올해 초, 갑갑한 문법적인 표현(Syntax)을 보니 코드를 보기가 싫어졌었다. 하지만 많은 iOS 개발자가 생겨나고 맥킨토시(Macintosh)를 쓰면서 자연스럽게 맥용 응용 프로그램에 관심이 생기기 시작했다. 처음에는 리눅스와 대부분의 운영체제를 지원하는 Qt(큐티) 프레임워크를 봐오다가, 코코아(Cocoa) 를 알게 되면서 맥킨토시에 가장 아름다운 UI 프레임워크인 것을 느끼게 되었다고 할까. 오브젝티브-C는 매우 깊은 역사가 있다. 이 역사에 대해서는 다음의 위키피디아(Wikipedia) 를 참고하기 바란다. 필자도 이 언어에 대한 깊은 역사를 이렇다 할 만큼 자신 있게 설명해 주기 힘들 것 같다. .. 생..
R-Studio 입문 갑자기 뭔가 분석을 하고 싶었다. 하나의 큰 용량이 아닌 작고 많은 데이터를 분석을 하고자 했다. 이에 가장 적합한 도구는 무엇일까?빅데이터 트랜드를 대표하는 하둡(Hadoop)의 대용량 분산 파일 시스템(Distributed File System)과 맵리듀스(Map Reduce)는 하나의 큰 용량을 처리하는 데 적합한 플랫폼이다. 왜냐하면 하둡의 분산 파일 시스템은 읽기에 적합하며 추가하여 쓰기 작업을 하기에 매우 비효율 적이다.맵리듀스를 간단히 설명하면 맵(Map)은 매핑하는 작업, 즉 키 값이 되고, 리듀스(Reduce)는 처리 작업, 즉 키의 값(Value) 이 되겠다. 빅데이터에 접근하기에 앞서 잘 정제된 데이터가 필요하다. 하둡은 정제된 데이터를 만들기에 적합하다. 물론 ..
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