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### 간단요약

제규함수 할것들을 말하는 듯함

웹의 빠른 경로 만들기 같은듯

http://www.secmem.org/blog/2019/07/21/pagerank/

### 정의 단어

Policy = 에이전트가 어떤행동을 할지 정해주는것

Value function = 어디가 좋은 길인지

Model = 환경을 어떻게 표현하고 있는지   

간단히   

뭐할까

좋은건뭘까

어떤게임인가?

Policy 와 Value function 은 밀접도를 가지고 있다

###Markov Processes

S 스테이트

P Transition function

스테이트에서 다음 스테이트로 가는 확율 

음

스텍구조 반복으로 결과 찾는 듯한 느낌임

###법해석의 의미

해석학 

###법 이란

법률테스트 가 아닌 법의 본래 뜻

법적 추론은 조문의 의미 

법은 해석을 해야함 

사실관계 확인

법조문의 의미 안에 포섭되면 

법 조문

뭐뭐하면 뭐뭐한다 

if then 의 방식으로 만들어진다

3단 논법

대전제 : 모든 사람은 죽는다

           그러므로

소전제 : 소크라테스는 사람이다 

결론 : 법령에 대한 결과

### 문제 재물이 아닐 경우

도둑이 마음을 절취한 경우???

절도죄에 범위안에 안들어간다

법해석은 법률 텍스트에 묻혀 있는 의미를 말한다 

민법 

제 4조 (성년)

사람은 19세 로 성년에 이르게 된다.

### 형법 제319조(주거침입, 퇴거불응)

주거의 의미는 무엇일까여???

### 해석 방법론

1. 문법적해석 : 법조문의 의미를 문법적으로 분석하는 것

2. 논리적 해석 : 조리에 입각해서 법조문의 의미를 밝히는 것

3. 체계적 해석 : 전후 조문들과의 관련성을 통하요 법조문의 의미를 밝히는 것

4. 역사적 해석 : 법조문의 제정과정에 대한 검토를 통하여 법조문의 의미를 밝히는것

5. 목적론적 해석 : 법규법이 규율하고자 하는 객관적인 목적에 따라서 법문언을 해석하는 방법

### 헌법 해석의 과제 

제 10조 모든 국민은 인간으로서 존엄과 가치를 가지며 ,

행복을 추구할 권리를 가진다.

국가는 개인이 가지는 불가침의 기본적 인권을 확인하고 이를 보장할 의무를 진다

@@오모한 결과를 가지고 만든 법률 

헌법의 추상성과 개방성

헌법의 통합적 기능 

헌법을 규정를 꼼꼼히 5000만의 생각을 넣을 수 는 없다

헌법은 최대한 많은 사람의 동의를 얻기 위해 누구나 동의할 수 있도록 일부러 모호하게 규정해 놓고 있다.

### 헌법이 있음으로의 싸움

헌법을 존중하고 그 테두리 안에서 싸우겠다고 전제

불화를 막기위해 만든 말싸움 링크라고 생각하면 된다

정치 공동체의 구성원과 세력들이 사용하는 공동 규칙

### 가치의 문제

법은 누가 해석하든

대체로 같은 결론을 내려야 함

### 헌법해석의 어려움과 과제

헌법 해석의 통일성의 원칙

 1) 헌법 규범 해석시 , 전체적 관련성 고려

 2) 헌법규범은 헌법의 기본적가치와 일치하고 다른 헌법규범과 모순 생기지 않게 해석

 3) 헌법의 통일성 원칙 중 가장 비중이 큼

@@ 체계적 해석

가치 개입 X

@@ 통일적 해석

가치 개입 O

헌법의 통일적 해석의 원칙

###실제적 조화의 원칙

 1)어느 하나의 가치도 완전히 배제되어서는 안 됨

 2) 어느 하나의 가치도 완전히 실현 될 수 없음

 3) 현실적 조건 아래에서 양자가 적절히 실현되도록 함

@@ 생명권 (실제적 조화의 원칙 제외)

예 ) 태아 

### 기능 적정성의 원칙

구체성의 정도는 얼마나 될까?

### 헌법 전문의 해석

###위치 GPS Satellite Constellation

위성 24 개(백업3개 총 27개)

위치탐색 방법

@@위성 1

신호 받은 시간과 보낸시간 으로 시간차

Range(R) = (t_r - t^s)*C

1차원상의 거리를 알아냇다

@@위성 3

수식 3개 

문제 에러 길이 즉

기기의 본자체 시간이 다름

예로 한국과 미국의 시간이 다름

Range(R) = (t_r - t^s)*C + 시간차*C

(x_1 +X)^2 +(y_1 +Y)^2 +(z_1 +Z)^2 = c(t_s1 - t_r1 -e)^2

(x_2 +X)^2 +(y_2 +Y)^2 +(z_2 +Z)^2 = c(t_s2 - t_r2 -e)^2

(x_3 +X)^2 +(y_3 +Y)^2 +(z_3 +Z)^2 = c(t_s3 - t_r3 -e)^2

(x_4 +X)^2 +(y_4 +Y)^2 +(z_4 +Z)^2 = c(t_s4 - t_r4 -e)^2

이렇게 해서 구한다

3개이상이면 위치를 알아넬 수 있음

###문제점

전파 관통이 불가능한 것 

및 반사된 값이 오는것

### 위치 거리 계산법

1.Triangulation 각도로 계산

2.Trilateration 거리로 계산

3.RSSI-based 도착하는 신호의 색?????

신호의 세기를 감소한 양으로 거리 계산???

### 보안은 어떻게 될까???
Frequency of access 자주 노출 할 것인가

Delay sensitivity 정확한 위치를 주는데 좀 있다줌

Position accuracy 범위를 어떻게 잡을까?

K-Anonymity

위치정보 요약하여보넴

###Preducted path 

예측과 과거 위치를 다 보낸다

그럼으로 어디있는지 모른다

이 모든 위치를 서비스를 준다

###map, flatMap

rdd : {"apple pear", "apple orange", "apple lemon grape"}

rdd.map(tokenize)

{"apple", "pear"},["apple","orange"]......

이런식으로 분활됨

rdd.flatMap(tokenize)

["apple", "pear","apple","orange"......

이런식으로 모임

###

@@출력

reduceByKey()

groupByKey()   같은 키값 모음

keys()             키만 모아서 변환

values()          벨류만 모아서 변환

sortByKey()      sort함수로 만듬

jion()              결과만듬

@@Action

collect()          다모아서 프로그렘에 돌려줌

count()           원소갯수 

first()             첫번째거

take(n)           n개원소 반환

@@저장 반환

saveAsTextFile(path)                텍스트로 저장

saveAsSequenceFile(path)         페어 형테의 저장

lines = sc.textFile("hdfs:/data/logs")

errors = lines.filter(lambda line:line.startsWith("ERROR"))

messages = errors.map(lambda line: line.split()).map(lambda words: words[1])

messages.filter(lambda line: *sshd" in line).count()

messages.filter(lambda line: "ngnix" in line).count()

로그 분석 하는것

Log mining with Caching 

좀더 효율적으로 

massages = errors.map(lambda line: line.split()).map(lambda words: words[1])

messages.persist() # caching messages

곂친것을 수행하지않는다

###Natural jion 

v_lookup 엑셀 같은거같음

값을 찾아서 옆 값을 같이 붙여서 추가해준다

### dataframe

df = spark.read.json("data/customer.josn")

df.show()   ## 값을 보여줌

df.printSchema()  ##타입을 알려줌

select()           df.select("name", df("age")+10)

filter()            df("age")> 30       

groupBy()       df.groupBy("age").count()

완전 DB 같다

DB처럼 출력되며 구릅을 묶거나 True 만 출력함

df.createOrReplaceTempView("customer")

sqlDF = spark.sql("SELECT age, name FROM customer")

sqlDF.show()