슥이네

지난번에 포트포워딩만 남긴 상태로 글을 마쳤는데

이후로 꽤 정체되어있다가

도메인 구매 후 Cloudflare 설정까지 마쳤다

우선 간단한 샘플 페이지를 포함한 프로젝트 폴더를 홈서버로 이동시키고

8000번 Port로 실행 및 접속이 되는지 확인했다

그런 다음 가비아에서 도메인을 하나 구매했다

도메인 이름은 "fin-watch.com"인데,

주식 투자할 때 필수인, 다음 FOMC에서의 금리 결정 확률(베팅값)을 모니터링할 수 있는

"fed watch"를 따라해보고자 이걸로 골랐다

아쉽게도 하이픈이 없는 버전은 이미 누가 선점했더라

닷컴을 포기할 순 없어서 하이픈을 감내하기로 결정

도메인을 연결했지만 이대로는

fin-watch.com:8000 이라는 못생긴 주소로 접속해야만 하니

Cloudflare와 nginx 설정을 완료했다

server {
    listen 80;
    server_name fin-watch.com;

    location / {
        proxy_pass http://127.0.0.1:8000;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
    }
}

해보기 전에는 무시무시한 이름 때문에 심리적 장벽이 생겨 시도하지 못하고 있었는데

금요일인 오늘, 이른 퇴근 후 의욕이 솟아 30분만에 세팅 완료했다

아마 척박한 환경인 회사에서 하루종일 개발하다오니 홈서버가 선녀로 보여서 그런거같다

이제 다음과 같은 이쁜 주소로 접속이 가능해졌다

fin-watch.com

근데 들어가도 뭐 별거 없다

못생긴 주소를 해결했으니

못생긴 UI를 다음으로 해결한 다음

원래 원했던 기능들을 채워넣어봐야겠다

지난 추석 연휴에 남는 데스크탑을 이용해서

자취방에 홈서버를 구축해보았다

여름에 데스크탑을 새로 맞추면서 실직한 친구인데

본가에 갖다둬도 쓰질 않아서 다시 데려와 재취업을 시켜보았다

홈서버 구축은 졸업하고나서 제일 먼저 하고싶었던 숙제인데

졸업하고 2달간 탱자탱자 놀기만 한 관계로 이제서야 시작한다

참고한 자료는 아래와 같다

https://youtu.be/DF_TiZrwPAA?si=c533RI-VEvzdWPuC

https://m.blog.naver.com/dhwjdrb1234/222301328940

우선 기존 OS로 부팅하고

디스크 공간을 나누어 새 OS를 설치하는 방식으로 진행되는데

처음부터 분할 가능한 디스크 공간이 실제 남는 공간보다 현저히 작은 문제가 발생했다

이벤트 로그를 확인하니

임시 캐시파일이나 가상 메모리 파일이 메모리 끝에 이동 불가능한 상태로 위치하고 있어

분할이 안된다는 내용이었다

해당 파일들을 삭제하니 가볍게 해결되었다

이후 집에 굴러다니는 USB를 이용해서 리눅스 설치까지 무난하게 완료했다

이제 노트북이나 다른 데스크톱에서 ssh 접속이 되는지 확인하고

외부 네트워크에서도 접속 가능하도록 포트포워딩하는 단계가 남았다

출구전략은 TV프로그램 대학전쟁2에서 소개된 게임이다.

출구와 장애물이 존재하는 7*7 크기의 격자 게임판에서 진행되는 게임으로, 전후좌우 4방향으로 직선 이동만 가능한 이동말 6개 중 2개를 먼저 탈출시키면 승리하는 게임이다.

이 게임을 웹 상에서 플레이할 수 있도록 KnY에서 개발하고 있다.

https://stockofjobless.tistory.com/69

두 플레이어가 대결하는 PvP 모드 외에 싱글 플레이 모드도 개발하기 위해

출구전략 게임을 플레이하는 인공지능 모델을 강화학습을 통해 구현하고자 한다.

우선 모델의 학습 환경을 구현하면서 동시에 모델의 성능을 확인해볼 수 있는 시뮬레이션 게임을 만들어보기로 하자.

Python library인 streamlit을 이용해 유저가 플레이할 수 있도록 게임을 구현하였다.

https://app-test-4wbaujyuavq3gkqfovlazi.streamlit.app/

삐걱거리지만 어느정도 돌아가는 수준까지는 구현하였다.

이제 주어진 Map을 보고 적절한 말과 이동 방향을 결정하는 강화학습 모델을 구현하고 학습시킬 예정이다.