안경잡이개발자

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  유튜브(YouTube)에서 구독자가 10만 명이 넘으면 실버 버튼을 신청할 수 있습니다. 예를 들어 필자의 채널은 구독자 수가 141,000명이 넘었는데, 아직 귀찮아서 실버 버튼을 신청하지 않았습니다. 그런데 주변의 유튜버 친구들이 실버 버튼을 신청하라고 말해주어서 이번 기회에 신청하고자 합니다.

 

 

※ 크리에이터 어워즈 프로그램 소개 ※

 

  간단하게 크리에이터 어워즈 프로그램에 대해 알아봅시다. 크리에이터 어워즈(Creator Awards)란 말 그대로 크리에이터를 위한 수상을 의미합니다. 구독자 수가 일정 수준을 넘으면 유튜브에서 버튼을 보내줍니다.

 

  ▶ 크리에이터 어워즈 프로그램 참여https://support.google.com/youtube/answer/7682560?hl=ko 

 

크리에이터 어워즈 프로그램 참여 - YouTube 고객센터

도움이 되었나요? 어떻게 하면 개선할 수 있을까요? 예아니요

support.google.com

 

  안내 페이지에 접속하면 다음과 같이 [어워즈 신청] 안내 문구를 확인할 수 있습니다. 기본적으로 크리에이터 어워즈 수상 자격(구독자 수 등)이 인정되면 YouTube 스튜디오 대시보드에 알림이 뜨게 됩니다. 해당 알림에는 [고유 신청 코드]가 포함되고, 해당 코드를 [크리에이터 어워즈 신청 웹사이트]에 입력하면 됩니다.

 

 

  하지만 구독자 수를 만족하였음에도, 알림이나 신청 코드를 받지 못했다면 [크리에이터 지원팀]에 문의하면 됩니다.

 

 

  혹은 기본적으로 [도움말] 버튼을 누른 뒤에 [YouTube 크리에이터 지원팀에 문의]를 누르면 됩니다. 사실 여기에서 바로 [문의하기] 버튼을 눌러도 문의에 대한 답변을 받을 수 있습니다.

 

 

  YouTube 크리에이터 지원팀에 문의하는 방법은 크게 ① 채팅② 이메일이 있습니다. 여기에서 [이메일]을 선택하면 다음과 같이 이메일 문의가 가능한 페이지를 알려줍니다.

 

 

 

  이때 다음과 같이 [문의하기] 버튼을 누르면 됩니다.

 

 

  가장 먼저 문의 내용을 입력합니다. 저는 "실버 버튼을 신청하고 싶습니다"라고 입력했습니다.

 

 

  이후에 리소스를 확인하고 [다음 단계]를 누르면 됩니다.

 

 

  이후에 문의 옵션을 선택합니다. 필자의 경우 [이메일]을 선택했습니다.

 

 

  이후에 다음과 같이 상세 문의 내용을 입력하여 [제출] 버튼을 누르면 됩니다.

 

 

  문의 내용을 작성하고 제출하면 다음과 같이 이메일이 발송됩니다.

 

 

  이후에 기다리면 다음과 같이 메일이 도착합니다.

 

 

  그리고 필자의 경우 하루가 경과한 뒤에 [신청코드]가 도착했습니다. 신청코드를 복사한 뒤에 [크리에이터 어워즈 사이트]로 이동하여 인증을 수행할 수 있습니다.

 

 

  이후에 다음과 같이 입력 칸에 인증코드를 넣고 [Redeem award] 버튼을 누르면 됩니다.

 

 

  이후에 채널 이름을 기입하면 됩니다. 제 채널명은 "동빈나"이지만, 그냥 "나동빈(Dongbin Na)"으로 기입했습니다. 제가 알기로는 단순히 자신이 넣은 내용으로 실버 버튼이 주문 제작되는 것으로 알고 있습니다.

 

 

  이제 배송을 받기 위한 상세 주소를 기입합니다. 저는 기본적으로 Country를 [South Korea]로 변경한 뒤에, 이름을 영어로 기입했습니다.

 

 

  ▶ Street Address: 구체적인 주소(상세 도로명 주소) 및 동/호를 넣으면 됩니다.

  ▶ City: 시, 군, 구 단위를 넣을 수 있습니다. (안양시 만안구, 성남시 분당구 등)

  ▶ State: 서울특별시나 경기도 단위를 넣을 수 있습니다. (서울, 대구, 부산, 경기도 등)

  ▶ Zip/Postal Code: 우편번호를 넣으면 됩니다. (37673 등)

  ▶ Phone Number 예시: +82)10-1234-5678

 

  참고로 상세 주소를 기입할 때는 네이버 영문 주소 서비스를 이용하는 것이 제일 편리합니다. 예를 들어 포항공대의 영문 주소를 알고 싶다면 다음과 같이 검색하면 됩니다.

 

 

  이후에 최종적으로 실버 버튼에 들어갈 채널명과 배송지를 확인한 뒤에 [Place Order] 버튼을 누르면 됩니다. 아래 그림과 같이 처음 실버 버튼을 신청할 때는 무료입니다.

 

 

  신청한 뒤에는 다음과 같이 주문이 완료되었다는 메시지가 나옵니다.

 

 

  이후에 다음과 같이 이메일이 도착하는데, 맞춤 제작에 들어갔다는 것을 확인할 수 있습니다. 결과적으로 맞춤 제작이 완료되고, 배송이 시작되는 시점에 다시 한 번 이메일이 도착한다고 합니다.

 

 

  찾아 보니 실제로 버튼이 제작 완료되고, 배송까지 완료되는 기간을 모두 고려하면 총 3개월 이상의 시간이 걸리는 경우도 있다고 합니다.

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  구글 크롬(Google Chrome) 브라우저를 사용하는 사람은 현재 크롬 브라우저에 열려 있는 모든 탭을 저장한 뒤에, 나중에 한꺼번에 열 수 있습니다. 실제로 웹 브라우저를 실행하여 일을 하다 보면 탭을 50개 이상 열어 놓고 일을 하다가, 나중에 이전에 보았던 탭들을 다시 확인해야 하는 일이 생깁니다. 특히 이전에 보았던 탭들 중에서 일부를 자기도 모르게 끄는 경우가 생길 수 있으므로, 현재 열린 탭들을 저장해 놓는 기능을 효과적으로 사용할 수 있습니다.

 

  방법은 간단합니다. 다음과 같이 [북마크] - [모든 탭 북마크] 버튼을 누릅니다.

 

 

  필자는 개인적으로 다음과 같이 날짜를 기준으로 저장하는 것이 편리합니다. 따라서 [새 폴더]를 누른 뒤에 날짜를 폴더의 이름으로 설정했습니다.

 

 

  이후에 다음과 같이 [저장] 버튼을 누르면 자신이 설정한 이름으로 폴더가 생성됩니다. 저는 그냥 [새 폴더]라는 이름을 그대로 사용했습니다.

 

 

  결과적으로 북마크가 생성되었습니다. 나중에 북마크에 저장된 탭(링크)들을 한꺼번에 불러와 열고자 한다면, 다음과 같이 저장된 북마크를 우클릭하여 [모두 열기] 버튼을 누르면 됩니다.

 

 

  나중에 북마크를 삭제하고 싶을 때는 마찬가지로 우클릭 이후에 [삭제]를 누르면 됩니다.

 

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  최근에 PyTorch를 이용하여 딥러닝 소스 코드를 실행하려고 하는데, 다음과 같이 NVIDIA driver 관련 오류가 출력되었다. 아래 오류는 기본적으로 자신이 설치한 PyTorch의 버전이 NVIDIA driver의 버전과 호환되지 않기 때문에 오류가 발생한다. 이 경우 ① NVIDIA driver를 업데이트하여 PyTorch 버전과 맞추거나 ② PyTorch를 재설치하여 NVIDIA driver의 버전을 맞추는 방법이 있다.

 

  전체 오류 메시지는 일반적으로 다음과 같이 출력된다.

 

 

  가장 먼저, 다음과 같은 명령어를 이용해 자신의 GPU 노드에 설치되어 있는 CUDA 버전을 확인하자.

 

cat /usr/local/cuda/version.txt

 

  실행 결과 다음과 같이 CUDA 버전이 출력된다. 필자의 GPU 노드의 CUDA 버전은 10.1.168이다.

 

 

  필자는 CUDA 버전을 업데이트하는 것이 번거로운 상황이라서 기존의 torch 및 torchvision을 제거했다.

 

pip3 uninstall torch torchvision


  이후에 CUDA 버전에 맞는 torch와 torchvision으로 다시 설치했다. CUDA 버전이 10.1이기 때문에, 이와 같이 CUDA 10.1을 위한 torch와 torchvision을 사용하면 되는 것이다. 현재 시점으로 PyTorch로 작성된 상당수의 딥러닝 소스 코드는 PyTorch 1.7.0 버전으로 실행할 수 있기 때문에, 필자는 이 버전으로 설치했다.

pip3 install torch==1.7.0+cu101 torchvision==0.8.1+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

 

  참고로 너무 예전 버전의 torch와 torchvision을 쓰게 되면 최신 코드를 실행하지 못하는 경우가 있으므로, 최대한 최신 버전의 PyTorch부터 설치해 보고 실행해 보는 방식으로 문제를 해결할 수 있다. 필자 또한 문제를 해결하는 과정에서 여러 번 torch와 torchvision을 설치하고 삭제하는 과정을 반복했다.

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