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방송통신대 CS 마지막 학기의 후기 방송통신대의 2024년 2학기 CS막학기를 접으며, 각 과목의 강의에 대한 나의 경험을 조금 정리해 보고 올 한해를 리뷰해보고자 한다. 올해 들은 과목들 4-1 학기에는 정보통신망, 컴퓨터보안, 인공지능,데이터정보처리입문(데이터 통계학과과목이지만 CS커리큘럼에 있음), C프로그래밍, 파이썬 프로그래밍의 기초를 신청했고, 4-2 학기에는 복수전공을 고려하면서 CS는 딥러닝, 머신러닝, 빅데이터의 이해와 활용(데이터 통계학과과목이지만 CS커리큘럼에 있음)을 신청하고 데이터통계과학과 과목으로 바이오통계학, 파이썬 컴퓨팅, 데이터과학개론을 들었다. 1학기 신청 과목리뷰 (아래는 정확한 과목명은 아니지만 CS이시면 다들 아실듯 ^^) 정보통신망 : 손진곤 교수님이 수업하신다. 원리 위주로 파고드는 설명을..

Youtube 데이터 크롤링 빅데이터 수업을 들으면서 과제로서 데이터 수집이 있었다. 한동안 근무했던 기관에서 데이터를 수집하여 유해 정보를 추출하는 작업을 시도했었기에, 관련 방법을 적용하여 과제를 해보았다. YouTube의 API v3에서 search에 검색어를 지정하는 쿼리를 사용했고,검색기간을 옵션으로 주었다. 데이터 저장하고 편집하는 작업이 번거로와서 구글 스프레드 시트에 바로 저장되도록 AppScript를 사용하여 연결했다. -------------------------------------------------------------------------유튜브에서 관련 정보를 API로 수집하고 테이블로 정리해서 관련 업무 섹션에 공급하고,모니터 후 문제가 있는 부분을 유튜브쪽으로 통보해서 어떻게 처리되고 있는지 재..

심층 합성곱 신경망_ AlexaNet과 VGGNet16 Deep Learn수업을 들으며 관련 모델을 구현하고, 약간의 추가적인 진행을 해보았다.이틀에 걸쳐 진행했으며 구글의 Colab을 이용했고, GPU의 어마어마한 위력을 느낄수 있었다. 첫번째 시도는 여러모로 획기적인 모델이었던 AlexNet이다. ReLU함수를 처음으로 모델 적합에 시도하고, 병렬처리와 GPU로 연산에 소요되는 시간을 개선했다.또한 데이터에 대한 정규화의 개념을 도입하고 미러링, 랜덤크롭, PCA성분분석등을 통한 다양한 방법의데이터 증강을 시도했다. ( 드롭아웃도 적용된 모델이다 ) 교수님께서 적용하신 대로 CPU를 적용해서 10번의 에포크를 돌리려고 했으나 매번 연결이 끊어졌다.그도 그럴것이 에포크 당 50분이 걸렸다. 두번 시도했으나, 8번째 에포크를 넘기지 못했다.그런데, GPU로..

분류를 위한 도구 _ 단층 퍼셉트론 머신런의 기본이 되는 단층 퍼셉트론을 통계의 중선형회귀와 관련지어 이해해 보았다. 1. 단층 퍼셉트론과 중선형 회귀 중선형 회귀란 서로 다른 여러개의 특징을 독립변수로 하는 회귀의 결과를 판단하는 모형을 만드는 것이다. 가장 계산이 쉬운 단순선형회귀는 1개의 입력 특성으로 결과를 판단하는 것이고, 중선형회귀는 복수의 입력특성을 통해 최종 적합을 출력하는 선형회귀이다. 예를 들어 나이에 따른 혈압을 계산하는 것이 단순선형회귀라면, 나이와 몸무게를 입력으로 혈압을 추정하는것이 중선형 회귀이다. ( 이러한 수치 계산은 통계 Tool인 R을 이용하여 비교적 간편하게 수행할수 있다 ) 이를 확장하여 분류에 적용한다고 하자. 몸무게, 키등 연산이 가능한 수치값을 입력 변수로 하여 범주형 변수(수치로 계산이 불가한..

피그마 인터액션 모임 내 프로젝트의 피그마 쪽 화면의 기본적인 구조를 잡았다. 완성도 있게 프로토타입을 만들려면 공이 많이 들지만 그렇게 큰 프로젝트가 아니니 간단한 화면 구성만 했다.모바일 화면 구성할때를 대비해서 일단 컬럼과 로에 그리드를 주고 주요 내용을 가운데로 가능한 모으고 기본페이지 다섯 개 정도 만들어서 버튼이나 철자변경에는 약간의 인터액션을 추가해했고 전체적으로 Flow를 줬다. ( 영상을 만들다 보니, 오디션 옵션 선택의 상자를 닫는 인터액션을 안 준 부분이 눈에 띈다.. ㅜㅜ ) 기본 버튼을 구성해서 component로 varient를 구성해서 넣고, hover나 onclick의 Interaction을주고 페이지간에도 Flow를 넣었다. 피그마는 디자인보다는 공유를 위한 프로토타입이나 목업을 만..

피그마_페이지의 기본 스타일 설정 스터디 내 프로젝트의 피그마 쪽 기본설정을 했다. 피그마의 이런저런 기능을 배우기는 했지만 사실상 혼자 과제를 하는것에 가까웠다.디자인 요소의 기본은 그냥 알아서 공부하리라 믿으셨는지 액션 설정에 대해서만 연습을 해서,오히려 기본적인 디자인 요소의 설정을 하려니 검색해서 해야 한다. 컴퍼넌트 구성했던 과제 (피그마에서 기본모듈의 트랜젝션 예제 구성함)팀 프로젝트때도 톤앤매너나 타이포의 기본 설정을 해본적이 없어, 유튜브를 보면서 다른 분들은 어떤방법을 사용하는지 둘러봤다. 1. 기본 색 설정 우리 프로젝트의 기본 Color : F0EFEB, B51F38, 475D2E, 4F5B6A, 020204 1) Tailwind Plug-in으로 먼저 설정해봤다. 간편한데, 팔레트 생성이 없네. 안 멋지니깐 ..

Visitor 패턴 2024년 2회차 정보처리기사 실기에 응시했다.시험을 마치고 폰을 켜서 검색하자마자 복기가 뜬다. 이 엄청난 속도..무엇..?? 이번 시험을 준비하면서 잘 이해되지 않던 부분은 디자인 패턴이었다. 그중에서 이해하기가 어려웠던부분이 Visitor패턴이었다. Visitor 패턴은 작업자(방문주체)와 방문공간(작업대상)분리하여, 방문이후 행동을 방문자에 위임한다고 되어 있다. 이 부분을 자주 다니는 도서관에서 관련 서적을 통해 코드로서 살펴본 내용을 소개해본다. 웹으로 크롤링한 PDF, PPT, Word등 여러가지 형태인 파일에서 텍스트추출하는 경우를 예로 들어 구현하였으며, 자료에 맞게 적절한 메서드가 선택되어 적용 됨을 알수 있다. ( 복잡한 세부 내용을 생략하고 구조만 가져옴 ) 1) 기본 클래스에 ..

Redux (2) React상태 관리 Final Project에서 상태관리 Tool로 Context API, Recoil, Redux중에서 선택해야 했다. Context API와 Recoil은 수업 도중 멘토님들이 추천해주셨으나 이름만 들어본 상태였고,Redux는 강의 중에 잠시 언급되어 코드도 본적은 있고 관련 유튜브 강좌도 한두번은 찾아본적이 있어 간편화된 Toolkit으로 적용하기로 했다. 당시 멘토분들은 Redux를 적용하겠다는 초보들에 대해 " 그렇게까지?" 혹은 "해보고 싶으면경험삼하 해 봐라"는 입장을 보이셨는데, 하루만에 기술스택과 프로젝트 구성범위까지 정해야하니 상태관리 도구에 스터디할 시간적 여유가 없었다. 우리가 구성했던 Redux구성을 파보기전에 관련 툴들을 한번쯤은 정리하고 넘어가고자 한다. Context API..

Redux (1) 부트캠프에서 마지막 프로젝트로 "과외 찾기 플랫폼"을 React로 구현하였다.그 과정에서 크고 작은 실수가 많았는데, 특히 팀원들과 밤샘을하게 만들었던바로 그 라이브러리, Redux에 대해 공부하여 정리해 보고자 한다. Final project시 백엔쪽과 협업을 하는데 서버쪽 구성은 거의 완료되었고발표날도 임박했는데, 웹 화면에 표시되는 정보가 때때로 로그인된 사용자의 정보와상이하게 나타나는 경우가 있었다. 내가 구성한 부분은 회원 인증과 관련된 컴퍼넌트였고 특별한 문제점이 발견되지않았지만, 다른 두 팀원들이 구성한 컴퍼넌트에서는 문제가 있었다. 사용자가 설정한옵션과 관련없는 내용이 표시되거나, 사용자가 신청하지 않은 강의가 나타나는 등의문제가 있었다. 또한, 이러한 상황이 매우 일관성 없게 발..

PartyRock 우연한 기회에 아마존의 생성형 인공지능 서비스에 대한 강의를 들은 적이 있었다. 인공 지능에 대한 간단한 강의와 더불어 자사제품을 홍보하면서 컨텐츠로 4컷 만화를 만드는 거였는데, 단순한 기능을 학습하는 거여서 어렵지도 않고 재밌었다.후속 진행과정이 생겨서 협업을 하는 가운데 생성형 도구로 PartyLock을 추천받아서 사용하게 되어어설프게나마 테스트 한 것을 공유해보고자 한다. 간단한 로그인만 하면 누구나 GPT로 Genertive AI활용을 아주 편리하게 할수 있으니깐 큰 차이점은 없지만, 이 서비스는 구성이 좀 더 섬세하니까~라고 우겨본다. ( GPT 4.0과는 큰 차이점이 없긴 하다 ) PartyLock은 AWS에서 인공지능을 클라우드로 서비스 할수 있도록 구성한 서비스인(요새 인공지능을 클라..

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