컴퓨터에 관심이 있는 사람이라면, 이 용어들을 많이 들어보고, 어렴풋이 의미를 짐작할 수도 있다. 사람들이 이 개념들을 어디에 왜 사용하는지 알기 위해서는 우선, 이 용어들을 탄생시킨 배경부터 알아야 한다. 이해하기 쉽게 얘기하자면, 스마트폰의 탄생과 네트워크의 발전으로, 여러 네트워크와 하드웨어(기기)들이 일상속으로 들어왔다. 또한, 이런것들로 인해서 여러 서비스업들이 인터넷 상에서 웹을 기반으로 서비스를 제공하기 시작했다. 기존에는 큰 회사에서는 여러 사람이 많이 쓸 수 있는 서비스를 개발하고, 중소기업에서는 회사 장비의 규모에 맞게 서비스를 제공할 수 밖에 없었다. 하지만, 당연히 큰 회사에서 진행하는 여러 사업들이 100% 성공할수는 없었다. 이렇게 되니, 많고 다양한 하드웨어 자원(CPU, 메모..

사이트 UI장단점 셰어킴 메인화면 첫 페이지 정보검색 - 원하는 정보를 검색할 수 있는 창이 맨 위에 있다. 그리고 바로 아래 핫한 키워드가 있어, 키워드 별로 빠르게 찾을 수 있는 장점이 있다. 추천 하우스 - 그리고 아래에는 플랫폼이 추천하는 하우스가 있는데, 구별로 나누어져 있고 추천은 무슨 기준으로 띄우는지 모르겠다. 처음 들어왔을 때, 굉장히 깔끔하고 원하는 정보만 볼 수 있게 구성이 잘 되어 있다. 메인화면 두 번째 페이지 광고배너(?) - 추천 하우스가 띄워져 있다. 이 광고배너가 일단 메인화면 첫 페이지가 아닌 내리다 보면 있어서 굉장히 좋은 것 같다. 학교별 하우스 찾기 - 학교별 하우스 찾기는 쉐어하우스가 돈이 부족한 대학생들이 많이 찾는데, 학교별로 나누어져 편리하게 찾을 수 있는 점..

대기열 시물레이션 큐의 선입선출 특성을 이용하여 다양한 시물레이션을 진행할 수 있다. 지금 해볼 것은 대기열에서 평균 대기 시간이 얼마나 되는지 이다. 예를 들어 한 손님이 은행에 갔다고 생각해보자. 은행에 들어가면 앞에 손님이 없다면 바로 서비스를 받을 수 있지만 손님이 있다면 먼저 온 손님이 모두 서비스를 받고 난 후에야 서비스를 받을 수 있을 것이다. 우리는 이러한 상황을 구현하여 어떤 손님이 은행에서 서비스를 받을 때까지의 대기 시간은 얼마이며, 은행이 문을 닫을때까지 손님들의 총 대기 시간, 평균 대기 시간을 예측할 것이다. 먼저 시물레이션에 사전 조건에 대해서 설명하자면 서비스를 처리하는 곳(은행 창구)는 1개이다. 그리고 손님의 정보로는 도착 시간, 서비스를 처리하는데 드는 시간(서비스시간)..

사이트 UI 장단점 국내 숙박업소 플랫폼과 다르게 Destination과 check in-out이 첫 검색화면에 나와 있어서 좋은 것 같다. 외국인들은 숙박업소를 찾을 때, 지역보다는 목적지(대학교)와 거주 기간을 제일 중요시 여기기 때문이다. 매물 검색 창은 다른 숙박업소 플랫폼과 같이 지도에 매물이 찍혀있는 모습이다. 좀 더 세분화 되었으면 좋겠다. 플랫폼 내 특화기능 Living Tips in Korea - 한국에서 생활할 때 팁 같은 것을 알려주는 공간이다. 약간 패키지여행? 집 살 때 꿀팁? 좋은 집 고르는 법 이런 테마도 있었으면 좋겠음. 추가적으로 부동산 계약조항? 이런 법적인 것도 있으면 좋을듯 자가격리 룸 대여 - 코로나를 고려하지 말라 하셨으므로 배제 실제 결제를 진행하면서 나오는 절차..

기업 정보 이름 : 셰어킴 설립 : 2018년 6월 21일 주요분야 : 셰어하우스 플랫폼 사이트 UI 장단점 메인화면 메인화면 첫 페이지 정보검색 - 원하는 정보를 검색할 수 있는 창이 맨 위에 있다. 그리고 바로 아래 핫한 키워드가 있어, 키워드 별로 빠르게 찾을 수 있는 장점이 있다. 추천 하우스 - 그리고 아래에는 플랫폼이 추천하는 하우스가 있는데, 구별로 나누어져 있고 추천은 무슨 기준으로 띄우는지 모르겠다. 처음 들어왔을 때, 굉장히 깔끔하고 원하는 정보만 볼 수 있게 구성이 잘 되어 있다. 메인화면 두 번째 페이지 광고배너(?) - 추천 하우스가 띄워져 있다. 이 광고배너가 일단 메인화면 첫 페이지가 아닌 내리다 보면 있어서 굉장히 좋은 것 같다. 학교별 하우스 찾기 - 학교별 하우스 찾기는 ..

[Python 예외 처리]에서 설명한 것 처럼, 때로는 예외 상황을 강제로 에러 처리를 하는 경우도 발생한다. 개발자가 예상하지 못했던 오류나 코드의 비일관성으로 인해 유지하는데 어려움을 겪는 경우가 발생하기 때문이다. C++에서는 이런 예외 처리를 try와 catch로 묶어서 사용한다. #include #include using namespace std; int main(){ vector number; int index = 0; try{ index = number.at(5); } catch (exception error){ cout

이전에 포스팅에서도 봤듯이, 적절한 회귀 계수를 가지는 것이 매우 중요하다. 회귀 계수가 너무 낮다면, 데이터들을 충분히 표현하지 못하는 회귀선이 만들어지게 되고, 회귀 계수가 지나치게 높다면, 학습 데이터에만 너무 치중이 되어 과적합 문제를 일으킨다. 그렇다면, 적절한 회귀 계수를 어떻게 찾을 수 있을까? 그렇다면, 어느 회귀선이 데이터를 가장 '적절하게' 표현하는 지에 대한 기준이 명확하게 존재해야 한다. 하지만, 일반적인 통념에 의존하여 우리는 '적절하다'를 표현하고, 어느 회귀선이 다른 회귀선들보다 절대적으로 더 낫다.라는 개념은 없다. 그렇기 때문에, 우리는 '적절한' 회귀선을 찾을 수 있는 방안에 대해서 여러가지(여기에서는 3가지 - 릿지, 라쏘, 엘라스틱넷)가 존재하는 것이다. 다시 앞으로 ..

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 이미지 그라디언트 (Image Gradients) 그라디언트(Gradient)는 기울기, 증감, 변화도, 즉 변화하는 정도를 나타내는 단어이다. 이미지 내에서 픽셀값의 변화가 가장 큰 부분은 일반적으로 경계선(edge) 및 모서리(corner)부분이다. 따라서 Image Processing에서는 이를 잘 이용하여 영상의 경계선(edge) 및 그 방향을 찾는 용도로 활용된다. Edge Detection 변화하는 정도는 수학적으로 미분과 관련이 깊다. 이미지는 2차원이기 때문에 수직 방향과 수평 방향으로 미분해주면 수직 방향으로 어떻게 변화하는지, 또는 수평 방향으로 어떻게 변화하는지 알 수 있다...

연결 리스트로 구현한 큐 연결 리스트로 구현한 큐의 장점은 미리 큐의 최대 크기를 정하지 않아도 된다는 점이다. 미리 최대 크기를 정하지 않기 때문에 배열 큐에서 빈공간이 있어도 리어 노드 앞에 공간이 없어 인큐 연산을 못하는 경우가 생기지 않기 때문에 메모리를 좀더 효울적으로 사용이 가능하다. 연결 리스트 큐의 구현 얀결 리스트를 이용해 스택을 구현할 때와 마찬가지로 연결 리스트를 사용하는데 연결 리스트를 통째로 사용하기 보다는 큐의 프런트 노드와 리어 노드에 대한 접근만 하면 되기 때문에 프런트 노드와 리어 노드를 가리키는 포인터만 사용한다. 각 함수 중간에 LQ가 있는데 LinkedQueue을 의미한다. 소스 파일 구성은 다음과 같다. 파일 이름 내용 linkedqueue.h 구조체 및 함수 선언 ..

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt Morphological Transformation 이미지 프로세싱에서 Morphology(형태학)는 이미지를 Segmentation 하여 단순화, 제거, 보정을 통해 형태를 파악하는 목적으로 사용된다. 기본적으로 바이너리 이미지 상에서 이루어지며 원본 이미지와 이미지에 가해지는 변형을 결정하는 구조화된 요소(커널과 같은 역할), 2개의 입력값을 가진다. 그래서 Morphological Transformation(형태학적 변환)역시 이미지 필터링을 사용하여 영역을 변화시키는 방법중 하나라고 인식할 수 있다. 일반적으로 Binary나 Grayscale 이미지에 사용되며, Dilation(팽창), ..