FAT32 Format - guiformat이번 포스팅에서는 간단하게 대용량 USB 메모리(Micro SD, SDHC) 등을 FAT32 방식으로 포멧하는 프로그램을 공유해 드리고 방법을 설명하고자 합니다. 닌텐도 3DS에서 128G MicroSD 메모리를 사용하려고 하니 인식이 되지 않아 검색을 통해서 FAT32 포멧 후 인식하는데 성공했습니다. 기본 윈도우에서는 32G 이상의 메모리는 FAT32 포멧을 지원하지 않으므로, 관련 프로그램을 이용해서 포멧을 진행해야 합니다. 그 밖의 경우에도 FAT32 방식 포멧이 필요한 경우 아래 설명과 같이 사용하시면 됩니다. 그럼 문서 하단에 관련 정보를 제공해 드리도록 하겠습니다. FAT32 Format - guiformat 다운로드 및 실행 guiformat Po..
FTP(File Transper Protocol) - FileZiila(파일질라)이번 포스팅에서는 간단하게 파일질라(Filezilla) 포터블 버전을 다운로드 받으실 수 있도록 관련 링크를 제공합니다. 파일질라는 FTP 클라이언트 서비스를 제공하는 오픈소스 프로그램이고 비슷한 프로그램으로 Fling FTP, WinSCP, FireFTP, FTP Rush 등 수많은 프로그램들이 있습니다. 실질적으로 파일 전송 수발신이 목적이므로, 한 가지프로그램만 잘 활용하셔도 필드에서 사용하기에는 부족함이 없을 듯 합니다. 그럼 문서 하단에 관련 정보를 제공해 드리도록 하겠습니다. FTP - FileZiila(파일질라) 다운로드 및 실행 FileZiila Potable(무설치) 버전 - 2개 파일 다운로드 후 압축 해제..
SSH(Secure Shell) - Putty이번 포스팅에서는 간단하게 Putty 포터블 버전을 다운로드 받으실 수 있도록 관련 링크를 제공합니다. Putty는 Telnet, SSH, raw TCP 등을 제공하는 무료 클라이언트 오픈소스 프로그램이고 비슷한 프로그램으로 MobaXterm, SecureCRT, Xshell, mRemoteNG 등이 있습니다. 실질적으로 유료 버전에서만 편의성 등 제공하는 강력한 기능들이 많습니다. 저는 유료버전인 secureCRT 등을 활용하지만, 필요한 경우에는 Putty를 사용해서 서버 관리 작업등을 하고 있습니다. 그럼 문서 하단에 관련 정보를 제공해 드리도록 하겠습니다. Putty - 다운로드 및 실행Putty Potable(무설치) 버전 - 실행은 Windows10..
파이썬(Python) - 의사결정트리 오늘은 파이썬을 활용해서 scikit-learn 라이브러리의 의사결정 트리를 간단하게 학습하고 관련 결과를 시각화 시키는 간단한 예제 소스를 공유하고자 합니다. 보통 R을 활용해서 간단하게 구현가능하지만, 필드에서 파이썬을 활용하는 경우도 많기에 이와 같은예제를 간단하게 구현해보았습니다. 의사결정트리는 다양한 규칙을 순차로 적용하면서 독립변수의 공간을 분류하고 기준값을 정하는 모델 이라고 할 수 있습니다. 매우 직관적인 분류모델이고 자료의 결과를 해석하기가 용이해서 많이 사용하는 알고리즘이라고 볼 수 있습니다. 그러면 문서 하단에서 간단하게 예제를 작성해보겠습니다. 파이썬(Python) - 의사결정트리(Decision Tree) 예제 소스 파이썬의 graphviz의 ..
파이썬(Python) - 데코레이터(Decorator) 오늘은 지난 시간에 이어서 파이썬 데코레이터(Decorator) 패턴 및 wraps 사용 예제를 작성해보고 소스코드를 설명드리겠습니다. 데코레이터에 대한 정의는 특정 함수를 랩핑(wrapping) 후 추가적으로 기능을 추가하고 새로운 함수를 작성하는 역할이라고 볼 수 있습니다. 즉, 공통으로 항상 호출 되는 함수를 작성하거나, 특정 함수의 전/후에 실행가능한 기능을 추가하는 것 이라고 볼 수 있습니다. 데코레이터의 사용은 최대한 파이썬 문법(Pythonic)에 가깝게 작성 하고 공통적으로 코드를 쉽게 관리 및 가독성이 좋은 코드를 작성하기 위해서 사용합니다. 그러면 문서 하단에서 간단하게 예제를 작성해보겠습니다. 파이썬(Python) - 데코레이터(..
파이썬(Python) - Filter, Reduce 표현식 오늘은 지난 시간에 이어서 파이썬 람다식 및 Filter, Reduce 함수에 대해서 추가로 예제를 작성해보고 설명드리겠습니다. 지난 포스팅에서 다룬 Map 함수와 더불어 데이터 전처리 과정에서 자주 쓰이므로, 학습해 두시면 파이썬의 문법상의 장점을 활용하실 수 있을 거라 생각됩니다. 그러면 문서 하단에서 간단하게 예제를 작성해보겠습니다. 파이썬(Python) - 람다식 및 filter, reduce 함수 예제 코드 파이썬 람다식을 활용하면 데이터를 다루는 부분에 있어서는 타 언어와 다르게 매우 쉽고 직관적인 코드로 다양한 형식의 데이터를 변형 및 가공할 수 있습니다.lambda_example2.py12345678910111213141516171..
인프런 강의 추가! 최근에 딥러닝 기반 프로젝트를 진행하면서 Golang을 활용한 머신러닝 관련 프로젝트를 진행했습니다. 이미 몇 년전부터 Golang에 관심을 가지고 실무에서 백엔드 시스템에 파이프라인 패턴을 적용하면서 Go의 런타임에서 제공하는 많은 장점을 활용해서 견고하고 안정적인 시스템을 개발 할 수 있었습니다. 프로그래밍 학습에 있어서 기초문법은 코딩의 숙련도를 결정하는 중요하는 요소라고 생각됩니다. 이를 바탕으로 타 언어와 다른 Go 언어의 고유한 장점과 관련한 전반적인 내용을 포함하도록 기초 과정을 인프런에 업로드하게 되었네요. 다음 계획은 파이썬 및 딥러닝을 활용한 기본적인 AI ChatBot(챗봇) 관련 강의를 업로드 하는 것을 목표로 하고 있습니다. 항상 부족하다고 느끼지만, 새로운 기..
파이썬(Python) - 데이터 처리에 대해서 오늘은 파이썬 람다식 및 Map 함수에 대해서 설명드리겠습니다. 요즘 한참 파이썬을 활용해서 필드에서 빅데이터 처리 및 여러 알고리즘을 활용해서 학습 후 데이터 모델링을 만드는 업무에 매진 중에 있습니다. 데이터를 핸들링하는 프로젝트에서 무엇보다 중요한 것은 데이터를 처리하는 기반기술에 대한 이해 및 낮은COST(비용)으로 원하는 데이터 셋을 만드는 일련의 프로세스 즉, 데이터 전처리 과정에 많은 시간이 할애되는 것을 몸으로 체감하고 있습니다. 파이썬이 데이터 과학 분야에서 필두로 쓰이는 언어만큼 이번 포스팅 부터는 2회에 걸쳐서 람다식(lambda) 및 기본 예제를 설명드리려고 합니다. 기본에 충실할 때 단순한 코드로 원하는 데이터를 파싱해서 적합한 모델로..
Java - 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 프로젝트 진행 중에 Java를 활용한 로지스틱 회귀 관련 알고리즘을 발견해서 사용해 본 후 해당 내용을 공유해봅니다. 로지스틱 회귀는 주로 반응변수가 주로 이진형 값에서 주로 사용되는 회귀 분석 방법이라고 정의할 수 있습니다. 해석의 편의성과 샘플링 데이터의 계수 추정치를 편하게 계산할 수 있는 관계로 널리 사용되고 있는 알고리즘이라고 생각이 됩니다. 로지스틱 회귀 알고리즘에 대한 상세한 설명이 나와있는 블로그를 하단에 소개해 드립니다. 아울러, 아래 소스코드를 하단에 공유해 드리니 테스트가 필요하신 분은 다운로드 후 사용하시면 됩니다. 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 설명 추천 블로그 : 클릭 이동 Java 로지스틱 회..
Java - 나이브 베이즈(Naive Bayesian) 분류 요즘 필드에서 파이썬 활용 기계학습 프로젝트 중이라 정신이 없네요. 프로젝트 수행 중에 갑자기 자바(Java)로 나이브 베이지안 알고리즘을 활용해야 되는 파트가 있어서 관련 라이브러리를 검색 중에 성공적으로 프로젝트 완성까지 사용한 오픈소스 사용방법을 간단하게 포스팅 해봅니다. 나이브 베이즈 분류에 관한 자세한 설명은 하단 링크 블로그를 방문하시면 자세한 설명이 나와 있으니 참고하시기 바랍니다. 그럼 하단에서 사용법을 알아보도록 하겠습니다. 나이브 베이즈(Naive Bayes) 추천 블로그 : 클릭 이동 Java 나이브 베이즈 분류(Classification) - 나이브 베이즈 소스 코드 디테일한 사용을 위해서는 하단에 관련 레퍼런스를 꼭 읽어..
Go(Golang) - 스택(Stack)기본 설명 오늘은 Golang을 활용해서 필수 공부 항목 중 자료구조의 스택 구조와 동작을 직접 구현해보도록 하겠습니다. 스택은 선입후출 및 후입선출 등으로 이해할 수 있습니다. 스택에 대한 설명은 검색을 해보시면 자세한 내용이 방대하게 검색되므로 생략하도록 하겠습니다. 개발자 코딩 테스트에서 스택 구현, 면접에서 스택의 용도 등을 묻는 인터뷰가 빈번한 것 같습니다 . 각종 온라인 코딩 테스트 IDE에서도 Golang 코딩을 점점 지원하고 있는 추세입니다. 아래와 같이 Go를 사용해서 스택구조를 구현해보겠습니다. 가능하면 소스코드를 다운로드 받으셔서 IDE에서 반드시 실행해보시길 권장드립니다. Go 관련 포스팅 : Golang 관련 Go(Golang) - 스택(St..
파이썬 - 머신러닝 프로젝트 설명OCR 추출 부터 이어지는 머신러닝을 활용한 스팸 이미지 분류의 마지막 포스팅 입니다. 해당 프로젝트는 SMS로 수신되는 다양한 이미지 스팸(SPAM) 광고 문자(이미지)를 분석해서 텍스트를 분석 -> 출력 -> 데이터 정제 -> 기계학습 -> 스팸 종류 및 카테고리를 분류하는 순서로 개발했습니다. 오늘은 마지막 과정인 파이썬의 Pandas, Scikit-learn과 트위터 형태소 분석기(KoNLPy)를 활용해서전처리 된 텍스트를 기계학습(지도학습) 후에 스팸 항목별 분류 정확도를 높이는 예제를 작성하도록 하겠습니다. 관련 프로젝트를 진행하실 예정이거나, 관련 주제를 학습하시는 분들을 위해서 하단에 최종 소스파일을 첨부하였으므로, 실습을 해보시면 조금은 도움이 될 것으로 ..
파이썬 - 머신러닝 프로젝트 설명OCR 추출 부터 이어지는 머신러닝을 활용한 프로젝트 네 번 째 포스팅 입니다. 제가 진행하는 프로젝트는 SMS로 수신되는 다양한 이미지 스팸(SPAM) 광고 문자(이미지)를 분석해서 텍스트를 분석 -> 출력 후 -> 데이터 정제 -> 기계학습 -> 데이터 확인(스팸 종류 및 여부) 확인 순서로 진행할 예정입니다. 오늘은 지금까지 전처리 된 텍스트 데이터를 데이터베이스에 저장하는 방법을 설명드리겠습니다. 데이터를 저장하는 작업은 중요한 작업입니다. 전처리 된 데이터는 해당 프로젝트 분석 결과를 결정하는 만큼 원천 데이터를 반드시 관련 데이터베이스 저장해야 합니다. 아울러, 지속적으로 데이터가 증가되는 환경 및 후에 데이터 재사용을 고려할 때 응답속도가 높은 데이터베이스 시..
PS4 Pro(프로) - PSVR 멀티 스탠드(거치대 & 쿨러) 리뷰 ① PSVR 구입 후 PS4 PRO 관련 주변기기가 매우 다양해져서 한 번에 거치할 수 있는 스탠드를 구입했습니다.② 쇼핑몰 검색 후 적절한 제품을 구입하고 일주일 사용 후 아래와 같은 후기를 남겨봅니다.③ 전반적으로 기능 및 디자인에 매우 만족하고 품질, 디자인, 마감 역시 좋은 편입니다. 다기능 스탠드 발견! -> 2개의 쿨러가 장착되어 있습니다. 듀얼쇼크, 무브봉도 2개까지 충전 가능! - VR 프로세스 유닛도 거치 가능 전면부에는 무려 4개의 USB 포트를 제공합니다. 후면에는 헤드셋도 거치 가능합니다. 구매 후 실제 사용 사진! - PS4 Pro가 화이트 색상인게 아쉽습니다. PS4 - PSVR 멀티 스탠드 최종 정리 - 다기..
파이썬 - 머신러닝 프로젝트 설명OCR 추출 부터 이어지는 머신러닝을 활용한 프로젝트 세 번 째 포스팅 입니다. 제가 진행하는 프로젝트는 SMS로 수신되는 다양한 이미지 스팸(SPAM) 광고 문자(이미지)를 분석해서 텍스트를 분석 -> 출력 후 -> 데이터 정제 -> 기계학습 -> 데이터 확인(스팸 종류 및 여부) 확인 순서로 진행할 예정입니다. 오늘은 파이썬을 활용해서 기계학습 이전 단계까지의 추출 된 텍스트를 1차 정제 및 가공해서 트레이닝 데이터로 전달하기 위해서 최종적으로 작성하는 프로젝트를 구축할 예정입니다. 5회 정도의 포스팅으로 연재를 이어나갈 예정이며, 하단의 예제를 쉽게 따라하실 수 있게 정리하겠습니다.이전 포스팅을 차근차근 읽어보시면 더욱 도움이 되실걸로 생각이 됩니다. - 관련 포스팅..
