항공권 예약하기 몇 년간은 코로나가 큰 이슈였죠. 덕분에 해외여행도 못 가게 되었죠.😥 하지만! 제한이 많이 풀리면서 다시 활발해지고 있다고 해요. 그래서 오늘은 해외여행에 가장 중요한 항공권 예약 😎 그것도 "여권 없이"하는 방법을 알아볼게요. 싼 항공권 찾는 방법 먼저 항공권을 찾아야겠죠? 당연히 싼 걸로요 전 "네이버"를 통해서 검색을 합니다. 검색한 항공편은 찜할 수도 있고, 일자별 가격 그래프를 볼 수 있어서 편하더라고요. 그리고 "신용카드"별로 할인 혜택이 달라요. 꼭 확인해서 100원이라도 아끼자고요!😊 항공권 예약하기 (여권 없이!) 원하는 항공권을 찾았다면? 고민하지 말고 예약를 해야죠! 그런데 아직 여권이 없어서 항공권 예약을 못한다면? 저렴한 항공권을 놓친다면 억울하겠죠? 다행히 방법..
물체 검출 알고리즘 오늘은 영상 관련 Toy project를 하기 위해 물체의 특징 기반 검출 알고리즘인 Haar cascade에 대해 알아보겠습니다. (얼굴 검출에 흔하게 소개되는 이론입니다.) Haar cascade algorithm Haar feature는 "Alfred Haar"에 의해 1909년에 제안되었다고 해요. 오늘날의 Convolution Kernel과 하는 일은 유사합니다. 2001년 Viola와 Jones가 "Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features"라는 논문에서 특징 기반의 물체 검출 Algorithm으로 "Haar cascade"를 소개했습니다. Algorithm은 크게 4가지 단계로 구성됩니다. Haar..
딥러닝 활용 딥러닝을 활용한 분야는 크게 3가지로 나뉩니다. 이번에는 자연어 중에서 어떻게 Text를 처리하는지 알아보겠습니다. 이미지 분야: 얼굴인식, 화질 개선, 물체 인식 및 태깅 등 음성 분야: AI 스피커, 노래 인식 등 ✅Text 분야: 리뷰 분석, 챗봇 등 참고로 자연어 처리 분야를 NLP(Natural Language Processing)이라고 부릅니다. 자연어 전 처리 자연어를 처리 과정은 3가지 단계가 있습니다. 자연어 전 처리 (Preprocessing) 단어 표현 (Word Embedding) 모델 적용하기 (Modeling) 하나씩 알아볼게요. 자연어란? AI 모델을 만드는데 가장 중요한 점은 "정확한 목표"와 "적절한 데이터"입니다. 오늘 다룰 내용은 자연어 처리 모델이니까 데이..
모바일 주민등록증 주민등록증이 필요한데 깜빡하신 적 있으신가요? 😨 이제 "모바일 주민등록증"으로 간단하게 해결할 수 있습니다. 모바일 주민등록증이 무엇인지, 어디에 쓸 수 있는지 이야기하고 발급방법은 "PASS 앱"과 "정부24 앱"을 사용하는 2가지를 소개하겠습니다. (개인적으로는 "PASS 앱"이 인증절차가 간편해서 더 편해 보여요.😊) 모바일 주민등록증이란? 22년 7월 12일부터 "주민등록증 모바일 확인서비스'가 시행되었습니다. 이 서비스를 이용하면 신분확인이 필요할 때 주민등록증과 동일한 효력을 갖는다고 하네요. 정부에서 소개하는 활용방법은 크게 4가지입니다. 정말 편할 것 같아요. 1️⃣ 민원서류를 접수할 때 또는 자격을 인정하는 증서를 발급할 때 2️⃣ 편의점, 식당 등 일상생활에서 성년자..
딥러닝 활용 딥러닝을 활용한 분야는 크게 3가지로 나뉩니다. 이번에는 어떻게 이미지를 처리하는지 알아보겠습니다. ✅ 이미지 분야: 얼굴인식, 화질 개선 등 음성 분야: AI 스피커, 노래 인식 등 Text 분야: 리뷰 분석, 챗봇 등 이미지 처리 이미지 인식 컴퓨터는 어떻게 이미지를 인식하는 걸까요? 컴퓨터에게 이미지는 수많은 Pixel(픽셀) 값들이 모여있는 배열입니다. 숫자인지, 사람인지, 동물인지는 당연히 모르죠. 그럼 Pixel은 뭘까요? Pixel은 Picture Element의 합성어입니다. Pixel은 위치별로 색상에 해당하는 값을 가진 정사각형 타일로 이해하시면 됩니다. 해상도를 말할 때도 Pixel이 기본이 되죠. HD, FHD를 말할 때 (1280x720) 같은 숫자들이 Pixel의 수..
주민등록증 발급일자 모바일 주민등록증을 발급받으려는데 주민등록증 발급일자가 필요하죠. 어떻게 확인하는지 정리했으니 확인해보실까요? ⏬아래 링크⏬에 "모바일 주민등록증 발급 방법"에 대해 설명했으니 참고하세요.👍 [일상 팁] 5분만에 모바일 주민등록증 발급받기 (Ft. 방법, 사용처, PASS) 모바일 주민등록증 주민등록증이 필요한데 깜빡하신 적 있으신가요? 😨 이제 "모바일 주민등록증"으로 간단하게 해결할 수 있습니다. 모바일 주민등록증이 무엇인지, 어디에 쓸 수 있는지 이야 kay-dev.tistory.com 어디에서? "정부24"에서 확인할 수 있습니다. 당연히 웹과 앱 모두에서 간단하게 확인할 수 있어요.😀 어떻게? 웹에서 확인하기 정부서비스 | 정부24 정부의 서비스, 민원, 정책·정보를 통합·제..
딥러닝 모델이란? 딥러닝 모델에 대해서는 "퍼셉트론 한방에 끝내기(링크)"에서 소개한 적이 있죠? 다시 한번 보고 가겠습니다. 딥러닝 "딥러닝" 딥러닝은 머신러닝의 하위 개념입니다. 머신러닝의 한 방식으로 "인공 신경망(Artificial Neural Network)"라는 알고리즘이 활용되죠. "인공 신경망"은 인간의 뇌, 특히 뉴런의 연결 구조에서 영감을 받은 학습 알고리즘입니다. 수많은 뉴런들이 연결된 것처럼 Layer들이 연결되어 있죠. 이런 Neural Network의 Layer들이 많아지면서 Deep한 Neural Network라는 의미에서 Deep Learning이라는 단어를 사용했다고 해요. 구성 요소 퍼셉트론에 대해 설명하면서 Weight, Layer, Node를 이미 접했습니다. 이번 글..
손실 함수(Loss Function) Loss Fucntion이란? Loss Function은 모델의 Output이 얼마나 틀렸는지를 나타내는 척도입니다. 즉, Loss가 작을수록 좋다는 뜻이죠. 또한 모델의 Parameter를 얼마나 수정할지 정하는데도 사용합니다. Parameter를 수정한다는 건 무슨 뜻일까요? Loss Function에서 구한 오차를 Optimizer를 활용해 Back Propagation을 진행합니다. 그 결과 Parameter 들을 보다 나은 값으로 Update 할 수 있으며 이 과정을 반복합니다. 최종 목표는 오차를 최소로 만드는 Parameter를 구하는 것입니다. 즉, 성능이 좋은 모델을 만드는 거죠. (Back Propagation은 Loss Function을 미분하는 ..
Activation Function (활성 함수) Activation Function의 역할 한마디로 말하면 모델의 선형성을 없애주는 역할입니다. 이전 글 "퍼셉트론 한방에 끝내기(링크)"에서 SLP, MLP에 대해 알아봤죠? [AI 이론] 딥러닝 - 퍼셉트론 한방에 끝내기 (Perceptron) 딥러닝 왜 사람들은 딥러닝을 이야기할 때 "뇌" 이미지를 자주 사용합니다. AI가 사람처럼 생각을 하는 걸까요? 곧 가능하겠지만, 아직은 아닌 것 같습니다. 왜 "뇌" 이미지가 등장하는지 AI에 대 kay-dev.tistory.com SLP를 선형 분류기로 표현하면서 Input 간의 관계를 찾을 수 없다는 얘기를 했어요. 조금 더 생각해보죠. 각 Layer의 Input과 Weight는 Vector입니다. 연산은..
VS code 란? Visual Studio Code MS(Microsoft)가 개발한 소스코드 편집기(Code Editer)입니다. Windows, Mac OS, Linux 용으로 개발했다고 해요. 디버깅 지원, Git 제어, 구문 강조, SSH접속 등의 기능이 있습니다. Extensions(Plug-in)를 설치해 다양한 언어를 사용하거나 편리한 기능들을 쓸 수 있어요. Visual Studio는? Visual Studio는 MS에서 만든 통합개발환경(IDE, Integrated Development Environment)입니다. Windows, Mac OS에서 사용할 수 있어요. 분석, 디버깅, 테스트, 협업 등의 기능을 지원합니다. 시작은 .Net을 위한 프로그램이었다고 해요. 그만큼 .Net에 ..
Database(DB) Database는 한마디로 정의하면 "데이터의 집합"입니다. 일상 대부분의 정보가 저장되고 관리되는 곳이기도 하죠. 최근 저장하는 역할을 넘어 시스템의 동작, 통신 및 연동과 이를 관리 업무 프로세스의 중심 툴로 의미가 확장되었습니다. 설계 DB에서 가장 중요한 파트는 설계입니다. 예를 하나 들어볼게요. 런칭한 서비스가 성공적으로 기능을 하고 있는 와중에 사용자들이 원하는 기능이 있어 추가하려 합니다. 그런데! 현재 DB의 구조에는 직접 추가할 수 없어 구조 변경이 필요한 상황입니다. 제공 중인 서비스를 모두 일시 정지하고 작업을 해야 한 다는 뜻이죠. 😱 이렇듯 단순 Table을 만드는 것이 아니라 여러 기능과 성능, 서비스와 확장성까지 고려한 설계가 필요합니다. 설계가 잘못되면..
Embedded System Embedded System은 기계나 기타 제어가 필요한 시스템에 대해 제어를 위한 특정 기능을 수행하는 컴퓨터 시스템으로 장치 내에 존재하는 전자 시스템이다. (목적에 맞게 제작된 보드 형태의 시스템) 컴퓨터와 Embedded의 비교 및 특징 먼저 일반적으로 사용하는 컴퓨터와 비교를 해볼게요. 항목 컴퓨터 Embedded 프로세서 고성능 탑재 (X86 계열) 고성능 탑재 (ARM 계열) 메모리 대용량 메모리 대용량 메모리 보조 기억 장치 HDD, ODD, DVD 거의 지원하지 않음 주변 장치 모니터, USB 등 지원함 입력 장치 키보드, 마우스 등 터치 입력이 대부분 특징 Embedded HW와 SW의 특징을 더 알아보죠. 특정한 목적과 기능에 맞게 HW부터 구성하기 때문에..