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오디오 데이터 - 1 소리란?소리는 물체의 진동이 매질(공기, 물, 고체 등)을 통해 전달되며, 에너지가 이동하면서 발생합니다. 예를 들어, 목소리는 성대의 진동으로 공기 분자가 압축과 팽창을 반복하며 전달됩니다.이때 소리는 파형(Waveform)으로 시각화할 수 있습니다. 이는 시간에 따른 공기압 변화를 나타내며, 주요 특성으로 주파수(Frequency)와 진폭(Amplitude)가 있습니다. 주파수는 음의 높이를, 진폭은 소리의 크기를 결정합니다.Y축은 진폭(Amplitude) , X축은 시간(Time) 입니다.주기와 주파수의 개념 및 관계 Period (주기): 주기는 반복적인 파동이나 진동에서 특정 지점에서 같은 상태가 다시 나타날 때까지 걸리는 시간을 의미합니다. 단위는 초(s)로 표현됩니다. 예를 들어, 진동이 1.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 11. 24.
Sequence Modeling(RNN, LSTM, GRU) RNN(recurrent neural network)RNN(Recurrent Neural Network)은 시계열 데이터를 처리하기 위해 고안된 모델로 아래 그림에서와 같이 이전 시각(계층)의 출력 값(은닉 값)이 다음 시각(계층)으로 전파되어 즉, 과거 정보를 계승하여 시계열 데이터에 대응하는 신경망입니다. RNN의 문제점장기 의존성 문제RNN의 은닉층에서 과거의 정보와 현재의 input이 합쳐지면서 진행되는데 이때 과거의 정보가 마지막까지 전달 되지 않는 문제를 장기 의존성 문제라고 합니다.아래의 수식처럼 현재의 입력과 과거의 정보를 더해 활성화 함수 탄젠트를 취해주는데, 함수는 값이 -1에서 1사이에 위치하게 됩니다.문제는 역전파를 통한 가중치 업데이트 과정에서 반복적으로 기울기에 곱해지 보면 점점.. 공감수 2 댓글수 0 2024. 11. 10.
NLP 기본개념(토큰화, 임베딩) 개요LLM 서비스 준비로 인해 NLP의 기본 개념인 토큰화, 임베딩에 대해서 학습한 내용을 정리 하였습니다. 토큰화의 개념tokenization (토큰화)텍스트 데이터를 컴퓨터가 처리할 수 있도록 변환하는 과정문장이나 문서를 모델이 처리할 수 있는 작은 단위(토큰)로 분할하는 과정토큰화 주요 종류N-gram: 연속된 n개의 아이템을 하나의 토큰으로 취급합니다. 이는 텍스트 내에서 아이템의 연속성을 포착하는 데 유용합니다.Character: 개별 문자를 독립적인 토큰으로 취급합니다. 이 방법은 언어의 구조적 특성을 덜 고려하며, 매우 세밀한 수준의 분석이 가능합니다.Word: 공백이나 구두점 등을 기준으로 분리된 ‘단어’를 토큰으로 사용합니다. 가장 일반적이고 직관적인 방법입니다.Morpheme: 형태소 .. 공감수 1 댓글수 0 2024. 10. 27.
글또 마지막 10기 글또를 시작하며학교를 졸업하기 직전인 2021년 글또 6기부터 참여하며 약 3년의 시간이 흘렀습니다. 이 기간 동안 내가 더 나은 사람이 되었는지 되돌아보면, 무엇보다 생각하는 방식이 많이 바뀌었다고 느낍니다. 특히 업무를 바라보는 관점과 대하는 태도에서 큰 변화가 있었습니다. 이번 글에서는 이러한 생각의 전환을 이끈 경험들에 대해 이야기해보려 합니다.생각의 전환이 된 계기첫 번째 회사2021년 12월, 저는 헬스케어 도메인의 스타트업에 취업했습니다. 이곳에서 뇌혈관의 정량적 데이터를 측정하고 분석하는 의료기기를 개발하고 연구하는 업무를 맡았습니다. 주된 업무는 의료 데이터를 분석하고, 통계를 통해 나온 결과를 보고하며, Computer Vision 기술을 활용해 세그멘테이션 알고리즘을 개선하는 것이었습.. 공감수 5 댓글수 2 2024. 10. 13.
[Python]GIL 너는 대체 머냐? 이 글은 이전 글인 “파이썬의 숨겨진 심장박동, 레퍼런스 카운팅”을 보고오시면 더 쉽게 이해하실 수 있습니다. Global Interpreter Lock (GIL)의 역할 Global Interpreter Lock(GIL)은 파이썬 객체에 대한 접근을 보호하는 뮤텍스로, 여러 스레드가 동시에 파이썬 바이트코드를 실행하는 것을 방지합니다. GIL은 경쟁 상태를 방지하고 스레드 안전성을 보장합니다. 위의 글의 내용은 파이썬 위키에서 발췌한 내용입니다. 이는 파이썬 멀티 스레드 환경에서는 동일한 메모리 공간(힙 메모리)를 통해 자원을 공유하기 때문에 각각의 스레드가 이러한 자원을 동시에 사용하고자 할 때 경쟁 상태(Race Condition)를 예방하고 스레드의 안정성을 보장하기 위해 고안된 파이썬 만의 기법.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 15.
[Python]파이썬의 숨겨진 심장박동, 레퍼런스 카운팅 개요 파이썬은 편리성과 강력함으로 많은 개발자에게 사랑받는 프로그래밍 언어입니다. 파이썬에서 편리함을 주는 기능들은 많이 있겠지만 자동적으로 진행되는 Garbage Collection(GC)도 하나의 큰 요소로 작용합니다. 파이썬의 가비지 컬렉션(GC) 시스템은 자동으로 메모리 관리를 수행함으로써, 개발자가 프로그램의 복잡성에 신경 쓰지 않고 더 중요한 알고리즘 구현과 최적화에 집중할 수 있도록 도와줍니다. 이는 특히 메모리 관리가 필수적인 큰 프로젝트나 서비스에서 더욱 큰 장점으로 작용합니다. 해당 글은 이전 글인 ”파이썬은 모든 것이 객체?”를 보고 오시면 이해가 더 쉽습니다. 파이썬의 가비지 컬렉션 방식 레퍼런스 카운팅(Reference Counting) 마크-앤-스윕(Mark-and-Sweep) .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 15.
FastAPI의 비동기 처리 방식 개요 Fastapi에서 async를 통해 비동기 함수를 어떻게 처리하는지 동작 방식에 대해서 학습하기 위해 작성한 글이며 코드를 통해 여러가지 상황에 대해서 실험을 진행한 내용에 대해서 설명한 글입니다. FastAPI의 비동기 처리 FastAPI에서는 동기함수들을 비동기적으로 실행할 수 있게 해준다. 동기 함수를 이벤트 루프에 등록할시에는 이벤트 루프는 단일 스레드로 작동하기 때문에 동기 함수는 이벤트 루프의 메인 스레드를 차단하고, 다음 작업을 진행하지 못하는 상황이 생긴다. 따라서, 이벤트루프를 차단하지 않고 백그라운드에서 동기 함수를 실행할 수 있게 하기 위하여 분기처리를 진행합니다. 그래서 이벤트 루프는 다른 비동기 작업을 계속 진행할 수 있습니다. run_endpoint_function이라는 함.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 9.
Greedy Algorithm - 1이 될때 까지 ※"이것이 코딩 테스트다"의 저자인 나동빈 님의 유튜브 강의를 보고 학습을 위해 정리한 글입니다. 예제 어떠한 수 N이 1이 될 때 까지 다음의 두 과정 중 하나를 반복적으로 선택하여 수행하려고 한다. 단, 두번째 연산은 N이 K로 나누어떨어질 때만 선택할 수 있다. N에서 1을 뺀다. N을 K로 나눈다. 예를 들어 N이 17, K가 4라고 가정하자. 이때 1번의 과정을 한 번 수행하면 N은 16이 된다. 이후에 2번의 과정을 두 번 수행하면 N은 1이 된다. 결과적으로 이경우 전체과정을 실행한 횟수는 3이된다. 이는 N을 1로 만드는 최소 횟수이다. N과 K가 주어질 때 N이 1이 될 때까지 1번 혹은 2번의 과정을 수행해야하는 최소 횟수를 구하는 프로그램을 작성하시오 입력조건 - 첫째줄에 N(2 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 8.
프로세스와 쓰레드의 정의 프로그램(Program) 프로그램(Static Program)은 실행 가능한 코드의 모음으로, 디스크와 같은 저장 매체에 저장되어 있습니다. 이것은 정적인 상태로 존재하며, 사용자가 실행을 요청할 때까지 아무런 작업도 수행하지 않습니다. 프로그램은 명령어들과 함께 데이터와 메타데이터를 포함할 수 있습니다. 실행되기 위해서는 프로세스로 변환되어야 합니다. 프로세스(Process) 프로세스는 실행 중인 프로그램의 인스턴스입니다. 운영 시스템은 프로세스를 관리하여 CPU 시간, 메모리 공간 등의 자원을 할당합니다. 프로세스는 자신만의 주소 공간과 실행에 필요한 다양한 자원들(예: 파일 핸들, 네트워크 연결 등)을 가지며, 하나 이상의 쓰레드를 포함할 수 있습니다. 쓰레드(Thread) 쓰레드는 프로세스 내에서.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 8.
Kubernetes 클러스터 구축 1: 가상 머신 및 DNS 설정 쿠버네티스 클러스터를 위한 가상 머신 설정 컨테이너화된 애플리케이션을 배포하기 위한 견고한 환경을 구축하기 위해, 한 개의 마스터 노드와 두 개의 워커 노드로 서비스할 총 세 개의 가상 머신을 Oracle VM VirtualBox를 사용하여 설정하였습니다. 이 가상 머신들의 상세 사양과 설정은 다음과 같습니다: 운영 체제 및 리소스 할당 OS: Ubuntu 22.04 CPU: 1코어 RAM: 8GB HDD: 50GB 각 가상 머신은 쿠버네티스 클러스터의 마스터 1개, 노드 2개로 구성되어 있으며, 이를 위해 위와 같은 사양으로 세 개의 머신이 실행됩니다. 쿠버네티스 클러스터를 위한 네트워크 설정 Bridge Adapter Bridge Adapter 모드는 VM이 호스트 PC와 동일한 네트워크에 속하게 하.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 3. 19.
Semantic Segmentation(2) - FCN 개요 지난 글의 전통적인 Semantic segmentatio 방법론에 이어서 딥러닝을 통한 Semantic segmentation을 살펴보기 위해 2015년 CVPR에 퍼블리시된 FCN(Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation)을 정리해보겠습니다. FCN 설명 간단하게 FCN을 설명하자면 기존의 분류모델인 VGG, Google Net 등의 모델을 Semantic Segmentation으로 사용하기 위헤 목적성에 맞게 Classifer를 FCL(fully connected layer)에서 Conv layer로 교체(Convolutionalization)하여 Encode 부분을 구성하고 Upsampling(Bilinear Interporation, .. 공감수 1 댓글수 1 2023. 5. 7.
[Python]리스트의 메모리 할당 개요 파이썬에서 리스트가 메모리에 배치되었을 때 아래의 그림처럼 할당된 리스트의 마지막 이후처럼 메모리가 사용되고 있을때 리스트의 요소가 추가 되었을 때 어떻게 메모리가 할당 되는가에서 나온 궁금증이다. 일단 파이썬의 리스트 요소들은 연속적인 메모리 주소를 가지지 않는다는 것을 말하고 다음으로 넘어가려고 한다. 파이썬의 리스트 특징 리스트를 선언할 때 크기를 미리 정할 필요가 없다. 리스트를 만들 때 저장할 데이터의 타입을 사전에 정하지 않아도 된다. 한 리스트에 다양한 타입의 데이터를 함께 저장할 수 있다. 파이썬 리스트의 저장 구조 리스트는 이중 포인터가 리스트 요소의 주소를 가지는 배열을 가리키고 주소가 요소를 가리키는 구조로 구현된다. 각 요소는 메모리 상에서 서로 다른 위치에 있을 수 있기 때문.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 3. 27.
DICOM의 모든것 - (3) 개요 앞에 글에서 설명했다시피 DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)은 정보를 처리, 저장, 인쇄 및 전송하기 위한 표준이며, 해당 데이터에는 파일 형식 정의와 네트워크 통신 프로토콜이 포함된다고 설명드렸습니다. 해당 기능 중에서 통신 방식에 대해서 오늘 글을 작성하여 보겠습니다. 본문에 들어가기 전에 오늘 글에 자주 등장하는 용어에 대해서 간단하게 정리하여 보았습니다. SOP : Service-Object Pair, Service는 주로 Command를 의미하며 Object는 IOD(Information Object Definition)를 의미 ex) DIMSE Service, Media Storage Service, Web Service 와 I.. 공감수 1 댓글수 0 2023. 3. 26.
소수 찾기 소수? 소수는 1보다 큰 자연수 중 1과 자기 자신만을 약수로 가지는 수다. 소수 찾는 방법 1. n을 2부터 n-1로 나누었을 때 나누어지지 않으면 소수이다. 시간 복잡도 = $O(n)$ ※ 한개의 소수를 판단할 때의 시간 복잡도이다. for i in range(2, n-1): if n % i == 0: print("소수가 아닙니다.") break else: print("소수입니다.") 2. 1번 방법은 2부터 $\ n-1$ 까지의 수 대입으로 속도가 느리다. 약수의 특징을 통해 효율적으로 접근해보면 $\sqrt{n}$ 까지의 수만 대입해봐도 약수의 여부를 알 수 있다. 약수는 대칭적인 형태를 띄는 것이 초점 N의 약수는 무조건 $\sqrt{n}$의 범위에 존재한다. 시간복잡도 = $O(\sqrt{n}.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 3. 8.
Sementic Segmentation(1) - Traditional method Semantic Segmentation 이란? Semantic Segmentation은 Computer Vision을 통해 해결하고자 하는 Task 중 하나이다. 간단하게 설명하자면 이미지 내에서 픽셀들을 각각이 내포하고 있는 class로 분류하는 작업을 의미한다. Semantic Segmentation Task는 다양한 분야에서 활용되지만 저는 주로 의료 데이터를 통한 segmentation 연구를 진행하고 있습니다. Traditional method based Semantic Segmentation? CV 연구 개발 초기에는 thresholding, edge detection 및 region growing과 같은 간단한 휴리스틱 기반 방법으로 시작되었다. Thresholding Thresholding.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 26.
글또 8기를 시작하며 글또 6기를 시작으로 현재까지 글또는 6기부터 진행해 왔으며, 취업을 준비할 때부터 시작한 글쓰기 모임입니다. 처음에 글또를 시작한 계기는 당장 눈앞에 준비해야 하는 졸업 논문 발표 때문에 취업에 대한 준비는 하나도 하지 못한 채 졸업을 하게 되어 취업을 준비하면서 공부하는 내용을 정리하고, 주입식 교육의 영향과 수동적인 사람이라는 것을 본인은 알기에 일종의 규칙 및 압박을 주기 위해 시작하게 되었습니다. 이를 통해 최소한의 공부를 하게 되는 계기를 만들게 되었고 현재까지 글또의 글을 제출하기 위해 공부를 진행하고 있었습니다. 하지만 취업을 했다는 안도감과 나태함에 빠져 7기 마지막에는 글 쓰는 것이 게을러졌고 따라서 주말에 공부를 하는 시간도 줄어들게 되었습니다. 성장하고자 욕구는 머릿속에서 항상 존재.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 12.
[TIL] Python Convert multiple 2d img to 3d arr Voxel 개념의 3D 데이터가 2D형태의 이미지 여러장으로 저장된 경우 3d array 형태로 바꾸어 주는 방법 from pathlib import Path import numpy as np from PIL import Image from tqdm.auto import tqdm paths = list(Path("file_path").rglob("*.이미지 확장자")) images = [] for path in tqdm(paths): img = Image.open(path) # img = Image.open(path).convert("L") # img = Image.open(path).convert("RGB") images.append(img) data = np.stack(images) 공감수 0 댓글수 1 2022. 10. 13.
[TIL] wandb Docker에서 실행시 폴더 소유권 문제 Wandb를 사용하던중 다음과 같은 에러가 생겨 확인해보니 도커위에서 사용중인데 폴더의 소유권의 문제였다 stderr: 'fatal: detected dubious ownership in repository at '/home/ubuntu/Pytorch-UNet' To add an exception for this directory, call: ' ' ' Traceback (most recent call last): File "train.py", line 203, in amp=args.amp) File "train.py", line 51, in train_net wandb.init(project="test", entity="hunie") File "/opt/conda/lib/python3.7/site-pa.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 9. 22.
[Python]파이썬은 모든것이 객체? 개요 파이썬에서 모든 것은 객체(object)라는 문구를 보고 궁금하여 작성하게 된 글이다. 파이썬에서 "모든 것이 객체"라는 말은 파이썬에서 사용되는 데이터와 함수, 모듈, 클래스 등이 모두 객체로 구현되어 있다는 것을 의미합니다. 이는 각 요소가 데이터와 함수(메서드)를 모두 포함할 수 있다는 뜻이며, 이 객체들이 속성과 메서드를 가질 수 있다는 것을 의미합니다. 객체 지향 프로그래밍의 핵심 개념을 파이썬이 근본적으로 통합하고 있음을 나타냅니다. 따라서 아래의 그림처럼 "1.1"이라는 실수 객체에 is_integer()라는 메소드를 통해 바로 결과값을 확인해 볼 수 있다는 뜻입니다. 자바(Java): 자바는 객체 지향 프로그래밍 언어이지만, 기본 데이터 유형(int, long, boolean 등)은 .. 공감수 0 댓글수 0 2022. 8. 22.
[Python] 함수 인자 전달 방식 - Call by assignment 개요 자바에 대한 함수 인자 전달 방식에 대한 얘기를 나누다가 파이썬에서는 함수에 인자를 어떻게 전달 받을까? 라는 의문으로 글을 작성하게 되었다. 결론 먼저 말하자면 역시 파이썬은 특이하다. 함수 인자 전달 방식 함수 인자 전달방식은 각각의 프로그래밍 언어마다 다른 방식을 사용하지만 비슷한 형태를 띄는데 일반적으로 사용되는 함수인자 전달 방식은 call-by-value (값에 의한 호출)와 call-by-reference (참조에 의한 호출)가 있다. 하지만 파이썬은 일반적으로 많이 사용되는 언어인 C언어와 JAVA와 다르게 함수 인자를 Call by assignment 형식으로 전달하기에 이를 알아보려고 한다. call-by-value (값에 의한 호출) 함수에서 값을 복사해서 전달해주는 방식으로, .. 공감수 0 댓글수 0 2022. 8. 22.
Docker 와 VM의 차이점 개요 대학선배들과 술을 먹다가 도커에 관한 이야기가 나왔는데 "도커와 VM의 실질적인 차이가 멀까?"라는 것에 대해 정확히 알지 못해 정리를 해보려고 한다. 정확히는 Contanier vs hypervisor가 맞는 것 같다. Virtual Machine이란? VM(virtual machine)의 정의는 컴퓨팅 환경을 소프트웨어로 구현한 것, 즉 컴퓨터 시스템을 에뮬레이션(가상현실화)하는 소프트웨어라고 하며, 가상머신상에서 운영 체제나 응용 프로그램을 설치 및 실행할 수 있다고 한다. VM에 대해서 찾아보면 하이퍼 바이저 기술이 등장한다. 하이퍼바이저(hypervisor)? 하이퍼바이저(hypervisor)는 호스트 컴퓨터에서 다수의 운영 체제(operating system)를 동시에 실행하기 위한 논리.. 공감수 3 댓글수 2 2022. 8. 21.
신뢰도 평가 지표(Bland-Altman Plot, Intraclass correlation coefficient ) for python 개요 소프트웨어 의료기기의 신뢰도 검사를 하던 중 Bland-Altman Plot에 대해 알게되어 자료를 조사하다가 논문을 찾아보게 되어 내용에 대한 정리와 해당 지표들을 Python으로 표현하는 방법에 대해 간단히 정리한다. 오늘 작성하게 될 글은 각각의 평가지표에 대한 내용의 초점 보다는 Python으로 표현하는 방법에 대해 초점을 둔다. 서론 임상이나 의학에 대한 연구에서 질병 진단 또는 환자의 예후 추정을 위해 적절한 측정법 또는 검사법을 통해 임상적 결정을 내리는 과정을 거친다. 검사법은 정확도(타당도)와 신뢰도(일관성, 반복성, 재현성, 일치도) 에 측면에 있어 평가를 진행한다. 이때 신뢰도를 측정하는데 사용되는 지표들이 Bland-Altman Plot, ICC가 존재한다. 본론 1) 급내상관.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 7. 24.
[Paper Review]Threshold segmentation algorithm 메디컬 데이터에서 많이 사용되는 CV 기법인 segmentation에 대한 논문 리뷰를 진행해 보겠습니다. segmentation은 딥러닝에서도 많이 다루고 있는 주제 중에 하나이지만 딥러닝 같은경우 가용되는 컴퓨터 리소스도 많을 뿐더러 많은 데이터가 필요하다는 단점이 있습니다 메디컬 데이터 측면에서 본다면 일반적인 데이터보다 라벨링이 어렵다는게 가장 큰 문제인데 메디컬 데이터는 일반적인 사람이 라베링하기가 많이 어렵기 때문에 의료인(관련 분야의 의사, 영상의학과 교수 등등)이 진행해야 합니다. 하지만 의료인과 같은 경우는 전문적인 직종일 뿐더러 인적자원이 풍부하지 않기 때문에 더더욱 어렵다는 점이 있습니다. 따라서 오늘은 보다 전통적인 방법인 Otsu을 사용하여 segmentation을 진행하는 논문에.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 6. 26.
DICOM의 모든 것 (2) 지난 글에는 DICOM의 역사 및 필요성, 확장자에 대한 이해를 주로 다루 었습니다. 이번 글에는 DICOM을 Python으로 불러들이는 방법 및 유용한 라이브러리들을 소개해드리겠습니다. Medical Image 도 다양한 도메인들이 존재합니다. 지난 글에도 말씀드렸다시피 여러 가지의 도메인이나 촬영기법(Sequence)의 이미지를 하나의 확장자로 묶어 사용을 용이하게 하기 위해 DICOM이 나타나게 되었다고 말씀드렸습니다. 제가 주로 사용하는 이미지는 자기공명혈관 조영술(Magnetic resonance angiography, MRA)이라는 Sequence 중 3D TOF (time-of-flight) MRA로 촬영된 이미지를 사용하고 있습니다. 해당 촬영기법에 대해서는 추후에 다루어 보도록 하고, 이.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 6. 12.
DICOM의 모든 것 (1) 글의 제목은 거창하지만 실상은 부족한 도메인 지식을 채우기 위해 여기 저기 글을 보고 정리하는 정도의 글입니다. DICOM 확장자 파일에 대한 데이터를 다룰 일이 많아 DICOM에 대해 정리를 한번 하려고 합니다. 여러 블로그 및 문헌을 많이 참고 하였습니다. 맨 아래에 Reference를 달아 두었으니 혹시 글의 이해가 수월하지 못하다면 해당 글들을 참고 하시길 바랍니다. 이번 글은 DICOM이 생겨나게 된 배경 및 전반적인 파일구조에 대해서 정리해보았습니다. DICOM 등장 배경 기기 간의 호환성 문제 기술의 발전으로 인하여 다양한 의료용 디지털 영상 촬영 장비가 개발됨에 따라 각각의 영상을 효율적으로 관리할 방법이 필요가 생겼다. 영상 촬영 장비 제조사 간에 호환성 문제가 생겨나게 되어 영상 간의 .. 공감수 2 댓글수 0 2022. 5. 27.
Docker로 딥러닝 환경 쉽게 구축하기 - 1 딥러닝 공부를 하면서 GPU 서버를 밀고 우분투를 깔고한게 수십번은 되는 것 같다. 항상 Pytorch나 Tensorflow의 버전에 맞게 Cuda 및 Cudnn을 설치 및 설정을 해줘야하는데 한번 잘못 실수를 하면 원인 모를 이유로 항상 에러가 발생하여 옆자리에 선배가 "그거 그냥 한번 밀고 재설치하는게 빠를걸" 이라는 말을 해준 기억이 난다. 아직까지 이유는 모르지만 경로가 꼬인게 아닐까 생각된다. 그래서 이러한 답답함과 시간 아까움에 탄식하고 있을때 이를 해결할 수 있는 방안을 아까 등장한 선배가 도커라는 가상화 플랫폼을 소개주었다. 본론에 들어가기전에 간단한 도커의 배경이나 소개를 해보고자 한다. docker란?도커를 간단하게 정리하자면 애플리케이션을 신속하게 구축, 테스트 및 배포할 수 있게 해.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 5. 18.
[글또 7기 다짐글] 새로운 마음가짐으로 1. 현재 저의 상태 컴퓨터 과학에 관해 석사 졸업 막바지에 글또 6기를 2021년 7월쯤 시작하였습니다. 졸업을 마치고 취업을 준비하면서 글또의 반강제적인(Money....) 성격의 도움을 받아 공부한 내용을 블로그에 기록하고 정리하기 위해 글또를 시작하게 된 계기가 되었습니다. 글또를 하면서 개인적으로 스터디도 진행하고 성윤님이 가이드해주시는 "커리어 동반자"를 진행하면서 취업에 대한 준비를 시작하였습니다. 해당 과정에서 지인에게 소개받아 의료 AI 스타트업에 면접을 볼 수 있었습니다. 여차저차 조율하는 시간을 가진뒤 연구원으로 입사를 결정하게 되었습니다. 원래도 의학쪽에 관심이 많던터라 석사 진행시에도 관련연구를 많이 하여서 설렘반 긴장반으로 첫 출근을 하여 지금까지 이어지고 있습니다. 회사를 다니.. 공감수 2 댓글수 2 2022. 5. 9.
2022년 다짐글 지난 주에 회고글을 써버려서 이번주에는 다짐글을 써보려고 합니다. 하고싶은건 많고 항상 마음만 먹는 사람으로 살고 있었는데 동기부여 및 글을 써야한다는 의무감을 주는 글또를 하면서 조금은 더 성실해졌다고 생각한다. 2022에는 좀 더 성장하는 사람이 되고자한다. 따라서 다음을 통해 좀 더 계획적인 2022년을 보내고자한다. 앞으로 나아가야할 방향은? 직무에 대해 한번도 제대로 생각해본적이 없는 것 같다. 데이터 및 인공지능에 관련해서 많은 직무가 있는데 막연하게 공부를 했고, 하나를 제대로 깊이 파서 공부를 하지 못했다. 그래서 먼저 내가 앞으로 나아가야할 방향과 직무에 대한 정체성을 확립을 해야할 것 같다. 현재 하고 있는일은 데이터 분석쪽에 강하다고 생각한다. 데이터 마이닝 연구실을 나왔지만 연구실에.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 1. 2.
2021년을 마치며 글또를 진행하며 6개월 석사를 갖 졸업하고 취업을 준비하기 시작하는 중에 항상 미뤄왔던 블로그 및 글쓰기를 시작하기 위해 글또에 참여한다. 처음 글또를 알고 마냥 2주에 한번 글을 작성하는 건 쉬운거 아닌가라는 생각을 했다. 첫 다짐글을 시작으로 처음에 정해 두었던 글감을 통해 글쓰기를 하면서 끝날때 쯤 비교적 풍성해진 나의 블로그를 기대하며 진행한다. 이떄 부터 나의 나태한 생활이 시작되는데.... 학교도 졸업하고 그간 연구가 바쁘다는 핑계로 하지 못했던 내가 부족했던 공부를 하기위해 통계스터디도 합류하고, 논문 읽는 것도 꾸준히 하기 위해 논문 읽기 스터디도 진행했다. 하지만 논문 스터디는 조원분들의 바쁨과 늘어진 나의 생활패턴 때문에 논문 스터디는 흐지부지하게 끝을 냈다. 통계 스터디 같은 경우는 .. 공감수 0 댓글수 0 2021. 12. 19.
ISLR 2nd Edition - 5장 https://crimson-slicer-378.notion.site/5-Resampling-Methods-97d80098f44b40768f77a30498726933 5.Resampling Methods Resampling은 통계학에서 중요한 요소 중 하나이다. 이는 Training Data에서 반복적인 sampling을 통해 모델에 적합해보는 것을 의미한다. crimson-slicer-378.notion.site 공감수 0 댓글수 0 2021. 11. 1.

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