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프로그래밍과 데이터 in JavaScript 1. 객체Property Name 주의 사항 객체의 프로퍼티 네임의 자료형은 문자열이지만, 반드시 따옴표로 감싸줘야 할 필요는 없습니다.따옴표를 쓰지 않을 때1. 첫 번째 글자는 반드시 문자 , 밑줄(_) , 달러기호($) 중 하나로 시작2. 띄어쓰기 금지3. 하이픈(-) 금지 ---> type 은 object  Property에 접근하는 방법console.log(codeit.bornYear) 하지만 따옴표로 감싸서 프로퍼티를 띄어쓰는 경우는 점 표기법으로 접근할 수 없음 console.log(codeit['born Year']); 프로퍼티 접근 쉬움 객체에 property 수정하는 방법console.log(codeit.ceo) //undefinedcodeit.ceo = '강영훈'console.log(c.. 2024. 5. 23.
Do it! 깡샘의 안드로이드 앱 프로그래밍 with 코틀린 첫째마당 (1~2장) 01. 개발환경 준비하기1-1 안드로이드 스튜디오 설치하기  developer.android.com 1-2 첫 번째 앱 만들기 package name 은 앱의 식별값save location 은 프로젝트 파일들이 저장되는 루트 디렉터리language 는 안드로이드 앱을 어떤 언어로 개발할 것인지를 나타냄안드로이드 스튜디오는 개발 언어로 Kotlin 과 Java 를 지원Minimum SDK 는 앱이 설치되는 최소 SDK 버전  SDK매니저- 안드로이드 SDK 를 관리할 수 있는 SDK 매니저 가상 기기AVD ( Android virtual device)  : 에뮬레이터 (Emulator)  1-3  앱 실행하기  실제 스마트폰에서 실행하는 방법 배포파일안드로이드 앱의 배포 파일- APK : 안드로이드의 전통.. 2024. 5. 19.
[Paper Review] Deep Convolutional Neural Models for Picture-Quality Prediction Deep Convolutional Neural Models for Picture-Quality Prediction 서론이미지 품질 평가에 대한 중요성과 동기딥러닝을 활용한 이미지 품질 평가의 필요성연구 목표 및 방법 소개지각적 이미지 품질 예측딥러닝을 활용한 이미지 품질 예측 모델 소개합성 왜곡 이미지를 활용한 모델 성능 평가대규모 이미지 데이터베이스 수집 방법에 대한 논의딥 이미지 품질 평가자 (DIQA)비참조 이미지 품질 평가 모델 소개DIQA 모델의 훈련 및 성능 평가 결과CNN 기반 완전 참조 이미지 품질 모델CNN을 활용한 완전 참조 이미지 품질 예측 모델 소개다양한 모델의 성능 비교 및 결과 분석데이터 기반 이미지 품질 평가의 도전이미지 품질 평가에서의 데이터 수집 어려움과 해결책주관적 이미지.. 2024. 5. 15.
코틀린 3강으로 끝내기 feat.안드로이드 개발 섹션 1 고급문법1. 람다람다식은 우리가 마치 value 처럼 다룰 수 있는 익명함수이다1) 메소드의 파라미터로 넘겨줄 수 있다. fun macBy(a :Int)2) return 값으로 사용할 수 있다.   람다의 기본 정의val lamdaName : Type = {argumentList -> codeBody}val square : (Int) -> (Int) = {number : Int -> number*number }val nameAge = (String,Int) -> String = { name : String, age : Int -> "my name is ${name}; Im ${age}"fun main(){ println(square(12) println(nameAge("joice",99) pr.. 2024. 5. 4.
3강으로 끝나는 코틀린 안드로이드 개발 섹션 0 개발환경 android studio 1. 함수 //1.함수 fun main(){ hello() println(add(a:4,b:5) } fun hello(): Unit{ println("hello world") } fun add (a : Int , b: Int) : Int{ return a+b } 2. val vs var 2. val vs var fun hi() { val a: Int = 10 var b: Int = 9 //a=100 b = 100 val c = 10 var d = 100 //타입 명시 안해도 됨 var name= "joice" } 3. string 템플릿 fun main() { //3. String Template val name = "joice" val lastName = "hong".. 2024. 4. 13.
백준 1157번 - Python 문제 이론 set - 중복 문자를 제거해줌 count() string.count(char or substring, start, end) # Char 또는 substring: 주어진 문자열에서 검색하려는 단일 문자 또는 하위 문자열을 지정. 주어진 문자열의 문자 또는 하위 문자열의 수를 반환. # start : (선택 사항) 검색이 시작될 시작 인덱스를 나타냄. 지정하지 않으면 0부터 시작 # end : (선택 사항) 검색이 끝나는 끝 인덱스를 나타냄. 지정하지 않으면 지정된 목록이나 문자열의 끝까지 검색. word=input().upper() word_list = list(set(word)) cnt=[] for i in word_list: count = word.count(i) cnt.append(cou.. 2024. 4. 8.
하루 만에 배우는 안드로이드 앱 만들기 with 코틀린 - 4주차 Chapter 5 서비스 배포하기1. 디바이스 테스트안드로이드 폰 설정해서 단말기 설정을 함.  2. 구글 개발자 등록앱을 만들어 판매 또는 배포를 하려면 구글 개발자 콘솔 사이트에 개발자 등록을 해야함 3. 구글 플레이 배포구글 개발자 콘솔 사이트에 개발자 등록을 했다면 앱을 배포해야함 bulid > generate signed bundle / APK... android app bundle 은 안드로이드 앱의 배포 형식 중 하나. android app bundle 은 APK 대신에 앱의 리소스와 코드를 최적화하여 디바이스의 특성에 맞는 최소한의 리소스만 포함하도록 해 앱의 용량을 줄이고 디바이스의 저장 공간을 절약가능 1. key store path: 인증파일의 저장 경로를 선택함2.password :.. 2024. 4. 6.
[Paper Review] Quality-aware Pre-trained Models for Blind Image Quality Assessment Abstract BIQA(Blind Image Quality Assessment) 는 단일 이미지의 지각된 품질을 자동으로 평가하는것을 목표로 함 ( 참조 이미지 없이 이미지의 품질 평가) but, label이 지정된 데이터의 부족은 BIQA 방법을 제한함본 논문에서는 BIQA를 위한 전처리 작업으로  self-supervised learning manner 사용해 더 많은 데이터에서 표현을 학습할 수 있는 방법을 제안 학습과정을 제약하기 위해 간단한 가정을 바탕으로 한 품질 인식대조손실을 제안함.  왜곡된 이미지에서 추출된 패치들의 품질은 유사해야하지만, 서로 다른 왜곡을 가진 같은 이미지의 패치들과는 다르며 다른 이미지들의 패치들과는 달라야함 Introduction 이미지 품질은 서비스 제공자가 사용.. 2024. 4. 2.
하루 만에 배우는 안드로이드 앱 만들기 with 코틀린 (2주차) Chapter 3 1. 뷰의 개념 뷰는 앱 화면에 보이는 모든 것들. 모든 요소들의 기본이 되며, 그 모든 요소들은 뷰 클래스가 상속받아져야 함 TextView: 텍스트가 보이는 뷰 EditText: 텍스트를 입력받을 수 있는 기능이 있는 뷰 Button : 일반적으로 안드로이드 앱에서 볼 수 있는 클릭 기능이 포함된 뷰 ImageView : 이미지를 입력하여 나타내는 뷰 CheckBox : 다중 항목 중 선택의 유무를 체크할 수 있는 뷰 RadioButton: 선택 항목 중 하나만을 선택할 수 있는 뷰 2. 레이아웃 화면을 구성하는 형태 LinearLayout : 화면 구성 요소들을 가로/세로 방향 순서로 배치되는 레이아웃 FrameLayout : 화면 구성 요소들을 중첩해 배치할 때 사용되는 레이아웃.. 2024. 3. 27.
하루 만에 배우는 안드로이드 앱 만들기 with 코틀린 ( 1주차 ) Chapter 1. Kotlin android: id : 버튼을 지정 android:layout_width: 버튼의 폭 android:layout_height:버튼의 높이 android:layout_alignParentStart:버튼을 왼쪽으로부터 배치 android:layout_alignParentTop:버튼을 위쪽으로부터 배치 android:layout_alignTop: 위쪽 정렬 android:layout_centerInParent:전체 화면이 가운데 정렬 android:layout_centerHorizontal: 수평 정렬 android:layout_centerVertical:수직 정렬 dp (dpi) px : 픽셀 pt : 포인트 Chapter 2 . 코틀린 언어 훑어보기 1. 변수(변하는 수).. 2024. 3. 20.
[Paper Review] MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications Abstract MobileNets - 모바일 및 임베디드 비전 애플리케이션을 위해 설계- 깊이별 분리 가능한 convolution 을 사용하는 간소화된 구조를 바탕으로 light weight deep neural network 구축- 지연 시간과 정확성 사이의 효율적인 절충을 가능하게 하는 두 개의 간단한 전역 하이퍼파라미터 도입     -> 제약 조건에 기반해 애플리케이션에 적합한 크기의 모델 선택 가능 2. Prior Work (작은 모델을 구축하는 이전 작업 검토)이전의 모델들은 small network 에서 latency를 최적화했지만 speed를 고려하지 못했음MobileNets - 주로 깊이별 분리 가능한 컨볼루션에서 구축됨Flattened network - 완전 분해 가능한 컨볼루션으로 구.. 2024. 3. 17.
[Paper Review] Noise2Noise: Learning image restoration without clean data Abstract - 기존의 신호 재구성 방식과 달리 오직 손상된 예시만을 바라보고 이미지를 복원하는 방법을 학습할 수 있는지에 대한 통계적 추론을 적용-> 손상된 데이터만을 보고 이미지 복원을 학습할 수 있고 , 깨끗한 데이터를 사용할 때보다 더 나은 성능을 보일 수 있음.  ex) 손상된 사진의 노이즈 제거, 합성 Monte Carlo images의 denoising, 샘플링이 부족한 restruction of undersampled MRI scans based on noisy data only 1. IntroductionSignal reconstruction from corrupted or incomplete measurements ; 통계적 데이터 분석의 중요한 분야-> 대규모의 손상된 입력과 깨끗.. 2024. 3. 17.
[Paper Review] Attention is all you need 1. IntroductionTransformer는 기존의 반복적(recurrent) 모델의 한계를 극복하기 위해 개발된 모델로, 여러 자연어 처리 작업에서 혁신적인 성능을 보여줍니다. 1. **반복 모델의 한계**: 전통적인 순환 신경망(RNN)과 같은 반복 모델들은 입력 및 출력 시퀀스의 기호 위치에 따라 계산을 순차적으로 진행합니다. 이러한 순차적 계산의 본질 때문에, 트레이닝 예시 내에서의 병렬화가 어렵고, 더 긴 시퀀스 길이에서는 메모리 제약으로 인해 배치 처리가 제한됩니다. 이는 효율성과 성능에 제약을 주는 요소입니다.2. **주의(Attention) 메커니즘**: Transformer는 Attention 메커니즘을 사용하여 모델링의 핵심 요소로 삼습니다. 이 메커니즘은 입력 또는 출력 시퀀스 .. 2024. 2. 28.
병원 관리 데이터베이스 웹 구현 데이터베이스를 구축해 의사, 환자, 간호사의 정보를 쉽게 관리할 수 있도록 한다. 의사 한 명은 여러 명의 환자를 맡고, 환자 한 명은 한 명의 의사에게 진료를 받는다. 의사는 환자에 대한 모든 정보를 검색할 수 있다. 간호사는 병원 진료 차트 정보를 검색할 수 있으며 의사와 더불어 환자를 관리한다. 간호사 업무는 여러 환자들의 진료접수, 환자관리, 차트관리 등 을 수행하는 것이다. 모든 의사는 의사ID를 부여하여 식별하며 담당진료과목, 성명, 성별, 연락처, 이메일, 직급을 가진다. 모든 환자는 환자ID를 부여하여 식별하며 담당의사, 담당간호사, 환자성명, 주민번호, 성별, 주소, 연락처, 이메일, 직업을 가진다. 모든 간호사는 간호사ID를 부여하여 식별하며 담당업무, 성명, 성별, 전화번호, 이메일,.. 2024. 2. 27.
의료 건강 관리 앱 노인에게 맞춤화된 의료 건강 관리 앱 서비스 ‘두레’ 두레는 ‘함께 모여있다’라는 의미를 가진 순우리말입니다. 사용자들이 이 서비스를 통해 서로 건강과 관련된 정보를 주고 받으며 소통하고, 사용자 본인 뿐만 아니라 부양자나 주치의 같은 주위 사람들이 함께 사용자의 건강을 관리하는 데에 기여한다는 측면을 반영하여 ‘두레’라는 명칭을 선택하였습니다. 1. 취지 목적 유비쿼터스 컴퓨팅 시대에 인간의 존엄성, 주도권, 자유, 그리고 다양성을 보존하는 비전을 바탕으로 제작하였다. 이 비전을 실현하기 위해, 컴퓨팅 환경의 보편화와 가속화가 초래하는 기술 격차의 문제를 깊이 탐구했다. 특히, 노인들이 겪는 정보 접근성 문제와 의료 서비스 접근에 있어서의 지역적, 사회적 장벽에 주목했다. 디지털 기술을 어려워하는 노인.. 2024. 2. 24.

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