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[39일차] ABC 부트캠프 / 단체 회식 그리고 마무리 오늘은 대표님이 사주시는 샤부샤부를 먹는 날이다~ 11시까지 입실해서 다른 분들과 이야기를 나누나가 강의실 앞에 있는 샤부샤부집에 찾아갔다. 짜장면이여도 누구보다 맛있게 먹을 자신있는데 샤부샤부라니 진짜 열심히 먹었다. 고기 리필까지 해서 2번 먹었다. 코딩도 안하고 프로젝트도 끝났고 우수상도 받았고 그래서 그런지 고기 진짜 맛있었고 많이 먹었다. 고기를 먹고 난 후에는 커피까지 제공해주셔서 후식까지 후하게 먹을 수 있었다. 점심 이후에는 부트캠프를 마무리 하기 위한 활동을 하였다. 처음 발대식에서는 포스티잇에 특정 질문에 답을 적는 시간이 있었다. 오늘은 발대식에서 했던 위 활동을 다시 하여 활동을 마무리하는 시간을 가지게 되었다. 처음 발대식에서 했던 기억도 새록새록 났고, 그때를 생각하면 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 18.
[38일차] ABC 부트캠프 / 성과발표회 D-day 오늘은 프로젝트를 발표하는 성과발표회 당일이 다가왔다. 아침 일찍 준비해서 발표를 준비하기 위해 대전정보문화산업진흥원에 9시에 도착하였다. 처음 올때는 떨리지 않았는데 사람이 올때마다 점점 떨리는 기분은 참,,, 오전에는 간단하게 리허설 및 위치를 한번씩 잡았고, 시간도 체크해보는 시간을 가졌다. 차라리 빨리 발표하고 마음 편하게 있는게 낫다고 생각할 만큼 엄청 떨렸다. 애플워치에서 심박수 높음 알림을 10분에 하나씩 3시간을 받았다. 프로젝트도 완수하였고 발표만 남은 상황에서 나만 잘하면 된다는 생각에 더 떨렸던 것 같다. 점심 메뉴는 햄버거였는데 속도 좋지 않아서 결국 다 남겼다. 그렇게 오후에는 본격적으로 성과발표회가 시작되었다. 내 순서는 8번째로 앞에 4조가 우선 발표 후 쉬는시간을 가진.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 18.
[37일차] ABC 부트캠프 / 최종 프로젝트 준비(7) 최종 성과발표회가 내일로 다가왔다. 하루 남기고 발표 대본을 완성하지 못해 시간이 정말 촉박했다. 그러나 평소 회의에서도 발표에 대한 많은 구상을 해왔었고, 전 발표를 맡아주셨던 팀원분의 노력으로 발표 초안을 이미 완성한 상태였다! 그렇게 쉽게 초안을 완성할 수 있었지만 한글파일로 5장의 스크립트가 나왔다. 해당 스크립트로 발표 연습을 했을 때, 시연 영상을 제외하고 13분이 나왔다. 영상을 포함하면 14~15분이 넘는 시간인데 발표 시간은 10분으로 총 4~5분의 시간이 초과된 셈이다. 이후에는 발표 리허설 시간이 다가와서 대본 수정 없이 해당 스크립트로 리허설에 들어갔다. 리허설에서 걸린 시간은 18분으로 8분 초과였다. 바로 내일이 최종 발표회인데 발등에 불이 떨어진 기분이랄까 팀원의 도움으로 퇴실.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 18.
[36일차] ABC 부트캠프 / 최종 프로젝트 준비(6) 이제 PPT를 완성하기 위해 오늘은 하루종일 자료조사 및 PPT 구성을 손보았다. 그리고 발표 순서를 정하게 되었는데 우리 조의 순서는 8번째로 가장 마지막 순서였다. 마지막 순서의 장점이란 가장 기억에 오래 남는다는 것이 있겠다. 그거 말고는 전부 단점이 아닐까? 그리고 오늘 우리조의 발표자가 바뀌게 되었다. 사정이 생겨서 발표자가 "나"로 바뀌게 되어서 준비한거 없던 내가 바쁘게 발표 준비를 해야했다. 각종 자료들은 뉴스와 블로그 및 논문까지 뒤져서 많은 자료들을 찾게 되었다. 각종 자료들을 찾으면서 PPT 구성을 채워갔다. PPT 구성 순서에 대해 많은 고민을 하였다. 자료조사 및 각종 고려사항에 대해 많은 생각을 해왔던 우리 조였기에 PPT에 담고싶었던 내용이 너무 많았다. 내용을 모두 담.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 18.
[35일차] ABC 부트캠프 / 최종 프로젝트 준비(5) 오늘은 결과보고서를 마무리 해야 하는 날이다. 여러 피드백을 받으며 아이디어를 발전시켜 왔지만 그만큼 생각해야 할 부분도 늘어났다. 위 부분을 해결하지 못한 체 결과 보고서 마감일이 다가왔고 마지막까지 끝까지 주제에 대한 회의를 하지 않을 수 없었다. 아직 해결하지 못한 문제점과 고려해야 할 방향, 그리고 서로가 주제에 대한 생각을 한가지로 모으지 못했다. 그렇기에 결과 보고서를 제출하는데 큰 어려움이 있었다. 제대로 정리했어야 할 아이디어는 중구난방으로 뻗어있었고 나는 이걸 정리하지 못했다. 그대로 조원들의 도움으로 하나씩 정리해나가며 결과 보고서를 작성으며, 끝내 완성해낼 수 있었다! 결과보고서를 작성하면서 느낀점은 생각보다 프로젝트 진행 속도가 나지 않는다는 점이었다. 그 이유로는 주제가 공공적인.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 11.
[34일차] ABC 부트캠프 / 최종 프로젝트 준비(4) 오늘은 결과 보고서 작성을 위한 자료조사를 실시하였다. 우리가 제공하려는 서비스의 주 타겟층은 1인 가구와 빈곤 노인으로 설정하였다. 그렇다면 공유 냉장고를 어디에 배치하는게 좋을까? 그것을 생각하는게 나의 역할이였다. 우선 위 CSV 파일을 사용해서 대전에서 가장 인구수가 높은 지역구는 어디일까 분석해보았다. 인구수는 서구, 중구, 동구, 유성구, 대덕구 순으로 가장 많았다. 이제는 세부데이터를 활용하여 65세 인구가 많은 동네를 알아보고자 하였다. 65세 인구가 가장 많은 동네 순위는 위 그래프와 같다. 그러나 우리의 주 타겟층은 노년층만이 아니다. 1인가구는 어디 지역구에 가장 많이 사는지 알아보았다. 통계청에서 확인 가능한 위 자료에서는 서구에 가장 많은 청년이 살고있다고 한다. .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 11.
[33일차] ABC 부트캠프 / 최종 프로젝트 준비(3) 우리 조의 새로운 이름이다. 프로젝트 명과 조 이름을 새롭게 바꿔보았다. 이 아이디어도 공대생들에게 나온것이 아닌 인문대생의 아이디어이다. 그럼 공대생들은 대체 무엇을 하고 있는걸까? 바로 코딩이다. 오늘부터 본격적으로 냉장고에 들어갈 재료가 무엇인지 분류하는 모델을 설계하려고 한다. 이미지 분류 모델에는 크게 CNN과 YOLO 모델이 존재한다. 우리 조는 두개의 모델을 전부 설계하여 프로젝트에 맞는 모델을 선택하기로 했다. 모델을 설계하기 전 역할분담을 정하여 각자 맡은 일에 집중하려고 했다. 우선은 모델설계, 학습데이터 수집 및 전처리, 데이터 시각화로 분담하였다. 나는 모델설계에서도 YOLO 모델 설계를 맡게 되었다. 모델을 설계하기 위해 부트캠프에서 제공받은 Colab Pro 계정을 사용했다.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 11.
[32일차] ABC 부트캠프 / 최종 프로젝트 준비(2) 우리의 프로젝트 주제는 냉장고 관리 서비스 및 식사 제안 이었다. 그러나 교수님들과 여럿 기업 종사자 분들과의 멘토링을 통해 우리의 주제는 공유 냉장고 서비스로 변경하게 되었다. 기존 주제에서는 냉장고의 재료를 분석하여 재료에 맞는 레시피를 추천해주고 영양성분 같은 다른 정보들도 제공해주는 서비스를 기획했지만, 현재 해당 기능을 제공하고 있는 서비스가 존재했고 우리만의 차별점도 존재하지 않았다. 그러나 우리의 진행 과정과 방향성을 들으신 멘토 박사님께서 공유 냉장고에 대해 알려주셨다. 공유 냉장고 서비스에서 우리가 원래 가지고 있었던 아이디어들을 가져가면서 새로운 방향성을 세울 수 있었다. 여러 멘토링을 받으며 받은 피드백들은 우리에게 큰 도움이 되었다. 다양한 가능성들을 소개해주셨고, 날카롭게 우리.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 11.
[31일차] ABC 부트캠프 / 최종 프로젝트 준비(1) 오늘부터 본격적으로 최종 프로젝트 준비에 들어간다. 조장으로서 반드시 좋은 성과를 거두고 싶기도 하지만 프로젝트를 끝까지 좋은 방향으로 끌어가고 싶다. 등수도 중요하지만 결국 나에게 큰 도움이 될 수 있는 프로젝트를 해내고 싶기 때문이다. 조원들과 가장 먼저 한 일은 프로젝트의 주제를 정하는 것이였다. 주제를 정하기 위해 브레인 스토밍을 진행하였다. 여러가지 아이디어가 나왔다. 프로젝트를 진행하면서 가장 중요하다고 생각하는 부분이 주제 선정이였기에 많은 공을 들이기로 했다. 조금 외람된 말이지만 프로젝트 조에는 다양한 전공의 사람들이 모여있다. 우리 조는 공대생 3명과 인문대생 2명 미대 1명으로 편성되어 있다. 다양한 사람들과 아이디어를 짜내는 과정에서 신기한 광경을 목격하게 되었다. 인문대에 재.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 11.
[30일차] ABC 부트캠프 / 비즈니스 모델 모델링 이론 모델링이란? - 모델링은 사람이 어떤 의도를 가지고 대상을 인식하여 형성된 최고의 심상을 적절한 매체를 통해 표현하는 과정. 다양한 모델들의 공통점:인간이 만든 것의도(목적)가 있음무엇인가를 대표함모범이나 표준이 될 만한 것표현의 대상(객체)이 있음표현 수단(매체)이 다양함사용자(고객)가 있음 모델의 어원:라틴어(modellus, 우유통): 측정 단위를 의미틀, 시스템이나 현상을 도해적으로 서술하거나 재현한 것인간이 사물을 인식하여 형성된 심상을 매체로 표현하는 행위 GPS (General Problem Solving) Simon 의사결정 모델 -> GPSIntelligence: 문제 인식, 분석, 이해Design: 대안 설계, 비교 분석Choice: 최적안 선택, 실행, 평가 K.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 4.
[29일차] ABC 부트캠프 / 제 3회 ESG Day 오늘은 3회이자 마지막 ESG 강연이 있는 날이다. 오늘의 강연 주제는 우리 지역, 로컬 이야기-지역 리서치 프로젝트 사례이다. 오늘은 주제에 맞게 강연자 분들도 대전에서 유명하신 작가님, 교수님과 대표님들이 강연해주실 예정이다. 나는 나다 - 이강산 작가님 이강산 작가님은 작가 및 사진작가로 대전에서 주로 활동하셨으며, 독특하게 아날로그 흑백 필름을 사용한 사진 촬영 기법을 사용하시는 작가님이다. 작가님은 인생의 멘토로 최민식 사진가님 A.로댕, 로버트 카파, 세바스티앙 살가도, 아니 에르노를 뽑으셨고, 그들에게서 많은 영감과 배울점을 느끼셨다고 하셨다. 그리고 작가님은 여인숙에서 직접 생활하면서 그들과 서로 소통과 공감하며 그들의 삶의 모습을 담은 사진집을 출간하셨다. 주로 여인숙에서 머무.. 공감수 2 댓글수 2 2024. 8. 4.
[28일차] ABC 부트캠프 / 기술나눔활동 데이터 라벨링 오늘은 기술나눔활동을 하는 날이다. 고경력과학기술인 멘토링과 데이터 라벨링 두개의 활동 중 나는 데이터 라벨링을 선택하여 오늘 하루동안 활동하였다. 데이터 라벨링 과정에서는 유클리드 소프트의 현직자 분들이 직접 오셔서 다양한 이야기를 해주셨고, 현직자의 입장에서 데이터를 다루는 방법에 대해 알려주시는 유익한 시간이였다. 그럼 오늘 하루 학습한 내용을 정리해보겠다. 데이터 처리과정 데이터를 처리하는 과정은 총 5가지로 이루어져 있다. 원시 데이터: 수집된 원래 형태의 데이터.원천 데이터: 중복 데이터와 결측 데이터가 처리된 데이터.라벨링 데이터: 라벨링이 완료되어 학습에 사용할 준비가 된 데이터.기계 학습: 라벨링된 데이터를 사용하여 인공지능 모델을 학습.인공지능 개발: 학습된 모델을 사용하여 A.. 공감수 2 댓글수 2 2024. 8. 4.
[27일차] ABC 부트캠프 / NVIDIA 트랜스포머 기반 자연어 처리 애플리케이션 구축 과정 NVIDIA 트랜스포머 기반 자연어 처리 애플리케이션 구축 과정을 수료하기 위해서는 아래와 같은 문제를 해결해야 한다. 연방주의자 논집의 각 논문 저자가 Alexander Hamilton인지, James Madison인지 구별하는 문제이다. 제공된 train.tsv와 dev.tsv 데이터세트를 사용하여 BERT 기반 모델을 학습시켜야 한다. 데이터 준비 # Import useful utilities for gradingimport osimport jsonimport globfrom omegaconf import OmegaConfdef get_latest_model(): nemo_model_paths = glob.glob('nemo_experiments/TextClassification/*.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 8. 4.
[26일차] ABC 부트캠프 / NVIDIA 딥러닝 기초 과정 엔비디아 딥러닝 기초 과정을 수료하기 위한 문제를 해결해보고자 한다. 문제는 신선한 과일과 썩은 과일을 인식할 수 있는 모델을 훈련을 통해 92% 이상의 정확도를 달성하는 것이다. 이를 위해 전이 학습과 데이터 증강 파인 튜닝을 사용해야 하며, 데이터 세트는 Kaggle에서 다운로드할 수 있다. 모델의 출력 레이어는 6개의 뉴런으로 구성해야 하며, categorical_crossentropy 손실 함수를 사용하여 모델을 컴파일해야 한다. 모델 불러오기 from tensorflow import kerasbase_model = keras.applications.VGG16( weights='imagenet', input_shape=(224, 224, 3), include_top=Fals.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 4.
[25일차] ABC 부트캠프 / RNN RNN이란? RNN은 Recurrent Neural Network로 순환신경망이라고 부른다. RNN은 순차적인 데이터를 처리하는데 특화된 신경망 모델이며, 뉴런들이 순환 연결 되어있고, 시간적 순서에 따라 데이터를 처리할 수 있다. 삼성전자 주식 데이터 분석하기 삼성전자 주식 데이터 불러오기 FinanceDataReader 라이브러리를 사용하면 삼성전자 주식 정보를 가져올 수 있다.import FinanceDataReader as fdrimport numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltprint(fdr.DataReader(symbol='005930', start='01/01/2016', end='12/23/2020'))samsung = fdr.Dat.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 7. 28.
[24일차] ABC 부트캠프 / OpenCV 실습 Lenna 이미지를 활용한 이미지 분석 로네 포르센이라는 스웨덴 출신 모델의 이미지를 활용하여 이미지 분석을 해보려고 한다. 이미지 불러오기 import cv2img = cv2.imread(filename="Lenna_512x512.png", flags=cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 본격적으로 이미지를 분석하기 전 이미지를 불러왔다. 이미지를 그레이 스케일(흑백)으로 불러오는 이유는 데이터 크기를 줄일 수 있고, 연산의 효율을 높여 더 정확한 분석이 가능해지기 때문이다. 이미지의 최소값, 최대값 찾기 (minVal, maxVal, minLoc, maxLoc) = cv2.minMaxLoc(src=img)print(minVal, maxVal, minLoc, maxLoc) 데이터를 정규화할 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 28.
[23일차] ABC 부트캠프 / CNN 모델 패션 이미지 분류 예제 tensorflow와 keras를 사용하여 fashion MNIST 데이터셋을 훈련시키고, 데이터를 예측해보자. 데이터 불러오기 및 준비 훈련을 하기 위해 데이터셋을 불러오자.import tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport time# 데이터셋 불러오기fashion_mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist# 데이터 분할하기(X_train, y_train), (X_test, y_test) = fashion_mnist.load_data() 데이터셋을 불러온 후 데이터를 훈련 데이터와 테스트 데이터로 분할해주었다. 위 데이터를 분류하기 위해 10가지의 카테코리를 .. 공감수 1 댓글수 0 2024. 7. 28.
[22일차] ABC 부트캠프 / MNIST 숫자 이미지 분류 및 Keras 기본 개념 손글씨 숫자 이미지 분류(MNIST) MNIST 데이터셋에서 숫자 이미지를 불러와 해당 이미지의 숫자를 분류해보자. 우선 데이터셋을 로드하고 데이터들을 분류한 뒤 시각화 해보자. import matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tf(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()print(train_images.shape) # (60000, 28, 28)print(train_labels.shape) # (60000,)print(test_images.shape) # (10000, 28, 28)print(test_labels.shape) .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 28.
[21일차] ABC 부트캠프 / 머신러닝 퀴즈 해결 및 신경망 오늘은 지난주 했었던 머신러닝을 활용한 강아지 견종 데이터 분류에 대한 추가 학습과 신경망에 대해 학습하였다. 견종 데이터를 추가할 때 '증강'을 통해 데이터를 추가하는 과정이나 신경망이라는 낯선 개념이 많이 등장하였다. 한번에 이해하지 못했지만 테크노트를 작성하며 다시 한번 이해하려고 노력해보자. 견종 분류 예제 - 증강을 통한 데이터 추가 교수님의 깜짝 선물이 도착했다. 20일차에서 해결했던 견종분류모델의 데이터가 부족한 문제를 해결하기 위해 데이터를 추가하는 과제이다. 데이터를 추가할 때 반드시 기준을 선정하여 해당 기준에 맞는 데이터를 추가해야 한다. 그렇기에 우리는 평균값을 기준으로 데이터를 추가하기로 했다.# 수정사항dachshund_length_mean = np.mean(dachshun.. 공감수 2 댓글수 0 2024. 7. 26.
[20일차] ABC 부트캠프 / 제 2회 ESG Day 오늘은 두번째 ESG Day를 맞이하여 대전 정보문화산업진흥원에 방문하였다.https://map.naver.com/p/search/%EB%8C%80%EC%A0%84%EC%A0%95%EB%B3%B4%EB%AC%B8%ED%99%94%EC%82%B0%EC%97%85%EC%A7%84%ED%9D%A5%EC%9B%90/place/12855745?placePath=?entry=pll&from=nx&fromNxList=true&searchType=place 네이버 지도대전정보문화산업진흥원map.naver.com 오늘의 ESG Day의 주제는 바로 데이터로 분야이다. 1달동안 데이터를 다루면서 데이터에 관해서 어느정도 감이 잡혔을 시기에 이런 특강을 들을 수 있어서 영광이였다. 내가 수집하고 가공했던 데이터들이 현업에.. 공감수 0 댓글수 2 2024. 7. 21.
[19일차] ABC 부트캠프 / sklearn의 datasets 모듈 예제 19일차 학습에 들어가기 전에 간단한 복습을 하였다. 머신러닝을 하기 위해서는 정답 데이터를 알고 있어야 한다.가중치의 오차를 최소화 하기 위해 미분값이 0이 될때까지 반복하여 손실을 낮춰야 한다.숫자로 된 선형 데이터가 학습하기에 적합하다.위 세가지 정보를 명심하고 오늘 학습으로 넘어가고자 한다. sklearn의 datasets 모듈의 Iris 데이터 활용 18일차에도 Iris 데이터셋을 활용한 예제를 다뤘었다. 오늘은 똑같은 데이터셋을 KNN 분류기가 아닌 선형 회귀 모델을 학습시켜 실습해보고자 한다. # 라이브러리 호출from sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom sklearn.datasets import load_irisimport nump.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 7. 21.
[18일차] ABC 부트캠프 / Numpy 기초 및 머신러닝 오늘은 코드를 직접 실행해보며 Numpy 기초를 알아보았다. 개발 IDE는 기존에 쓰던 VSCode가 아닌 PyCharm을 다운받아 사용하였다. https://www.jetbrains.com/ko-kr/pycharm/download/?section=mac PyCharm 다운로드: 데이터 과학 및 웹 개발을 위해 JetBrains가 만든 Python IDE www.jetbrains.com IDE를 다운받았으면 파이썬 버전 설정과 같은 환경설정을 맞춰주고, 사용하는 라이브러리들을 다운로드 받아야 한다. 변수 선언 파이썬에서 변수를 생성하는 방법은 1주차때도 배웠었다. 그러나 4주차인 지금 다시 언급하는 이유는 파이썬에서 변수를 선언할 때 자료형을 명시할 수 있는 방법이 있기 때문이다. # 기존 방식ex.. 공감수 1 댓글수 1 2024. 7. 21.
[17일차] ABC 부트캠프 / 빅데이터 분석 및 기초 통계, 딥러닝 기초 오늘은 새로운 교수님과 새로운 주제를 배우는 첫번째 날이다. 이번 학습내용은 인공지능이고 첫날이니 만큼 이론 수업을 진행하였다. 기계학습은 컴퓨터 공학과에서도 커리큘럼 상 4학년 때 배우는 과목이므로 난이도가 상당히 높을 것 같다. 이번 기회에 차근차근 공부하며 해당 과목의 기초를 다져보고자 한다. 1. 프로그래밍 언어에 대해 1 - 1. 파이썬은 인터프리터(interpreter) 언어이다. 인터프리터는 실행 시 마다 코드를 한줄씩 기계어로 번역하는 방식이기에 다른 컴파일 언어보다 느린 속도를 가지고 있다. 그렇기에 실무에서는 많이 사용하지 않는다고 한다. 1 - 2. 머신러닝의 목표는 파라미터를 뽑는 것이다. 파라미터를 뽑기위해서는 실행속도가 느린 파이썬보단 주로 C언어에서 변환하여 사용한.. 공감수 2 댓글수 0 2024. 7. 21.
[16일차] ABC 부트캠프 / 데이터 수집 및 시각화 팀 프로젝트 오늘은 2주간 배웠던 데이터 수집 및 시각화를 활용하여 팀 프로젝트를 진행하였다. 많은 회의 끝에 우리 팀의 주제는 KBO 최상위 관중수 팀과 최하위 관중수 팀을 분석하여 최하위 팀의 관중수가 낮은 이유를 분석하고자 하였다. 분석 데이터를 수집하기 위해 KBO 공식 홈페이지에서 제공하는 데이터들을 사용하였다.https://www.koreabaseball.com/Record/Crowd/History.aspx KBO 홈페이지KBO, 한국야구위원회, 프로야구, KBO 리그, 퓨처스리그, 프로야구순위, 프로야구 일정www.koreabaseball.com 조 안에서 데이터 크롤링 및 전처리 과정과 시각화 과정 두 파트로 나누어 분담했고, 나는 크롤링 및 전처리 과정에 참여하였다. 데이터 CSV 파일 KBO .. 공감수 1 댓글수 0 2024. 7. 17.
[15일차] ABC 부트캠프 / 건양대학교 견학 오늘은 건양대학교에 견학이 있는 날이다. 견학내용은 오전은 가상 병원 체험을 하고 오후에는 특강을 들을 예정이다. 9시 50분까지 건양대학교 죽헌정보관에서 모여 우리 조는 가상 병원 체험을 먼저 하게 되었다. 첫번째로 의대생들이 국가고시를 준비하기 위해 사용하는 연습실을 둘러보았다. 연습실에는 정말 병원같은 모습으로 구성되어 있었으며, 실제로 안에서는 안보이지만 밖에서는 볼 수 있는 거울이 설치되어 있어, 밖에서 평과관들이 의대생들의 모습을 직접 볼 수 있다고 한다. 위 공간의 사진을 찍고 싶었는데 깜빡하고 못찍었다. 이후 아랫층에 있는 응급처치를 연습할 수 있는 공간으로 이동했다. 심폐소생술을 연습하기 위한 마네킹인데 가격이 무려 최소 5천만원부터 시작한다고 한다. 왜 그렇게 비싼가 했더니 실습 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 14.
[14일차] ABC 부트캠프 / 셀리니움을 활용한 이미지 수집하기 오늘의 크롤링 주제는 이미지 수집이다.수집하기 위한 사이트는 아래와 같다. https://www.google.co.kr/imghp?hl=ko Google 이미지 www.google.co.kr 구글 이미지에서 키워드를 입력하면 키워드에 맞는 사진들을 볼 수 있다. 우리는 오늘 검색한 사진들을 다운로드 받기 위한 코드를 작성해볼 것이다. 라이브러리 호출 마찬가지로 수집하기 위한 라이브러리를 호출한다. # 1. 필요 모듈 임포트from selenium import webdriverfrom webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManagerfrom selenium.webdriver.chrome.service import Service as ChromeServicef.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 14.
[13일차] ABC 부트캠프 / 음악 정보 수집 및 시각화 12일차에는 동적 크롤링을 사용하여 스크롤을 가장 끝까지 내리고 댓글을 수집했다. 사이트에서는 다양한 정보를 얻기 위해서는 단순하게 스크롤을 내리는 것 뿐만 아니라 다른 주소로 이동하거나, 클릭을 하는 등 다양한 동작을 통해 정보를 수집할 수 있다. 오늘은 동적 크롤링을 사용하여 멜론 사이트의 시대별 TOP30 노래에 대한 정보를 수집해 보자. 멜론 시대별 차트 TOP30 정보 수집하기 과정 멜론에서는 년도별로 차트 TOP30 정보를 공개한다.https://www.melon.com/chart/age/index.htm?chartType=YE&chartGenre=KPOP&chartDate=2020 Melon음악이 필요한 순간, 멜론www.melon.com 오늘은 위 사이트에서도 2020년도 차트 TOP.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 7. 14.
[12일차] ABC 부트캠프 / konlpy 라이버리 및 동적 크롤링(유튜브 댓글 수집하기) konlpy 라이브러리 11일차에 워드 클라우드로 시각화하기 위해 데이터를 텍스트(데이터 뭉치) 형태로 변환하였다. 위 방식으로 텍스트를 변환하면 공백을 기준으로 나누기 때문에 단어가 아닌 글자수로 텍스트가 쪼개지는 상황이 발생한다. 그렇기에 konlpy 라이브러리를 사용하여 자연어 처리를 통해 단어를 처리해야 할 필요가 있다. 자연어를 처리하기 위한 형태소 분석기는 3가지가 존재하는데 종류는 이러하다.1. Kkma 2. Komoran 3. okt 1번과 2번은 신문과 뉴스같이 맞춤법이 정확하게 지켜지는 매체를 대상으로 사용한다. 3번은 맞춤법이 주로 자주 틀리는 SNS에서 사용되는 분석이이다. 그중에서도 Komoran을 사용해서 형태소를 분석하는 방법을 알아보자. # 명사 단어 추출# konlpy.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 10.
[11일차] ABC 부트캠프 / 정적 크롤링(네이버 기사 수집 및 크롤링) 오늘은 웹 크롤링을 활용하여 네이버 기사 수집 및 크롤링을 할 것이다. 크롤링은 웹 사이트에서 정보를 긁어올 수 있는 기능을 말한다. 해당 기능을 활용하여 네이버 기사를 수집하며 크롤링 기능을 실습해보자.https://news.naver.com/main/ranking/popularDay.naver 네이버 뉴스정치, 경제, 사회, 생활/문화, 세계, IT/과학 등 언론사별, 분야별 뉴스 기사 제공news.naver.com 라이브러리 다운로드 !pip install konlpy!pip install koreanize-matplotlib konlpy 라이브러리는 한국어 정보처리를 위해 사용하는 라이브러리이다. koreanize-matplotlib 라이브러리도 시각화 과정에서 한글 깨짐을 방지하기 위해서 사.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 8.
[10일차] ABC 부트캠프 / ESG Day(배리어프리와 사회적 약자를 위한 따뜻한 기술) 오늘은 ESG Day라 하여 ESG 기업 경영을 추구하는 기업의 대표님들의 강연을 들을 수 있는 날이다. 오늘의 강연 장소는 IBS 기초과학연구원 과학문화센터에서 실시했다.https://map.naver.com/p/entry/place/21052209?lng=127.3850962&lat=36.3769430&placePath=%2F&entry=pll&searchType=place&c=15.00,0,0,0,dh 네이버 지도공간을 검색합니다. 생활을 연결합니다. 장소, 버스, 지하철, 도로 등 모든 공간의 정보를 하나의 검색으로 연결한 새로운 지도를 만나보세요.map.naver.com 강의 시작 전 먼저 강연의 주제인 배리어프리란 사회적, 물리적, 심리적 장애물을 제거하여 모든 사람들이 자유롭게 접근하.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 7.

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