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[AI] 전이 학습 기반 언어 모델 편향성 [내부링크]

전이 학습 기반 언어 모델 Transfer Learning(전이 학습) 주어진 학습 데이터는 적은데 모델의 정확도와 학습 속도를 높이고 싶을 때 사용하는 학습 방법입니다. 학습하려는 데이터와 유사한 데이터가 많을 때, 혹은 유사한 데이터로 학습한 모델이 이미 존재할 때 이를 이용하는 방식입니다. Attention Mechanism(어텐션 메커니즘) 기본 아이디어 디코더에서 단어를 예측하는 시점마다(time step) 인코더에서 전체 문장을 다시 한번 본다는 것입니다. 단, 전체 문장을 전부 동일한 비율로 보는 것이 아니라, 연관된 부분을 집중해서 보는 것입니다. 그래서 집중(Aattention) 메커니즘이고, 결국 Task를 더 잘 풀기 위해 제안되었습니다. 전이 학습을 이용한 언어 모델 전이 학습을 이..

[AI] Vision AI 기본 이해 [내부링크]

Vision AI 분류 객체 분류 (Object Classification) 객체 탐지 및 위치 식별 (Object Detection & Localization) 객체 분할 (Object Segmentation) One-Stage Detector와 Two-Stage Detector # Regional Proposal : '물체가 있을만한' 영역을 빠르게 찾아내는 알고리즘 One-Stage Detector Two-Stage Detector YOLO (You Only Live Once, 2016) SSD (Single Shot MultiBox Detector, 2016) RetinaNet (Focal Loss for Dense Object Detection, 2017) YOLOv3 (2018) YOLOv4 ..

[AI] Deep Learning 딥러닝 기본 이해_BERT(Bidirectional Encoder Representation Transformer) [내부링크]

Deep Learning 딥러닝 기본 이해 Layer Level Model Level Manifold Learning(매니폴드 학습) Representation Learning(표현 학습) Transfer Learning(전이 학습) Meta Learning(메타 학습) Semi Supervised Learning(반지도 학습) Self Supervised Learning(자기 지도 학습) Transformer(트랜스포머) Attention Mechanism(어텐션 메커니즘) BERT(Bidirectional Encoder Representation Transformer) Transformer architecture을 중점적으로 사용한 BERT는 Language Representation을 해결하기 위해..

[AI] Deep Learning 딥러닝 기본 이해_Attention Mechanism [내부링크]

Deep Learning 딥러닝 기본 이해 Layer Level Model Level Manifold Learning(매니폴드 학습) Representation Learning(표현 학습) Transfer Learning(전이 학습) Meta Learning(메타 학습) Semi Supervised Learning(반지도 학습) Self Supervised Learning(자기 지도 학습) Transformer(트랜스포머) Attention Mechanism(어텐션 메커니즘) Attention Mechanism(어텐션 메커니즘) 기본 아이디어 디코더에서 단어를 예측하는 시점마다(time step) 인코더에서 전체 문장을 다시 한번 본다는 것입니다. 단, 전체 문장을 전부 동일한 비율로 보는 것이 아니라,..

[AI] Deep Learning 딥러닝 기본 이해_Semi Supervised Learning and Self Supervised Learning [내부링크]

Deep Learning 딥러닝 기본 이해 Layer Level Model Level Manifold Learning(매니폴드 학습) Representation Learning(표현 학습) Transfer Learning(전이 학습) Meta Learning(메타 학습) Semi Supervised Learning(반지도 학습) Self Supervised Learning(자기 지도 학습) Transformer(트랜스포머) Attention Mechanism(어텐션 메커니즘) Semi Supervised Learning(반지도 학습) and Self Supervised Learning(자기 지도 학습) Supervised Learning의 한계 딥러닝의 가장 대표적인 방법론은 supervised lear..

[AI] Deep Learning 딥러닝 기본 이해_One-Shot / Few-Shot / Zero-Shot Learning [내부링크]

Deep Learning 딥러닝 기본 이해 Layer Level Model Level Manifold Learning(매니폴드 학습) Representation Learning(표현 학습) Transfer Learning(전이 학습) Meta Learning(메타 학습) Semi Supervised Learning(반지도 학습) Self Supervised Learning(자기 지도 학습) Transformer(트랜스포머) Attention Mechanism(어텐션 메커니즘) One-Shot / Few-Shot / Zero-Shot Learning 딥러닝 모델에서 One-Shot, Few-Shot, Zero-Shot은 모델을 학습하는 데 사용되는 데이터의 양에 관한 것입니다. 간단하게 구분하자면 아래와 ..

[AI] Deep Learning 딥러닝 기본 이해_전이 학습과 메타 학습 [내부링크]

Deep Learning 딥러닝 기본 이해 Layer Level Model Level Manifold Learning(매니폴드 학습) Representation Learning(표현 학습) Transfer Learning(전이 학습) Meta Learning(메타 학습) Semi Supervised Learning(반지도 학습) Self Supervised Learning(자기 지도 학습) Transformer(트랜스포머) Attention Mechanism(어텐션 메커니즘) Transfer Learning vs Meta Learning(전이 학습과 메타 학습) Transfer Learning(전이 학습) 주어진 학습 데이터는 적은데 모델의 정확도와 학습 속도를 높이고 싶을 때 사용하는 학습 방법입니다...

[AI] Deep Learning 딥러닝 기본 이해_매니폴드 학습과 표현 학습 [내부링크]

Deep Learning 딥러닝 기본 이해 Layer Level Model Level Manifold Learning(매니폴드 학습) Representation Learning(표현 학습) Transfer Learning(전이 학습) Meta Learning(메타 학습) Semi Supervised Learning(반지도 학습) Self Supervised Learning(자기 지도 학습) Transformer(트랜스포머) Attention Mechanism(어텐션 메커니즘) 딥러닝 Layer Level 과 Model Level Layer Level Model Level Fully connected Layer Convolution Layer Recurrent Cell LSTM Cell GRU Cell C..

[특허] IP-R&D 특허 분석 [내부링크]

IP-R&D 분석 방법 IP-R&D 분석 방법은 연구 개발(R&D)에 앞서 IP 포트폴리오를 구축하면서, 타사 IP를 분석하고 그에 기반하여 연구개발을 수행하는 것을 말한다. 이것으로 인해 우수한 특허 선점을 하며 경쟁 기업을 견제하며 다양한 IP 전략의 수행이 가능해지도록 하는 작업을 의미한다. 프로세스 자사 분석 환경 분석 요소 기술 확정 특허 검색식 작성 특허 모집단 확보 유효 특허와 주요 특허 도출 정량 분석과 정성 분석 특허 / 실용신안 검색 사이트 IP Academy - 특허검색 등 온라인 무료수강 : www.ipacademy.net 국가지식재산교육포털 - 사이버국제특허아카데미 : www.ipacademy.net KIPRIS - 국내외 특허 무료 검색 : www.kipris.or.kr USPT..

[ Python ] Ubuntu22.04에서 Python3.10에서 가상 환경 설정하기 [내부링크]

Python 가상환경 프로젝트마다 독립된 파이썬 환경을 생성하여 패키지 의존성을 분리하는 도구입니다. 가상환경을 사용하면 각 프로젝트에 필요한 패키지를 독립적으로 관리할 수 있으며, 다른 프로젝트에 영향을 주지 않고 각각의 환경을 유지할 수 있습니다. 가상환경을 사용하는 이유 의존성 관리 프로젝트마다 필요한 패키지들이 충돌하지 않도록 관리할 수 있습니다. 각각의 프로젝트에 필요한 버전의 패키지를 설치하여 충돌을 방지할 수 있습니다. 환경 재현성 다른 개발자나 배포 환경에서도 동일한 환경을 구축하여 프로젝트를 실행할 수 있습니다. 이는 코드의 이식성을 향상하고 버그를 재현하거나 디버깅하는 데 도움을 줍니다. 프로젝트 관리 가상환경을 사용하면 각각의 프로젝트를 독립적으로 관리할 수 있습니다. 각각의 프로젝트..

WSL2(Windows Subsystem for Linux 2) 설치하기 [내부링크]

WSL (Windows Subsystem for Linux ) WSL(Windows Subsystem for Linux )은 Microsoft가 개발한 Windows 운영 체제에서 Linux 환경을 실행할 수 있게 해주는 호환성 계층입니다. 이 기능은 Windows 10부터 지원되며, 사용자가 Windows 환경에서 Linux 명령어와 도구를 사용할 수 있게 합니다. WSL은 Windows와 Linux 간의 상호 운용성을 개선하고, 개발자와 시스템 관리자들이 Windows 운영 체제에서 Linux 기반 소프트웨어를 개발하고 실행하는 데 도움을 줍니다. WSL은 두 가지 주요 버전인 WSL 1과 WSL 2로 나뉩니다. WSL 1 WSL 1은 Windows 커널과 Linux 커널 사이에 번역 계층을 사용하여..

[3D 프린터] Sindoh DP201 노즐 청소 방법 [내부링크]

익스트루더 3D 프린터 익스트루더는 3D 프린터에서 사용되는 부품 중 하나로, 3D 프린팅을 위해 필요한 재료를 녹여서 내출하는 역할을 합니다. 이러한 작업을 익스트루젼(extrusion)이라고 부르며, 익스트루더는 이 작업을 수행하는 핵심 부품입니다. 보통 노즐과 함께 구성되어 있으며, 열을 발생시켜 필라멘트(재료)를 녹여서 노즐을 통해 적층하여 3D 모델을 만듭니다. 보통 익스트루더는 열을 발생시키기 위한 히터, 필라멘트를 움직이기 위한 모터, 필라멘트를 원활히 공급하기 위한 기어 등의 부품으로 구성됩니다. 익스트루더는 3D 프린터에서 매우 중요한 역할을 합니다. 익스트루더의 정확한 조정과 윤활은 3D 모델의 완성도와 품질에 큰 영향을 미치기 때문에, 프린터를 사용할 때 익스트루더에 대한 적절한 관리..

[사물인터넷] 파이썬 기반 MQTT 프로토콜 프로젝트_part3 : Node-RED [내부링크]

Node-RED Node-RED는 IBM에서 개발한 오픈소스 플로우 기반 프로그래밍 도구입니다. 이 도구를 사용하면 웹 브라우저에서 시각적 편집기를 사용하여 IoT (사물 인터넷) 애플리케이션 및 자동화 프로세스를 개발할 수 있습니다. Node-RED의 핵심 아이디어는 "노드" 라는 작은 코드 블록들을 사용하여 애플리케이션을 만드는 것입니다. 이러한 노드는 대부분의 프로그래밍 언어로 작성될 수 있으며, 각 노드는 데이터를 처리하고 다음 노드로 전달합니다. 이러한 노드를 시각적으로 연결하여 논리적인 흐름을 구성할 수 있습니다 또한 다양한 통합을 제공합니다. 예를 들어, MQTT, HTTP, TCP 등의 프로토콜과 다양한 하드웨어 및 클라우드 서비스와 통합할 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 빠르고 쉽게 I..

[사물인터넷] 파이썬 기반 MQTT 프로토콜 프로젝트_part2 : 라즈베리파이 세팅 [내부링크]

Mosquitto(MQTT Broker) 설치하기 Mosquitto는 MQTT 브로커를 실행할 수 있는 오픈소스이며, publish/subscribe를 위한 유틸리티까지 제공해 줍니다. 라즈베리파이에서 Mosquitto(MQTT Broker)를 설치하려면 다음 단계를 따라 해주면 됩니다. 1. 터미널을 열고 다음 명령어를 입력하여 패키지 인덱스를 업데이트합니다. sudo apt-get update 2. Mosquitto 패키지를 설치합니다. sudo apt-get install mosquitto 3. Mosquitto를 실행합니다. sudo systemctl start mosquitto 4. Mosquitto가 시스템 부팅 시 자동으로 시작하도록 설정합니다. sudo systemctl enable mos..

[사물인터넷] 파이썬 기반 MQTT 프로토콜 프로젝트_part1 : 베이스 코드 [내부링크]

MQTT에 대해 모르시는 분은 아래 포스팅을 봐주시길 바랍니다. MQTT 포스팅 바로가기 [사물인터넷] MQTT MQTT Protocol MQTT (Message Queuing Telemetry Transport)는 인터넷상의 제한된 대역폭과 불안정한 네트워크 상황에서도 동작할 수 있는 경량 메시지 프로토콜입니다. M2M 또는 IoT 환경에서 사용하기 위해 만들 onestoria.tistory.com 파이썬 기반으로 MQTT를 활용한 미니 프로젝트를 진행할 예정입니다. 해당 포스트는 파이썬으로 MQTT를 활용하는 기본 베이스에 대한 설명입니다. 파이썬에서 MQTT 활용하는 방법 먼저, paho-mqtt 라이브러리를 사용하여 파이썬으로 MQTT 메시지를 전송할 수 있습니다. 이 라이브러리를 사용하기 위해서..

[Generative AI] Chat GPT [내부링크]

Chat GPT Chat GPT는 OpenAI가 개발한 대화형 인공지능 모델 중 하나입니다. 자연어 처리와 기계 학습을 활용하여, 인간과 컴퓨터 간의 대화를 모방하고 이해하는 능력을 가지고 있습니다. 머신러닝 알고리즘을 사용하여 인간과 대화하는 것처럼 자연스러운 대화를 제공합니다. 모델은 이전 대화 기록과 맥락을 분석하여, 특정 주제에 대한 질문에 대한 답변을 제공하거나, 일상 대화를 수행할 수 있습니다. 이 모델은 인공지능 챗봇, 개인 비서, 자동 응답 시스템, 자동 번역기 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. Chat GPT는 GPT-3.5 아키텍처를 사용하여, 1750억 개의 파라미터를 가지고 있습니다. 이는 이전 버전인 GPT-3 모델보다 약 116배 더 많은 파라미터를 가지고 있어, 더욱 정..

[Generative AI] Generative AI(생성 AI) [내부링크]

Generative AI Generative AI는 인공지능 기술 중 하나로, 새로운 콘텐츠를 만들어내는 능력을 갖춘 기술을 말합니다. 이러한 콘텐츠는 이미지, 음악, 음성, 텍스트 등 다양한 형태일 수 있습니다. Generative AI는 대표적으로 딥러닝 알고리즘인 GAN(Generative Adversarial Network)과 VAE(Variational Autoencoder) 등이 있습니다. GAN은 생성자(generator)와 판별자(discriminator) 두 개의 신경망을 사용하여, 새로운 이미지를 만들어내는 생성자가 진짜 이미지와 구분할 수 없도록 판별자를 속이는 방식으로 동작합니다. 반면 VAE는 이미지를 압축하여 잠재 변수(latent variable)로 만들어 이를 조작하여 새로운..

[3D프린터] Sindoh DP201 네트워크 설정 및 CAM 모니터링 [내부링크]

DP201 네트워크 설정 방법 DP201은 유선 또는 무선 네트워크에 연결하여 원격으로 출력할 GCode를 프린터에 전송할 수 있습니다.또한, 프린터가 출력되는 상황을 CAM을 통해 웹 모니터링을 할 수 있는 기능을 지원해 줍니다. 1. 홈 화면에서 설정을 선택합니다. 2. 네트워크 버튼을 선택합니다. 3. 네트워크 설정의 초기 화면은 유선 (LAN 선을 이용한 유선 연결) 화면입니다. [ 유선 ] 사용자가 IP를 자동으로 받기를 원할 시 [DHCP] 버튼을 눌러 설정하고 직접 고정 IP를 이용하고자 할 경우 [고정] 버튼을 눌러 유저가 직접 해당 항목들을 입력합니다. [연결] 버튼을 눌러 네트워크 설정을 저장합니다 [ 무선 ] Wifi 설정을 하고자 하는 경우에는 상단의 [무선] 버튼을 눌러 무선 설정..

[3D프린터] G코드 해석 [내부링크]

GCode 3D 프린터는 GCode를 사용하여 제어됩니다. GCode는 3D 모델링 소프트웨어에서 생성되며, 3D 프린터에서 실행됩니다. GCode는 기계어로 이루어져 있으며, 각각의 코드는 3D 프린터의 다른 기능을 제어합니다. 예를 들어, G1 X10 Y10 Z0.3 F100은 3D 프린터에게 다음 작업을 수행하도록 지시합니다 X축으로 10mm 이동 Y축으로 10mm 이동 Z축으로 0.3mm 이동 이동 속도는 100mm/분 이외에도 GCode에는 3D 프린터의 속도, 위치, 온도, 스텝 수 및 다른 제어 매개변수를 설정하는 데 사용되는 다양한 명령이 있습니다. 따라서 GCode는 3D 프린터가 어떻게 작동해야 하는지에 대한 명령어를 모아놓은 것으로 볼 수 있습니다. GCode와 MCode GCode를..

[서비스 기획] 시장 분석_시장 매력도 part3 [내부링크]

시장분석 시장 매력도 평가 분석 외형적 구조적 (마이클 포터의 5 Force Model) 환경적 시장 규모 시장 잠재력 성장력 상품 수명 주기 단계 판매의 주기성 또는 계절성 현재의 수익성 잠재적 진입자의 위협 구매자의 교섭력 공급자의 교섭력 대체제의 위협 현재 시장내의 경쟁 인구 통계학적 환경 경제적 환경 사회적 환경 기술적 환경 법률적 환경 이전 포스트까지는 외형적 요인과 구조적 요인에 대해 작성하였습니다. 이번에는 환경적 요인에 대해 설명해 드리겠습니다. 환경적 요인 시장 매력도 평가 분석 중 환경적 요인은 결국 어떤 특정 환경에만 민감한 영향을 받는다면 매력적이지 못하다는 것입니다. 하나의 환경에서만 영향이 큰 것이 아니라 포괄적으로 환경에 영향을 받는 시장이 매력적이라는 것입니다. 환경적 요인에..

[서비스 기획] 시장 분석_시장 매력도 part2_마이클 포터 5 Force Model [내부링크]

시장분석 시장 매력도 평가 분석 외형적 구조적 (마이클 포터의 5 Force Model) 환경적 시장 규모 시장 잠재력 성장력 상품 수명 주기 단계 판매의 주기성 또는 계절성 현재의 수익성 잠재적 진입자의 위협 구매자의 교섭력 공급자의 교섭력 대체제의 위협 현재 시장내의 경쟁 인구 통계학적 환경 경제적 환경 사회적 환경 기술적 환경 법률적 환경 이전 포스트에서는 시장 매력도 평가 분석 중 외형적 요인에 대해 작성하였습니다. 이번에는 구조적 요인에 대해 설명해 드리겠습니다. 마이클 포터의 5 Force Model 시장 매력도 평가 분석 중 구조적 요인은 일반적으로 마이클 포터의 5 Force Model이라고 부릅니다. 산업에 작용하는 힘을 5가지로 구분하여 표현한 것으로 5가지 요인이 낮을수록 시장이 매력..

[서비스 기획] 시장 분석_시장 매력도 part1 [내부링크]

경제학적 측면에서 시장 시장은 상품이나 서비스를 생산하는 판매자와 소비자가 만나 거래를 하는 공간 또는 메커니즘입니다. 경제학에서 시장은 상품이나 서비스의 공급자와 수요자가 가격을 결정하고 거래를 하는 공간이며, 이를 통해 생산자와 소비자 간의 자원 배분이 이루어집니다. 시장분석 BigBlur 현상 경제학에서 BigBlur 현상은 정보의 불확실성과 불완전성으로 인해 의사 결정에 대한 불확실성과 불확실성이 증가하는 현상을 말합니다. 이러한 현상은 보통 시장이나 기업 내부에서의 의사 결정과 관련되어 있으며, 예측이나 추정에 사용되는 데이터나 정보가 부족하거나 부정확할 때 발생할 수 있습니다. 이로 인해 의사 결정자들은 불확실한 상황에서 중요한 결정을 내려야 할 때, 정보의 불확실성으로 인해 보다 많은 위험을..

[사물인터넷] CoAP [내부링크]

CoAP(Constrained Application Protocol) CoAP (Constrained Application Protocol)은 인터넷이 제한된 자원을 갖는 장치에서 통신을 가능하게 하는 프로토콜입니다. CoAP은 UDP 기반으로 작동하며, 작은 패킷 크기와 간단한 메시지 형식을 사용하여 적은 대역폭과 전력을 사용합니다. 따라서 인터넷이 제한된 자원을 가진 장치에서도 쉽게 사용할 수 있습니다. RESTful 웹 서비스의 IoT 버전이라고 생각할 수 있습니다. HTTP와 유사한 메서드와 URI를 사용하여 리소스를 다루는 RESTful 웹 서비스와 달리, CoAP은 GET, PUT, POST, DELETE와 같은 메서드를 사용하여 데이터를 전송하고, 각각의 리소스는 CoAP의 경로 이름(URI..

[사물인터넷] MQTT [내부링크]

MQTT Protocol MQTT (Message Queuing Telemetry Transport)는 인터넷상의 제한된 대역폭과 불안정한 네트워크 상황에서도 동작할 수 있는 경량 메시지 프로토콜입니다. M2M 또는 IoT 환경에서 사용하기 위해 만들어진 경량의 Publish-Subscribe 기반 메시지 프로토콜입니다. 경량 프로토콜로 저전력 장비에서도 운영 가능하며 network bandwidth가 적은 곳에서도 충분히 운용 가능하도록 설계된 프로토콜입니다. MQTT는 메시지를 Publish하고, 관심 있는 Topic을 Subscribe 하는 것을 기본 원칙으로 하여, Publisher와 Subscriber 사이에 Broker가 필요합니다. Broker는 클라이언트(Publisher, Subscrib..

[서비스 기획] 관찰 기법_에스노그라피(Ethnography) [내부링크]

관찰 기법 사용자 관찰 기법에는 5가지가 존재합니다. 다양한 관찰 기법을 상황과 목적에 따라 활용하는 것이 중요합니다. 명칭 구체적 방법 조사 목적 에스노그라피 (Ethnotraphy) 현상 조사 및 참여 관찰, 상호작용 잠재 욕구 발견, 사회나 생활 양식 전반을 이해 홈비지팅 (Home visiting) 가정 내에서 소비자 관찰 및 인터뷰 가정 내 상황과 관련 제품 활용 행태 이해 및 요구 발견 쉐도우 트래킹 (Shadow traking) 이동 상황의 소비자 관찰 및 인터뷰 이동 상황과 관련 제품 활용 행태 이해 및 요구 발견 포토 다이어리 (Photo diary) 일상의 장면을 직접 촬영 및 기록 사용자의 라이프 스타일 및 심리적 태도 이해 타운 와칭 (Town watching) 거리 관찰 및 행인 ..

[서비스 기획] 니즈(Needs)와 디즈(Deeds) [내부링크]

니즈(Needs)와 디즈(Deeds) 니즈(Needs)와 디즈(Deeds)는 둘 다 우리가 얻고자 하는 것을 나타내는 단어입니다. 그러나 이 둘은 서로 조금 다른 의미를 가지고 있습니다. 니즈(Needs)는 우리가 생존하고 기본적인 필요를 충족시키기 위해 필요한 것을 말합니다. 예를 들어, 식사, 의료, 옷, 숙소 등 생존에 필요한 것들은 모두 니즈에 해당합니다. 이러한 니즈는 우리가 살아남기 위해 반드시 충족시켜야 하는 필수적인 요구사항입니다. 반면, 디즈(Deeds)는 우리가 얻고 싶어 하는 것이나 원하는 것을 나타냅니다. 이것은 생존에 필수적이지 않지만 우리의 삶을 더 나은 것으로 만들어줄 수 있는 것입니다. 예를 들어, 여행, 고급스러운 음식, 명품 가방, 좋은 차 등은 모두 디즈에 해당합니다. ..

[서비스 기획] Project_마켓 컬리_part4 [내부링크]

마켓 컬리 프로젝트는 2021년 상반기 기준으로 작성된 내용입니다. 추가적으로 마켓 컬리를 조사한 내용을 정리한 것입니다. 마켓 컬리 마켓컬리만의 상품 선정 기준 안정성 : 상품의 특성, 등급, 생산자 정보 등 상업성 : 마켓컬리 고객 니즈 부합도, 시장 트렌드 부합도, 품질 및 가격 경쟁력 등 디자인 및 콘텐츠 부합성 : 패키지 디자인, 생산자 스토리 등 맛 : 맛을 보장할 수 있는 제도, 기존 소비자 반응, 상품 위원회 내 관능 평가 등 회사의 고객, 상품, 카테고리 마케팅 전략 부합 여부 : 상품 전략, 카테고리 운영 전략과의 부합 여부 등 마켓컬리 철학과의 부합 여부 : 생산자와 소비자 모두의 이익에 기여하는지 등 마켓컬리가 정의하는 유통 좋은 상품 그 자체 중간자로서 유통은 좋은 상품을 매개로 ..

[서비스 기획] Project_마켓 컬리_part3 [내부링크]

마켓 컬리 프로젝트는 2021년 상반기 기준으로 작성된 내용입니다. 트렌드 분석 1. 트렌드와 역트렌드 핀테크 - 테크핀 금융이 이끌었던 핀테크에서 IT 기업들이 직접 전자결제 시장에 뛰어드는 테크핀으로 cf. 테크핀(TechFin) : 2016년 알리바바의 마윈 회장이 가장 먼저 사용한 용어 테크핀 서비스의 혁신이 가속화되는 가운데, 국내 IT기업들은 AI, 빅데이터를 비롯한 ICT를 금융서비스와 접목하여 비대면 서비스를 강화하려는 움직임이 활발했습니다. 카카오는 AI를 활용한 챗봇을 통해 비대면 채널 시스템을 구축하였으며, 이미 카카오페이와 카카오뱅크를 통해 핀테크 노하우를 축적한 카카오는 비대면 종합 생활 금융 서비스 인프라를 갖추겠다는 목표를 가지고 있습니다. 네이버는 사내독립기업인 ‘네이버 파이..

[서비스 기획] Project_마켓 컬리_part2 [내부링크]

마켓 컬리 프로젝트는 2021년 상반기 기준으로 작성된 내용입니다. 시장 규모 1. 시장 규모 코로나19 유행 자기화에 따른 온라인 쇼핑 활성화로 이키머스 시장의 규모가 폭발적으로 증가하였습니다. 이에 따라 빠른 배송이 강조되는 최근 트렌드 및 상품 특성에 따른 새벽 배송 시장이 증가하게 되었습니다. 아래 그래프를 보면 14년 기준으로 12조원이었던 온라인 식료품 및 생필품 시장이 2022년도에는 28조 원 이상의 시장 규모로 급성장할 것으로 예상되었습니다. 2. 시장 잠재력 및 성장률 증가하는 여성 경제 활동 추이, 1인 가구의 증가로 장보기 활동이 오프라인에서 온라인을 통한 목적구매로 변화하게 되었습니다. 여기서 타겟층은 25~55세 구매력이 있는 여성으로 1인 가구, 워킹맘, 식품 트렌드 및 식문화..

[서비스 기획] Project_마켓 컬리_part1 [내부링크]

앞으로 작성될 마켓 컬리 프로젝트는 2021년 상반기 기준으로 작성된 내용입니다. 자사 분석 1. 기업 히스토리 좋은 상품을 골라 가장 신성한 상태로 받아 볼 수는 없을까? 좋은 상품과 신성한 상태는 품질을 우선하면서 모두를 위한 최선의 가격을 설정하는 것, 신선한 상태는 편리하고 신선한 배송을 하는 것을 뜻합니다. 컬리는 김슬아대표가 '좋은 상품을 골라 가장 신선한 상태로 받아 볼 수는 없을까?'라는 고민에서 시작한 서비스입니다. 2. 비전과 미션 품질과 가격 그리고 편리하고 신선한 배송을 중심으로 환경, 상품, 사람 세가지 요소의 균형을 통한 장기적 선순환이라는 미션을 가지고 운영중에 있습니다. 컬리는 컬리 직원 뿐만 아니라 고객과 생산자를 우선으로 생각하며 기업 조직이 구성되어 있습니다. 3. 사업..

[서비스 기획] 미래 예측/분석 방법론_퓨처스 휠 기법(Futures Wheel) [내부링크]

미래 예측/분석 방법론 대표적인 예측 방법론에는 환경 스캐닝 기법(Environmental Scanning System), 퓨처스 휠 기법(Futures Wheel), 시나리오 기법(Scenarios), 델파이 기법(Delphi technique)이 있습니다. 퓨처스 휠 기법(Futures Wheel) 1. 퓨처스 휠 기법 퓨처스 휠 기법은 미래의 여러 가능성을 예측하고 그에 따른 대처 방안을 모색하는 방법 중 하나입니다. 이 방법은 크게 6단계로 이루어집니다. 중심 아이디어 도출 예측하고자 하는 주제나 문제에 대한 중심 아이디어를 도출합니다. 주변 요소 파악 중심 아이디어와 관련된 다양한 요소들을 파악합니다. 이때, 주변 요소는 예측하고자 하는 대상에 대한 영향력이 큰 것부터 작은 것까지 순서대로 파악..

[서비스 기획] 미래 예측/분석 방법론_환경스캐닝 [내부링크]

미래 예측/분석 방법론 대표적인 예측 방법론에는 환경 스캐닝 기법(Environmental Scanning System), 퓨처스 휠 기법(Futures Wheel), 시나리오 기법(Scenarios), 델파이 기법(Delphi technique)이 있습니다. 환경 스캐닝 기법은 주요 미래 예측과 전략을 수립하는데 쓰이고, 퓨처스 휠 기법은 메가트렌드의 영향력을 추정하는데 쓰이며, 시나리오 기법은 장기 전략 및 단기 목표 수립에 대응하는데 쓰입니다. 환경스캐닝 1. 환경스캐닝_PEST 분석 PEST 분석은 조직이나 기업이 영향을 받을 수 있는 외부 요인들을 파악하는 방법 중 하나입니다. PEST는 정치, 경제, 사회, 기술이라는 네 가지 외부 환경 요인을 의미합니다. 정치(Political) 정치적 요인..

[서비스 기획] 역트렌드(Counter-terend) [내부링크]

역트렌드(Counter-terend) 어떤 트렌드의 반작용으로 나타나는 트렌드 역트렌드(Counter-trend)는 기존 트렌드와 반대 방향으로 움직이는 흐름을 의미합니다. 즉, 트렌드가 상승하는데 반대로 하락하거나, 트렌드가 하락하는데 반대로 상승하는 움직임을 말합니다. 예를 들어, 주식 시장에서 기업의 주가가 일정 기간 동안 상승하고 있는 상황에서 역트렌드가 발생하면 주가가 갑자기 하락하는 현상이 일어날 수 있습니다. 이와 반대로, 주가가 하락하고 있는 상황에서 역트렌드가 발생하면 주가가 갑자기 상승하는 현상이 일어날 수 있습니다. 발생이유 : 결과적으로 심리적인 영향이 큼 차별화, 주류에 대한 반발성 역심리의 본성 - 설득당하는 것에 대한 부정적 반응 - 남이 제안한 것과 반대로 행동하려는 경향 반..

[서비스 기획] 이머징 이슈와 트렌드 [내부링크]

이머징 이슈(Emerging Issues) 1977년 그레이엄 몰리티가 제안 미래에 발생할 문제와 기회를 불러올 수 있는 이슈의 초기 생성 단계를 연구하는 기법 현재 존재 하는 문제나 갈등이 과거 어느 시점에도 존재하지 않았다는 가정에서 출발 S자 순환 주기 1) 초기 발생 단계 : 이슈 감지가 거의 어려움 2) 완만한 성장 단계 : 미미한 정도로 이슈가 감지됨 3) 급속한 성장 단계 : 이슈가 자주 감지됨 4) 성숙단계 : 강력한 트렌드로 발전 역할 미래에 실현 가능한정보를제공 현재 사건의 이해와 과거 성찰적 해석의 틀을 제공 이머징 이슈와 트렌드 이슈가 트렌드로 발전하는 과정을 알면 능동적으로 초기 단계를 리드할 수 있습니다. 발생 이머징 이슈는 일반적으로 특정 사건이나 현상이 발생하여 드러납니다. ..

[Tableau] Tableau를 활용한 퍼스널 브랜딩_3편 [내부링크]

" 퍼스널 브랜딩에 대하여 " What is Your Personal Branding? - 데이터로 보는 “나” - _18.12.04 Part3. 애플리케이션 데이터로 유추한 대학생활 “ / 애플리케이션은 나를 표현하고 있다 . 01. Google Drive Google Drive는 Google에서 제공하는 클라우드 스토리지 서비스입니다. 대학생활하면서 모든 파일들을 Google Drive에 백업하여 사용하였습니다. 이것은 Google Drive 데이터만 보더라도 저의 대학생활을 추측할 수 있다는 것을 뜻합니다. 따라서 저장된 파일들의 저장경로와 파일형식 즉, 확장자 데이터를 분석해보면 대학 생활의 패턴과 성격을 유추할 수 있을 것이라 생각하였습니다. 예를 들어, 연도별로 저장하는 사람도 있고 주제별로 ..

[Tableau] Tableau를 활용한 퍼스널 브랜딩_2편 [내부링크]

" 퍼스널 브랜딩에 대하여 " What is Your Personal Branding? - 데이터로 보는 “나” - Part2. 객관적 데이터로 보는 "나" “ 내가 좋아하는 일을 하는 것이 맞을까? 내가 잘하는 일을 하는 것이 맞을까? 직업을 선택하거나 직무를 선택할 때 자주하는 질문일 것입니다. 이 질문에 대한 명확한 질문은 없을 것이고, 결국, 자신이 선택을 하였을 때 후회를 덜하는 방향으로 정해야 하는 것일 겁니다. 내가 좋아하는 일, 내가 잘하는 일을 객관적인 지표로 나를 확인하기 위해 워크넷의 직업심리검사를 시각화하였습니다. 직업선호검사는 개인의 현재 보유능력이나, 학력, 전공, 자격, 가치관 등은 반영하지 않고 오로지 흥미성향과 성격, 생활사 등에 관련한 정보만을 제공하고, 현실형(R, 실행..

[Tableau] Tableau를 활용한 퍼스널 브랜딩_1편 [내부링크]

" 퍼스널 브랜딩에 대하여 " What is Your Personal Branding? - 데이터로 보는 “나” - 최근 퍼스널 브랜딩이라는 단어에 익숙해지고 관심을 가지는 사람들이 많아지고 있습니다. 1997년 톰 피터스가 미국에서 처음으로 소개한 개념으로, 다양한 이유로 관심이 커지고 있습니다. 그렇다면 왜 퍼스널 브랜딩에 관심을 가지는 것일까요? 그 이유를 소개하기 앞서 다음 질문들을 1분 이내로 답해보세요. ⋆ 당신의 삶에서 중요하게 여기는 가치는 무엇인가요? ⋆ 당신은 무엇을 할 때 열정적인가요? ⋆ 당신을 움직이게 만드는 동기는 무엇인가요? ⋆ 당신을 다른 사람과 ‘다르게’ 인식할 수 있는것은 무엇인가요? ⋆ 당신의 목적과 목표는 무엇인가요? 아마 쉽게 답할 수 있는 분들은 많이 없을 것입니다..

[강화 유리문] 강화 유리문 힌지 조절 [내부링크]

강화 유리문 힌지 조절 강화유리문은 오래 사용하다 보면은 문의 위치가 비틀어지게 되어 잠금장치가 깔끔히 동작하지 않게 됩니다. 이를 해결하기 위해서는 힌지를 조절하는 것이 가장 확실한 방법입니다. 1. 강화 유리 힌지 구조 강화 유리문 힌지 보면 총 4가지로 구분된다고 생각하시면 됩니다. 먼저, 아래 사진에서 1번 부위는 힌지 좌우 위치 조절하는 나사이며, 2번 부위는 힌지 내부 및 외부를 조절하는 나사 3번 부위는 높이는 조절하는 나사 4번은 강화유리문 닫히는 속도를 조절하는 나사입니다. 힌지의 위치가 변하면 강화 유리문 위치도 같이 변한다 생각하며, 힌지를 조절하면 되는데 준비물을 육각렌치와 일자 드라이버가 있으면 됩니다. 나사를 조이고 푸는 과정을 통해 힌지의 위치를 변경시키고 조심히 문을 열고 닫..

[오류] Reboot and Select proper Boot device 오류 해결 방안 [내부링크]

Reboot and Select proper Boot device 오류 Reboot and Select proper Boot device 오류는 컴퓨터가 부팅할 수 있는 유효한 부팅 장치를 찾지 못했을 때 나타나는 메시지입니다. 이 오류 메시지는 다음과 같은 이유로 발생할 수 있습니다. # 부팅 순서가 잘못 설정된 경우 - 컴퓨터가 부팅할 디스크, USB 드라이브 또는 CD/DVD 등의 부팅 장치를 찾는 순서를 제대로 설정하지 않았을 경우 이 오류 메시지가 나타납니다. #하드웨어 문제 - 하드 디스크, SSD 또는 마더보드와 같은 하드웨어 장치에서 문제가 발생했을 경우 이 오류 메시지가 나타날 수 있습니다. #부팅 디스크 또는 파티션 손상 - 부팅 디스크에 문제가 있거나, 부팅 파티션이 손상된 경우 이 ..

[오류] Ansys Workbench 오류 사항 해결 [내부링크]

Ansys Workbench 프로그램 ANSYS Workbench는 유한요소해석(FEA) 및 컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE) 분야에서 가장 인기있는 소프트웨어 중 하나입니다. 구조, 열 및 유체 역학 분야의 엔지니어링 문제를 해결하는 데 사용됩니다. ANSYS Workbench는 사용하기 쉽고 직관적인 사용자 인터페이스와 함께 제공됩니다. 문제를 모델링하고, 설정하고, 해결하고, 시각화할 수 있습니다. Workbench에서는 또한 많은 종류의 전처리 및 후처리 도구도 제공됩니다. 이를 통해 시뮬레이션 결과를 분석하고 문제를 해결할 수 있습니다. Workbench는 ANSYS의 다른 제품들과 연동되며, 이를 통해 더 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다. 사용자는 ANSYS Mechanical, ANSYS F..

[실험] 그람염색법을 이용한 세균 관찰 [내부링크]

1. 실험 목표 황색포도상구균과 대장균이 그람음성균인지 그람양성균인지 알아본다. 2. 가설 설정 1. 그람 염색법으로 세균을 염색하였을 때 그람 음성균은 주황색으로 관찰 될 것이다. 2. 그람 염색법으로 세균을 염색하였을 때 그람 양성균은 보라색으로 관찰 될 것이다. 3. 실험 순서 및 방법 1. 슬라이드 글라스를 알코올로 깨끗이 닦는다. 2. 슬라이드 글라스 위에 멸균 생리식염수 한 방울을 떨어뜨린다. 3. 백금루프로 균을 소량 따서 슬라이드 글라스 위의 생리 식염수에 잘 푼다. 4. 공기 중에서 건조시킨다. 5. 알코올 램프 위를 3-4회 통과시키면서 건조 고정한다. 6. crystal violet 염색액은 2-3방울 떨어뜨리고 1분간 반응한다. 7. 증류수로 염색액을 씻어내고 물기를 제거한다. 8...

[실험] 글씨가 사라지는 펜 만들기 [내부링크]

1. 실험 목표 중화반응을 이용하여 펜을 만들 수 있다. 2. 가설 설정 1. 티몰프탈레인으로 수산화나트륨용액을 염기성인지 확인할 수 있을 것이다. 2. 위 염기성 용액이 공기 중의 이산화탄소와 만나 투명한 무색으로 변할 것이다. 3. 실험 순서 및 방법 1. 작은 비커 A에 정제수 50mL를 넣은 후 4g의 수산화나트륨을 넣어 2M 수산화나트륨 용액을 만든다. 2. 다른 비이커 B에 에탄올 90mL를 넣고 티몰프탈레인 0.1g을 용해시킨 후 정제수로 100mL를 맞춘다. 3. A에서 B로 6방울 즉 1.5mL 정도 떨어뜨려 검게 색을 변화시킨다. 4. 검은 용액을 스포이드로 뽑아 펜에 넣는다. (원래는 잉크가 빈통에 넣는 것이지만 재료가 없어서 펜에 직접 넣었다.) 5. 만들어진 펜을 종이에 써본다. ..

[실험] 앙금 생성 반응 [내부링크]

1. 실험 목표 여러 가지 앙금 생성 반응을 이해할 수 있다. 2. 가설 설정 1. 수용액을 섞으면 앙금이 생성된다. 2. 농도에 따라 앙금의 농도가 변한다. 3. 실험 순서 및 방법 1. 반응판 각 열에 질산은 수용액, 염화칼슘 수용액, 염화바륨 수용액, 질산납 수용액, 질산구리 수용액을 각각 1mL씩 7군데에 넣는다. 2. 반응판 각 행에 염화나트륨 수용액, 요오드화칼륨 수용액, 질산은 수용액, 황산나트륨 수용액, 탄산나트륨 수용액, 황화나트륨 수용액, 아이오딘화 나트륨 수용액들을 차례로 스포이드로 1mL씩 떨어뜨린다. (단, 스포이드 끝이 떨어뜨려 놓은 수용액과 만나면 않된다.) 3. 앙금이 생성되며 색이 변하는 것을 관찰한다. 4. 실험 결과 반응식 5. 실험에서 알게 된 내용 1. 이론상에서..

[실험] 아스피린 합성 [내부링크]

1. 실험 목적 에스테르화 반응을 이용하여 아스피린을 합성할 수 있다. 2.가설 설정 1. 살리실산과 무수아세트산이 반응하여 아스피린이 합성될 것이다. 2. 인산은 에스테르화 반응에서 촉매제 역할을 할 것이다. 3. 실험 순서 1. 바이알 병에 살리실산 2.5g을 넣고 무수아세트산 4ml를 넣는다. 2. 인산 4~5방울을 넣고 70~80에서 물중탕 한다. 3. 살리실산이 다 녹으면 증류수 2ml를 넣고 찬물에 냉각한다. 4. 결정이 생기면 찬물에 넣고 증류수를 이용해 세척한다. 5. 거름종이를 이용해 물기를 제거한다. 4. 실험 결과 - 결과 살리실산과 무수아세트산을 녹인 후 냉각시켰더니 하얀색의 결정이 생성되었다. 1차 실험할 때 물중탕 과정에서 완전히 살리실산을 용해시키지 않아 냉각 후 결정은 살..

[실험] 나일론 합성 [내부링크]

1. 실험 목적 최초의 합성 고분자였던 단위체를 중합 반응시켜 나일론을 합성하는 과정을 알아보고 고분자의 특성을 이해한다. 2. 실험 원리 나일론은 수많은 고분자 단위체들의 중합반응으로 이루어진 고분자화합물이고 아미드(-CONH-) 결합으로 연결되어 있으며 원칙적으로는 사슬모양의 고분자이다. 나일론 중에서 가장 널리 사용되는 나일론 66은 아디프산과 헥사메틸렌다이아민을 280로 가열하여 얻은 폴리아미드이다. ▷ 탄산나트륨을 넣는 이유(중화반응) 축합반응결과 HO와 HCl이 빠지면서 염화아디프산과 HO이 만나고 HCl이 더 생기게되며 용액은 산을 띠게 된는데 이를 중화하기 위해 탄산나트륨을 넣는다. ▷ 축합반응 단위체 분자들이 서로 결합하여 고분자가 되는 반응을 중합반응이라고 하는데 반응에는 첨가중합과 ..

[Matlab] Matlab R2020b 설치 [내부링크]

MATLAB 프로그램 MATLAB은 행렬 연산을 기반으로 하는 공학용 계산 및 프로그래밍 환경입니다. MATLAB은 Numerical Analysis, Signal Processing, Image Processing, Machine Learning 등의 분야에서 많이 사용됩니다. MATLAB 프로그램은 일반적으로 스크립트 파일 (.m 파일) 또는 함수 파일 (.m 파일)로 작성됩니다. 스크립트 파일은 MATLAB 명령을 순차적으로 실행하는 데 사용되며, 함수 파일은 MATLAB 함수를 정의하는 데 사용됩니다. MATLAB 프로그램에서는 MATLAB 내장 함수 및 사용자 정의 함수를 사용할 수 있습니다. MATLAB 내장 함수는 MATLAB에서 기본적으로 제공되는 함수로, 수학 함수부터 그래픽 처리 함수까..

[3D프린터] Sindoh DP201 GCode 변환 툴 3DWOX 사용법 [내부링크]

# 일반적인 세팅 방법을 정리한 글입니다. 이런식으로 설정하면 일반적으로 출력은 된다 정도로 생각하시면 됩니다. 3DWOX & GCode 1. 3DWOX Desktop sindoh사에서 제공하는 GCode 변환 툴입니다. 2. GCode 3D 프린터에서 인식할 수 있는 확장자라고 생각하시면 됩니다. 3D 모델링 데이터의 표준 형식이며, 색상없이 저장이 됩니다. 기계의 이동 경로 등을 제어하는데 사용되고 3D 프린터가 그래픽 파일을 읽기 위한 과정입니다. 3DWOX 사용법 1. 모델 불러오기 3DWOX Desktop을 실행하면 메뉴 - 파일 - 모델 불러오기를 선택합니다. 2. 모델 불러오기 및 모드 설정하기 모델을 불러왔다면 프린터 설정을 해야합니다. 자신이 가지고 있는 프린터 모델을 정확히 설정해주어야..

[3D프린터] FDM 방식인 Sindoh DP201 에러 발생 시 해결 방안 [내부링크]

# Sinodoh사의 DP201 메뉴얼 기반으로 작성된 글입니다. DP201을 사용하다보면은 에러 메시지를 생각보다 자주 볼 수 있을 겁니다. 이때 해당하는 메시지 코드를 보면 문제를 해결할 수 있는데, 당황하지 말고 해결할 수 있는 방법을 알려주고자 게시물을 작성하게 되었습니다. 에러 메시지 1. EC 301 노즐부의 온도 센서에 이상이 발생한 경우입니다. 기기를 재부팅 하거나 그래도 해결이 되지 않으면 A/S 요청을 합니다. 2. EC 311, EC 312, EC 313 레벨링 센서 동작과 관련하여 이상이 발생한 경우입니다. 노즐 부근에 출력물 찌꺼기나 이물질이 없는지, 베드 위에 출력물이나 베드 동작을 방해할 만한 것이 없는지 확인 후, 기기를 재팅 합니다. 3. EC 322 노즐부 팬(팬1) 이상..

[3D 프린터] 3D 프린터 종류 [내부링크]

3D 프린터 종류 3D 프린터는 기본적으로 얇은 층을 쌓아가며 입체구조를 형성하는 과정입니다. 이러한 적층을 어떻게 형성하느냐에 따라 작동원리가 분류하자면고형 재료를 녹여서 노즐로 압출 • 분말의 박층을 형성하고 입체부분을 접착하는 방법, 액상의 재료를 빛을 쪼여 경화시키는 방법,판재형 재료를 재단하여 접착하는 방법 등으로 구분됩니다. 1. FDM (Fused Deposition Modeling) 프린터 가장 일반적인 3D 프린터로, 가장 저렴하게 구입할 수 있습니다. 열가소성 소재를 사용하여 물체를 생성합니다. 장점으로는 낮은 장비가격과 유지보수 비용이 낮다는 것입니다. 다양한 소재와 여러 산업 분야에 적용이 가능합니다. 단점으로는 정밀하지 못한 출력 품질을 가지고 있으며, 흘러내림 방지 지지대 일명 ..

[3D프린터] 3D프린터란 [내부링크]

3D 프린터란? 3D 프린터는 세계적으로 확산되고 있는 제조 기술 중 하나로, 3차원 모델링 소프트웨어를 사용하여 디자인한 3D 모델을 실제 물체로 만들어내는 기술입니다. 이를 위해 3D 프린터는 각종 소재를 사용하여 레이어 단위로 물체를 쌓아 올려서 만들어내는 방식을 사용합니다. 3D 프린터는 다양한 산업 분야에서 사용되고 있는데, 가장 많이 사용되는 분야는 제조업입니다. 예를 들어, 항공기 부품이나 자동차 부품 등과 같이 복잡한 형상의 제품을 생산하는 과정에서 3D 프린터는 큰 역할을 하고 있습니다. 이는 기존의 제조 방식보다 더욱 효율적이고 정확한 제품을 생산할 수 있기 때문입니다. 또한 3D 프린터는 의료 분야에서도 널리 사용되고 있는데 의료용 3D 프린터는 환자 개별 맞춤형 치료를 위한 인공 관..

[논문] CenterNet:Keypoint Triplets for Object Detection(2019) [내부링크]

https://arxiv.org/abs/1904.08189 CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection In object detection, keypoint-based approaches often suffer a large number of incorrect object bounding boxes, arguably due to the lack of an additional look into the cropped regions. This paper presents an efficient solution which explores the visual patt arxiv.org 사전 지식 CornerNet 2019년에 발표된 CenterNet:Keypoint Tr..

[HCI] Human Computer Interaction 개론_Chapter 09 기술 분석 2편 [내부링크]

해당 포스트는 Human Computer Interaction 개론 Chapter 09 기술 분석 파트를 보고 정리한 포스트입니다. 1편에 이어 2편내용으로 1편에서는 기술 분석의 의미와 디지털 플랫폼의 의미를 알아보았습니다. 2편에서는 디지털 플랫폼 변화 추세를 알아보도록 하겠습니다. 디지털 플랫폼 변화 추세로 편재화(ubiquitous), 디지털 융합 현상(digital convergence), 연동(divergence)가 있습니다. 편재화(ubiquitous)는 디지털 플랫폼이 편재화하면서 HCI 기본 원칙인 사용성과 감성이 더욱 중요해졌습니다. 기술적 측면으로 컴퓨터의 크기가 작아지고 네트워크 기능이 무선화되면서 점차 그 안에 컴퓨터가 있지만 그것이 컴퓨터인지 인식하지 못하는 경우가 많아졌습니다...

[HCI] Human Computer Interaction 개론_Chapter 09 기술 분석 1편 [내부링크]

해당 포스트는 Human Computer Interaction 개론 Chapter 09 기술 분석 파트를 보고 정리한 포스트입니다. 해당 챕터는 기획하고 있는 제품이나 서비스에 필요한 기술을 스스로 분석할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다. 01. 기술 분석 기술 분석은 사용자에게 제공할 제품이나 서비스를 구현하기 위해 어떤 기술을 활용해야 할 지 파악하는 절차입니다. 최신 제품에 신기술을 적용하지 않는 이유는 기술 분석을 하는 이유라고 할 수 있는데 첫 번째로 최신 기술이 반드시 사용자에게 최적의 경험을 제공하는 것은 아니다라는 것이 있습니다. 1. 기술이 처음 소개 되었을 때 실제 기술 수준은 사용자 기대 수준에 비해 낮습니다. 2. 사용자는 기술의 한계로 인해 사용자의 기대에 부흥하기 어렵..

[논문] 모바일 메신저 사용 행동패턴 분석을 통한 사용자 유형화 _카카오톡 채팅을 중심으로 [내부링크]

황지은, 이유림, 김소정, 강연아. (2020). 모바일 메신저 사용 행동패턴 분석을 통한 사용자 유형화 _카카오톡 채팅을 중심으로. 한국HCI학회 학술대회, (), 727-731. https://www.dbpia.co.kr/pdf/pdfView.do?nodeId=NODE10402834&googleIPSandBox=false&mark=0&useDate=&ipRange=false&accessgl=Y&language=ko_KR&hasTopBanner=true DBpia 논문, 학술저널 검색 플랫폼 서비스 www.dbpia.co.kr 해당 포스트는 카카오톡 사용자별 모바일 메신저 행동 패턴을 파악하고 기능 별 인식과 경험 분석과 이에 따른 기능 제공하는 것에 대해 발표한 논문을 보고 정리한 것입니다. 연구 방..

[논문] Face Recognition by Humans:Nineteen Results All Computer Vision Researchers Should Know About [내부링크]

https://web.mit.edu/sinhalab/Papers/19results_sinha_etal.pdf 인간의 얼굴 인식: 모든 컴퓨터 비전 연구원이 알아야 할 19가지 결과 해당 포스트는 인간의 얼굴 인식 : 모든 컴퓨터 비전 연구원이 알아야 할 19가지 결과라는 논문에서 관심있었던 5번째 결과인 Of the different facial features, eyebrows are among the most important for recognition (얼굴 생김새 중 눈썹이 가장 중요한 인식대상입니다.) 에 대한 포스트 입니다. 해당 논문이 나오기 전 기존 연구에서는 각 얼굴 특징은 인식을 돕는 면에서 동등하게 만들어진 것은 아니다라고 생각하였습니다. 그 중에서도 얼굴을 식별하는데는 눈, 코, ..

[논문] Comprehensive Approaches to User Acceptance of Internet of Things in a Smart Home Environment [내부링크]

E. Park, Y. Cho, J. Han and S. J. Kwon, "Comprehensive Approaches to User Acceptance of Internet of Things in a Smart Home Environment," in IEEE Internet of Things Journal, vol. 4, no. 6, pp. 2342-2350, Dec. 2017, doi: 10.1109/JIOT.2017.2750765. https://ieeexplore.ieee.org/document/8031000 Comprehensive Approaches to User Acceptance of Internet of Things in a Smart Home Environment With rapid im..

StyleGAN(2018) --> StyleGAN2(2019) --> StyleGAN2-ADA(2020) --> StyleGAN3(2021) [내부링크]

이전 포스트 StyleGAN에 대해 논문리뷰를 했습니다. StyleGAN 논문을 보다가 발전된 것을 찾아보니 아래 순서로 발전되었다는 것을 알게되었습니다. 올해말까지 StyleGAN3까지 논문 리뷰를 하는 것을 목표로 두고 StyleGAN version은 천천히 포스트 해보려고합니다. 궁금하신 분들은 아래에 논문 링크를 정리해두었으니 읽어보시면 좋을 듯합니다. StyleGAN(2018) 논문 https://arxiv.org/abs/181204948 TensorFlow implementation: https://github.com/NVlabs/stylegan StyleGAN2(2019) 논문 https://arxiv.org/abs/191204958 TensorFlow implementation: https..

[논문] StyleGAN : A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks(IVPR 2019) 2편 [내부링크]

https://arxiv.org/abs/1812.04948 A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks We propose an alternative generator architecture for generative adversarial networks, borrowing from style transfer literature. The new architecture leads to an automatically learned, unsupervised separation of high-level attributes (e.g., pose and identit arxiv.org 사전 지식 GAN DCGAN WGAN-GP P..

[논문] StyleGAN : A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks(IVPR 2019) 1편 [내부링크]

https://arxiv.org/abs/1812.04948 A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks We propose an alternative generator architecture for generative adversarial networks, borrowing from style transfer literature. The new architecture leads to an automatically learned, unsupervised separation of high-level attributes (e.g., pose and identit arxiv.org 사전 지식 GAN DCGAN WGAN-GP P..