QR Reader & Generator | 크롬 확장프로그램 개발 회고
인터넷 브라우징 경험을 더욱 풍부하게 만들어주는 크롬 확장 프로그램은 브라우저의 기능을 확장하거나 사용자에게 편의성을 제공하는 작은 소프트웨어입니다.
QR Reader & Generator | 크롬 확장 프로그램 등록 방법
1. 구글 계정으로 로그인합니다. 2. Chrome 웹 스토어 개발자 대시보드에 접속합니다.(Chrome 웹 스토어(https://chromewebstore.google.com/category/extensions?utm_source=ext_sidebar&hl=ko))
논문 리뷰 | XDA: Accurate, Robust Disassembly with Transfer Learning
논문 제목 : XDA: Accurate, Robust Disassembly with Transfer Learning Keyword : Disassembly, SelfSupervised Learning, Binary Analysis, Function Boundary R
SKADA | SK AI Data Academy 1기 중급 수료 후기
한 달 조금 넘는 시간동안 참여하게 된 SKADA AI Academy 중급을 수료했다.
SKADA | 통신 Core 장비에 대한 이상 징후 감지 (7)
오토인코더 대표적인 비지도 딥러닝 모델 데이터에 인코딩 된 표현을 학습한 다음 후 학습 된 인코딩 표현에서 입력 데이터를 가능한 가깝게 생성하는 것을 목표
SKADA | 통신 Core 장비에 대한 이상 징후 감지 (6)
RNN (순환신경망) 반복적이고 순차적인 데이터 학습에 특화된 인공신경망의 한 종류 순환구조를 이용하여 과거의 학습을 가중치를 통해 현재 학습에 반영
SKADA | 통신 Core 장비에 대한 이상 징후 감지 (5)
Prophet은 페이스북에서 공개한 시계열 예측 라이브러리 (논문:“Forecasting at Scale” 2017, Sean J et. al.) 가법 모형에 기반하여, 고전적인 통계적 기법을 발전 시킨 방법
SKADA | 통신 Core 장비에 대한 이상 징후 감지 (4)
ARIMA모형은 과거의 관측 값과 오차를 사용하여 현재의 시계열 값을 설명 하는 모델 ARIMA(p, d, q) 모형은 d차 차분한 데이터 위 AR(p) 모형과 MA(q)모형을 합친 ARMA 모델을 일반화 한 모델 ARIMA : AR(Auto Regressive M
SKADA | 통신 Core 장비에 대한 이상 징후 감지 (3)
시간에 따라 전개되는 특성과 변동주기에 따라 변화하는 데이터 시간의 흐름에 따라 불규칙적으로 변동되는 자료들을 분석하기 위해서 필수적 ‘과거’가 ‘미래’에 어떤 영향을 주는 지 분석을 통해 예측 가능 최근 새롭게 등장한 기계학습과 딥러닝을 사용하여 복잡한 데이터를
SKADA | 통신 Core 장비에 대한 이상 징후 감지 (2)
Series : 1차원 데이터 구조, 모든 타입의 데이터를 할당 할 수 있음 DataFrame : 2차원 데이터 구조로써 관계형 데이터 베이스의 테이블 구조와 비슷, Series의 집합 Data : DataFrame에 저장할 데이터 (numpy ndarray
SKADA | 통신 Core 장비에 대한 이상 징후 감지 (1)
장애 및 고장을 사전에 예측할 수 있다면, 사전에 조치를 취할 수 있음 딥러닝 모델을 이용하여 시계열 데이터의 이상 징후 탐지
SKADA | DRAM 내부 회로의 파형 예측 (5)
Sequence 를 다른 sequence 로 바꾸어 주는 모델 E.g.,) 번역기 (한국어 → 영어) Encoder와 Decoder로 구성 Encoder – 입력 데이터 (한국어) 를 context vector 로 압축 Decoder – c
SKADA | DRAM 내부 회로의 파형 예측 (4)
일반적인 회귀 모델은 데이터가 서로 독립적이라 가정 시계열 데이터는 데이터 간의 시간적 상관 관계를 가짐 시계열 모델은 데이터 간의 시간적 패턴을 모델링 가능
SKADA | DRAM 내부 회로의 파형 예측 (3)
입력 변수와 출력 변수 사이의 관계를 모델링하여, 입력값에 대한 출력값을 예측하는 일
SKADA | DRAM 내부 회로의 파형 예측 (2)
시계열 데이터는 연속된 시간 동안 순차적으로 측정한 데이터를 의미한다. 일반적인 데이터는 서로 독립적인데 반해, 시계열 데이터는 데이터 간에 시간적으로 상관관계가 있다. 즉, 시계열 데이터를 분석하려면 과거의 데이터들이 미래에 미치는 영향의 패턴을 알아내는 것이 중
SKADA | DRAM 내부 회로의 파형 예측 (1)
회로에 인가한 입력 전압 파형(picosecond 단위)으로부터 5가지 출력 전압 파형 예측 일반적으로 Buffer 회로 시뮬레이션을 통해 출력 파형의 특성을 확인하지만, 실험 자원이나 시간 제약으로 인해 대량의 데이터를 처리하기에 어려움이 있음 딥러닝을 이용해
쉐어릿(Share-it) | 프로젝트 회고
‘학생회 및 동아리에서 필요한 물건들이 순환되었으면 좋겠다’는 생각에서 프로젝트를 시작하였다.
SKADA | SK AI Academy 합격 후기
SK임직원 15,000명이 수강한 Python 기초, 데이터 분석 기초, 머신러닝 기초를 VoD와 온라인 실습으로 언제나 어디서나 자유롭게 할 수 있는 아카데미
데이터베이스 설계 | 15. 데이터 과학과 빅데이터
필요성 빅데이터, 사물 인터넷, 인공지능 : 4차 산업 혁명 시대 핵심 기술 용어들의 공통점은 그 중심에 데이터가 있음 분류, 검색 → 방대한 데이터에 숨겨진 규칙과 패턴을 찾아 문제 해결에 활용, 예측하여 미리 준비 개념 데이터를 수집한
데이터베이스 설계 | 14. 회복과 병행 제어
트랜잭션의 개요 데이터베이스에서 논리적인 작업의 단위 작업 수행에 필요한 연산(SQL문)들의 모임 장애가 발생했을 때 데이터를 복구하는 작업의 단위 대규모 데이터베이스를 수천, 수만 명 이상의 사용자들이 동시 접근 → 많은 사
데이터베이스 설계 | 13. 스키마 정제와 정규화
관계 스킴(Relation Scheme)의 설계 → 관계 모델을 이용하여 어떻게 실세계를 정확히 표현할 것인가? 1. 애트리뷰트, 엔티티, 관계성 파악 2. 관련된 애트리뷰트들을 릴레이션으로 묶음 데이터 종속성 : 애트리뷰트들간의 관계성
데이터베이스 설계 | 12. 데이터베이스 설계
사용자의 요구사항(Requirements)으로부터 현실 세계를 반영한 데이터베이스 구조를 도출해내는 과정 어떠한 필드로 구성된 테이블을 어떠한 물리적 형태의 데이터베이스로 구성할 것인가를 결정
데이터베이스 설계 | 11. 데이터 모델링
데이터 모델 : 데이터를 설명하기 위한 개념 모음 스키마 : 주어진 데이터 모델을 사용하여 특정 데이터 컬렉션에 대한 설명 릴레이션의 모임 → 관계 데이터 베이스 관계 데이터 모델 릴레이션 : 기본적으로 행과 열이 있는 테이블, 모든 관계에는 열 또는 필
데이터베이스 설계 | 10. 데이터베이스 보안과 권한 관리
데이터베이스에 저장된 데이터(조직 내에 여러 사용자들이 공유해 사용) → 허락하지 않은 외부인이 데이터를 유출하거나 손상 → 조직에는 치명적인 손실 발생 →조직에서 허가된 사용자만 데이터베이스에 접근할 수 있도록 통제 → 보안을 유지하는 일이 중요 물리적 환경에 대한
데이터베이스 설계 | 9. SQL 3
Join : 조인 조건을 사용하여 일치하는 행 Left outer join : 왼쪽 테이블에서 매치되지 않는 행 + 조인 조건을 사용하여 일치하는 행 Right outer join : 조인 조건을 사용하여 일치하는 행 + 오른쪽 테이블에서 매치되지 않는 행 Ful
데이터베이스 설계 | 8. SQL 2
IN : 부속 질의문의 결과 값들 중 하나라도 일치하는 것이 있으면 검색 조건이 참(집합의 ∊) JOIN : 두 개의 테이블의 같은 attribute / IN : 서브 쿼리를 이용해서 / EXISTS : correlation을 이용해
데이터베이스 설계 | 7. SQL 1
SELECT절 : 관계 대수의 project 연산에 해당
데이터베이스 설계 | 6. 관계 대수 부가 연산자와 질의 예
Rename (ρ) 관계 대수식의 결과에 이름을 붙일 수 있고, 따라서 참조할 수 있다 ρx(A1, A2, …, An)(E) ⇒ 식 E의 결과를 X라는 관계 이름으로 반환하고 속성 이름을 A1, A2, …, An으로 변경 Assignme
데이터베이스 설계 | 5. 관계 대수 개념과 기본 연산자
쿼리는 관계 인스턴스에 적용되며 쿼리 결과도 관계 인스턴스 쿼리에 대한 입력 관계의 스키마가 고정되어 있다 주어진 쿼리 결과에 대한 스키마도 고정되어 있다 스키마는 쿼리 언어 구조의 정의에 의해 결정된다
데이터베이스 설계 | 4. 관계 데이터 모델의 제약과 조작문
데이터 검색(SELECT FROM WHERE) SELECT : 최종으로 검색하고 싶은 속성(은 모든 속성) FROM : 어떤 릴레이션으로부터 WHERE : 어떤 조건을 만족하는지 데이터 삽입(INSERT INTO VALUES) INS
데이터베이스 설계 | 3. 관계 데이터 모델의 개념과 정의문
Relation : Schema, Instance Schema : 속성의 이름, 타입, 각 컬럼, 무결성 제약 조건이라고명세 Instance : 행과 열로 구성된 투플들의 모임 row(투플)의 개수 = cardinality
데이터베이스 설계 | 2. 데이터베이스 관리 시스템
파일시스템의문제점 데이터 중복성 : 한 시스템 내에 같은 내용의 데이터가 여러 파일에 저장 관리됨 중복 데이터의 문제점 경제성 : 추가적인 공간과 갱신 비용 증가 일관성 : 데이터 간의 모순, 불일
데이터베이스 설계 | 1. 데이터베이스 기본 개념과 구조
데이터 : 현실 세계로부터 관찰이나 측정을 통해서 수집된 사실이나 값 정보 : 의사결정을 할 수 있게 하는 지식으로 데이터의 유효한 해석이나 데이터 상호관계 정보 처리 : 컴퓨터가 정보를 생성하기 위해 데이터를 처리하는 작업 데이터 → 처리 → 정보 정보가 유용
Python | 18. 모듈
함수들이 뭉쳐진 하나의 .py 파일 안에 이루어진 것을 모듈이라고 한다.
Python | 17. Class
클래스(class)란 실세계의 것을 모델링해 속성(attribute)와 동작(method)를 갖는 데이터 타입이다.
Python | 16. 함수의 이해
함수란 우리가 알고있는 개념처럼 주어진 입력(input)에 대해서 의도된 출력(output)를 전달하는 역할을 한다.
Python | 15. 사용자 정의 함수
프로그램이 길어지면 관련있는 부분들을 함수로 나누어서 프로그래밍할 필요가 있다.
Python | 14. 반복문
파이썬은 조건부분의 결과값(불린값)이 True인지 False인지 체크한다.
Python | 13. if 조건문
프로그래밍을 하다보면 변수 값을 비교하거나 체크할 필요가 있는 경우가 있다.
Python | 12. 문자열 연산
문자열 연산은 리스트 연산과 유사하다.
Python | 11. 문자열
큰 따옴표 또는 작은 따옴표로 문자열를 사용할 수 있다.
Python | 10. Set 자료형
파이썬에서 집합은 set 키워드를 사용해 만든다.
Python | 9. Tuple 자료형
튜플은 리스트와 유사하지만 중요한 차이점은 한 번 선언된 튜플의 요소는 수정, 추가, 삭제가 불가능하다는 것이다.
Python | 8. Dictionary 자료형
딕셔너리는 Key와 Value를 한 쌍으로 가지는 자료형이다.
Python | 7. List 자료형
새로운 정보가 있을 때마다 변수를 새로 생성하는 대신,
Python | 6. 자료형과 형 변환
파이썬은 동적 타입 바인딩 언어이다.
Python | 5. 들여쓰기
파이썬 언어는 왼쪽으로 맞추지 않으면 에러가 발생한다.
Python | 4. 연산자
산술 연산자는 가장 기본적인 연산자다.
Python | 3. input 함수
print( ) 함수와 input( ) 함수를 연속해서 사용함으로써 입력값을 확인할 수 있다.
Python | 2. 변수(variables)
컴퓨터는 사용하는 데이터를 주기억장치에 보관해서 사용한다.
Python | 1. 함수, 내장함수, Print 함수
파이썬에는 다양한 종류의 함수가 있다.
가리다(GaRiDa) | 4. 프로젝트 후기
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가리다(GaRiDa) | 3. 프로토타입
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가리다(GaRiDa) | 2. 주요 기능
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가리다(GaRiDa) | 1. 주제 선정 배경
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KISIA | AI 보안 개인정보반 합격 후기
보안에 대해서 관심이 있어왔고 학교 수업으로 배우기 부족해 독학으로 공부했지만 부족하다고 느껴 여러 대외활동을 찾아봤었다.
표시할 글이 없어요 😺