puravida

- 목표 입학 학기 : 2024.09(Fall) - 석사 준비기간 : 2023.04~2024.01 (10개월) - 목표 프로그램 : Master of Science in Computer Science 또는 Master of Engineering in Computer Engineering - 2023년 1월에 미국 석사를 목표로 정하고 다음 해인 2024년에 Computer Science나 Computer Engineering 분야로 전공을 변경하고 싶었다. 빨리 준비하고 빨리 가고 싶었기에, Spring 입학을 알아보았지만 봄학기는 소수선발 + 자국민 위주였기에, 2024 가을을 목표로 준비하였다. ​ -지원 타임라인 - 2023.01~03 회사를 다니면서 대학원 준비에 발가락만 담갔는데, 최대한 회사를..

- 짧지 않은 취업 준비 기간이었기에, 전 회사에 취업을 했을 때, 이 분야에서 경력을 쌓아 이직할 것이라고 생각했다. 하지만, 결과적으로 1년 6개월가량의 짧은 근무를 마치고, 전공을 변경하여 미국으로 석사를 가겠다는 다짐을 가지고 회사를 나오게 되었다. 이 길지 않은 시간 동안, 이 업계의 보수성이 나와 맞지 않음을 느꼈고, 여러 산업 분야에서 건축이라는 분야가 가진 단점을 발견했다. 이 업계에서는 새로운 시도는 불가능하고, 그저 있었던 관습을 그대로 따르며 시대의 변화에도 20-30년 전의 업무방식을 보안상이라는 이유로 포장했다. 또한, 전 회사에서 건축직무는 꿀보직이었는데, 꿀보직이란 말의 뒷면에는 배움이 없기에 개인의 성장 가능성이 없다는 말이 포함된다는 걸 알게되었다. ​ - 전 회사가 나쁘다..

1. 정의 Spring 이란? - JAVA의 프레임워크 - JSP, Mybatis, JPA 등의 기술을 더 쉽게 사용하게 해주는 오픈 소스 프레임워크 2. 프레임워크란? - 소프트웨어 개발의 뼈대로 자주 쓰일만한 기능을 한데 모아 놓은 유틸들의 모음 3. 라이브러리와 프레임워크 차이점 - 라이브러리 -> 필요 시 마다 호출되어 사용되며, 개발자는 라이브러리 특정 기능을 선택적으로 사용할 수 있다. - 프레임워크 -> 특정한 방식으로 코드를 구성하도록 강제함. 프레임워크를 사용하는 경우 ex) 라이브러리 사용 코드 - ArrayList 사용하기 import java.util.ArrayList; public class ArrayListExample { public static void main(String[..

- 얼굴 랜드마크 감지는 얼굴의 특정 지점이나 랜드마크를 찾는 컴퓨터 비전 작업으로, 눈의 모서리, 코 끝, 입의 모서리 등과 같은 얼굴의 특정 지점을 찾는 것을 목표로 함. 이 정보는 얼굴 인식, 감정 분석 및 표정 추적과 같은 다양한 응용 프로그램에 중요함. - 얼굴 랜드마크 감지의 기존 접근 방식은 다양한 뷰에서의 야생 훈련 데이터셋이 부족하여, 3D상의 얼굴 랜드마크 감지에 어려움이 있다. 하지만 이 연구에서는 최근의 생성적 시각 모델과 신경 렌더링으로 높은 품질의 3D이미지 합성을 통해 다중 뷰 일관성 학습전략 제안함. - 사진에서 얼굴의 랜드마크를 정확하게 어노테이트 하지 못하면, 정확한 랜드마크 위치는 배우는데 문제가 생기며, 랜드마크 감지의 정확도 저하시킴 -> 이를 해결하기 위해 3D a..

6-1 ER모델 개체와 관계 ER 모델: 개체 타입과 관계 타입을 기반으로 현실 세계를 모델링 1976년 피터 첸 (Peter Chen)에 의해서 최초로 제안 개념적 데이터 모델 개체 타입과 관계 타입을 기반으로 현실 세계를 모델링 ERD(ER Diagram)의 기본 요소: 개체, 관계, 속성 개체: 업무 활동상 지속적인 관심을 가지고 있어야 하는 대상 관계: 개체와 개체 간 연관성을 표현하는 것 속성: 업무에 필요한 개체를 관리하고자 하는, 더는 분리되지 않는 최소 데이터 단위 다양한 ER 다이어그램 첸 표기법: 대학 교재에서 많이 사용, 실무적으로 사용하지는 않음 IE 표기법: 까마귀발 모양의 표기법 바커 표기법: 까마귀 발을 적용하면서도 관계 표기법이 일부 다름 6-2 ER다이어그램 표기법 바커 표..

1. 관계 해석 ① 관계 해석 - 관계 해석 기반으로 What(무엇)만을 기술 -> SQL - 관계형 데이터 베이스내에서 SQL 처리법 -> 관계 대수 기반으로 함 ② 튜플 관계 해석 - 튜플 변수는 주어진 릴레이션의 어떤 튜플도 값으로 가질 수 있음. - WFF : 원자로 구성된 식 - {t|COND(t)}기준으로 왼편에는 자유변수만 올 수 있음 ③ 도메인 관계 해석 - 변수의 범위는 튜플이 아니라 속성의 도메인에 속한 값. 2. QBE ①QBE : 그래픽으로 질의문을 작성한다 -> 2차원 그래픽 터미널 이용 3. 관계 대수 ① 관계 대수 - 질의를 나타내기 위한 선언적 표기법 - 기본적인 연산들의 집합 ②③④ 4. 관계 연산자의 분류 ① 단항 연산자 : 연산 대상이 되는 릴레이션을 하나만 가지는 연산..

1. 데이터 모델 D = S(구조), O(연산), C(제약조건) ①구조 : 데이터의 정적인 성질 > 개체 타입과 이들 간의 관계 표현 ②연산 : 데이터의 동적인 성질-> 데이터의 조작기법 ③ 제약조건 : 데이터의 논리적 제약(데이터 조작의 한계) ④ 예시 2. 데이터 베이스의 구성 요소 논리적 구조와 물리적 구조 사이를 mapping 해주는데 이는 DBMS가 해줌. ① 개념적 구조 - 개체: 표현하고자 하는 현실세계에 존재하는 유,무형의 객체 데이터 베이스에서 표현되는 정보의 단위 개체는 하나 이상의 속성으로 구성 - 관계 : 개체들 사이에 존재하는 연관성 ② 논리적 구조 - 컴퓨터가 인식하고 처리할 수 있는 데이터의 논리적 구조 - 객체 관계형 모델 사용(ORDBMS) ③ 물리적 구조 - 하드 디스크,..

1. 정의 ① 데이터베이스 정의 : 데이터들의 집합 ② 데이터베이스 관리 시스템 (DDMS) - 데이터 베이스 생성, 관리해주는 기능 제공하는 소프트웨어 패키지, 시스템 - 데이터 베이스와 응용프로그램 사이의 중계자로써 모든 사용자와 응용 프로그램들이 데이터베이스 공유할 수 있도록 지원해주는 범용 목적의 소프트웨어 시스템 ③ 데이터 베이스 시스템 2. 기능 ①데이터 관리 시스템 기능 : 데이터 정의 기능, 데이터 조작 기능, 데이터 제어 기능 - 데이터 정의 기능 : 데이터를 통합하여 저장하고 공유하도록 데이터 모델에 따라 정의하는 기능 - 데이터 조작 기능 : 데이터 베이스의 접근, 조작(삽입, 삭제, 변경, 검색) - 데이터 제어 기능 : 일관성, 무결성, 보안 유지하는 기능 > 백업과 파손회복 > ..

정보처리 시스템 1. 데이터와 정보 ① 데이터와 정보의 차이점 - 데이터 : 관찰/측정을 통해 수집된 사실 또는 값이 특정 기준에 의해 정리된 것 - 정보: 어떤 목적에 의해 데이터를 해석, 가공한 형태 ② 정보의 개념 : >특정 상황에서 적절한 의사결정을 할 수 있도록 지원하는 지식 > 컴퓨터 시스템과 같은 처리기를 통한 데이터의 유효한 해석이나 데이터 상호 간의 관계의미 2. 정보처리 방식 ① 정보처리 : 의사결정을 위한 정보를 컴퓨터가 생성하기 위해 데이터를 처리하는 작업 ② 의사 결정 : 정보 바탕으로 주어진 문제를 해결하는 지능활동 정보란-> 데이터의 유효한 해석이나 데이터 간의 상호관계 ③ 정보의 특징 : 정확성, 현재성 중요 ④ 정보 처리 시스템 : 필요한 데이터를 수집, 조작, 저장해 두었..

1. 해싱의 개념 ① 해싱 - 산술적인 연산을 이용하여 키가 있는 위치 계산하여 바로 찾아가는 계산 검색 방식 - 검색 방법 1. 키 값에 대해 해시 함수를 계산하여 주소 구함. 2. 구한 주소에 해당하는 해시 테이블로 이동 -> 해당 주소에 찾는 항목이 있으면 검색 성공, 없으면 검색 실패 - 해시 함수 : 키 값을 원소의 위치로 변환하는 함수 - 해시 테이블 : 해시 함수에 의해 계산된 주소의 위치에 항목을 저장한 것. ② 해싱 검색 수행 방법 ③ 해싱관련 용어 - 해시 테이블에서 버킷 수를 줄이고 같은 버킷안에 슬롯을 여러 개 두어 해시 함수로 만든 주소가 같은 키 값들은 같은 버킷에 저장한다. - 동거자 : 서로 다른 키값을 가지지만, 해싱 함수에 의해 같은 버킷에 저장된 값들 - 충돌 : 서로 ..