딥러닝 모델은 데이터에서 복잡한 패턴과 특성을 학습하여 다양한 문제를 해결하는 데 사용된다. 기존의 머신러닝 방식과 달리 딥러닝은 다층 신경망 구조를 활용해 이미지, 음성, 텍스트 등 비정형 데이터를 효과적으로 처리한다. 최신 딥러닝 모델들은 점점 더 깊고 복잡해지며, Transformers, Diffusion Models, GANs 등과 같은 혁신적인 아키텍처가 등장해 자연어 처리, 생성적 AI, 영상 생성 및 복원과 같은 다양한 분야에서 새로운 가능성을 열었다. 최신 딥러닝 모델을 이해하고 활용하는 것은 기술적 경쟁력을 유지하는 데 필수적이다. 연구와 개발은 빠르게 발전하며, 이러한 흐름에 뒤처질 경우 기존 기술만으로는 경쟁력을 유지하기 어렵다. 예를 들어, 최신 모델인 GPT-4, Stable Di..

통계적 유의성을 검증하는 방법은 데이터의 특성과 연구 목적에 따라 다양하게 분류된다. 모수적 검정은 데이터가 특정 분포(주로 정규분포)를 따른다는 가정하에 t-검정, ANOVA 등을 사용하며, 비모수적 검정은 분포 가정 없이 순위 기반 분석을 통해 Mann-Whitney U 검정 등으로 유의성을 평가한다. 회귀 분석은 변수 간 관계를 모델링하여 독립 변수의 영향을 추정하며, 다중 비교 교정은 여러 가설 검정 시 발생할 수 있는 오류를 통제하기 위해 Bonferroni 교정이나 FDR 조정을 활용한다. 또한, 정규성 검정은 데이터가 정규분포를 따르는지 확인하여 분석 방법 선택에 도움을 주고, 질적 데이터 분석은 비수치적 데이터를 구조화해 패턴과 이론적 유의성을 도출한다. 각각의 방법은 데이터의 특성과 가정..

코딩테스트에서는 제한된 시간 내에 문제를 해결해야 하므로, 표준 라이브러리의 자료구조와 알고리즘, 내장 함수를 잘 이해하고 숙지하는 것이 필요하다. 표준 라이브러리는 효율적으로 구현된 검증된 코드로 구성되어 있어 직접 알고리즘을 구현하는 것보다 빠르고 안정적인 해결책을 제공하며, 시간 복잡도 면에서도 최적화되어 있어 불필요한 연산을 줄일 수 있다. 예를 들어, 정렬이 필요할 때 직접 정렬 알고리즘을 구현하는 것보다 sorted() 또는 heapq를 활용하는 것이 훨씬 효율적이며, 스택과 큐가 필요한 경우 deque를 사용하면 시간 복잡도를 줄일 수 있다. 또한, 탐색과 해싱이 필요한 문제에서는 set과 dict가 O(1)에 가까운 접근 속도를 제공하기 때문에 성능 차이가 크게 발생할 수 있다. 결국, 표..

1. 사용자 경험의 측정  좋은 UX는 사용성을 기반으로 한 배우기 쉬움과 편리함, 유용성과 기능성을 충족하는 쓸모, 감성과 관련된 즐거움과 아름다움을 포함하며, 나아가 사용자에게 의미를 제공하는 경험으로 정의된다. 벤 랄프의 UX 피라미드는 이러한 요소를 체계적으로 정리하며, 특히 최근에는 사용자가 브랜드에 특별한 의미를 부여하는 팬덤 형성과 충성도를 중시하여 브랜드 가치와 사용자 경험의 상승효과를 도모하고 있다. UX 주요 구성 요소는 다음과 같다. - 사용성(Usability): 얼마나 배우기 쉽고 사용하기 편리한 지에 대한 것- 유용성(Usefulness): 얼마나 쓸모가 있는지에 대한 것- 감성(Affect): 얼마나 즐겁고 아름다운지에 대한 것UX를 측정하기 위해서는 사용자의 태도와 행동을 기..

사용자 경험 테스트는 일반적으로 양적 연구와 질적 연구로 분류되어 진행된다. 양적 연구는 사용자의 행동과 성과를 수치화하여 통계적으로 분석하는 접근으로, 대규모 사용자를 대상으로 설계의 효과성을 검증하거나 가설을 엄밀히 테스트하는 데 중점을 둔다. 예를 들어, 작업 완료 시간, 오류율, 클릭 패턴, 시선 추적 데이터 등을 수집하며, A/B 테스트나 다변량 실험과 같은 실험적 방법론이 주로 사용된다. 이는 대규모 데이터에서 일반화 가능한 결과를 도출하거나 인터페이스의 효율성을 비교하는 데 적합하다. 반면, 질적 연구는 사용자의 심층적인 경험과 맥락을 이해하는 데 초점을 맞추며, 인터뷰, 관찰, 사고구술법(Think-Aloud Protocol) 등을 통해 사용자 행동의 이유와 감정을 탐구한다. 이 접근법은 ..

Body Tracking  Azure Kinect Body Tracking은 Azure Kinect DK 장치와 Body Tracking SDK를 활용하여 사람의 신체 움직임을 실시간으로 추적하는 기술이다. 이 기술은 깊이 카메라와 IMU(관성 측정 장치)로부터 데이터를 수집하고, 이를 AI 기반 포즈 추정 알고리즘으로 처리하여 3D 신체 골격 정보를 제공한다. Azure Kinect SDK의 Body.cs 코드는 Azure Kinect에서 제공되는 데이터 처리, 변환, 저장, 복원을 포함하여 신체 추적 과정을 구현한다.  먼저, Azure Kinect 장치는 RGB 카메라와 깊이 카메라를 사용해 이미지를 캡처한다. 깊이 카메라는 ToF(Time of Flight)로 각 물체까지의 거리를 측정하며, 이 ..

Unity의 Attribute는 스크립트의 동작이나 Inspector의 표시 방식을 제어하기 위해 제공되는 메타데이터이다. 이들은 클래스, 필드, 메서드에 부여되어 Unity 에디터와 런타임에서 특정 동작을 수행하거나 사용자 경험을 개선하는 데 사용된다. 이를 통해 스크립트의 실행 순서를 조정하거나, Inspector에서 필드를 숨기거나 표시하고, 데이터 직렬화를 제어하거나, 개발 도구를 확장할 수 있다. 아래는 주요 Unity Attribute를 코드 예제와 함께 정리한 것이다.  [ExecuteAlways] [ExecuteAlways]는 스크립트를 Play 모드와 에디터 모드 모두에서 실행되도록 설정한다. 이를 통해 Unity 에디터에서 작업 자동화, 실시간 업데이트, 또는 상태 동기화 기능을 구현할..

코딩 테스트는 프로그래밍 능력을 평가하기 위해 주어진 문제를 해결하는 과정이다. 일반적으로 알고리즘, 자료구조, 수학적 사고, 문제 해결 능력을 측정하며 주어진 시간 내에 코드로 문제를 해결해야 한다. 온라인 플랫폼을 통해 진행되거나 대면 시험 형태로 이루어질 수 있으며 기업에서는 이를 통해 지원자의 기술적 역량과 논리적 사고를 평가한다. 코딩 테스트 문제는 배열, 문자열, 그래프 탐색, 정렬, 동적 프로그래밍, 또는 기타 컴퓨터 과학 개념을 활용한 문제로 구성되며, 효율성과 정확성이 중요하다. 코딩 테스트에 주로 이용되는 언어는 C++과 Python이다. C++과 파이썬은 각각의 장단점이 뚜렷하다. C++은 빠른 실행 속도와 세밀한 메모리 관리, STL(Standard Template Library)을..

컴퓨터 비젼 수업의 기말 과제로 Panorama 이미지 생성 프로젝트를 진행했다. 수업 시간에 배운 수학적 원리와 이론을 활용하여 여러 이미지를 하나로 병합하는 과제이다. 코너 포인트 검출, 포인트 매칭, Homography 계산, 그리고 이미지 병합을 필수적으로 진행하고 선택적으로 이미지 전처리 및 노이즈 제거, RANSAC, 그룹 조정, 톤 매핑을 구현하면 추가 점수를 받는 방식이다. 모든 기능은 직접 구현했으며 코드는 로컬 이미지 데이터를 읽어 Panorama 이미지를 생성하고 결과를 화면에 출력하거나 저장했다. 0. 이미지 불러오기import cv2import os# 이미지가 저장된 폴더 경로를 지정하세요folder_path = 'your_folder_path_here' # 실제 폴더 경로로 변..