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OpenCV & 영상 처리 핵심 개념 | Grayscale, RGB, True Color 1. OpenCV (모듈)OpenCV(Open Source Computer Vision Library)는 실시간 컴퓨터 비전 및 이미지 처리를 위한 오픈소스 라이브러리입니다. Python에서 cv2 모듈을 통해 사용할 수 있으며, 이미지 및 영상의 읽기, 변환, 필터링, 객체 검출, 특징 추출 등의 다양한 기능을 제공합니다. 또한, NumPy와의 호환성이 좋아 배열 연산을 활용한 고속 이미지 처리가 가능하며, 머신러닝 및 딥러닝 모델과도 쉽게 연동할 수 있습니다. 주로 얼굴 인식, 객체 추적, 증강 현실(AR), 자율 주행 등의 분야에서 널리 활용됩니다. 즉 이걸 외워놓으면 좀 영상처리는 편할 수 있다. ▶ Google COLAB환경 실행방법!pip install opencv-python!pip inst.. 2025. 3. 11.
computer Vision_Classification 1. Classification분류(Classification)은 이미지나 비디오에서 객체나 패턴을 식별하고 이를 미리 정의된 카테고리 중 하나로 분류하는 작업입니다.강아지 vs 고양이 를 구별하거나 특정 물체가 무엇인지를 분류하는것입니다.이 과정은 이미지 데이터를 입력 받아서 딥러닝 모델이나 머신러닝 알고리즘을 통해 각 이미지가 어떤 클래스에 속하는지 예측하는 방식으로 진행됩니다. 이때 사용되는 모델로는 cnn이 있으며 학습된 모델은 새로운 이미지에 대해서도 빠르고 정확하게 분류할 수 있다. 분류는 이진분류 | 다중분류로 나눌 수 있다.2. Surface Crack Detection 데이터셋 Surface Crack Detection 데이터셋은 콘크리트 표면에서 균열을 자동으로 탐지하기 위한 학습 데이.. 2025. 3. 10.
VGG19를 이용한 표면 균열(crack) 감지해보기 | 2개분류 사용데이터 : 케글에있는 표면 균열 탐지 데이터셋 활용https://www.kaggle.com/datasets/arunrk7/surface-crack-detection?resource=download Surface Crack DetectionConcrete surface sample images for Surface Crack Detectionwww.kaggle.com  데이터셋 구조 Negative, Postive로 나뉜다. 각각 2만장씩 있다.  ▶ 데이터 가져오기kaggle 에서 다운로드 클릭 -> kaggle CLI를 클릭하면 리눅스에서 사용할 수 있는 다운로드 명령어가 나옵니다. 그렇게 해서 바로 COLAB에서 사용할 수 있다! !kaggle datasets download arunrk7/sur.. 2025. 3. 9.
Computer Vision_개념을 다시한번 잡기 위한 글 1. 컴퓨터 비전컴퓨터 비전은 인공지능(AI)의 한 분야로, 컴퓨터가 인간처럼 이미지나 영상을 이해하고 분석할 수 있도록 하는 기술입니다. 이는 객체 검출, 이미지 분류, 얼굴 인식, 장면 이해 등 다양한 작업을 포함하며, 주로 머신러닝과 딥러닝을 활용하여 이미지 속 특징을 추출하고 패턴을 학습합니다. 예를 들어, 자율주행 자동차는 컴퓨터 비전을 사용하여 도로의 차선, 보행자, 신호등을 인식하며, 의료 영상 분석에서는 CT나 MRI 이미지를 분석하여 질병을 진단할 수 있습니다. 최근에는 합성곱 신경망(CNN)과 같은 딥러닝 모델이 발전하면서 컴퓨터 비전의 성능이 크게 향상되었으며, 다양한 산업에서 활발히 활용되고 있습니다. 2. 컴퓨터 비전에서의 프레임워크컴퓨터 비전에서 주로 사용하는 프레임워크로는 Op.. 2025. 3. 6.
git-hub Readme.md, overview 꾸미는 방법 및 사이트 1.아이콘 뱃지GitHub - Envoy-VC/awesome-badges: 😎 A curated list of GitHub badges for your next project GitHub - Envoy-VC/awesome-badges: 😎 A curated list of GitHub badges for your next project😎 A curated list of GitHub badges for your next project - Envoy-VC/awesome-badgesgithub.com  링크로 모두 표시가 되어있기때문에 쓰기 너무 편했다.심지어 클라우드, 백, 프론트, food, 디자인 등  다양하게 나뉘어져있어서 확인하기 편했다.중간중간에 back to top 표시도 있기때문에 올라가기도.. 2025. 3. 4.
★25.02.27 ~ 25.03.03 블로그가 없는 이유 :: 여행 다녀옵니다★ 2025. 2. 27.
ViT 모델로 YOLO 미검출 객체 실험-1 이번에 비전트렌스포머를 논문리뷰한 후 더불어서 모델에 대한 지식적인 측면과 코드단에서돌려보는것이 피드백이었는데 ViT모델을 읽은 후 모델 특징을 이용해서 간단하게 돌려보려고 한다. 일단 ViT의 모델에 대해 크게 기억해야할 부분은 매우 큰 데이터셋으로 사전학습을 했기때문에 큰 모델이라는점 작은 모델로 파인튜닝시 더 좋은 성능을 낸다는 점이다. 조금 더 딥하게 들어가서 생각하면  ✅ ViT와 CNN의 근본적인 차이로CNN은 합성곱연산을 통해 국소적인(local)특징을 학습하지만ViT는 이미지를 패치로 나눈 후 Transformer의 Self-Attention을 사용하여 글로벌 관계를 학습한다.즉 cnn은 작은 영역에서 점진적으로 특징을 추출하는 반면, ViT는 전체 이미지에서 중요한 패치들을 한 번에 비교.. 2025. 2. 27.
[참고] 기술면접 스터디 깃허브 보호되어 있는 글 입니다. 2025. 2. 24.
하하!! 나는 일하는 취준생. 보호되어 있는 글 입니다. 2025. 2. 24.
[낙상 감지 프로젝트] 2025년 2월 23일 (일) _모델 비교 욜로모델과 pose모델을 비교해보려고 했다.둘다 포즈쪽에서는 꽤  높은 정확도를 보이는 점에서 어떤 모델이 더 효율적인지 비교해보는것으로 마무리하려고 한다. ▶ 욜로포즈로 낙상감지했던 코드를 기반으로 미디어파이프 포즈로 낙상감지 시도 import cv2import numpy as npimport mediapipe as mp# MediaPipe Pose 모델 로드mp_pose = mp.solutions.posepose = mp_pose.Pose()# 동영상 경로 설정input_video = '/content/00015_H_A_SY_C5.mp4' # 낙상 동영상# input_video = '/content/00005_H_A_N_C5.mp4' # 비낙상 동영상output_video = '/content/o.. 2025. 2. 23.
모델 GITHUB참고 모델 ViT를 공부하다가 모델단에서 돌려보는 코드를 실험하려고 하는데 공식사이트에서 참고해서 하는 방법을 기록해두려고 한다. 예시 깃허브) huggingface/transformers: 🤗 Transformers: State-of-the-art Machine Learning for Pytorch, TensorFlow, and JAX. GitHub - huggingface/transformers: 🤗 Transformers: State-of-the-art Machine Learning for Pytorch, TensorFlow, and JAX.🤗 Transformers: State-of-the-art Machine Learning for Pytorch, TensorFlow, and JAX. - hug.. 2025. 2. 23.
[낙상 감지 프로젝트] 2025년 2월 22일 (토) _프로젝트 완성 [낙상 감지 프로젝트] 2025년 2월 15일 (토) [낙상 감지 프로젝트] 2025년 2월 15일 (토)https://so-fast.tistory.com/entry/%EB%82%99%EC%83%81-%EA%B0%90%EC%A7%80-%ED%94%84%EB%A1%9C%EC%A0%9D%ED%8A%B8-2024%EB%85%84-12%EC%9B%94-31%EC%9D%BC%ED%99%94 [낙상 감지 프로젝트] 2024년 12월 31일(화)지난 회의..https://so-fast.tistory.com/entso-fast.tistory.com 지난 미팅 리뷰 1. 시각화를 통해서 중심좌표가 어디로 표시가 되어있는지 확인한다.2. 낙상임에도 불구하고 낙상이라고 감지하지 못하는(정상판별) 클래스를 재확인해본다3. 조.. 2025. 2. 22.
코딩테스트 :: 스텍(2) 스택 / 큐 => 탐색 (그래프및 트리와 연결) 용어설명탐색많은 양의 데이터 중에서 원하는 데이터를 찾는 과정을 의미한다.코테 문제에서는 그래프, 트리 등의 자료구조 안에서 탐색을 하는 문제가 아주 많이 등장한다. (DFS / BFS)* (DFS / BFS)은 스택과 큐를 제대로 이해하여야 합니다.자료구조데이터를 효율적으로 저장하고 관리하기 위한 체계(구조)* 스택/큐 => 자료구조의 기초 개념위의 두 핵심적인 함수에는 삽입(push)/삭제(pop)가 존재함! 그 이외에도 오버 플로와 언더플로가 있다.오버 플로특정한 자료구조가 수용할 수 있는 데이터의 크기를 이미 가득 찬 상태에서 삽입연산을 수행할 때 발생하는 것(=저장공간을 벗어난 상태)언더 플로특정한 자료구조에 데이터가 전혀 들어있지 않은 상태에서 .. 2025. 2. 20.
코딩테스트 :: 자료형Queue List (배열)Stack (쌓는다) First In Last OutQueue First In First Out1. 선형맅스트(패턴을 예측할 수 있다)2. 검색은 빠르지만, 비효율적3. 정적,동적배열(한번 사이즈를 설정하면변경 가능,불가능)4. append()=> 리스트를 생성(빈 리스트를 생성)test =[]5. 데이터를 삽입, 삭제 등수정할 수 있다.* 딕셔너리                        자료구조 (key:value) : Hash* push, pop을 연산으로 부름    * top(변수)                                  - 즉  push, pop, top을 가지고 활용- 초기값은 -1을 가지고데이터가 들어오면 '먼저' 증가한다.1. 스택의 개념과 비슷하지만 데.. 2025. 2. 19.
Vision Transformer(ViT) 논문 리뷰(직역) ▶ 논문 사이트 [ https://arxiv.org/pdf/2010.11929.pdf ]  Transformer는 NLP에서만 다룬다고 생각을했었는데 VISION에서도 Transformer이나왔다고 한다.사실 AI는 가장 빠르게 변화하는 분야이기때문에 좀 많이 찾아보고 해야되는데 취직이 먼저아닐까하는 생각때문에 못했던것같다. 최신모델을 다뤄보면서 가장 대중적으로 사용하는 모델도 관심을 갖기 위해서 Vision Transformer을 리뷰해 보려고 한다.Visual Transformer (ViT) - 이미지인식을 위해서 Transformer 모델을 적용한 구조입니다.- 기존 CNN 대신 이미지를 패치(조각)으로 나누고 이를 Transformer에 입력하는 방식으로 작동합니다.논문리뷰Transformer구조.. 2025. 2. 18.
[낙상 감지 프로젝트] 2025년 2월 15일 (토) https://so-fast.tistory.com/entry/%EB%82%99%EC%83%81-%EA%B0%90%EC%A7%80-%ED%94%84%EB%A1%9C%EC%A0%9D%ED%8A%B8-2024%EB%85%84-12%EC%9B%94-31%EC%9D%BC%ED%99%94 [낙상 감지 프로젝트] 2024년 12월 31일(화)지난 회의..https://so-fast.tistory.com/entry/%EB%82%99%EC%83%81-%EA%B0%90%EC%A7%80-%ED%94%84%EB%A1%9C%EC%A0%9D%ED%8A%B8-2024%EB%85%84-12%EC%9B%94-20%EC%9D%BC%EA%B8%88 전체 요약 12.31(화)-  위 3가지 클래스 정의를 코드로 구현 후so-fast.tis.. 2025. 2. 15.
[Oracl] 다른 테이블간의 결합을 통해 데이터를 조회하는 UNION | JOIN 작업환경 : Live Oracle▶ UNION - UNION조건 절은 두 테이블 간의 데이터를 비교해서 조회함- 두 테이블을 합친 데이터를 반환합니다 (옵션에 따라서 중복을 제거하거나 중복을 함께 출력합니다)- (필수조건) UNION조건 절은 *(모든값)을 조회시 두 테이블간의 컬럼수와 자료형이 동일해야한다. 샘플로 하나 보자면SELECT MANAGER_ID, FIRST_NAME FROM EMPLOYEES;SELECT MANAGER_ID, DEPARTMENT_NAME FROM DEPARTMENTS;   위 두개의 테이블을 보려고 한다.계속 에러가 떠서 보니까 라이브 환경에서는 권한자인 HR.  을 해주어야하는데 이 부분을 항상 도구를 사용하다보니 잊었었다. 이 두개를 합쳐서 한번에 출력을 하고싶은거죠.F.. 2025. 2. 12.
서브쿼리, ROWNUM, View ▶ GROUP BY, HAVING절 문제01. EMPLOYEES테이블에서 평균 연봉이 10,000미만인 직급과 연봉을 검색한다. 단, 조회 시 직급별로 평균연봉을 조회하고, JOB_ID기준으로 오름차순으로 정렬한다.  (직급은 JOB_ID, 연봉은 SALARY로 가정)더보기SELECT JOB_ID, AVG(SALARY) AS AVG_SALARYFROM EMPLOYEESGROUP BY JOB_IDHAVING AVG(SALARY)   02. PLAYER_ID가 2007로 시작하는 선수들 중 POSITION별 평균 키를 조회하여라. >>LIKE 이용더보기SELECT "POSITION" 포지션, ROUND(AVG(HEIGHT),2) "평균 키"FROM PLAYER WHERE PLAYER_ID LIKE '2007.. 2025. 2. 8.
연결된 테이블 안의 데이터를 작업하는 방법 | 정규화 -- 핸드폰 테이블CREATE TABLE TBL_PHONE ( PHONE_NUMBER NUMBER PRIMARY KEY, PHONE_COLOR VARCHAR2(1000), PHONE_SIZE VARCHAR2(1000), PHONE_PRICE NUMBER, PHONE_PRODUCTION_DATE DATE, PHONE_SALE NUMBER);-- 케이스 테이블CREATE TABLE TBL_CASE ( CASE_NUMBER NUMBER PRIMARY KEY, CASE_COLOR VARCHAR2(1000), CASE_PRICE NUMBER, PHONE_NUMBER NUMBER, CONSTRAINT FK_CASE FOREIGN KEY (PHONE_NUMB.. 2025. 2. 4.
조합(복합)키, NULL값 제어, 모델링 ▶ 조합(복합)키- 테이블에서 컬럼 2개를 조합해서 기본키(pk)를 지정하는 방법- 조합된 2개의 컬럼에서 하나의 컬럼은 중복이 가능하지만, 2개의  컬럼은 중복이 불가능하다.CREATE TABLE TBL_FLOWER(FLOWER_NAME VARCHAR2(1000),FLOWER_COLOR VARCHAR2(1000),FLOWER_PRICE NUMBER,CONSTRAINT PK_FLOWER PRIMARY key(FLOWER_NAME, FLOWER_COLOR)); 기본 TABLE로 해보고INSERT INTO TBL_FLOWER VALUES('장미','빨강',1000);INSERT INTO TBL_FLOWER VALUES('장미','노랑',2000);INSERT INTO TBL_FLOWER VALUES('장미'.. 2025. 2. 2.
[컴퓨터 비전] YOLO로 폐 질환 환자 구별하기 더보기사용 데이터셋:https://www.kaggle.com/datasets/adityamahimkar/iqothnccd-lung-cancer-datasetyolo를 배웠기때문에 YOLO로 폐질환 환자를 구별해보려고 합니다.KAGGEL데이터를 가져올것이기때문에 KAGGEL을 가지고 옵니다.(API)#캐글 데이터셋 다운로드!kaggle datasets download -d hamdallak/the-iqothnccd-lung-cancer-dataset# 압축 풀기!unzip -q /content/the-iqothnccd-lung-cancer-dataset.zip압축을 풀게되먄  The IQ-OTHNCCD lung cancer dataset 가 생성됨 [ Begin - 시작되는단계, Malignat - 폐암,.. 2025. 1. 28.
Anaconda 아나콘다 & streamlit(1) anaconda를 관리자권한으로 실행후 conda env listconda env list를 입력하면 아나콘다의 환경이 보이게됩니다.저는 base밖에없고 또 작업할 환경은 NLPEnv입니다.conda activate NLPEnv를해주면 내가 들어가 있는곳으로 위치가 맞춰지게 됩니다. 그다음 Langchain과 strealit을 설치하면 됩니다.conda install langchain streamlit설치할거냐고 물어보면 y 치면됩니다.그러면 모두 설치된것을 확인할 수 있습니다. ✔️ 폴더 만들기이후에 사용할 폴더를 넣어줍니다.✔️ VSCode실행 ctrl + p를 해서 선택하고인터프리터를 선택하는데 python에서는 Native와 conda와 함꼐 사용하지않는것을 추천합니다.나중에 깨질수있기때문에 나중.. 2025. 1. 22.
제약조건, REFERENCES, 기타 제약조건 제약조건을 하기 위해서는 아래의 3가지를 알아야한다.후보키유일하게 식별할 수 있는 가능성을 가진 컬럼즉 기본키로 지정할 수 있는 가능성을 가진 키(예 : 순번, 회원번호 등등등...)기본키(PK:PRIMARY KEY)후보키 중에서 결정을 했다면 그 상황에서 기준이 되는 것이 기본키 후보키 -> 기본키즉 고유한 값이며 NULL과 중복 값을 입력할 수 없음테이블의 여러 컬럼 중 단 1개만 지정 가능함.대체키기본키가 문제가 생겼을대 대처할 수 있는 키후보키 중에서 기본키를 지정하고 남은 키유니크키 절대로 중복이 될 수 없게 만드는 키 NULL은 허용하지만 중복은 허용하지 않음하나의 테이블에서 여러개의 컬럼에 유니크키를 지정할 수 있다.외래키(FK : FORIEGN KEY)다른 테이블의 PK를 사용할 수 있고 .. 2025. 1. 21.
TABLE만들기 & DDL언어 데이터를 입력받을 공간을 하나 만드는 것  DDL 언어-CREATE (데이터베이스 또는 테이블을 생성하는 문법) -ALTER (테이블,데이터베이스를 수정하는 문법)-DROP (테이블,데이터베이스를  삭제하는 문법)-TURNCATE (테이블,데이터베이스를 삭제하는 문법) (DELETE랑 비슷한데, TRUNCATE는 일괄삭제만됨, DELETE는 복원이 가능) 📒 CREATE TABLE 테이블명(               컬럼명 자료형 [제약조건]                ;) ↑ 위 로직이 문법 CREATE TABLE EMPLOYEES (    EMPLOYEE_ID NUMBER,    FIRST_NAME VARCHAR2(100),    LAST_NAME VARCHAR2(100)    ;) EM테이블을 만.. 2025. 1. 20.
DMBS의 기본(DISTINCT, 자료형,연산자, LIKE, NULL )_(3) 📒 다시 dbeaver을 다시킬때!dbeaver.exe를 누르게되면 다시 실행되고 켜지게 됩니다.이후에 파일-> 작업공간 전환을 꼭 해서 내가 만든 워크플레이스인지 확인해야합니다. 📒 중복값 제거 (DISTINCT)테이블에보면 중복되는값이 있을 수 있겠죠?(당연한)예를들어서 한 회사의 직급을 조회할때 과장이 3명 부장이 2명이럴경우 과장, 부장 이런 총으로 직급을 보고싶을때중복값지거를 쓰면 되겠죠!그럴때 쓰는 함수는 DSTINCT입니다.SELECT DISTINCT JOB_IDFROM EMPLOYEES; --실습1. 연봉에서 중복되는 값을 삭제하고 조회SELECT DISTINCT SALARYFROM HR.EMPLOYEES; --실습2. 직급과 성이 동일한 중복 값을 제거 [SAREP / David]가 .. 2025. 1. 17.
DMBS의 기본(SELECT, ALIAS,ORDER BY)_(2) 📒 DBDB 쿼리문 종류 1. DDL(정의어) : 정의,생성,만든다의 의미입니다. 구조를 만든다고 생각하면됨.- CREAT, ALTER, DROP, TURNCATE 2. DML(수정) : 데이터 조회하고 말 그대로 수정- SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, MERGE 3. DCL(권한제어) : 말 그대로 권한- GRANT, REVOKE(권한해제) 4. TCL(명령어 제어) : 커밋까지 하는 과정 (일괄처리명령어)- COMMIT(반영), ROLLBACK(마지막 커밋시점으로 돌아감) , SAVEPOINT(지금까지 저장)여기서 가장많이 쓰이는건 2번이다.그 중에서도  SELECT가 가장 1순위이다.정보를 조회, 선택하고 하기때문에 가장많이 쓰입니다.2번까지만해도 웬만하게 다 DB조작할 .. 2025. 1. 15.
DMBS_오라클 설치(1) DBMSData Base Management System의 약자로데이터의 집합을 만들고 저장 및 관리할 수 있는 기능들을 제공하는 응용프로그램의 총칭입니다.쉽게말하면 데이터를 관리할 수 있는 프로그램들이다. 그 중 오라클을 이용해서 실습과 학습을 진행하려고합니다.오라클이 있는지 확인윈도우+R => sqlplus 누르면이렇게 나옵니다. 오라클이 있다면 삭제 제어판 -> oracle plus 11express 삭제오라클 설치 (64bit)https://www.oracle.com/database/technologies/xe-prior-release-downloads.html XE Prior Release ArchiveGetting Started: Support Oracle Database Express Edi.. 2025. 1. 14.
Hello Langchain (39) 랭체인은 파이썬만 알면 다룰 수 있습니다.이미 나와있는 LLM모델을 다루고 접근방식을 좀 다르게 한 프레임워크입니다!😀 Hello Langchain코랩에는 기본 설치되어있습니다!import langchainlangchain.__version__자연어처리(NLP)및 언어 모델을 활용한 어플리케이션을 개발하기 위한 도구를 제공하는 라이브러리입니다.텍스트생성, 검색, 대화형 인터페이스 구축 등 다양한 기능을 지원합니다공식 API레퍼런스는 아래 링크입니다.https://python.langchain.com/api_reference/ LangChain Python API Reference — 🦜🔗 LangChain documentationlangchain-google-vertexai 2.0.10python... 2025. 1. 13.
GPT 를 이용한 영화 리뷰 분류 (38) GPT를 이용한 네이버 영화 리뷰 분류!pip install tensorflow==2.12.0tensorflow를 다운그레이드하게되고 2.12.0으로 합니다.import tensorflow as tftf.__version__버전 확인까지 한 번 다시해주고GPT를 이용한 네이버 영화 리뷰 분류import pandas as pdimport numpy as npimport urllib.requestimport osfrom tqdm import tqdmimport tensorflow as tffrom transformers import AutoTokenizer, TFGPT2Modelfrom tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences텐서플러우 허그.. 2025. 1. 10.
GPT (37) GPT(Generative Pre-trained Transformer)1. ChatGPT의 역사BERT가 트랜스포머의 '인코더'로 설계된 모델이라면, GPT는 트랜스포머의 '디코더'로 설계된 모델. Open AI는 2019년에 GPT-1을 공개한 이후로, 2019년 GPT-2, 2020년 GPT-3, 2022년 ChatGPT(GPT 3.5), 2023년에는 GPT-4, 2024년에는 GPT-4o를 공개하며 GPT 시리즈를 발전시켜 왔습니다.  GPT-1GPT-2GPT-3GPT-3.5GPT-4 Models GPT-1GPT-2GPT-3GPT-3.5GPT-4 Model파라미터 개수1억 1700만개15억1,750억?1조 8천억(추정)디코더의 층124896??처리 가능한 토큰 개수51210242048?128,00.. 2025. 1. 9.