Meta주형’s Lab

빅데이터를 다루는 방법은 다양하다. 그 중 하나는 그래프를 활용하는 것이다. 그래프는 데이터의 상관관계, 추세, 비교 등을 시각적으로 표현하여 쉽게 이해할 수 있도록 도와준다. 그러나 이러한 시각적 도구보다 더 함축적으로 데이터를 하나의 값으로 요약하는 방법이 있다. 바로 평균이다. 평균은 빅데이터 분석에서 널리 사용되는 중요한 지표로, 데이터의 전반적인 경향을 파악하는 데 큰 도움을 준다. 오늘은 이러한 평균에 대해 자세하게 알아보도록 하겠다. 1. 산술평균 (Arithmetic Mean)정의: 산술평균은 가장 일반적으로 사용되는 평균으로, 주어진 값들의 합을 값의 개수로 나눈 것이다. 수식으로 표현하면 다음과 같다.여기서 xi는 각 관측값을 나타내고, n은 총 관측값의 수다. 특징:직관성: 산술평균은..

이전 포스터에서는 빅데이터의 절차에 대해 간략히 소개한 바 있다. 데이터는 수집, 가공, 분석, 활용의 순서로 진행된다는 점을 알 수 있었다. 이번 글에서는 빅데이터 처리 절차를 더 자세히 살펴보고, 그 중 첫 번째 단계인 계획(Planning)에 대해 구체적으로 이야기해보겠다. 1. 빅데이터의 철차 개요빅데이터는 어떤 절차를 통해 데이터를 수집하고 이를 활용하여 가치를 창출할 수 있을까? 이 과정은 총 9가지 단계로 구성된다.기획(Planning)설계(Modeling)구축(Inplementation)운영(Operation)유지보수(Maintenance)수집(Collection)가공(Manipulation)분석(Analysis)활용(Practice)위의 빨간색 부분은 시스템을 만드는 과정에 해당하며, 아..

빅데이터 다루기1 - 통계실제로 빅데이터를 어떻게 다룰까? 그 방법 중 하나는 데이터를 시각적으로 이해하기 쉽게 통계를 사용하는 것이다. 가장 잘 알려진 통계적 개념 중 하나인 '평균'도 빅데이터를 효과적으로 분insight0591.tistory.com 이전 포스터에서는 빅데이터를 분석하는 다양한 방법을 다루었다. 수치 비교, 평균, 분산, 표준편차 등의 개념과 함께, 데이터를 시각적으로 표현하기 위한 여러 그래프에 대해 설명했다. 이번 포스터에서는 그 중 빅데이터 분석에 자주 사용되는 다양한 그래프에 대해 자세히 살펴보겠다. 1. 막대그래프(Bar Grape) 먼저 막대그래프를 살펴보자. 막대그래프는 여러 항목 간의 비교를 직관적으로 보여주는 강력한 도구이다. 예를 들어, 특정 인구 집단의 수를 단순히..

1. 영상처리 개요 영상 처리란?스캐너, 디지털 카메라 등 다양한 장치를 통해 얻은 이미지나 컴퓨터로 생성된 이미지를 특정 목적에 맞게 조작하는 작업을 영상 처리라고 한다. 여기서 이야기하는 '영상'은 일반적으로 우리가insight0591.tistory.com  아날로그 영상을 디지털로 변환하는 디지타이저의 역할아날로그 영상, 예를 들어 자연에서 촬영한 영상을 컴퓨터에서 처리하려면 디지털 영상으로 변환하는 과정을 거쳐야 한다. 이때 필요한 장치가 바로 디지타이저(digitizer)다. 디지타이저는 아날insight0591.tistory.com  2. 컬러모델 컬러 모델1 (RGB, CMYK)컬러 모델은 사용 분야에 따라 다양한 방식으로 선택된다. 컬러 모델을 사용하는 이유는 데이터 양을 줄이거나, 복잡한..

실제로 빅데이터를 어떻게 다룰까? 그 방법 중 하나는 데이터를 시각적으로 이해하기 쉽게 통계를 사용하는 것이다. 가장 잘 알려진 통계적 개념 중 하나인 '평균'도 빅데이터를 효과적으로 분석하는 데 활용된다. 오늘은 빅데이터를 다루기 위한 통계적 방법에 대해 이야기해보겠다. 1. 빈도, 합계, 평균, 최대, 최소, 최빈 , 중간위의 항목들은 통계학에서 사용하는 기본 개념들이다. 이러한 통계적 도구들은 데이터가 어떤 값을 나타내는지 분석하는 데 매우 유용하다. 이를 통해 우리는 데이터의 전반적인 특성을 파악하고, 통찰력 있는 결론을 도출할 수 있다.  이제 예시를 통해 이 개념들이 어떻게 적용되는지 살펴보겠다. 그림을 보면 처음에는 그 의미를 파악하기 어려울 수 있지만, 오른쪽에서 추가적인 정보를 확인하면 ..

빅데이터는 직관적 사고와 과학적 분석의 결합으로 만들어진다. 직관은 상상력을 통해 새로운 아이디어를 창출하며, 이는 데이터를 생성하는 바탕이 된다. 과학은 이를 체계적으로 분석해 패턴과 규칙을 찾아내고, 의미 있는 결론을 도출한다. 결국, 데이터는 직관과 과학의 상호작용 속에서 형성되며, 이들의 축적이 곧 빅데이터로 이어지는 것이다. 이번 포스터에서는 빅데이터 시대에 중요한 개념인 IDEA와 STEM의 가치를 다뤄보겠다. 1. IDEAIDEA는 Intuition (직관), Design (디자인), Emotion (감성), Art (예술)을 의미하며, 직관적 통찰, 창의적 사고, 감정적 이해, 예술적 표현을 나타낸다. 이러한 요소들은 단순히 배워서 얻을 수 있는 것이 아니라, 직접 경험하고 실천할 때 비로..

빅데이터란?요즘 "빅데이터"라는 용어가 자주 언급되고 있다. 많은 사람들이 예전에는 단순히 '데이터'라고 불렀던 것을 이제는 '빅데이터'라는 말로 대체하여 사용하곤 한다. 그렇다면 빅데이터란 정확히insight0591.tistory.com 빅데이터의 절차와 사례1빅데이터란?요즘 "빅데이터"라는 용어가 자주 언급되고 있다. 많은 사람들이 예전에는 단순히 '데이터'라고 불렀던 것을 이제는 '빅데이터'라는 말로 대체하여 사용하곤 한다. 그렇다면 빅데이insight0591.tistory.com 앞선 포스터에서 빅데이터의 사례에 대해서 많이 이야기해보았다. 그렇다면 실제로 그것이 사용되는 방식은 어떤 것이 있을까? 이번 포스터에서는 이것에 대해서 이야기해보고 빅데이터가 어떠한 미래를 가지게 될 것인지 이야기해보도..

빅데이터란?요즘 "빅데이터"라는 용어가 자주 언급되고 있다. 많은 사람들이 예전에는 단순히 '데이터'라고 불렀던 것을 이제는 '빅데이터'라는 말로 대체하여 사용하곤 한다. 그렇다면 빅데이터란 정확히insight0591.tistory.com 이전 포스팅에서는 빅데이터에 대해 많은 이야기를 나누었다. 그렇다면 빅데이터는 어떤 방식으로 진행되고, 어떤 방식으로 활용될까? 이번 포스팅에서는 이 두 가지 질문에 대해 다뤄보도록 하겠다.  1. 빅데이터의 절차빅데이터의 과정은 크게 수집 → 가공 → 분석 → 활용으로 나눌 수 있다. 이러한 단계는 직관적이며, 빅데이터를 다루는 데 필수적인 과정이다.수집: 다양한 출처에서 데이터를 수집하는 단계이다. 웹사이트, 소셜 미디어, 센서, 거래 데이터 등 여러 채널을 통해 ..

이전 포스터에서는 픽셀 기반 처리와 영역 기반 처리에 대해 알아보았다. 이러한 처리 기법들은 궁극적으로 영상을 개선하거나 더 효율적으로 목표를 달성하기 위한 방법으로 사용되었다. 이번에는 형태 기반 영상 처리 방법에 대해 살펴보고자 한다. 특히, 사물이나 객체를 더욱 명확하게 식별할 수 있도록 돕는 침식 연산, 팽창 연산, 열림 연산, 닫힘 연산에 대해 이야기해보도록 하겠다. 더 나아가, 이러한 영상 처리 기법을 활용하여 세포 수를 계산하는 실제 방법도 다루도록 하겠다. 1. 침식 연산 침식 연산은 물체의 크기를 줄이는 기법이다. 일반적으로 배경이 0인 경우, 최소값 필터를 사용한다. 3x3 마스크를 적용하여 중심 픽셀 주변의 8개 픽셀 값 중 가장 작은 값을 중심 픽셀 값으로 대체한다. 예를 들어, 다..

요즘 "빅데이터"라는 용어가 자주 언급되고 있다. 그렇다면 빅데이터란 정확히 무엇일까? 사실 "빅데이터"라는 단어는 매우 복잡하고 다층적인 의미를 지닌다. 오늘은 빅데이터에 대해 무엇인지 포스팅해보도록 하겠다. 1. 빅데이터의 정의 빅데이터는 단순히 '큰 데이터'를 의미하지 않는다. 빅데이터는 대규모 데이터를 수집하고 분석하여, 이를 통해 유의미한 정보를 추출하고 활용하는 모든 과정을 포함하는 포괄적인 개념이다. 초기에는 데이터베이스(Database)와 같이 데이터를 체계적으로 관리하는 시스템을 지칭했으나, 데이터의 양과 다양성이 증가하면서 이제는 빅데이터가 하나의 독립적 영역으로 자리 잡게 되었다. 이 용어는 단순히 크기를 의미하는 것이 아니라, 데이터를 분석하고 활용하는 데 필요한 전체적인 기술과 과..

영상처리 - 영역기반 처리1 (회선, 영상의 경계처리)영상 처리란 사진이나 동영상을 다루는 기술로, 여러 가지 방식이 존재한다. 그 중에서도 픽셀 기반 처리, 영역 기반 처리, 기하학적 처리 등이 있다. 특히 영역 기반 처리는 회선(convolution) 기법insight0591.tistory.com  영상처리 - 영역기반 처리2 (영상 흐리게 하기, 선명화, 경계선 검출)영상처리 - 영역기반 처리1 (회선, 영상의 경계처리)영상 처리란 사진이나 동영상을 다루는 기술로, 여러 가지 방식이 존재한다. 그 중에서도 픽셀 기반 처리, 영역 기반 처리, 기하학적 처리 등insight0591.tistory.com 이번 포스터에서는 영역 기반 처리 중 잡음제거, 컬러영상에서 영역 기반 처리에 대해서 이야기해보도록 ..

영상처리 - 영역기반 처리1 (회선, 영상의 경계처리)영상 처리란 사진이나 동영상을 다루는 기술로, 여러 가지 방식이 존재한다. 그 중에서도 픽셀 기반 처리, 영역 기반 처리, 기하학적 처리 등이 있다. 특히 영역 기반 처리는 회선(convolution) 기법insight0591.tistory.com 이번 포스터에서는 영상처리에서 영역기반 처리 중 영상 흐리게 하기, 선명화, 경계선 검출에 대해서 알아보도록 하겠다. 이것은 회선 마스크를 사용하여 진행하는 방식이다. 그러므로 회선에 대해서 알지 못하는 경우 위의 포스터를 보는 것을 추천한다. 자, 이제 포스팅하도록 하겠다. 1. 영상 흐리게 하기영상을 흐리게 하는 방법은 평균 마스크를 사용하면 된다. 이 평균 마스크는 입력 픽셀 값을 주위 픽셀 값들과의 ..

영상 처리란 사진이나 동영상을 다루는 기술로, 여러 가지 방식이 존재한다. 그 중에서도 픽셀 기반 처리, 영역 기반 처리, 기하학적 처리 등이 있다. 특히 영역 기반 처리는 회선(convolution) 기법을 사용하여 영상 흐리게 하기, 선명화, 경계선 검출, 잡음제거, 컬러 영상 처리 등을 수행할 수 있게 해준다. 이번 포스터에서는 이러한 영역 기반 처리의 핵심 개념인 회선이 무엇인지 자세히 설명하고, 영상의 경계 처리 방법에 대해서도 알아보도록 하다.1. 회선(convolution)회선(convolution)은 영역 기반 처리에서 매우 중요한 개념으로, 입력 픽셀과 그 주변 픽셀들을 함께 고려하여 출력 픽셀 값을 결정하는 방법이다. 이 기법은 이미지의 다양한 특징을 추출하고 필터링하는 데 매우 효과적..

영상처리 - 픽셀 기반 처리1 (산술 연산, 히스토그램 평활화, 명암대비 스트레칭)이번 포스팅에서는 영상 처리 분야 중 하나인 픽셀 기반 처리에 대해 이야기해보도록 하겠다. 픽셀 기반 처리는 각 픽셀의 원래 값이나 위치를 바탕으로 픽셀 값을 변경하는 기법을 의미한다. insight0591.tistory.com 한마디로 픽셀 기반 처리는 자신의 픽셀을 건들어서 보정을 하는 것이라고 보면 된다. 이전 포스팅에서는 이에 대해 가장 간단한 방법인 산술평균을 알려주었고 명암의 빈도수를 표현하는 히스토그램을 이용하는 방법인 히스토그램 평활화, 명암대비 스트레칭에 대해서 설명했다. 이제는 앞서 알려준다고 했던 픽셀 기반 처리의 나머지 부분인 이진화, 역상, 영상 사이에 픽셀기반 처리에 대해서 이야기해보도록 하겠다.1..

이번 포스팅에서는 영상 처리 분야 중 하나인 픽셀 기반 처리에 대해 이야기해보도록 하겠다. 픽셀 기반 처리는 각 픽셀의 원래 값이나 위치를 바탕으로 픽셀 값을 변경하는 기법을 의미한다. 이때 중요한 점은 각 픽셀의 변경이 다른 픽셀의 영향을 받지 않는다는 것이다. 이번 포스팅에서는 픽셀을 기반으로 하는 여러 처리 기법을 다룰 것이다. 이를 통해 픽셀을 다듬고, 깎고, 합치는 일련의 과정을 이해할 수 있을 것이다. 이번 내용에서는 산술 연산, 히스토그램 평활화, 명암대비 스트레칭 에 대해 설명하고, 다음 포스팅에서는 이진화, 역상, 영상사이에 픽셀 기반 처리 에 대해 다룰 예정이다. 이를 두 개의 포스팅으로 나누어 심층적으로 설명하도록하겠다.1. 산술연산영상 처리에서 산술 연산이란 화소에 일정한 값을 더..

영상 처리란?스캐너, 디지털 카메라 등 다양한 장치를 통해 얻은 이미지나 컴퓨터로 생성된 이미지를 특정 목적에 맞게 조작하는 작업을 영상 처리라고 한다. 여기서 이야기하는 '영상'은 일반적으로 우리가insight0591.tistory.com그렇다면 영상 처리는 어떤 방식으로 이루어질까? 그것은 크게 3개로 나눌 수 있다.픽셀 기반 처리 (단일 영상, 여러 영상)영역 기반 처리기하학적 처리이번 포스터에는 이에 대한 간단한 소개를 해보도록 하겠다.1. 픽셀 기반 처리픽셀 기반 처리는 단일 영상과 여러 영상을 활용하여 두 가지 방법으로 진행된다. 단일 영상에서의 픽셀 기반 처리는 각 픽셀의 원래 값이나 위치를 기반으로 해당 픽셀 값을 변경하는 방식이다. 이 방법은 특정 영상의 픽셀을 독립적으로 조작하여 원하는..

https://insight0591.tistory.com/7 영상 처리란?스캐너, 디지털 카메라 등 다양한 장치를 통해 얻은 이미지나 컴퓨터로 생성된 이미지를 특정 목적에 맞게 조작하는 작업을 영상 처리라고 한다. 여기서 이야기하는 '영상'은 일반적으로 우리가insight0591.tistory.com 영상 파일의 형식에는 무엇이 있을까? 일반적으로 .jpg, .png를 많이 생각할 수 있다. 그러나 영상 파일 형식은 이보다 더 다양한 파일 형식 있다. 이번 포스터에서는 이에 대한 일반인들에게 생소하지만 영상처리에 사용하는 원시적인 파일형식에 대해서 알아보도록 하겠다.1. RAW일단 영상 데이터를 저장하는 가장 기본적이고 원시적인 방식 중 하나가 RAW 형식이다. 이 방식은 영상의 각 픽셀 값만을 그대로 ..

https://insight0591.tistory.com/9 컬러 모델1 (RGB, CMYK)컬러 모델은 사용분야에 따라 각기 다른 컬러모델을 사용한다. 그 이유에는 컴퓨터 상 데이터를 줄이는 것도 있으며 여러 복잡한 것을 표현하기 위해서 이러한 컬러 모델을 사용한다. 그 대표insight0591.tistory.com 컬러 모델에는 여러가지 종류가 있다. 이번 포스터에서는 많이 사용되는 컬러 모델 중 하나인 HSI 컬러 모델에 대해서 서술해보도록 하겠다. 그리고 추가적으로 사용되는 컬러 모델에 대해서 이야기해보도록 하겠다. 1. HSI 컬러 모델HSI 모델은 색상(Hue), 채도(Saturation), 명도(Intensity)를 가진 모델이다. 이 모델과 RGB 모델과 구분되는 것은 명도가 있다는 점이다..

컬러 모델은 사용 분야에 따라 다양한 방식으로 선택된다. 컬러 모델을 사용하는 이유는 데이터 양을 줄이거나, 복잡한 색상 표현을 가능하게 하기 위함이다. 이번 포스터에서는 이런 컬러모델을 설명하도록 하겠다. 컬러의 대표적인 모델은 다음과 같다. 1. CMY(Cyan Magenta Yellow): 주로 인쇄물에서 색상을 표현하기 위해 사용되며, CMY 모델은 색을 겹쳐서 다양한 색상을 만들어낸다. 2. RGB(Red Green Blue): 가장 널리 알려진 컬러 모델로, 컬러 모니터와 컴퓨터 그래픽 시스템에서 사용된다. RGB 모델은 빛의 삼원색을 통해 색상을 합성하여 다양한 색을 표현한다. 3. HSI(Hue Saturation Intensity): 색상, 채도, 명도를 다루는 컬러 모델로, 색상 정보가..

아날로그 영상, 예를 들어 자연에서 촬영한 영상을 컴퓨터에서 처리하려면 디지털 영상으로 변환하는 과정을 거쳐야 한다. 이때 필요한 장치가 바로 디지타이저(digitizer)다. 디지타이저는 아날로그 영상을 디지털 데이터로 변환해 컴퓨터가 처리할 수 있도록 도와준다. 디지타이저의 핵심 기능은 크게 두 가지로 이야기할 수 있다.1. 샘플링(Sampling): 영상을 일정한 간격으로 나눠 데이터를 수집하는 과정. 이는 영상을 작은 단위로 분할하여 각 부분의 정보를 획득하는 것을 의미한다.    2. 양자화(Quantization): 샘플링된 각 데이터에 수치값을 할당하는 과정. 이를 통해 연속적인 아날로그 신호를 이산적인 디지털 값으로 변환한다. 디지타이저의 대표적인 예로는 스캐너와 디지털 카메라가 있다. 이..

스캐너, 디지털 카메라 등 다양한 장치를 통해 얻은 이미지나 컴퓨터로 생성된 이미지를 특정 목적에 맞게 조작하는 작업을 영상 처리라고 한다. 여기서 이야기하는 '영상'은 일반적으로 우리가 생각하는 동영상뿐만 아니라, 사진과 같은 정지 이미지도 포함된다. 즉, 동영상과 사진을 모두 아우르는 개념이다. 영상 처리는 다양한 분야에서 중요한 역할을 한다. 예를 들어, 화질 개선, 기하학적 변환, 영상의 특징 강조, 영상 압축 및 복원 등 여러가지가 있다. 이러한 작업들은 컴퓨터 비전, 컴퓨터 그래픽스와 밀접한 관련이 있으며, 많은 기술이 서로 영향을 주고받으며 발전하고 있다.영상 처리의 대표적인 예 1. 영상의 화질 개선: 저화질 이미지를 고화질로 바꾸는 작업. 예를 들어, 흐린 사진을 선명하게 만드는 것. 2..