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OpenCV python으로 여러가지 필터 적용하여 영상 선명하게 만들기2025.05.061. 필터 적용을 통한 영상 선명화 이 프로젝트에서는 OpenCV와 Python을 사용하여 다양한 필터를 적용하여 흉부 X선 영상을 선명하게 만드는 방법을 다룹니다. 사용된 필터에는 GaussianBlur, Averaging, Laplacian, Sobel, Gamma Correction, Equalization 등이 있으며, 각 필터의 특성과 적용 방법, 그리고 최종 결과물을 보여줍니다. 코드 구현 과정과 실행 결과를 자세히 설명하고 있습니다. 1. 필터 적용을 통한 영상 선명화 영상 선명화를 위한 필터 적용은 다양한 방법으로 이...2025.05.06
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파이썬으로 밤하늘의 별 그리는 프로그램 제작2025.01.021. Python Turtle 모듈 Python의 Turtle 모듈을 사용하여 화면에 여러 개의 작은 노란색 별을 무작위로 그리는 간단한 그래픽 프로그램을 만들었습니다. Turtle 모듈은 그래픽 기능을 제공하여 별을 그리는 데 사용되었습니다. 코드에서는 화면 설정, 터틀 객체 생성, 별 그리기 함수 정의, 무작위 위치에 별 그리기 등의 과정을 거쳐 최종적으로 밤하늘의 별을 표현하는 프로그램을 구현했습니다. 1. Python Turtle 모듈 Python Turtle 모듈은 초보 프로그래머들에게 매우 유용한 도구입니다. 이 모듈은 ...2025.01.02
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방통대 [다변량분석] 2024 출석과제물 (30점 만점 인증 / 표지제외 29페이지 분량 / 코드 및 해설 포함)2025.01.251. 다변량분석 이 과제물은 방송통신대학교 다변량분석 교과목의 2024년 출석과제물입니다. 과제물에는 R과 Python을 사용한 다양한 다변량분석 기법들이 포함되어 있습니다. 주요 내용으로는 산점도 분석, 주성분분석, 표준화, 계층적 군집분석, K-평균 군집분석 등이 있습니다. 각 분석 기법에 대한 코드와 해설이 자세히 제공되어 있어 다변량분석 학습에 도움이 될 것입니다. 1. 다변량분석 다변량분석은 여러 개의 변수들 간의 관계를 동시에 분석하는 통계 기법입니다. 이 기법은 복잡한 현실 세계를 보다 정확하게 이해하고 예측하는 데 도...2025.01.25
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모수적 추정을 통한 데이터 기반 분포 모형화 1 (Python 코딩)2025.05.131. 모수적 추정 모수적 추정은 데이터를 특정 함수의 파라미터로 모델링하는 방법입니다. 일반적으로 미리 정의된 수학적 모델을 사용하며, 해당 모델의 파라미터를 추정하는 것이 목표입니다. 모수적 방법은 데이터가 적을 때에도 좋은 성능을 보이지만, 데이터의 분포가 모델의 가정과 정확히 일치해야만 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 2. 비모수적 추정 비모수적 추정은 데이터를 특정 함수의 파라미터로 제한하지 않고, 유연한 모델링을 수행합니다. 주어진 데이터에 적합한 모델 형태를 자동으로 선택하며, 복잡한 데이터 패턴을 캡처하는 데 유용합니...2025.05.13
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모수적 추정을 통한 데이터 기반 분포 모형화 2 (Python 코딩)2025.05.131. 모수적 추정 모수적 추정은 주어진 수학적 모델의 파라미터를 데이터를 이용하여 추정하는 방법으로, 데이터의 불확실성을 모델링하고 신뢰성 있는 결론을 도출하는데 유용합니다. 모수적 추정의 기본 개념과 원리를 설명하고, 이를 활용하여 실제 데이터를 분석하여 모델의 파라미터를 추정하는 예시를 제시할 것입니다. 2. 모수적 방법과 비모수적 방법 모수적 방법과 비모수적 방법은 데이터를 모델링하는 데 사용되는 접근 방식에 차이가 있습니다. 두 방법은 데이터에 대한 가정과 모델의 유연성 측면에서 서로 다릅니다. 블로그에서는 두 방법을 비교하...2025.05.13
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단 3개의 데이터만 가지고 모델 추정하기 (베이지안 추정, Python source code 예제 포함)2025.05.131. 베이지안 추정 베이지안 추정은 제한된 데이터를 활용하여 미지의 모델 매개변수를 추정하는 방법입니다. 이 예제에서는 PyMC3 라이브러리를 사용하여 베이지안 모델을 정의하고, MCMC 샘플링을 통해 매개변수의 사후 분포를 추출합니다. 이를 통해 불확실성을 고려하면서도 가능한 모든 시나리오를 종합적으로 고려하여 예측의 중심 경향을 나타낼 수 있습니다. 2. PyMC3 PyMC3는 확률적 프로그래밍 라이브러리로, 베이지안 모델링과 추론을 수행할 수 있습니다. 이 예제에서는 PyMC3를 사용하여 베이지안 모델을 정의하고, MCMC 샘...2025.05.13
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사용자로부터 사원번호, 등급, 근무시간을 입력받아 급여 계산 프로그램2025.01.061. Python 프로그래밍 이 Python 코드는 사용자로부터 사원번호, 등급, 근무시간을 입력받아 각 등급에 따른 시급을 적용하여 총 급여, 세금, 실제 지급액을 계산하고 출력하는 프로그램입니다. 코드는 사용자 입력 받기, 등급별 시급 적용, 총 급여/세금/실지급액 계산, 결과 출력 등의 기능을 수행합니다. 1. Python 프로그래밍 Python은 현재 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 이는 Python이 사용하기 쉽고 다양한 분야에 적용할 수 있기 때문입니다. Python은 간단한 문법과 직관적인 코드 구조...2025.01.06
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데이터의 자료구조 중 스택과 큐 비교 및 구현2025.01.181. 스택 구조 스택(Stack)은 데이터가 나중에 들어온 것이 먼저 나가는(LIFO, Last In First Out) 자료구조입니다. 스택은 데이터를 한쪽 끝에서만 추가하고 제거할 수 있으며, 이 끝부분을 '탑(top)'이라고 부릅니다. 스택은 주로 push와 pop 연산을 제공하며, 재귀적인 함수 호출, 수식의 후위 표기법 변환 및 계산, 깊이 우선 탐색 등 다양한 응용 분야에서 사용됩니다. 2. 큐 구조 큐(Queue)는 데이터가 먼저 들어온 것이 먼저 나가는(FIFO, First In First Out) 자료구조입니다. 큐...2025.01.18
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OpenCV Python을 이용한 사진 종류 분류2025.12.161. SIFT 특징 추출 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)는 영상의 특징점과 디스크립터를 추출하는 알고리즘입니다. 본 프로젝트에서는 기준 이미지와 검색 대상 이미지에서 SIFT 객체를 생성하여 특징점과 디스크립터를 계산합니다. 이를 통해 영상의 고유한 특성을 수치화하여 이후 매칭 과정에 사용합니다. 2. 특징 매칭 및 유사도 계산 BFMatcher와 FlannBasedMatcher를 사용하여 두 영상의 디스크립터를 매칭합니다. L2-Norm을 유사도 척도로 사용하며, 매칭된 특징점들의 거리의 평...2025.12.16
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코딩을 활용한 패킷 분석 및 차단 프로그램 보고서2025.01.241. 네트워크 보안 현대의 네트워크 환경에서는 다양한 형태의 사이버 공격과 데이터 유출 위험이 존재합니다. 특히, 패킷 분석과 차단 기술은 네트워크 보안에서 중요한 역할을 합니다. 이번 프로젝트에서는 네트워크 트래픽을 실시간으로 모니터링하고, 악성 패킷을 식별하여 차단하는 프로그램을 개발하고자 합니다. 이를 통해 네트워크 보안의 중요성을 이해하고, 효과적인 방어 기술을 습득하는 것이 목표입니다. 2. 패킷 캡처 및 분석 패킷 캡처는 네트워크 인터페이스에서 실시간으로 패킷을 수집하는 과정입니다. 이를 위해 Python의 Scapy 라...2025.01.24
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