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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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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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C언어 e-Mail 주소 변환 프로그램2025.11.151. 이메일 주소 분석 및 요소 추출 이메일 주소를 입력받아 '@' 기호를 기준으로 사용자명과 도메인을 분리하고, 도메인을 다시 시스템, 도메인, 기관, 국가 등의 요소로 분류하는 프로그램. extract_email_elements 함수를 통해 이메일 주소의 각 구성 요소를 추출하고 분류하여 사용자에게 명확하게 표시한다. 2. 이메일 주소 생성 및 조합 사용자로부터 이름, 시스템, 도메인, 기관, 국가 등의 정보를 입력받아 이를 조합하여 새로운 이메일 주소를 생성하는 기능. create_email_address 함수에서 각 요소를 ...2025.11.15
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세종대학교 소프트웨어 특강 과제12025.05.101. Linear Regression 주어진 데이터에 대해 가장 잘 맞는 선형 회귀 모델을 찾았습니다. Gradient Descent 알고리즘을 사용하여 모델의 최적 매개변수를 구했으며, 이를 통해 입력 x=15에 대한 y 값을 예측할 수 있었습니다. 또한 회귀선을 데이터 포인트와 함께 시각화하였습니다. 2. Logistic Regression 두 개의 입력 변수(Petal_Length, Petal_Width)를 사용하여 Iris versicolor와 Iris virginica 두 클래스를 구분하는 로지스틱 회귀 모델을 구현하였습니...2025.05.10
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파이썬으로 트윙클 트윙클 연주하기2025.05.101. Python으로 음악 작곡하기 Python은 강력한 프로그래밍 언어로써, music21 라이브러리와 함께 사용하면 음악 작곡에도 탁월한 도구로 활용할 수 있습니다. 이 예제에서는 'Twinkle, Twinkle, Little Star' 곡을 피아노로 연주하고 MIDI 파일로 저장하는 방법을 보여줍니다. 또한 다른 악기로 연주하는 방법도 설명합니다. Python의 자동화와 반복문 기능을 활용하면 대량의 음악을 생성하거나 변형할 수 있습니다. 2. music21 라이브러리 music21 라이브러리는 Python에서 음악을 작곡하고...2025.05.10
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Stress Strength Analysis에서 겹친 부분에 대한 이해 (응력 강도의 신뢰성 분석) - 파이썬 소스 코드 포함2025.05.111. Stress Strength Analysis 구조물이나 소재의 안전성을 평가할 때, stress와 strength 사이의 상호작용은 중요한 요소입니다. Stress는 구조물이나 소재에 가해지는 응력을 의미하며, strength는 해당 구조물이나 소재가 견딜 수 있는 강도를 나타냅니다. 가장 기본적인 해석은 Stress값이 Strength를 넘어서면 파괴가 발생한다는 것입니다. 그러나 파괴 이벤트는 단순히 두 값의 비교로 이루어지는 것만이 아닙니다. 실제로는 Stress와 Strength가 확률분포로써 결정되기 때문에, 파괴 이...2025.05.11
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MCMC 모델링2025.05.091. MCMC (Markov Chain Monte Carlo) MCMC는 확률적인 모델링과 추론을 위해 사용되는 강력한 도구입니다. MCMC는 샘플링 알고리즘 중 하나로, 타겟 분포로부터 샘플을 추출하는 기법입니다. 이를 통해 우리는 원하는 분포로부터 난수를 생성하거나, 분포의 특성을 파악하는데 도움을 얻을 수 있습니다. 2. 정규분포 샘플링 이 예제에서는 MCMC를 사용하여 정규분포로부터 샘플을 추출하는 방법을 살펴봅니다. 정규분포는 많은 자연 현상을 모델링할 때 사용되는 중요한 분포 중 하나이므로, MCMC를 통해 정규분포로부터...2025.05.09
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부경대 전자공학과 객체지향프로그래밍 과제1(배경 바꾸기)2025.05.101. 객체지향프로그래밍 이 과제는 OpenCV 라이브러리를 사용하여 웹캠으로부터 받은 영상에 원하는 배경 영상을 덮어씌우는 것을 목적으로 합니다. 배경 모델과 현재 프레임의 차이 영상을 이용하여 마스크 영상을 생성하고, 이를 통해 웹캠 영상과 배경 영상을 합성하는 방식으로 구현되었습니다. 과제 수행 과정에서 OpenCV 라이브러리의 다양한 기능을 활용하는 방법을 익히고, 가상 환경 사용의 효과성을 확인하였습니다. 2. 영상 처리 이 과제에서는 OpenCV 라이브러리를 활용하여 웹캠 영상에서 객체를 추출하고, 배경 영상과 합성하는 기...2025.05.10
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탐색적 자료분석2025.05.061. 데이터 분석 데이터 분석은 대상인 데이터를 어떻게 이해하는가에 따라 모델링 전략이 결정되며, 모델링의 성능도 결정된다. 특히 탐색형 자료분석은 데이터 분석의 시작으로 데이터의 주요 특성을 파악하기 위해 반드시 수행해야 하는 작업이다. 이 과정에서는 기초 통계 분석 및 그래프 분석을 통한 분석작업을 수행한다. 2. 데이터 유형 데이터는 크게 수치형 데이터와 범주형 데이터로 구분할 수 있다. 수치형 데이터는 연속형 데이터와 이산형 데이터로, 범주형 데이터는 순서형 데이터와 명목형 데이터로 나뉜다. 각 데이터 유형에 따라 적절한 분...2025.05.06
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머신러닝 개요 및 Google Colab, Jupyter Notebook 기초 실습2025.12.111. 머신러닝의 개념 및 분류 머신러닝은 컴퓨터가 데이터로부터 스스로 학습하여 패턴을 발견하고 예측하는 인공지능의 한 분야입니다. 인공지능의 하위 집합이며, 딥러닝은 머신러닝의 한 방법론입니다. 머신러닝은 지도학습(정답 데이터 제공), 비지도학습(패턴 발견), 강화학습(보상 최대화)으로 나뉩니다. 지도학습은 분류와 회귀 문제에 사용되며, 비지도학습은 군집화와 차원 축소에 사용됩니다. 2. 지도학습(Supervised Learning) 지도학습은 입력 데이터와 정답 데이터(레이블)가 주어진 상태에서 모델을 훈련시키는 방법입니다. 분류...2025.12.11
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