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방송통신대학교 통계데이터학과) 파이썬과 R 출석수업과제물 (30점 만점 A+)2025.01.261. R 데이터프레임 생성 R을 사용하여 name, height, weight 3개의 열을 갖는 데이터프레임을 생성하고, 첫 번째 사람 kim의 키와 몸무게 두 값(이름 제외)을 배열로 추출하였습니다. 2. 파이썬 딕셔너리 생성 x1, x2, x3 리스트를 사용하여 name, height, weight 키를 가진 파이썬 딕셔너리를 생성하였습니다. 3. 파이썬 데이터프레임 생성 파이썬에서 생성한 딕셔너리를 사용하여 데이터프레임을 만들고, 첫 번째 사람 kim의 키와 몸무게 두 값(이름 제외)을 배열로 추출하였습니다. 4. 파이썬 함수...2025.01.26
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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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괴담 레스토랑: 웹 기반 랜덤 괴담 생성 시스템2025.12.191. Flask 웹 애플리케이션 개발 Python의 Flask 프레임워크를 활용하여 웹 애플리케이션을 구현했다. @app.route() 데코레이터로 메인 페이지와 /generate, /random 라우팅을 설정하고, render_template() 함수로 HTML 템플릿을 렌더링한다. POST 방식으로 전송된 카테고리 선택 데이터를 request.form.get()으로 받아 처리하는 구조로 설계하여 사용자 입력에 따른 동적 콘텐츠 생성을 구현했다. 2. Python Random 모듈을 활용한 괴담 생성 알고리즘 HORROR_DATA...2025.12.19
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