임이지의 블로그

시계열(時系列, 영어: time series)은 일정 시간 간격으로 배치된 데이터들의 수열을 말한다. 시계열 해석(time series analysis)라고 하는 것은 이런 시계열을 해석하고 이해하는 데 쓰이는 여러 가지 방법을 연구하는 분야이다. 예컨대, 이런 시계열이 어떤 법칙에서 생성되어서 나오느냐는 기본적인 질문을 이해하는 것이 궁극적인 목표라고 할 수 있다. 시계열 예측(time series prediction)이라고 하는 것은 주어진 시계열을 보고 수학적인 모델을 만들어서 미래에 일어날 것들을 예측하는 것을 뜻하는 말이다. 일반적으로 이런 방법들은 공학이나 과학계산, 혹은 금융시장에서의 주가 예측 등에서 많이 쓰인다. 시계열 데이터를 분석하는 수학적 모델은 여러 가지가 있을 수 있는데, 실제 ..

AI/용어 2021. 6. 7. 12:19

매크로로 치환될 영역을 괄호로 둘러싸면 근처의 표현식으로 인해 우선순위가 바뀌는 일을 방지할 수 있다. PRE00-C 함수형의 매크로보다는 인라인이나 정적 함수를 사용하라와 PRE01-C 매크로에서는 매개 변수에 괄호를 사용하라를 참조하라. 부적절한 코드 예 아래 CUBE() 매크로 정의는 치환될 영역을 괄호로 둘러싸고 있지 않아 부적절하다. #define CUBE(X) (X) * (X) * (X) int i = 3; int a = 81 / CUBE(i); 따라서 다음과 같이 호출하면, int a = 81 / CUBE(i); 이렇게 확장되므로, int a = 81 / i * i * i 결과는, int a = (((81 / i) * i) * i); /* 243 이 된다 */ 처럼 의도와 다르게 된다. 해결..

개발 환경/CERT - 취약점 2021. 6. 1. 18:30

매크로 정의의 모든 매개변수 이름에 괄호를 사용하라. 부적절한 코드 예 아래 CUBE()는 매개변수 이름에 괄호를 사용하지 않아 문제가 된다. #define CUBE(I) (I * I * I) 그 결과 다음과 같은 호출은, int a = 81 / CUBE(2 + 1); 아래처럼 치환되어 의도한 것과 다른 결과가 된다. int a = 81 / (2 + 1 * 2 + 1 * 2 + 1); /* 11이 된다.*/ 해결 방법 CUBE() 매크로의 모든 매개변수 이름에 괄호를 사용해 정확하게 치환되도록 하면 된다. #define CUBE(I) ( (I) * (I) * (I) ) int a = 81 / CUBE(2 + 1) 예외 PRE01-EX1 : 치환되는 부분의 매개변수 이름들이 콤마로 구분되는 경우에는 실제 ..

개발 환경/CERT - 취약점 2021. 6. 1. 14:38

매크로는 사용법이 함수와 비슷하지만 문법은 다르기 때문에 위험하다. C99에서는 C 프로그래밍 언어에 인라인 함수를 도입했는데, 인라인 함수와 매크로를 모두 사용할 수 있는 경우라면 인라인 함수를 사용하는 편이 좋다. 인라인 함수를 사용하면 우리가 알고 있는 함수 호출 프로시저가 인라인으로 치환되기 때문에 함수 호출이 빨라진다. 논란의 여지는 있지만 함수를 인라인으로 만들지 여부는 프로그래머의 입력에 따르지 않고 컴파일러가 로우 레벨 수준의 최적화에서 직접 결정해야 한다. 인라인 함수를 사용하고자 할 때 고려사항은 아래와 같다. (a) 컴파일러가 얼마만큼 잘 지원하는지? (b) 시스템의 성능에 어떤 영향을 미치게 될지? (c) 이식성이 있는지를 생각해봐야 한다. 부적절한 코드 예 아래 코드는 CUBE()..

개발 환경/CERT - 취약점 2021. 6. 1. 12:37

영상의 픽셀 값을 0 또는 255(1)로 만드는 연산 배경(background) vs 객체(object) 관심영역 vs 비관심 영역 그레이스케일 영상의 이진화 T 값보다 작으면 0 크면 255로 만드는 연산 #OpenCV 임계값 함수 /* src : 입력 영상. 다채널, 8비트 또는 32비트 실수형. thresh : 사용자 지정 입계값 maxval : cv2.THRESH_BINARY 또는 cv2.THRESH_BINARY_INV 방법 사용 시 최댓값. type : cv2.THRESH_ 로 시작하는 플래그. retval : 사용된 임계값 dst : 출력 영상. src와 동일 크기, 동일 타입, 같은 채널 수. */ cv2.threshold(src, thresh, maxval, type, dst=None) -..

영상처리/OpenCV Python 2021. 5. 25. 14:58

문서 스캐너 : 카메라로 촬영한 문서 영상을 똑바로 펴서 저장해주는 프로그램 구현할 기능 마우스를 문서 모서리 선택 & 이동하기 키보드 ENTER 인식 왜곡된 문서 영상을 직사각형 형태로 똑바로 펴기 (투시 변환) 마우스로 문서 모서리 선택 & 이동하기 마우스 왼쪽 버튼이 눌린 좌표가 네 개의 모서리와 근접해 있는지를 검사 특정 모서리를 선택했다면 마우스 드래그를 검사 마우스 드래그 시 좌표 이동 & 화면 표시 마우스 왼쪽 버튼이 떼어졌을 때의 좌표 기록 def onMouse(event, x, y, flags, param): global srcQuad, dragSrc, ptOld, src if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: for i in range(4): if cv2.norm..

영상처리/OpenCV 실습 2021. 5. 25. 12:12

평균 값 필터(Mean filter) 영상의 특정 좌표 값을 주변 픽셀 값들의 산술 평균으로 설정 픽셀들 간의 그레이스케일 값 변화가 줄어들어 날카로운 에지가 무뎌지고, 영상에 있는 잡음의 영향이 사라지는 효과 실제 영상에 평균 값 필터를 적용한 결과 마스크 크기가 커질수록 평균 값 필터 결과가 더욱 부드러워지나 TRADE OFF 관계로 더 많은 연산량이 필요하다. #OpenCV 평균 값 필터링 함수 /* src : 입력 영상 ksize : 평균값 필터 크기. (width, height) 형태의 튜플 dst : 결과 영상, 입력 영상과 같은 크기 & 같은 타입. */ cv2.blur(src. ksize, dst=None, anchor=None, borderType=None) -> dst 가우시안 필터 평..

영상처리/OpenCV Python 2021. 5. 25. 12:05

영상에서 필요한 정보만 통과시키고 원치 않는 정보를 걸러내는 작업(e.g, 고주파 필터, 저주파 필터) 주파수 공간 필터링 (Frequency domain filtering) 쉽게 말하면 저주파는 영상에서 부드러운 영역, 고주파는 픽셀 값이 커지는 부분 공간적 필터링 (Spatial domain filtering) 영상의 픽셀 값을 직접 이용하는 필터링 방법 - 대상 좌표의 픽셀 값과 주변 픽셀 값을 동시에 사용하며 주로 마스크(mask) 연산을 이용함 같은 용어 : 마스크(행렬), 커널(kernel), 윈도우(window), 템플릿(template) ​ - 다양한 모양과 크기의 마스크 - 마스크의 형태와 값에 따라 필터의 역할이 결정된다. 영상 부드럽게 만들기 - blur 영상 날카롭게 만들기 - sh..

영상처리/OpenCV Python 2021. 5. 25. 11:52