클라이언트/ 서버/ 엔지니어 "게임 개발자"를 향한 매일의 공부일지

실기 문제는 정말 하나도 모르겠지만 그래도 조금이라도 풀어볼 것이다.   문제 도서관에서 도서 검색 프로그램을 작성하려고 한다. 이 때 도서의 정보로 제목, 작가, 출판사, ISBN, 보유 도서 수를 갖게 할 것이다. 이를 위해 데이터 의 테이블 구조와 BookVO 구조를 설계하시오.(MySQL 데이터베이스 활용)  실습 문제 1번BOOK 테이블을 생성 후 도서목록 5개를 저장하시오.(프로젝트 안에 SQL 파일을 만들어서 SQL 문장 실행 할 것)   스프링으로는 어떻게 푸는 줄 몰라서 SQL로 풀었다. 그래도 SQL은 공부를 해서 어느 정도 알고 있다.     시험을 마치고나머지 6문제는 도저히 아무것도 풀 수가 없어서 포기했다. 그리고 내 PC에 설치된 MySQL은 스프링 설정이 하나도 되어 있지 않..

이어서 이론 시험 문제를 풀어보겠다.   문제 10번JSP에서 스크립트를 사용하기보다는 가독성을 위해 Java 코드를 바로 사용하지 않고 HTML 태그() 형태로 직관적인 코딩을 지원하는 라이브러리의 이름을 작성하시오.  JSP에서 스크립트를 사용하지 않고 HTML 태그 형태로 Java 코드를 직관적으로 사용할 수 있게 지원하는 대표적인 라이브러리가 있는데, 그 이름은 JSTL (JavaServer Pages Standard Tag Library)이다.JSTL (JavaServer Pages Standard Tag Library)JSTL은 JSP에서 HTML 태그 형태로 자바 코드를 사용할 수 있게 도와주는 표준 태그 라이브러리다.주요 기능:조건문, 반복문 등을 지원하는 코어 태그 (, 등)날짜와 숫자..

시험이 너무 어려워서 과연 시간 안에 다 풀 수 있을지 모르겠다. 30분은 딴짓하느라 다 보내고 이제 진짜로 남은 시간 시험에 집중해보려고 한다.   이론 시험 문제 1번FrameWork를 왜 사용해야 하는지 이유에 대해서 서술하시오.  프레임워크(FrameWork)는 소프트웨어 개발에서 일관성과 생산성을 높이기 위해 제공되는 구조와 도구 세트를 말한다. 프레임워크를 사용하는 이유는 다음과 같다.1. 개발 속도 및 생산성 향상프레임워크는 반복적인 작업을 자동화하고, 미리 정의된 코드를 제공하여 개발자가 핵심 기능 구현에 집중할 수 있도록 돕는다. 예를 들어, 웹 프레임워크(예: Django, Flask)는 데이터베이스 연결, URL 라우팅, 인증 등의 기능을 기본으로 제공해 개발 속도를 크게 높여준다. ..

마지막으로 언어지능 문제를 풀어보겠다.   언어지능 문제 문제 21번  문제를 풀어보면 다음과 같다.  긴 시퀀스를 학습할 때 기울기 소실(Vanishing Gradient) 문제가 발생한다.RNN은 긴 시퀀스 데이터를 학습할 때, 역전파 과정에서 기울기 소실 문제가 발생하기 쉽다. 이로 인해 먼 과거의 정보를 학습하기 어렵고, 긴 시퀀스를 다루는 데 어려움을 겪는다. 이는 RNN의 대표적인 한계 중 하나이다.모델이 너무 복잡하여 학습 시간이 빠르다.RNN은 일반적으로 학습 시간이 느리다. 순환 구조 때문에 각 단계에서 이전 단계의 출력을 입력으로 받기 때문에 병렬화가 어렵고, 따라서 학습 속도가 느려질 수 있다.입력 데이터가 반드시 고정된 크기여야 한다.RNN은 가변 길이의 시퀀스를 처리할 수 있다. ..

이제 시각 지능과 언어 지능 시험도 풀어볼 것이다. 시각 지능은 어느 정도 공부했고 언어 지능은 아직 공부하지 않았지만 충분히 풀 수 있을 것 같다.   시각 지능 문제 문제 16번     이름을 봐도 순환이라는 말이 들어가면 합성곱 신경망이 아니다. 합성곱 신경망(CNN)의 주요 구성 요소는 합성곱 계층 (Convolutional Layer), 풀링 계층 (Pooling Layer), 그리고 완전 연결 계층 (Fully Connected Layer)이다. 이들은 주로 이미지나 공간적인 데이터를 처리하기 위해 사용된다.반면, 순환 계층 (Recurrent Layer)은 RNN(Recurrent Neural Network)의 구성 요소로, 시계열 데이터나 순차적인 데이터를 처리하는 데 사용되며, CNN의 ..

딥러닝 문제도 풀어보겠다.    딥러닝 문제 문제 11번    모든 과목의 첫 문제는 선생님이 거저먹기로 쉬운 문제를 내신 것 같다. 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)은 인간의 뇌 신경망을 모방하여 만들어진 컴퓨터 알고리즘으로, 여러 계층의 노드(뉴런)들이 연결되어 데이터를 처리하고 학습한다. 주로 패턴 인식, 예측, 분류 등 복잡한 문제를 해결하기 위해 사용된다.    문제 12번  이 문제도 무척 쉬웠다. 딥러닝에서 활성화 함수는 신경망에 비선형성을 부여하여 복잡한 패턴을 학습할 수 있도록 한다. 그러나 Linear(선형) 함수는 비선형성이 없기 때문에 활성화 함수로 사용될 때는 비선형 특성을 제공하지 않는다. Sigmoid: 출력값을 0과 1 사이로 제한하는 비선형..

수료증과 시험이라는 카테고리를 하나 만들어서 학습일지를 쓰는 중이다. 그동안 과목별로 이수하면 이수증을 해당 과목에 올렸는데 이렇게 하니 보기도 힘든 것 같아 아예 따로 설정하기로 했다.풀이 과정과 함께 일지를 쓰며 시험을 보다 보니 시간을 훨씬 더 많이 걸리지만 공부는 더 잘될 거라 믿는다.    컴퓨터 비전 문제 문제 6번     이 문제는 어렵지 않은 문제라 풀이는 생략하겠다.     7번 문제  이 문제는 캡처하기 전에 답을 먼저 선택해버렸다.  OpenCV에서 이미지의 색상 공간을 변환할 때는 cv2.cvtColor 함수를 사용한다. 코드에서 cv2.COLOR_BGR2RGB로 BGR 색상 공간을 RGB로 변환하고자 할 때, cvtColor 함수가 필요하다.        문제 8번  이 코드는 O..

아침에 AICON에 가기 위해 버스를 타고 가다가 담임선생님이 오늘 시험을 본다고 해서 다시 집으로 왔다. 그리고 지금 시험을 보는 중인데 나중에 어떤 문제였는지 알 수 있도록 시험을 푸는 모든 과정도 학습일지에 올려보기로 했다.전에도 몇 가지 과목 시험을 봤었는데 그건 정리하지 않았더니 언제 다시 정리하게 될지 모르겠다. 뭐든 바로 하는 게 좋기도 하고, 시험도 하나의 공부의 일종이니 기록을 해본다.   머신러닝 문제 1번 문제  1번 문제를 풀다가 정리할 생각이 나서 이 문제의 순서는 거의 정답에 가깝다.     1번 문제는 별로 어렵지 않았다.    2번 문제   ㄱ은 예측을 하는 거니 지도학습, ㄴ은 정보 없이 특징을 도출하는 거니까 비지도학습 같다. 이 내용을 정리해 보면 다음과 같다. 지도학습..