Soy Library

학교에서 BK21 대학원생 경력개발 프로그램으로 자기이해 워크샵을 진행한다고 하여 참여해보았다. 사실 21학년도 1학기에도 해당 프로그램 안내 메일이 와서 해보고 싶었는데 까먹고 신청을 못했었다. 그래서 이번에는 진행한다는 메일 받고 아주 기냥 바로 신청해버렸다 ㅎ. 클립톤(Clifton) 강점 테스트는 다국적 경영 컨설팅 회사 갤럽(Gallup)사에서 핵심인재를 관리하기 위해 개발한 강점 진단 및 개발 목적 테스트라고 한다. 총 34개의 강점 테마 중에서 개인의 강점 5개를 진단하고 이를 바탕으로 자신을 표현하는 법과 잠재능력 개발법을 지원하도록 하는 것으로, 나중에 자기소개서나 본인을 브랜딩 할 때 참고하기 좋을 것 같다. 34개의 강점 테마의 예시로는 커뮤니케이션, 미래지향, 적응, 신념 등이 있고..

이때까지 많은 smoothing spline기법이 많이 개발되어왔지만, monotonicity(단조성)나 convexity/concavity, periodicity 등과 같은 제약조건을 젹용하는데에는 어려움이 있었다. 해당 논문에서는 이러한 제약조건을 만족하는 smoothing spline 기법을 소개한다. COBS 모형은 Xuming He 와 Peide Shi에 의해 맨 처음으로 고안되었고 그 이후 다른 연구자들에 의해 추가 연구가 진행되었다. COBS 모형은 몇몇 데이터에 대해 flexible한 옵션들을 통해 이점을 갖는다고 말한다. COBS에서 fit에 대해 smoother를 제공하는 두 가지 옵션이 있는데 이를 (1) smoothing splines (with a roughness penalty)..

(2019년 12월의 여행 기록) 2019.12.24 화요일 런던 Heathrow 공항에 오후 6시에 도착하여서 이날은 다른 구경을 하지 못했다. 다행히 크리스마스이브날은 대중교통이 운영되고 있어서 지하철을 타고 숙소로 이동할 수 있었다. (크리스마스 당일에는 대중교통 운행 안 함.) 런던의 대중교통 카드 Oyster card를 구매하였다. 개찰구 근처에서 기계로 뽑을 수 있던 걸로 기억한다. 모든 것이 낯설어서 나랑 희진이랑 주섬주섬 환전한 파운드로 소심하게 구매한 교통카드였다..ㅎㅎ.. 영화에서 많이 본 런던 언더그라운드 표시! 직접 보니까 신기했고 새로웠다. 근데 시설은 서울 지하철이 짱이다. 서울의 몇몇 호선은 냄새가 좀 쿰쿰하긴 하지만,, 그래도 청결한 곳이 더 많으니까 ^.^ 숙소는 런던 투데..

평소에 R studio를 이용해서 R 코드를 돌렸었다. 근데 이번 SK C&C 하반기 공채에서 데이터 분석 필기를 R이나 Python 둘 중 하나를 선택하고 Jupyer notebook 환경에서 진행한다고 하였다. 따라서 Jupyter notebook에 R 커널 설치하는 법을 써보고자 한돳. 1. anaconda prompt를 킨다. 2. 다음의 코드를 치고 엔터를 누른다. conda install -c r r-essentials 3. proceed yes or no 가 나오면 y를 입력한다. 4. 완료 후에 jupyter notebook을 켜본닷. 5. 우측 상단의 New에서 R이 생성된 거 확인! R을 누르면 R 코드를 쓸 수 있는 주피터 노트북이 만들어진다! 연습하러 가야쥉

재작년에 다녀왔던 유럽여행을 이제와서 기록해보려고 한다. 코로나로 2년 동안 여행을 못가서 그런지, 사진을 보면서 그때를 많이 그리워하는 것 같다. 2019년 12월, 나는 대학생으로서의 마지막 시험을 치루었고 내 학부생활은 끝났다. 대학교 졸업을 앞둔 졸업예정자임과 동시에 대학원을 입학하는 입학예정자가 할 일은, 시간 있을 때 많이 놀아 두는 것! 따라서 나는 친구와 함께 첫 장기 배낭여행 겸 졸업여행을 유럽으로 떠나기로 결정하였다. 대학생 때 아르바이트를 하면서 모은 돈으로 짧게나마 국내여행과 해외여행을 가끔씩 다녀왔지만 장기 배낭여행을 갈 염두는 나지 않았었다. 아마 예산이 크게 부담되었던 것 같다. 하지만 이번에 대학원 입학시험을 준비하면서 따로 여행을 갈 생각이 크게 없었었고, 일은 계속 하니까..

통계상담 수업에서 들어온 의뢰가 SPSS로 분석하는 것이어서 학교 계정을 통해 SPSS를 깔았다. 근데 SPSS를 까니까 R 3.3.3버전도 같이 깔려버려서....... 얘 때문에 문제가 발생해서 증말 좌증났다. 깔린 거 자체는 문제가 되지 않는데, Rcpp 파일을 R에서 빌드시킬 때도 이 R 3.3.3때문에 빌드가 안 되기도 하고, R markdown에서 pdf로 knit시킬 때도 요상한 warning이 뜨기도 했다. 일단 R project를 열면, .RData를 불러들일 수 없다는 warning이 뜨고, 빌드하려고 하자 " .RData has magic number 'RDX3' " 라고 하면서 에러가 나고 빌드가 안 되었다.... (그 부분은 캡쳐하는 거 까먹음) 내 생각에 이건 버전이 3.3.3으로..

이 예시는 회귀 문제를 다룬다. 여기서는 $sin(2\pi x)$에 약간의 noise를 추가해 데이터를 생성하였다. $$ \mathbf{t} = sin(2\pi \mathbf{x}) + \varepsilon $$ 이때 $\mathbf{t} = (t_1, t_2, ...., t_N)^T$, $\mathbf{x} = (x_1, x_2, ..., x_N)^T$이다. 오차는 가우시안 분포를 따른다. 즉, N개의 input vector $\mathbf{x}$에 대해서 N개의 output vector $\mathbf{t}$가 있는 것이다. 이제 우리는 이 데이터를 이용해서 곡선을 fitting 시키고, 이 함수를 통해 어떠한 input $\hat{x}$이 주어졌을 때 타켓 변수 $\hat{t}$를 예측한다. 해당 ..

기본 용어 패턴인식(pattern recognition)은 컴퓨터 알고리즘을 활용하여 데이터의 규칙성을 자동적으로 찾아내고, 이 규칙성을 이용하여 데이터를 각각의 카테고리로 분류하는 등의 일을 하는 분야이다. 손글씨로 쓰인 숫자를 각각 해당되는 숫자로 분류하는 것과 같은 것이 하나의 예시가 될 수 있겠다. 머신러닝은 이러한 분석에 좀 더 효과적인 결과를 가져다준다. 머신러닝에서 우리는 훈련집합(training set)을 이용하여 변경 가능한 모델의 매개변수들을 조절하는 등의 훈련단계(학습단계)를 거쳐 적절한 모델을 선택하게 된다. 그 후에 시험집합(testing set)에 그 모델을 적용시켜 보아 모델의 성능을 파악한다. 이때 훈련단계에서 사용되지 않았던 새로운 예시들을 올바르게 분류하는 능력을 일반화(..