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도쿄 여행 3박 4일 - 1일차(1) 나리타공항에서 긴자그랜드호텔 가기 / 긴자그랜드호텔 솔직 후기 도쿄로 떠나요- 기내가 너무 흔들려원래는 4일 내내 비 예보였는데 흐림으로 바뀌어서 너무 좋았다.12시 45분에 나리타 공항 도착 입국심사하고 수화물 찾으니 1시 30분이었다.캐리어 찾고 나오자마자 바로 앞에 LCB가 있다. 긴자역까지 한번에 가는 버스!도쿄역도 갑니다~!버스 시간표 참고하세요😉 긴자역으로 간다고 말하고 1인 1300엔을 지불하면 티켓을 받는다.긴자역 버스는 6번 승강장에 있는데 LCB바로 옆에 있어서 오른쪽으로 고개 돌리면 바로 보임 버스 안에서 취식해도 된다고 해서 계획으로는 간단하게 점심 사서 먹으면서 가려고 했으나.. 1시 30분에 티켓 끊고 보니 45분 버스여서 일단 바로 줄 섰다. 버스 내부 모습 1시 45분 버스 출발 - 3시 긴자역 도착 SONY와 BOSS 건물 사이로 .. 공감수 1 댓글수 0 2024. 7. 6.
도쿄 6월 여행 3박 4일 - 경비 / 일정 / 장소 요약 정리 나는야 XXXJ 도쿄 가기 전에 미리 예약할 수 있는 건 다 예약한다. 기록할 수 있는 건 다 기록한다. 뿌-듯[경비]총 경비 (3박 4일, 1인 기준) = 1,291,087원품목금액(원)예약 사이트비고(항공권) 도쿄↔대구 왕복306,880tway24.05.01에 예약. 미리 안 샀으면 4~50만원 함. 디즈니씨76,700klook화요일이 제일 사람 없음(숙소) 긴자 그랜드호텔 3박176,625agoda esim 4일(1일 5GB)12,750kkday- klook에서 이용권 사면 esim 무료로 주는 경우가 있음. esim 먼저 사지 말고 모든 것을 다 예약 후 esim 구매하기 - 2GB짜리 사도 충분함시부야 전망대21,800klook당일에 다 매진이었음. 예약 필수!지하철 패스권13,100klook나.. 공감수 2 댓글수 0 2024. 7. 5.
2024년 69회 한국사능력검정시험 1급 합격 후기(+ 광진구 응시료 지원) [교재/강의/자료]기본 베이스가 너~무 없는 상태에서 1급 가능할까.. 싶었지만,최태성 선생님과 함께라면 완전 가능!!! 유튜브에 최태성 선생님이 무료로 강의를 올려줘서 책만 사면 된다.책에 판서 정리가 잘 되어 있기 때문에 강의 들으면서 내가 이해하기 더 쉽게 추가하는 방식으로 공부했다. https://youtu.be/zuV7GwH-6q0?si=bVctcCr9ugy3HM1M[심화별개념8] 한국사능력검정시험 심화 자막 속성 통강 추가로, "한국사 오답노트"어플을 추천한다. 시간이 된다면 모든 기출을 다 풀어보는 것이 좋다.기출 풀다보면 비슷한 문제가 계속 반복해서 나와서이론만 보는 것 보다는 기출풀면서 이론 지식을 쌓아가는 게 더 도움이 된다. [시험 당일]기출에 있는 문제가 생각보다 많아서 기출을 다 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 5.
제8회 빅데이터분석기사 실기 합격 후기 제6회 빅데이터분석기사 필기 시험에 합격 후 바빠서 미루고 있던 실기시험을 이번 8회차에 치게 됐다. 필기 합격 후 동회차 실기 시험에 합격하려고 '퇴근후딴짓' 강의도 결제했었으나..미루던 시험만큼 강의 기간 만료(6월 12일)도 다가왔다. 혹시나 싶어 연장 부탁드리니 시험일(6월 22일)까지 연장해 주셨다.강사님 감사합니다.. 덕분에 합격했어요..♥연장 요청 후 얼레벌레 또 공부 안 하고 있다가7일 벼락치기 시작.우선 나는 비전공자이긴 하지만, AI 연구원으로 재직한 경력이 있다. 그래서 기본 베이스는 있는 편! 7일 동안 빠르게 완강하고 코드 다운받아서 vscode에서 한 번씩은 코드 다 적어가며 연습했다.강사님이 유형별로 마인드맵을 올려줬는데, 시험 직전에 전체 정리하기에 큰 도움이 됐다.시험 당일.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 5.
나만의 자존감 케어법 이번 모임의 주제는 '나만의 자존감 케어법'작성이다. 자존감 : 자기 자신을 그 자체로 존중하고 사랑하는 감정 1. 나에게 매일 선물해주기내가 좋아하는 게 무엇인지 알고 하루 중 잠깐이라도 내가 행복해지는 시간이 있으면 외부에서 긍정적인 영향을 받지 못하더라도 내부에서 긍정적인 영향을 만들 수 있다. 아주 사소한 일이더라도 내가 좋아하는 것들을 매일 나에게 주는 선물이라 생각해보자. 아주 사소한 일이면.. 얼마나? 할 것 같아서 내가 좋아하는 것들을 먼저 말해보려고 한다. 나의 셀프 선물 리스트1. 출근길/퇴근길의 예쁜 공원 모습 감상 집 근처에 공원이 있는데, 날이 좋으면 풍경이 너무 예뻐서 여유가 되면 사진을 찍어서 남겨둔다. 사계절의 변화를 느끼는 것도 좋은 감상 포인트다.2. 그림 그리기 유튜브를.. 공감수 1 댓글수 1 2023. 5. 9.
[음성 기초 지식] 1. 한국어 음운론 음운론(Phonology) 언어 사용자의 머릿속에 있는 말소리에 대한 지식을 체계적으로 기술하고 설명하는 학문 음성 인식의 기본 단위인 음소와 음절 음성 / 말 소리(Phonetic Sound, Speech Sound) 인간의 발성가능주파수대역 내 소리 - (약 125 ~ 8000Hz) 특히, 인간 발음 기관을 통해, 만들어지는 언어학적 의미를 갖는 소리 말소리의 생성 과정 발성(Phonation) : 성대 진동에 의한 음성 산출 성대(Vocal Cord) : 후두 속의 질긴 막 성문(Glottis) : 성대가 열린 상태의 공기통로, 들숨 때는 열리고 날숨 때는 좁아지며 호흡을 돕는 역할과 기도로 이물질이 들어가지 못하도록 하는 역할도 하지만, 기류를 말소리로 바꾸는 발성 기관으로서의 역할도 수행 유성음.. 공감수 1 댓글수 0 2023. 5. 1.
내가 된다는 것 모클샌스 모임에서 진행하는 '스웨덴 독서법'으로 책 읽어보기! [스웨덴 독서법] 1. 전체 내용 간단하게 읽기 - 대충 읽으면서 책이 어떤 내용인지 파악해본다. 2. 각 '장'별로 이해한 내용을 다른 사람과 공유하기 - 자신이 이해한 내용을 공유하면서 자기만의 서사를 만들어본다. 3. 상세하게 읽기 - 저자가 말하려고 하는 부분이 느껴지는 '순간의 생각'을 순차적으로 정리하며 '생각의 이음' 방식으로 읽고, 챕터가 마무리되는 시점에 기억에 의존하여 메모하며 읽는다. 1. 전체 내용 간단하게 읽기 1.의식의 수준 의식의 정의는 무엇이며, 의식을 가지는 것은 누구인가?이 대해 말하고 의식이 어떻게 발생하는지에 대한 다양한 방법론을 설명한다. 의식의 실재적 문제(의식을 어떻게 설명하고 예측하고 제어하는지)를 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 9.
더 글로리 명대사 + AI ‘더 글로리’ 드라마가 재밌다고 느끼는 요소 중 하나가 기억에 남는 대사들인데, 이러한 명대사들을 이용하여 다양한 컨텐츠를 AI로 생성해봤다. [작사] 동은의 분노가 정말 잘 느껴지는 대사다. 얼마나 그 사람을 증오하면서 생각하고 복수를 꿈꾸면 그리움과 닮았다고 생각하게 되는 걸까. 이처럼 기억에 남는 대사를 주제로 가사를 만들면 어떨까? https://rytr.me/ Rytr - Best AI Writer, Content Generator & Writing Assistant Rytr just works, every time and the writing environment is really nice After testing dozens of the new ai copywriting tools, I fe.. 공감수 2 댓글수 1 2023. 1. 30.
mecab 설치(Linux) 1. pip install konlpy 2. mecab-ko * mecab 홈페이지에서 최신 버전 확인 후 다운로드 wget https://bitbucket.org/eunjeon/mecab-ko/downloads/mecab-0.996-ko-0.9.2.tar.gz tar xvfz mecab-0.996-ko-0.9.2.tar.gz cd mecab-0.996-ko-0.9.2 ./configure make make check sudo make install 3. mecab-ko-dic (경로 옮기지 말고 위의 경로에서 그대로 진행) * mecab 홈페이지에서 최신 버전 확인 후 다운로드 wget https://bitbucket.org/eunjeon/mecab-ko-dic/downloads/mecab-ko-dic.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 2. 22.
random seed 고정 시키기 pytorch seed 고정 random_seed = 530 torch.manual_seed(random_seed) torch.cuda.manual_seed(random_seed) torch.cuda.manual_seed_all(random_seed) # if use multi-GPU torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.cudnn.benchmark = False np.random.seed(random_seed) random.seed(random_seed) tensorflow seed 고정 SEED = 50 os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(SEED) os.environ['TF_DETERMINISTIC_OPS'].. 공감수 0 댓글수 0 2021. 7. 22.
kochat_config.py PROC PROC = { 'logging_precision': 5, # 결과 저장시 반올림 소수점 n번째에서 반올림 'model_dir': BASE['root_dir'] + "saved{_}".format(_=_), # 모델 파일, 시각화 자료 저장 경로 'visualization_epoch': 50, # 시각화 빈도 (애폭마다 시각화 수행) 'save_epoch': 10 # 저장 빈도 (에폭마다 모델 저장) } proc은 Processor의 줄임말로, 다양한 모델들의 학습/테스트를 수행하는 함수인 fit()과 추론을 수행하는 함수인 predict() 등을 수행하는 클래스 집합입니다. 현재 지원하는 프로세서는 총 4가지로 아래에서 자세하게 설명합니다. from abc import abstractmetho.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 7. 13.
KLUE: Korean Language Understanding Evaluation(2) 2 Source Corpora 벤치마크 설정 시 흔히 사용되는 기존 데이터셋을 함께 구성하지 않고 KLUE를 처음부터 구축한다. 우리는 사용 가능한 텍스트 리소스를 조사하고 과정을 문서화하여 일부 corpora만 선택하는 방법과 이유를 더 잘 이해할 수 있도록 한다. 우리는 최근에 제안된 문서 프레임워크, 데이터시트 및 데이터 설명을 채택한다. 이러한 프레임워크를 기반으로 protocol을 자세히 설명하는 데 필요한 추가 정보를 문서화 및 제공한다. 2.1 Corpora Selection Criteria 우리는 작업별 corpora가 파생되고 주석이 달린 corpus 자료를 구축하기 위해 corpora를 소싱할 때 두 가지 기준을 고려한다. 첫 번째 기준은 접근성이다. KLUE의 주요 목적은 향후 NLP.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 7. 12.
3. Understanding Audio Signals for Machine Learning Audio signal - Analog signal 시간에 대한 연속적인 값 진폭에 대한 연속적인 값 - Digital signal 개별적인 값의 순서 data point는 가능한 모든 실수가 아니라 제한된 수의 값만 취할 수 있다. Analog to digital conversion 샘플링(sampling) 양자화(Quantization) 공감수 0 댓글수 0 2021. 7. 7.
2. Intensity, Loudness, and Timbre sound power(소리 파워) 에너지가 전달되는 속도 음원에서 방출되는 단위 시간당 에너지 전력을 와트로 표시한다. (W) sound intensity(소리 강도) 단위 면적당 sound power W에 제곱미터를 나눈 값으로 측정할 수 있다. = W/㎡ Threshold of hearing Intensity level Logarithmic scale 강도의 척도 : dB(데시벨) 3dB씩 올라갈때마다 강도가 두 배가 된다. Loudness 소리 강도의 주관적 인식 소리의 주파수와 길이에 따라 달라진다. 예) 3dB은 100ms로 지속되지만 3dB보다 작은 강도의 소리는 600ms까지 지속된다. 듣는 사람 나이에 따라 영향을 받는다(강도는 같지만 음량은 다르다) 측정 방법 : phons Timbre .. 공감수 0 댓글수 0 2021. 7. 7.
Multi-Path and Group-Loss-Based Network for Speech Emotion Recognition in Multi-Domain Datasets Multi-Path and Group-Loss-Based Network for Speech Emotion Recognition in Multi-Domain Datasets(2021), Kyoung Ju Noh *, Chi Yoon Jeong , Jiyoun Lim, Seungeun Chung, Gague Kim, Jeong Mook Lim and Hyuntae Jeong Abstract SER(Speech emotion recognition, 음성 감정 인식)은 일상 생활에서 개인의 감정을 자연스럽게 인식하는 방법이다. SER 모델을 실제 애플리케이션에 배포하려면, 감정 라벨로 태그가 지정된 데이터셋의 부족 및 보이지 않는 대상 도메인에 대한 SER 모델의 취약한 일반화와 같은 몇 가지 주요 과제를 극복.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 7. 2.
1. sound & waveform sound 물체의 진동으로 생긴다. 진동은 공기 분자를 진동하게 한다. 기압의 변화는 파동을 일으킨다. = 소리는 에너지를 전달하는 파동 mechanical wave 소리는 기계적 파동이며 에너지는 한 지점에서 다른 지점으로 이동한다. 기계적 파동은 파동이 팽창할 수 있는 매개체가 필요하다. waveform frequency : 주파수 intensity : 강도 timbre : 음색 주파수(frequency)가 높을수록 소리가 높아지며, 진폭(amplitude)이 클수록 소리가 커진다. picth 주파수에 대한 로그 인식과 비슷하다. (주파수는 선형(linear) 방식이 아니라 로그(log) 방식이다.) 두 개의 주파수가 2의 거듭제곱만큼 서로 다르면 유사하게 인식된다. Cents 옥타브는 1200 ce.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 7. 1.
역전파(backpropagation), 경사하강법 계산 역전파 : https://www.youtube.com/watch?v=8300noBbCRU 경사하강법 : https://www.youtube.com/watch?v=YIgLpsJ-1J4 공감수 0 댓글수 0 2021. 6. 22.
Speech emotion recognition using deep 1D & 2D CNN LSTM networks 보호되어 있는 글입니다. 공감수 0 댓글수 0 2021. 6. 16.
error 해결 vscode에서 복사 붙여넣기 하면 ctrl+/이 안먹히고 글이 안지워지는 현상이 있었는데 찾아보니 이게 한컴입력기로 되어있어서 그랬다. Microsoft입력기로 바꿔주면 해결! [konlpy 오류] module 'tweepy' has no attribute 'StreamListener' → /가상환경 경로/lib64/python3.6/site-packages/konlpy/stream/twitter.py 들어가서 class CorpusListener(tweepy.StreamListener): -> class CorpusListener(tweepy.Stream):으로 변경해준다. 공감수 0 댓글수 0 2021. 6. 16.
GAN(Generative adversarial network) Generative Adversarial Networks Proceedings of the 27th International Conference on Neural Information Processing Systems 2014 Ian J. Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron Courville, Yoshua Bengio https://ysbsb.github.io/gan/2020/10/07/Generative-Adversarial-Networks.html GAN 논문 리뷰 - Generative Adversarial Networks (NIPS2014) | mocha's mac.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 5. 29.
Language(python, C/C++, Java) python 가독성이 높고 쉬운 문법 덕택에 다른 프로그래밍 언어보다 빠른 습득이 가능하다는 특징이 있다. 스크립트 언어(script language) 컴파일 과정 없이 interpreter(해석기)가 소스 코드를 한 줄씩 읽고 곧바로 실행하는 스크립트 언어이다. (컴파일 언어는 인간이 작성한 코드를 기계어로 번역해 실행하는 것으로 실행 및 수정에 비교적 많은 시간을 소요하지만, 한 번 기계어로 번역되면 빠른 실행 속도를 보여준다. 동적 타이핑(dynamic typing) 변수의 자료형을 지정하지 않고 단순히 선언만해도 값을 지정할 수 있다. 독립적인 플랫폼(Platform-independent) Linux, Unix, Windows, Mac 등 대부분의 운영체제(Operating System, OS)에.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 5. 29.
code 기록 실행할 때마다 같은 결과를 출력하기 위해 설정 #필요한 라이브러리 불러오기 import numpy as np import tensorflow as tf np.random.seed(3) tf.random.set_seed(3) 공감수 0 댓글수 0 2021. 5. 29.
머신 러닝(Machine Learning)? 머신러닝은 기존 데이터를 이용해 아직 일어나지 않은 미지의 일을 예측하기 위해 만들어진 기법이다. 머신러닝은 주어진 데이터로부터 결과를 찾는 것에 초점을 맞추는 것이 아니라, 주어진 데이터로부터 규칙성을 찾는 것에 초점이 맞추어져 있다. 이런 과정을 학습(training)이라고 한다. 머신러닝 기술을 적용해서 대용량의 데이터를 분석하면 겉으로는 보이지 않던 패턴을 발견할 수 있다. 이를 데이터 마이닝(data mining)이라고 한다. 머신러닝 시스템의 종류 학습하는 동안의 감독 형태나 정보량에 따라 지도 학습, 비지도 학습, 준지도 학습, 강화 학습 등 네 가지 주요 범주가 있다. 지도학습 알고리즘에 주입하는 훈련 데이터에 label(레이블)이라는 원하는 답이 포함된다. classification(분류.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 5. 29.
GPT-2 (Metrics : PPL, BPB, BPC) GPT-2 논문에서 dataset 평가기준으로 PPL, BPB, BPC가 있다. PPL(Perpelxity) 'perplexed'는 '헷갈리는'과 비슷한 의미를 가진다. 특정 확률 모델이 실제로 관측되는 값을 얼마나 잘 예측하는지를 뜻한다. * PPL은 낮을수록 모델의 성능이 좋다. * 확률 모델이 다른 모델에 비해 얼마나 개선되었는지 평가할 때 쓴다. * 동일 모델 내 파라미터에 따른 성능 평가할 때 주로 사용한다. * 토픽 모델링 기법이 얼마나 빠르게 수렴하는지 확인할 때 사용한다. BPC(bits-per-character) 문자를 인코딩하는 데 필요한 평균 비트 수의 양을 정확히 측정한다. 압축 방법의 성능을 측정한 것이기 때문에 문자 당 비트 수가 적을수록 압축 방법이 더 효과적이다. 생성 언어 .. 공감수 0 댓글수 0 2021. 5. 28.
하이퍼파라미터 튜닝이란?(3) 네트워크를 구성할 때 사람이 조정해야 하는 파라미터가 존재한다. 이를 하이퍼파라미터라고 한다. 하이퍼파라미터 : - 은닉층 수, 은닉층의 채널 수 → 예 : model.add(Dense(128)) - drop out 비율 - 활성화 함수(activation) - 학습률(learning rate) - batch_size - epoch 수 - 오차 함수(loss) - 최적화 함수(optimizer) 장점 / 단점 Optimizer(최적화 함수) Gradient descent로 W를 업데이트 하는 알고리즘 GD(Gradient descent) 최적의 값을 찾기 위해 한 칸 전진할 때마다 전체를 고려해서 한 번씩 가중치를 수정하는 것은 시간이 너무 오래 걸린다. SGD(Stochastic Gradient Des.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 5. 23.
하이퍼파라미터 튜닝이란?(2) 네트워크를 구성할 때 사람이 조정해야 하는 파라미터가 존재한다. 이를 하이퍼파라미터라고 한다. 하이퍼파라미터 : - 은닉층 수, 은닉층의 채널 수 → 예 : model.add(Dense(128)) - drop out 비율 - 활성화 함수(activation) - 학습률(learning rate) - batch_size - epoch 수 - 오차 함수(loss) - 최적화 함수(optimizer) learning rate(학습률) 각 층의 가중치를 한 번에 어느 정도 변경할지 결정하는 하이퍼파라미터다. 1번 : 학습률이 너무 낮아서 거의 갱신되지 않는다. 2번 : 적절한 학습률이므로 적은 횟수로 값이 수렴하고 있다. 3번 : 수렴하지만 값이 크므로 갱신 방법에 낭비가 있다. 4번 : 학습률이 너무 커서 퍼.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 5. 23.
하이퍼파라미터 튜닝이란?(1) 네트워크를 구성할 때 사람이 조정해야 하는 파라미터가 존재한다. 이를 하이퍼파라미터라고 한다. 하이퍼파라미터 : - 은닉층 수, 은닉층의 채널 수 → 예 : model.add(Dense(128)) - drop out 비율 - 활성화 함수(activation) - 학습률(learning rate) - 최적화 함수(optimizer) - 오차 함수(loss) - batch_size - epoch 수 은닉층 수, 은닉층의 채널 수 네트워크 구조(은닉층 수, 은닉층의 유닛 수)는 자유롭게 설정할 수 있다. 수를 많게 하면 다양한 함수를 표현할 수 있지만 입력층에 가까운 가중치를 적절하게 갱신하기 어렵고 학습이 좀처럼 진행되지 않는다. 또, 중요성이 낮은 특징량을 추출해버려 과학습하기 쉬워질 수 있다. 그래서 적.. 공감수 1 댓글수 0 2021. 5. 23.
Optuna 설치 방법 : pip install optuna ( Python 3.6 이상 지원된다.) import optuna def objective(trial): x = trial.suggest_uniform('x', -10, 10) return (x - 2) ** 2 study = optuna.create_study() study.optimize(objective, n_trials=100) study.best_params # E.g. {'x': 2.002108042} ''' [I 2021-05-22 21:50:25,855] Trial 0 finished with value: 4.901344506787557 and parameters: {'x': -0.21389803441521593}. Best is trial .. 공감수 0 댓글수 0 2021. 5. 22.
SVM(Support Vector Machine) SVM은 선형이나 비선형 분류, 회귀, 이상치 탐색에도 사용할 수 있는 다목적 머신러닝 모델이다. SVM은 특히 복잡한 분류 문제에 잘 들어맞으며 작거나 중간 크기의 데이터셋에 적합하다. SVM의 장점 : 범주나 수치 예측 문제에 사용 가능하다. 오류 데이터에 대한 영향이 적다. 과적합 되는 경우가 적다. 신경망보다 사용하기 쉽다. SVM의 단점 : 여러 개의 조합 테스트가 필요하다. 쵲거의 모델을 찾기 위해 커널과 모델에서 다양한 테스트를 해야한다. 학습 속도가 느리다 해석이 어렵고 복잡한 블랙박스 형태로 되어있다. SVM 분류기를 클래스 사이에 가장 폭이 넓은 도로를 찾는 것으로 생각할 수 있다. 위의 그림에서 실선이 결정 경계이며 점선까지의 거리를 '마진(margin)'이라고 한다. 도로 경계에 위.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 5. 22.
EfficientNet EfiicientNet은 모델 사이즈 별로 B0~B7버전이 있으며 B0이 제일 가벼운 모델이다. B4부터는 파라미터가 커져도 크게 성능 향상이 없어서 B7이 안될 때는 B4모델을 선택하는 것이 좋을 것 같다. EfficientNet에서 activation은 swish를 사용하는데 swish는 깊은 신경망에서 relu보다 좋은 성능을 나타낸다. EfficeintNet B0의 기본 구조 공감수 0 댓글수 0 2021. 5. 22.

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