휴대폰 뿐만 아니라 TV, 컴퓨터가 상호간 실시간 대화를 한다고 상상해보자. 영상 통화를 하면서 동시에 채팅과 P2P 데이터 공유까지 가능하다면... 이것이 현재 떠오르고 있는 WebRTC 기술의 비전이다. WebRTC를 활용한 아자르 국내 업체 하이퍼커넥트가 만든 영상 채팅으로 전세계 친구를 찾는 앱 "아자르(Azar)"도 WebRTC 기술을 활용한다. 아자르는 2013년 앱 론칭 후, 6개월만에 500만 다운로드, 11개월만에 1,000만 다운로드를 달성했다. (현재 2,000만 가입자 수...) 2011년 발표된 WebRTC 기술과 영상 채팅 서비스를 잘 결합한 성공 모델이라 할 수 있을 듯 하다. WebRTC란? WebRTC는 웹을 위한 실시간 통신 규격을 의미한다. 오디오나 비디오 스트림을 P2..
지난번 글에서 R 데이터셋의 명령어들.. head, str, summary, stem, fivenum, hist, boxplot 을 살펴봤다. 이번에는 데이터셋을 정렬하는 명령어를 알아본다. 실전에서도 데이터셋 정렬은 많이 사용하기 때문에 잘 알아두면 많은 도움이 될 것이다. 샘플 데이터 셋은 역시 R에 내장되어 있는 mtcars (1974년 Motor Trend US Magazine에서 추출한 73, 74년식 자동차 32개 데이터)이다. R 데이터 정렬 R에서 데이터 정렬하는 명령어는 order이다. 먼저 mtcars를 읽어온 후, > dtat(mtcars) mtcars 데이터의 mpg(mile per gallon)을 기준으로 order를 실행해 보자. order의 결과값을 실제 mtcars$mpg의 ..
"본 글은 2015년 8월 11일 지디넷코리아에 기고한 칼럼입니다." 최근 데이터 분석에 대한 관심이 높아지면서, 공공뿐만 아니라 민간에서도 다양한 프로젝트가 많아지고 있는 추세다.빅데이터 프로젝트의 핵심은 데이터 규모와 관련된 것뿐만 아니라, 데이터를 분석해서 가치를 창출하고, 이를 기반으로 의사결정을 해 실제로 비즈니스에 활용하는데 있다. 데이터의 가치를 찾아내기 위해서는 끊임없이 가설을 세우고 지속적으로 검증하는 절차가 필요하다.즉, 데이터 분석은 이러한 작업을 반복적으로 수행하면서 결과를 만들어가는 과정에 초점을 맞춰야 한다. 그러나 실제 빅데이터 프로젝트를 수행하는 형태를 살펴보면, 기존의 SI 프로젝트처럼 진행하는 경우가 많다. 대규모 SI 프로젝트를 수행하듯 전체 아키텍처를 설계하고, 주..
자바에서 리스트의 정렬은 Collections.sort() 메소드를 이용해서 쉽게 수행할 수 있다. 리스트의 값이 기본 타입일 경우에는 바로 Collection.sort(list)를 적용하면 된다. 만약 리스트의 값의 자체적으로 만든 객체(Object)일 경우, 어떻게 처리해야 할까? 우선 Comparator 인터페이스를 구현해서 내부에 compare 메소드로 정렬할 방식을 정한다. 그리고 Collection.sort를 호출할 때 Comparator 인터페이스를 구현한 클래스의 객체를 전달하면 된다. 예제를 통해서 살펴보도록 하자~ 먼저 name과 volume의 멤버 변수를 가진 MiniVo 객체를 다음과 같이 만든다. package kr.co.acronym.mini; public class MiniVo..
R을 활용하면 다양한 데이터셋을 data.frame으로 읽어서 많은 작업을 할 수 있다. 어떤 작업들이 가능한지 R에서 데이터셋을 처리하는 함수를 중심으로 살펴보기로 하자. Motor Trend Car Load Test 예제로 사용할 데이터셋은 R에 내장되어 있는 mtcars이다. 이 데이터는 1974년 Motor Trend US magazine에서 추출한 것으로 1973년, 1974년 모델의 32개 자동차들의 디자인과 성능을 비교한 것이다. help 명령어로 데이터 포맷 등을 먼저 살펴보기 바란다. > help(mtcars) 데이터셋의 정보 확인 먼저 mtcars 데이터를 가져와 보자. 데이터셋을 가져오기 위해서 간략하게 data() 함수를 호출하면 된다. > data(mtcars) 32개의 자동차의 ..
OpenCV는 인텔이 개발한 오픈소스 컴퓨터비전 C 라이브러리이다. 실시간 이미지 프로세싱을 위한 라이브러리로 윈도우, 리눅스 등 여러 플랫폼에서 활용할 수 있다. 원래 C 언어로 되어 있지만 최근에는 Java 언어로도 적용할 수 있고, 안드로이드 및 아이폰과 같은 모바일 환경도 지원한다. 다양한 이미지 프로세싱 알고리즘을 지원하기 때문에 처음에는 두 이미지가 동일한지 비교하는 메소드 같은 것이 존재할 줄 알았다. 그러나 두 이미지의 동일성을 OpenCV로 비교하는 것은 생각보다 쉽지 않았다. 히스토그램 비교, 템플릿 매칭, 피처 매칭의 세 가지 방법이 있다고 하는데 각각의 방법으로 구현한 다음 많은 테스트를 통해 실제 어느 정도 값이 나오면 일치한다고 판단할지를 정해야 한다. 이 부분은 다음 번 글에서..
동전을 10번 던져서 계속 앞면이 나왔다고 하면, 앞면이 나올 확률을 1이라고 할 수 있을까? 분명 동전을 던진 회수가 너무 적기 때문에 1이 아니라고 이야기할 것이다. 즉, 계속해서 반복했을 때도 동일하게 나오는지 체크하는 것이 필요하다. 그래서 일반적인 정확도(Precision) 뿐만 아니라 재현율(Recall)이 정보검색, 패턴인식, 기계학습에서 의미가 있는 것이다. 이러한 정확도와 재현율을 하나의 지표로 통합해서 정확성을 측정하는 방법들이 존재한다. F-Measure 정확성을 측정하는데 가장 많이 사용하는 F-Measure에 대해 살펴보기로 하자. F-Measure는 Precision과 Recall의 트레이드오프를 잘 통합하여 정확성을 한번에 나타내는 지표라 할 수 있다. 보통 가중치를 가진 조화..
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