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동물들의 이상행위 탐지를 통해 지진 조기 경보 우리나라 기사: 동물들의 '식스 센스' 이용해 지진 조기 경보 동물들의 ‘식스 센스’ 이용해 지진 조기 경보 – Sciencetimes www.sciencetimes.co.kr 관련 유튜브 동영상: youtu.be/zP8 QNAZPRD8 Ethology에 실린 연구 논문: Potential short-term earthquake forecasting by farm animal monitoring Potential short‐term earthquake forecasting by farm animal monitoring A collective of domestic farm animals repeatedly showed unusually high activity levels before earthquakes..
[Tistory Tip]티스토리에 LaTex 수식 복사했는데 제대로 출력안되는 경우 티스토리 블로그에도 LaTex(레이텍, 라텍)를 이용한 수식 입력이 가능합니다. 수식 입력이 가능하도록 설정하는 방법은 여기 참조 LaText 수식 생성은 여기서 편하게 할 수 있음 그런데, 다른 데서 LaTex 수식을 복사해서 붙여 넣기 하면 수식이 제대로 안 나올 때가 있습니다. 위에서 처럼 제대로 $$ 사이에 수식을 제대로 입력한 것 같은데, 미리보기로 보면 수식으로 변환되지 않고, 실제 저장해서 브라우저에서 봐도 수식으로 변환되지 않는 경우입니다. 이렇게 된 이유 및 해결책은 HTML 모드에서 보면 알 수 있고 해결할 수 있습니다. HTML모드로 작성된 내용을 보면, 이렇게 되어 있네요. 문제점이 파악되시나요? ...으로 둘러싸인 것이 문제입니다. m=\frac { 1 }{ N } \sum _{ ..
평균과 기댓값 이 글은 예전에 작성해두었던 글을 좀 보완해서 재 작성하고, 설명 내용을 애니메이션으로 새롭게 만들어서 첨부한 글입니다. 설명글을 쭉 읽어도 되고, 이 페이지의 맨 밑에 있는 애니메이션 동영상만 봐도 됩니다. 평균과 기댓값은, 아마도 통계에서 가장 먼저 접하고, 가장 많이 쓰게 되는 용어일 것입니다. 그럼에도 불구하고, 종종 "평균과 기댓값은 같은 건가?"라는 질문을 받으면, 좀 헷갈립니다. 확실히 알아보겠습니다. 예전에는 '기대값'으로 표기했으나, 이제는 '기댓값'이 맞습니다. 2008년부터, 수학 용어들도 표준 맞춤법의 사이시옷 규칙에 맞게 표기하도록 교과서가 개정되었기 때문. 같은 이유로, '최댓값' '최솟값' '대푯값' '근삿값' '절댓값' 함숫값' 등이 맞는 표기입니다. 평균 (산술)평균은, 어..
전세계 COVID19 확진자 수 분석 (2020.06.12 기준) 6/12일 기준 전 세계 코로나 19 확진자 수는 7,481,063명입니다. (누적 확진자 수) 상위 20개 국가가 전체 확진자의 82%를 차지합니다. 20개 국가면 전체 210개 국가기준 9.5%에 해당하는데, 일반적으로 20%가 80%를 차지한다는 파레토 법칙보다도 더 심한 편향을 보이고 있습니다. 즉, 10% 국가에서 전체 확진자의 80%가 발생한다고 할 수 있습니다. 상위 20개 국가 리스트는 다음과 같습니다. (이 데이터에 대한 엑셀 파일은 이 페이지 아래쪽에 넣어놨습니다.) 미국이 전 세계 확진자의 27%을 차지하고, 상위 5개 나라의 확진자 수가 전체의 52%를 차지합니다. 좀 새로운 그래프를 그려보겠습니다. 세로 축은 각 국가, 가로축은 1/1일부터 현재까지의 누적 확진자 수로 하고, 확진..
Tistory   없애기: 티스토리 블로그에 복사/붙여넣기 했을 때 생기는 공백문자 없애기 티스토리(Tistory) 블로그에 텍스트를 붙여넣기 하고 '기본' 모드가 아닌 'HTML'모드로 쓰여있는 글을 보면 공백 대신에 문자가 잔뜩 달려있는 것을 볼 수 있을 겁니다. 예를 들어, 구글 번역에서 번역된 문장을 블로그에 붙여 넣기 하면 어떻게 되는지 보겠습니다. 위 화면처럼, 구글번역된 내용을 Tistory 블로그에 붙여 넣기 하면, 아래 화면처럼 아무 문제없는 것처럼 보입니다. 그러나 이것을 'HTML'모드를 선택해서 보면, 이처럼 모든 공백이 문자로 되어 있는 것을 볼 수 있습니다. 무슨 문제 있을까요? 네. 화면에 표출되는 것은 아무 문제 없으나, 페이지 파일 자체가 커서 브라우저에 로드될 때 오래 걸리고(즉, 화면에 표출될 때 오래 걸림), 이 페이지에 대해 HTML 소스보기를 하면, 이 ..
[코세라 강좌]4주차 - 실습 horse와 human을 구분하는 실습. import os import zipfile import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg import tensorflow as tf #0. download the zip file # https://storage.googleapis.com/laurencemoroney-blog.appspot.com/horse-or-human.zip #1. unzip def unzip(): local_zip = 'c:/tmp/horse-or-human.zip' zip_ref = zipfile.ZipFile(local_zip, 'r') zip_ref.extractall('c:/tmp/horse-or-human') z..
[코세라 강좌]3주차 - 이론(2/2) How to work: Convolution 참조 동영상: Convolutional Neural Networks (by Endrew Ng)
[코세라 강좌] 3주차 - 이론(1/2) What are convolutions and pooling 앞에서 패션 MNIST 데이터에 대해 이미지 분류하는 모델링을 해봤는데, 정확도가 87% 정도였음. 정확도를 더 높일 수 있는 기법이 콘볼루션과 풀링 기법 콘볼루션(convolution) 예전부터 이미지 프로세싱에서 많이 쓰였던 기법으로, 수평 에지(edge)나 수직 에지를 검출할 때 쓰는 소벨 마스크 등이 콘볼루션 기법임 Convoloution 이처럼 콘볼루션은 이미지의 특성을 더 극명하게 나타내 줌. 즉, 에지가 있는 부분은 더 두드러지게 하고 아닌 부분은 더 약하게 해서 원래 이미지가 가지고 있는 고유의 특성이 더 강조되는 것임. 따라서, 이러한 콘볼루션 연산을 원본 이미지에 하게 되면, 그 원본 이미지가 다른 이미지와는 다른 고유의 특성..
[코세라 강좌] 2주차 - 실습(2/2) 콜백 함수를 이용해서 트레이닝할 때 조건을 줄 수 있습니다. 아래 예는 accuracy가 60%를 초과하면 트레이닝을 멈추도록하는 하는 예제. import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np class myCallback(tf.keras.callbacks.Callback): def on_epoch_end(self, epoch, logs={}): if(logs.get('accuracy')>0.6): print("\nReached 60% accuracy so cancelling training!") self.model.stop_training = True # print(tf.__version__) mnist = tf.ker..
[코세라 강좌] 2주차 - 실습(1/2) Fashion-MNIST 데이터에 대한 Classification 프로그램 실습 Fashion-MNIST 데이터 핸드 라이팅한 9종의 그레이스케일 의상 사진 7만장을 모아 놓은 것 (https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist) 참조 그림들 9종 레이블 Label Description 0 T-shirt/top 1 Trouser 2 Pullover 3 Dress 4 Coat 5 Sandal 6 Shirt 7 Sneaker 8 Bag 9 Ankle boot 테스트 코드 import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # print(tf.__version__) mnist = tf.k..

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