전체 글27 [슬기로운 인턴생활2] RAID의 개념과 Synology의 SHR 비교 NAS 구매를 위해선 RAID가 무엇인지에 대한 개념적인 이해가 필수적이다. 처음 이해하는 것이 그렇게 쉽지는 않았지만, 이것 역시 한 번 알아두면 나중에 많은 도움이 될 것 같아 정리해보았다.NAS의 기본적인 개념에 대한 공부가 필요한 사람은 이전 게시글을 참고하길 바란다.https://sunnybae1023.tistory.com/31 [슬기로운 인턴생활2] NAS의 기본 개념, 기업별(synology, qnap, iptim 정보, HDD와 SSD 알아보기회사에서 프로젝트를 진행하던 과정에서 대표님께 NAS에 대해 알아보라는 업무를 추가로 받았다.NAS에 대한 정보가 일절 없던 상황에서 자료조사를 하나씩 해보니, NAS는 데이터를 저장하고 보관sunnybae1023.tistory.com 01. RAID.. 2024. 11. 19. [슬기로운 인턴생활2] NAS의 기본 개념, 기업별(synology, qnap, iptim 정보, HDD와 SSD 알아보기 회사에서 프로젝트를 진행하던 과정에서 대표님께 NAS에 대해 알아보라는 업무를 추가로 받았다.NAS에 대한 정보가 일절 없던 상황에서 자료조사를 하나씩 해보니, NAS는 데이터를 저장하고 보관하기에 훌륭한 수단이기에 앞으로도 종종 사용할 것 같아 정리해두려 한다. 그럼 NAS의 기본적인 개념부터, NAS 구매를 위해 알아야 하는 개념들에 대해 좀 더 자세히 알아보자. 01. NAS란?우선 NAS의 기본 개념에 대해 설명하겠다.NAS란 Network Attached Storage의 약자로, 데이터의 저장을 주 기능으로 하는 컴퓨터를 인터넷에 연결하여 언제 어디서나 웹 브아루저 또는 모바일 앱을 통해 손쉽게 접속하여 사용할 수 있게 해주는 장치이다. 아주 쉽고 간단하게 설명하자면 바로 '데이터 저장에 특화.. 2024. 11. 19. [자료구조] 자료구조의 기본 개념 및 종류, 예제 코드 자료구조는 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하는 방법을 뜻한다. 컴퓨터 프로그램에서 데이터를 다루기 위해서는 데이터의 크기나 성질, 처리 방식 등에 맞는 자료구조를 선택하는 것이 중요하다. 예를 들어, 데이터를 순서대로 다루어야 하는 경우와, 특정 조건에 맞는 데이터만 빠르게 검색해야 하는 경우에는 각기 다른 자료구조가 더 적합할 것이다. 이렇게 적절한 자료구조를 사용하면 코드의 성능을 높이고, 메모리 사용을 효율적으로 관리할 수 있다.아래에서는 대표적인 자료구조와 각 자료구조의 특징, 사용법, 그리고 코드 예제를 통해 활용 방안을 설명하겠다.1. 배열 (Array)배열은 동일한 데이터 타입을 가진 값들이 연속된 메모리 공간에 저장된 자료구조이다. 배열은 각 요소가 고유한 인덱스를 가지기 때문에, 데이터.. 2024. 11. 5. [통계] 시계열 분석과 회귀분석의 차이, 시계열 횡단면 데이터 분석, ARDL, LSTM 알아보기 유통데이터분석 공모전을 진행하던 중, 시계열 분석과 회귀분석의 차이를 명확히 할 필요가 있다고 판단하였다.그래서 오늘은 각각의 특징이나 대표적 기법들을 다루고, 이 두 가지 상황을 동시에 적용해야 할 때 적합한 모델/분석기법에 대해서 알아보려고 한다.1. 시계열 분석특징: 시간에 따른 데이터의 흐름을 분석하고 미래 값을 예측하는 데 중점을 둔다. 자기상관성(autocorrelation), 추세(trend), 계절성(seasonality), 주기성(cycle), 변동성(volatility) 등을 고려한다는 특징이 있다.대표적 기법:AR (AutoRegression): 과거 자신의 값들을 이용해 현재 값을 예측.MA (Moving Average): 과거의 예측 오차를 이용해 현재 값을 예측ARIMA (Aut.. 2024. 10. 10. [슬기로운 인턴생활2] 칼만필터Kalman Filter의 개념, 기본원리, 구성요소, 수식, 코드 예제 알아보기 최근 회사에서 이상탐지를 위해 센서로부터 데이터를 불러와 DB에 저장하고 시각화하는 단계를 진행 중이다. 하지만 실제 공장 환경에서 다양한 noise가 발생할 수 있기 대문에 이 데이터를 그대로 사용하는 것은 정확하지 않다. 따라서 이를 filtering 해줄 수 있는 칼만필터(Kalman Filter)에 대해 알아보고자 한다.1. 칼만 필터란?칼만 필터(Kalman Filter)는 잡음이 포함되어 있는 측정치를 바탕으로 선형 역학계의 상태를 추정하는 재귀 필터로, 루돌프 칼만이 개발하였다. 이는 시간에 따라 변화하는 시스템의 상태를 추정하며, 잡음이 있는 데이터로부터 유용한 정보를 추출하여 가능한 정확하게 상태를 예측하는 역할을 한다.2. 칼만 필터의 기본 원리칼만 필터는 주로 두 가지 단계로 작동한.. 2024. 10. 7. [개발환경] Value Error: File format not supported / 패키지 버전 오류 해결 / 가상환경 kernel 지정 최근 anomaly detection에 관심이 생겨 hugging face에 배포되어 있는 모델 하나를 가져와 사용하였다.keras 기반의 deep learning 모델이었는데, 해당 모델을 사용하려면 keras 버전이 3.x 미만이어야 한다는 조건이 있었다. 당시 필자의 서버에 설치되어 있는 keras 버전은 3.0.5였길래 버전을 맞추고자 2.x 버전으로 재설치를 시도하였지만 여러가지 오류들이 발생하여 이를 해결하기 위해 몇 시간 고생했다. 그 내용을 정리해보려 한다.hugging face 모델 정보 :https://huggingface.co/keras-io/timeseries-anomaly-detection keras-io/timeseries-anomaly-detection · Hugging Fac.. 2024. 9. 13. [DataBase] PostgreSQL의 GUI tool, pgAdmin4에 csv파일 업로드 오류 해결 필자가 임의로 생성한 'sample_sample'이라는 table에 csv파일을 업로드하고자 한다.왼쪽 탭에서 "원하는 Database 선택 > 'Schemas' > 'public' > 'Tables' > 원하는 table 우클릭" 다음과 같은 과정을 거치면 위와 같이 'Import/Export Data'라는 옵션을 확인할 수가 있다. 위와 같이 File name(경로)과 Format, Encoding 선택을 해주고 Header 항목에도 체크표시를 해준 뒤 OK 버튼을 누르면 아래와 같은 에러가 뜬다.관련 에러를 해결하기 위해 다양한 정보를 찾아보았는데 마땅치가 않아서 내가 해결한 방법을 정리해보고자 한다.오류 해결을 위한 여러 시도 속에서도 또 다른 오류들이 발생해서 정확히 어떤 것 때.. 2024. 9. 6. [DataBase] MariaDB 알아보기 / DBeaver란? 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)은 오늘날 많은 기업과 개발자에게 필수적인 도구이다. 이 중 MariaDB와 DBeaver는 각각의 역할을 수행하면서 데이터베이스 관리와 조작을 더욱 효율적으로 만들어주는 중요한 소프트웨어이다. 이번 글에서는 MariaDB와 DBeaver에 대해 구체적으로 알아보고, 이들이 어떻게 사용되는지 설명하고자 한다.1. MariaDB란?MariaDB는 MySQL의 오픈 소스 포크(Fork)로, MySQL의 창시자인 Michael "Monty" Widenius에 의해 개발되었다. MySQL이 오라클(Oracle)사에 인수된 이후, MySQL의 오픈 소스 정신을 유지하고자 하는 커뮤니티의 요구로 인해 MariaDB가 등장하게 되었다.MariaDB는 MySQL과 높은 호환성을 가지며.. 2024. 9. 4. [Paper Review] 딥러닝을 이용한 센서 패턴의 이상 탐지 성능 평가(김영섭) 논문리뷰 2 https://sunnybae1023.tistory.com/21 [Paper Review] 딥러닝을 이용한 센서 패턴의 이상 탐지 성능 평가(김영섭) 논문리뷰 100. 논문 정보제목: 딥러닝을 이용한 센서 패턴의 이상 탐지 성능 평가(Performance Evaluation of Seonsor Pattern Anomaly Detection Using Deep Learning)저자: 인천대학교 정보기술대학원 임베디드시스템전공 김영섭sunnybae1023.tistory.com이전 내용이 궁금하시다면 위의 링크를 참고해주시기 바랍니다.제 3장 실 험 방 법본 논문에서 진행하는 실험의 전체적인 flow는 아래와 같다.:: 1) 정상 패턴만을 학습 >> 2) 예측 결과와 실제값 차이 확인 >> 3) 이상탐.. 2024. 8. 26. [Paper Review] 딥러닝을 이용한 센서 패턴의 이상 탐지 성능 평가(김영섭) 논문리뷰 1 논문 정보제목: 딥러닝을 이용한 센서 패턴의 이상 탐지 성능 평가(Performance Evaluation of Seonsor Pattern Anomaly Detection Using Deep Learning)저자: 인천대학교 정보기술대학원 임베디드시스템전공 김영섭 (지도교수: 강우철)2018년 12월 (석사학위논문)https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE10583102제 1 장 Abstract최근, 다양한 연구 분야에서 자동화 기계 운영을 위해 센서로부터 실시간 데이터를 수집하고 분석하고 있다. 하지만 기기의 고장 및 환경의 변화 그리고 센서 오작동 등의 문제로 수집 데이터에 비정상적인 값, 즉 이상치가 포함된다면 경제적 손실뿐만 아니.. 2024. 8. 23. 이전 1 2 3 다음
