ZeroWiki - User contributions [en]

김동영

2023-03-01T02:56:06Z

175.113.152.7:

== Profile ==
재학중

ktasha45@gmail.com
ktasha45@cau.ac.kr
[https://github.com/ktasha45 github]

소프트웨어학부 21학번
ZP 31기 정회원
ZP 32대 부회장

'''OMS:'''
# qiskit 해커톤 참가 후기 [[정모/2022.02.16]] [https://view.officeapps.live.com/op/view.aspx?src=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2Fktasha45%2Fsprout-class-2022%2Fmaster%2FOMS.pptx&wdOrigin=BROWSELINK ppt] <- 11번 슬라이드에 오류가 있습니다. 실제로는 수치미분을 사용하지 않습니다.
# 기계 번역과 attention [[정모/2022.08.03]] [https://view.officeapps.live.com/op/view.aspx?src=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2Fktasha45%2Fsprout-class-2022%2Fmaster%2F%25EA%25B8%25B0%25EA%25B3%2584%2520%25EB%25B2%2588%25EC%2597%25AD%25EA%25B3%25BC%2520attention.pptx&wdOrigin=BROWSELINK ppt]
# 컴퓨터는 객체를 어떻게 탐지할까? [[정모/2022.05.11]]
# PE 후기와 부스트캠프 지원 [[정모/2022.09.14]]

'''참여 OMS'''
'22 1학기 때엔 2-3번을 제외하곤 전부 참여했음

'''정회원 유지 조건:'''
'22 새싹교실 멘토
'22 엔젤스 캠프 TF

'''해야 할 일'''
[[정모/2022.08.31]] 마무리
== doing ==
'23
중앙대학교 머신러닝 학회 CUAI 5기- adv

'22
~~ai 부스트캠프 4기 recsys~~ '23 2월 14일 수료
~~[[n일1제]]~~
~~22년 하계방학 PE~~ 9월 1일부로 종료
~~[[안자구뭐해]]~~
~~[d2ml]~~
~~[[새싹교실/2022]] 강사~~
~~중앙대학교 머신러닝 학회 CUAI 4기- adv~~ 휴학
~~42Seoul 라피신~~
~~qiskit 해커톤~~

'21
~~21 새싹교실 멘티~~

== 목표 ==
목표 정하기

== 관심 ==
창업, Ph.D 유학, 교환학생, 체험형 인턴
수학, 추천시스템, 강화학습, 최적화이론
~~알고리즘~~

배워보고 싶은 것: 하둡, 쿠버네티스, devops, js

----
[[홈페이지분류]], ZeroPagers, ZeroWikian ( DeleteMe 복수개로 선택해 주세요. )

김동영

2023-03-01T02:55:57Z

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소프트웨어학부 21학번
ZP 31기 정회원
ZP 32대 부회장

'''OMS:'''
# qiskit 해커톤 참가 후기 [[정모/2022.02.16]] [https://view.officeapps.live.com/op/view.aspx?src=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2Fktasha45%2Fsprout-class-2022%2Fmaster%2FOMS.pptx&wdOrigin=BROWSELINK ppt] <- 11번 슬라이드에 오류가 있습니다. 실제로는 수치미분을 사용하지 않습니다.
# 기계 번역과 attention [[정모/2022.08.03]] [https://view.officeapps.live.com/op/view.aspx?src=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2Fktasha45%2Fsprout-class-2022%2Fmaster%2F%25EA%25B8%25B0%25EA%25B3%2584%2520%25EB%25B2%2588%25EC%2597%25AD%25EA%25B3%25BC%2520attention.pptx&wdOrigin=BROWSELINK ppt]
# 컴퓨터는 객체를 어떻게 탐지할까? [[정모/2022.05.11]]
# PE 후기와 부스트캠프 지원 [[정모/2022.09.14]]

'''참여 OMS'''
'22 1학기 때엔 2-3번을 제외하곤 전부 참여했음

'''정회원 유지 조건:'''
'22 새싹교실 멘토
'22 엔젤스 캠프 TF

'''해야 할 일'''
[[정모/2022.08.31]] 마무리
== doing ==
'23
중앙대학교 머신러닝 학회 CUAI 5기- adv

'22
~~ai 부스트캠프 4기 recsys~~ '23 2월 14일 수료
~~[[n일1제]]~~
~~22년 하계방학 PE~~ 9월 1일부로 종료
~~[[안자구뭐해]]~~
~~[d2ml]~~
~~[[새싹교실/2022]] 강사~~
~~중앙대학교 머신러닝 학회 CUAI 4기- adv~~ 휴학
~~42Seoul 라피신~~
~~qiskit 해커톤~~

'21
~~21 새싹교실 멘티~~

== 목표 ==
목표 정하기

== 관심 ==
창업, Ph.D 유학, 교환학생, 체험형 인턴수학, 추천시스템, 강화학습, 최적화이론
~~알고리즘~~
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'''OMS:'''
# qiskit 해커톤 참가 후기 [[정모/2022.02.16]] [https://view.officeapps.live.com/op/view.aspx?src=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2Fktasha45%2Fsprout-class-2022%2Fmaster%2FOMS.pptx&wdOrigin=BROWSELINK ppt] <- 11번 슬라이드에 오류가 있습니다. 실제로는 수치미분을 사용하지 않습니다.
# 기계 번역과 attention [[정모/2022.08.03]] [https://view.officeapps.live.com/op/view.aspx?src=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2Fktasha45%2Fsprout-class-2022%2Fmaster%2F%25EA%25B8%25B0%25EA%25B3%2584%2520%25EB%25B2%2588%25EC%2597%25AD%25EA%25B3%25BC%2520attention.pptx&wdOrigin=BROWSELINK ppt]
# 컴퓨터는 객체를 어떻게 탐지할까? [[정모/2022.05.11]]
# PE 후기와 부스트캠프 지원 [[정모/2022.09.14]]

'''참여 OMS'''
'22 1학기 때엔 2-3번을 제외하곤 전부 참여했음

'''정회원 유지 조건:'''
'22 새싹교실 멘토
'22 엔젤스 캠프 TF

'''해야 할 일'''
[[정모/2022.08.31]] 마무리
== doing ==
'23
중앙대학교 머신러닝 학회 CUAI 5기- adv

'22
~~ai 부스트캠프 4기 recsys~~ '23 2월 14일 수료
~~[[n일1제]]~~
~~22년 하계방학 PE~~ 9월 1일부로 종료
~~[[안자구뭐해]]~~
~~[d2ml]~~
~~[[새싹교실/2022]] 강사~~
~~중앙대학교 머신러닝 학회 CUAI 4기- adv~~ 휴학
~~42Seoul 라피신~~
~~qiskit 해커톤~~

'21
~~21 새싹교실 멘티~~

== 목표 ==
목표 정하기

== 관심 ==
창업, Ph.D 유학, 교환학생, 체험형 인턴수학, 추천시스템, 강화학습, 최적화이론
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'''OMS:'''
# qiskit 해커톤 참가 후기 [[정모/2022.02.16]] [https://view.officeapps.live.com/op/view.aspx?src=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2Fktasha45%2Fsprout-class-2022%2Fmaster%2FOMS.pptx&wdOrigin=BROWSELINK ppt] <- 11번 슬라이드에 오류가 있습니다. 실제로는 수치미분을 사용하지 않습니다.
# 기계 번역과 attention [[정모/2022.08.03]] [https://view.officeapps.live.com/op/view.aspx?src=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2Fktasha45%2Fsprout-class-2022%2Fmaster%2F%25EA%25B8%25B0%25EA%25B3%2584%2520%25EB%25B2%2588%25EC%2597%25AD%25EA%25B3%25BC%2520attention.pptx&wdOrigin=BROWSELINK ppt]
# 컴퓨터는 객체를 어떻게 탐지할까? [[정모/2022.05.11]]
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'''참여 OMS'''
'22 1학기 때엔 2-3번을 제외하곤 전부 참여했음

'''정회원 유지 조건:'''
'22 새싹교실 멘토
'22 엔젤스 캠프 TF

'''해야 할 일'''
[[정모/2022.08.31]] 마무리
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'23
중앙대학교 머신러닝 학회 CUAI 5기- adv

'22
~~ai 부스트캠프 4기 recsys~~ '23 2월 14일 수료
~~[[n일1제]]~~
~~22년 하계방학 PE~~ 9월 1일부로 종료
~~[[안자구뭐해]]~~
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~~[[새싹교실/2022]] 강사~~
~~중앙대학교 머신러닝 학회 CUAI 4기- adv~~ 휴학
~~42Seoul 라피신~~
~~qiskit 해커톤~~

'21
~~21 새싹교실 멘티~~

== 목표 ==
목표 정하기

== 관심 ==
창업, Ph.D 유학, 교환학생, 체험형 인턴

수학, 추천시스템, 강화학습, 최적화이론
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Mml study

2023-01-10T13:01:24Z

175.113.152.7:

스터디 목표: 1회독

* 발표는 ppt 가 기본입니다
* 책 내의 모든 definition 과 theorem, remark, terminology 를 접해보는 것이 목표입니다
** 당장 그 의미를 정확히 모르겠어도 이런 게 있다는 걸 아는 것만으로도 충분합니다
* 스터디 이후 해당 주가 끝나기 전에 notion 에 본인이 발제한 내용을 정리해야 합니다
** notion 은 latex 를 사용하기 어렵기 때문에 개인 블로그나 깃허브에 복붙해서 따로 보관해놓을 것을 권장합니다
* 준비하다 모르는 게 나오면 카톡방에서 자유롭게 공유해주세요

zeropage study page: https://wiki.zeropage.org/wiki.php/mml%20study?action=show
notion page: https://delicious-melody-4d7.notion.site/mml-7f77b0f479bc418998d2d529cca87031
book: https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf

스터디는 5주로 계획중입니다 - 길어질 수도 있어요
-> 3주에 끝낼 계획입니다.

1주차: 12/30 14:30-16:30 6피팀플실
2주차: 01/06 20:00-22:00 6피팀플실
3주차:

~~관심 있으신 분은 [[김동영]]에게 알려주세요 - 앞부분 진도는 본인이 알아서 맞춰야 합니다~~

스터디원: [[김동영]], 박지현, [[김경민]], [[김동우]]

* 2022/12/30 - 1주차
** 14:30 - 16:30, 6피 팀플실
** ~ chap 3.1
** 과제: 각자 읽고 발표 준비해오기 - 세미나 형식
** ~ chap 7

* 2022/01/06 - 2주차
** 20:00 - 22:00, 6피 팀플실
** ~ chap 7
** 과제: 각자 읽고 발표 준비해오기 - 세미나 형식
** ~ chap 12

Mml study

2023-01-10T13:00:58Z

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스터디 목표: 1회독

* 발표는 ppt 가 기본입니다
* 책 내의 모든 definition 과 theorem, remark, terminology 를 접해보는 것이 목표입니다
** 당장 그 의미를 정확히 모르겠어도 이런 게 있다는 걸 아는 것만으로도 충분합니다
* 스터디 이후 해당 주가 끝나기 전에 notion 에 본인이 발제한 내용을 정리해야 합니다
** notion 은 latex 를 사용하기 어렵기 때문에 개인 블로그나 깃허브에 복붙해서 따로 보관해놓을 것을 권장합니다
* 준비하다 모르는 게 나오면 카톡방에서 자유롭게 공유해주세요

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book: https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf

스터디는 5주로 계획중입니다 - 길어질 수도 있어요
-> 3주에 끝낼 계획입니다.

1주차: 12/30 14:30-16:30 6피팀플실
2주차: 01/06 20:00-22:00,6피팀플실
3주차:

~~관심 있으신 분은 [[김동영]]에게 알려주세요 - 앞부분 진도는 본인이 알아서 맞춰야 합니다~~

스터디원: [[김동영]], [[박지현]], [[김경민]], [[김동우]]

* 2022/12/30 - 1주차
** 14:30 - 16:30, 6피 팀플실
** ~ chap 3.1
** 과제: 각자 읽고 발표 준비해오기 - 세미나 형식
** ~ chap 7

* 2022/01/06 - 2주차
** 20:00 - 22:00, 6피 팀플실
** ~ chap 7
** 과제: 각자 읽고 발표 준비해오기 - 세미나 형식
** ~ 끝

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2023-01-10T13:00:47Z

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스터디 목표: 1회독

* 발표는 ppt 가 기본입니다
* 책 내의 모든 definition 과 theorem, remark, terminology 를 접해보는 것이 목표입니다
** 당장 그 의미를 정확히 모르겠어도 이런 게 있다는 걸 아는 것만으로도 충분합니다
* 스터디 이후 해당 주가 끝나기 전에 notion 에 본인이 발제한 내용을 정리해야 합니다
** notion 은 latex 를 사용하기 어렵기 때문에 개인 블로그나 깃허브에 복붙해서 따로 보관해놓을 것을 권장합니다
* 준비하다 모르는 게 나오면 카톡방에서 자유롭게 공유해주세요

zeropage study page: https://wiki.zeropage.org/wiki.php/mml%20study?action=show
notion page: https://delicious-melody-4d7.notion.site/mml-7f77b0f479bc418998d2d529cca87031
book: https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf

스터디는 5주로 계획중입니다 - 길어질 수도 있어요
-> 3주에 끝낼 계획입니다.

1주차: 12/30 14:30-16:30 6피팀플실
2주차: 01/06 20:00-22:00,6피팀플실
3주차:

~~관심 있으신 분은 [[김동영]]에게 알려주세요 - 앞부분 진도는 본인이 알아서 맞춰야 합니다~~

스터디원: [[김동영]], [[박지현]], [[김경민]], [[김동우]]

* 2022/12/30 - 1주차
** 14:30 - 16:30, 6피 팀플실
** ~ chap 3.1
** 과제: 각자 읽고 발표 준비해오기 - 세미나 형식
** ~ chap 7

* 2022/01/06 - 2주차
** 20:00 - 22:00, 6피 팀플실
** ~ chap 7
** 과제: 각자 읽고 발표 준비해오기 - 세미나 형식
** ~ 끝

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2023-01-10T13:00:37Z

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* 발표는 ppt 가 기본입니다
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* 준비하다 모르는 게 나오면 카톡방에서 자유롭게 공유해주세요

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book: https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf

스터디는 5주로 계획중입니다 - 길어질 수도 있어요
-> 3주에 끝낼 계획입니다.

1주차: 12/30 14:30-16:30 6피팀플실
2주차: 01/06 20:00-22:00,6피팀플실
3주차:

~관심 있으신 분은 [[김동영]]에게 알려주세요 - 앞부분 진도는 본인이 알아서 맞춰야 합니다~

스터디원: [[김동영]], [[박지현]], [[김경민]], [[김동우]]

* 2022/12/30 - 1주차
** 14:30 - 16:30, 6피 팀플실
** ~ chap 3.1
** 과제: 각자 읽고 발표 준비해오기 - 세미나 형식
** ~ chap 7

* 2022/01/06 - 2주차
** 20:00 - 22:00, 6피 팀플실
** ~ chap 7
** 과제: 각자 읽고 발표 준비해오기 - 세미나 형식
** ~ 끝

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2023-01-10T13:00:20Z

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* 발표는 ppt 가 기본입니다
* 책 내의 모든 definition 과 theorem, remark, terminology 를 접해보는 것이 목표입니다
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book: https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf

스터디는 5주로 계획중입니다 - 길어질 수도 있어요
-> 3주에 끝낼 계획입니다.

1주차: 12/30 14:30-16:30 6피팀플실
2주차: 01/06 20:00-22:00,6피팀플실
3주차:

관심 있으신 분은 [[김동영]]에게 알려주세요 - 앞부분 진도는 본인이 알아서 맞춰야 합니다

스터디원: [[김동영]], [[박지현]], [[김경민]], [[김동우]]

* 2022/12/30 - 1주차
** 14:30 - 16:30, 6피 팀플실
** ~ chap 3.1
** 과제: 각자 읽고 발표 준비해오기 - 세미나 형식
** ~ chap 7

* 2022/01/06 - 2주차
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* 발표는 ppt 가 기본입니다
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스터디는 5주로 계획중입니다 - 길어질 수도 있어요
1주차: 12/30 14:30-16:30 6피팀플실
2주차: 01/06 20:00-22:00,6피팀플실
3주차:

관심 있으신 분은 [[김동영]]에게 알려주세요 - 앞부분 진도는 본인이 알아서 맞춰야 합니다

스터디원: [[김동영]], [[박지현]], [[김경민]], [[김동우]]

* 2022/12/30 - 1주차
** 14:30 - 16:30, 6피 팀플실
** ~ chap 3.1
** 과제: 각자 읽고 발표 준비해오기 - 세미나 형식
** ~ chap 7

* 2022/01/06 - 2주차
** 20:00 - 22:00, 6피 팀플실
** ~ chap 7
** 과제: 각자 읽고 발표 준비해오기 - 세미나 형식
** ~ 끝

Mml study

2023-01-10T12:59:57Z

175.113.152.7:

스터디 목표: 1회독

* 발표는 ppt 가 기본입니다
* 책 내의 모든 definition 과 theorem, remark, terminology 를 접해보는 것이 목표입니다
** 당장 그 의미를 정확히 모르겠어도 이런 게 있다는 걸 아는 것만으로도 충분합니다
* 스터디 이후 해당 주가 끝나기 전에 notion 에 본인이 발제한 내용을 정리해야 합니다
** notion 은 latex 를 사용하기 어렵기 때문에 개인 블로그나 깃허브에 복붙해서 따로 보관해놓을 것을 권장합니다
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book: https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf

스터디는 5주로 계획중입니다 - 길어질 수도 있어요
1주차: 12/30 14:30-16:30 6피팀플실
2주차: 01/06 20:00-22:00,6피팀플실
3주차: - 여기서 끝날 것 같습니다

관심 있으신 분은 [[김동영]]에게 알려주세요 - 앞부분 진도는 본인이 알아서 맞춰야 합니다

스터디원: [[김동영]], [[박지현]], [[김경민]], [[김동우]]

* 2022/12/30 - 1주차
** 14:30 - 16:30, 6피 팀플실
** ~ chap 3.1
** 과제: 각자 읽고 발표 준비해오기 - 세미나 형식
** ~ chap 7

* 2022/01/06 - 2주차
** 20:00 - 22:00, 6피 팀플실
** ~ chap 7
** 과제: 각자 읽고 발표 준비해오기 - 세미나 형식
** ~ 끝

Mml study

2023-01-10T12:55:31Z

175.113.152.7:

스터디 목표: 1회독

* 발표는 ppt 가 기본입니다
* 책 내의 모든 definition 과 theorem, remark, terminology 를 접해보는 것이 목표입니다
** 당장 그 의미를 정확히 모르겠어도 이런 게 있다는 걸 아는 것만으로도 충분합니다
* 스터디 이후 해당 주가 끝나기 전에 notion 에 본인이 발제한 내용을 정리해야 합니다
** notion 은 latex 를 사용하기 어렵기 때문에 개인 블로그나 깃허브에 복붙해서 따로 보관해놓을 것을 권장합니다
* 준비하다 모르는 게 나오면 카톡방에서 자유롭게 공유해주세요

zeropage study page: https://wiki.zeropage.org/wiki.php/mml%20study?action=show
notion page: https://delicious-melody-4d7.notion.site/mml-7f77b0f479bc418998d2d529cca87031
book: https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf

스터디는 5주로 계획중입니다 - 길어질 수도 있어요
1주차: 12/30 14:30-16:30 6피팀플실1
2주차: 01/05 시간, 장소 미정
3주차:
4주차:
5주차: 이쯤에서 끝나면 완벽

관심 있으신 분은 [[김동영]]에게 알려주세요 - 앞부분 진도는 본인이 알아서 맞춰야 합니다

스터디원: [[김동영]], [[박지현]], [[김경민]], [[김동우]]

* 2022/12/30 - 1주차
** 14:30 - 16:30, 6피 팀플실
** ~ chap 3.1
** 과제: 각자 읽고 발표 준비해오기 - 세미나 형식
** ~ chap 7

* 2022/12/30 - 2주차
** 20:00 - 22:00, 6피 팀플실
** ~ chap 7
** 과제: 각자 읽고 발표 준비해오기 - 세미나 형식
** ~ 끝

Mml study

2023-01-10T12:54:34Z

175.113.152.7:

스터디 목표: 1회독

* 발표는 ppt 가 기본입니다
* 책 내의 모든 definition 과 theorem, remark, terminology 를 접해보는 것이 목표입니다
** 당장 그 의미를 정확히 모르겠어도 이런 게 있다는 걸 아는 것만으로도 충분합니다
* 스터디 이후 해당 주가 끝나기 전에 notion 에 본인이 발제한 내용을 정리해야 합니다
** notion 은 latex 를 사용하기 어렵기 때문에 개인 블로그나 깃허브에 복붙해서 따로 보관해놓을 것을 권장합니다
* 준비하다 모르는 게 나오면 카톡방에서 자유롭게 공유해주세요

zeropage study page: https://wiki.zeropage.org/wiki.php/mml%20study?action=show
notion page: https://delicious-melody-4d7.notion.site/mml-7f77b0f479bc418998d2d529cca87031
book: https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf

스터디는 5주로 계획중입니다 - 길어질 수도 있어요
1주차: 12/30 14:30-16:30 6피팀플실1
2주차: 01/05 시간, 장소 미정
3주차:
4주차:
5주차: 이쯤에서 끝나면 완벽

관심 있으신 분은 [[김동영]]에게 알려주세요 - 앞부분 진도는 본인이 알아서 맞춰야 합니다

스터디원: [[김동영]], [[박지현]], [[김경민]], [[김동우]]

* 2022/12/30 - 1주차
** 14:30 - 16:30, 6피 팀플실
** ~ chap 3.1
** 과제: 각자 읽고 발표 준비해오기 - 세미나 형식
** ~ chap 7

* 2022/12/30 - 2주차
** 14:30 - 16:30, 6피 팀플실
** ~ chap 7
** 과제: 각자 읽고 발표 준비해오기 - 세미나 형식
** ~ 끝

AngelsCamp/2022

2022-10-31T13:53:13Z

175.113.152.7:

__TOC__

= AngelsCamp2022 =

코딩을 잘하든 못하든 별로 큰 관계는 없다. 코딩을 잘해서 하룻밤 사이에 완성품을 내야 하는 것이 목적이 아니다. 서로간의 코딩 실력의 상하와 관계없이, 서로같이 팀플을 하는 것, 자신이 하고 싶은 것을 밤새도록 해보는 것이 Angels Camp다.
평소에 아이디어가 떠올라서 만들었으면 좋겠다라는 생각은 했으나 바쁘다고, 혹은 어렵다고 하지 못했던 것들을 이 자리에서 실현 해보는 것은 어떨까?

* 일정: 11월 11일 오후 8시 ~ 12일 오전 8시
* 장소: 서울 마포구 동교로 156-12 2층
* 상금: 인기팀 1팀, 50,000원

AngelsCamp/2022

2022-10-31T13:52:42Z

175.113.152.7:

__TOC__

= AngelsCamp2022 =

* 일정: 11월 11일 오후 8시 ~ 12일 오전 8시
* 장소: 서울 마포구 동교로 156-12 2층
* 상금: 인기팀 1팀, 50,000원
= content =
ZeroPage 회원 전체가 모여 펼치는 코딩 축제
코딩을 잘하든 못하든 별로 큰 관계는 없다. 코딩을 잘해서 하룻밤 사이에 완성품을 내야 하는 것이 목적이 아니다. 서로간의 코딩 실력의 상하와 관계없이, 서로같이 팀플을 하는 것, 자신이 하고 싶은 것을 밤새도록 해보는 것이 Angels Camp다.
평소에 아이디어가 떠올라서 만들었으면 좋겠다라는 생각은 했으나 바쁘다고, 혹은 어렵다고 하지 못했던 것들을 이 자리에서 실현 해보는 것은 어떨까?

AngelsCamp/2022

2022-10-31T13:52:31Z

175.113.152.7:

__TOC__

= AngelsCamp2022 =

* 일정: 11월 11일 오후 8시 ~ 12일 오전 8시
* 장소: 서울 마포구 동교로 156-12 2층
* 상금: 인기팀 1팀, \\50,000

= content =
ZeroPage 회원 전체가 모여 펼치는 코딩 축제
코딩을 잘하든 못하든 별로 큰 관계는 없다. 코딩을 잘해서 하룻밤 사이에 완성품을 내야 하는 것이 목적이 아니다. 서로간의 코딩 실력의 상하와 관계없이, 서로같이 팀플을 하는 것, 자신이 하고 싶은 것을 밤새도록 해보는 것이 Angels Camp다.
평소에 아이디어가 떠올라서 만들었으면 좋겠다라는 생각은 했으나 바쁘다고, 혹은 어렵다고 하지 못했던 것들을 이 자리에서 실현 해보는 것은 어떨까?

AngelsCamp/2022

2022-10-31T13:52:20Z

175.113.152.7:

__TOC__

= AngelsCamp2022 =

* 일정: 11월 11일 오후 8시 ~ 12일 오전 8시
* 장소: 서울 마포구 동교로 156-12 2층
* 상금: 인기팀 1팀, \50,000

= content =
ZeroPage 회원 전체가 모여 펼치는 코딩 축제
코딩을 잘하든 못하든 별로 큰 관계는 없다. 코딩을 잘해서 하룻밤 사이에 완성품을 내야 하는 것이 목적이 아니다. 서로간의 코딩 실력의 상하와 관계없이, 서로같이 팀플을 하는 것, 자신이 하고 싶은 것을 밤새도록 해보는 것이 Angels Camp다.
평소에 아이디어가 떠올라서 만들었으면 좋겠다라는 생각은 했으나 바쁘다고, 혹은 어렵다고 하지 못했던 것들을 이 자리에서 실현 해보는 것은 어떨까?

AngelsCamp/2022

2022-10-31T13:26:27Z

175.113.152.7:

__TOC__

= AngelsCamp2022 =

* 일정: 11월 11일 오후 8시 ~ 12일 오전 8시
* 장소: 서울 마포구 동교로 156-12 2층

AngelsCamp/2022

2022-10-31T13:26:07Z

175.113.152.7:

__TOC__

= AngelsCamp2022 =

-일정: 11월 11일 오후 8시 ~ 12일 오전 8시
-장소: 서울 마포구 동교로 156-12 2층

AngelsCamp/2022

2022-10-31T13:25:55Z

175.113.152.7:

__TOC__

= AngelsCamp2022 =

* 일정: 11월 11일 오후 8시 ~ 12일 오전 8시
* 장소: 서울 마포구 동교로 156-12 2층

AngelsCamp/2022

2022-10-31T13:25:47Z

175.113.152.7:

__TOC__

= AngelsCamp2022 =

* 일정: 11월 11일 오후 8시 ~ 12일 오전 8시
* 장소: 서울 마포구 동교로 156-12 2층

AngelsCamp/2022

2022-10-31T13:24:09Z

175.113.152.7:

__TOC__

= AngelsCamp2022 =

정모/2022.05.25

2022-06-08T07:36:25Z

175.113.152.7:

__TOC__

= OMS =
* 진행X (사유 : 인원 부족)
** 다음 OMS 주자: 방석현 학우님 "불편한 과금 유도"

= 스터디 진행사항 =
[[안자구뭐해]]
[[koco]] : 종료
데중어설
[[발불]]
[[너두노드]]
[[코하자]]
[[Quantum is the Future]] : 잠정 중단
DevOps 스터디 : 이번 주 금요일 첫 온라인 미팅 예정

= 삼성증권 디지털/IT학회 연계 프로그램 =
* 근황 : 진행 사항을 묻는 문자를 보내보았지만 답변이 없음. 계획이 무산된 건지, 우리만 연락을 못 받은 건지도 알 수 없음. 일단은 없어졌다고 보고 있음.

= 참여자 =
[[김도엽]], [[방석현]], [[이민욱]], [[정우현]], [[김동욱]]
기억에 의존하여 작성되었습니다. 누락되셨다면 추가 후 이 문구를 지워주시기 바랍니다.

= 댓글 =

정모/2022.05.12

2022-05-23T12:25:57Z

175.113.152.7:

'''2022.05.11 입니다'''

__TOC__

= OMS =
* [[김동영]] 학우님 : 컴퓨터는 객체를 어떻게 탐지할까?
** 다음 주자: [[이민욱]] 학우님

== 내용 ==
== 객체 탐지? ==
* 컴퓨터 비전 분야에서 흔히 object detection이라고 불림
* 오래 전부터 연구되어 온 주제이며, 2012년 alexnet이란 딥러닝 네트워크가 등장하기 전까지도 많은 방법이 시도되어 왔음
* 이번 발표는 딥러닝 이후, 즉 r-cnn 이후를 중심으로 다룰 예정임

== 이미지 분류 ==
* 컴퓨터 비전의 가장 중요한 작업은, 당연하게도 이미지를 분류하는 작업이고, 객체 탐지 또한 이미지 분류 문제를 포함함
* 이미지 인식의 문제는 영상의 다양성에서 비롯됨. 사진이 찍힌 위치, 빛, 자세 등에 따라 컴퓨터는 같은 종류의 이미지를 아주 다르게 인식함
* 이를 해결하기 위해 데이터 기반의 방법론이 등장함. 가장 대표적인 것이 kNN 분류기이고, 이 분류기는 각각의 test 데이터의 주변에 어떤 클래스의 train 데이터가 가장 많은지를 판단해서 분류함. - 직관적인 분류기
* kNN보다 조금 더 효율적인 svm은, 데이터를 기반으로 선형 분류기를 만드는 방법임 (기본적으로 svm은 이진 분류기임)
* 다만 위의 두 방법 모두 raw-pixel을 사용하기 때문에 성능은 둘 다 그렇게 좋지 못함

== 특징 추출 ==
* 그래서, 분류 이전에 그 이미지의 특징을 추출하는 작업이 선행되어야 함. 딥러닝 이전에는 이미지의 gradient를 사용해 특징을 추출하기도 했음.
* 딥러닝 또한 결국은 특징을 추출하는 네트워크임. 이미지가 들어오면 특징 벡터를 출력하는 변환기, 또는 함수라고 봐야 함.
* 이미지 분류에서 좋은 성능을 보이는 딥러닝 네트워크인 cnn이 등장한 후, 이를 어떻게 객체 탐지로 일반화시킬 수 있을지에 대한 연구가 이어짐. 그 과정에서 최초로 나온 논문이 r-cnn이고, 머신러닝 기법과 딥러닝 기법을 동시에 활용해 객체를 탐지하는 방법을 제시함.

== 객체 탐지 ==
* 객체 탐지에서 수행해야 할 작업은 결국 두 가지임.
*** 객체의 위치를 잡고,
*** 그 위치의 객체가 무엇인지 판단
* 위에서 계속 분류에 대한 이야기를 했으니, 이제 객체의 위치만 나오면 그 부분만 짤라서 cnn에 넣으면 특징 벡터가 나오고, 그럼 svm이든 kNN이든 분류기를 사용해 분류하면 됨
* 남은 건 객체가 어디있는지 찾는 문제이고, selective search나 sliding window 방법을 사용하면 해결할 수 있음.
* 그리고 2000개의 roi(regoin of interest) 중 괜찮은 것들로만 추리는 작업(non maximum suppression)이 이뤄지면 정말 끝임

== 정리 ==
# 객체가 있을 법한 곳을 찾고
# 지정된 부분들만을 잘라서 분류하고
# 그 중 좋은 것들로만 추려낸다
　
* 다만 이 방법은 비효율적이다. 2000개의 roi를 전부 cnn에 넣어야 하기 때문임.
* 이 문제를 해결하기 위해 roi-pooling 같은 기법을 활용해 cnn 순전파 작업을 이미지 하나당 한 번만 할 수 있도록 한 네트워크도 나왔음 (fast r-cnn, sppnet.. 등)

= 스터디 진행상황 보고 =
[[안자구뭐해]]
[koco]
[[데중어설]]
[[발불]]
[[너두노드]]
[[코하자]]

= 참여자 =
[[김도엽]], [[김동영]], [[방석현]], [[이민욱]], [[이승찬]], [[임지민]], [[채승운]], [[최민준]], [[한성민]]

= 댓글 =

정모/2022.05.12

2022-05-23T12:25:37Z

175.113.152.7:

**2022.05.11 입니다**

__TOC__

= OMS =
* [[김동영]] 학우님 : 컴퓨터는 객체를 어떻게 탐지할까?
** 다음 주자: [[이민욱]] 학우님

== 내용 ==
== 객체 탐지? ==
* 컴퓨터 비전 분야에서 흔히 object detection이라고 불림
* 오래 전부터 연구되어 온 주제이며, 2012년 alexnet이란 딥러닝 네트워크가 등장하기 전까지도 많은 방법이 시도되어 왔음
* 이번 발표는 딥러닝 이후, 즉 r-cnn 이후를 중심으로 다룰 예정임

== 이미지 분류 ==
* 컴퓨터 비전의 가장 중요한 작업은, 당연하게도 이미지를 분류하는 작업이고, 객체 탐지 또한 이미지 분류 문제를 포함함
* 이미지 인식의 문제는 영상의 다양성에서 비롯됨. 사진이 찍힌 위치, 빛, 자세 등에 따라 컴퓨터는 같은 종류의 이미지를 아주 다르게 인식함
* 이를 해결하기 위해 데이터 기반의 방법론이 등장함. 가장 대표적인 것이 kNN 분류기이고, 이 분류기는 각각의 test 데이터의 주변에 어떤 클래스의 train 데이터가 가장 많은지를 판단해서 분류함. - 직관적인 분류기
* kNN보다 조금 더 효율적인 svm은, 데이터를 기반으로 선형 분류기를 만드는 방법임 (기본적으로 svm은 이진 분류기임)
* 다만 위의 두 방법 모두 raw-pixel을 사용하기 때문에 성능은 둘 다 그렇게 좋지 못함

== 특징 추출 ==
* 그래서, 분류 이전에 그 이미지의 특징을 추출하는 작업이 선행되어야 함. 딥러닝 이전에는 이미지의 gradient를 사용해 특징을 추출하기도 했음.
* 딥러닝 또한 결국은 특징을 추출하는 네트워크임. 이미지가 들어오면 특징 벡터를 출력하는 변환기, 또는 함수라고 봐야 함.
* 이미지 분류에서 좋은 성능을 보이는 딥러닝 네트워크인 cnn이 등장한 후, 이를 어떻게 객체 탐지로 일반화시킬 수 있을지에 대한 연구가 이어짐. 그 과정에서 최초로 나온 논문이 r-cnn이고, 머신러닝 기법과 딥러닝 기법을 동시에 활용해 객체를 탐지하는 방법을 제시함.

== 객체 탐지 ==
* 객체 탐지에서 수행해야 할 작업은 결국 두 가지임.
*** 객체의 위치를 잡고,
*** 그 위치의 객체가 무엇인지 판단
* 위에서 계속 분류에 대한 이야기를 했으니, 이제 객체의 위치만 나오면 그 부분만 짤라서 cnn에 넣으면 특징 벡터가 나오고, 그럼 svm이든 kNN이든 분류기를 사용해 분류하면 됨
* 남은 건 객체가 어디있는지 찾는 문제이고, selective search나 sliding window 방법을 사용하면 해결할 수 있음.
* 그리고 2000개의 roi(regoin of interest) 중 괜찮은 것들로만 추리는 작업(non maximum suppression)이 이뤄지면 정말 끝임

== 정리 ==
# 객체가 있을 법한 곳을 찾고
# 지정된 부분들만을 잘라서 분류하고
# 그 중 좋은 것들로만 추려낸다
　
* 다만 이 방법은 비효율적이다. 2000개의 roi를 전부 cnn에 넣어야 하기 때문임.
* 이 문제를 해결하기 위해 roi-pooling 같은 기법을 활용해 cnn 순전파 작업을 이미지 하나당 한 번만 할 수 있도록 한 네트워크도 나왔음 (fast r-cnn, sppnet.. 등)

= 스터디 진행상황 보고 =
[[안자구뭐해]]
[koco]
[[데중어설]]
[[발불]]
[[너두노드]]
[[코하자]]

= 참여자 =
[[김도엽]], [[김동영]], [[방석현]], [[이민욱]], [[이승찬]], [[임지민]], [[채승운]], [[최민준]], [[한성민]]

= 댓글 =

정모/2022.05.12

2022-05-23T12:24:10Z

175.113.152.7:

__TOC__

= OMS =
* [[김동영]] 학우님 : 컴퓨터는 객체를 어떻게 탐지할까?
** 다음 주자: [[이민욱]] 학우님

== 내용 ==
== 객체 탐지? ==
* 컴퓨터 비전 분야에서 흔히 object detection이라고 불림
* 오래 전부터 연구되어 온 주제이며, 2012년 alexnet이란 딥러닝 네트워크가 등장하기 전까지도 많은 방법이 시도되어 왔음
* 이번 발표는 딥러닝 이후, 즉 r-cnn 이후를 중심으로 다룰 예정임

== 이미지 분류 ==
* 컴퓨터 비전의 가장 중요한 작업은, 당연하게도 이미지를 분류하는 작업이고, 객체 탐지 또한 이미지 분류 문제를 포함함
* 이미지 인식의 문제는 영상의 다양성에서 비롯됨. 사진이 찍힌 위치, 빛, 자세 등에 따라 컴퓨터는 같은 종류의 이미지를 아주 다르게 인식함
* 이를 해결하기 위해 데이터 기반의 방법론이 등장함. 가장 대표적인 것이 kNN 분류기이고, 이 분류기는 각각의 test 데이터의 주변에 어떤 클래스의 train 데이터가 가장 많은지를 판단해서 분류함. - 직관적인 분류기
* kNN보다 조금 더 효율적인 svm은, 데이터를 기반으로 선형 분류기를 만드는 방법임 (기본적으로 svm은 이진 분류기임)
* 다만 위의 두 방법 모두 raw-pixel을 사용하기 때문에 성능은 둘 다 그렇게 좋지 못함

== 특징 추출 ==
* 그래서, 분류 이전에 그 이미지의 특징을 추출하는 작업이 선행되어야 함. 딥러닝 이전에는 이미지의 gradient를 사용해 특징을 추출하기도 했음.
* 딥러닝 또한 결국은 특징을 추출하는 네트워크임. 이미지가 들어오면 특징 벡터를 출력하는 변환기, 또는 함수라고 봐야 함.
* 이미지 분류에서 좋은 성능을 보이는 딥러닝 네트워크인 cnn이 등장한 후, 이를 어떻게 객체 탐지로 일반화시킬 수 있을지에 대한 연구가 이어짐. 그 과정에서 최초로 나온 논문이 r-cnn이고, 머신러닝 기법과 딥러닝 기법을 동시에 활용해 객체를 탐지하는 방법을 제시함.

== 객체 탐지 ==
* 객체 탐지에서 수행해야 할 작업은 결국 두 가지임.
*** 객체의 위치를 잡고,
*** 그 위치의 객체가 무엇인지 판단
* 위에서 계속 분류에 대한 이야기를 했으니, 이제 객체의 위치만 나오면 그 부분만 짤라서 cnn에 넣으면 특징 벡터가 나오고, 그럼 svm이든 kNN이든 분류기를 사용해 분류하면 됨
* 남은 건 객체가 어디있는지 찾는 문제이고, selective search나 sliding window 방법을 사용하면 해결할 수 있음.
* 그리고 2000개의 roi(regoin of interest) 중 괜찮은 것들로만 추리는 작업(non maximum suppression)이 이뤄지면 정말 끝임

== 정리 ==
# 객체가 있을 법한 곳을 찾고
# 지정된 부분들만을 잘라서 분류하고
# 그 중 좋은 것들로만 추려낸다
　
* 다만 이 방법은 비효율적이다. 2000개의 roi를 전부 cnn에 넣어야 하기 때문임.
* 이 문제를 해결하기 위해 roi-pooling 같은 기법을 활용해 cnn 순전파 작업을 이미지 하나당 한 번만 할 수 있도록 한 네트워크도 나왔음 (fast r-cnn, sppnet.. 등)

= 스터디 진행상황 보고 =
[[안자구뭐해]]
[koco]
[[데중어설]]
[[발불]]
[[너두노드]]
[[코하자]]

= 참여자 =
[[김도엽]], [[김동영]], [[방석현]], [[이민욱]], [[이승찬]], [[임지민]], [[채승운]], [[최민준]], [[한성민]]

= 댓글 =

정모/2022.05.12

2022-05-23T12:23:49Z

175.113.152.7:

__TOC__

= OMS =
* [[김동영]] 학우님 : 컴퓨터는 객체를 어떻게 탐지할까?
** 다음 주자: [[이민욱]] 학우님

== 내용 ==
== 객체 탐지? ==
* 컴퓨터 비전 분야에서 흔히 object detection이라고 불림
* 오래 전부터 연구되어 온 주제이며, 2012년 alexnet이란 딥러닝 네트워크가 등장하기 전까지도 많은 방법이 시도되어 왔음
* 이번 발표는 딥러닝 이후, 즉 r-cnn 이후를 중심으로 다룰 예정임

== 이미지 분류 ==
* 컴퓨터 비전의 가장 중요한 작업은, 당연하게도 이미지를 분류하는 작업이고, 객체 탐지 또한 이미지 분류 문제를 포함함
* 이미지 인식의 문제는 영상의 다양성에서 비롯됨. 사진이 찍힌 위치, 빛, 자세 등에 따라 컴퓨터는 같은 종류의 이미지를 아주 다르게 인식함
* 이를 해결하기 위해 데이터 기반의 방법론이 등장함. 가장 대표적인 것이 kNN 분류기이고, 이 분류기는 각각의 test 데이터의 주변에 어떤 클래스의 train 데이터가 가장 많은지를 판단해서 분류함. - 직관적인 분류기
* kNN보다 조금 더 효율적인 svm은, 데이터를 기반으로 선형 분류기를 만드는 방법임 (기본적으로 svm은 이진 분류기임)
* 다만 위의 두 방법 모두 raw-pixel을 사용하기 때문에 성능은 둘 다 그렇게 좋지 못함

== 특징 추출 ==
* 그래서, 분류 이전에 그 이미지의 특징을 추출하는 작업이 선행되어야 함. 딥러닝 이전에는 이미지의 gradient를 사용해 특징을 추출하기도 했음.
* 딥러닝 또한 결국은 특징을 추출하는 네트워크임. 이미지가 들어오면 특징 벡터를 출력하는 변환기, 또는 함수라고 봐야 함.
* 이미지 분류에서 좋은 성능을 보이는 딥러닝 네트워크인 cnn이 등장한 후, 이를 어떻게 객체 탐지로 일반화시킬 수 있을지에 대한 연구가 이어짐. 그 과정에서 최초로 나온 논문이 r-cnn이고, 머신러닝 기법과 딥러닝 기법을 동시에 활용해 객체를 탐지하는 방법을 제시함.

== 객체 탐지 ==
* 객체 탐지에서 수행해야 할 작업은 결국 두 가지임.
*** 객체의 위치를 잡고,
*** 그 위치의 객체가 무엇인지 판단
* 위에서 계속 분류에 대한 이야기를 했으니, 이제 객체의 위치만 나오면 그 부분만 짤라서 cnn에 넣으면 특징 벡터가 나오고, 그럼 svm이든 kNN이든 분류기를 사용해 분류하면 됨
* 남은 건 객체가 어디있는지 찾는 문제이고, selective search나 sliding window 방법을 사용하면 해결할 수 있음.
* 그리고 2000개의 roi(regoin of interest) 중 괜찮은 것들로만 추리는 작업(non maximum suppression)이 이뤄지면 정말 끝임

== 정리 ==
# 객체가 있을 법한 곳을 찾고
# 지정된 부분들만을 잘라서 분류하고
# 그 중 좋은 것들로만 추려낸다
---
* 다만 이 방법은 비효율적이다. 2000개의 roi를 전부 cnn에 넣어야 하기 때문임.
* 이 문제를 해결하기 위해 roi-pooling 같은 기법을 활용해 cnn 순전파 작업을 이미지 하나당 한 번만 할 수 있도록 한 네트워크도 나왔음 (fast r-cnn, sppnet.. 등)

= 스터디 진행상황 보고 =
[[안자구뭐해]]
[koco]
[[데중어설]]
[[발불]]
[[너두노드]]
[[코하자]]

= 참여자 =
[[김도엽]], [[김동영]], [[방석현]], [[이민욱]], [[이승찬]], [[임지민]], [[채승운]], [[최민준]], [[한성민]]

= 댓글 =

정모/2022.05.12

2022-05-23T12:23:29Z

175.113.152.7:

__TOC__

= OMS =
* [[김동영]] 학우님 : 컴퓨터는 객체를 어떻게 탐지할까?
** 다음 주자: [[이민욱]] 학우님

== 내용 ==
== 객체 탐지? ==
* 컴퓨터 비전 분야에서 흔히 object detection이라고 불림
* 오래 전부터 연구되어 온 주제이며, 2012년 alexnet이란 딥러닝 네트워크가 등장하기 전까지도 많은 방법이 시도되어 왔음
* 이번 발표는 딥러닝 이후, 즉 r-cnn 이후를 중심으로 다룰 예정임

== 이미지 분류 ==
* 컴퓨터 비전의 가장 중요한 작업은, 당연하게도 이미지를 분류하는 작업이고, 객체 탐지 또한 이미지 분류 문제를 포함함
* 이미지 인식의 문제는 영상의 다양성에서 비롯됨. 사진이 찍힌 위치, 빛, 자세 등에 따라 컴퓨터는 같은 종류의 이미지를 아주 다르게 인식함
* 이를 해결하기 위해 데이터 기반의 방법론이 등장함. 가장 대표적인 것이 kNN 분류기이고, 이 분류기는 각각의 test 데이터의 주변에 어떤 클래스의 train 데이터가 가장 많은지를 판단해서 분류함. - 직관적인 분류기
* kNN보다 조금 더 효율적인 svm은, 데이터를 기반으로 선형 분류기를 만드는 방법임 (기본적으로 svm은 이진 분류기임)
* 다만 위의 두 방법 모두 raw-pixel을 사용하기 때문에 성능은 둘 다 그렇게 좋지 못함

== 특징 추출 ==
* 그래서, 분류 이전에 그 이미지의 특징을 추출하는 작업이 선행되어야 함. 딥러닝 이전에는 이미지의 gradient를 사용해 특징을 추출하기도 했음.
* 딥러닝 또한 결국은 특징을 추출하는 네트워크임. 이미지가 들어오면 특징 벡터를 출력하는 변환기, 또는 함수라고 봐야 함.
* 이미지 분류에서 좋은 성능을 보이는 딥러닝 네트워크인 cnn이 등장한 후, 이를 어떻게 객체 탐지로 일반화시킬 수 있을지에 대한 연구가 이어짐. 그 과정에서 최초로 나온 논문이 r-cnn이고, 머신러닝 기법과 딥러닝 기법을 동시에 활용해 객체를 탐지하는 방법을 제시함.

== 객체 탐지 ==
* 객체 탐지에서 수행해야 할 작업은 결국 두 가지임.
*** 객체의 위치를 잡고,
*** 그 위치의 객체가 무엇인지 판단
* 위에서 계속 분류에 대한 이야기를 했으니, 이제 객체의 위치만 나오면 그 부분만 짤라서 cnn에 넣으면 특징 벡터가 나오고, 그럼 svm이든 kNN이든 분류기를 사용해 분류하면 됨
* 남은 건 객체가 어디있는지 찾는 문제이고, selective search나 sliding window 방법을 사용하면 해결할 수 있음.
* 그리고 2000개의 roi(regoin of interest) 중 괜찮은 것들로만 추리는 작업(non maximum suppression)이 이뤄지면 정말 끝임

== 정리 ==
# 객체가 있을 법한 곳을 찾고
# 지정된 부분들만을 잘라서 분류하고
# 그 중 좋은 것들로만 추려낸다

* 다만 이 방법은 비효율적이다. 2000개의 roi를 전부 cnn에 넣어야 하기 때문임.
* 이 문제를 해결하기 위해 roi-pooling 같은 기법을 활용해 cnn 순전파 작업을 이미지 하나당 한 번만 할 수 있도록 한 네트워크도 나왔음 (fast r-cnn, sppnet.. 등)

= 스터디 진행상황 보고 =
[[안자구뭐해]]
[koco]
[[데중어설]]
[[발불]]
[[너두노드]]
[[코하자]]

= 참여자 =
[[김도엽]], [[김동영]], [[방석현]], [[이민욱]], [[이승찬]], [[임지민]], [[채승운]], [[최민준]], [[한성민]]

= 댓글 =

정모/2022.05.12

2022-05-23T12:23:06Z

175.113.152.7:

__TOC__

= OMS =
* [[김동영]] 학우님 : 컴퓨터는 객체를 어떻게 탐지할까?
** 다음 주자: [[이민욱]] 학우님

== 내용 ==
== 객체 탐지? ==
* 컴퓨터 비전 분야에서 흔히 object detection이라고 불림
* 오래 전부터 연구되어 온 주제이며, 2012년 alexnet이란 딥러닝 네트워크가 등장하기 전까지도 많은 방법이 시도되어 왔음
* 이번 발표는 딥러닝 이후, 즉 r-cnn 이후를 중심으로 다룰 예정임

== 이미지 분류 ==
* 컴퓨터 비전의 가장 중요한 작업은, 당연하게도 이미지를 분류하는 작업이고, 객체 탐지 또한 이미지 분류 문제를 포함함
* 이미지 인식의 문제는 영상의 다양성에서 비롯됨. 사진이 찍힌 위치, 빛, 자세 등에 따라 컴퓨터는 같은 종류의 이미지를 아주 다르게 인식함
* 이를 해결하기 위해 데이터 기반의 방법론이 등장함. 가장 대표적인 것이 kNN 분류기이고, 이 분류기는 각각의 test 데이터의 주변에 어떤 클래스의 train 데이터가 가장 많은지를 판단해서 분류함. - 직관적인 분류기
* kNN보다 조금 더 효율적인 svm은, 데이터를 기반으로 선형 분류기를 만드는 방법임 (기본적으로 svm은 이진 분류기임)
* 다만 위의 두 방법 모두 raw-pixel을 사용하기 때문에 성능은 둘 다 그렇게 좋지 못함

== 특징 추출 ==
* 그래서, 분류 이전에 그 이미지의 특징을 추출하는 작업이 선행되어야 함. 딥러닝 이전에는 이미지의 gradient를 사용해 특징을 추출하기도 했음.
* 딥러닝 또한 결국은 특징을 추출하는 네트워크임. 이미지가 들어오면 특징 벡터를 출력하는 변환기, 또는 함수라고 봐야 함.
* 이미지 분류에서 좋은 성능을 보이는 딥러닝 네트워크인 cnn이 등장한 후, 이를 어떻게 객체 탐지로 일반화시킬 수 있을지에 대한 연구가 이어짐. 그 과정에서 최초로 나온 논문이 r-cnn이고, 머신러닝 기법과 딥러닝 기법을 동시에 활용해 객체를 탐지하는 방법을 제시함.

== 객체 탐지 ==
* 객체 탐지에서 수행해야 할 작업은 결국 두 가지임.
*** 객체의 위치를 잡고,
*** 그 위치의 객체가 무엇인지 판단
* 위에서 계속 분류에 대한 이야기를 했으니, 이제 객체의 위치만 나오면 그 부분만 짤라서 cnn에 넣으면 특징 벡터가 나오고, 그럼 svm이든 kNN이든 분류기를 사용해 분류하면 됨
* 남은 건 객체가 어디있는지 찾는 문제이고, selective search나 sliding window 방법을 사용하면 해결할 수 있음.
* 그리고 2000개의 roi(regoin of interest) 중 괜찮은 것들로만 추리는 작업(non maximum suppression)이 이뤄지면 정말 끝임

== 정리 ==
# 객체가 있을 법한 곳을 찾고
# 지정된 부분들만을 잘라서 분류하고
# 그 중 좋은 것들로만 추려낸다

* 다만 이 방법은 비효율적이다. 2000개의 roi를 전부 cnn에 넣어야 하기 때문임.
* 이 문제를 해결하기 위해 roi-pooling 같은 기법을 활용해 cnn 순전파 작업을 이미지 하나당 한 번만 할 수 있도록 한 네트워크도 나왔음 (fast r-cnn, sppnet.. 등)

= 스터디 진행상황 보고 =
[[안자구뭐해]]
[koco]
[[데중어설]]
[[발불]]
[[너두노드]]
[[코하자]]

= 참여자 =
[[김도엽]], [[김동영]], [[방석현]], [[이민욱]], [[이승찬]], [[임지민]], [[채승운]], [[최민준]], [[한성민]]

= 댓글 =

정모/2022.05.12

2022-05-23T12:22:34Z

175.113.152.7:

__TOC__

= OMS =
* [[김동영]] 학우님 : 컴퓨터는 객체를 어떻게 탐지할까?
** 다음 주자: [[이민욱]] 학우님

== 내용 ==
== 객체 탐지? ==
* 컴퓨터 비전 분야에서 흔히 object detection이라고 불림
* 오래 전부터 연구되어 온 주제이며, 2012년 alexnet이란 딥러닝 네트워크가 등장하기 전까지도 많은 방법이 시도되어 왔음
* 이번 발표는 딥러닝 이후, 즉 r-cnn 이후를 중심으로 다룰 예정임

== 이미지 분류 ==
* 컴퓨터 비전의 가장 중요한 작업은, 당연하게도 이미지를 분류하는 작업이고, 객체 탐지 또한 이미지 분류 문제를 포함함
* 이미지 인식의 문제는 영상의 다양성에서 비롯됨. 사진이 찍힌 위치, 빛, 자세 등에 따라 컴퓨터는 같은 종류의 이미지를 아주 다르게 인식함
* 이를 해결하기 위해 데이터 기반의 방법론이 등장함. 가장 대표적인 것이 kNN 분류기이고, 이 분류기는 각각의 test 데이터의 주변에 어떤 클래스의 train 데이터가 가장 많은지를 판단해서 분류함. - 직관적인 분류기
* kNN보다 조금 더 효율적인 svm은, 데이터를 기반으로 선형 분류기를 만드는 방법임 (기본적으로 svm은 이진 분류기임)
* 다만 위의 두 방법 모두 raw-pixel을 사용하기 때문에 성능은 둘 다 그렇게 좋지 못함

== 특징 추출 ==
* 그래서, 분류 이전에 그 이미지의 특징을 추출하는 작업이 선행되어야 함. 딥러닝 이전에는 이미지의 gradient를 사용해 특징을 추출하기도 했음.
* 딥러닝 또한 결국은 특징을 추출하는 네트워크임. 이미지가 들어오면 특징 벡터를 출력하는 변환기, 또는 함수라고 봐야 함.
* 이미지 분류에서 좋은 성능을 보이는 딥러닝 네트워크인 cnn이 등장한 후, 이를 어떻게 객체 탐지로 일반화시킬 수 있을지에 대한 연구가 이어짐. 그 과정에서 최초로 나온 논문이 r-cnn이고, 머신러닝 기법과 딥러닝 기법을 동시에 활용해 객체를 탐지하는 방법을 제시함.

== 객체 탐지 ==
* 객체 탐지에서 수행해야 할 작업은 결국 두 가지임.
*** 객체의 위치를 잡고,
*** 그 위치의 객체가 무엇인지 판단
* 위에서 계속 분류에 대한 이야기를 했으니, 이제 객체의 위치만 나오면 그 부분만 짤라서 cnn에 넣으면 특징 벡터가 나오고, 그럼 svm이든 kNN이든 분류기를 사용해 분류하면 됨
* 남은 건 객체가 어디있는지 찾는 문제이고, selective search나 sliding window 방법을 사용하면 해결할 수 있음.
* 그리고 2000개의 roi(regoin of interest) 중 괜찮은 것들로만 추리는 작업(non maximum suppression)이 이뤄지면 정말 끝임

== 정리 ==
# 객체가 있을 법한 곳을 찾고
# 지정된 부분들만을 잘라서 분류하고
# 그 중 좋은 것들로만 추려낸다

* 다만 이 방법은 비효율적이다. 2000개의 roi를 전부 cnn에 넣어야 하기 때문임.
* 이 문제를 해결하기 위해 roi-pooling 같은 기법을 활용해 cnn 순전파 작업을 이미지 하나당 한 번만 할 수 있도록 한 네트워크도 나왔음 (fast r-cnn, sppnet.. 등)

= 스터디 진행상황 보고 =
[[안자구뭐해]]
[koco]
[[데중어설]]
[[발불]]
[[너두노드]]
[[코하자]]

= 참여자 =
[[김도엽]], [[김동영]], [[방석현]], [[이민욱]], [[이승찬]], [[임지민]], [[채승운]], [[최민준]], [[한성민]]

= 댓글 =

Describe 정모/2022.05.12 here

정모/2022.05.12

2022-05-23T12:21:13Z

175.113.152.7:

__TOC__

= OMS =
* [[김동영]] 학우님 : 컴퓨터는 객체를 어떻게 탐지할까?
** 다음 주자: [[이민욱]] 학우님

== 내용 ==
== 객체 탐지? ==
* 컴퓨터 비전 분야에서 흔히 object detection이라고 불림
* 오래 전부터 연구되어 온 주제이며, 2012년 alexnet이란 딥러닝 네트워크가 등장하기 전까지도 많은 방법이 시도되어 왔음
* 이번 발표는 딥러닝 이후, 즉 r-cnn 이후를 중심으로 다룰 예정임

== 이미지 분류 ==
* 컴퓨터 비전의 가장 중요한 작업은, 당연하게도 이미지를 분류하는 작업이고, 객체 탐지 또한 이미지 분류 문제를 포함함
* 이미지 인식의 문제는 영상의 다양성에서 비롯됨. 사진이 찍힌 위치, 빛, 자세 등에 따라 컴퓨터는 같은 종류의 이미지를 아주 다르게 인식함
* 이를 해결하기 위해 데이터 기반의 방법론이 등장함. 가장 대표적인 것이 kNN 분류기이고, 이 분류기는 각각의 test 데이터의 주변에 어떤 클래스의 train 데이터가 가장 많은지를 판단해서 분류함. - 직관적인 분류기
* kNN보다 조금 더 효율적인 svm은, 데이터를 기반으로 선형 분류기를 만드는 방법임 (기본적으로 svm은 이진 분류기임)
* 다만 위의 두 방법 모두 raw-pixel을 사용하기 때문에 성능은 둘 다 그렇게 좋지 못함

== 특징 추출 ==
* 그래서, 분류 이전에 그 이미지의 특징을 추출하는 작업이 선행되어야 함. 딥러닝 이전에는 이미지의 gradient를 사용해 특징을 추출하기도 했음.
* 딥러닝 또한 결국은 특징을 추출하는 네트워크임. 이미지가 들어오면 특징 벡터를 출력하는 변환기, 또는 함수라고 봐야 함.
* 이미지 분류에서 좋은 성능을 보이는 딥러닝 네트워크인 cnn이 등장한 후, 이를 어떻게 객체 탐지로 일반화시킬 수 있을지에 대한 연구가 이어짐. 그 과정에서 최초로 나온 논문이 r-cnn이고, 머신러닝 기법과 딥러닝 기법을 동시에 활용해 객체를 탐지하는 방법을 제시함.

== 객체 탐지 ==
* 객체 탐지에서 수행해야 할 작업은 결국 두 가지임.
*** 객체의 위치를 잡고,
*** 그 위치의 객체가 무엇인지 판단
* 위에서 계속 분류에 대한 이야기를 했으니, 이제 객체의 위치만 나오면 그 부분만 짤라서 cnn에 넣으면 특징 벡터가 나오고, 그럼 svm이든 kNN이든 분류기를 사용해 분류하면 됨
* 남은 건 객체가 어디있는지 찾는 문제이고, selective search나 sliding window 방법을 사용하면 해결할 수 있음.
* 그리고 2000개의 roi(regoin of interest) 중 괜찮은 것들로만 추리는 작업(non maximum suppression)이 이뤄지면 정말 끝임

== 정리 ==
# 객체가 있을 법한 곳을 찾고
# 지정된 부분들만을 잘라서 분류하고
# 그 중 좋은 것들로만 추려낸다
* 다만 이 방법은 비효율적이다. 2000개의 roi를 전부 cnn에 넣어야 하기 때문임.
* 이 문제를 해결하기 위해 roi-pooling 같은 기법을 활용해 cnn 순전파 작업을 이미지 하나당 한 번만 할 수 있도록 한 네트워크도 나왔음 (fast r-cnn, sppnet.. 등)

= 스터디 진행상황 보고 =
[[안자구뭐해]]
[koco]
[[데중어설]]
[[발불]]
[[너두노드]]
[[코하자]]

= 참여자 =
[[김도엽]], [[임지민]], [[정우현]], [[최민준]], [[김동욱]], [[김은솔]], [[방석현]], [[이민욱]]

= 2022 카톡방 =
이번 주말내로 개설

= 삼성디지털/IT학회 연계 프로그램 =
추가 내용 전달되는대로 해줄 예정

= 댓글 =

Describe 정모/2022.05.12 here

정모/2022.05.12

2022-05-23T12:20:28Z

175.113.152.7:

__TOC__

= OMS =
* [[임지민]] 학우님 : 컴퓨터는 객체를 어떻게 탐지할까?
** 다음 주자: [[이민욱]] 학우님

== 내용 ==
== 객체 탐지? ==
* 컴퓨터 비전 분야에서 흔히 object detection이라고 불림
* 오래 전부터 연구되어 온 주제이며, 2012년 alexnet이란 딥러닝 네트워크가 등장하기 전까지도 많은 방법이 시도되어 왔음
* 이번 발표는 딥러닝 이후, 즉 r-cnn 이후를 중심으로 다룰 예정임

== 이미지 분류 ==
* 컴퓨터 비전의 가장 중요한 작업은, 당연하게도 이미지를 분류하는 작업이고, 객체 탐지 또한 이미지 분류 문제를 포함함
* 이미지 인식의 문제는 영상의 다양성에서 비롯됨. 사진이 찍힌 위치, 빛, 자세 등에 따라 컴퓨터는 같은 종류의 이미지를 아주 다르게 인식함
* 이를 해결하기 위해 데이터 기반의 방법론이 등장함. 가장 대표적인 것이 kNN 분류기이고, 이 분류기는 각각의 test 데이터의 주변에 어떤 클래스의 train 데이터가 가장 많은지를 판단해서 분류함. - 직관적인 분류기
* kNN보다 조금 더 효율적인 svm은, 데이터를 기반으로 선형 분류기를 만드는 방법임 (기본적으로 svm은 이진 분류기임)
* 다만 위의 두 방법 모두 raw-pixel을 사용하기 때문에 성능은 둘 다 그렇게 좋지 못함

== 특징 추출 ==
* 그래서, 분류 이전에 그 이미지의 특징을 추출하는 작업이 선행되어야 함. 딥러닝 이전에는 이미지의 gradient를 사용해 특징을 추출하기도 했음.
* 딥러닝 또한 결국은 특징을 추출하는 네트워크임. 이미지가 들어오면 특징 벡터를 출력하는 변환기, 또는 함수라고 봐야 함.
* 이미지 분류에서 좋은 성능을 보이는 딥러닝 네트워크인 cnn이 등장한 후, 이를 어떻게 객체 탐지로 일반화시킬 수 있을지에 대한 연구가 이어짐. 그 과정에서 최초로 나온 논문이 r-cnn이고, 머신러닝 기법과 딥러닝 기법을 동시에 활용해 객체를 탐지하는 방법을 제시함.

== 객체 탐지 ==
* 객체 탐지에서 수행해야 할 작업은 결국 두 가지임.
*** 객체의 위치를 잡고,
*** 그 위치의 객체가 무엇인지 판단
* 위에서 계속 분류에 대한 이야기를 했으니, 이제 객체의 위치만 나오면 그 부분만 짤라서 cnn에 넣으면 특징 벡터가 나오고, 그럼 svm이든 kNN이든 분류기를 사용해 분류하면 됨
* 남은 건 객체가 어디있는지 찾는 문제이고, selective search나 sliding window 방법을 사용하면 해결할 수 있음.
* 그리고 2000개의 roi(regoin of interest) 중 괜찮은 것들로만 추리는 작업(non maximum suppression)이 이뤄지면 정말 끝임

== 정리 ==
# 객체가 있을 법한 곳을 찾고
# 지정된 부분들만을 잘라서 분류하고
# 그 중 좋은 것들로만 추려낸다
* 다만 이 방법은 비효율적이다. 2000개의 roi를 전부 cnn에 넣어야 하기 때문임.
* 이 문제를 해결하기 위해 roi-pooling 같은 기법을 활용해 cnn 순전파 작업을 이미지 하나당 한 번만 할 수 있도록 한 네트워크도 나왔음 (fast r-cnn, sppnet.. 등)

= 스터디 진행상황 보고 =
[[안자구뭐해]]
[koco]
[[데중어설]]
[[발불]]
[[너두노드]]
[[코하자]]

= 참여자 =
[[김도엽]], [[임지민]], [[정우현]], [[최민준]], [[김동욱]], [[김은솔]], [[방석현]], [[이민욱]]

= 2022 카톡방 =
이번 주말내로 개설

= 삼성디지털/IT학회 연계 프로그램 =
추가 내용 전달되는대로 해줄 예정

= 댓글 =

Describe 정모/2022.05.12 here

새싹교실/2022/옴마니반메훔

2022-05-01T12:14:46Z

175.113.152.7:

강사: [[김동영]]
새싹: 원지환, ~~이수은~~

'''refer to'''
[https://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/ Python Numpy Tutorial]
[https://github.com/dhrim/MDC_2021/blob/master/deep_learming.md deep learning]

'''calender'''
OT: 3/13
1차: 3/20
2차: 3/27
3차: 4/03

'''lecture material'''
[https://github.com/ktasha45/sprout-class-2022 github]

'''things to study'''
python
algorithm

== 1차시 ==
3/20 20:00-20:45
참가: 김동영, 원지환
불참: 이수은
배운 것
* python, jupyter notebook, colab 소개
* boolean, 사칙연산, string, list, loop, dictionary
* [https://view.officeapps.live.com/op/view.aspx?src=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2Fktasha45%2Fsprout-class-2022%2Fmaster%2Ffirst.pptx&wdOrigin=BROWSELINK ppt], [https://github.com/ktasha45/sprout-class-2022/blob/master/learn_python_1.ipynb colab]
다음 시간에 배울 것
* class
* numpy

== 2차시 ==
3/27 21:00-21:50
배운 것
* numpy
* class 조금
* [https://github.com/ktasha45/sprout-class-2022/blob/master/learn_numpy.ipynb colab]
다음 시간에 배울 것
* numpy 실습
* matplotlib

== 3차시 ==
4/03 20:05-21:15
배운 것
* numpy
* matplotlib
* [https://github.com/ktasha45/sprout-class-2022/blob/master/learn_numpy2.ipynb colab]
실습
* numpy, matplotlib ([https://view.officeapps.live.com/op/view.aspx?src=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2Fktasha45%2Fsprout-class-2022%2Fmaster%2Flearn_numpy2-quiz.pptx&wdOrigin=BROWSELINK quiz])
다음 시간에 배울 것
* Introduction of neural network
* Algorithm practice

== 4차시 ==

== 5차시 ==
5/01 20:00 - 21:10
배운 것
* tensroflow, keras
* perceptron, mlp
* [https://view.officeapps.live.com/op/view.aspx?src=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2Fktasha45%2Fsprout-class-2022%2Fmaster%2F%25EC%2583%2588%25EC%258B%25B9%25EA%25B5%2590%25EC%258B%25A4%25205%25EC%25A3%25BC.pptx&wdOrigin=BROWSELINK ppt]
실습
* [https://colab.research.google.com/github/ktasha45/sprout-class-2022/blob/master/tensorflow_1.ipynb#scrollTo=cnN1ivXBpXhB NMIST 단순 신경망]
다음 시간에 배울 것
* CNN
* backpropagation

새싹교실/2022/옴마니반메훔

2022-05-01T12:13:25Z

175.113.152.7:

강사: [[김동영]]
새싹: [[원지환]], ~~[[이수은]]~~

'''refer to'''
[https://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/ Python Numpy Tutorial]
[https://github.com/dhrim/MDC_2021/blob/master/deep_learming.md deep learning]

'''calender'''
OT: 3/13
1차: 3/20
2차: 3/27
3차: 4/03

'''lecture material'''
[https://github.com/ktasha45/sprout-class-2022 github]

'''things to study'''
python
algorithm

== 1차시 ==
3/20 20:00-20:45
참가: 김동영, 원지환
불참: 이수은
배운 것
* python, jupyter notebook, colab 소개
* boolean, 사칙연산, string, list, loop, dictionary
* [https://view.officeapps.live.com/op/view.aspx?src=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2Fktasha45%2Fsprout-class-2022%2Fmaster%2Ffirst.pptx&wdOrigin=BROWSELINK ppt], [https://github.com/ktasha45/sprout-class-2022/blob/master/learn_python_1.ipynb colab]
다음 시간에 배울 것
* class
* numpy

== 2차시 ==
3/27 21:00-21:50
배운 것
* numpy
* class 조금
* [https://github.com/ktasha45/sprout-class-2022/blob/master/learn_numpy.ipynb colab]
다음 시간에 배울 것
* numpy 실습
* matplotlib

== 3차시 ==
4/03 20:05-21:15
배운 것
* numpy
* matplotlib
* [https://github.com/ktasha45/sprout-class-2022/blob/master/learn_numpy2.ipynb colab]
실습
* numpy, matplotlib ([https://view.officeapps.live.com/op/view.aspx?src=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2Fktasha45%2Fsprout-class-2022%2Fmaster%2Flearn_numpy2-quiz.pptx&wdOrigin=BROWSELINK quiz])
다음 시간에 배울 것
* Introduction of neural network
* Algorithm practice

== 4차시 ==

== 5차시 ==
5/01 20:00 - 21:10
배운 것
* tensroflow, keras
* perceptron, mlp
* [https://colab.research.google.com/github/ktasha45/sprout-class-2022/blob/master/tensorflow_1.ipynb#scrollTo=cnN1ivXBpXhB]
실습
* [https://colab.research.google.com/github/ktasha45/sprout-class-2022/blob/master/tensorflow_1.ipynb#scrollTo=cnN1ivXBpXhB NMIST 단순 신경망]
다음 시간에 배울 것
* Introduction of neural network
* Algorithm practice

김동영

2022-03-18T08:40:41Z

175.113.152.7:

== Profile ==
ktasha45@gmail.com
ktasha45@cau.ac.kr

소프트웨어학부 21학번
ZP 32기 정회원
ZP 32대 부회장

OMS:
# qiskit 해커톤 참가 후기 [[정모/2022.02.16]]
== doing ==
[[안자구뭐해]]
[d2ml]
[[새싹교실/2022]] 강사
== 목표 ==
목표 정하기
== ed ==
22.01.31 ~ 22.02.12 42Seoul 라피신
22.02.07 ~ 22.02.10 qiskit 해커톤
21.03.00 ~ 21.06.00 [https://wiki.zeropage.org/wiki.php/%EC%83%88%EC%8B%B9%EA%B5%90%EC%8B%A4/2021/%EB%8B%A4Java%EB%A8%B9%EC%9E%90/%EA%B9%80%EB%8F%99%EC%98%81 21새싹교실] 멘티

----
[[홈페이지분류]], ZeroPagers, ZeroWikian ( DeleteMe 복수개로 선택해 주세요. )

김동영

2022-03-18T08:40:06Z

175.113.152.7:

== Profile ==
ktasha45@gmail.com
ktasha45@cau.ac.kr

소프트웨어학부 21학번
ZP 32기
ZP 32대 부회장

OMS:
# qiskit 해커톤 참가 후기 [[정모/2022.02.16]]
== doing ==
[[안자구뭐해]]
[d2ml]
[[새싹교실/2022]] 강사
== 목표 ==
목표 정하기
== ed ==
22.01.31 ~ 22.02.12 42Seoul 라피신
22.02.07 ~ 22.02.10 qiskit 해커톤
21.03.00 ~ 21.06.00 [https://wiki.zeropage.org/wiki.php/%EC%83%88%EC%8B%B9%EA%B5%90%EC%8B%A4/2021/%EB%8B%A4Java%EB%A8%B9%EC%9E%90/%EA%B9%80%EB%8F%99%EC%98%81 21새싹교실] 멘티

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ThisIsZeropage

2022-03-18T08:39:34Z

175.113.152.7:

__TOC__

= 개요 =
* ZeroPage에 들어오는 입구, 즉 홍보가 부족하다고 생각하여 포스터 겸 우리도 간지나는 홍보 페이지가 있으면 좋겠다해서 시작
* 도메인은 zp-portal.org로 결정 [[zp-portal.org | 공사중]]
* 홍보용 페이지이기도 하면서, zeropage.org(홈페이지)와 wiki.zeropage.org(위키페이지)의 사용법 및 포탈 용도로 만들어질 것
* 현재 개발중

* [https://github.com/ZeroPage/ZP-portal-page github]
= 개발 스택 =
* Nuxt
* Tailwind CSS

= 시작하게 된 이유 =
* 회장단 회의 중 세 명 모두 zp 가입하기 힘들었다는 의견이 나옴
* 우리도 홍보 전용 페이지가 있으면 좋겠다는 생각이 들음
* 홈페이지, wiki, zp 사용법이 꽁꽁 숨겨져 있어서 적응하기 힘들 것이라 생각함

* 즉, 뉴비 친화적인 zp 페이지가 필요하다고 생각했음

= 진행사항 =

== 2022-03-17 ==
* zp-portal.org 도메인 구입 - 10,417원
* 개발 시작, ZeroPage [https://github.com/ZeroPage/ZP-portal-page zp-portal] 레포지터리 생성

== 2022-03-18 ==
* manual, main, wiki, github 페이지 개발 및 디자인 (디자인 수정 필요)
* _slug.vue 작성, md파일 라우팅
* ~~과제는 언제하지~~

= 참가자 =
{| class="wikitable"
|-
| 이름
| 기수
| 역할
|-
| [[최민준]]
| 31기
| 웹개발, 웹디자인, 로고디자인
|-
| [[김동영]]
| 32기
|
|}

= 결과 =

= 회고 =

= 댓글 =
* 얼추 만들어지고 배포되면 링크 걸도록 하겠습니다 :) [[최민준]]
* 재밌는 거 하시네요 응원합니다 - [[김은솔]]
* manual 부분을 제가 쓰고 있는데 저도 모르는 게 많아서, 혹시 놓친 게 있다면 댓글이나 이슈로 말씀해주세요
감사합니다 - [[김동영]]

ThisIsZeropage

2022-03-18T07:01:02Z

175.113.152.7:

__TOC__

= 개요 =
* ZeroPage에 들어오는 입구, 즉 홍보가 부족하다고 생각하여 포스터 겸 우리도 간지나는 홍보 페이지가 있으면 좋겠다해서 시작
* 도메인은 zp-portal.org로 결정 [[zp-portal.org | 공사중]]
* 홍보용 페이지이기도 하면서, zeropage.org(홈페이지)와 wiki.zeropage.org(위키페이지)의 사용법 및 포탈 용도로 만들어질 것
* 현재 개발중

* [https://github.com/ZeroPage/ZP-portal-page github]
= 개발 스택 =
* Nuxt
* Tailwind CSS

= 시작하게 된 이유 =
* 회장단 회의 중 세 명 모두 zp 가입하기 힘들었다는 의견이 나옴
* 우리도 홍보 전용 페이지가 있으면 좋겠다는 생각이 들음
* 홈페이지, wiki, zp 사용법이 꽁꽁 숨겨져 있어서 적응하기 힘들 것이라 생각함

* 즉, 뉴비 친화적인 zp 페이지가 필요하다고 생각했음

= 진행사항 =

== 2022-03-17 ==
* zp-portal.org 도메인 구입 - 10,417원
* 개발 시작, ZeroPage [https://github.com/ZeroPage/ZP-portal-page zp-portal] 레포지터리 생성

== 2022-03-18 ==
* manual, main, wiki, github 페이지 개발 및 디자인 (디자인 수정 필요)
* _slug.vue 작성, md파일 라우팅
* ~~과제는 언제하지~~

= 참가자 =
{| class="wikitable"
|-
| 이름
| 기수
| 역할
|-
| [[최민준]]
| 31기
| 웹개발, 웹디자인, 로고디자인
|-
| [[김동영]]
| 31기
|
|}

= 결과 =

= 회고 =

= 댓글 =
* 얼추 만들어지고 배포되면 링크 걸도록 하겠습니다 :) [[최민준]]
* 재밌는 거 하시네요 응원합니다 - [[김은솔]]
* manual 부분을 제가 쓰고 있는데 저도 모르는 게 많아서, 혹시 놓친 게 있다면 댓글이나 이슈로 말씀해주세요
감사합니다 - [[김동영]]

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2022-03-18T06:58:59Z

175.113.152.7:

__TOC__

= 개요 =
* ZeroPage에 들어오는 입구, 즉 홍보가 부족하다고 생각하여 포스터 겸 우리도 간지나는 홍보 페이지가 있으면 좋겠다해서 시작
* 도메인은 zp-portal.org로 결정 [[zp-portal.org | 공사중]]
* 홍보용 페이지이기도 하면서, zeropage.org(홈페이지)와 wiki.zeropage.org(위키페이지)의 사용법 및 포탈 용도로 만들어질 것
* 현재 개발중

* [https://github.com/ZeroPage/ZP-portal-page github]
= 개발 스택 =
* Nuxt
* Tailwind CSS

= 시작하게 된 이유 =
* 회장단 회의 중 세 명 모두 zp 가입하기 힘들었다는 의견이 나옴
* 우리도 홍보 전용 페이지가 있으면 좋겠다는 생각이 들음
* 홈페이지, wiki, zp 사용법이 꽁꽁 숨겨져 있어서 적응하기 힘들 것이라 생각함

* 즉, 뉴비 친화적인 zp 페이지가 필요하다고 생각했음

= 진행사항 =

== 2022-03-17 ==
* zp-portal.org 도메인 구입 - 10,417원
* 개발 시작, ZeroPage [https://github.com/ZeroPage/ZP-portal-page zp-portal] 레포지터리 생성

== 2022-03-18 ==
* manual, main, wiki, github 페이지 개발 및 디자인 (디자인 수정 필요)
* _slug.vue 작성, md파일 라우팅
* ~~과제는 언제하지~~

= 참가자 =
{| class="wikitable"
|-
| 이름
| 기수
| 역할
|-
| [[최민준]]
| 31기
| 웹개발, 웹디자인, 로고디자인
|-
| [[김동영]]
| 31기
|
|}

= 결과 =

= 회고 =

= 댓글 =
* 얼추 만들어지고 배포되면 링크 걸도록 하겠습니다 :) [[최민준]]
* 재밌는 거 하시네요 응원합니다 - [[김은솔]]
* manual 부분을 제가 쓰고 있는데 저도 모르는 게 있을 것 같아서, 혹시 추가할만한 게 있다면 댓글이나 이슈로 말씀해주세요
감사합니다 - [[김동영]]

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2022-03-18T06:58:34Z

175.113.152.7:

__TOC__

= 개요 =
* ZeroPage에 들어오는 입구, 즉 홍보가 부족하다고 생각하여 포스터 겸 우리도 간지나는 홍보 페이지가 있으면 좋겠다해서 시작
* 도메인은 zp-portal.org로 결정 [[zp-portal.org | 공사중]]
* 홍보용 페이지이기도 하면서, zeropage.org(홈페이지)와 wiki.zeropage.org(위키페이지)의 사용법 및 포탈 용도로 만들어질 것
* 현재 개발중

* [https://github.com/ZeroPage/ZP-portal-page github]
= 개발 스택 =
* Nuxt
* Tailwind CSS

= 시작하게 된 이유 =
* 회장단 회의 중 세 명 모두 zp 가입하기 힘들었다는 의견이 나옴
* 우리도 홍보 전용 페이지가 있으면 좋겠다는 생각이 들음
* 홈페이지, wiki, zp 사용법이 꽁꽁 숨겨져 있어서 적응하기 힘들 것이라 생각함

* 즉, 뉴비 친화적인 zp 페이지가 필요하다고 생각했음

= 진행사항 =

== 2022-03-17 ==
* zp-portal.org 도메인 구입 - 10,417원
* 개발 시작, ZeroPage [https://github.com/ZeroPage/ZP-portal-page zp-portal] 레포지터리 생성

== 2022-03-18 ==
* manual, main, wiki, github 페이지 개발 및 디자인 (디자인 수정 필요)
* _slug.vue 작성, md파일 라우팅
* ~~과제는 언제하지~~

= 참가자 =
{| class="wikitable"
|-
| 이름
| 기수
| 역할
|-
| [[최민준]]
| 31기
| 웹개발, 웹디자인, 로고디자인
|-
| [[김동영]]
| 31기
|
|}

= 결과 =

= 회고 =

= 댓글 =
* 얼추 만들어지고 배포되면 링크 걸도록 하겠습니다 :) [[최민준]]
* 재밌는 거 하시네요 응원합니다 - [[김은솔]]
* manual 부분을 제가 쓰고 있는데 저도 모르는 게 있어서 혹시 추가할만한 게 있다면 댓글이나 이슈로 말씀해주세요
감사합니다 - [[김동영]]

ThisIsZeropage

2022-03-18T06:56:33Z

175.113.152.7:

__TOC__

= 개요 =
* ZeroPage에 들어오는 입구, 즉 홍보가 부족하다고 생각하여 포스터 겸 우리도 간지나는 홍보 페이지가 있으면 좋겠다해서 시작
* 도메인은 zp-portal.org로 결정 [[zp-portal.org | 공사중]]
* 홍보용 페이지이기도 하면서, zeropage.org(홈페이지)와 wiki.zeropage.org(위키페이지)의 사용법 및 포탈 용도로 만들어질 것
* 현재 개발중

* [https://github.com/ZeroPage/ZP-portal-page github]
= 개발 스택 =
* Nuxt
* Tailwind CSS

= 시작하게 된 이유 =
* 회장단 회의 중 세 명 모두 zp 가입하기 힘들었다는 의견이 나옴
* 우리도 홍보 전용 페이지가 있으면 좋겠다는 생각이 들음
* 홈페이지, wiki, zp 사용법이 꽁꽁 숨겨져 있어서 적응하기 힘들 것이라 생각함

* 즉, 뉴비 친화적인 zp 페이지가 필요하다고 생각했음

= 진행사항 =

== 2022-03-17 ==
* zp-portal.org 도메인 구입 - 10,417원
* 개발 시작, ZeroPage [https://github.com/ZeroPage/ZP-portal-page zp-portal] 레포지터리 생성

== 2022-03-18 ==
* manual, main, wiki, github 페이지 개발 및 디자인 (디자인 수정 필요)
* _slug.vue 작성, md파일 라우팅
* ~~과제는 언제하지~~

= 참가자 =
{| class="wikitable"
|-
| 이름
| 기수
| 역할
|-
| [[최민준]]
| 31기
| 웹개발, 웹디자인, 로고디자인
|-
| [[김동영]]
| 31기
|
|}

= 결과 =

= 회고 =

= 댓글 =
* 얼추 만들어지고 배포되면 링크 걸도록 하겠습니다 :) [[최민준]]
* 재밌는 거 하시네요 응원합니다 - [[김은솔]]

ThisIsZeropage

2022-03-18T06:55:18Z

175.113.152.7:

__TOC__

= 개요 =
* ZeroPage에 들어오는 입구, 즉 홍보가 부족하다고 생각하여 포스터 겸 우리도 간지나는 홍보 페이지가 있으면 좋겠다해서 시작
* 도메인은 zp-portal.org로 결정 [[zp-portal.org | 공사중]]
* 홍보용 페이지이기도 하면서, zeropage.org(홈페이지)와 wiki.zeropage.org(위키페이지)의 사용법 및 포탈 용도로 만들어질 것
* 현재 개발중
* [github](https://github.com/ZeroPage/ZP-portal-page)
= 개발 스택 =
* Nuxt
* Tailwind CSS

= 시작하게 된 이유 =
* 회장단 회의 중 세 명 모두 zp 가입하기 힘들었다는 의견이 나옴
* 우리도 홍보 전용 페이지가 있으면 좋겠다는 생각이 들음
* 홈페이지, wiki, zp 사용법이 꽁꽁 숨겨져 있어서 적응하기 힘들 것이라 생각함

* 즉, 뉴비 친화적인 zp 페이지가 필요하다고 생각했음

= 진행사항 =

== 2022-03-17 ==
* zp-portal.org 도메인 구입 - 10,417원
* 개발 시작, ZeroPage [https://github.com/ZeroPage/ZP-portal-page zp-portal] 레포지터리 생성

== 2022-03-18 ==
* manual, main, wiki, github 페이지 개발 및 디자인 (디자인 수정 필요)
* _slug.vue 작성, md파일 라우팅
* ~~과제는 언제하지~~

= 참가자 =
{| class="wikitable"
|-
| 이름
| 기수
| 역할
|-
| [[최민준]]
| 31기
| 웹개발, 웹디자인, 로고디자인
|-
| [[김동영]]
| 31기
|
|}

= 결과 =

= 회고 =

= 댓글 =
* 얼추 만들어지고 배포되면 링크 걸도록 하겠습니다 :) [[최민준]]
* 재밌는 거 하시네요 응원합니다 - [[김은솔]]

ThisIsZeropage

2022-03-18T06:55:11Z

175.113.152.7:

__TOC__

= 개요 =
* ZeroPage에 들어오는 입구, 즉 홍보가 부족하다고 생각하여 포스터 겸 우리도 간지나는 홍보 페이지가 있으면 좋겠다해서 시작
* 도메인은 zp-portal.org로 결정 [[zp-portal.org | 공사중]]
* 홍보용 페이지이기도 하면서, zeropage.org(홈페이지)와 wiki.zeropage.org(위키페이지)의 사용법 및 포탈 용도로 만들어질 것
* 현재 개발중
* [github[(https://github.com/ZeroPage/ZP-portal-page)
= 개발 스택 =
* Nuxt
* Tailwind CSS

= 시작하게 된 이유 =
* 회장단 회의 중 세 명 모두 zp 가입하기 힘들었다는 의견이 나옴
* 우리도 홍보 전용 페이지가 있으면 좋겠다는 생각이 들음
* 홈페이지, wiki, zp 사용법이 꽁꽁 숨겨져 있어서 적응하기 힘들 것이라 생각함

* 즉, 뉴비 친화적인 zp 페이지가 필요하다고 생각했음

= 진행사항 =

== 2022-03-17 ==
* zp-portal.org 도메인 구입 - 10,417원
* 개발 시작, ZeroPage [https://github.com/ZeroPage/ZP-portal-page zp-portal] 레포지터리 생성

== 2022-03-18 ==
* manual, main, wiki, github 페이지 개발 및 디자인 (디자인 수정 필요)
* _slug.vue 작성, md파일 라우팅
* ~~과제는 언제하지~~

= 참가자 =
{| class="wikitable"
|-
| 이름
| 기수
| 역할
|-
| [[최민준]]
| 31기
| 웹개발, 웹디자인, 로고디자인
|-
| [[김동영]]
| 31기
|
|}

= 결과 =

= 회고 =

= 댓글 =
* 얼추 만들어지고 배포되면 링크 걸도록 하겠습니다 :) [[최민준]]
* 재밌는 거 하시네요 응원합니다 - [[김은솔]]

안자구뭐해

2022-03-18T06:53:10Z

175.113.152.7:

__TOC__
= 안자구뭐해 =
* 자료구조 과목 스터디
* 강의계획서 상 배울 내용을 1주 전에 예습, 관련 문제를 가져와 풀이법을 설명하는 것으로 연습

* 발표자가 하는일: 실습 두문제 정하기 + 강의 리뷰(분량 자유) + 실습문제 풀이 방법 발표
* 발표자외 사람들: 실습문제 필수로 풀어오기 + 원할 시 연습문제 추가 가능 + 강의에 대한 질문 가능

* 실습문제 안 풀어왔을 시: 라이브코딩쇼
= 참여 인원 =
{| class="wikitable"
|-
| 이름
| 사용하는 IDE
|-
| [[김도엽]]
| Code::Blocks
|-
| [[김동영]]
| Dev C++
|-
| [[최민준]]
| VSCode
|-
| [[김찬중]]
| Visual Studio
|-
| [[임지민]]
| Replit
|}

= 일정 =
{| class="wikitable"
|-
|
|
|
|
| 매주 화요일 22시 개더타운
|-
| 회차
| 진행 일자
| 진행 주차
| 진행 내용
| 발표자
|-
| 0회차
| 3/10
|
| OT
|
|-
| [[안자구뭐해/1회차]]
| 3/15
| 1,2주차
| 과목소개, 기본개념, recursion, 알고리즘 복잡도 분석
| [[임지민]]
|-
| [[안자구뭐해/2회차]]
| 3/22
| 3주차
| 배열, 다차원 배열
| [[김도엽]]
|-
| [[안자구뭐해/3회차]]
| 3/29
| 4주차
| 스택과 응용
| [[김동영]]
|-
| [[안자구뭐해/4회차]]
| 4/5
| 5주차
| 스택과 응용(2)
| [[김찬중]]
|-
| [[안자구뭐해/5회차]]
| 4/12
| 6주차
| 큐와 응용
| [[최민준]]
|-
| [[안자구뭐해/6회차]]
| 4/19
| 7주차
| 연결리스트
|
|-
|
|
|
|
| 중간고사 휴강
|}

= 진행사항 =
== 1, 2주차 ==
3/17 11:00 ~ 12:20 (발표자가 아파서 미뤄짐)
1, 2주차 연습: 10872, 10870, 2447, 1074, 1991
1, 2주차 실습: 2750, 11729
실습 - 하노이 탑(11729) 리뷰
수 정렬하기 재귀적 구현 (버블정렬, 선택정렬)
연습 - 트리 순회(1991) 리뷰

= 참고자료 =
{| class="wikitable"
|-
| 백준 그룹
| [https://www.acmicpc.net/group/14110 안자구뭐해]
|-
| 교재
| C로 쓴 자료구조론
|}

= 댓글 =
* VS code로 C쓰고 싶은데 안되는 분은 저한테 톡주세요 :) - [[최민준]]

안자구뭐해

2022-03-18T06:33:12Z

175.113.152.7:

__TOC__
= 안자구뭐해 =
* 자료구조 과목 스터디
* 강의계획서 상 배울 내용을 1주 전에 예습, 관련 문제를 가져와 풀이법을 설명하는 것으로 연습

* 발표자가 하는일: 실습 두문제 정하기 + 강의 리뷰(분량 자유) + 실습문제 풀이 방법 발표
* 발표자외 사람들: 실습문제 필수로 풀어오기 + 원할 시 연습문제 추가 가능 + 강의에 대한 질문 가능

* 실습문제 안 풀어왔을 시: 라이브코딩쇼
= 참여 인원 =
* [[김도엽]]
* [[김동영]]
* [[최민준]]
* [[김찬중]]
* [[임지민]]

{| class="wikitable"
|-
| 이름
| 개발툴
|-
| [[김도엽]]
| Code::Blocks
|}
= 일정 =
{| class="wikitable"
|-
|
|
|
|
| 매주 화요일 22시 개더타운
|-
| 회차
| 진행 일자
| 진행 주차
| 진행 내용
| 발표자
|-
| 0회차
| 3/10
|
| OT
|
|-
| [[안자구뭐해/1회차]]
| 3/15
| 1,2주차
| 과목소개, 기본개념, recursion, 알고리즘 복잡도 분석
| [[임지민]]
|-
| [[안자구뭐해/2회차]]
| 3/22
| 3주차
| 배열, 다차원 배열
| [[김도엽]]
|-
| [[안자구뭐해/3회차]]
| 3/29
| 4주차
| 스택과 응용
| [[김동영]]
|-
| [[안자구뭐해/4회차]]
| 4/5
| 5주차
| 스택과 응용(2)
| [[김찬중]]
|-
| [[안자구뭐해/5회차]]
| 4/12
| 6주차
| 큐와 응용
| [[최민준]]
|-
| [[안자구뭐해/6회차]]
| 4/19
| 7주차
| 연결리스트
|
|-
|
|
|
|
| 중간고사 휴강
|}

= 진행사항 =
== 1주차 ==
3/17 11:00 ~ 12:20 (발표자가 아파서 미뤄짐)
1, 2주차 연습: 10872, 10870, 2447, 1074, 1991
1, 2주차 실습: 2750, 11729
실습 - 하노이 탑(11729) 리뷰
수 정렬하기 재귀적 구현 (버블정렬, 선택정렬)
연습 - 트리 순회(1991) 리뷰

= 참고자료 =
{| class="wikitable"
|-
| 백준 그룹
| [https://www.acmicpc.net/group/14110 안자구뭐해]
|-
| 교재
| C로 쓴 자료구조론
|}

= 댓글 =
* VS code로 C쓰고 싶은데 안되는 분은 저한테 톡주세요 :) - [[최민준]]

안자구뭐해

2022-03-18T06:32:27Z

175.113.152.7:

__TOC__
= 안자구뭐해 =
* 자료구조 과목 스터디
* 강의계획서 상 배울 내용을 1주 전에 예습, 관련 문제를 가져와 풀이법을 설명하는 것으로 연습

* 발표자가 하는일: 실습 두문제 정하기 + 강의에대한 완벽한 숙지
* 발표자외 사람들: 실습문제 필수로 풀어오기 + 원할 시 연습문제 추가 가능 + 강의에 대한 질문 가능
* 실습문제 안 풀어왔을 시: 라이브코딩쇼
* 발표자 맘대로 강의 리뷰(분량 자유) + q&a
* 발표자가 먼저 자기 실습문제 풀이 방법 얘기 -> 그 외 다른 풀이, 더 나은 풀이 얘기
= 참여 인원 =
* [[김도엽]]
* [[김동영]]
* [[최민준]]
* [[김찬중]]
* [[임지민]]

{| class="wikitable"
|-
| 이름
| 개발툴
|-
| [[김도엽]]
| Code::Blocks
|}
= 일정 =
{| class="wikitable"
|-
|
|
|
|
| 매주 화요일 22시 개더타운
|-
| 회차
| 진행 일자
| 진행 주차
| 진행 내용
| 발표자
|-
| 0회차
| 3/10
|
| OT
|
|-
| [[안자구뭐해/1회차]]
| 3/15
| 1,2주차
| 과목소개, 기본개념, recursion, 알고리즘 복잡도 분석
| [[임지민]]
|-
| [[안자구뭐해/2회차]]
| 3/22
| 3주차
| 배열, 다차원 배열
| [[김도엽]]
|-
| [[안자구뭐해/3회차]]
| 3/29
| 4주차
| 스택과 응용
| [[김동영]]
|-
| [[안자구뭐해/4회차]]
| 4/5
| 5주차
| 스택과 응용(2)
| [[김찬중]]
|-
| [[안자구뭐해/5회차]]
| 4/12
| 6주차
| 큐와 응용
| [[최민준]]
|-
| [[안자구뭐해/6회차]]
| 4/19
| 7주차
| 연결리스트
|
|-
|
|
|
|
| 중간고사 휴강
|}

= 진행사항 =
== 1주차 ==
3/17 11:00 ~ 12:20 (발표자가 아파서 미뤄짐)
1, 2주차 연습: 10872, 10870, 2447, 1074, 1991
1, 2주차 실습: 2750, 11729
실습 - 하노이 탑(11729) 리뷰
수 정렬하기 재귀적 구현 (버블정렬, 선택정렬)
연습 - 트리 순회(1991) 리뷰

= 참고자료 =
{| class="wikitable"
|-
| 백준 그룹
| [https://www.acmicpc.net/group/14110 안자구뭐해]
|-
| 교재
| C로 쓴 자료구조론
|}

= 댓글 =
* VS code로 C쓰고 싶은데 안되는 분은 저한테 톡주세요 :) - [[최민준]]

안자구뭐해

2022-03-18T06:32:05Z

175.113.152.7:

__TOC__
= 안자구뭐해 =
* 자료구조 과목 스터디
* 강의계획서 상 배울 내용을 1주 전에 예습, 관련 문제를 가져와 풀이법을 설명하는 것으로 연습

= 참여 인원 =
* [[김도엽]]
* [[김동영]]
* [[최민준]]
* [[김찬중]]
* [[임지민]]

{| class="wikitable"
|-
| 이름
| 개발툴
|-
| [[김도엽]]
| Code::Blocks
|}
= 일정 =
{| class="wikitable"
|-
|
|
|
|
| 매주 화요일 22시 개더타운
|-
| 회차
| 진행 일자
| 진행 주차
| 진행 내용
| 발표자
|-
| 0회차
| 3/10
|
| OT
|
|-
| [[안자구뭐해/1회차]]
| 3/15
| 1,2주차
| 과목소개, 기본개념, recursion, 알고리즘 복잡도 분석
| [[임지민]]
|-
| [[안자구뭐해/2회차]]
| 3/22
| 3주차
| 배열, 다차원 배열
| [[김도엽]]
|-
| [[안자구뭐해/3회차]]
| 3/29
| 4주차
| 스택과 응용
| [[김동영]]
|-
| [[안자구뭐해/4회차]]
| 4/5
| 5주차
| 스택과 응용(2)
| [[김찬중]]
|-
| [[안자구뭐해/5회차]]
| 4/12
| 6주차
| 큐와 응용
| [[최민준]]
|-
| [[안자구뭐해/6회차]]
| 4/19
| 7주차
| 연결리스트
|
|-
|
|
|
|
| 중간고사 휴강
|}

= 진행사항 =
== 1주차 ==
3/17 11:00 ~ 12:20 (발표자가 아파서 미뤄짐)
1, 2주차 연습: 10872, 10870, 2447, 1074, 1991
1, 2주차 실습: 2750, 11729
실습 - 하노이 탑(11729) 리뷰
수 정렬하기 재귀적 구현 (버블정렬, 선택정렬)
연습 - 트리 순회(1991) 리뷰

= 참고자료 =
{| class="wikitable"
|-
| 백준 그룹
| [https://www.acmicpc.net/group/14110 안자구뭐해]
|-
| 교재
| C로 쓴 자료구조론
|}

= 댓글 =
* VS code로 C쓰고 싶은데 안되는 분은 저한테 톡주세요 :) - [[최민준]]

새싹교실/2022

2022-03-13T18:32:42Z

175.113.152.7:

__TOC__

== 일정 ==
대면, 비대면은 강사님에 따라 자유롭게 진행합니다. 새싹교실 이후의 행사는 대면 시 [[코드레이스]], 비대면 시 [[새싹교실/2021|새싹톤]]으로 진행합니다.
* 2022.02.20 ~ 2022.02.28 : 새싹교실 강사 모집
* 2022.03.03 20:00 : 새싹교실 강사 교육
* 2022.03.05 16:00: 새싹교실 설명회 [https://docs.google.com/presentation/d/19ZEk-dLftrlMcpF3IrAjqwgdp7zqAP8LawQ1S0uqPpQ/edit#slide=id.g11823638905_0_652|강사님들 소개가 포함된 ppt]
* 2022.03.03 ~ 2022.03.07 : 새싹교실 새싹 모집 [https://forms.gle/kyNFRwy49WZSNuD16|신청서링크]
* 2022.03.08 : 반 매칭 및 공지
* 2022.03.09 ~ 2022.06.21: 새싹교실 진행

== 인원 ==
2022년 새싹 19명, 강사 8명 모집되었습니다.

{| class="wikitable"
|-
| 새싹반명
| 새싹강사명
| 새싹명
| 강의소재
|-
|
| [[김남효]]
| [[이해승]], [[조정민]]
| Python
|-
| [[거자필반]]
| [[김도엽]]
| [[김동현]], [[김현수]]
| C/C++
|-
|
| [[김동영]]
| [[원지환]], [[이수은]], [[장준영]]
| tensorflow
|-
|
| [[김동욱]]
| [[정예원]], [[최은수]]
| C++
|-
|
| [[김은솔]]
| [[박창훈]], [[임지민]]
| Java
|-
|
| [[방석현]]
| [[박동희]], [[한정민]]
| C
|-
|
| [[정우현]]
| [[강지혜]], [[오성인]], [[임채욱]]
| Python
|-
| [[새싹교실/2022/Champion]]
| [[한재민]]
| [[전영은]], [[허채영]]
| C
|}
= 우수 사례 예시 =
* [[새싹교실/2017/내무반|우수 사례]]

교육 참고 사이트
http://www.soen.kr
[http://zeropage.org/index.php?mid=fresh&category=102321&document_srl=103605 강사메뉴얼]

= 참고 자료 =
새싹교실의 진행은 반 내에서 자율적으로 이루어집니다. 각 반에서의 진행을 돕기 위해 이전 새싹교실 진행 기록 및 참고 자료들을 정리해 드립니다.

== 수업 자료 ==
* [[새싹교실/2011#s-2|2011년 가이드라인]]
* [[새싹교실/2011#s-4|2011년 커리큘럼 예시]]
* [[새싹교실/2012/새싹교실강사교육|2012년 새싹 강사 교육]]

* [http://www.soen.kr/ 참고 커리큘럼 (좌측 목차)]
* [http://www.compileonline.com/compile_c_online.php 온라인 컴파일러]
* [http://www.cplusplus.com/reference/clibrary/ C 함수 라이브러리]

* [[새싹교실/2013]]
* [[새싹교실/2014]]
* [[새싹교실/2015]]
* [[새싹교실/2016]]
* [[새싹교실/2017]]
* [[새싹교실/2018]]
* [[새싹교실/2019]]
* [[새싹교실/2020]]
* [[새싹교실/2021]]
* [[HowTo/StudyProgrammingLanguage]]
== 위키 안내 ==
위키에는 가이드라인, 커리큘럼, 문제 등 이전 새싹 교실에서 쓰인 자료들이 많이 있습니다. 위키는 튜터와 튜티들이 이용 할 수 있는 학습 도구이기도 하며, 미래의 튜터 튜티를 위한 안내서가 되기도 하고, 활동양의 지표로 이용되기도 합니다. 추후 지원을 하게 될 경우 위키 페이지를 기준으로 지원을 해 드리게 됩니다.
* 로그인 및 회원 가입: 상단 '환경설정' 클릭
* 글 편집하기: 우상단 '편집' 아이콘 클릭
* [[HelpOnEditing]]: 위키 편집 안내서
** [[HelpOnFormatting]]
** [[HelpOnHeadlines]]
** [[HelpOnLists]]
----
[[새싹교실]]

정모/2022.03.09

2022-03-11T05:00:54Z

175.113.152.7:

__TOC__

= OMS =
* [[이민욱]] 학우님 : '방학 인턴 후기'
** 다음 주자: [[최민준]] 학우님

= summary =
N사 인턴 후기
== 동기 ==
원래 다니던 사람이 해보라고 하셔서 지원했음.
== 코딩테스트 ==
180분 2문제. 문제는 실버-골드5 정도의 문제였고 어렵지 않았다.
한 시간 만에 푸셨다고 함.
다만 특이한 문제가 있었는데, 20줄 정도의 코드 중 4줄 정도를 고쳐 정상 작동하게 만들라는 형식의 문제도 있었다.
== 면접 ==
비밀유지서약 때문에 자세히 말할 수 없음.
90분 동안 면접을 봤고, 면접관은 2명이었음.
90분 중 60분은 면접, 30분은 라이브코딩이었음. 2문제를 풀었고 풀면서 계속 설명해야 했음.
== 기간 ==
합격 후 기간을 조정했음. 원래는 3개월이었는데, 1학기와 겹쳐 2개월만 하겠다고 요구했고 받아들여짐.
== 활동 ==
재택근무.
Go, Kubernetes를 사용했는데, 둘 다 처음 접해보는 언어였음.
Oreilly 에서 Ultimate Go와 Kubernetes in Action를 보면서 공부했음. (루팡)
== 감상 ==
=== 장점 ===
* 재미있다. 노가다를 시키지 않고, 특이한 걸 시킨다.
* 실력 향상에 도움이 된다. 코드를 회사에서 리뷰해준다.
* 자랑하기 좋다.
=== 단점 ===
* 일일이 알려주지 않는다.
* 일정이 빡빡하다. 하루 4시간 정도는 코딩해야 한다.
* 월급이 적다.
== Q&A ==
Q: 면접에서 프로젝트 관련 질문 많이 하나요?
A: 애초에 프로젝트 관련 질문밖에 안 함. 전공지식은 대학 다니면 아는 수준에서만 물어봄. 프로젝트와 관련된 기술적, 인간적 관점에서 어려웠던 것들을 심도 있게 물어봄. 모르는 부분도 있어서 당황한 적도 있었음. 제출한 사이트에 위키가 있는데 거기에서도 질문을 많이 받았음.

Q: 정규직 제의는 없었나요?
A: 10월까지 연락 달라고 함.

Q: Java는 언제부터 하셨나요?
A: 대학교 1학년 때부터. 다만 언어를 배우는 데에 집착하기보단 하고 싶은 프로젝트가 있는 게 더 좋다고 생각한다.

Q: 인턴 중에 몇 번의 과제를 진행하셨나요? 리뷰는 어떻게 진행하는지 궁금합니다.
A: issue에서 하고 싶은 거 가져가서 일주일 동안 해결하고 pr보내고 리뷰 받음.

Q: 언어를 새로 시작할 때 어떻게 적응해야 하나요?
A: 언어 배우기에 급급해지면 어려워짐. 모르는 건 그냥 검색하면서 쓰면 됨. 실제로 인터넷에 맨날 go 배열 리스트 이런 거 검색 하면서 했음. 그러니 적응은 딱히 할 필요가 없음. 다만 학교 커리를 잘 따라가면 c, c++, Java, Python은 다룰 수 있게 됨. 이 4개는 프로그래밍 언으들의 기초 중 기초임. 그러니 이 4개만 잘 다룰 줄 알면 나머지 것들은 언어들끼리의 차이점 정도만 공부하면 빠르게 적응할 수 있음.
그래도 어렵다면 책 하나 사서 공부하는 게 가장 좋음. 얇은 책으로 공부하는 걸 추천함.

Q: 웹 프로그래밍이 레드오션이라고 생각하시나요?
A: 레드와 블루가 섞여있음. 흔히 웹프로그래밍은 레드오션으로 알려져 있음. 그런데, 전공지식 많이 배우면 데브옵스랑 웹프랑 이어져 있다는 걸 배움. 이런 이어져 있는 부분은 블루오션이라고 생각함. 관련 내용은 웹어셈블리라는 게 기술적으로 주목받고 있음. 이런 식으로 새로운게 나오는 것만 보면 사람이 많아서 레드오션이라기엔 좀 애매함. (작성자가 잘 모르는 기술적인 내용이라 내용이 어색할 수 있습니다)

Q: 회사 들어가면 한 팀은 몇 명 정도인가요? 그리고 실제로 개발자 분들은 야근도 많이 하나요??
A: 한팀 8명. 하지만 실제로 프로젝트는 2-3명만 진행함. 나머지는 진행상황 정도만 아는정도임.
야 저거 불 났다더라~ -> 6명
야 우리꺼 불났어! -> 2-3명
야근은 성과가 필요하면 함. 혹은 일이 터졌을 때.

Q: windows를 선호하시나요 혹은 mac os를 선호하시나요
A: 7년 리눅스 쓰다가 맥os 1년 동안 썼음. 뭐든 상관 없음.

* '''이 아래부턴 발표자가 준비한 `아무도 질문 안할걸 대비한 자문자답 Q&A`입니다.'''
Q: 지원할 때 자사메일 사용해야 하나요?
A: 전 gmail로 했습니다.

Q: 향후취업하실껀가요?
A: 알 수 없음, 일은 재밌었는데 페이가 많았다면…

Q: 1(또는 2,3) 학년 때 무엇을 하는 것을 추천하나요?
A: 길게 오랫동안 공부할 수 있는 일

Q: 추천서는 어떻게?
A: 학교 선배들과 친하게 지내세용. 대부분의 기업에 다 한명씩은 있어요.
+ 불순한 의도로 친해지라는 소리 아님. 적당한 친목과 커뮤니케이션은 필수적임.
+ 내가 뛰어난 것을 알리려고 노력해야 합니다. 혼자 틀여박혀서 공부하는 것은 한계가 있다고 생각해요.

= 참가자 =
[[김도엽]], [[이해승]], [[김동영]], [[김선재]], [[김찬중]], [[김휘경]], [[이민욱]], [[이의제]], [[최민준]], [[박동희]], [[정우현]], [huny]

= 스터디 진행상황 공유 =
* [[야 너두 리액트 할 수 있어]]
불참
* [koco]
교재를 정했고 과제를 냈음. 튜터링 형식으로 진행될 예정이고 책 진도를 따라가면서 매주 과제를 하는 방식으로.
모델링 했으면 데이터 넣어보는 등의 추가 문제풀이도 할 예쩡. 첫째 주 과제는 코프링 둘다 해보면 좋겠어서 튜토리얼을 해오기로 함.
* [[데중어설]]
이번주 시작
목요일 10시 모여서 아이스브레이킹
* [[FFT로학점과티어를]]
* [[안자구뭐해]]

= 공지사항 =

= 댓글 =
작성자: [[김동영]]
작성일: 22/3/11

정모/2022.03.09

2022-03-11T05:00:28Z

175.113.152.7:

__TOC__

= OMS =
* [[이민욱]] 학우님 : '방학 인턴 후기'
** 다음 주자: [[최민준]] 학우님

= summary =
N사 인턴 후기
== 동기 ==
원래 다니던 사람이 해보라고 하셔서 지원했음.
== 코딩테스트 ==
180분 2문제. 문제는 실버-골드5 정도의 문제였고 어렵지 않았다.
한 시간 만에 푸셨다고 함.
다만 특이한 문제가 있었는데, 20줄 정도의 코드 중 4줄 정도를 고쳐 정상 작동하게 만들라는 형식의 문제도 있었다.
== 면접 ==
비밀유지서약 때문에 자세히 말할 수 없음.
90분 동안 면접을 봤고, 면접관은 2명이었음.
90분 중 60분은 면접, 30분은 라이브코딩이었음. 2문제를 풀었고 풀면서 계속 설명해야 했음.
== 기간 ==
합격 후 기간을 조정했음. 원래는 3개월이었는데, 1학기와 겹쳐 2개월만 하겠다고 요구했고 받아들여짐.
== 활동 ==
재택근무.
Go, Kubernetes를 사용했는데, 둘 다 처음 접해보는 언어였음.
Oreilly 에서 Ultimate Go와 Kubernetes in Action를 보면서 공부했음. (루팡)
== 감상 ==
=== 장점 ===
* 재미있다. 노가다를 시키지 않고, 특이한 걸 시킨다.
* 실력 향상에 도움이 된다. 코드를 회사에서 리뷰해준다.
* 자랑하기 좋다.
=== 단점 ===
* 일일이 알려주지 않는다.
* 일정이 빡빡하다. 하루 4시간 정도는 코딩해야 한다.
* 월급이 적다.
== Q&A ==
Q: 면접에서 프로젝트 관련 질문 많이 하나요?
A: 애초에 프로젝트 관련 질문밖에 안 함. 전공지식은 대학 다니면 아는 수준에서만 물어봄. 프로젝트와 관련된 기술적, 인간적 관점에서 어려웠던 것들을 심도 있게 물어봄. 모르는 부분도 있어서 당황한 적도 있었음. 제출한 사이트에 위키가 있는데 거기에서도 질문을 많이 받았음.

Q: 정규직 제의는 없었나요?
A: 10월까지 연락 달라고 함.

Q: Java는 언제부터 하셨나요?
A: 대학교 1학년 때부터. 다만 언어를 배우는 데에 집착하기보단 하고 싶은 프로젝트가 있는 게 더 좋다고 생각한다.

Q: 인턴 중에 몇 번의 과제를 진행하셨나요? 리뷰는 어떻게 진행하는지 궁금합니다.
A: issue에서 하고 싶은 거 가져가서 일주일 동안 해결하고 pr보내고 리뷰 받음.

Q: 언어를 새로 시작할 때 어떻게 적응해야 하나요?
A: 언어 배우기에 급급해지면 어려워짐. 모르는 건 그냥 검색하면서 쓰면 됨. 실제로 인터넷에 맨날 go 배열 리스트 이런 거 검색 하면서 했음. 그러니 적응은 딱히 할 필요가 없음. 다만 학교 커리를 잘 따라가면 c, c++, Java, Python은 다룰 수 있게 됨. 이 4개는 프로그래밍 언으들의 기초 중 기초임. 그러니 이 4개만 잘 다룰 줄 알면 나머지 것들은 언어들끼리의 차이점 정도만 공부하면 빠르게 적응할 수 있음.
그래도 어렵다면 책 하나 사서 공부하는 게 가장 좋음. 얇은 책으로 공부하는 걸 추천함.

Q: 웹 프로그래밍이 레드오션이라고 생각하시나요?
A: 레드와 블루가 섞여있음. 흔히 웹프로그래밍은 레드오션으로 알려져 있음. 그런데, 전공지식 많이 배우면 데브옵스랑 웹프랑 이어져 있다는 걸 배움. 이런 이어져 있는 부분은 블루오션이라고 생각함. 관련 내용은 웹어셈블리라는 게 기술적으로 주목받고 있음. 이런 식으로 새로운게 나오는 것만 보면 사람이 많아서 레드오션이라기엔 좀 애매함. (작성자가 잘 모르는 기술적인 내용이라 내용이 어색할 수 있습니다)

Q: 회사 들어가면 한 팀은 몇 명 정도인가요? 그리고 실제로 개발자 분들은 야근도 많이 하나요??
A: 한팀 8명. 하지만 실제로 프로젝트는 2-3명만 진행함. 나머지는 진행상황 정도만 아는정도임.
야 저거 불 났다더라~ -> 6명
야 우리꺼 불났어! -> 2-3명
야근은 성과가 필요하면 함. 혹은 일이 터졌을 때.

Q: windows를 선호하시나요 혹은 mac os를 선호하시나요
A: 7년 리눅스 쓰다가 맥os 1년 동안 썼음. 뭐든 상관 없음.

''' * 이 아래부턴 발표자가 준비한 `아무도 질문 안할걸 대비한 자문자답 Q&A`입니다.'''
Q: 지원할 때 자사메일 사용해야 하나요?
A: 전 gmail로 했습니다.

Q: 향후취업하실껀가요?
A: 알 수 없음, 일은 재밌었는데 페이가 많았다면…

Q: 1(또는 2,3) 학년 때 무엇을 하는 것을 추천하나요?
A: 길게 오랫동안 공부할 수 있는 일

Q: 추천서는 어떻게?
A: 학교 선배들과 친하게 지내세용. 대부분의 기업에 다 한명씩은 있어요.
+ 불순한 의도로 친해지라는 소리 아님. 적당한 친목과 커뮤니케이션은 필수적임.
+ 내가 뛰어난 것을 알리려고 노력해야 합니다. 혼자 틀여박혀서 공부하는 것은 한계가 있다고 생각해요.

= 참가자 =
[[김도엽]], [[이해승]], [[김동영]], [[김선재]], [[김찬중]], [[김휘경]], [[이민욱]], [[이의제]], [[최민준]], [[박동희]], [[정우현]], [huny]

= 스터디 진행상황 공유 =
* [[야 너두 리액트 할 수 있어]]
불참
* [koco]
교재를 정했고 과제를 냈음. 튜터링 형식으로 진행될 예정이고 책 진도를 따라가면서 매주 과제를 하는 방식으로.
모델링 했으면 데이터 넣어보는 등의 추가 문제풀이도 할 예쩡. 첫째 주 과제는 코프링 둘다 해보면 좋겠어서 튜토리얼을 해오기로 함.
* [[데중어설]]
이번주 시작
목요일 10시 모여서 아이스브레이킹
* [[FFT로학점과티어를]]
* [[안자구뭐해]]

= 공지사항 =

= 댓글 =
작성자: [[김동영]]
작성일: 22/3/11