소프트웨어 공장

머신러닝과 SciPy의 연동1. 개요Python에서 머신러닝 작업을 수행할 때 대부분 scikit-learn, TensorFlow, PyTorch와 같은 전용 라이브러리를 활용합니다. 하지만 SciPy 역시 데이터 전처리, 최적화, 통계 분석과 같은 머신러닝의 핵심 작업을 지원하는 기능을 제공합니다. 본 포스팅에서는 SciPy를 활용해 머신러닝 모델을 구축하고, 데이터 분석과 성능 최적화를 진행하는 방법을 알아보겠습니다.2. SciPy와 머신러닝의 관계SciPy는 과학적 컴퓨팅을 위한 라이브러리로, 수치 연산과 통계 분석 기능을 제공합니다. 머신러닝에서 SciPy는 다음과 같은 역할을 수행합니다.데이터 전처리: 희소 행렬(sparse matrix)과 다차원 배열(ndarray) 처리최적화: scipy.o..

SciPy를 활용한 신호 처리와 시계열 데이터 분석1. 개요신호 처리와 시계열 데이터 분석은 과학, 공학, 금융, 의료 등 다양한 분야에서 데이터를 이해하고 활용하는 데 중요한 역할을 합니다. Python의 SciPy 라이브러리는 이러한 작업을 쉽게 수행할 수 있도록 다양한 기능을 제공하고 있습니다. 이번 포스팅에서는 SciPy를 활용하여 신호 처리와 시계열 데이터 분석을 수행하는 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다.2. 시계열 데이터와 신호 처리의 기본 개념2.1 시계열 데이터란?시계열 데이터(Time Series Data)는 일정한 시간 간격으로 수집된 데이터를 의미합니다. 이러한 데이터는 시간에 따라 변화하는 패턴을 분석하고, 예측하거나 이상 징후를 감지하는 데 사용됩니다.예:주식 시장의 일별 주가기..

SciPy 최적화와 통계를 결합한 데이터 분석1. 들어가며데이터 분석 과정에서는 최적화와 통계적 방법을 결합하여 보다 정교한 분석을 수행하는 경우가 많습니다. SciPy는 이러한 작업을 효과적으로 수행할 수 있는 강력한 도구들을 제공하는 라이브러리입니다. 특히 scipy.optimize 모듈과 scipy.stats 모듈을 함께 활용하면 데이터의 특성을 이해하고, 최적의 해를 도출하는 과정을 쉽게 구현할 수 있습니다.이번 포스팅에서는 SciPy를 이용해 최적화와 통계를 결합한 데이터 분석 방법을 설명하고, 실전 예제를 통해 이해를 돕도록 하겠습니다.2. SciPy 최적화와 통계 모듈 개요2.1 SciPy 최적화 (scipy.optimize)SciPy의 최적화 모듈은 다양한 종류의 최적화 문제를 해결하는 방..

SciPy 레이블링과 객체 분석 (SciPy.ndimage)이미지 처리에서 중요한 작업 중 하나는 이미지 내의 특정 객체를 식별하고 분석하는 것입니다. 특히 이진 이미지에서 특정 형태를 가진 객체를 분리하고 개별적으로 분석하는 과정은 많은 이미지 처리 응용 프로그램에서 필요합니다. Python의 SciPy 라이브러리 중 scipy.ndimage 모듈은 이러한 작업을 효과적으로 수행할 수 있도록 다양한 기능을 제공합니다. 그중에서도 레이블링(Labeling)과 객체 분석(Object Analysis)은 이미지 내의 객체를 식별하고 속성을 추출하는 데 유용한 도구입니다.이 글에서는 SciPy의 ndimage 모듈을 활용해 이진 이미지에서 객체를 레이블링하고, 각 객체의 특징을 분석하는 방법에 대해 상세히 알..

SciPy 엣지 검출과 히스토그램 분석: SciPy.ndimage를 활용한 이미지 처리이미지 처리 분야에서는 엣지 검출과 히스토그램 분석이 중요한 역할을 합니다. 엣지 검출은 이미지 내에서 객체의 경계를 식별하는 과정이며, 히스토그램 분석은 이미지의 픽셀 값 분포를 분석하는 방법입니다. 이번 포스팅에서는 Python의 SciPy 라이브러리를 활용해 엣지 검출과 히스토그램 분석을 수행하는 방법을 자세히 살펴보겠습니다.1. SciPy.ndimage 소개SciPy의 ndimage 모듈은 다차원 이미지 처리 기능을 제공하는 서브패키지입니다. 이를 통해 다양한 필터링, 변환, 측정, 형태학적 작업 등을 수행할 수 있습니다. 특히, 엣지 검출과 이미지 분석에 유용한 기능들이 잘 제공됩니다.먼저, SciPy와 함께 ..

SciPy 이미지 필터링과 변형1. 서론이미지 처리 분야에서는 다양한 필터링과 변형 기법이 사용됩니다. 이러한 방법을 통해 이미지를 선명하게 하거나, 노이즈를 제거하고, 특정 특징을 강조할 수 있습니다. SciPy는 scipy.ndimage 모듈을 통해 다양한 이미지 필터링과 변형 기능을 제공합니다. 이번 포스팅에서는 SciPy를 이용해 이미지 필터링과 변형을 수행하는 방법에 대해 살펴보겠습니다.2. 환경 설정이미지 필터링과 변형을 진행하기 위해 다음과 같은 패키지가 필요합니다. SciPy와 Matplotlib가 설치되어 있어야 합니다.pip install scipy matplotlib또한, 예제에서는 NumPy를 사용해 이미지를 배열 형태로 처리하므로 NumPy도 함께 설치해 주세요.pip instal..

SciPy 델로니 삼각 분할과 보로노이 다이어그램1. 개요SciPy는 수학적, 과학적 연산을 지원하는 강력한 라이브러리로, 특히 공간 데이터 처리를 위한 scipy.spatial 모듈을 제공합니다. 이 모듈에서는 공간 상의 점들을 기반으로 다양한 기하학적 연산을 수행할 수 있는데, 대표적인 예로 델로니 삼각 분할(Delaunay Triangulation)과 보로노이 다이어그램(Voronoi Diagram)을 들 수 있습니다.이 글에서는 델로니 삼각 분할과 보로노이 다이어그램의 개념과 함께, SciPy를 이용한 구현 방법을 살펴보겠습니다.2. 델로니 삼각 분할 (Delaunay Triangulation)2.1 델로니 삼각 분할이란?델로니 삼각 분할은 주어진 점 집합을 삼각형으로 분할하는 방법으로, 다음과 ..

SciPy 볼록 껍질(Convex Hull)1. 개요공간 데이터 처리에서 볼록 껍질(Convex Hull)은 주어진 점 집합을 둘러싸는 가장 작은 볼록 다각형을 의미합니다. 이는 2차원에서는 다각형 형태로, 3차원에서는 다면체 형태로 나타납니다. SciPy의 scipy.spatial 모듈을 이용하면 쉽게 볼록 껍질을 구하고 시각화할 수 있습니다.이 글에서는 볼록 껍질의 개념, 활용 사례, 그리고 SciPy를 활용한 구현 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.2. 볼록 껍질의 정의볼록 껍질(Convex Hull)은 다음과 같이 정의됩니다.수학적 정의: 점 집합 $ S $에 대해, $ S $를 포함하는 가장 작은 볼록 다각형을 의미합니다.기하학적 정의: 고무 밴드를 점 집합 주위에 감아 고무 밴드가 수축된 상태..

SciPy KD-Tree와 최근접 이웃 탐색1. 개요공간 데이터는 여러 차원에서 좌표를 기반으로 표현되는 데이터를 의미합니다. 예를 들어, 2차원 평면에서는 점의 좌표가 (x, y) 형태로 나타나며, 3차원 공간에서는 (x, y, z) 형태로 표현됩니다. 이러한 공간 데이터에서 특정 점과 가장 가까운 다른 점을 찾는 문제는 다양한 분야에서 활용됩니다. 대표적인 예로는 다음과 같은 상황이 있습니다.지도에서 가장 가까운 상점을 찾는 기능이미지에서 유사한 색상을 탐색하는 과정기계 학습에서 k-NN(최근접 이웃) 알고리즘 수행 시 유사한 샘플 찾기이러한 최근접 이웃 탐색 문제를 효율적으로 해결하기 위한 방법 중 하나가 KD-Tree(K-Dimensional Tree)입니다. Python의 SciPy 라이브러리에..

SciPy 적분 결과 시각화1. 서론적분은 수학과 과학의 여러 분야에서 중요한 역할을 하는 연산입니다. 특정 구간에서의 면적을 구하거나, 변화하는 양을 누적하는 데 사용됩니다. SciPy의 integrate 모듈은 다양한 수치 적분 방법을 제공하며, 이를 통해 복잡한 함수의 적분을 효율적으로 수행할 수 있습니다.하지만 적분 결과를 수치로만 확인하는 것보다 그래프를 통해 시각적으로 분석하면 이해가 훨씬 쉬워집니다. 이번 포스팅에서는 SciPy와 Matplotlib를 활용해 적분 결과를 시각화하는 방법에 대해 살펴보겠습니다.2. 적분 대상 함수 정의먼저 적분할 함수를 정의하고, 이를 시각화해 보겠습니다. 예제에서는 다음과 같은 함수 $ f(x) = x^2 \times e^{-x} $를 사용하겠습니다.impo..