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  좋은 객체 지향 설계의 5가지 원칙(SOLID) 클린코드로 유명한 로버트 마틴이 좋은 객체 지향 설계의 5가지 원칙을 SOLID 라는 약자를 따서 정리하였습니다. SOLID SOLID는 아래의 5가지 원칙을 의미하며, 하나씩 살펴보도록 하겠습니다. SRP: 단일 책임 원칙(single responsibility principle) OCP: 개방-폐쇄 원칙 (Open/closed principle) LSP: 리스코프 치환 원칙 (Liskov substitution principle) ISP: 인터페이스 분리 원칙 (Interface segregation principle) DIP: 의존관계 역전 원칙 (Dependency inversion principle) SRP 단일 책임 원칙 (Single responsibility principle) 한 클래스는.. 스프링 프레임워크 2022. 12. 13.

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  스프링 프레임워크란? (Spring Framework) MSA 개발의 기본이 되는 스프링 프레임워크에 대해 다시금 복습하며 내용을 정리해보려고 합니다. 해당 내용은 김영한 강사님의 스프링 핵심원리 - 기본편 을 수강하며 나름대로 정리한 것입니다. 아마 이 분야에서 굉장히 유명하신 분으로 알고 있어, 관심있으신 분들은 아래 링크에서 수강해보시면 도움이 되지 않을까 싶습니다. https://www.inflearn.com/course/%EC%8A%A4%ED%94%84%EB%A7%81-%ED%95%B5%EC%8B%AC-%EC%9B%90%EB%A6%AC-%EA%B8%B0%EB%B3%B8%ED%8E%B8/dashboard 스프링 핵심 원리 - 기본편 - 인프런 | 강의 스프링 입문자가 예제를 만들어가면서 스프링의 핵심 원리를 이해하고, 스프링 기본기를 확실히 다질 수 .. 스프링 프레임워크 2022. 12. 13.

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  BeSTCon 2022 후기 (Better Software Testing Conference 2022) 안녕하세요. 전자신문과 한국SW테스팅협회에서 주최하는 "제8회 국제 품질 테스팅 콘퍼런스" 를 다녀왔습니다. 이번 기회를 통해 SW테스팅 분야에 인공지능 기술이 접목된 인공지능 기반 SW테스팅 기법과 방법론을 만나볼 수 있었습니다. 다른 세미나들과 마찬가지로 동시에 2개의 Track이 진행되었고, 참석자들은 각자 관심있는 주제의 세미나를 참석하는 형태로 진행이 되었습니다. 다행히도 듣고 싶었던 세션이 동시에 하거나 하지는 않았어서 듣고싶었던 세션들은 모두 듣고 올 수 있었습니다. 자세히 알고 싶으신 경우에는 아래 링크에서 확인 가능합니다. https://www.sek.co.kr/2022/Bestcon Better Software Testing Conference 2022 전자신문 정보사업국 www.sek.. 금융IT 이슈 2022. 12. 1.

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  애드센스 승인 및 애드센스를 사용하려면 사이트에서 발견된 문제를 해결해야 합니다 해결방법(2022년 12월 기준) 안녕하세요. 여의도개발자 입니다. 정말 오랜만에 포스팅을 남기는 것 같습니다. 애드센스를 통해 동기부여를 하고 꾸준한 포스팅을 하기로 다짐했습니다만 반복되는 심사 거절 속에 한동안 의욕이 사라졌던 것 같습니다. 그렇지만 메일함을 들어가보니 반가운 메일이 도착해 있던 것을 볼 수 있었습니다. 한번 메인 페이지로 이동해볼까요? 위와 같이 광고가 정상적으로 표시가 되는 것을 볼 수 있었습니다. 광고의 내용은 새로고침 할 때마다 계속 바뀌는 것을 볼 수 있었는데, 아마 구글에서 사용자 기반으로 맞춤형 추천을 해 주는 것으로 생각됩니다. 처음 표시된 광고는 패스트캠퍼스 였는데, 치과부터 아직은 대중없이 나타나는 것 같습니다. 그리고, 승인이 완료되었다는 메일을 받았는데도 광고가 정상적으로 표시되지 않는 경우에는 .. 재테크/애드센스 2022. 12. 1.

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  [해결방법] 판매자 정보를 Google sellers.json 파일에 게시하시기 바랍니다. 오랜만에 gmail에 로그인해보니 아래와 같은 메일이 와있는 것을 볼 수 있었습니다. 메일 내용대로 애드센스 광고 승인이 났다는 것 같긴 한데, 아직까지도 광고가 제대로 표시되지는 않는 상태입니다. 원인파악을 위해 우선 애드센스 페이지를 들어가보았습니다. 위와 같은 문구가 상단에 떠 있는 것는 것으로 보아, 해당 오류를 조치해야 광고를 정상적으로 표출할 수 있는 것 같습니다. 한번 오류를 조치해보도록 하겠습니다. 판매자 정보를 Google sellers.json 파일에 게시하시기 바랍니다. 오류 해결방법 아래의 순서대로 오류를 조치해보았으니, 혹시 동일한 증상인 분들은 한번 아래와 같이 조치해 볼 것을 권장합니다. Google sellers.json 파일 게시 해결방법 위와 같이 설정을 변경한 후 저장합.. 재테크/애드센스 2022. 12. 1.

• 데이터 전처리의 종류 Colab은 ubuntu 기반으로 unix 명령어 등을 사용할 수 있는 것이 특징이다. Colab위에서 이루어지는 데이터 전처리에 대해 알아보자. 데이터 전처리 데이터 분석을 할 수 있도록 데이터를 가공하는 작업으로 전처리를 어떻게 하는지에 따라서 분석 결과에 영향을 미친다. 일반적으로 가장 많은 시간이 소요되는 단계에 속하며, raw data를 clean data로 만드는 작업으로 데이터를 가공하여 분석에 적합한 형태로 만드는 과정을 모든 과정을 의미한다. 일반적으로 데이터 분석, 데이터 마이닝, 머신러닝을 수행하기 위한 필수적인 단계로 좋은 데이터 없이는 분석이 불가하기에 대단히 중요한 단계이다. 데이터 전처리를 해야하는 이유는 다음과 같다. 데이터 전처리의 필요성 잡음 (noise): 측정 과정에서.. 금융 AI 데이터분석 2022. 11. 16.

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  머신러닝 알고리즘과 절차 Colab을 통해 실습하기에 앞서 머신러닝 알고리즘의 개념과, 머신러닝이 이루어지는 절차에 대하여 먼저 정리해본다. 머신러닝 알고리즘 대표적인 머신러닝 알고리즘을 알아보도록 한다. Logistic regression 연속적인 확률값과 결과를 확률로 만든다. Random forest Decision tree 를 많이 만드는 방법이다. SVM 가장 먼 벡터(서포트 벡터)를 찾아 경계선을 찾는 방법이다. MNIST(손글씨 데이터 세트) 머신러닝계의 Hello World 같은 느낌이다. 아래와 같은 손글씨 데이터 세트를 가지고 인식률을 측정해보았을 때, 아래의 순서로 인식률이 좋다고 한다. Deep learning > 사람 > SVM > Logistic regression 즉, 사람보다도 딥러닝으로 처리했을 때.. 금융 AI 데이터분석 2022. 11. 9.

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  금융분야 마이데이터 소개 #마이데이터 #Mydata #개인신용정보 전송요구권 안녕하세요. 여의도개발자 입니다. 오늘은 마이데이터 관련 강의를 수강하고 지난번까지 작성했던 내용들과 일부 겹치더라도 정리하는 차원에서 금융분야 마이데이터를 한번 정리해보려고 합니다. 보안과 취약점쪽은 제 주 관심대상은 아닌지라 그냥 참조만 했습니다. 그러면 마이데이터에 대해 정리차원에서 한번 적어봅시다. 금융분야 마이데이터 기업 중심에서 정보주체(개인) 중심으로 개인정보 관리/통제/활용 패러다임이 변화되었습니다. 개인신용정보 전송요구권 도입 (제33조의2) 신용정보주체가 신용정보제공 및 이용자 등(이하 정보제공자)이 보유하고 있는 본인의 개인신용정보를 본인, 본인신용정보관리회사, 금융회사 등 (=정보수신자)에게 전송을 요구할 수 있도록 보장합니다. 정.. 마이데이터 2022. 11. 5.

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  AI 성능을 정확도를 평가하여 알아보자 스터디때 한번 다루었던 내용이긴 한데, TPs, FPs, FNs, TNs의 개념을 한번 정리해보려고 한다. TPs : True Positives FPs : False Positives FNs : False Negatives TNs : True Negatives 이는 인공지능 모델의 예측(Prediction) 성능을 측정하기 위하기 위하여 실제 값(Predictive Value)과 예측 값(Predictive Value)을 비교한 표이다. TP(True Positive), TN(True Negative)는 실제 값을 맞게 예측한 것에 해당 FP(False Positive), FN(False Negative)는 실제 값과 다르게 예측한 것에 해당 보통 예시를 암 진단으로 들곤 하는데, 암에 안걸렸는데 암에 .. 금융 AI 데이터분석 2022. 11. 4.

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  데이터 전처리 과정을 알아보자 오늘부터는 보험료 데이터를 통해 데이터 전처리 과정을 알아보려고 한다. 최종 목표는 보험료 데이터 분석을 통해 과거에 쌓여있는 데이터를 바탕으로 월 청구되는 보험료를 모델링을 통해 추정하고, 실제 청구되는 금액과 괴리가 얼마나 큰지를 확인한다. 실제 청구되는 금액이 어떻게 보면 정답에 가까운 데이터로 볼 수 있기 때문에 내가 모델을 통해 도출해낸 값이 얼마나 그 정답에 가까운지를 확인하기 위함이다. 구글 Colab (실행환경) 이렇게 모델링을 하고 실행하기 위한 환경은 구글의 코랩에서 실행한다. 사내 스터디를 구글 코랩 환경에서 하고 있는데, 요즘 개발환경이 참 좋아졌다는 생각을 한 적이 있다. 사용자의 PC 사양과 환경에 제약 없이 구글의 컴퓨팅 자원을 일부 할당받아 사용하는 개념이기에, 사용자의 환경.. 금융 AI 데이터분석 2022. 11. 3.

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  금융데이터의 특징과 그 사례 금융데이터의 특징과 그 사례를 알아보자. 최근 챗봇과 관련된 프로젝트를 고민하면서 챗봇이 인식할 수 있는 카테고리화에 대한 부분을 고민한 적이 있다. 어떤 질문이 문장으로 주어졌을 때 해당 질문에서 키워드는 무엇인지, 어떤 단어의 중요성이 높고 화자가 원하고자 하는 정보는 무엇인지 분류하는 것이 여기에 해당한다. 자연어처리 쪽에 가깝지만 이러한 과정이 금융데이터 분석에 해당하기에 금융데이터의 특징과 사례를 알아보려고 한다. 금융데이터의 특징 금융데이터는 어떤 형태로 구조화되었는지에 따라서 아래와 같이 분류된다. 정형데이터 : 엑셀의 스프레드시트, 관계형 데이터베이스의 테이블 반정형 데이터 : HTML, XML, JSON 등과 같은 데이터 타입 비정형 데이터 : 지금 내가 작성하고 있는 것과 같이 별도 양.. 금융 AI 데이터분석 2022. 11. 2.

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  금융데이터 종류를 알아보자 최근 스터디를 통해 시계열데이터 분석을 학습하고 있다. 금융데이터 분석에 사용되는 다양한 데이터들의 종류와 특성에 대해 학습하는 것이 주 목적이다. 데이터의 종류 앞선 정리에서도 데이터, 정보, 지식등의 비슷해보이는 단어의 개념을 디테일하게 나누어보았었다. 오늘은 다양한 데이터의 종류들의 개념을 세밀하게 나누어보고자 한다. 변수와 자료 변수가 무조건 많다고 해서 좋은 것이 아니며, 특정 자료를 통해 의미 있는 특징을 파악하기 위해서는 의미있는 모양으로 분류 및 정리하는 것이 핵심이다. 변수(Variable) : 관찰자의 관심이 되는 기본 데이터 자료(Data) : 변수를 관찰 및 기록하여 얻어낸 결과 이처럼 비슷해 보이지만 미세하게 다른 개념도 있고, 아래에는 자료의 특성별 개념을 정리해 보았다. 범주형.. 금융 AI 데이터분석 2022. 11. 1.