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실리콘밸리에서 공유 전동 킥보드 타기 실리콘밸리에 방문하니 전동 킥보드가 지천에 널렸다. 골목 골목마다 세워져 있고 길거리에 타고 다니는 사람들을 심심치 않게 볼 수 있다. 필자도 한번 이용할까 하는 호기심에 덥석 핸들을 잡아봤다. 오늘은 그에 대한 가벼운 이야기다 > 킥보드 어플 다운 받기 / 회원 가입하기 우선 전동 킥보드를 타기 위해서는 어플을 다운 받아야 한다. 근데 생각보다 많은 전동킥보드 회사가 있기 때문에 매번 검색 하는것이 많이 귀찮다. 이때는 고민하지 말고 그냥 보이는 전동 킥보드 위의 QR코드를 인식하면 된다. 해당 회사의 어플이 깔려 있으면 바로 어플이 구동되지만 없다면 설치 사이트로 이동하게 되어 있다. 킥보드 어플을 다운 받았다면 회원 가입을 진행하자. 가입을 위해 물어보는 내용들은 별로 없다. 그냥 이메일 주소와 결.. 2019. 9. 9.
점점 까다로워 지는 미국 입국 심사, 그 이야기 미국 입국이 점점 까다로워 지는것 같다. 최악의 경우 입국이 안되는 경우도 있다. 필자의 경우 미국에 여러가지 일정으로 매년 방문하는 편인데, 그 정도의 차이가 점점 더 크게 느껴진다. 오늘의 이야기는 좀 가볍게 미국 입국 심사까지의 과정에 대한 단계별 내용을 적을까 한다. (참고로 본 포스팅은 2019년 9월에 작성 되었음) > 첫관문 : ESTA 발급 미국입국을 위해서는 특별한 비자가 없다면 대부분은 ESTA를 발급 받아야 한다. ESTA는 Electronic System for Travel Authorization의 약자로 전자 여행 허가 정도로 보면 된다. 신청 사이트는 다음과 같다. https://esta.cbp.dhs.gov/esta/ Home | Official ESTA Application.. 2019. 9. 9.
[hive] Schema on Read의 이해 | Schema on Read 란?오늘은 Hive의 가장 중요한 속성인 Schema on Read에 대해 이해해 보자Schema on Read는 쉽게 말해 데이터의 Schema 확인을 Data를 읽는 시점에서 한다는 뜻이다. 반대 용어로는 Schema on Write 가 있다. Schema on Read의 예를 들어보자Oracle이나 Mysql에 데이터를 insert 할 경우 만약 데이터의 형태가 미리 정의한 Table의 속성과 다르다면 Error을 뱉어내게 된다.Data Type, Column 개수 등이 그에 해당 한다.때문에 내가 넣고자 하는 데이터의 형태가 잘못 되었을 경우 미리 인지할 수 있다. 그러나 Hive는 데이터를 Insert 하는 읽는 시점에서는 체크하지 않고, 읽을 때 테이블의 속성대로.. 2017. 12. 14.
[hive] Apache hive 이해, Hive Architecture 이해 | Apache Hive 의 이해오늘부터 빅데이터 엔지니어링에 가장 많이 활용되는 hive에 대해서 소개할까 한다.독자층은 Hive 기초 과정부터 중급까지 다소 넓게 가져갈까 한다. hive는 사실 빅데이터 오픈소스 진영에서 가장 많이 활용되는 SQL on Hadoop 요소로써 많은 사용자들이 활용중인 요소다.우선 hive의 이해에 앞서 apache hive 공식 site의 설명을 들어보자공식 Site URL : https://hive.apache.org/The Apache Hive ™ data warehouse software facilitates reading, writing, and managing large datasets residing in distributed storage using SQL.. 2017. 12. 13.
고유값과 고유벡터의 이해 (eigenvalue, eigenvector) | 고유값(eigenvalue)과 고유벡터(eigenvector)의 이해오늘은 PCA(주성분분석)에도 많이 언급되는 고유값과 고유벡터에 대해 이해해보자 벡터공간 V에서 정의된 선형변환 T에 대응하는 행렬을 M이라 하자. 이 행렬M을 가지고 벡터공간 V의 어떤 A라는 행렬을 변환할 수 있다. 이때 주어진 선형 변환에 대해 원래 벡터와 크기와 방향을 다르게 변환하는 것이 일반적이다.그러나 어떤 특정한 벡터들은 기존의 A벡터와 같은 방향으로만 변환하거나 정반대 방향으로만 변환될 수 있다.아래의 예를 살펴보자 이라 할때, 다음으로 변환이 가능하다. 결국 행렬M을 특정 값으로 변환하는 것과 같은 결과가 나온다이를 바탕으로 고유값과 고유벡터의 정의는 다음과 같다N x N 행렬 M에 대해 를 만족하는 벡터 와 실수.. 2017. 12. 12.
백터의 외적의 이해 | 백터의 외적의 이해이전 블로깅에서 내적은 두 벡터의 곱한 결과가 실수값이라는 것을 알았다.내적에 대해서는 다음 링크를 참고한다.http://datacookbook.kr/85 여기서는 3차원 공간에서의 곱셈인 외적을 구한다.외적은 내적과는 달리 곱의 결과가 벡터가 된다. 평행하지 않은 두 백터 에 모두 수직인 벡터를 라 하며C를 백터 A, B의 외적이라 정의한다.기호로는 C = A X B 라고 한다. 이를 수식으로 풀어보면 다음과 같다.여기서는 자세한 유도는 하지 않는다. 기하학 적인 의미로는 두 벡터 A, B에 모두 수직인 벡터는 오른손의 법칙으로 다음과 같이 설명할 수 있다.쉽게는 오른손 법칙으로 휘감는 방향이 외적의 방향이라고 이해하면 된다.오른손도 이해하기 싫으면 페이스북의 좋아요 손가락을 .. 2017. 12. 12.
백터의 내적의 이해 | 백터의 내적공간의 두 백터를 이라 할때, 벡터 A와 백터 B의 내적은 다음과 같이 정의된다. 즉, 두 벡터의 내적은 각 성분끼리 곱해서 더한 꼴이며 곱한 결과는 실수 값이다. 백터 A,B,C를 공간의 벡터라 하고, k를 실수라 할때 다음의 법칙이 성립한다. 백터A와 백터B의 사이각을 쎄타라 하면 다음이 성립한다.여기서 증명은 생략한다.따라서 백터의 내적을 알고 있을 경우 그 사이각을 아주 쉽게 구할 수 있다. 만약 두 백터 A, B가 수직인 경우는 내적의 값은 0 이 된다. 백터의 외적에 대한 것은 아래 랭크를 참고하자.http://datacookbook.kr/86 참고 : 방송통신대학교 선형대수 강의 공감 버튼이 큰 힘이 됩니다. 2017. 12. 11.
백터의 덧셈과 뺄셈의 기하학적 의미 이해 | 백터의 덧샘A, B를 평면 (2차원) 의 백터라 하고 라 할때 벡터의 덧셈 A + B는 다음과 같이 정의한다. 정의 : 이것에 대한 기하학적 의미는 아래와 같다. | 백터의 뺄셈백터 A - B는 결국 A + (-B) 의 의미와 같기 때문에 결국 백터 A에 백터 -B를 더하는 것을 의미한다. 아래의 그림중 왼쪽은 백터 -B를 더하는 것을 의미하는데 이 시작점을 바꾸어 보면 오른쪽 그림처럼 B의 시작점에서 A의 시작점으로의 백터와 같아진다. 참고 : 방송통신대학교 선형대수 강의 공감버튼이 큰 힘이 됩니다. 2017. 12. 11.
수반행렬(adjoint matrix) 이해 | 수반행렬 이해n차 정방행렬 에 대해 A의 여인수 행렬의 전치행렬을 A의 수반행렬(adjoint matrix)이라 하고 adjA라 표기한다. 예를 들어보자다음 행렬 A에 대한 수반행렬 adjA를 구하면 다음과 같다. 행렬식에 대한 계산 방법은 아래를 참고한다.행렬식 : http://datacookbook.kr/78 수반행렬을 이용하면 의 성질을 이용해 역행렬을 구할 수 있다. (단, |A| 는 0이 아님) 참고 : 방송통신대학교 선형대수 강의 공감버튼이 큰 힘이 됩니다. 2017. 11. 28.
정방행렬 성질 이해 | 정방행렬 성질 이해 n차 정방행렬 가 영행을 갖는다면 이다. 여기서 | 는 절대값이 아닌 행렬식값을 말한다. 즉 하나라도 영행이 존재할 경우 행렬식 값은 0이다.n차 정방행렬 가 있을 경우 A의 두 행이 서로 같을 때 이다.n차 정방행렬 에 기본행연산 를 적용하여 얻은 행렬을 B라 하면 이다.n차 정방행렬 에 기본행연산 를 적용하여 얻은 행렬을 B라 하면 이다.n차 정방행렬 에 기본행연산 를 적용하여 얻은 행렬을 B라 하면 이다.n차 정방행렬 A는 다음이 성립한다.1) (단, A는 정칙행렬)2) (단, c는 0이 아닌 상수이며 n은 차수를 말함)3) n차 정방행렬 에 대해 일 때 은 과 같다. 여기서 adjA는 수반행렬을 말한다.수반행렬에 대한 것은 아래를 클릭한다.수반행렬 이해 : http.. 2017. 11. 28.
정칙행렬(nonsingular matrix) 의 이해와 성질 | 정칙행렬 정의 정칙행렬이란 을 만족할 때 A를 정칙행렬 또는 역 연산이 가능한 행렬(invertible matrix) 이라고 하며, B를 A의 역행렬(inverse matrix) 이라고 하고 로 나타낸다. A 가 정칙행렬이면 은 유일하다. 즉 정칙행렬은 역행렬을 가질 수 있는 행렬을 말하며 위의 경우 A, B 서로가 서로에게 정칙행렬이다. A,B 가 n 차 정칙행렬이면 다음이 성립한다.1. 도 정칙행렬이며 이다.2. AB도 정칙행렬이며 이다.3. c가 0이 아닌 상수일 때 cA도 정칙행렬이며 이다.4. 도 정칙행렬이며 이다. 정칙 행렬이면 A의 어떠한 열도 영열(성분이 모두 0인 열)이 아니다.열 중에 하나라도 성분이 모두 0인 열이 있으면 이는 정칙 행렬이라 할 수 없다. 공감버튼이.. 2017. 11. 26.
[용어정리] 행상등(row-equivalent), 주대각 원소, 대각 행렬, 단위 행렬, 스칼라 행렬, 위수 | 선형대수 용어정리| 행상등(row-equivalent) 행렬 A에 일련의 기본행연산을 적용하여 행렬 B를 얻을 수 있경우 A와 B는 행상등 하다고 한다.기본행연산의 정의는 여기를 참고한다.▶ http://datacookbook.kr/66?category=715602즉 기본행연산으로 변경되는 행렬간을 행상등 하다고 말한다. | 주대각 원소(main diagonal)정방행렬의 경우 A의 모든 원소 (i,i) 원소를 A의 주대각 원소(main diagonal) 라고 한다.즉, 정방행렬의 n x n 행렬이 있을 경우 좌측 위에 원소부터 우측 아래의 대각 원소 한 줄을 주대각 원소 라고 부른다. 다시 언급하면 정방행렬에서만이 주대각 원소가 존재한다.정방행력이 아니라면 주대각 원소는 존재하지 않는다. | 대각 .. 2017. 11. 26.
행렬식(determinant)의 성질 - 선형대수 5-1강 | 행렬식의 성질 1. n 차 정방행렬 A = (aij) 가 영행을 갖는다면 |A| = 0 이다. 즉 영행이 포함이 되어 있으면, 행렬식의 값은 구해봐야 0 이다.2. n 차 정방행렬에 A 에 같은 행이 두개가 존재한다면 행렬식 값은 0 이다. 3. n차 정방행렬에 다은과 같이 기본 행연산과의 관련성이 있다.정리하면 1) i와 j 의 행을 변경하면 부호만 바뀐다.2) C 만큼 곱하면 행렬식에도 C 만큼의 곱 만큼 변화한다.3) i행에 C를 곱해 J에 더해주면 이는 값이 변화하지 않는다. | 삼각행렬의 행렬식 삼각행렬은 상삼각행렬, 하삼각행렬이 있는데 결론부터 말하면 주대각 원소의 곱이 행렬식의 값이다.이를 다시 표현하면 다음과 같다. | 행렬연산과 행렬식1) 기본행렬의 행렬식기본 .. 2017. 10. 15.
행렬식(determinant), 소행렬식, 여인수 전개 - 선형대수 5강 | 행렬식의 개요 행렬식 (determinant)- 정방행렬에 실수를 대응 시키는 함수.- 정방행렬 A의 행렬식은 |A| 또는 det A 라고 함- 행렬식의 귀납적 정의* n 차 정방행렬의 행렬식은 (n-1)차 정방행렬의 행렬식과 관련지어 귀납적으로 정의 쉽게 말해 정방행렬에 어떤 실수를 대응 시키는 것참고 : 정칙행렬 : 역행렬이 있는 정방행렬 | 소행렬, 소행렬식, 여인수란A의 (i,j) 소행렬 : A에서 i 번째 행과 j 번째 열을 제거 시켜 구성되는 (n-1)차 정방행렬A의 (i,j) 소행렬식(minor) Mij : A의 (i,j) 소행렬의 행렬식A의 (i,j) 여인수 (cofactor) Aij : , 즉 소행렬식에 i+j 의 규칙에 따라 - 또는 + 를 붙여 주는 것 이를 예를 들어 정리하면 다.. 2017. 10. 15.
F Test(F 검정)의 이해와 R 실습 | 들어가며지난 블로깅에 이어 이번은 F Test에 대한 내용을 설명한다. 전체 연관 내용은 아래 링크를 참고하기 바란다.1) T Test : 표본의 평균차이 검정 (모집단의 분산이 같다는 가정 하에 함) 2) Welch Test : 표본의 평균차이 검정 (모집단의 분산이 같지 않을 수 있다는 가정하에 함)3) F Test (Var Test) : 표본의 분산 차이 검정4) Ansari-Bardley Test : 동질적 2개집단 표본 분포 비모수 검정5) Mode Test : 이질적 2개 집단 표본 분포의 비모수 검정6) Fligner Test : K개 집단의 표본 분포 비모수 검정7) Battlett Test : K개 집단앞으로 몇 차수에 걸쳐 다변량 분석 중 집단간 차이 유의성 분석에 대한 내용을 정리.. 2017. 9. 27.
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