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벌써 피그마 사용한지 2년 정도 흐른것 같은데 플러그인 이것저것 설치해 보다가 정착템? 으로 계속 쓰고 있는 플러그인 소개 해볼까 합니다. 플러그인 설치한건 많은데 손이 안가는 템들은 탈락시켰습니다. 1. 스타일 가이드를 제작해주는 툴 measure tools 스타일 가이드 제작용 툴 , 가볍고 단순해서 쓰기 편합니다. 외부 사용자를 위한 가이드 문서를 제작해야 되는 경우가 있는데 이미지 사이즈나 오브젝트 사이 간격을 빠르게 추출해줍니다. 2. 픽셀 퍼펙트 만들어 주는 플러그인 PixelPerfact 이거 좋은데 왜 아무도 안쓰는건가요... 이미지나 아이콘등의 파일을 불러왔을때 픽셀이 소수점으로 깨질 경우가 있죠? 이 툴을 써주면 한번에 정리가 돼요 3. 비주얼 작업시, 아이소매트릭 효과에 유용한 플러그..
[Figma] 피그마 플러그인 추천 6개벌써 피그마 사용한지 2년 정도 흐른것 같은데 플러그인 이것저것 설치해 보다가 정착템? 으로 계속 쓰고 있는 플러그인 소개 해볼까 합니다. 플러그인 설치한건 많은데 손이 안가는 템들은 탈락시켰습니다. 1. 스타일 가이드를 제작해주는 툴 measure tools 스타일 가이드 제작용 툴 , 가볍고 단순해서 쓰기 편합니다. 외부 사용자를 위한 가이드 문서를 제작해야 되는 경우가 있는데 이미지 사이즈나 오브젝트 사이 간격을 빠르게 추출해줍니다. 2. 픽셀 퍼펙트 만들어 주는 플러그인 PixelPerfact 이거 좋은데 왜 아무도 안쓰는건가요... 이미지나 아이콘등의 파일을 불러왔을때 픽셀이 소수점으로 깨질 경우가 있죠? 이 툴을 써주면 한번에 정리가 돼요 3. 비주얼 작업시, 아이소매트릭 효과에 유용한 플러그..
2022.09.07 -
키워드 OLTP(갱신), OLAP(조회, CRM, SCM 제조부문: ERP, RTE, CRM, BI / 금융: EAI, EDW / 유통부문: RFID, KMS 물류부문: CVO, PORT-MIS, KROIS 지리/교통부문: GIS, RS, GPS, ITS, LBS, SIM 의료부문 : PACS, U헬스 교육부문 : NEIS 1. 기업내부 데이터베이스 정보통신만 구축이 가속화 되면서 1990년대의 기업내부 데이터베이스는 기업 경영 전반에 관한 인사, 조직, 생산, 영업 활동 등을 포함한 모든 자료를 연계하여 일관된 체계로 구축, 운영하는 경영 활동의 기반이 되는 전사 시스템으로 확대 되었다. 가. 1980년대 기업 내부 데이터베이스 OLTP(On-Line Transaction Processing) 호스트 ..
[데이터베이스의 이해] 데이터베이스의 활용키워드 OLTP(갱신), OLAP(조회, CRM, SCM 제조부문: ERP, RTE, CRM, BI / 금융: EAI, EDW / 유통부문: RFID, KMS 물류부문: CVO, PORT-MIS, KROIS 지리/교통부문: GIS, RS, GPS, ITS, LBS, SIM 의료부문 : PACS, U헬스 교육부문 : NEIS 1. 기업내부 데이터베이스 정보통신만 구축이 가속화 되면서 1990년대의 기업내부 데이터베이스는 기업 경영 전반에 관한 인사, 조직, 생산, 영업 활동 등을 포함한 모든 자료를 연계하여 일관된 체계로 구축, 운영하는 경영 활동의 기반이 되는 전사 시스템으로 확대 되었다. 가. 1980년대 기업 내부 데이터베이스 OLTP(On-Line Transaction Processing) 호스트 ..
2022.08.22 -
1. 용어의 연혁 1950년대 : 미국에서 군대의 군비상황을 집중 관리하기 위하여 컴퓨터 도서관을 설립하면서 데이터 기지라는 뜻의 데이터베이스가 탄생 1963년 6월 : 미국 'SDC'가 개최한 심포지엄에서 데이터베이스라는 용어 공식 사용 데이터베이스 초기 개념인 '대량의 데이터를 축적하는 기지' 1963:GE의 C. 바크만은 데이터베이스 관리 시스템인 IDS 개발 1965년: 2차 심포지엄에서 시스템을 통한 체계적 관리와 저장 등의 의미를 담은 '데이터베이스 시스템'이라는 용어 등장 1970년대 초반: 유럽에서 '데이터베이스'라는 단일어가 일반화 됨 1975년 : 미국의 CAC가 KORSTIC을 통해 서비스되면서 우리나라에서 데이터베이스 이용이 이루어짐 1980년 : KORSTIC이 해외 전문 데이터베..
[데이터의 이해] 데이터베이스 정의와 특징1. 용어의 연혁 1950년대 : 미국에서 군대의 군비상황을 집중 관리하기 위하여 컴퓨터 도서관을 설립하면서 데이터 기지라는 뜻의 데이터베이스가 탄생 1963년 6월 : 미국 'SDC'가 개최한 심포지엄에서 데이터베이스라는 용어 공식 사용 데이터베이스 초기 개념인 '대량의 데이터를 축적하는 기지' 1963:GE의 C. 바크만은 데이터베이스 관리 시스템인 IDS 개발 1965년: 2차 심포지엄에서 시스템을 통한 체계적 관리와 저장 등의 의미를 담은 '데이터베이스 시스템'이라는 용어 등장 1970년대 초반: 유럽에서 '데이터베이스'라는 단일어가 일반화 됨 1975년 : 미국의 CAC가 KORSTIC을 통해 서비스되면서 우리나라에서 데이터베이스 이용이 이루어짐 1980년 : KORSTIC이 해외 전문 데이터베..
2022.08.22 -
데이터 정의 데이터는 추론과 추정의 근거를 이루는 사실이다. 데이터는 단순한 객체로서의 가치뿐만 아니라 다른 객체와의 상호관계 속에서 가치를 갖는 것으로 설명되고 있다. 컴퓨터의 시작과 함께 자연과학 뿐만 아니라 경영학, 통계학 등에서 활용되고 있다. 과거 추상적인 개념에서 기술적이고 사실적인 의미로 변화되었다. 데이터의 특성 존재적 특성 : 객관적 사실(fact, raw material) 당위와 특성 : 추론, 예측, 전망, 추정을 위한 근거 (basis) 데이터의 유형 정성적 데이터 : 언어 ,문자 비정형/ 주관적 내용 / 통계분석이 어려움 정량적 데이터 : 수치, 도형, 기호 정형데이터 / 객관적 내용/ 통계분석이 용이함 암묵지 : 학습과 경험을 통해 개인에게 체화되어 있지만 겉으로 드러나지 않는 ..
[데이터의 이해] 데이터와 정보데이터 정의 데이터는 추론과 추정의 근거를 이루는 사실이다. 데이터는 단순한 객체로서의 가치뿐만 아니라 다른 객체와의 상호관계 속에서 가치를 갖는 것으로 설명되고 있다. 컴퓨터의 시작과 함께 자연과학 뿐만 아니라 경영학, 통계학 등에서 활용되고 있다. 과거 추상적인 개념에서 기술적이고 사실적인 의미로 변화되었다. 데이터의 특성 존재적 특성 : 객관적 사실(fact, raw material) 당위와 특성 : 추론, 예측, 전망, 추정을 위한 근거 (basis) 데이터의 유형 정성적 데이터 : 언어 ,문자 비정형/ 주관적 내용 / 통계분석이 어려움 정량적 데이터 : 수치, 도형, 기호 정형데이터 / 객관적 내용/ 통계분석이 용이함 암묵지 : 학습과 경험을 통해 개인에게 체화되어 있지만 겉으로 드러나지 않는 ..
2022.08.22 -
요즘은 블랜더 툴로 3D 강좌를 배우고 있는 중😀 자주 쓰는 단축키 정리하고 있는 중이다. 계속 강의 들으면서 추가되는 내용 때문에 수정을 몇번 해야 될것 같다. 기본 뷰포트창에서 이동하는 방법 자유 이동 마우스 클릭과 동시에 끌기 확대 축소 스크롤 [모델링] 오브젝트 모드 크기 scale S 오브젝트 이동 G 회전 rotation R X축 방향으로 회전 R+X Y축 방향으로 회전 R+Y Z축 방향으로 회전 R+Z X축 방향으로 이동 G+X Y축 방향으로 이동 G+Y Z축 방향으로 이동 G+Z 이동 제한 Shift+X~Z 3D 뷰포트 창에서 위치 이동 shift 좌우 이동 3D 뷰포트 창에서 줌 인/ 줌 아웃 ctrl+스크롤 다운or 업 (scroll down&up) 3D 뷰포트 창에서 회전 Comman..
Blender 블랜더 툴 자주쓰는 단축키 (Mac용)요즘은 블랜더 툴로 3D 강좌를 배우고 있는 중😀 자주 쓰는 단축키 정리하고 있는 중이다. 계속 강의 들으면서 추가되는 내용 때문에 수정을 몇번 해야 될것 같다. 기본 뷰포트창에서 이동하는 방법 자유 이동 마우스 클릭과 동시에 끌기 확대 축소 스크롤 [모델링] 오브젝트 모드 크기 scale S 오브젝트 이동 G 회전 rotation R X축 방향으로 회전 R+X Y축 방향으로 회전 R+Y Z축 방향으로 회전 R+Z X축 방향으로 이동 G+X Y축 방향으로 이동 G+Y Z축 방향으로 이동 G+Z 이동 제한 Shift+X~Z 3D 뷰포트 창에서 위치 이동 shift 좌우 이동 3D 뷰포트 창에서 줌 인/ 줌 아웃 ctrl+스크롤 다운or 업 (scroll down&up) 3D 뷰포트 창에서 회전 Comman..
2022.08.22 -
목차 1. 분류분석과 예측분석 1-1 분류분석의 정의 데이터가 어떤 그룹에 속하는지 예측하는데 사용되는 기법이다. 클러스터링과 유사하지만, 분류분석은 각 그룹이 정의되어 있다. 교사학습(Supervised learning)에 해당하는 예측기법이다. 1-2 예측분석의 정의 - 시계열 분석처럼 시간에 따른 값 두 개만을 이용해 앞으로의 매출 또는 온도 등을 예측하는 것 - 모델링을 하는 입력 데이터가 어떤 것인지에 따라 특성이 다르다. - 여러 개의 다양한 설명변수(독립변수)가 아닌, 한 개의 설명변수로 생각하면 된다. 1-3 분류분석,예측분석의 공통점과 차이점 1) 공통점 레코드의 특정 속성의 값을 미리 알아맞히는 점이다. 2) 차이점 분류: 레코드(튜플)의 범주형 속성의 값을 알아맞히는 것이다. 예측: ..
[정형데이터 마이닝] 분류분석목차 1. 분류분석과 예측분석 1-1 분류분석의 정의 데이터가 어떤 그룹에 속하는지 예측하는데 사용되는 기법이다. 클러스터링과 유사하지만, 분류분석은 각 그룹이 정의되어 있다. 교사학습(Supervised learning)에 해당하는 예측기법이다. 1-2 예측분석의 정의 - 시계열 분석처럼 시간에 따른 값 두 개만을 이용해 앞으로의 매출 또는 온도 등을 예측하는 것 - 모델링을 하는 입력 데이터가 어떤 것인지에 따라 특성이 다르다. - 여러 개의 다양한 설명변수(독립변수)가 아닌, 한 개의 설명변수로 생각하면 된다. 1-3 분류분석,예측분석의 공통점과 차이점 1) 공통점 레코드의 특정 속성의 값을 미리 알아맞히는 점이다. 2) 차이점 분류: 레코드(튜플)의 범주형 속성의 값을 알아맞히는 것이다. 예측: ..
2021.08.27