상용 OCR 서비스를 이용하면서 이미지에 OCR결과물을 표현해야 할 필요가 생겼다. 이때의 과정을 되돌아보면서 이슈들을 정리해보았다. OpenCV를 이용해 OCR 결과물 이미지에 출력하기 NCP OCR API 활용법 API 요청 header나 body는 OCR API 명세에 자세히 설명되어있다. 이를 참고하면서 활용법을 익히도록 합시다. sample code import requests import time import json API_URL = 'URL' headers = { 'X-OCR-SECRET': 'secret key', 'Content-Type': 'multipart/form-data' } files = [ ('file', open('image file path','rb')) ] data = ..

Windows 환경에서 딥러닝 모델을 돌릴 경우, Github 등을 통해 공개된 모델이나 라이브러리 등을 활용하게 되는 경우가 많다. 이렇게 오픈소스로 제공하는 소스들의 대부분은 기본적으로 Linux 환경에서 개발되었기 때문에 이를 Windows환경에서 돌려보려면 여러가지 문제점들이 발생한다. 다행히도 MS에서 WSL(Windows Subsystme for Linux) 기능을 제공하고 있어 Windows에서도 Linux환경을 세팅할 수 있다. WSL2 활성화 하기 WSL2를 활성화하기 위해서는 기본적으로 Windows10, 버전 2004, 빌드 19041 이상에서만 가능하다. 하지만, CUDA 환경을 구성하기 위해서는 빌드 20150 이상이 필요하기 때문에Windows Insider Program을 먼저..

I. 사용 가능 언어 및 Tool Python R Tableau II. 배운것 1. 학교 수업 통계 이론 회귀분석 (SAS) - 전산통계 (R) - 다변량 통계학 (R) 다변량 정규분포 계층적 군집분석 k-means 군집분석 PCA 데이터 베이스 (MS ACCESS) RDB 기초 이론, SQL 머신러닝 (R) KNN Naive Bayes Decision Tree(Enthropy) Regresion (Linear / Multiple) ANN (neuralnet) SVM Apriori(장바구니 분석) 성능 측정 & HyperParameter Tuning (caret) 비정형 데이터 분석 (R) 자연어 처리 기법(tm 라이브러리) 한글 자연어 처리(KoNLP) DTM, TDM WordCloud 시계열 분석(z..

1. 외식 프랜차이즈 추천 서비스 - 주제 선정 이유 외식사업의 실패 요인으로 사전 준비, 시장조사의 부족이 많이 손꼽힌다. 시기별로 특정 브랜드, 상품이 흥행하는 현상에 대한 궁금증 - 프로젝트 설명 외식 프랜차이즈 추천 공공데이터 활용(공정거래위원회, 공공데이터 포털, 소상공인 마당) 누락 데이터로 프랜차이즈 수가 4300여 개 -> 1500여 개로 줄어듦 매출액 데이터의 누락이 많음 프랜차이즈의 각 매장의 접근성을 생성해 매출 정보를 대체하려 했지만, 근거가 부족한 것 같다는 팀원들의 반대로 무산 수집한 데이터를 바탕으로 6개의 지표 생성 평판 SNS / 네이버 블로그에 상호를 검색한 결과를 수집 $긍정 언급 \over 전체 언급$ 신규 개업률 $신규 점포 수 \over 전체 점포 수$ 본사의 신용..

WSL에서 OpenCV 컴파일하기 개발 환경 CPU : i7-782-HQ GPU : NVIDIA GeForce 940MX Memory : 16GB Ubuntu 20.04 (WSL) CUDA 10.0 cuDNN 7.6.5 OpenCV 설치하기 준비과정 먼저 시스템 업데이트를 하자 sudo apt-get update sudo apt-get upgrade OpenCV를 설치하기 앞서, 필요한 라이브러리들을 먼저 설치해야 한다. 설치에 필요한 기본적인 라이브러리 sudo apt install build-essential cmake pkg-config unzip yasm git checkinstall 이미지 입출력 관련 라이브러리 sudo apt install libjpeg-dev libpng-dev libtif..

이번 포스트에서는 Windows10 2004 버전에서 부터 공개된 WSL2를 활용해 Ubuntu + CUDA 로 구성된 딥러닝 개발환경을 구성해보려고 한다. WSL2에서 CUDA 설치하기 Windows10에서 Ubuntu 사용하기 에서 WSL2를 활성화 시켜 Ubuntu를 설치했다. 이제 WSL환경에서 CUDA를 설치해야 한다. NVIDIA Driver 설치하기 NVIDIA에서 제공하는 CUDA on WSL 페이지에서 Driver를 다운받고, 설치한다. CUDA Toolkit 설치하기 먼저 CUDA를 설치하기 위한 network repository를 설정한다. apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/..