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"딸기를 담은 샌드위치, 딸기식빵오픈샌드위치 레시피"

인사말 안녕하세요, "딸기를 담은 샌드위치, 딸기식빵오픈샌드위치 레시피" 딸기와 식빵이 만나 탄생한 딸기식빵오픈샌드위치를 만들어보는 시간에 함께하실 준비가 되셨나요? 딸기는 그 맛만큼이나 다양한 영양소를 가진 과일이랍니다. 비타민 C가 풍부하여 피부 미용에 도움을 주고, 심장 질환을 예방하는데도 좋아요. 또한, 딸기에는 식이섬유가 풍부하여 소화기능을 촉진하고, 철분이 함유되어 있어 빈혈 예방에도 효과적이랍니다. 그런 맛있고 건강에 좋은 딸기를 활용해 만드는 딸기식빵오픈샌드위치, 어떤 맛일지 벌써부터 기대되지 않나요? 바삭한 식빵과 딸기의 달콤함, 그리고 다양한 토핑의 조화가 만들어내는 이 아름다운 샌드위치를 만드는 방법, 함께 알아볼까요? 지금부터 시작하겠습니다!   1. 재료· 식빵: 2조각 · 딸기:..

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LH로 편하게 집 구하는 방법(신혼부부, 자취생, 대학생)

서론 결혼은 하고 싶은데 집이 없어서 못한다는 말이 흔해졌습니다. 많은 이유가 있겠지만 집에 대한 문제는 좀처럼 쉽게 해결되지 않아요. 대학생들은 원룸의 월세가 너무 부담스럽고, 아까운 생각이 듭니다. 그렇다고 집에서 통학을 하기는 부담스럽죠. 모종의 이유로 자취를 하고 있는 사람들도 같은 처지 입니다. 집은 우리에게 필수적이지만, 모두가 같은 처지이다보니 경쟁이 치열하고, 갖기가 어렵습니다. 하지만!! LH와 함께라면 우리 모두 편안한 주거를 할 수 있습니다. LH 전세의 장점 1. 집주인이 LH다. 집주인이 LH이기 때문에, 각종 하자, 보증금 관련 문제 등에서 아주 자유롭습니다. 집주인과의 의사소통 등에서 자유롭기 때문에 여기서 오는 스트레스가 확 줄어요. 2. 저렴하고, 안전한 보증금 제도 요즘 ..

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재활용에 대하여 PIR,PCR, 용매추출법 등

서론 재활용은 지구의 자원을 보존하고 환경 오염을 줄이는 데 중요한 역할을 합니다. 재활용 방법은 크게 물리적 재활용, 화학적 재활용, 열분해 재활용으로 나눌 수 있으며, 이들은 각각 다른 원리와 과정을 통해 폐기물을 유용한 자원으로 변환합니다. 그러나 각 재활용 방법은 그 특성상 장점과 한계점이 있습니다. 이를 이해하고 적절한 재활용 방법을 선택하는 것은 효과적인 자원 관리와 지속 가능한 환경 보호에 결정적입니다. 이에, 본 글에서는 물리적 재활용, 화학적 재활용, 열분해 재활용에 대해 자세히 살펴보고, 각각의 특징과 장단점을 분석하여 각각의 상황에 가장 적합한 재활용 방법을 선택하는 데 도움이 되는 인사이트를 제공하고자 합니다. 이를 통해 우리는 보다 효율적이고 지속 가능한 자원 관리 방법을 찾아나갈..

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GC Gas Chromatography의 원리와 이해 및 활용

서론 가스 크로마토그래피(Gas Chromatography, 이하 GC)는 매우 다양한 분야에서 사용되는 중요한 분석 도구입니다. 특히 식품 포장 분야에서는 인쇄나 합지 과정에서 사용되는 물질들이 건조 후에도 제품에 남아있는지를 판별하는 데에 이 도구가 핵심적인 역할을 합니다. 본 글에서는 GC의 기본적인 원리와 그 특성, 그리고 식품 포장 분야에서의 활용 방안에 초점을 맞추어 설명하고자 합니다. 그리고 이를 통해 GC가 어떻게 식품 안전성과 품질을 보장하는 데에 기여하는지에 대한 이해를 돕고자 합니다.  이러한 이해는 식품 포장 분야에서의 효율적인 분석 방법을 제공하고, 식품 안전에 대한 고민을 해결하는 데에 도움이 될 것입니다. 따라서, 이 글은 GC에 대한 깊은 이해를 바탕으로 식품 포장 분야에서 ..

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딥러닝(Deap Learning) - Recurrent Neural Network(RNN)

서론 본 글에서는 Recurrent Neural Network(RNN)에 대해 알아보겠습니다. RNN은 시계열 데이터나 순차적 데이터를 처리하는 데 특화된 딥러닝 모델로, 과거의 정보를 기억하고 이를 현재의 정보 처리에 활용하는 고유의 특성을 가지고 있습니다. 이를 통해, 텍스트에서 (BOX)에 들어갈 적절한 단어를 예측하는 등의 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다. 이번 글에서는 RNN의 기본적인 동작 원리와 역사, 그리고 그 한계점에 대해 살펴보도록 하겠습니다. Recurrent Neural Network(RNN) Recurrent Neural Network(RNN)는 시계열 데이터나 순차적 데이터를 처리하는 데 특화된 딥러닝 모델입니다. RNN은 이전의 정보를 기억하고 이를 현재의 정보 처리에 활..

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딥러닝(Deap Learning) LSTM, BiLSTM

서론 이 글에서는 순환 신경망(RNN)의 한 종류인 Long Short Term Memory(LSTM)와 그 확장형인 Bidirectional LSTM에 대해 다루고 있습니다. 이들은 시퀀스 데이터를 처리하는 데 있어서 중요한 도구로 널리 사용되고 있습니다. 시퀀스 데이터는 순서가 중요한 정보를 가진 데이터로, 자연어 처리, 시계열 예측, 음성 인식 등 다양한 분야에서 활용되는 데이터 유형입니다. 이러한 시퀀스 데이터를 처리하기 위해 고안된 신경망 중 하나가 바로 LSTM입니다. LSTM은 기존의 RNN이 가진 장기 의존성 문제를 해결하기 위해 고안되었으며, 이를 위해 '셀 상태'라는 개념과 '게이트'라는 구조를 도입하였습니다. 이를 통해 LSTM은 장기 의존성 문제를 해결하고, 필요한 정보를 유지하면서..

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캠핑 음식물 쓰레기 처리 꿀팁(feat. 냉장고 정리)

서론 캠핑은 우리에게 자연과 함께하는 소중한 시간을 선사합니다. 그러나 캠핑의 즐거움을 더욱 향상시키고, 안전하게 진행하기 위해서는 식품 보관과 운반에 대한 적절한 준비가 필요합니다. 특히, 식품을 포장하는 방법은 식품의 신선도를 유지하고, 냄새를 방지하며, 운반의 편의성을 제공하는 등 중요한 역할을 수행합니다. 이 글에서는 캠핑을 위한 식품 포장 방법에 대해 알아보고, 각 포장재의 화학적, 물리적 특성에 따른 실용적인 사용 방법을 제시하고자 합니다. 식품을 포장하는 데는 여러 가지 재료가 사용됩니다. 이 중에서 알루미늄(Al)과 나일론(Ny)이 포함된 파우치, 그리고 폴리프로필렌(PP) 혹은 폴리에틸렌(PE)으로 만든 봉투가 주로 사용됩니다.  알루미늄(Al) 파우치 - 냄새 나는 식품, 쉽게 상할 수..

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2024 청년 주택드림 청약통장 총정리!!(최신버전)

서론 주택을 마련하는 것은 어렵고 복잡한 과정입니다. 특히 청년들에게는 자본력 부족과 높은 집값 등 여러 어려움이 존재합니다. 이러한 어려움을 조금이나마 해소하고자, 정부에서는 다양한 주택정책을 시행하고 있습니다. 그 중에서도 '청년 주택드림 청약통장'은 청년들의 주택 구입을 지원하는 중요한 제도 중 하나입니다.  이 글에서는 청년 주택드림 청약통장이 무엇인지, 어떤 혜택을 제공하는지, 가입 조건과 방법은 무엇인지에 대해 자세히 알아보겠습니다. 이를 통해 청년들이 주택을 마련하는 데 필요한 정보를 얻을 수 있기를 바라며, 이 정보가 청년들의 주택 구입 계획에 도움이 되길 바랍니다. 청년 주택드림 청약통장이란? 청년 주택드림 청약통장은 청년들이 주택을 마련하는 데 도움을 주는 금융상품입니다. 이는 "19세..

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딥러닝(Deep Learning) ResNet(Residual Network)

서론 딥러닝, 인공 신경망의 한 분야는 기계 학습의 중요한 영역으로 자리매김하고 있습니다. 특히, 여러 계층을 갖는 심층 신경망, 즉 딥 뉴럴 네트워크가 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이며 그 중요성이 부각되고 있습니다. 그러나 딥 뉴럴 네트워크는 그만큼의 성능을 달성하기 위해 많은 양의 데이터와 복잡한 구조, 그리고 그에 따른 높은 계산 비용이 필요하다는 문제점을 가지고 있습니다. 이 중에서도, 딥 뉴럴 네트워크의 학습에 있어서 가장 큰 문제점 중 하나는 'gradient vanishing'이라는 현상입니다. 이는 네트워크의 깊이가 깊어질수록, 즉 계층이 많아질수록 오차의 정보가 잘 전달되지 않아 학습이 잘 이루어지지 않는 문제를 의미합니다. 이러한 문제를 ..

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대전, 세종, 청주 근교 가볼만한 곳 추천(명절때 심심한 분들 필독)

서론 충청도에 사는 친척을 방문하거나 설, 추석 등 명절에 방문할 경우, 어디를 가야 할지 모르는 분들이 많을 것입니다. 이럴 때마다 고민하시는 분들을 위해 이 글에서는 충청도에서 할 일 없이 시간을 보내야 할 때, 가족이나 친척들과 함께 가볼 만한 장소들을 소개해드리려고 합니다. 누구나 즐길 수 있는 곳부터 아이들이 좋아할 만한 곳, 그리고 커플들이 즐길 수 있는 곳까지 다양하게 소개해드리니, 참고하셔서 즐거운 시간 보내시길 바랍니다. 1. 베어트리파크 위치: 세종 전동면 신송로 217https://naver.me/5RcthDWn 베어트리파크 : 네이버방문자리뷰 9,090 · 블로그리뷰 2,864m.place.naver.com 남녀노소 모두가 좋아할만한 장소입니다. 입장료와 이용 시간이 있습니다. 아..

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DSC의 원리와 이해

서론 최근 환경 친화적이고 안전한 식품 포장 소재 개발에 대한 요구가 높아지고 있습니다. 이러한 배경 속에서, 고분자 물질인 PE(Polyethylene), PP(Polypropylene), NY(Nylon), PET(Polyethylene Terephthalate) 등이 식품 포장용 필름으로 널리 사용되고 있습니다. 이들 소재는 각각의 독특한 물리적, 화학적 특성을 가지며, 이는 식품의 신선도 유지, 보관, 운송 등 다양한 측면에서 중요한 역할을 합니다.  이러한 고분자 물질들의 특성을 이해하고 분석하는 데에는 다양한 방법이 있지만, 특히 DSC(Differential Scanning Calorimetry) 방법이 유용하게 사용됩니다. DSC는 물질의 열 특성을 분석하는 실험 기법으로, 물질이 가열되거..

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"라이스페이퍼의 변신, 바삭하고 쫄깃한 홈메이드 탕수육 만들기"

인사말 안녕하세요, 오늘은 바삭바삭한 식감이 매력적인 "라이스페이퍼의 변신, 바삭하고 쫄깃한 홈메이드 탕수육 만들기"를 소개하려 합니다. 특히 이번에는 중국 전통 요리의 한 방식을 차용하여, 라이스페이퍼를 활용해 보다 간편하면서도 신선한 식감을 느낄 수 있는 탕수육을 만들어볼 예정입니다. 라이스페이퍼는 그 자체로도 특유의 쫄깃함이 있지만, 튀김 과정을 거치면 바삭한 식감까지 더해져 더욱 풍성한 식감을 선사합니다. 이렇게 만든 라이스페이퍼 탕수육의 식감은 일반적인 바삭한 탕수육과 쫄깃한 꿔바로우의 중간 정도라고 설명할 수 있을 것 같아요. 물론, 맛은 각자의 입맛에 따라 다르게 느껴질 수 있겠지만, 저는 이 둘의 완벽한 조화가 마치 새로운 요리를 만나는 듯한 느낌을 받았습니다. 그리고 이렇게 만들어진 라이..

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딥러닝(Deep Learning) 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network(CNN))

서론 컴퓨터 비전 분야에서 이미지 인식은 가장 기본적이면서도 중요한 문제 중 하나입니다. 이 문제를 해결하기 위해 다양한 기법들이 제안되었지만, 그 중 딥러닝 기반의 방법이 현재 가장 우수한 성능을 보이고 있습니다. 특히, Convolutional Neural Network(CNN)는 이미지 인식 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하며 널리 사용되고 있습니다. 본 글에서는 이러한 CNN의 동작 원리와 주요 구성 요소에 대해 자세히 설명하고, 각 요소의 수학적 해석을 통해 그 이해를 돕고자 합니다. 이를 통해 CNN이 어떻게 이미지의 복잡한 특징들을 추출하고 이를 바탕으로 이미지를 인식하는지에 대한 깊은 이해를 얻을 수 있기를 바랍니다. CNN의 발생 배경 딥러닝과 그 서브셋인 컨볼루션 신경망(Convolutio..

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제정신이라는 착각 독후감

서론 "제정신이라는 착각"이라는 책은 인간의 비합리성과 그 원인에 대해 탐구하는 데 목표를 두고 있습니다. 이 책은 우리의 확신이 어떻게 형성되는지, 그리고 그 확신이 어떻게 우리의 행동과 생각을 이끄는지에 대해 심도있게 분석합니다. 이 책의 핵심 명제는 모든 확신, 논리적이거나 비논리적이거나, 그것이 '정상적'으로 보이거나 '비정상적으로 보이거나, 모두 가설에 불과하다는 것입니다. 이 책은 인간의 비합리적 확신이 어떻게 일상 생활, 심어 '건강한' 사람들에게도 광범위하게 나타나는지 보여줍니다. 이러한 확신은 종교적 믿음이나 미신, 비이성적인 음모론 등에 나타날 수 있습니다. 이런 비합리적 확신은 예외가 아니라 규칙에 가깝다고 할 수 있습니다. 또한 이는 우리의 뇌가 예측 기계로서 작동하며, 그 결과합리..

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딥러닝(Deep Learning) 기초

서론 딥러닝은 현대 인공 지능 연구와 응용 분야에서 중추적인 역할을 하는 기술로서, 머신러닝의 한 분야라고 볼 수 있습니다. 그러나 이 두 분야는 몇 가지 중요한 차이점을 가지고 있습니다. 딥러닝은 Deep Neural Network를 기반으로 하며, 이는 데이터로부터 복잡한 패턴을 학습하는 능력을 가지고 있습니다. 이러한 특성 때문에 딥러닝은 이미지, 텍스트, 음성 등의 비정형 데이터 분석에 탁월한 성능을 발휘합니다. 딥러닝의 가장 큰 장점 중 하나는 'Feature Extraction'입니다. 전통적인 머신러닝에서는 전문가가 직접 특성을 선택하고 추출하는 과정이 필요했습니다. 이를 'Feature Engineering'이라고 합니다. 그러나 딥러닝은 네트워크가 스스로 데이터로부터 특성을 학습하고 추출..

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딥러닝(Deep Learning) - 핵심 개념

서론 딥 뉴럴 네트워크(Deep Neural Network, DNN)는 현대 인공지능의 핵심 기술 중 하나로, 인간의 뇌를 모방한 구조를 통해 다양한 패턴을 학습하고 예측하는 데 사용됩니다. 이러한 딥 뉴럴 네트워크의 기본 구성요소와 원리를 이해하는 것은 컴퓨터 공학과 머신러닝에 깊이 관심이 있는 모든 이들에게 꼭 필요한 과정입니다. 본 글에서는 딥 뉴럴 네트워크를 구성하는 핵심 개념들인 퍼셉트론(perceptron), 다층 퍼셉트론(multi layer perceptron, MLP), 피드포워드(feed-forward), 출력 및 손실 함수(output/loss function), 그리고 역전파(backpropagation)에 대해 탐구해보려 합니다. 이들 각각의 개념은 딥 뉴럴 네트워크를 이루는 기본..

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식품의 변질과 포장

서론 식품은 우리의 생명을 유지하는 데 필수적인 요소입니다. 그러나 식품은 환경적 요인, 시간의 흐름, 그리고 잘못된 처리 방법 등에 의해 쉽게 변질될 수 있습니다. 이러한 식품의 변질은 우리의 건강을 위협할 뿐 아니라, 식품의 품질과 맛을 저하시키며, 심지어는 식품 자체를 소비할 수 없게 만들기도 합니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 중요한 방법 중 하나가 바로 '포장'입니다. 포장은 식품을 외부 환경으로부터 보호하고, 식품이 가지는 품질과 맛을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. 특히, 식품의 변질을 막는 데에는 포장이 빼놓을 수 없는 요소입니다. 포장은 식품을 보호하는 방패 역할을 하여 외부의 물리적, 화학적, 생물학적 위협으로부터 식품을 보호합니다. 식품의 변질과 포장의 중요성과 기능에 대해 더 ..

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종이 = 친환경?

서론 지속 가능성이 선택이 아닌 필수가 된 시대에 우리가 일상에서 사용하는 재료들은 환경적 영향에 대한 면밀한 검토를 필요로 합니다. 여러 논란의 중심에 있는 종이 포장재는 지속 가능한 실천을 위한 유망한 후보로 부상하고 있습니다. 재생 가능한 자원인 나무로부터 생산되는 종이는 친환경적인 재료로서 독특한 위치를 차지하고 있습니다.  이 글에서는 종이가 지속 가능한 자원으로서 가지는 자격, 플라스틱에 비한 이점, 그리고 더욱 녹색의 미래를 위한 핵심이 될 수 있는 이유를 탐구할 것입니다. 지속 가능한 산림 관리, 탄소 중립성, 그리고 환경적 발자국 최소화에 대한 깊은 고려를 통해, 종이 포장재는 우리의 책임 있는 생산과 소비의 일부로 자리잡았습니다. 지속 가능한 내일을 위한 책임 있는 선택으로서 종이 포장..

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FT-IR의 원리와 활용

서론 적외선 분광법은 화학 분석 분야에서 필수적인 도구로 자리 잡았습니다. 특히, Fourier Transform Infrared Spectroscopy(FT-IR)는 그 중에서도 뛰어난 해석력과 사용의 편리함으로 인해 다양한 산업에서 널리 활용되고 있습니다. 본문에서는 FT-IR의 기본 원리와 함께, 이 기술이 어떻게 다양한 측정 방식으로 확장되어 식품 포장 재질 분석 등에 적용될 수 있는지를 설명합니다. 이를 통해 FT-IR이 식품 산업에서 어떤 방식으로 기여할 수 있는지, 그리고 식품 포장지의 재질을 식별하고 분석하는 과정에서 이 기술이 어떻게 사용되는지에 대한 깊이 있는 이해를 제공합니다. FT-IR(Fourier Transform Infrared Spectroscopy)은 적외선 분광법의 일종으..

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책 공짜로 읽는 비법 공유!!(무료 독서)

서론 책은 지식의 바다를 항해하는 배와도 같습니다. 각 페이지를 넘길 때마다 우리는 새로운 세계를 발견하고, 다양한 인물과 생각을 만나며, 때로는 상상조차 할 수 없었던 통찰을 얻게 됩니다. 책을 읽는 것은 단순히 시간을 보내는 활동이 아니라, 사고의 깊이를 더하고, 창의력을 자극하며, 삶의 질을 향상시키는 중요한 과정입니다. 더 나아가, 책읽기는 우리의 감정을 풍부하게 하고, 공감 능력을 키우며, 다른 사람들과의 소통을 더욱 풍부하게 만들어줍니다.  하지만 책을 사랑하는 마음은 깊어도, 때로는 경제적인 이유로 원하는 책을 자유롭게 구입하지 못하는 현실에 부딪히곤 합니다. 그러나 이제, 'yes24 리뷰어 클럽'의 서평단에 참여함으로써, 책에 대한 열정을 경제적 부담 없이 마음껏 펼칠 수 있는 기회가 생..

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스티로폼 박스와 그 대체제에 대한 비교 논문 리뷰

서론 포장은 우리 생활에 있어 필수적입니다. 하지만, 그 수익성과 요구 수준이 다소 낮아 상대적으로 인재들에게, 그리고 기업들에게 큰 관심을 받지 못하는 것이 사실입니다. 그럼에도 포장학회는 포장의 중요성에 대해 인식을 개선하고, 연구 및 개발을 통해 다양한 이론을 적립함으로써 산업 전반에 영향을 끼치고자 노력합니다. 포장학회에서는 학술지를 발간합니다. 게재되는 논문들은 홈페이지에 공개되며, 금번 글은 그 중 "신선식품용 재사용 EPE박스와 EPS박스에 대한 전과정 환경영향평가" 논문에 대해 살펴보고자 합니다. 식품 유통 산업에서의 포장재 사용은 제품 보호, 품질 유지, 그리고 로지스틱 효율성을 향상시키는 중요한 역할을 합니다. 특히, 신선식품의 경우, 포장재는 상품의 신선도를 결정짓는 결정적인 요소가 ..

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꽃게탕, 추운 겨울 따끈따끈한 국물로 기운 차리기

인사말 안녕하세요, 여러분. 추운 겨울철에 따끈한 국물로 몸을 녹이며 동시에 기운을 차리는 레시피를 공유해 볼까 합니다. 오늘 준비한 메뉴는 바로 '꽃게탕'입니다. 이 꽃게탕의 주인공인 꽃게와 새우는 그 어떤 재료보다 풍부한 영양소를 선사합니다. 꽃게는 단백질과 필수 아미노산 라이신을 비롯한 다양한 비타민과 미네랄, 특히 노화 방지와 면역력 증진에 도움을 주는 셀레늄이 풍부하게 함유되어 있습니다. 새우 역시 높은 단백질과 낮은 지방을 자랑하는 건강식품으로, 오메가-3 지방산이 풍부해 심혈관 건강에 좋습니다. 또한 셀레늄과 같은 항산화 성분이 많아 항암 효과를 가지며, 아스타잔틴이라는 강력한 항산화 물질도 함유하고 있습니다. 이처럼 꽃게와 새우는 우리 몸에 좋은 영양소를 가지고 있어, 이들을 주재료로한 꽃..

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그라비아 인쇄(Gravure Printing) 이해 하기

서론 그라비아 인쇄는 고해상도와 깊이 있는 색상 표현 능력으로 인해 다양한 산업 분야에서 선호되는 인쇄 방식입니다. 그러나 이러한 방식은 복잡하고 정밀한 기술을 요구하며, 각 과정이 밀접하게 연관되어 있습니다. 이 글에서는 그라비아 인쇄의 각 단계를 깊이 있게 분석하고, 그 과정에서 중요한 요소들을 살펴보겠습니다. 또한, 그라비아 인쇄가 가지고 있는 환경적 문제와 이를 해결하기 위한 가능한 방안에 대해서도 논의하겠습니다. 이를 통해 그라비아 인쇄의 현 상황과 향후 발전 방향에 대한 이해를 돕고자 합니다. 플렉소와의 차이, 그리고 대략적인 정리는 아래 글을 참고해주시길 바랍니다. https://10yp.tistory.com/51 포장지 인쇄 방법 - 그라비아 인쇄, 플렉소 인쇄서론 식품 포장지 인쇄 방식은..

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플렉소 인쇄 Flexo Printing 이해하기

서론 플렉소 인쇄는 그 높은 유연성과 다양한 재료에 대한 호환성으로 인해 널리 사용되는 인쇄 기법 중 하나입니다. 이 기법은 플라스틱, 금속, 종이 등 다양한 재료의 인쇄에 적합하며, 특히 포장 인쇄 분야에서 두각을 나타내고 있습니다. 이러한 플렉소 인쇄 과정은 디자인 준비부터 후가공까지 여러 단계를 거쳐 이루어지며, 각 단계에서는 정밀한 작업이 필요합니다. 이 글에서는 플렉소 인쇄의 전체 과정에 대해 자세히 설명하도록 하겠습니다. 기본적으로 아래와 같습니다.  1. 디자인 우선적으로 인쇄할 디자인을 준비합니다. 이 디자인은 컴퓨터 그래픽 소프트웨어를 이용해 제작될 수 있습니다.  2. 판 제작 플렉소 판은 대부분 감광성 폴리머 또는 고무로 만들어지며, 이러한 재료는 초반에 노광 작업을 거치게 됩니다. ..

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붓꽃 품종 분류 문제 데이터 로드부터 해결까지 Iris clustering

서론 머신러닝은 데이터로부터 학습하여 예측이나 분류 등의 작업을 수행하는 알고리즘을 연구하는 분야입니다. 이를 위해 데이터의 특성을 분석하고, 적합한 모델을 선택하며, 모델의 성능을 향상시키는 등의 과정이 필요합니다. 본문에서는 이런 과정들을 자세히 설명하고 있습니다. 먼저, 데이터를 이해하는 것이 중요합니다. 데이터의 특성을 파악하기 위해 탐색적 데이터 분석(EDA)을 수행합니다. 이 과정에서 데이터의 기본 정보와 통계량을 확인하며, 데이터 분포와 각 특성 간의 관계를 시각화하여 분석합니다. 다음으로, 적합한 모델을 선택하고 학습합니다. 이때 모델 선택은 문제의 특성과 데이터의 특성에 따라 달라집니다.  본문에서는 아이리스 품종 분류 문제를 다루며, 이 문제에 적합한 모델로 결정 트리 기반의 Rando..

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스타트업 이스라엘

서론 저는 YES24 리뷰어 클럽의 멤버로 선정되어 '스타트업 이스라엘'이라는 책을 무료로 받아 읽게 되었습니다. 이 프로그램은 책을 읽고 그 내용을 바탕으로 심도 있는 리뷰를 작성하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 프로그램을 통해 저는 책을 통한 학습과 독서 경험을 공유하고, 독자들에게 책의 가치와 의미를 전달하는 기회를 얻게 되었습니다. 이 책, '스타트업 이스라엘'은 이스라엘의 창업 문화와 그 속에서 성장해가는 '꾸머들'에 대한 이야기를 공유하고 있습니다. 저자는 이스라엘의 창업 DNA, 기술 개발 및 특허, 그리고 세계 최고가 되기 위한 세계 최초의 도전 등을 통해 이스라엘 창업의 성공 요인을 분석하고 있습니다. 리뷰를 작성하는 동안, 저는 이 책의 내용을 철저히 분석하고, 저의 생각과 느낀 점..

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데이터 시각화 코드 템플릿

서론 데이터를 시각화하는 것은 데이터를 이해하는 데 있어 매우 중요한 과정입니다. 여러 가지 종류의 그래프를 그리는 방법에 대해 알아보겠습니다. 파이썬에서 데이터 시각화를 위해 주로 사용하는 라이브러리는 matplotlib와 seaborn입니다. 이 두 라이브러리를 함께 사용하면 다양한 그래프를 그릴 수 있습니다. 또한, 싸이킷런(scikit-learn)의 내장 데이터를 사용하여 예제를 제공하겠습니다. 1. Scatter Plot (산점도) 산점도는 두 변수 간의 관계를 시각화하는 데 사용됩니다. 아래의 코드는 싸이킷런의 '붓꽃' 데이터 세트를 사용하여 피처 'sepal length (cm)'와 'sepal width (cm)' 사이의 관계를 시각화합니다. plt.scatter는 matplotlib 라이..

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캐글 실전 자전거 공유 수요 예측

서론 이 글은 "캐글 실전 자전거 공유 수요 예측"에 대한 내용을 담고 있습니다. 데이터 분석의 중요성이 갈수록 높아지는 현재, 데이터의 통찰력을 바탕으로 실제 문제를 해결하는 능력은 매우 중요한 역량입니다. 이 글에서는 실제 캐글 경진대회에서 사용되었던 자전거 대여 수요 데이터를 활용하여 탐색적 데이터 분석과정부터 모델 학습, 검증, 그리고 예측까지의 전체 프로세스를 담고 있습니다. 데이터 전처리부터 시작하여, 변수들의 상관관계 분석, 시간대별/요일별/계절별 대여 패턴 분석, 그리고 기온, 습도, 풍속 등의 연속적인 특징들의 분포 확인 등 다양한 방법으로 데이터를 탐색합니다. 이후 데이터 인코딩, 스케일링을 통해 모델이 학습할 수 있는 형태로 데이터를 변환하고, RandomForestRegressor라..

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플라스틱 반찬통 용기 재사용해도 될까요?

서론 플라스틱 용기는 우리 일상 생활에서 피할 수 없는 아이템입니다. 식품 보관부터 일상용품 저장까지, 다양한 용도로 활용되는 플라스틱 용기는 그 종류와 특성에 따라 다르게 사용되어야 합니다. 그런데 우리가 일상에서 사용하는 플라스틱 용기가 정말 안전한지, 또 어떤 플라스틱 용기를 어떤 상황에서 사용해야 하는지는 대부분의 사람들이 잘 알지 못합니다. 이 글에서는 플라스틱 용기의 주요 재질인 PS, PVC, PP, PE, PET 각각의 특성을 살펴보고, 그에 따른 상황별 최적의 용기 선택에 대해 알아보도록 하겠습니다.  냄새가 나는 차가운 식품을 넣을 때, 뜨거운 국물을 넣을 때, 전자레인지에 사용할 때, 충격에 강해야 할 때 등 다양한 상황에서 어떤 플라스틱 용기를 선택해야 하는지, 그 이유는 무엇인지에..

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아이들과 함께 즐기는 간단한 한끼 밥버거 만들기

인사말 안녕하세요, 오늘은 아이들이 좋아하고, 간단하게 한끼 식사를 해결할 수 있는 밥버거 레시피를 소개하려고 합니다. 저도 대학교 다닐 때 봉**밥버거 참 많이 먹었는데요! 가끔씩 추억의 밥버거가 먹고 싶을 때 가 있더라구요집에서도 봉**밥버거 맛 그대로 재연할 수 있는 레시피를 소개합니다. 이 레시피는 볶음김치, 계란후라이, 햄, 참치마요를 활용하며, 기호에 따라 치즈, 단무지 등을 추가할 수 있습니다. 1.재료 · 밥 1공기 반· 깨· 소금· 참기름 · 스팸· 달걀 1개 · 볶음김치 1컵 · 참치마요 1컵 · 치즈, 단무지 등 기호에 맞는 토핑 · 식용유 적당량2. 레시피·  먼저 밥을 준비합니다. 밥은 식었던 밥을 사용하면 더욱 좋습니다. 준비된 밥에 깨, 소금, 참기름을 넣어 간을 합니다.·  ..

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캐글 실전 titanic 생존자 예측

서론 안녕하세요, 이번 글에서는 Google Colab 환경에서 Python을 활용하여 머신러닝 알고리즘을 이용해 타이타닉호의 생존자를 예측하는 과정을 상세하게 설명하려 합니다. 이 과정은 대표적인 머신러닝 프로젝트의 흐름을 그대로 따르며, 데이터 분석부터 모델의 성능 평가까지 일련의 과정을 거치게 됩니다. 우선, 탐색적 데이터 분석(EDA)를 통해 데이터를 깊이 있게 이해하고, 이를 바탕으로 전처리 과정에서 결측치와 이상치를 수정합니다. 이후, 데이터 인코딩으로 데이터를 머신러닝 알고리즘이 이해할 수 있는 형태로 변환하며, 데이터 스케일링을 통해 모든 데이터를 동일한 범위로 정규화합니다. 데이터의 준비가 완료되면, 데이터를 학습용과 테스트용으로 분리하고, 적절한 머신러닝 모델을 선택하여 학습을 진행합니..

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"집에서도 가능한 외식의 맛! '간장찜닭', 이렇게 만들어 보세요!"

인사말 안녕하세요~ 찜닭은 우리나라의 대표적인 음식 중 하나이며, 그 맛과 향에 많은 사람들이 매료되곤 합니다. 하지만 이를 집에서 직접 만드는 것은 쉽지 않아 보일 수 있습니다. 오늘은 그러한 고민을 해결해 드리기 위해, 간단한 재료를 활용해 집에서도 외식처럼 맛있게 즐길 수 있는"집에서도 가능한 외식의 맛! '간장찜닭', 이렇게 만들어 보세요!" 레시피를 공유하려 합니다. 이 레시피를 통해 건강한 재료로 집에서도 외식의 맛을 쉽게 만들어 보실 수 있습니다. 그럼 지금부터 함께 시작해 보시죠. 재료·  닭: 1마리 (순살 닭다리 살·  양파: 1개 ·  대파: 2대 ·  고구마: 1개 ·  간장: 1/2컵 ·  설탕: 1/4컵 ·  청양고추: 2개 ·  굴소스: 2스푼 ·  소주: 1/2컵 ·  치킨스..

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자급제 + 알뜰폰 vs 통신사 비교 체험 후기 및 총정리

서론 스마트폰과 함께 우리의 일상을 더욱 풍요롭게 만드는 것이 바로 통신 서비스입니다. 통신비는 매달 지출되는 고정 비용 중 하나로, 많은 이들이 부담을 느끼곤 합니다. 이에 따라 비용을 절약하면서도 원활한 통신 서비스를 이용하고자 하는 소비자들의 관심이 자급제 스마트폰과 알뜰폰 요금제로 쏠리고 있습니다.  한편, 기존 대형 통신사들 또한 다양한 요금제와 부가 서비스를 제공하며 경쟁력을 갖추기 위해 노력하고 있습니다. 본문에서는 자급제 스마트폰을 선택하는 경우의 이점과, 알뜰폰 요금제의 장단점을 살펴보고, 기존 통신사 요금제와의 차이점을 비교해 보겠습니다. 자급제 + 알뜰폰 vs 통신사 비교 체험 후기 및 총정리 필독 휴대폰 사용을 위해서는 두가지가 필요합니다. 첫번째는 휴대폰, 두번째는 통신사 입니다...

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머신러닝(Machine Learning) 실전 성능 평가

서론  머신러닝 모델을 개발하는 과정은 마치 예술가가 작품을 완성하는 과정과 비슷합니다. 데이터 스플릿, 모델 선택 및 학습, 모델 검증 및 하이퍼파라미터 튜닝 등은 모두 머신러닝 모델을 '그리는' 과정이라 할 수 있습니다. 이러한 과정을 거친 후, 우리는 마침내 모델이 '완성'되었다고 말할 수 있습니다. 그러나, 이 모델이 실제로 얼마나 잘 작동하는지, 그리고 어떤 성능을 발휘하는지는 어떻게 알 수 있을까요? 이를 확인하기 위해서는 모델의 '성능 평가'가 필요합니다.  성능 평가는 머신러닝 모델이 데이터를 얼마나 잘 이해하였는지, 그리고 새로운 데이터에 대해 얼마나 정확한 예측을 하는지를 확인하는 과정입니다. 이를 통해 우리는 모델이 가진 한계를 파악하고, 이를 개선하는 방향으로 나아갈 수 있습니다. ..

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집에서 완벽한 스테이크 만들기: 고기 선택부터 요리 방법까지

인사말 안녕하세요. 연말 연초, 분위기를 더욱 빛내고 싶은 그런 특별한 시기입니다. 집에서도 레스토랑에서 즐기는 것 같은 근사한 요리를 준비해보는 것은 어떨까요? 오늘은 바로 그런 집에서 완벽한 스테이크를 만드는 방법에 대해 알아보려고 합니다. 스테이크는 고기의 품질과 요리 방법에 크게 영향을 받습니다. 따라서, 각 단계를 철저히 이해하고 준비하는 것이 중요합니다.집에서도 어렵지 않게, 식당에서 즐기는 것 같은 맛있는 스테이크를 만들 수 있습니다. 이를 통해 연말 연초 분위기를 한층 더 업그레이드 해보세요. 1. 고기 선택하기  스테이크 고기의 부위는 맛과 질감에 큰 차이를 줍니다. 가장 일반적인 부위는 립아이, 토시노, 채끝, 안심 등입니다. 립아이는 부드러움과 적당한 기름기를 원하는 사람들에게 좋은 ..

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식품의 선도 유지제

서론 선도 유지제는 식품의 신선도를 장기간 유지하고 품질을 보호하는 데 중요한 역할을 하는 포장 기술의 한 부분입니다. 이러한 제제들은 식품의 변질을 유발하는 다양한 요인들로부터 보호함으로써, 제품의 저장 수명을 연장하고, 소비자에게 최상의 맛과 영양을 제공합니다. 현대의 식품 유통 시스템에서는 다양한 유형의 선도 유지제가 사용되며, 이들은 과학적인 연구와 첨단 기술의 결합으로 개발되었습니다. 본문에서는 알코올 휘산제, 산소 흡수제, 에틸렌 흡수제, 수분 흡수제 등과 같은 다양한 선도 유지제에 대해 소개하고, 각각의 작용 원리와 주로 적용되는 식품 범위에 대해 탐구해보고자 합니다. 선도란? 선도(鮮度, Freshness)는 식품이 신선한 상태에서 가지는 특성을 말하며, 세포 수준에서는 식품이 생명체로서의..

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머신러닝(Machine Learning) 실전 모델 검증 및 하이퍼파라미터 튜닝

서론 머신러닝의 여정은 단순히 알고리즘을 실행시키는 것으로 끝나지 않습니다. 이론에서 실제 응용으로 넘어가는 과정에서, 우리는 모델의 학습이라는 기초 위에 검증과 하이퍼파라미터 튜닝이라는 중요한 두 번째 단계를 진행해야 합니다. 이 서론에서는 머신러닝의 심화 단계인 모델 검증과 하이퍼파라미터 튜닝의 중요성과 그 과정을 간략히 개관할 것입니다. 우리는 이미 데이터를 처리하고 모델을 구축하는 기본 단계를 살펴보았습니다. 이제, 이 모델들이 실제 세계의 복잡한 문제들에 어떻게 적용되는지, 그리고 어떻게 성능을 극대화할 수 있는지를 파악할 차례입니다. 모델 검증은 우리가 구축한 모델이 일반화할 수 있는 능력을 평가하는 과정입니다. 즉, 우리는 모델이 단순히 학습 데이터에만 잘 작동하는 것이 아니라, 앞으로 마주..

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머신러닝(Machine Learning) 실전 데이터 스플릿

서론 이번에는 머신러닝에서 중요한 단계인 '데이터 스플릿'의 실전 적용에 대해 이야기해보려고 합니다. 이전 글에서는 데이터 스플릿의 개념과 중요성, 그리고 이를 적용하는 기본적인 방법에 대해 알아보았습니다. 이제 이론을 실제 문제에 적용하는 단계로 나아가볼까요? 머신러닝에서 데이터 스플릿은 모델의 성능을 결정짓는 중요한 요소입니다. 모델이 학습 데이터에만 과도하게 적응하여 새로운 데이터에 대한 예측 능력이 떨어지는 과적합을 방지하고, 모델의 일반화 성능을 평가하기 위해 필요한 과정입니다. 이는 모든 머신러닝 프로젝트에서 꼭 필요한 단계로, 실제 문제 해결을 위해선 이론뿐만 아니라 실전에서의 적용 능력도 필요합니다. 이번 글에서는 실제 데이터셋에 데이터 스플릿을 적용해보고, 이를 통해 얻은 결과를 분석해보..

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머신러닝(Machine Learning) 실전 모델 선택 및 학습

서론 머신러닝은 지난 수년 동안 데이터 과학 분야에서 가장 강력한 도구 중 하나로 각광받고 있습니다. 이는 머신러닝이 제공하는 능력, 즉 대량의 데이터에서 복잡한 패턴을 찾아내고, 이를 통해 미래의 데이터에 대한 예측을 수행하는 능력 덕분입니다. 이러한 능력은 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 이를 통해 우리는 고객의 행동 예측부터 질병의 조기 진단에 이르기까지 다양한 문제를 해결할 수 있게 되었습니다. 우리가 머신러닝을 통해 이러한 문제를 해결하기 위해서는, 우선 적절한 머신러닝 모델을 선택하고, 이를 학습시키는 과정이 필요합니다. 이때, 다양한 머신러닝 알고리즘 중 어떤 것을 선택하느냐는 주어진 문제의 특성과 데이터의 성격에 따라 달라집니다. 이러한 과정은 머신러닝 분석의 핵심적인 단계입니다. 그러..

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식품 포장 표면 처리 기술에 대하여 Corona treatment

서론 인쇄와 합지에 있어서 필름의 표면 처리는 핵심적인 요소입니다. 특히 플라스틱 필름의 경우, 표면 에너지를 높이는 코로나 처리가 널리 사용되고 있습니다. 그러나 코로나 처리는 그 과정과 결과, 한계점 등을 이해하는 것이 중요합니다. 이를 위해, 본 글에서는 코로나 처리의 원리와 효과, 그리고 표면 장력과 표면 에너지의 개념을 살펴보고, 필름의 표면 장력 측정 방법, 재질별 코로나 처리의 효과, 씰링 불량 문제, 백 코로나 처리 등에 대해 설명하고자 합니다.  코로나 처리(Corona treatment) 코로나 처리(Corona treatment)는 고전압을 사용하여 필름이나 플라스틱 등의 표면에 고열을 가해 형질을 변화시키는 기술을 말합니다. 이 과정에서 표면의 에너지가 증가하게 되어, 인쇄나 접착제..

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머신러닝(Machine Learning) 실전 데이터 인코딩(Data Encoding)

서론 데이터 과학과 머신러닝은 현대 사회에서 점점 중요해지고 있는 분야로, 이들 분야에서 중요한 역할을 하는 것이 바로 데이터 처리입니다. 특히, 범주형 데이터를 적절하게 처리하는 것은 머신러닝 모델의 성능에 큰 영향을 미칩니다. 이런 이유로, 이번 글에서는 실전 데이터 인코딩에 대한 핵심적인 개념과 주요 방법을 살펴보도록 하겠습니다. 본문에서는 레이블 인코딩, 원-핫 인코딩, 순서 인코딩, 이진 인코딩, 해시 인코딩, 타겟 인코딩 등 다양한 인코딩 방법을 파이썬 코드 예제와 함께 자세히 설명하겠습니다. 이전 글들을 참고하신다면 그 이해가 더 쉬우실 겁니다. https://10yp.tistory.com/64 머신러닝(Machine Learning) 데이터 인코딩(Encoding) 기초 서론 머신러닝은 컴..

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머신러닝(Machine Learning) 실전 데이터 스케일링

서론 데이터 분석과 머신러닝은 점점 중요해지고 있는 분야입니다. 이들 분야에서 데이터는 가장 핵심적인 요소이며, 이 데이터를 어떻게 처리하고 분석하는지가 결과에 큰 영향을 미칩니다. 이 과정에서 데이터 전처리는 필수적인 단계로, 특히 데이터 스케일링은 모델의 성능을 크게 향상시키는 중요한 요소 중 하나입니다. 데이터 스케일링은 다양한 특성의 스케일 차이를 보정하거나, 이상치의 영향을 줄이는 등의 역할을 합니다. 이는 모델이 공정하게 각 특성을 학습할 수 있도록 돕는다는 점에서 매우 중요합니다. 그리고 이러한 스케일링은 Min-Max Scaling, Standard Scaling, Robust Scaling 등 다양한 방법으로 이루어질 수 있습니다. 이 글에서는 이러한 스케일링 방법들에 대해 설명하고, 각..

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The printing method of food packaging

Introduction The printing method of food packaging paper significantly influences the quality of the product, the brand image, and even the safety of the food. In particular, gravure printing and flexographic printing are the most commonly used methods in food packaging paper printing. However, considerations about the impact of these printing methods on the environment and the harmfulness to th..

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머신러닝(Machine Learning) 실전 데이터 전처리

서론 데이터 분석에서 가장 중요한 단계 중 하나는 데이터 전처리입니다. 데이터 전처리는 원시 데이터를 분석에 적합한 형태로 변환하는 과정을 말합니다. 이 과정에서 결측치와 이상치 처리는 필수적인 과정입니다. 결측치는 데이터가 없는 부분을, 이상치는 일반적인 데이터 패턴에서 벗어난 값을 의미합니다. 이 두 가지 문제를 적절하게 처리하지 않으면 데이터 분석의 정확도와 신뢰성이 크게 떨어질 수 있습니다. 본 글에서는 결측치와 이상치 처리에 대한 다양한 방법을 소개하고, 파이썬 코드를 통해 실제로 어떻게 적용하는지를 설명하겠습니다.  1. 결측치 처리 데이터에서 가장 흔히 발생하는 문제는 결측치입니다. 결측치는 데이터가 없는 부분을 의미하며, 이를 처리하는 방법은 여러 가지가 있습니다.  - 평균, 중앙값, 최..

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식기 건조기, 난방텐트(따수미 텐트) 사용 후기

안녕하세요 저는 2023년 5월에 결혼해서 신혼을 즐기고 있습니다. 태어나서 처음으로 제 가정을 꾸리다 보니, 이것저것 살 일이 많더라구요~ 많은 고민을 하기도 하고, 실패를 하기도 하면서 이제는 집이 조금 완성이 되어가고 있습니다!! 거두절미 하고!! 제가 추천하고 싶은 인생템이 있어 글을 작성하게 되었습니다. 집들이 때도 참고하시면 좋습니다! 첫번째는 "식기 건조기" 입니다. 식기 세척기가 있는 집이라면 건조 기능까지 있겠지만, 저희 집처럼 식기 세척기가 없는 경우에는 식기를 말리기 위해서는 공기중에 물기가 마르도록 노출 시켜놔야 해요! 이 때 공기 중의 오만가지 먼지, 세균들이 묻는다고 상상하니 찝찝하더라구요. 그리고, 물기가 마르려면 시간도 걸려서 공간도 차지하고, 미관상 좋지 않았습니다. 그래서..

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포장지의 물성 - 마찰계수

서론 포장지는 우리 생활에서 빼놓을 수 없는 요소로, 효과적인 포장은 제품의 품질을 보호하고, 보관 및 운송을 원활하게 진행하게 합니다. 이러한 포장지의 다양한 물성 중에서도 '마찰 계수'는 특히 주목할 만한 특성입니다. 마찰계수는 포장지 필름이 다른 물체에 대하여 얼마나 많은 저항을 가하는지를 나타내는 값으로, 이는 포장지의 핸들링, 운송, 저장 등에 중요한 영향을 미칩니다. 마찰 계수는 제품의 안전성 및 효율적인 운반을 보장하는 데 결정적인 역할을 합니다. 마찰계수가 높아서 잘 미끄러지지 않는 포장지는 포장지 형태 가공 및 제품 포장 과정에서 기계에 피딩이 잘 되지 않는 등 문제가 있을 수 있습니다. 마찰계수가 낮으면 너무 잘 미끄러져서 제품이 미끌리거나, 포장지간 정렬이 제대로 되지 않아 씰링 시 ..

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머신러닝(Machine Learning) 실전 탐색적 데이터 분석(EDA)

서론 데이터 분석의 세계에서, 이론과 실습은 중요한 기초를 마련해주지만, 실전에서의 데이터 처리는 그 자체로 별도의 도전이 될 수 있습니다. 데이터는 '실제 세계'의 복잡성을 반영하기 때문에, 이론적인 배경 지식만으로는 충분하지 않을 때가 많습니다. 이런 상황에서는 탐색적 데이터 분석(EDA)이 매우 유용한 도구가 될 수 있습니다. 머신러닝(Machine Learning) 실전 탐색적 데이터 분석(EDA) 글에서는 이전에 배운 EDA의 기본적인 개념과 실습을 바탕으로, 실전에서의 데이터 분석에 직면할 때 어떻게 EDA를 활용할 수 있는지에 대해 알아보겠습니다. 복잡하고 어려운 현실 세계의 데이터에 직면했을 때, 우리는 어떻게 아이디어를 찾아내고, 어떤 방향으로 분석을 진행해야 하는지에 대한 통찰을 얻을 ..

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"추운 겨울, 따끈한 '집밥 떡만두국' 만들기"

인사말 안녕하세요, 여러분. 오늘은 추운 겨울에 따끈한 국물로 몸과 마음을 녹여 줄"추운 겨울, 따끈한 '집밥 떡만두국' 만들기" 레시피를 소개하려 합니다. 사골육수를 기반으로 한 이 레시피는 떡과 만두, 그리고 간단한 양념으로 완성되는 레시피입니다. 재료 준비부터 조리까지 간단하게 집에서 해먹을 수 있어, 주부들이나 직장인들에게 추천드립니다.또한 다가오는 새해 첫날 먹는 음식으로 빠질 수 없는 떡국의 유래를 함께 알아보도록 하겠습니다.  재료· 사골육수·  떡·  만두·  마늘·  소금·  치킨스톡·  계란·  파·  김가루 레시피 ·  사골육수를 냄비에 붓고 중불에서 끓입니다. 육수가 끓기 시작하면 떡을 넣고 10분간 더 끓여줍니다. ·  떡이 충분히 부드러워지면 만두를 넣고 다시 한 번 끓여줍니다...

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Retort Packaging

Introduction The form of food has evolved due to internal and external factors such as lifestyle changes among consumers and advancements in food manufacturing processes. The demand for convenience in food is on the rise, which has been identified as an accompanying risk factor for food safety. Reduced cooking processes mean increased potential contact with living microorganisms in food, which i..

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How can the shelf life of food be so long?

Introduction Hello. Today, we will explore the reasons why the shelf life of food can be extended. While shopping, there are times when we are surprised by the manufacturing date of a product, often when it was made a long time ago. Even more surprising is when you check the expiry date and it's specified as two years from the manufacture date. Most foods on our table, like soup or stew, spoil w..

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포장지 물성 인장강도, 신장률에 대해 알아보겠습니

서론 포장지는 우리 일상생활에서 보이지 않는 곳에서 중요한 역할을 수행하고 있습니다. 식품에서 의약품, 전자제품, 의류에 이르기까지 다양한 제품들을 안전하게 보호하고 손상으로부터 보호하며, 제품의 품질을 최적화하고 가치를 높이는 데 기여합니다. 그런데 이런 중요한 역할을 수행하기 위해선 어떤 요소들이 중요할까요?  포장지의 물리적 특성 중 인장강도와 신장률이 그 중요한 요소 중 하나입니다. 인장강도는 포장지가 제품을 안전하게 보호하고, 제품의 중량을 지탱하며, 포장 과정 중에 파손되지 않는 데 필수적입니다. 반면, 신장률은 포장지가 얼마나 늘어날 수 있는지를 나타내며, 제품의 형태에 따라 유연하게 대응할 수 있는 능력을 반영합니다.  이 두 가지 특성은 상호 연관되어 있으며, 포장지를 선택할 때는 이 두..

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Differences Between Sterilization and Disinfection

Introduction We often encounter Home Meal Replacement (HMR) products and soy milk that have undergone sterilization or disinfection processes to extend their shelf life. These products are typically sterilized or disinfected after packaging, and if you look closely at the displayed products, you can notice that their surfaces are wrinkled or bumpy, like an orange peel. So, how and why is this st..

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About PET and Nylon

Introduction Greetings, dear consumers. Today, we will discuss a common sight in our daily lives, laminated packaging, focusing on two types of films, PE and Nylon, to examine their advantages, disadvantages, and uses. Compared to PP and PE, it has better oxygen barrier properties and is mainly used as a laminating film. It is usually the outermost film of a product that we see when we look at a..

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머신러닝(Machine Learning) 후반전 - 성능 평가 실습

머신러닝 후반전 데이터 스플릿(Data Split) → 모델 선택 및 학습 → 모델 검증 및 하이퍼파라미터 튜닝 → 성능 평가 서론 이전 글에서는 데이터 스플릿, 모델 선택 및 학습, 그리고 모델 검증 및 하이퍼파라미터 튜닝에 대해 살펴보았습니다. 이제 마지막 단계인 '성능 평가'에 대해 이야기해보려 합니다. 머신러닝의 과정 속에서 우리는 모델이 학습한 결과가 실제로 유의미한지, 그리고 실제 상황에서 어떤 성능을 발휘할지 평가하는 단계가 필요합니다. 이를 통해 모델이 데이터를 얼마나 잘 이해하고, 새로운 데이터에 대해 얼마나 잘 예측할 수 있는지를 알아보게 됩니다. 머신러닝(Machine Learning) 후반전 - 성능 평가 실습 글에서는 이러한 '성능 평가' 과정을 살펴보고, 실제로 어떻게 수행되는지..

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Let's pack food safely and clearly with PP film!

Introduction Hello. Today, I will write about the topic, 'Let's pack food safely and clearly with PP film!' Laminated packaging is composed using various materials. Among these different materials, today we will learn about PP. Summary 1. PP is a stable material that does not easily deform due to external environments, thus possessing relatively stable characteristics such as resistance to medic..

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PE: The Protector of Food Packaging

Introduction Today, let's delve into the role of PE, the lifeguard of food packaging. Have you heard of the term 'PE'? PE stands for Polyethylene, a plastic material widely used in various aspects of our daily lives, particularly in food packaging. PE is extruded in the form of film, among which LLDPE (Linear Low Density Polyethylene) and LDPE (Low Density Polyethylene) are popularly used films ..

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머신러닝(Machine Learning) 후반전 - 모델 검증 및 하이퍼파라미터 튜닝

머신러닝 후반전  데이터 스플릿(Data Split) → 모델 선택 및 학습 → 모델 검증 및 하이퍼파라미터 튜닝 → 성능 평가  서론 이전에 머신러닝의 기초적인 부분, 데이터 전처리 및 모델 학습에 대해 상세히 알아보았습니다. 그런데 학습만큼 중요한 것이 바로 '검증'입니다. 그리고 검증 과정에서 나오는 결과를 통해 모델을 더욱 개선하는 것, 이것이 바로 '하이퍼파라미터 튜닝'입니다. 이번 글에서는 바로 그 두 주제, 머신러닝(Machine Learning) 후반전 - 모델 검증 및 하이퍼파라미터 튜닝에 대해 알아보려 합니다. 모델이 잘 학습하고 있는지, 그리고 그 성능을 더욱 향상시킬 수 있는 방법은 무엇인지 함께 살펴보며, 머신러닝을 한층 더 깊게 이해해보려고 합니다. 그럼 그동안 우리가 함께 쌓아..

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머신러닝(Machine Learning) 후반전 - 모델 선택 및 학습 실습

머신러닝 후반전 데이터 스플릿(Data Split) → 모델 선택 및 학습 → 모델 검증 및 하이퍼파라미터 튜닝 → 성능 평가 서론 머신러닝의 세계는 깊이 있고 복잡합니다. 이를 이해하는 데 필요한 핵심 요소 중 하나는 바로 '모델 선택 및 학습'입니다. 머신러닝의 학습 방법에 따라 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 분류되며, 이들 각각은 다양한 문제 해결에 적합한 도구입니다. 지도학습은 레이블이 붙은 데이터를 통해 모델을 학습시키는 방법으로, 분류와 회귀 문제를 주로 해결합니다. 분류는 레이블이 명확한 클래스로 나눠져 있는 경우에 사용되며, 회귀는 연속적인 수치를 예측하는 경우에 사용됩니다. 한편, 비지도학습은 레이블이 없는 데이터를 통해 숨겨진 패턴이나 구조를 찾아내는 학습 방법입니다. 클러스터링,..

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포장지 물성 씰링강도에 대해 알아보겠습니다

서론  "포장지 물성 - 씰링 강도" 에 대한 이해는 제품 보호와 품질 유지의 핵심 요소로, 이는 포장지 제조 및 이용에 있어 중요한 과제입니다. 포장지의 안쪽 필름을 녹여 봉합시키는 씰링 과정이 포장지의 형태를 구성하는 방식을 살펴보며 시작하겠습니다. 씰링 강도는 포장지가 제품을 안전하게 보호하고, 신선도를 유지하며, 외부 환경으로부터 보호하는데 결정적인 역할을 합니다.  씰링 강도는 제품의 품질과 직접적으로 연결되어 있기 때문에, 이를 정확히 이해하고 적절히 관리하는 것이 필수적입니다. 따라서 이 글에서는 씰링 강도에 대해 깊이 있게 이해하고, 이를 향상시키는 방법에 대해 다루겠습니다. 포장지의 씰링 강도를 효과적으로 관리하면서 제품의 품질과 안정성을 향상시키는 방법을 찾아내는 것이 이 글의 목표입니..

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KTX 코레일톡 자리 없을 때 취소표 쉽게 예매하는 꿀팁!!!

연말이 다가오면서, 사람들의 발걸음은 각자의 소중한 사람들을 만나러 떠나는 여정으로 이어집니다. 이런 중요한 순간, 기차 예매는 불가피하게 어려워질 수 있습니다. 하지만 걱정하지 마세요. KTX 코레일톡 어플리케이션의 간편 구매 기능!! 이 기능을 이용해서 여러분의 여행을 보다 편리하게 도와드릴 것입니다.  본 글에서는 KTX 코레일톡 자리 없을 때 취소표 쉽게 예매하는 꿀팁(Tips)을 전해드립니다. KTX 코레일톡 어플리케이션의 간편 구매 기능을 소개하며, 이를 통해 기차 예매를 더욱 쉽고 편리하게 할 수 있는 방법에 대해 알아보겠습니다. 이 기능을 활용하면, 복잡한 과정 없이 몇 번의 클릭만으로 원하는 시간과 장소로의 기차 표를 예매할 수 있습니다. 이번 연말, KTX 코레일톡 어플리케이션과 함..

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집에서 간단하게 만드는 마라샹궈, 요리 초보자도 OK!

인사말 안녕하세요, 여러분! 오늘은 집에서 간단하게 만드는 마라샹궈, 요리 초보자도 OK! 레시피를 소개해 드릴게요. 이 레시피는 요리 초보자 분들도 손쉽게 따라할 수 있어요. 컵누들 마라탕맛을 활용하면 복잡한 양념장도 준비할 필요 없이, 다양한 채소와 함께 입맛에 맞게 조절하여 즐길 수 있답니다. 그럼 바로 시작해볼까요? 1.재료· 컵누들 마라탕맛 2개 https://link.coupang.com/a/bjemmM· 샤브샤브용 고기 300g· 청경채 100g · 숙주 100g · 배추 100g · 팽이버섯 100g · 파 30g · 다진마늘 반스푼 · 고춧가루 1스푼 · 후추 약간 · 굴소스 1스푼  2.조리법 · 청경채, 숙주, 배추, 팽이버섯, 파를 깨끗하게 씻은 후 적당한 크기로 썰어 준비합니다. ..

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포장지 물성 중 수분 투과도(WVTR)에 대해서 알아보겠습니다.

서론 서론 식품 포장재의 선택과 설계에 있어서 물성은 결정적인 역할을 합니다. 포장재는 식품을 외부 환경으로부터 보호하며, 식품의 신선도 유지와 품질 보증에 중요한 기능을 수행하는데, 이러한 기능은 포장재의 물성에 크게 의존합니다. 이번에는 포장지 물성 - 수분 투과도(WVTR)에 대해 이해해보고자 합니다.  수분 투과도는 Water Vapor Transmission Rate(WVTR)라고도 부르며, 이는 포장재를 통해 수증기가 얼마나 통과하는지를 나타내는 지표입니다. 이 수치는 일반적으로 g/·day 단위로 표현됩니다. 수분 투과도는 식품의 수분 손실이나 습기 흡수를 방지하며, 결국은 식품의 품질과 보관 기간에 직접적인 영향을 미칩니다. 따라서, 포장재를 선택하거나 설계할 때, 주요 고려사항 중 하나..

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포장지 물성 - 기체 투과도(OTR)

서론 "캔, 유리병에 포장된 콜라는 PET에 포장된 콜라보다 맛있다" 라는 말에 공감이 되시나요? 식품 포장에 있어서 물성은 중요한 역할을 합니다. 포장지는 식품이 외부 환경으로부터 영향을 받는 것을 방지하고, 식품의 신선도와 품질을 유지하는 역할을 하는데, 이 때 포장지의 물성이 큰 영향을 미칩니다. 포장지 물성 - 기체 투과도(OTR)에 대해 알아보도록 하겠습니다.  기체 투과도는 산소, 이산화탄소 등의 기체가 포장재를 통과하는 능력을 의미하며, Oxygen gas transmission rate(OTR)로 나타냅니다. 이 수치의 단위는 g/·day 혹은 cc/·day로 나타냅니다. 이는 식품의 품질과 보관성에 직접적인 영향을 미칩니다. 특히, 식품이 산화되거나 변질되는 것을 방지하기 위해 기체 ..

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머신러닝(Machine Learning) 후반전 - 데이터 스플릿(Data Split) 실습

머신러닝 후반전 데이터 스플릿(Data Split) → 모델 선택 및 학습 → 모델 검증 및 하이퍼파라미터 튜닝 → 성능 평가 서론 머신러닝은 우리가 일상에서 마주하는 다양한 문제를 해결하는 강력한 도구입니다. 추천 시스템에서부터 의료 진단, 자율 주행 자동차에 이르기까지 머신러닝은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 그러나 이렇게 모델을 만드는 과정에서 중요한 한 단계는 바로 '데이터 스플릿'입니다. 데이터 스플릿은 머신러닝 모델을 학습하고 검증하기 위한 핵심적인 과정으로, 모델의 성능을 평가하고 일반화 능력을 향상시키는 데 큰 역할을 합니다. 머신러닝(Machine Learning) 후반전 - 데이터 스플릿(Data Split) 실습 과정을 통해 모델이 학습 데이터에 과적합되는 것을 방지하고, 동시에..

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"다양한 재료로 즐기는 치킨돈까스 샐러드 레시피"

인사말 안녕하세요, 냉장고 속에 남아있는 재료들로 어떤 요리를 해볼까 고민하시는 분들에게 추천드릴 레시피를 소개드립니다. 오늘 제가 소개해드릴 레시피는 '다양한 재료로 즐기는 치킨돈까스 샐러드'입니다. 이 샐러드는 양상추, 상추, 양배추, 사과, 귤, 치킨돈까스 등 다양한 재료들로 만들 수 있어 냉장고 속 재료를 활용하기에 최적의 레시피입니다. 이 레시피의 장점은 바로 다양성입니다. 위에서 언급한 재료들은 기본적인 것들이지만, 여러분들의 냉장고 속에 있는 야채나 과일, 심지어는 치킨돈까스 대신 치킨가라아케나 치킨덴더를 사용하셔도 좋습니다. 또한, 드레싱도 시판 오리엔탈 드레싱을 사용하는 것이 아니라 여러분들이 좋아하는 다른 드레싱을 사용하셔도 무방합니다. 다양한 재료로 만드는 이 샐러드는 단순히 맛있는 ..

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머신러닝(Machine Learning) 전반전 - 데이터 스케일링 실습

머신러닝 전반전 탐색적 데이터 분석(EDA): 데이터 파악 → 데이터 전처리: 결측치, 이상치 수정 → 데이터 인코딩: 데이터 변환 → 데이터 스케일링: 데이터 정규화 서론 데이터 분석과 머신러닝의 세계에서, 원시 데이터를 그대로 사용하는 것은 여러 가지 문제를 야기할 수 있습니다. 각 특성의 스케일이 다르거나, 이상치가 포함되어 있는 경우, 모델의 성능을 저하시킬 수 있습니다. 이런 문제를 해결하기 위해 데이터 전처리 과정에서 데이터 스케일링이 중요한 역할을 합니다. 데이터 스케일링은 다양한 방법이 있지만, 이번 실습에서는 '정규화(Normalization)'에 초점을 맞추어 진행하려 합니다. 정규화는 데이터의 값이 0과 1 사이의 범위에 들어가도록 변환하는 방법으로, 이상치의 영향을 줄이고, 다양한 ..

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"색감도 눈을 즐겁게, 맛도 입을 즐겁게! '오징어 숙회말이' 만드는 법"

인사말 안녕하세요, 여러분! 언제나 새로운 레시피를 찾아 여러분께 소개해드리는 사랑채의 주인입니다.^^오늘은 "색감도 눈을 즐겁게, 맛도 입을 즐겁게! '오징어 숙회말이' 만드는 법" 을 준비했는데요 오늘도 저와 함께 다양한 맛의 세계로 떠나볼 준비가 되셨나요? 이번 레시피는 보는 것만으로도 눈이 즐거워지는 색감과, 입안에서 펼쳐지는 신선한 맛으로 여러분의 입맛을 사로잡을 거란 자신 있습니다. 이 요리는 오징어의 신선함과 파프리카의 달콤함, 그리고 쪽파의 시원한 향이 어우러져, 단순한 재료들로도 풍성한 맛을 만들어냅니다. 초고추장의 매콤함이 더해져 한층 더 풍미가 깊어집니다. 요리 초보자분들도 쉽게 따라하실 수 있도록, 제가 한 단계씩 자세히 설명드리겠습니다. 재료 준비부터 완성까지, 함께 만들어보아요...

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머신러닝(Machine Learning) 전반전 - 인코딩(Encoding) 실습

머신러닝 전반전 탐색적 데이터 분석(EDA): 데이터 파악 → 데이터 전처리: 결측치, 이상치 수정 → 데이터 인코딩: 데이터 변환 → 데이터 스케일링: 데이터 정규화 서론 데이터 과학의 세계에서, 정보를 효과적으로 표현하고 이해하는 것은 매우 중요한 과제입니다. 이러한 과제를 해결하는 방법 중 하나가 바로 '인코딩'입니다. 인코딩은 간단히 말해 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 과정입니다. 이는 문자열, 숫자, 날짜 등 다양한 형태의 데이터를 컴퓨터가 처리할 수 있는 형식으로 변환하는 것을 포함합니다. 이 과정은 데이터 분석 및 머신러닝에서 핵심적인 역할을 하며, 모델의 성능을 크게 좌우할 수 있습니다. 이런 중요한 인코딩 중에서도 '원-핫 인코딩'은 특히 주목받는 방법 중 하나입니다...

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단순함 속에 숨은 담백하고 영양 가득 '당근 계란 김밥'

인사말  안녕하세요, 요리를 사랑하는 여러분! 김밥을 만들 때 복잡한 재료 준비에 고민이라면, 오늘 이 블로그를 통해 그 고민을 해결해드리겠습니다.갑작스럽게 김밥이 먹고 싶을 때나 재료가 부족하다면, 이 레시피를 활용해보세요. 이렇게 간단한 재료로도 만족스러운 김밥을 만들 수 있다는 사실에 놀라실 겁니다. 김, 밥, 계란, 그리고 당근이라는 단 4가지 재료로 만드는 단순함 속에 숨은 담백하고 영양 가득 '당근 계란 김밥' 레시피를 알려드리도록 하겠습니다.  당근과 계란의 영양소  김밥에 들어가는 이 당근과 계란, 그 둘의 영양소에 대해 알아볼까요? 당근은 비타민 A의 탁월한 공급원으로, 우리의 시력과 면역체계를 강화하며, 다양한 항산화 물질로 세포 손상을 방지하고 피부 건강을 유지하는 데 도움이 됩니다...

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머신러닝(Machine Learning) 데이터 스케일링 기초

서론 데이터 과학의 핵심 요소 중 하나는 데이터를 적절하게 처리하고 이해하는 것입니다. 데이터를 가공하는 다양한 방법 중 하나는 바로 '데이터 스케일링'입니다. 이 기술은 데이터의 기존 값을 특정 범위로 변환하여, 모델이 데이터를 보다 효과적으로 해석하게 하는데 중요한 역할을 합니다. 데이터 스케일링은 특히 머신러닝에서 중요한데, 여기서는 대부분의 알고리즘이 입력 특성의 스케일에 민감하게 반응하기 때문입니다. 예를 들어, 하나의 특성이 다른 특성보다 수치적으로 훨씬 더 크다면, 머신러닝 모델은 큰 특성에 더 많은 가중치를 두게 되어, 작은 특성이 모델에 미치는 영향을 제대로 반영하지 못할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 데이터 스케일링은 모든 특성의 스케일을 비슷한 수준으로 맞추어 모델의 성..

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집에서 만드는 특별한 요리, 영양 가득 K로제 찜닭!

인사말  안녕하세요, 여러분! 오늘은 집에서도 특별한 요리를 즐길 수 있도록 도와드릴 '집에서 만드는 특별한 요리, 영양 가득 K 로제 찜닭!' 레시피를 소개하고자 합니다. 먼저 로제 소스에 대해 알아볼까요? 로제 소스는 이탈리아 요리에서 자주 사용되는 소스 중 하나로, 토마토 소스와 크림 소스를 혼합한 것을 말합니다. 로제(Rosé)는 프랑스어로 '장미색'을 뜻하며, 이 소스의 이름은 그 색상에서 유래되었습니다. 로제 소스의 기본적인 만드는 방법은 먼저 토마토를 소스 상태로 만든 후, 그 위에 크림을 첨가하여 부드럽고 진한 맛을 내는 것입니다. 토마토의 신맛과 크림의 부드러움이 잘 조화되어 맛의 깊이를 제공합니다. 로제 소스는 파스타, 리조또, 피자 등 다양한 요리에 활용될 수 있으며, 로제 찜닭에서도..

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머신러닝(Machine Learning) 데이터 인코딩(Encoding) 기초

서론 머신러닝은 컴퓨터가 스스로 학습하여 문제를 해결하는 연구 분야로, 이를 위해선 데이터가 필수적입니다. 이 데이터는 다양한 형태와 형식으로 존재하며, 이를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 과정이 필요한데, 이를 '데이터 인코딩'이라고 합니다. 데이터 인코딩은 데이터를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있는 형식으로 변환하는 과정입니다. 이는 머신러닝 모델의 효율성과 정확성을 크게 향상시키는 중요한 단계로서, 머신러닝 알고리즘은 숫자로 표현된 데이터를 처리하는데, 이 때문에 범주형 데이터를 숫자로 변환하는 '범주형 인코딩', 텍스트 데이터를 숫자로 변환하는 '텍스트 인코딩' 같은 다양한 인코딩 방법이 사용됩니다. 데이터 인코딩은 머신러닝 모델의 성능을 결정짓는 핵심 요소 중 하나입니다. 인코딩을 통..

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"영양가득 신혼저녁밥상, 포케볼 한 그릇으로 건강 챙기기"

인사말  안녕하세요, 신혼부부를 위한 신선하고 건강한 저녁식사를 준비하는 방법에 대해 이야기하려고 합니다. 오늘의 주제는 바로 "영양가득 신혼저녁밥상, 포케볼 한 그릇으로 건강 챙기기"입니다. 이 레시피는 간단하면서도 한그릇에 영양 가득, 건강한 식사를 원하는 분들께 추천드립니다.  1. 재료 · 밥 (현미밥)· 아보카도· 계란· 깻잎· 양파· 베이컨· 닭가슴살 스테이크· 버섯 2. 레시피 ·  닭가슴살 스테이크는 소금과 후추로 간을 한 뒤, 올리브 오일을 두른 팬에서 양면을 골고루 익힙니다. 익힌 스테이크는 적당한 크기로 썰어 준비합니다. ·   아보카도는 반으로 쪼개어 씨를 제거한 뒤, 적당한 크기로 썰어줍니다. ·   버섯은 잘게 썰어 양념장(간장, 설탕, 마늘, 참기름)과 함께 볶아줍니다.·   ..

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머신러닝(Machine Learning) 전반전 - 탐색적 데이터 분석(EDA) 실습

머신러닝 전반전 탐색적 데이터 분석(EDA): 데이터 파악 → 데이터 전처리: 결측치, 이상치 수정 → 데이터 인코딩: 데이터 변환 → 데이터 스케일링: 데이터 정규화 서론 탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Analysis, EDA)는 데이터 분석의 첫 걸음으로, 복잡한 데이터 세트를 이해하는 데 도움이 되는 방법입니다. 이 방법은 데이터의 주요 특성, 패턴, 예외, 그리고 변수 간의 관계를 밝혀내는 데 중점을 둡니다. 이 과정은 시각화, 통계적 테스트, 그리고 기술 통계량(평균, 중앙값, 표준편차 등)을 통해 이루어집니다. EDA의 주요 목표는 데이터를 '탐색'하는 것입니다. 이는 데이터의 구조와 패턴을 이해하고, 이상치나 에러를 식별하며, 가설을 수립하고, 데이터 분석의 방향을 결정하..

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머신러닝(Machine Learning) 전반전 - 데이터 전처리 실습

머신러닝 전반전 탐색적 데이터 분석(EDA): 데이터 파악 → 데이터 전처리: 결측치, 이상치 수정 → 데이터 인코딩: 데이터 변환 → 데이터 스케일링: 데이터 정규화 서론 데이터 분석을 위해 탐색적 데이터 분석(EDA)를 수행하면 데이터의 문제가 있을 경우 전처리를 진행합니다. 이는 기존 데이터를 분석 가능한 형태로 변환하는 과정으로, 결측치 처리, 이상치 제거 등의 작업을 포함합니다. 이러한 작업은 데이터의 품질을 향상시키고, 분석의 정확성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 데이터 전처리는 종종 '데이터 클리닝'이라고도 불리며, 이는 데이터가 불완전하거나, 부정확하거나, 관련 없거나, 오류가 있는 경우 이를 수정하거나 제거하는 과정을 의미합니다. 이 과정은 데이터의 품질을 향상시키고, 데이터 분석의..

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죽음이 삶에게(The End of the Christian Life)

서론 죽음을 잊게해주는 것일수록 사람들에게 각광받습니다. 하지만, 모든 사람에게 죽음은 시간이 지날수록 점차 가까워지고, 피할 수 없음을 알게됩니다. 대부분 사람들은 "죽음"이라는 단어, 그리고 이를 연상하게끔 하는 모든 것들을 피하고 싶어하는 경향이 있음을 저자는 얘기하고 있습니다. 제 경험적으로도 죽는 존재임을 잊게 만들어주는 모든 것들을 가까이 하고 싶어하는 경향이 있습니다. 예를 들면, 운동을 통해 몸이 건강해지는 것, 유행하는 음악을 들으며 여유를 즐기는 것, 쇼핑을 하며 만족감을 느끼는 것, 미래를 위한 자기 개발을 하는 것, 맛있는 음식을 먹으려 맛집을 찾아다니는 것 모두 죽음과는 거리가 있는 것들입니다. 하지만, 무슨 행동을 하더라도, 우리 모두 마찬가지로 언젠간 죽을 것 입니다. 하지만,..

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머신러닝Machine Learning 알고리즘 라이브러리 싸이킷런scikit-learn

사이킷런 홈페이지: https://scikit-learn.org/stable/ scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 1.3.2 documentationModel selection Comparing, validating and choosing parameters and models. Applications: Improved accuracy via parameter tuning Algorithms: grid search, cross validation, metrics, and more...scikit-learn.org 서론 머신러닝 알고리즘은 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하고 예측을 수행하게 해주는 방법들을 말합니다. 대표적으로 지도 학습, 비지도..

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[패스트캠퍼스]딥러닝 강의, 모두를 위한 딥러닝 입문: 머신러닝부터 딥러닝까지! 학습 일지

공부를 시작하게 된 계기 빅 데이터의 활용도와 효율성이 저의 업무에서도 중요성을 가지게 될 것이라는 예상을 하였습니다. 과거에는 취업과 30대를 위한 준비를 위해 공부를 해왔지만, 이제는 40대 이후의 삶을 위한 공부를 해보고자 하였습니다.  입문 과정 직장 생활과 병행하여 독학을 하는 것은 쉽지 않았습니다. 유튜브와 다른 강의들을 찾아보며 공부하였지만, 무엇을 공부해야 할지, 어디서부터 시작해야 할지 명확하게 알지 못하였습니다. 이 과정에서 제가 제조업의 데이터 사이언티스트가 되고자 한다는 목표를 세우게 되었고, 머신러닝, 딥러닝, 클러스터링, 분류, 회귀 등, 처음에는 생소했던 개념들에 대해 어느 정도 이해하게 되었습니다.  그동안의 공부의 한계점  그러나 제가 해온 공부는 조금 단편적이었습니다. 전..

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"집에서 즐기는 외식의 맛, 새콤달콤 쫄면과 돈까스 샐러드"

인사말 안녕하세요 여러분, 오늘은 집에서 간편하게 만들 수 있는 "집에서 즐기는 외식의 맛, 새콤달콤 쫄면과 돈까스 샐러드" 레시피를 소개하려고 합니다. 매일같이 먹는 집밥에 실증이 날 때, 입맛이 없을 때나, 또는 색다른 메뉴를 찾고 계실 때 이 레시피는 바로 해결사가 될 수 있습니다. 요리를 사랑하는 많은 분들이 공감하시리라 생각합니다만, 외식을 즐기는 것도 좋지만, 집에서 손수 만들어 먹는 음식에는 그 자체로 특별한 가치가 있습니다. 그리고 그 가치는 바로 '사랑'이라고 저는 생각합니다. 오늘 저희와 함께 만들어볼 새콜달콤 쫄면과 돈까스 샐러드는 그런 사랑이 가득 담긴 레시피입니다. 특히 이번에는 쫄면의 핵심인 '양념장'을 직접 만드는 방법까지 알려드릴 예정입니다. 이 두 가지 메뉴는 서로 어울리는..

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집에서 즐기는 특별한 간식, '직접 만든 피자소스와 찐 고구마무스를 활용한 모닝피자빵' 레시피

인사말 안녕하세요! 빵을 사랑하는 모든 분들에게 전하는 따뜻한 인사를 드리며 이 글을 시작하겠습니다. 빵은 단순히 맛있는 음식일 뿐만 아니라, 그것을 만드는 과정은 우리에게 작은 여행이나 모험같은 새로운 경험을 선사합니다. 이런 경험을 통해 우리는 새로운 맛을 발견하고, 그 과정에서 함께하는 사람들과의 관계를 더욱 깊게 만들 수 있습니다.  오늘 저는 집에서 쉽게 만들 수 있는, 하지만 맛은 특별한 집에서 즐기는 특별한 간식, '직접 만든 피자소스와 찐 고구마무스를 활용한 모닝피자빵' 레시피를 공유하려고 합니다. 이 아름다운 피자빵은 남녀노소 모두가 즐길 수 있는 맛있는 간식이며, 특히 어린이들에게는 매우 인기가 있습니다. 이렇게 맛있는 간식을 만들어 볼 준비가 되셨나요?  혹시 조금이라도 망설이시는 분..

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머신러닝(Machine Learning) Evaluation metric 기초

서론 머신러닝(Machine Learning) Evaluation metric 기초에 대해 알아봅시다. 머신러닝의 평가 지표(Evaluation metric)는 머신러닝 모델의 성능을 측정하고, 이를 바탕으로 모델을 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 평가 지표 없이는 우리는 모델이 얼마나 잘 작동하는지, 어떤 문제가 있는지, 어떻게 개선할 수 있는지를 알 수 없습니다. 이해를 돕기 위해, 모델의 성능을 "측정"하는 것을 여행의 목표지점을 찾는 것에 비유할 수 있습니다. 여행자는 목표지점에 도달하기 위해 지도를 필요로 합니다. 이 지도 없이는 그들은 어디로 가야 하는지, 얼마나 멀리 떨어져 있는지, 어떤 방향으로 나아가야 하는지 알 수 없습니다. 비슷한 방식으로, 머신러닝 모델 역시 "지도"인 ..

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"홈파티를 빛내는 손님접대 요리, 육전과 부추무침 레시피!"

인사말  안녕하세요, 여러분! 아름다운 계절, 겨울이 다가왔습니다. 이 매력적인 계절에 가족, 친구들과 함께 따뜻한 홈파티를 계획하고 계신가요? 우리의 웃음과 대화가 방안 가득하게 퍼지는 그 순간을 더욱 특별하게 만들어줄 요리 레시피를 준비했습니다. 바로 "홈파티를 빛내는 손님접대 요리, 육전과 부추무침 레시피!"입니다.이 두 가지 요리는 서로의 맛을 높여주는 완벽한 조합입니다. 함께 만들어보시죠!  1. 육전 레시피 재료 · 육전용 소고기(안심 또는 살코기) 400g,(사용한 소고기 링크: 쿠팡 https://link.coupang.com/a/bhx8T0)· 간장 3스푼,· 설탕 2스푼· 청주 1스푼· 후추 약간· 통깨 약간· 계란 2개· 밀가루 적당량 조리법  ·  육전용 소고기는 간장, 설탕, 청주..

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"간단하게 만들 수 있는 버터향 가득, 돈까스 카레 레시피"

인사말  안녕하세요, 사랑하는 가족과 함께하는 식사 시간을 소중히 여기는 여러분! 가족 모두가 즐길 수 있는, 간편하면서도 건강한 요리를 찾고 계시다면 오늘 제가 소개해 드릴 "간단하게 만들 수 있는 버터향 가득, 돈까스 카레 레시피"를 주목해주세요. 이 레시피는 누구나 쉽게 따라할 수 있을 만큼 간단하며, 주요 재료인 카레의 효능까지 함께 누릴 수 있어 가족 모두의 건강을 지키는데 도움이 될 것입니다.  돈까스 카레는 맛있을 뿐만 아니라 영양학적으로도 다양한 이점을 제공합니다. 1. 카레: 카레의 주요 성분 중 하나인 커큐민은 강력한 항산화 효과를 가지고 있어, 세포의 손상을 예방하고 면역력을 강화하는데 도움을 줍니다. 또한, 항염증 효과가 있어 관절염, 심장질환 등 다양한 만성질환의 예방에도 도움이 ..

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포장지 인쇄 방법 - 그라비아 인쇄, 플렉소 인쇄에 대하여

서론 식품 포장지 인쇄 방식은 제품의 품질과 브랜드 이미지, 또한 식품의 안전성에도 큰 영향을 미치는 요소입니다. 특히 그라비아 인쇄와 플렉소 인쇄는 식품 포장지 인쇄에서 가장 일반적으로 사용되는 방법입니다. 그러나 이러한 인쇄 방식이 환경에 미치는 영향과 인체에 미치는 유해성에 대한 고려는 더욱 중요해져 왔습니다. 포장지 인쇄 방법 - 그라비아 인쇄, 플렉소 인쇄에 대해 알아보겠습니다. 그라비아 인쇄는 높은 해상도와 광범위한 색상 표현력으로 인해 식품 포장지 인쇄에 널리 사용되지만, 이 방식은 대량 생산을 위한 인쇄 방식이기 때문에 인쇄공정 중에 발생하는 폐기물과 화학 물질의 사용이 환경에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 또한 그라비아 인쇄에 사용되는 잉크에는 인체에 유해한 화학 물질이 포함되어 있..

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"주말 아침, 홈카페에서 즐기는 브런치 레시피"

인사말  안녕하세요, 주말 아침은 일주일 동안의 피로를 풀고, 새로운 일주일을 시작하기에 가장 좋은 시간입니다. 주말을 여유롭게 시작하고 싶은 분들께 "주말 아침, 홈카페에서 즐기는 브런치 레시피"를 소개하겠습니다. 이 레시피는 간단한 재료들로 준비할 수 있으며, 특히 이 레시피의 재료 중 닭가슴살과 계란은 단백질이 풍부하여 우리 몸에 필요한 에너지를 제공하고, 포만감을 느끼게 해주는 한끼가 될 것 입니다.  1. 재료  ˙ 식빵˙  버터 ˙  계란˙  닭가슴살스테이크 https://link.coupang.com/a/bhqLxA˙  양상추 ˙  케첩˙  머스타드소스˙  잼˙  커피 또는 원하는 음료˙  시리얼과 우유 2. 레시피 ˙ 첫 번째로 닭가슴살 스테이크를 양면으로 굽습니다. 촉촉함을 유지하기 위해..

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머신러닝(Machine Learning) 학습(Training) 기초

서론 머신러닝의 핵심적인 과정 중 하나는 바로 'Training'입니다. 이는 노래를 배우는 사람이 여러 번 연습을 통해 음정을 맞추고, 복잡한 곡을 연주하는 기술을 향상시키는 과정에 비유할 수 있습니다. 머신러닝에서의 'Training'은 모델이 데이터로부터 학습하고, 그 학습 결과를 바탕으로 성능을 향상시키는 과정을 의미합니다. 머신러닝(Machine Learning) 학습(Training) 기초를 이해하기 위해 머신러닝의 핵심 개념 중 하나인 선형 회귀 모델을 예로 들면, 이는 'y=wx+b'라는 간단한 수식으로 표현됩니다. 여기서 'w'와 'b'는 각각 가중치와 편향을 의미하는 파라미터입니다. 이 파라미터들은 주어진 데이터로부터 정보를 얻어서 성능이 향상될 수 있는 방향으로 업데이트되는 것이 'T..

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머신러닝(Machine Learning) Loss function 기초

서론 머신러닝(Machine Learning) Loss function 기초에 대해 알아보겠습니다. 머신러닝은 인간의 학습 과정을 컴퓨터에 적용함으로써, 컴퓨터가 스스로 학습하고 문제를 해결하는 능력을 갖추게 하는 기술입니다. 이런 학습 과정에서 중요한 역할을 하는 것 중 하나가 Loss Function, 즉 손실 함수입니다. 손실 함수는 머신러닝 모델이 예측한 결과와 실제 값 사이의 차이, 즉 오차를 측정하는 방법입니다. 이 오차는 모델이 얼마나 잘 또는 잘못 작동하고 있는지를 나타내는 지표로, 이 값을 최소화하는 것이 머신러닝의 주요 목표 중 하나입니다. 이러한 손실 함수의 중요성은 머신러닝의 핵심 절차인 '추론(Inference)' 단계에서 특히 드러납니다. 모델이 학습 데이터를 바탕으로 새로운 데..

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머신러닝(Machine Learning) 데이터 분할(Data Split) 기초

서론 머신러닝(Machine Learning) 데이터 분할(Data Split) 기초를 알아보겠습니다. 데이터 과학의 세계에서 데이터는 모든 것의 기초입니다. 이러한 데이터를 효과적으로 활용하고 이해하는 것은 인공 지능과 머신러닝의 핵심적인 부분입니다. 그중에서도 '데이터 분할(Data Split)'은 특히 중요한 개념입니다. 이 글에서는 데이터 분할의 기본 개념과 그것이 왜 필요한지, 어떻게 발전해왔는지에 대해 다루겠습니다.  데이터 분할이란, 주어진 데이터를 훈련 데이터(training data), 검증 데이터(validation data), 테스트 데이터(test data) 등으로 나누는 과정을 말합니다. 이는 머신러닝 모델을 학습하고, 그 성능을 평가하는 데 필수적입니다. 즉, 모델이 학습한 것을..

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"김장철 김장 후 빠질 수 없는 초간단 보쌈 만들기: 콜라와 간장의 완벽한 조합"

인사말  안녕하세요, 여러분. 오늘 소개해드릴 레시피는 "김장철 김장 후 빠질 수 없는 초간단 보쌈 만들기: 콜라와 간장의 완벽한 조합" 이 두 가지 재료, 콜라와 간장을 활용하면 고기의 잡내를 잡는 동시에 먹음직스러운 색과 맛을 낼 수 있답니다. 특히, 이 레시피는 마늘소스를 활용하여 고기의 부드러움과 개운한 맛을 더하며, 김장김치와 무김치와 함께 먹으면 완벽한 조화를 이룹니다.  이 레시피는 단순히 맛있는 음식을 만드는 것 이상의 목표를 가지고 있습니다. 바로 영양학적인 측면에서의 균형입니다. 보쌈용 앞다리살은 단백질이 풍부하며, 마늘은 천연 항산화제로 알려져 있어 건강에 좋습니다. 그럼 지금 바로 시작해볼까요?  1. 재료 ·  보쌈용 앞다리살 1kg ·  콜라 500ml ·  간장 1/2컵 ·  ..

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"다도의 효능과 함께 즐기는 고급 디저트, '호두크림치즈곶감말이' 레시피"

인사말 안녕하세요, 저희 부부는 취미로 다도를 즐기고 있습니다.다도는 우리나라의 전통적인 차 문화로, 차를 마시는 행위 자체를 의미하는 것이 아니라, 차를 마시는 과정에서의 정신적인 훈련과 깨달음을 추구하는 것을 의미합니다. 다도는 '차의 길'이라는 뜻으로, 차를 통해 인간의 내면을 다스리는 것을 목표로 합니다. 다도는 주로 녹차를 이용하며, 차를 우려내는 과정과 그것을 마시는 과정, 그리고 그 과정에서 나누는 대화 등이 하나의 의식처럼 이루어집니다. 이 과정은 차를 마시는 사람들이 자신의 마음을 가라앉히고, 순간에 집중하며, 감사의 마음을 느끼는 등의 경험을 통해 정신적인 성장을 이루는 것을 목표로 합니다. 또한 다도는 심신을 안정시키는 데 도움을 주며, 체내 독소를 제거하고 면역력을 높이는 데 탁월하..

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"겨울의 품격, 코인육수 한알로 만드는 밀푀유나베 레시피"

인사말  안녕하세요. 요리에 서툴더라도, 혹은 요리에 자신이 없다고 해도 걱정하지 마세요. 오늘 제가 여러분께 소개하는"겨울의 품격, 코인육수 한알로 만드는 밀푀유나베 레시피"는 누구나 쉽게 따라할 수 있습니다. 코인육수 한 알로 풍성하고 맛있는 요리를 만들어보세요. 이 밀푀유나베는 새집들이나 손님을 대접할 때에도 아주 적합합니다. 따뜻한 국물, 그리고 면, 죽으로 이어지는 환상적인 코스요리까지! 간단한 재료로 이루어진 이색적이고 근사한 플레이팅은 손님들로부터 찬사를 받을 것입니다. 또한 이 밀푀유나베는 배추, 깻잎, 샤브샤브용 소고기를 쌓아 만들어지는데, 이 과정은 요리 과정의 재미를 더하며, 동시에 테이블 위를 빛내는 아름다운 모습을 연출합니다. 마치 꽃과 같기도 하면서 어떠한 구조물처럼 보이기도 하..

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머신러닝(Machine Learning) 알고리즘 기초 정리

서론 그동안은 머신러닝의 절차에 대해 알아보았습니다. 머신러닝의 큰 그림을 알아보았으며, 앞으로는 세부적으로 알아보도록 하겠습니다. 머신러닝은 그 데이터에 대한 학습 방법에 따라 지도학습, 비지도학습, 강화학습의 알고리즘으 나뉩니다. 쉽게 분류하자면 정의된 문제가 정답을 예측하는 것인지, 데이터들을 활용하여 새로운 정보를 알아내기 위한 것인지, 최적화를 위한것인지에 따라 그 방법을 선택합니다. 지도학습은 입력 데이터와 그에 상응하는 출력 데이터, 즉 '정답'이 주어지는 상황에서 사용됩니다. 이러한 알고리즘은 주어진 입력에 대한 올바른 출력을 예측하도록 학습됩니다. 분류와 회귀가 대표적인 예시입니다. 비지도학습은 입력 데이터만 주어지고, 해당 데이터에서 유용한 패턴이나 구조를 찾아내는 방법입니다. 이 방법..

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머신러닝(Machine Learning)의 절차와 이해 - 피처 엔지니어링(feature engineering)

서론 머신러닝(Machine Learning)의 절차와 이해 - 피처 엔지니어링(feature engineering)에 대해 다루겠습니다. 피처 엔지니어링은 머신러닝의 절차 중 네번째 단계로, 이는 모델의 성능을 크게 좌우하는 중요한 과정입니다. 피처 엔지니어링의 중요성을 이해하기 위해서는 먼저 '차원의 저주'라는 개념을 알아야 합니다.  '차원의 저주'는 데이터의 차원이 증가할수록 해당 공간의 부피가 기하급수적으로 증가하여 데이터의 분포가 점점 희박해지는 현상을 말합니다. 이로 인해 데이터 간의 거리가 멀어져 모델이 복잡해지고, 오버피팅(과적합) 문제가 발생할 가능성이 높아집니다. 이를 해결하기 위해서는 차원 축소와 같은 피처 엔지니어링 기법이 필요합니다. 분석 문제 정의 → 데이터 수집 → 탐색적 데..

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신혼밥상, 초간단! 냉장고털이로 만드는 원팬 잡채

인사말  안녕하세요 오늘은 신혼밥상, 초간단! 냉장고털이로 만드는 원팬 잡채를 소개합니다.  바쁜 일상 속에서도 간편하게 만들어 즐길 수 있는 요리를 찾고 계신 분들, 혹은 잡채를 좋아하지만 복잡한 요리 과정에 주저하시는 분들, 이 포스트는 바로 여러분을 위한 것입니다. 오늘 제가 여러분께 소개해드릴 메뉴는 바로 '원팬 잡채'입니다. 냉장고에 남아있는 재료로 간단하게 만들 수 있어, 바쁜 일상을 보내는 분들에게도 부담 없는 레시피입니다. 특히, 이 레시피에서는 냉장고에 있을법한 샤브샤브용 고기를 활용하여, 잡채의 본연의 맛을 살려내면서도 훨씬 간편하게 만들 수 있는 방법을 알려드릴 예정입니다. 그럼, 함께 쉽고 맛있는 요리를 만들어 볼까요? 1. 재료:  당면 (200g) 콩나물 (200g) 양파 (1개..

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Machine Learning의 절차와 이해 - 예측 모델 개발

서론 머신러닝(Machine Learning)의 절차와 이해 - 예측 모델 개발은 과거 및 현재의 데이터를 바탕으로 미래의 결과를 예측하는 모델을 만드는 과정입니다. 이 과정은 주로 세 가지 단계로 이루어집니다: '모델 학습', '모델 성능 개선', 그리고 '성능 평가'. 이 단계들은 각각 다음과 같은 중요한 개념을 포함하고 있습니다.  '모델 학습': 이 단계에서는 알고리즘이 데이터로부터 학습하게 됩니다. 이 과정에서 사용되는 핵심 개념은 '특성'과 '타겟'입니다. '특성'은 예측을 위해 사용되는 입력 변수를 의미하며, '타겟'은 예측하려는 결과 변수를 의미합니다.  '모델 성능 개선': 이 단계에서는 '과적합'과 '하이퍼파라미터 최적화'와 같은 개념이 중요합니다. '과적합'은 모델이 학습 데이터에 너..

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머신러닝Machine Learning의 절차와 이해 - 탐색적 데이터 분석Exploratory Data Analysis, EDA

서론 머신러닝(Machine Learning)의 절차와 이해 - 탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Analysis, EDA)에 대해 다뤄보겠습니다. 머신러닝을 위해서는 어떤 문제를 해결할 것인지와 그에 적합한 데이터들을 수집하는 것이 중요합니다. 이렇게 수집된 데이터를 어떻게 활용할 것인지 생각하는 단계가 탐색적 데이터 분석(EDA) 입니다.분석 문제 정의 → 데이터 수집 → 탐색적 데이터 분석(EDA) → 피처 엔지니어링 → 예측 모델 개발 → 서비스 적용 이 단계에서는 데이터를 활용하는 방안을 본격적으로 수립하고, 활용 가능한 상태로 데이터를 1차적인 가공하는 단계로 이해할 수 있습니다. 때문에, 그 데이터의 전체적인 구성과 형태, 연관성 등에 대해 큰 틀에서의 설계를 해야합니다. 자..

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신혼밥상 :: 돈까스김치나베, 사랑 가득 담긴 한 그릇

인사말 안녕하세요, 여러분. 오늘은 간편하게 시판 돈까스를 활용한 돈까스김치나베 레시피를 소개하려 합니다. 김치는 우리나라의 대표적인 발효식품으로, 그 효능은 다양합니다. 김치에는 유산균이 풍부하게 들어있어 장 건강에 도움을 줍니다. 또한 비타민 A, B, C가 풍부하게 들어있어 면역력 증진에도 효과적입니다. 특히, 김치의 주재료인 배추는 항산화 성분인 루테인과 제아잔틴이 풍부하게 들어있어, 이는 우리 몸의 산화스트레스를 감소시켜 노화 방지와 각종 질병 예방에 도움을 줍니다. 단백질은 우리 몸의 세포를 구성하는 주요한 물질로, 특히 성장기 아이들이나 운동선수와 같이 근육을 키우거나 회복해야 하는 사람들에게 필수적인 영양소입니다. 뿐만 아니라, 단백질은 피부나 머리카락, 손톱 등의 건강에도 중요한 역할을 ..

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여수아쿠아플라넷 로맨틱한 향연

인사말 안녕하세요, 특별한 여행을 사랑하는 여러분! 가을의 마무리와 함께 추운 겨울이 다가오는 요즘, 저희부부는 황금빛 가을단풍을 따라 11월 여행지로 여수를 선택했습니다. 여수에서의 하루는 일상에서 벗어나 특별한 순간들로 가득했는데, 그 중에서도 여수아쿠아플라넷 로맨틱한 향연의 경험이 가장 인상적이었습니다. 바다 속 신비로운 만남, 여수아쿠아플라넷 가장 먼저 우리를 맞이한 건 크고 아름다운 수족관이었습니다. 해양 터널을 지나면서 우리는 물 속 세계의 아름다움에 놀라움을 감추지 못했어요. 손에 손을 잡고 걸어가면서 상상도 못한 크고 작은 해양 생물들을 발견하는 재미, 그리고 그들의 우아한 움직임은 정말 감탄밖에 안 나왔죠. 관람기 벨루가의 아름다움에 푹 빠지다 그중에서도 가장 매료된 순간은 ..

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머신러닝(Machine Learning)의 절차와 이해 - 데이터 수집

서론 머신러닝(Machine Learning)의 절차와 이해 - 데이터 수집에 대해 글을 작성하겠습니다. 분석 문제 정의 → 데이터 수집 → 탐색적 데이터 분석(EDA) → 피처 엔지니어링 → 예측 모델 개발 → 서비스 적용 데이터 수집은 머신러닝 절차 중 분석 문제 정의 다음의 단계이며, 이 단계에서는 정의한 문제를 해결하기 위한 데이터들을 수집하는 단게입니다. 어떤 데이터를 수집하느냐에 따라 문제 해결을 위한 접근 방식이 달라지며, 이것은 데이터의 유형도 신경써야할 필요가 있습니다. 데이터 수집 머신러닝 프로젝트에서 두 번째 단계인 '데이터 수집'은 분석의 기반이 되는 데이터를 확보하는 과정입니다. 이 과정은 다음과 같은 4가지 단계로 이루어집니다.1. 데이터 마트 생성: 데이터 마트는 특정 주제나 ..

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신혼부부 밥상 '등촌샤브샤브', 건강하고 맛있게!

인사말 안녕하세요, 여러분! 결혼 6개월차 신혼 주부로서 매일매일 새로운 요리에 도전하며 성장하는 중입니다. 오늘은 제 최애 음식 중 하나인 '등촌샤브샤브'를 집에서 만들어 보는 시간을 가져볼까 합니다. 추운 겨울철, 따뜻한 국물과 신선한 재료가 어우러진 '등촌샤브샤브'는 그야말로 완벽한 조화를 이루는데요. 이 요리는 그 맛이 뛰어나서 어렵게 느껴질 수 있지만, 사실 집에서도 간단하게 만들어 즐길 수 있답니다. 매일매일 신혼밥상으로 새로운 요리를 도전하며 성장하는 이 과정을 통해, 신혼집도 맛집이 될 수 있다는 것을 보여드리고 싶어요. 그럼 이제 함께 등촌샤브샤브를 만들어 볼까요? 신혼부부 밥상 '등촌샤브샤브', 건강하고 맛있게!  1. 재료준비  ． 샤브용 소고기 구매링크: 호주산 우목심 샤브샤브용(냉..

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