아즈키의 블로그 Ver 2005

W.S. #00

이상한 이야기를 시작하려고한다

이야기라기보다 강좌에 가깝지만말이다

이야기라고 칭하는 이유는 남들이 알아 듣던 말던 내 맘대로 쓸 계획이기 때문이다.

두서도 없을꺼 같고.. 내용도 무지 재미없을 것이다

그렇게 생각하면 이야기라고 부르기도 뭐하지만 말이다 -_-..


하지만 관심있게 볼 사람들이 있을지도 모르고, 일단은 나를 기억해내기 위한 것이다

이렇게 의미심장한 말을 줄줄 했지만..

결국엔 별 것 없을 것이다 -_-.. 워낙 선전포고를 좋아라하는 성격이라서;;

뭐 어째뜬 심심할때 한번씩 뭔가 생각나는 대로 쓸 계획.

백번째 글을 채울때까지 Go '-'//

Character  Recognition

 

Google : 문자인식    Google : Character Recognition

Online Character Recognition (Pen based handwriting) : KAIST AI & Pattern Recognition lab : Demo : HMM based on-line handwriting recognition : 온라인 필기 인식기란 손으로 쓴 글씨를 바로 인식하여 컴퓨터에 입력 하는 시스템이다. 키보드 입력을 대체하여 필기 입력을 사용함으로써 컴퓨터에 익숙하지 않은 사람들도 부담 없이, 편리하게 이용할 수 있으며, 이동 중에도 간편하게 사용할 수 있어서 최근 들어 널리 보급되고 있는 PDA (Personal Digital Assistant), 전자수첩, 전자책 (e-book), 이동전화 등 휴대형 단말기의 입력수단으로 활용되고 있다 ....... 필기는 다양한 변형을 내재하고 있다. 동일한 사람이 동일한 내용을 필기하는 경우에도 그 모양과 크기에서 서로 차이가 나며, 사람에 따른 고유한 필기 습관에 따라 글씨의 모양, 크기, 그리고 필기 순서에 많은 차이가 존재한다. 특히 휴대용 단말기의 경우에는 불안정한 상태에서의 필기로 인하여 불균형성이 더욱 증대된다. 특히 한글의 경우에는 자모의 2차원적인 결합이라는 한글 고유의 특성에 따라 공간적인 변형 및 자모 간의 연결을 통한 변형이 심하다. 이에 따라 지금까지 개발되어온 많은 한글 필기 인식기는 자모의 모양을 제한하거나 자모간의 연결을 제한하는 등 사용자의 필기 형태에 제약을 가하여 불편함을 주고 있다. 한 예로서 현재 시장에 출하된 Palm Pilot의 경우에는 ‘graffiti’ 라는 특정 형태의 필기만을 허용하고 있다.

Offline Chararcter Recognition (handwritten) : KAIST AI & Pattern Recognition lab : Demo : Postprocessing of handwritten Hangul recognition using pair-wise grapheme discrimnation (자모 단위 유사쌍 구분을 이용한 필기체 한글인식의 후처리) : 한글은 자모의 조합으로 이루어져 있으며, 이런 특성상 조합가능한 글자의 수는 11,172 자이다. 하지만 하나의 인식기로 전부를 구분해내기는 매우 어렵다. 특히 필기체 문자의 경우 필기자 간의 변이가 상당히 커서, 인식은 더욱 어려워진다. 예를들어 필기자가 바뀌어서 생기는 변이 (intra-class variation) 는 동일한 필기자가 다른 글씨를 쓸 때 생기는 변이 (inter-class variation) 보다 큰 경우가 많다 .......... 그리고 한글이 자모의 조합으로 이루어진다는 특징 때문에 유사한 형태를 가지는 문자쌍이 많이 나타나게 된다 ..... 하나의 인식기로 필기자간의 변이 흡수나 유사한 형태의 문자쌍의 차이를 식별하기는 매우 어려우며, 인식기의 성능도 떨어지게 된다. 따라서, 인식기의 부족한 점을 보완하고 전체 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 후처리기의 도입이 필요하다 ......... 후처리를 수행하는 방법은 크게 문맥 정보를 이용하는 후처리방법과 글자의 특징을 이용하는 후처리 방법으로 나눌 수 있다. 문맥정보를 이용하는 경우 사전이나 언어 모델을 이용하여 기존 인식기의 오류를 정정할 수 있다. 이 방법은 단어나 문장 등을 대상으로 인식을 수행하는 인식기에 적용이 가능하다. 글자의 특징을 이용하는 후처리 방법은 자주 혼동되는 유사쌍을 구분할 수 있는 구분기를 사용함으로써 오류를 정정하게 된다. 이 방법은 단어와 문장뿐 아니라 낱자를 대상으로 인식을 수행하는 인식기에도 적용이 가능하다 .........

문서 분석 및 인식 : 고려대 Computer Vision & Pattern Recognition lab : Research : 문서 분석과 자연영상에서의 문자열 추출은 문서 및 영상을 이해하기 위한 가장 기초적이고 중요한 문제이다. 문자 인식은 이미 많은 상용화된 제품들이 많이 있는 반면에 복잡한 문서나 자연 영상(Scene Image)등을 분석하고 인식하는 일은 아직 쉽게 풀리지 않는 어려운 문제이다. 여러가지 환경에서 문자를 찾아내고 분석하여, 이미 많은 연구가 되어있는 문자 인식기(OCR) 모듈을 부착함으로써 여러가지 응용에 사용될수 있다

문서인식 (Optical Character Recognition : OCR) :  Perceptcom : 아르미 :  OCR 시스템이란 말 그대로 책, 잡지, 신문 등의 기존 인쇄 자료들을 사람이 직접 입력하지 않고 스캐너를 통해 이미지 형태로 읽어 들여 데이터의 내용을 분석, 그림영역과 글자영역으로 구분한 후 글자 영역의 문자들을 일반 문서편집기에서 수정, 편집이 가능한 텍스트(Text)의 형태로 변환하여 주는 자동입력 시스템을 말합니다.

PCAI : Optical Character Recognition

요새 공부하던것..
공부하는것..
재미있는것..?

정렬은 자료 구조와 알고리즘을 배우면서 가장 재미있는 부분임이 틀림없습니다. 문제 자체도 무척 실용적이면서도 정말 다양한, 기발함 그 자체인 알고리즘이 존재하고, 이들은 마치 스타 크래프트 유닛처럼 다양한 요소와 자신만의 장단점이 있습니다. 어떤 알고리즘을 쓰느냐에 따라 결과(소요 시간)도 천차만별이 됩니다.

이런 것들을 직접 코딩하면서 죽음의 삽질-_-도 하고 고민도 많이 했습니다. 자, 그럼 정렬 알고리즘들에 대한 간략한 설명과 함께 소스 나갑니다~

거품 정렬
바로 옆 원소끼리의 비교· 대입만 죽어라고 하는 무식한 노가다 알고리즘. 비교도 많고 대입도 많은 상당히 비효율적인 알고리즘이지요. 그나마 대입 여부를 플래그로 저장하면, 루프를 다 돌기 전에 정렬 작업을 끝낼 수는 있습니다. 이 알고리즘의 동작 모습을 그래픽 (x, y)->(x, 배열의 x째 원소)로 시연해 보면 대각선 부위에서 점들이 거품처럼 부글부글 움직이는 모습을 볼 수 있습니다.

선택 정렬
가장 큰 값부터 차례대로 리스트의 끝으로 옮겨서 정렬하는 방법으로, 실제 상황에서 가장 코딩하기 쉽고 직관적인 알고리즘입니다. 수행 시간이 데이터 상태의 영향을 잘 받지 않고, 데이터의 대입 횟수가 적은 게 특징입니다.

삽입 정렬
삽입 정렬과 거품 정렬을 비교해 보면, O(n^2)이라고 다 같은 O(n^2) 알고리즘은 아니라는 걸 알 수 있습니다. 평균적인 성능이 O(n^2) 알고리즘들 중에서 뛰어난 축에 들기 때문에, 이 정렬은 다른 정렬 알고리즘의 일부로도 자주 인용됩니다. 이 방법은 데이터의 상태, 데이터 한 개의 크기에 따라 성능 편차가 심한 편입니다.

쉘 정렬
삽입 정렬을 응용한 것 뿐인데 삽입 정렬과는 비교할 수 없을 정도로, O(n log n) 알고리즘에 버금가는 성능을 자랑하는 알고리즘입니다. 부가적인 메모리도 전혀 필요없죠. 비용 대 성능이 가장 뛰어난 알고리즘임이 틀림없습니다. 시간 복잡도도 O(n^2)나 O(n log n)처럼 정확하게 계산하기 힘든 신비로운(?) 알고리즘이기도 합니다.

퀵 정렬
가장 유명하고, 정렬 알고리즘의 표준이다시피 한 방법입니다. 이 알고리즘을 보면 정말 사기-_-라는 생각이 듭니다. 실제로 코딩을 해 보면, 퀵 정렬이 코드가 가장 긴데, 실행 시간은 퀵 정렬이 다른 알고리즘들보다 기막힐 정도로 짧습니다. 중간값이라는 뭔가 적당한(모호한-_-) 값을 선택해야 하고, 최악의 경우 시간 복잡도가 O(n^2)에 메모리 복잡도가 O(n)이 될 가능성까지 있는 알고리즘이 어쩜 이럴 수 있는지... 퀵 정렬만치 자료 상태에 민감한 알고리즘이 또 있을까 하는 생각이 듭니다.

하지만, 중간값을 기준으로 데이터를 반으로 갈라 놓고, 양측에 대해서 재귀적으로 정렬을 또 수행한다는 발상은 깔끔하고 멋집니다. 이런 걸 분할 정복법이라고 하지요. 이게 '퀵 정렬'이 아니었으면 '이분 검색'을 따라 '이분 정렬'이라는 이름이 붙었을 것입니다.

퀵 정렬은 본디 재귀적으로 정의되지만, 사용자 정의 스택을 구현해서 비재귀적으로 만들 수도 있습니다. 또한, 원소 개수가 한 자리 수로 떨어졌을 때는 또 재귀호출을 하는 게 아니라 삽입 정렬을 해서 능률을 극대화하기도 합니다.

병합 정렬
O(n log n)인 정렬 알고리즘 중에 가장 간단하고 쉽게 떠올릴 수 있는 방법입니다. 퀵 정렬이 큰 리스트를 반씩 쪼갠다면, 이 방법은 이미 정렬이 된 리스트를 하나 둘씩 합쳐서 작업을 수행합니다. 이 알고리즘은 소요 시간이 데이터 상태에 별 영향을 받지 않고, 시간 복잡도가 O(n log n)인 알고리즘 중에 유일하게 안정성이 있다는 데 의미를 둘 수 있습니다. O(n^2) 알고리즘들은 모두 안정성이 있지만.. 쿨럭~

병합 정렬의 큰 결점은 데이터 전체 크기만한 메모리가 더 필요하다는 점입니다. 아주 현학적인 방법으로 한 배열 안에서 병합을 구현하는 방법도 있긴 하지만, 밀고 당기고 하는 과정으로 인해 속도가 크게 떨어지기 때문에, 메모리를 아끼려면 차라리 아래에 나오는 힙 정렬을 쓰는 게 더 낫습니다.

무조건 2의 배수씩 리스트를 합치는 게 병합 정렬의 기본 원리지만, 리스트에서 오름차순인 부분만 골라내서 지능적으로 병합을 하는 방법도 생각할 수 있습니다. 또한 퀵 정렬과 비슷한 원리로 재귀판을 만들 수도 있지요.

힙 정렬
이진 완전 나무를 배열에다 접목시킨 절묘한 알고리즘입니다. 이 알고리즘을 뜯어 보면 절로 감탄이 나옵니다. 처음에는 나무 아래에서 위(뿌리)로 각 원소들을 최대값 힙 조건에 맞게 정리한 뒤, 나무 뿌리에 있는 자료를 차례차례 나무 뒤로 옮기면서 힙을 정렬된 배열로 바꿉니다. 뿌리에는 힙 나무 맨 뒤에 있던 원소가 왔다가, 다시 힙 조건에 맞는 위치로 내려가지요.

시간 복잡도가 O(n log n)인 정렬 알고리즘 중에서는 부가적인 메모리가 전혀 필요없다는 게 힙 정렬의 큰 장점이지만, 하지만 수행 속도가 동급 O(n log n) 알고리즘들에 비해서는 약간(아주...) 낮은 편입니다.

기수 정렬
기발함 그 자체입니다. 네 자리 수가 있으면, 백 자리, 십 자리, 일 자리 순으로 차례차례 정렬을 한다는 게 기본 전략입니다. 저는 이 알고리즘을 이해하고 나서도, "그렇게 해서 어떻게 실제로 정렬이 되는데?" 이걸 이해하는 데 한참 시간이 걸려야 했습니다.

이 정렬법은 비교 연산을 하지 않으며, 무엇보다도 시간 복잡도가 O(n)입니다. 물론 데이터 전체 크기에 기수 테이블의 크기만한 메모리가 더 필요하지요. 기수 정렬은 정렬 방법의 특수성 때문에 부동소숫점처럼 특수한 비교 연산이 필요한 데이터에는 적용할 수 없지만, 매우 특이하고 멋진 알고리즘임은 틀림없습니다.

[CODE] #include <stdio.h> #include <time.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> class CTimeRecorder { time_t& m_rWriteTo, m_dwBegin; public: CTimeRecorder(time_t& rTo): m_rWriteTo(rTo), m_dwBegin(clock()) { } ~CTimeRecorder() { m_rWriteTo=clock()-m_dwBegin; } }; template<typename T> void Swap(T& a, T& b) { T c; c=a; a=b; b=c; } template<typename T> class CSortCollection { T *m_pData; int m_nCount; time_t m_dwElapsed; public: //Construction CSortCollection(T *pArr, int nCnt): m_pData(pArr), m_nCount(nCnt) { } void Init(T *pArr, int nCnt) { m_pData=pArr, m_nCount=nCnt; } //Operation void BubbleSort(); void SelectionSort(); void InsertionSort(); void ShellSort(); void QuickSort(); void MergeSort(); void HeapSort(); void RadixSort(); //Elapsed time time_t GetElapsedTime() const { return m_dwElapsed; } int Verify(); }; template<typename T> int CSortCollection<T>::Verify() { int i; for(i=0;i<m_nCount-1;i++) if(m_pData[i]>m_pData[i+1]) return i; return -1; } template<typename T> void CSortCollection<T>::BubbleSort() { int i,j, flag=1; CTimeRecorder rec(m_dwElapsed); for(i=0;i<m_nCount && flag;i++) for(j=flag=0;j<m_nCount-i-1;j++) if(m_pData[j]>m_pData[j+1]) { flag=1; Swap(m_pData[j], m_pData[j+1]); } } template<typename T> void CSortCollection<T>::SelectionSort() { int i,j,k; CTimeRecorder rec(m_dwElapsed); for(i=0;i<m_nCount-1;i++) { k=i; for(j=i+1;j<m_nCount;j++) if(m_pData[k]>m_pData[j]) k=j; Swap(m_pData[k], m_pData[i]); } } template<typename T> void CSortCollection<T>::InsertionSort() { int i,j; T r; CTimeRecorder rec(m_dwElapsed); for(i=1;i<m_nCount;i++) { for(j=i-1, r=m_pData[i];j>=0 && m_pData[j]>r;j--) m_pData[j+1]=m_pData[j]; m_pData[j+1]=r; } } template<typename T> void CSortCollection<T>::ShellSort() { int i,j,k,l; T r; CTimeRecorder rec(m_dwElapsed); for(i=1;i<m_nCount;k=i, i=i*3+1); do { for(l=0;l<k;l++) for(i=l+k;i<m_nCount;i+=k) { for(j=i-k, r=m_pData[i];j>=l && m_pData[j]>r;j-=k) m_pData[j+k]=m_pData[j]; m_pData[j+k]=r; } k=(k-1)/3; } while(k>=1); } template<typename T> void CSortCollection<T>::QuickSort() { CTimeRecorder rec(m_dwElapsed); //sorting boundary, pivot index, and traveling pointers for partition step int lo, hi, mid, loguy, higuy; //stack for saving sub-array to be processed int lostk[40], histk[40], stkptr=0; lo=0; hi=m_nCount-1; //initialize limits while(1) { mid=lo+( ((hi-lo)+1) /2); //find middle element Swap(m_pData[mid], m_pData[lo]); //swap it to beginning of array /* Would it be better to use insertion sort, when hi-lo is very small? for(loguy=lo+1; loguy<=hi; loguy++) { for(higuy=loguy-1, r=m_pData[loguy]; higuy>=lo && m_pData[higuy]>r; higuy--) m_pData[higuy+1]=m_pData[higuy]; m_pData[higuy+1]=r; } */ loguy=lo; higuy=hi+1; while(1) { do loguy++; while (loguy<=hi && m_pData[loguy]<=m_pData[lo]); do higuy--; while (higuy>lo && m_pData[higuy]>=m_pData[lo]); if(higuy<loguy) break; Swap(m_pData[loguy], m_pData[higuy]); } Swap(m_pData[lo], m_pData[higuy]); //put partition element in place if( higuy-1-lo >= hi-loguy ) { if(lo+1<higuy) { //save big recursion for later lostk[stkptr]=lo; histk[stkptr]=higuy-1; ++stkptr; } if(loguy<hi) { lo=loguy; continue; } //do small recursion } else { if(loguy<hi) { //save big recursion for later lostk[stkptr]=loguy; histk[stkptr]=hi; ++stkptr; } if(lo+1<higuy) { hi=higuy-1; continue; } //do small recursion } --stkptr; //pop subarray from stack if(stkptr>=0) { lo=lostk[stkptr]; hi=histk[stkptr]; } else break; //all subarrays done--sorting finished. } } template<typename T> void CSortCollection<T>::HeapSort() { CTimeRecorder rec(m_dwElapsed); int i,j; T *dt=m_pData-1, root; //dt is a 1-based index for m_pData //construct the heap. for(i=m_nCount/2;i>=1;i--) { root=dt[i]; for(j=2*i;j<=m_nCount;j<<=1) { if(j<m_nCount && dt[j]<dt[j+1]) j++; if(root>=dt[j]) break; dt[j/2]=dt[j]; } dt[j/2]=root; } //Perform sorting wow~ for(i=m_nCount;i>0;) { Swap(dt[1], dt[i]); i--; root=dt[1]; for(j=2;j<=i;j<<=1) { if(j<i && dt[j]<dt[j+1]) j++; if(root>=dt[j]) break; dt[j/2]=dt[j]; } dt[j/2]=root; } } template<typename T> void CSortCollection<T>::MergeSort() { int i,j,a,b,c,d; CTimeRecorder rec(m_dwElapsed); T *pTmp=new T[m_nCount], *orig=m_pData, *dest=pTmp; for(i=1;i<m_nCount;i<<=1) { for(j=0;j<m_nCount;j+=(i<<1)) { //for each fragment, d=j+(i<<1); if(d>m_nCount) d=m_nCount; if(j+i>=m_nCount) { //Copy the remaining elems for(a=j;a<m_nCount;a++) dest[a]=orig[a]; break; } for(a=c=j,b=j+i; c<d; c++) if((orig[a]<=orig[b] && a<j+i) || b==d) dest[c]=orig[a], a++; else dest[c]=orig[b], b++; } Swap(orig, dest); } if(orig!=m_pData) memcpy(m_pData, orig, sizeof(T)*m_nCount); delete []pTmp; } #define BITOF(i,b) ((unsigned char *)orig)[i*sizeof(T)+b] //#define BITOF(i,b) ((orig[i])>>(b*8))&0xff template<typename T> void CSortCollection<T>::RadixSort() { CTimeRecorder rec(m_dwElapsed); int b,i, count[256], index[256]; T *pTmp=new T[m_nCount], *orig=m_pData, *dest=pTmp; for(b=0;b<sizeof(T);b++) { memset(count, 0, sizeof(count)); for(i=0;i<m_nCount;i++) count[ BITOF(i,b) ]++; index[0]=0; for(i=1;i<256;i++) index[i]=index[i-1]+count[i-1]; for(i=0;i<m_nCount;i++) dest[index[BITOF(i,b)]++]=orig[i]; Swap(orig, dest); } if(orig!=m_pData) memcpy(m_pData, orig, sizeof(T)*m_nCount); delete []pTmp; } #undef BITOF #define N 1000000 int main(int argc, char* argv[]) { srand(time(0)); int *arr=new int[N], *ar2=new int[N], i,j; for(i=0;i<N;i++) arr[i]= rand()|(rand()<<16); CSortCollection<int> sor(ar2, N); for(i=3;i<8;i++) { memcpy(ar2, arr, sizeof(int)*N); for(j=0;j<10;j++) printf("%d ", ar2[j]); puts(""); switch(i) { case 0: sor.BubbleSort(); printf("BubbleSort: "); break; case 1: sor.SelectionSort(); printf("SelectionSort: "); break; case 2: sor.InsertionSort(); printf("InsertionSort: "); break; case 3: sor.HeapSort(); printf("HeapSort: "); break; case 4: sor.QuickSort(); printf("QuickSort: "); break; case 5: sor.MergeSort(); printf("MergeSort: "); break; case 6: sor.ShellSort(); printf("ShellSort: "); break; case 7: sor.RadixSort(); printf("RadixSort: "); break; } j=sor.Verify(); if(j!=-1) printf("Error: %d %d ", j, arr[j]); printf("%.3g sec ",sor.GetElapsedTime()/(double)CLOCKS_PER_SEC); for(j=0;j<10;j++) printf("%d ", ar2[j]); puts(" "); } delete []arr; delete []ar2; return 0; }[/CODE]

실행 결과 (1)
32비트 정수 100만 개를 정렬한 결과와, 그 소요 시간입니다. O(n^2)인 알고리즘들은 정렬이 끝날 때까지 도저히 기다릴 수 없어서 일부러 테스트를 하지 않았습니다.

1707157587 317341677 662390333 1176788126 378630338 159730414 512518995 1082726135 929839362 1624122230
HeapSort: 1.13 sec
187 748 1097 3231 5311 6829 7012 7180 8351 8470

1707157587 317341677 662390333 1176788126 378630338 159730414 512518995 1082726135 929839362 1624122230
QuickSort: 0.551 sec
187 748 1097 3231 5311 6829 7012 7180 8351 8470

1707157587 317341677 662390333 1176788126 378630338 159730414 512518995 1082726135 929839362 1624122230
MergeSort: 0.962 sec
187 748 1097 3231 5311 6829 7012 7180 8351 8470

1707157587 317341677 662390333 1176788126 378630338 159730414 512518995 1082726135 929839362 1624122230
ShellSort: 1.59 sec
187 748 1097 3231 5311 6829 7012 7180 8351 8470

1707157587 317341677 662390333 1176788126 378630338 159730414 512518995 1082726135 929839362 1624122230
RadixSort: 0.26 sec
187 748 1097 3231 5311 6829 7012 7180 8351 8470


실행 결과 (2)
32비트 정수 3만 개를 정렬한 결과와, 그 소요 시간입니다.

1763461794 1133465913 202967127 1135746381 1504003220 1905358894 1992839703 1334061861 1454975500 966069090
BubbleSort: 7.82 sec
96019 155288 163134 217965 275100 337903 355310 399329 596835 618801

1763461794 1133465913 202967127 1135746381 1504003220 1905358894 1992839703 1334061861 1454975500 966069090
SelectionSort: 3.11 sec
96019 155288 163134 217965 275100 337903 355310 399329 596835 618801

1763461794 1133465913 202967127 1135746381 1504003220 1905358894 1992839703 1334061861 1454975500 966069090
InsertionSort: 1.42 sec
96019 155288 163134 217965 275100 337903 355310 399329 596835 618801

1763461794 1133465913 202967127 1135746381 1504003220 1905358894 1992839703 1334061861 1454975500 966069090
HeapSort: 0.01 sec
96019 155288 163134 217965 275100 337903 355310 399329 596835 618801

1763461794 1133465913 202967127 1135746381 1504003220 1905358894 1992839703 1334061861 1454975500 966069090
QuickSort: 0.01 sec
96019 155288 163134 217965 275100 337903 355310 399329 596835 618801

1763461794 1133465913 202967127 1135746381 1504003220 1905358894 1992839703 1334061861 1454975500 966069090
MergeSort: 0.02 sec
96019 155288 163134 217965 275100 337903 355310 399329 596835 618801

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※ 가짜와 진짜.. 글구 아즈키..

은근 옛날에 썼던 글인데.. (2003/07/09)

다시 쓰기 귀찮아 그냥 퍼왔다.

다시 쭉 보니 뭔가 많이 웃기다. -_-;

쪽팔리기도하고 많이이상타.. 어째뜬 과거를 부정하지 않는의미?로 그냥 그대로 올린당

어째뜬 책상에는 아직도 아무것도 없구나..

아니 책상이 없다 -_-

요샌 식탁에서 노트북 사용중ㅋㅋ





가짜 : 책상에 온통 책으로 덥혀있다. 자세히 보면 웹부터 시스템 프로그래밍까지 동내서점같다. 그런 자기 책상을 보며 자랑스러워 한다.
진짜 : 책상에 담배재와 잡동사니만 굴러다닌다.
아즈키 : 책상에 아무것도 없다...-_-;;

가짜 : 모르는것이 있을때는 여기저기 관련 사이트에 Q&A에 질문을 올리고 답변을 기다린다.
진짜 : 모르는것이 있을때는 Q&A를 뒤져보고 없으면 깡으로 만든다.
아즈키 : 정말 모르면 깡으로만함....실력은 없음..-_-; Q&A에 질문은 귀찮아서 안하구 찾기만 한다..-_-;;

가짜 : 짜본것보다 아는게 더 많타
진짜 : 아는것보다 짜본게 더 많타
아즈키 : 아는 것도 없고 짜본것도 없다..-_-;

가짜 : 직업을 물어보면 프로그래머라고 당당하게 말한다.
진짜 : 직업을 물어보면 우물쭈물 하다가 상대에 따라 , 자꾸 자세히 물어보면 등 프로그래머라는 말을 피한다.
아즈키 : 물어보면 학생이라구 한다..-_-;

가짜 : 부탁하면 머든지 한다. 물론 끝까지 한다는 보장은 없다.
진짜 : 부탁하면 곤란한 표정을 짓는다. 어쩔수 없이 하게되면 수단과 방법을 안가리고 끝을 본다.
아즈키 : 곤란한 표정 짓고 어쩔수 없이 못한다..-_-;

가짜 : 컴퓨터 관련은 뭐든지 물어보면 모르는게 없다. 아주 성의있게 요목조목 설명해준다.
진짜 : 물어보면 아는게 없다. 중요한 질문이나 확실히 아는것만 간단하게 말한다.
아즈키 : 솔직히 가짜쪽이다..-_-

가짜 : 다른사람이 잘 공부하지 않는 분야를 익히면 자신이 그분야 전문가가 된줄 안다. 그러나 기술을 재대로 써보지는 못한다.
진짜 : 다른사람이 잘 공부하지 않는 분야는 쓸모가 없기 때문이기에 배우지 않는다. 반드시 필요하면 대강 배워서 쓰고 잊어버린다.
아즈키 : 다른사람이 잘 공부하는 분야건 안하는 분야건.. 대강 배워서 쓰고 잊어버린다. -_-

가짜 : 시간만 나면 관련 게시판 TIP이나 강좌를 읽으면서 외공을 연마하여 자랑하고 다닌다.
진짜 : 시간 나면 가끔식 자료구조,알고리즘,인공지능학, 영상처리학등 개론서를 들어보면서 내공을 연마한다. 누가 물어보면 논다고 한다.
아즈키 : 이런 것들은 전혀 하지 않는다...-_-

가짜 : 클래스만 쓰면 OOP프로그램인줄 안다.
진짜 : 마음만 먹으면 프로그램을 비지오로도 짤수도 있다.
아즈키 : 아..클래스만 쓰면 OOP 인게 아니였구나...-_-;;

가짜 : 100만큼 배워서 10만큼 쓴다.(C/C++/API/MFC/VB바이블을 쓸수 있을정도로 알고 있어
도 프로그램은 1000줄이상 못짠다.)
진짜 : 10만큼 배워서 1000만큼 쓴다.( if문만 배워도 만든다.)
아즈키 : 1600줄 짜리 코딩해봤음... 하하하 난 진짠가봐...<-가짜보다 더 심한 가짜새끼임..-_-;

가짜 : 자신이 프로그래밍에 소질이 있다고 생각한다.
진짜 : 자신은 프로그래밍에 소질이 없다고 생각한다. (입버릇처럼 때려치울꺼라고 하면서 부지런히 짠다.)
아즈키 : 나름대로 짜다보면 정말 자신이 바보 같아짐...-_-; 맨날 짜다보면, 한참 짜고나면.. 알고리즘이 언제나 마음에 들지 않아 자책...ㅡㅜ

가짜 : 코딩할때 타자속도가 600타 이상 나오며 부지런히 친다.
진짜 : 한참 담배피다 300타 이하 속도로 몇자치고 또 담배핀다.
아즈키 : 물론 300타 안나온다..-_-; 아니 정확히 말하자면 못합니다..ㅡㅡ;;

가짜 : 마지막 10%가 고비다.
진짜 : 처음 10%가 고비다.
아즈키 : 나름대로 처음이 고비...-_-; 물론, 추진력등의 문제가 아니구..머리가 나뻐서 어떻게 짜야될지 전혀 발상이 안된다. ㅡㅡ;

가짜 : 빌게이츠,리누스,잡스등 IT유명인들에 관심이 많고 때론 동경한다.
진짜 : 아무 관심없다.
아즈키 : 별 관심 없음...-_-; 미래에 대해 전혀 대책없는... 바보임..ㅡ_ㅜ

가짜 : 언제나 최신 컴퓨터에 최고급 사양으로 유지하고 잡다한 부품이나 오버클럭등에 관심이 많타
진짜 : 컴파일러가 뜨는데 지장 없으면 컴퓨터에는 관심 없다. 스피커에만 관심을 가진다.
아즈키 : 대략 짜놓고 오류만 안뜨면 된다..-_-; 대략 스피커에 마저도 관심이 없다는..-_-; 대략 하드디스크쪽에는 관심있음...왜냐면 소중한 나의 자료들을 넣어놔야 되니까..^^;

가짜 : 최적에 작업 환경을 요구한다.(조용하고, 남의 시선이 안닫고 구석진곳등등..)
진짜 : 컴퓨터만 있으면 작업한다.
아즈키 : 물론 컴터만 있음 만사 오케이다..ㅋㅋ 물론 작업보다는 딴짓을 많이 하지만..-_-;;

가짜 : 알고 있는 모든 프로그램이 다 깔려있다. 깔면 다 사용할수 있다고 생각한다. 물론 나가서도 그렇게 말하고 다닌다. 윈도우 태마나 바탕화면등에 신경을 많이쓴다.
진짜 : 아무 관심없다.
아즈키 : 윈도 테마나 바탕화면엔 나름대로 관심..+_+ 알고 있는 모든 프로그램 다 깔아 두면 좋겠당..+_+ (가짜 지향적 사고방식..-_-;)

가짜 : 심심하면 인터넷에서 특이한 테크닉 소스나 완성된 프로그램 소스를 구해서 구경고 누가 물어보면 자신이 짰다고 말한다.
진짜 : 필요하지 않타면 남의 소스에 관심 없다.
아즈키 : 남의 소스 백개 찾아서 한줄씩 배껴서 잘 짜맞춰서 100줄짜리 프로그램 완성하는거 좋아함..-_-;

가짜 : 가능한한 남이 못알아 보게 짠다. 물론 주석도 안단다.
진짜 : 가능한한 남이 알아보기 쉽게 짠다. 주석은 가끔식 단다
아즈키 : 남이 알아보기 힘들다...-_-; 그래서 주석은 프로그램 완성후 마지막에 웬만하면 달아준다. 남을 위해서가 아니라 내가 나중에 절대 못알아 보기 때문에..(자기가 짜놓고도 자기가 못알아 보는 바보임..-_-;)

가짜 : Q&A게시판에서 조금이라도 들어본 질문이 올라오면 다 아는듯 답변을 단다.
진짜 : 게시판을 잘 이용하지 않는다.
아즈키 : 이건 가짜쪽임...-0-; (알지도 못하면서 아는척하기..짱! -_-;)

가짜 : 온갓 유명 컴퓨터 서적과 잡지를 부지런히 사다 모은다.
진짜 : 가끔식 잡지나 한번씩 사고, 절판되었거나 절판직전 책을 어렵게 구해다 본다.
아즈키 : 젠장...아무것도 안본다..-_-;; 담에 기회가 되면 잡지나 구독원츄다. ㅇㅇ/

가짜 : 책의 목차와 앞에 몇패이지만 본다. 그러면 그 책을 다봤다고 생각한다..
진짜 : 목차도 보지않는다. 가끔식 뒤에 색인만 살핀다.
아즈키 : 중간중간 필요한거만 봐서 앞에 중요하고 기본적인 내용들 조차 모른다. 결국 나중에 프로그램 짤때 망한다..-0-;

가짜 : 가짜들 끼리 모이면 잘 될줄 안다.
진짜 : 진짜들 끼리 모이면 잘 안된다.(가짜가 좀 끼어있어야 한다.)
아즈키 : 내가 껴있으면 잘 안된다..-_-;

가짜 : 가짜가 하는모습을 동경하고 따라할려고 한다.
진짜 : 가짜처럼 살려고 노력한다.
아즈키 : 나름대로 진짜를 동경하고 있다..+_+

진짜와 가짜가 만나서 프로그래밍 이야기를 하면....
가짜 : 입으로 프로그램을 짠다. (현란한 첨단기술은 다써서)
진짜 : 머리로 다짜고 컴파일 시켜서 컴파일된 결과만 말한다. ( if/for만 써서)
아즈키 : 엄청 허접하게 짜서 컴파일된 결과만 말한다. (예를 들자면, 피라미드나 다이아몬드
모양 만들때 프린트문만 쓴다. 그러므로 소스는 공개할수 없다..-_-;)

가짜 : VC를 조금이라도 하면 VB하는 사람은 다 자기보다 프로그램 못짜는 줄 안다.
진짜 : 프로젝트에 최적의 언어를 선택한후 개발한다.(주특기는 있지만 특정 언어만 쓰지 않
는다.)
아즈키 : 아싸...VC 못한다..-_-; 젠장 VB 도 어렵더만..무시하지 마요..ㅡㅜ

가짜 : 왠만하면 VC로 짠다. VB로 프로그램 짜고 있는 사람을 보면 VC몰라서 VB로 짜는줄 안
다.
진짜 : 왠만하면 VC 안쓰려고 노력한다.
아즈키 : VC 못하니 당연히 안쓸려구 노력한다..-_-; 물론 딴것도 할줄 아는게 없다..ㅡㅜ

가짜 : DirectX를 다 익히면 게임 만들수 있을줄 안다.
진짜 : DirectX를 다 모른다. 그러나 필요하면 게임은 만든다.
아즈키 : 아싸.. 뭔소린지도 모르겠다...-_-;



/* 출처: POCS 게시판 */

웬지 디자인이 좋아서.. -_-;
특히 주황색 글자와.. 고정된 배경...등등.. 완전 내스타일(이상형)임..-_-*

http://nlp.korea.ac.kr/~kjlee/knowledge/part2/cpp/c_to_cpp1.html
http://nlp.korea.ac.kr/~kjlee/knowledge/part2/cpp/c_to_cpp2.html
http://nlp.korea.ac.kr/~kjlee/knowledge/part2/cpp/c_to_cpp3.html
http://nlp.korea.ac.kr/~kjlee/knowledge/part2/cpp/c_to_cpp4.html
http://nlp.korea.ac.kr/~kjlee/knowledge/part2/cpp/c_to_cpp5.html
http://nlp.korea.ac.kr/~kjlee/knowledge/part2/cpp/c_to_cpp6.html
http://nlp.korea.ac.kr/~kjlee/knowledge/part2/cpp/c_to_cpp7.html
http://nlp.korea.ac.kr/~kjlee/knowledge/part2/cpp/c_to_cpp8.html


뭔가 옛날꺼라서 링크도 많이 깨졌심 -ㅁ-

"Perfection [in design] is achieved not where there is nothing more to add, but rather when there is nothing more to take away."

- Antoine De Saint-Exupery -


"I think that is not only in design, but in programming."
"Because programming is a creative art, same as design."

- azki -