ToyProject

Mindmap >퀴즈 어플을 만들어 기출/유형별로 채점하고, 틀린 문제를 오답 노트에 추가해 확인할 수 있도록 하자. 점수도 기록해서 합격 정도에 가까운지 눈으로 보이게 하자! 어플에 대한 윤곽은 대략 이랬고, 만들기로 한 친구와 함께 이를 어떻게 구현할지 이야기를

퀴즈 어플에 사용할 기출 문제를 데이터베이스를 통해 활용하기 위해 "어떤 데이터베이스를 사용할지" 결정해야 했다. PostgreSQL 등 다른 선택지도 있었지만, 안드로이드 환경에서 가장 편리하고 구현이 간단한 SQLite를 사용하기로 했다.총 5개\*100=500개의

< 개인(박준영) >('https://velog.io/@j_aion'이하 '개별 블로그')은(는) 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체의 개인정보를 보호하고 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보

우여곡절 끝에, 퀴즈 어플을 완성했다. 이전 포스팅 이후 추가한 기능은 리사이클러뷰에 띄운 특정 아이템으 선택 시 화면 및 실제 DB에서 삭제하는 기능이다. 이 외에도 DB에 기록된 점수를 곧바로 액티비티에 연결된 프래그먼트 화면에 곧바로 갱신할 수 있도로 구현했다.

지난 시간, 로컬 환경에서 asset 내 존재하는 db를 (만일 로컬 db 디렉토리 내 퀴즈 문제를 담은 db가 존재하지 않을 경우) 복사하는 과정까지 포스팅했다. 이후 메인 화면을 설계, 탭/스와이프를 사용한 프래그먼트를 띄우고 버튼을 클릭하면 문제를 풀어 채점하는

< 블로그 >('https://velog.io/@j_aion'이하 '블로그')은(는) 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체의 개인정보를 보호하고 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수

SwiftUI 프레임워크 사용 → UIKit보다 빠른 속도로 부분 앱에 걸맞은 스켈레톤 프로젝트 생성 용이MVVM 디자인 패턴 → 감성 분석 NLP를 사용하는 별도의 데이터 서비스 클래스 분리하기에 적절프로토콜 → 데이터 서비스 클래스의 프로토콜화를 통한 (1) 네이버

일반적인 다이어리 어플은 텍스트 입력 이전 '오늘의 감정' 또는 '오늘의 기분'이 담긴 이모티콘을 통해 감정을 표현한다. 하지만 NLP를 사용한다면 작성한 텍스트를 기반으로 사용자의 감정을 추측할 수 있기 때문에 보다 사용자 편의가 강해질 것 같았다. 영어 감정 분석은

네이버 클로바 인공지능 서비스가 제공하는 API 사용스위프트를 통해 API 호출 담당 클래스 구현비동기 데이터를 Combine 프레임워크를 통해 다루기한국어 감성 분석 관련 데이터를 검색하던 중 네이버 클로바가 제공하는 API 서비스를 발견, 커스텀 클래스를 구현하기

iOS 앱에서 온-디바이스로 사용 가능한 머신 러닝은 CoreML 또는 CreateML이지만, 생각보다 CreateML에서 지원 가능한 NLP 기법은 제한되어 있어서 CoreML로 커스텀하기로 결정CoreML 문법보다 기존의 파이썬에서의 NLP 모델 설계가 익숙했기 때

구글 코랩을 통해 KoBERT 모델링을 학습하는 데에는 성공주어진 파이토치 모델을 CoreML 모델로 컨버팅할 때 BERT의 특징인 '미리 훈련된' 토크나이저를 사용할 수 없다는 점을 간과 → 주어진 입력 텍스트를 모델이 인식하기에 적절한 벡터로 '전처리'해야하지만 C