귝이의 리뷰세상

[머신러닝] 머신러닝 모델: 클러스터링 기법 (Feat. 오렌지3)

귝시공 — Fri, 28 Jun 2024 12:07:41 +0900

머신러닝 클러스터링 모델 소개

클러스터링(Clustering)은 데이터를 유사한 특성을 가진 그룹으로 묶는 비지도 학습 기법입니다. 클러스터링은 고객 세분화, 이상 탐지, 이미지 분할 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 이번 글에서는 오렌지3를 사용하여 간단한 클러스터링 모델을 구축하고 평가하는 과정을 살펴보겠습니다.

1. 데이터 로드

오렌지3를 실행한 후, ‘File’ 위젯을 캔버스로 드래그하여 데이터를 로드합니다. 예제 데이터로 ‘iris.tab’ 파일을 사용합니다. 이 데이터셋은 붓꽃의 세 가지 종류를 포함하고 있으며, 각 종을 클러스터링을 통해 분류해보겠습니다.

2. 데이터 시각화

데이터를 이해하기 위해 ‘Scatter Plot’ 위젯을 사용하여 데이터를 시각화합니다. X축에 ‘petal length’, Y축에 ‘petal width’를 설정하고, 데이터를 시각적으로 탐색합니다. 이를 통해 데이터의 분포를 확인할 수 있습니다.

3. 클러스터링 모델 생성

다음으로, 클러스터링 모델을 생성합니다. 여기서는 K-평균(K-Means) 클러스터링 알고리즘을 사용합니다. 'Unsupervised'의 ‘K-Means’ 위젯을 드래그하여 추가하고, ‘File’ 위젯과 연결합니다. 모델 학습을 위해 ‘K-Means’ 위젯을 더블 클릭하여 클러스터 수를 3으로 설정합니다. K-Means는 데이터를 지정된 클러스터 수만큼 그룹으로 나누는 알고리즘입니다.

4. 모델 평가

모델의 성능을 평가하기 위해 ‘Silhouette Plot’ 위젯을 사용합니다. ‘K-Means’ 위젯과 연결하여 각 데이터 포인트가 어느 정도 잘 클러스터링되었는지 평가합니다. 실루엣 계수(Silhouette Coefficient)는 클러스터링의 품질을 나타내며, 값이 1에 가까울수록 좋은 클러스터링을 의미합니다.

• 실루엣 계수(Silhouette Coefficient): 실루엣 계수는 클러스터링의 품질을 평가하는 지표로, -1에서 1 사이의 값을 가집니다. 값이 1에 가까울수록 클러스터 내의 데이터 포인트가 서로 가깝고, 다른 클러스터와는 멀리 떨어져 있음을 의미합니다.

5. 결과 시각화

모델의 클러스터링 결과를 시각화하기 위해 ‘Scatter Plot’ 위젯을 추가합니다. ‘K-Means’ 위젯과 연결하여 각 클러스터를 색상으로 구분하여 시각화합니다. 이를 통해 클러스터가 어떻게 형성되었는지 확인할 수 있습니다. X축은 ‘petal length’, Y축은 ‘petal width’, 그리고 Color를 'Cluster' 로 설정하여 클러스터가 어떻게 형성되었는지 확인할 수 있습니다.

결론

이번 글에서는 오렌지3를 사용하여 기본적인 클러스터링 모델을 구축하고 평가하는 과정을 살펴보았습니다. 클러스터링 모델은 데이터 분석에서 매우 중요한 역할을 하며, 이를 통해 데이터의 숨겨진 패턴과 구조를 발견할 수 있습니다. 다음 글에서는 다른 클러스터링 알고리즘(예: 계층적 클러스터링, DBSCAN)과 그 활용 방법에 대해 자세히 다루겠습니다.

[머신러닝] 머신러닝 모델: 회귀 모델 (Feat. 오렌지3)

귝시공 — Tue, 25 Jun 2024 13:07:40 +0900

머신러닝 회귀 모델 소개

머신러닝에서 회귀(Regression)는 연속적인 값을 예측하는 작업입니다. 예를 들어, 주택 가격 예측, 주식 시장 예측 등이 회귀 문제에 해당합니다. 회귀 모델은 데이터의 패턴을 학습하여 새로운 데이터에 대한 예측을 수행합니다. 이번 글에서는 오렌지3를 사용하여 간단한 회귀 모델을 구축하고 평가하는 과정을 살펴보겠습니다.

1. 데이터 로드

오렌지3를 실행한 후, ‘File’ 위젯을 캔버스로 드래그하여 데이터를 로드합니다. 예제 데이터로 ‘housing.tab’ 파일을 사용합니다. 이 데이터셋은 주택의 다양한 특성(면적, 방 개수 등)을 기반으로 주택 가격을 예측하는 데 사용됩니다. (housing.tab 파일은 기본 제공되는 파일로, File에서 폴더 아이콘을 누르면 기본 제공 폴더로 연결됩니다.)

2. 데이터 시각화

데이터를 이해하기 위해 ‘Scatter Plot’ 위젯을 사용하여 데이터를 시각화합니다. X축에 ‘RM’(방 개수), Y축에 ‘MEDV’(주택 가격)를 설정하여 두 변수 간의 관계를 시각화합니다. 이를 통해 변수들 간의 상관관계를 파악할 수 있습니다.

3. 회귀 모델 생성

다음으로, 회귀 모델을 생성합니다. 여기서는 선형 회귀(Linear Regression) 모델을 사용합니다. ‘Linear Regression’ 위젯을 드래그하여 추가하고, ‘File’ 위젯과 연결합니다. 모델 학습을 위해 ‘Linear Regression’ 위젯을 더블 클릭하여 설정을 완료합니다. 선형 회귀는 가장 기본적인 회귀 기법으로, 독립 변수와 종속 변수 간의 선형 관계를 가정합니다.

4. 모델 평가

모델의 성능을 평가하기 위해 ‘Test & Score’ 위젯을 사용합니다. ‘Linear Regression’ 위젯과 연결하고, ‘File’ 위젯과도 연결하여 데이터를 테스트합니다. ‘Test & Score’ 위젯에서는 평균 절대 오차(Mean Absolute Error, MAE), 평균 제곱 오차(Mean Squared Error, MSE) 등의 성능 지표를 확인할 수 있습니다. 이러한 평가 지표를 통해 모델이 얼마나 잘 동작하는지 파악할 수 있습니다.

평가 지표 설명

• 평균 절대 오차(MAE): 예측 값과 실제 값 간의 차이의 절대값 평균입니다. 값이 작을수록 모델의 예측이 실제 값에 가깝다는 것을 의미합니다.

• 평균 제곱 오차(MSE): 예측 값과 실제 값 간의 차이의 제곱 평균입니다. 값이 작을수록 모델의 예측이 실제 값에 가깝다는 것을 의미합니다. 제곱을 사용하기 때문에 큰 오차에 더 큰 패널티를 부여합니다.

5. 결과 시각화

모델의 예측 결과를 시각화하기 위해 ‘Predictions’ 위젯을 추가합니다. ‘Test & Score’ 위젯과 연결하여 실제 값과 예측 값을 비교할 수 있습니다. 이를 통해 모델의 예측이 실제 값과 얼마나 가까운지 확인할 수 있습니다.

결론

이번 글에서는 오렌지3를 사용하여 기본적인 회귀 모델을 구축하고 평가하는 과정을 살펴보았습니다. 회귀 모델은 데이터 분석에서 매우 중요한 역할을 하며, 이를 통해 다양한 연속형 값을 예측할 수 있습니다. 다음 글에서는 다른 회귀 알고리즘(예: 릿지 회귀, 라쏘 회귀)과 그 활용 방법에 대해 자세히 다루겠습니다.

[머신러닝] 머신러닝 모델: 분류 기법 (Feat. 오렌지3)

귝시공 — Sat, 22 Jun 2024 00:09:11 +0900

머신러닝에서 분류는 데이터를 특정 클래스나 레이블로 구분하는 작업입니다. 예를 들어, 이메일을 스팸과 정상 메일로 분류하는 것이 대표적인 분류 문제입니다. 분류 모델은 다양한 분야에서 사용되며, 이를 통해 중요한 패턴과 인사이트를 도출할 수 있습니다. 이번 글에서는 오렌지3를 사용하여 간단한 분류 모델을 구축하고 평가하는 과정을 살펴보겠습니다.

1. 데이터 로드

오렌지3를 실행한 후, ‘File’ 위젯을 캔버스로 드래그하여 데이터를 로드합니다. 예제 데이터로 기본 제공되는 ‘iris.tab’ 파일을 사용합니다. 이 데이터셋은 붓꽃의 종류를 세 가지(세토사, 버시컬러, 버지니카)로 분류하는 데 사용됩니다.

2. 데이터 시각화

데이터를 이해하기 위해 ‘Scatter Plot’ 위젯을 사용하여 데이터를 시각화합니다. X축에 ‘sepal length’, Y축에 ‘sepal width’를 설정하고, ‘color’ 옵션을 통해 종(species)을 색상으로 구분합니다. 이를 통해 각 클래스가 데이터 공간에서 어떻게 분포되어 있는지 확인할 수 있습니다.

3. 분류 모델 생성

다음으로, 분류 모델을 생성합니다. 여기서는 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 모델을 사용합니다. ‘Logistic Regression’ 위젯을 드래그하여 추가하고, ‘File’ 위젯과 연결합니다. 모델 학습을 위해 ‘Logistic Regression’ 위젯을 더블 클릭하여 설정을 완료합니다. 로지스틱 회귀는 이진 분류뿐만 아니라 다중 클래스 분류에도 효과적으로 사용할 수 있는 모델입니다.

4. 모델 평가

모델의 성능을 평가하기 위해 ‘Test & Score’ 위젯을 사용합니다. ‘Logistic Regression’ 위젯과 연결하고, ‘File’ 위젯과도 연결하여 데이터를 테스트합니다. ‘Test & Score’ 위젯에서는 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall) 등의 성능 지표를 확인할 수 있습니다. 이러한 평가 지표를 통해 모델이 얼마나 잘 동작하는지 파악할 수 있습니다.

정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall)

• 정확도(Accuracy): 전체 데이터 중에서 모델이 정확히 예측한 비율입니다. 예를 들어, 100개의 이메일 중 90개를 올바르게 분류했다면 정확도는 90%입니다.

• 정밀도(Precision): 모델이 양성(Positive)으로 예측한 것 중 실제로 양성인 비율입니다. 예를 들어, 모델이 스팸 메일로 예측한 10개의 이메일 중 8개가 실제로 스팸 메일이라면 정밀도는 80%입니다.

• 재현율(Recall): 실제 양성 중에서 모델이 정확히 예측한 비율입니다. 예를 들어, 실제 스팸 메일 20개 중 모델이 15개를 스팸으로 예측했다면 재현율은 75%입니다.

5. 결과 시각화

모델의 예측 결과를 시각화하기 위해 ‘Confusion Matrix’ 위젯을 추가합니다. ‘Test & Score’ 위젯과 연결하여 실제 값과 예측 값을 비교할 수 있습니다. 혼동 행렬(Confusion Matrix)은 모델의 성능을 시각적으로 표현하며, 모델이 얼마나 정확하게 분류했는지, 어떤 클래스에서 오차가 발생했는지 알 수 있게 해줍니다.

이번 예제에서는 붓꽃 데이터셋을 사용했지만, 오렌지3는 다양한 데이터셋과 함께 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 건강 데이터셋을 사용하여 환자의 병을 진단하거나, 금융 데이터셋을 사용하여 대출 상환 여부를 예측하는 등 다양한 분야에서 응용할 수 있습니다. 오렌지3의 직관적인 인터페이스와 다양한 위젯을 활용하면, 복잡한 데이터 분석 및 모델 구축 과정을 쉽게 수행할 수 있습니다.

결론

이번 글에서는 오렌지3를 사용하여 기본적인 분류 모델을 구축하고 평가하는 과정을 살펴보았습니다. 분류 모델은 데이터 분석에서 매우 중요한 역할을 하며, 이를 통해 다양한 문제를 해결할 수 있습니다. 다음 글에서는 다른 분류 알고리즘(예: 결정 트리, k-NN, SVM)과 그 활용 방법에 대해 자세히 다루겠습니다.

[블루투스 이어폰] LG전자 HBS-TFN7 리뷰! - 1부 스펙 설명

귝시공 — Sun, 20 Dec 2020 23:41:46 +0900

정말 오랜만에 업로드를 하게되었다 ㅠㅠ

10월에 첫째 아이가 태어나고 회사업무와 육아에 치이다보니 블로그는 커녕

취미생활 할 시간 조차 없다는...ㅠㅠ

너무나 지쳐있던 나에게 선물을 하나 해주어야겠다는 생각을 하던 와중에!

LG전자에서 출시하는 톤프리 시리즈의 끝판왕 HBS-TFN7이 출시된다는 소식을

접하게 되었다!!

평소 전공 덕분에 ANC(Active Noise Cancelling/Control)기능이 있는 음향기기에

매우 관심이 많았지만, 왠지 모르게 에어팟 프로는 그닥 끌리지가 않았다..

~~(모두가 Yes!라고 할 때 혼자 No!라고 하는 1人....)~~

이런 나에게 HBS-TFN7는 정말 나에게 딱 맞는 제품이었고,

마침 케이스도 함께 주는 이벤트 상품이 있어 고민의 여지 없이 바로!!!

결제버튼을 눌러버렸고 며칠 뒤 내 책상위에는 조약돌 하나가 올려져 있었다.ㅋㅋ

LG트윈스 야구공 모양 케이스에 감싸져있는 HBS-TFN7!

디테일 리뷰를 하기에 앞서! 잠시 잡설을 풀어보자면,

LG는 원래 블루투스 이어폰계의 강자였다.

요새는 아재같아서 잘 안하고 다니는...

↓↓ 이런 녀석들이 한 때 블루투스 이어폰 업계를 장악하던 시절이 있었더랬지...

톤플러스 HBS-830

하지만 에어팟 출시 이후..

블루투스 이어폰 업계는 이어버드 형태의 TWS가 주류를 이루게 되었고,

다양한 기업에서 다양한 가격대의 제품을 출시하며 치열하게 경쟁하고 있다.

LG는 아재룩 블루투스 이어폰을 그대로 고수하고 있었고,,,

결국 시장에서 밀릴 수 밖에 없었다....

나는 위에서도 언급한 바와 같이 전공덕분에 ANC기능에 대해 관심이 많은데,

이어버드형 TWS에서 ANC가 적용된 제품은 에어팟 프로뿐이었다...

그러던 와중에 LG에서 톤프리라는 이름으로 아래와 같은 라인업을 발표한 것이다!

라인업과 각 제품에 적용된 기능은 아래 표와 같다.

LG 톤프리 라인업

처음에는 HBS-TFN5부터 출시하여 4,6를 출시하였고...

드디어! HBS-TFN7을 출시하였다.

위 표에 나와 있는 기능에 대해 하나하나 알아보도록 하자 ㅋ

1. 메리디안 사운드

메리디안 사운드 & 무드라이팅

덮개를 열면 위 사진처럼 with MERIDIAN이라는 문구가 반겨준다.

요 근래 LG는 쭉 메리디안과 함께 사운드 관련 제품을 개발해왔는데,

이번 톤프리 시리즈도 마찬가지로 메리디안과 협업을 통해 제품을 개발한 것으로 보인다.

그래서인지 전체적인 사운드가 저음부에서 약하게 들리는 것은 부정할 수 없는 것 같다.

하지만 이는 톤프리 앱에서 EQ를 조정하면 약간은 튜닝이 가능하므로, 가능하면

앱을 다운받아 사용하는 것을 추천한다.

참고로 앱에서 사용자 설정 EQ외에도 Immersive, Bass Boost, Natural, Treble Boost

4 종류의 미리 설정된 EQ를 사용할 수도 있다.

톤프리 앱

2. UV Nano

LG전자는 HA(Home Appliance) 제품 중 위생에 특화된 제품들을 다수 보유하고 있다.

그래서인지, 이번에 출시된 톤프리 시리즈에도 차별화 포인트로 UV를 내세우고 있다.

UV는 아래 사진의 이어버드 자리의 이어팁이 맞닿는 부분에서 나온다.

단!!! UV작동은 케이스가 전원에 유선으로 연결된 경우에만 10분간 나온다고 한다 ㅡㅡ

음.. 말을 아끼겠다...ㅎㅎ

UV Nano

3. 무드라이팅

별거 없다. 위위 사진에서와 같이 열었을 때, 푸른색 불이 들어오는 것을 얘기한다.

뭐 처음 열었을 때 오~~ 했지만 그 이후엔 그닥 ㅎㅎ

4. 무선충전

이것도 뭐.. ㅎㅎ 그냥 무선충전을 지원한다는 의미!

이왕 넣어주려면 다 넣어주지 그걸 또 뭐 6,7에만 넣어주냐 ㅡㅡ

게다가 HBS-TFN7의 경우 참 애매한게, UV는 무선충전 시에는 작동하지 않아서

이왕 자리에서 충전할꺼면 UV도 나오게 유선충전을 하게 된다.

물론 무선충전 기능이 있는게 훨씬 낫긴 하지만....

5. 노이즈 캔슬링

HBS-TFN7에만 있는 노이즈 캔슬링!!!

정확히 말하면 액티브 노이즈 캔슬링(ANC)이라 불러야 하는데,

이는 특별한 제어를 통해 외부 소음을 차단시키는 기능이다.

ANC를 하기 위해서는 n개의 마이크가 필요하다.

1개만으로는 소리의 위상을 정확히 파악하게 어렵기 때문에 2개 이상을 권장한다.

HBS-TFN7에는 총 3개의 마이크가 장착되어 있는데,

아래 사진의 2개와 이어버드 내부에 1개로 외부 소음을 감지하도록 되어있다.

이를 통해 감지한 소음과 동일한 크기, 반대 위상으로 스피커에서 발생하도록 하여

사용자로 하여금 외부의 소음이 들리지 않게 만들어주는 기능인 것이다.

HBS-TFN7 이어버드 마이크 위치

ANC에 대해서는 추후에 자세히 다뤄보도록 하고,

이 ANC 기능은 아래 그림처럼 톤프리 앱에서 제어가 가능하다.

노이즈 캔슬링은 ANC를 켜는 것, 꺼짐은 말 그대로 꺼짐,

주변 소리 듣기는 위에서 언급한 ANC를 반대로 작동시켜 오히려 소리를 증폭시키는 것이다.

효과는 직접 들어보면 확 체감될 것이다. ㅎㅎ

실사용 후기는 다음 리뷰에서~~~

[다이버 시계] 오리스 애커스(아퀴스) 그린 39.5mm 리뷰! - 2부 무브먼트 설명(+시계 내부 구조)

귝시공 — Tue, 29 Sep 2020 02:31:33 +0900

애커스의 외모(?) 리뷰는 요기!!↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓

[다이버 시계] 오리스 애커스(아퀴스) 그린 39.5mm 리뷰! - 1부 라인업 및 외형(+다이버 시계 부품 명

여름은 역시 다이버 시계의 계절!! 반팔을 입으면 훤히 드러나는 팔목에 다이버 시계 하나쯤 있으면 패션의 완성!! 오늘은 작년에 구입한 오리스 애커스(아퀴스) 그린을 리뷰해볼까 한다. 영어로

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정말 오리스는 장사를 할 줄 아는 회사다 ㅎㅎ 한강에디션 덕분에 국내 시계 커뮤니티에서 오리스가 뜨겁게 회자되고 있다. 색감도 이뿌고 무엇보다 우리나라를 겨냥한 한정판이라 그런지 더더욱 정이 간다.

아무튼! 이번 포스팅을 통해 설명하고자 하는 내용은 바로 시계의 심장! 무브먼트 이다.

지난 포스팅을 통해 시계의 외관은 설명한 바 있다. 바로 이 그림을 통해 ↓↓↓↓↓

이번엔 속을 들여다보도록 하자!

애커스의 무브먼트 재원은 다음과 같다.

하나하나 뜯어보면..

1. 오토매틱 와인딩 데이트

→ 자동으로 태엽이 감기는 무브먼트이며, 데이트 휠이 있어 날짜를 확인할 수 있다는 의미이다.

무브먼트는 크게 기계식(메카니컬)과 전자식(쿼츠)으로 나뉘는데 쉽게 말하면 기계식은 태엽의 힘으로, 전자식은 배터리의 힘으로 구동한다. 기계식은 또 오토매틱과 수동으로 나뉘는데 태엽이 자동으로 감기면 오토매틱, 사용자가 수동으로 감아야 하면 수동 시계이다. 전자식 시계의 분류는 아래 그림 참조~

시계의 종류

그렇다면! 애커스는 바로 기계식 시계 중 자동으로 태엽이 감기는 오토매틱이라고 할 수 있다!

2. 무브먼트 번호: Oris 733, base SW200-1

→ 무브먼트의 분류를 위에서 알아봤지만, 그 안에서도 엄청나게 다양한 무브먼트들이 존재하고 있다. 애커스에서는 SW200-1을 베이스로 한 Oris 733 무브먼트를 사용하고 있다는 의미인데, ~~사실 거의 SW200-1을 그대로 사용한 것과 다를 바 없다 ㅎㅎ~~

SW200-1은 ETA 2824-2와 기본 구조는 동일한데(~~ETA가 인텔이면 SW는 암드~~) 많은 기계식 시계에 들어가고 역사가 오래된 가장 기본적인 무브먼트이며(~~물론 역사는 ETA가 오래되었고~~) 가장 무난하게 사용할 수 있는 무브이다. SW200-1이 들어간 대표적 시계로는 태그호이어의 아쿠아레이서가 있으며, ETA 공급 정책으로 인해 점점 영역을 넓혀 많은 마이크로 브랜드 시계에 들어가고 있다. (몇 년 전부터 크리스토퍼 와드 시계가 뜨던데 상당히 예쁘다 ㅎㅎ)

Sellita SW200-1과 크리스토퍼 와드 C60 Trident Pro 600 38MM

3. 무브먼트 직경: 25.6mm

→ 뭐 그냥 위 그림과 같은 무브먼트 직경이 25.6mm라는 얘기다. 시계 케이스는 이 무브먼트를 완전히 감싸야하고 이런저런 공간 확보가 되어야 하다 보니 통상 시계 사이즈가 34mm 이상은 되는 것 같다.

4. 기능: 중앙 시, 분, 초 디스플레이, 날짜표시창, 날짜조정장치, 정교한 시간조정장치, 스탑세컨드 기능

→ 차근차근 보면 별 것 없다 ㅎㅎ 중앙에 시침, 분침, 초침이 있다는 말이고, 6시 부분에 검은색 배경의 날짜 표시창이 있다는 말이다. 그리고 날짜 조정장치와 시간 조정장치는 당연한 거고;; 스탑 세컨드는 시간을 맞출 때 초침이 정지한다는 의미이다. 당연한 것 아닌가 할 수 있겠지만 일부 무브먼트는 시간 조정을 하려고 용두를 빼도 초침이 계속 흐르는 경우가 있다.(예를 들어 skx007 같은..)

5. 구동 방식: 양방향 오토메틱 와인딩, 레드로터

→ 1번에서 애커스는 오토매틱 기계식 시계라고 하였다. 레드 로터는 아래 그림처럼 로터를 붉은색으로 수정했다는 의미이고... 근데 양방향? 이건 무슨 소리??

아래 그림처럼 어느 방향으로 돌아도 태엽이 감긴다는 말인데, 그러면 한쪽만 돌아야 감기는 무브도 있나?라는 의문이 들 수 있다. 그렇다.. 미요타 9015 같은 무브먼트는 한쪽 방향으로만 감기고 반대방향으로 감으면 헛돌기만 할 뿐 태엽에 전혀 아무런 영향을 주지 않는다(...)

6. 파워리저브: 38시간

→ 파워리저브는 통상 태엽이 풀 차징 되었을 때, 시계가 얼마 동안 멈추지 않고 작동하는지 표현하는 것이다. SW200-1은 38시간으로 ETA 2824-2와 동일하다. 간혹 브랜드에 따라 태엽이나 밸런스 휠을 수정하여 리저브를 늘리는 경우도 있는데(e.g. 티쏘 파워매틱 80), 애커스는 위에서 언급한 대로 로터만 바꾸는 수준이기 때문에 SW200-1의 스펙 그대로를 나타내고 있다.

7. 시간당 진동수: 28,800 A/h, 4 Hz

→ 음.. 이건 좀 복잡한데, 나중에 무브먼트에 대해 자세하게 따로 포스팅하기로 하고 간단히 설명하면... 초침이 1시간에 28,800번 움직인다는 말이며, 1초에 초침이 8번 움직인다는 의미이다. 쿼츠 시계는 초침이 1초에 한번 뚝뚝 끊겨서 움직이는데, 기계식 시계는 구조적인 이유로 1초에 n번 움직이게 된다. 다른 무브는 1초에 6번 움직이는 종류도 있고, 12번 움직이는 무브도 있다.

아무튼 1초에 8번 움직이는데 왜 4Hz냐는 의문이 생길 수 있다. 그건 밸런스 휠의 움직임과 진동의 개념에 대해 복잡하게 설명해야 하기 때문에 다음 기회에;; ㅎㅎㅎㅎ

8. 주얼: 26

→ 응? 시계에 무슨 주얼?이라고 생각할 수 있는데 시계에는 놀랍게도 꽤나 많은 보석이 들어간다. 그 이유는 회전하는 기어나 태엽들의 중심축에 마모되지 않도록 하기 위함인데, 밸런스 휠 같은 경우는 내진장치까지 함께 적용된다.

↓↓↓ 요 사이트 들어가면 내진장치에 대한 단면을 볼 수 있다.

Clock-Watch: History and technique of clocks and watches

www.clockwatch.de

이렇게! 시계 카탈로그나 홈페이지에 게시되어 있는 무브먼트 스펙이 의미하는 것이 무엇인지 알아보았다. 다음에는 무브먼트를 하나하나 뜯어보며 시계의 원리에 대해 알아봐야겠다!!!

[머신러닝] 머신러닝의 종류와 분류(feat. 오렌지3)

귝시공 — Sun, 13 Sep 2020 23:31:15 +0900

지난 포스팅에서 오렌지3로 간단한 회귀분석 및 예측 모델 생성 예제를 직접 처음부터 진행하여 테스트해 보았다.

[Orange3] 오렌지3를 이용한 머신러닝 모델 생성 및 예측! - 새로운 눈을 뜨게 해 준 머신러닝 야학

우연히 알게 된 머신러닝 야학을 통해 머신러닝, 오렌지, 텐서플로우에 대한 강의를 듣게 되었고, 어느덧 모든 강의가 오픈되어 종료를 앞두고 있다. 아직 텐서플로우는 다 듣지는 못하였지만,

kyook.tistory.com

효율적인 머신러닝을 진행하기 위해서는 문제 상황에 맞는 적절한 모델을 선택할 수 있도록 정확하게 정의할 필요가 있다. 아래 그림은 머신러닝의 종류와 그에 대한 상세 분류를 보여준다.

머신러닝 종류

머신러닝은 크게 지도학습/비지도학습/강화학습 3가지로 나누어 볼 수 있다. 처음 이 단어들을 들으면 이게 뭔가 싶은데 하나하나 천천히 뜯어보도록 하자

1. 지도학습

지도학습의 '지도'는 영어로 Supervised, 가르친다는 의미를 가지는 단어이다. 즉 기계를 가르쳐 정답을 찾아가도록 만드는 방법인 것인데, 이는 문제은행을 생각해보면 쉽게 이해할 수 있다. 기계에게 많은 양의 문제와 정답을 가르쳐 유사한 문제가 나오면 기존의 데이터를 바탕으로 정답을 찾을 수 있도록 하는 것이다. 예제 문제를 많이 가르치면 가르칠수록 기계가 정답을 맞힐 확률은 점점 늘어날 것이다.

이러한 지도학습은 문제의 성격(수치화 가능 여부)에 따라 분류와 회귀를 통해 진행할 수 있으며, 회귀는 수치화할 수 있는 것, 분류는 수치화 할 수 없는 것으로 생각하면 쉽게 나눌 수 있다.

2. 비지도학습

비지도학습은 말 그대로 지도학습에 속하지 않는 종류의 문제를 해결하는 방법이다. 정답이 무엇인지 알 수 없지만 무언가에 대한 관찰을 통해 새로운 의미나 관계를 밝혀내는 것이라고 할 수 있다. 비지도학습은 주로 데이터의 성격을 파악하거나 데이터를 잘 정리 정돈하는 것에 사용된다. 이러한 비지도학습은 군집화, 변환, 연관으로 나누어볼 수 있는데, 각각에 대한 설명은 추후에 비지도학습만 따로 포스팅하도록 하겠다.

3. 강화학습

강화학습은 학습을 통해 능력을 향상시킨다는 점에 있어 지도학습과 비슷하나, 지도학습은 정답이 있는 문제(수식화 가능, 명확한 기준에 의해 분류 가능)를 풀었다면 강화학습은 정답이 없는 문제를 직접 해결하기 위해 수련하는 것으로 정의할 수 있다. 사실 머신러닝의 진정한 꽃은 바로 강화학습이 아닐까 생각되는데, 문제의 상황을 정의하고 그 문제에 대한 보상을 정의하여 더 많은 보상을 받을 수 있는 문제해결 방법을 찾아나가는 것이 바로 이 강화학습인 것이다. 예를 들어 우리가 게임을 하며 실력을 키워나가는 과정을 생각해보면 처음에는 아무것도 모르지만 스스로 특정 상황에서 점수를 많이 얻을 수 있는 방법을 터득해가며 점점 고득점화 되어 간다. 다음 표의 링크들에서 이러한 강화학습을 통해 똑똑해지는 기계의 예를 찾아볼 수 있다.

URL	설명
www.youtube.com/watch?v=VMp6pq6_QjI	강화학습을 이용해서 자동차의 주차능력을 향상시키는 예제
www.youtube.com/watch?v=kopoLzvh5jY	시뮬레이션 환경을 이용한 숨바꼭질 강화학습
www.youtube.com/watch?v=QilHGSYbjDQ	팩맨의 게임능력을 향상시키는 예제
www.youtube.com/watch?v=ZhsEKTo7V04	강화학습을 통해 로봇팔이 문 여는 방법을 터득하는 영상
www.youtube.com/watch?v=Aut32pR5PQA	2D 시뮬레이터 상에서 강화학습을 이용해 자율주행 기능을 구현하는 영상

마지막으로 아래 알고리즘을 통해 문제를 해결하기에 적절한 머신러닝 방법을 찾아 적용해주도록 하자!

머신러닝 방법 선택 알고리즘

[코로나 재확산] 주요 기업 국내 사업장 내에서 코로나19 확진자 발생! 그에 따른 조치는? - 거리두기 3단계 가능성

귝시공 — Tue, 25 Aug 2020 22:47:57 +0900

며칠 전...

내가 근무하고 있는 사업장에서 확진자가 발생하여 며칠간 건물 전체를 폐쇄하고 방역을 한 뒤 다시 출근을 하는 소동이 일어났다. 8월 15일 광화문 집회 이후에 코로나가 급격하게 재유행하여 불안불안하더니 결국은 회사 내 확진자까지ㅠㅠ

오늘 뉴스를 보니 우리 회사 뿐만 아니라 삼성, SK, LG, 쿠팡, GS건설 등 여러 민간 기업에서 확진자가 발생하여 '셧다운 공포'가 확산되고 있다고 한다. 코로나 19 확진자 발생에 따른 기업들의 대응력이 강화됐더라도, 우리 회사도 그러했듯 일단 코로나19 확진자가 사업장 내에서 나온다면 업무 차질은 불가피하다.

직접 재택근무를 겪어보니 생각보다 쉽지 않았다. 업무 집중도도 상당히 낮았고, 무엇보다 회의를 온라인 미팅으로 진행하다 보니 동료들과의 의사소통이 익숙지 않아 첫날엔 다소 적응하기가 힘들었다. 그러나 다음날부터는 어느 정도 적응하여 평소보다는 못하였지만 첫날에 비해서는 꽤 많은 업무를 처리할 수 있었다. 역시 사람은 적응의 동물인가봉가 ㅎㅎ

아무튼 지금은 다시 정상출근하여 업무를 하고 있다. 회사 측에서는 나름 확진자 발생 이후 밀접 접촉자들을 2주간 자가 격리시키고 건물 전체 폐쇄 후 방역을 진행하고, 바로 다음날 출근이 아닌 며칠의 유예 후 출근하도록 하는 등의 후속 조치를 잘 시행하였다. 그리고 모든 사업장 및 건물 대상 외부 방문객 출입을 제한하고, 사업장 간 출장 및 대면회의·집합교육·단체 회식 등 금지, 사외 다중이용시설 방문 금지 등을 실시하고 있다. 게다가 임신 중인 직원 등 모성보호대상자, 자녀 돌봄이 필요한 직원, 만성·기저 질환이 있는 직원들도 2주간 재택근무를 할 수 있도록 했다. 하지만 여전히 불안한 것은 사실이다. 이런 와중에 오늘 방역 당국은 이르면 내일쯤 거리두기 3단계 격상 여부를 결정할 것으로 보인다고 한다. 거리두기 3단계 격상 시 우리는 어떤 변화를 겪게 될지에 대해서는 지난 포스팅에서 간단히 다룬 바 있다.

[사회적 거리두기] 사회적 거리두기 2단계! 결혼식, 장례식은?

지난주... 오랜만에 반가운 친구에게서 연락이 왔다. "어이~ 잘 지내고 있냐?" 나는 바로 느낄 수 있었다.. 이 녀석 결혼하는구먼.. "언제, 어디냐?" "ㅋㅋㅋ 담주에 청첩장 줄 테니 오랜만에 얼굴 ��

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출처: 보건복지부

3단계가 되면 공공기관 및 공기업은 필수 인원을 제외하고 재택근무를 시행한다. 민간기업의 경우는 저 말 뒤에 "권고"라는 단어를 붙여 필수적으로 시행할 필요는 없다고 간접적으로 말하고 있다ㅠㅠ 게다가 2단계에서 시행 중인 실내 50인 이상 집합 금지가 무려 10인 이상 금지로 매우 강화된다.(그러면 식당도 못가는 것 아닌가?)

게다가 모든 스포츠 행사도 중지! 공공/민간 다중시설도 중단 또는 제한! 무엇보다 슬픈 건 학교/유치원/어린이집이 전부 등교 불가로 전환되어 학생들은 오로지 온라인 수업으로만 학업을 진행해야 한다는 사실 ㅠㅠ

정말 신중하게 결정해야 할 사항인 것 같다. 그동안 우리는 실내/실외 가릴 것 없이 항상 마스크 쓰기! 자주 손씻기! 붐비는 장소 피하기! 등을 잘 지켜 얼른 코로나가 종식되길 바라야겠다. ~~근데 뉴스를 보니 정신못차리고 몇몇 젊은 친구들 게하에서 클럽처럼 놀던데 제발 생각 좀 하고 살자~~

[Orange3] 오렌지3를 이용한 머신러닝 모델 생성 및 예측! - 새로운 눈을 뜨게 해 준 머신러닝 야학

귝시공 — Mon, 24 Aug 2020 23:38:56 +0900

우연히 알게 된 머신러닝 야학을 통해 머신러닝, 오렌지, 텐서플로우에 대한 강의를 듣게 되었고, 어느덧 모든 강의가 오픈되어 종료를 앞두고 있다. 아직 텐서플로우는 다 듣지는 못하였지만, 머신러닝과 오렌지는 다 듣고 오렌지의 경우 추가 강의까지 듣고 있는 중이다.

오렌지3은 며칠 전 포스팅에서 간단히 소개한 바 있다.

[머신러닝] 오렌지3(Orange3) - 나에겐 충격적인 GUI 기반의 머신러닝툴

얼마 전 포스팅했던 머신러닝야학을 요새 열심히 듣고 있다. 2020/08/11 - [공부공부 리뷰] - 공부공부 (프)리뷰! 머신러닝 야학 - 텐서플로우, 오랜지3 공부공부 (프)리뷰! 머신러닝 야학 - 텐서플로��

kyook.tistory.com

~~외국어라면 질색했던~~ 나는 학부시절부터 포트란이나 C언어에 젬병이었다. 대학원 때는 필요하니까 어찌어찌하여 논문에 필요한 부분만 짜서 돌리긴 했지만 코딩하는 것 자체를 즐기지는 않았다. 그래서인지 회사에 입사한 이후에는 간단한 이론 물리식을 풀어야 하는 경우에도 직접 코딩하는 것보다는 modelica나 Amesim 같은 GUI 기반의 1-D S/W를 이용하여 문제를 해결하곤 했다.(간단한 mck 수식도 귀찮아서 1-D Simulation 함 ㅡ,.ㅡ)

이러한 성향을 가진 나에게 오렌지3는 정말 신선한 충격이었다. 당연히 머신러닝을 공부하려면 파이썬부터 배워야겠거니 라고 생각했는데... 물론 머신러닝을 제대로 하려면 다양한 언어를 통해 코딩을 해야겠지만 입문 단계부터 어려운 코딩을 들이밀면 쉽게 흥미를 잃고 다시 엑셀로 함수 짜거나 미니탭을 쓰고 있었을지도 모른다.(엑셀/미니탭이 안 좋다는 게 아니라 새로운 경험을 해보려고 도전하지 않았을 것이라는 의미이다!)

아무튼 오렌지3을 통해 머신러닝에 대한 개념을 생각보다 쉽게 잡을 수 있게 되었다. 또한 기존에 사용하던 미니탭, PIAnO등의 최적화 S/W와 무엇이 어떻게 다른지, 어떤 상황에 무엇을 적용해야 하는지 등을 생각하며 공부하였더니 더욱 흥미가 생겼고, 그 결과 기본 교육을 완수할 수 있었다.

기본 교육에서 진행했던 내용의 최종 모습은 아래 그림과 같다. 지난 포스팅에 올렸던 온도 대비 판매량 데이터를 기반으로 새로운 온도값이 입력되면 그에 따른 판매량을 예측하는 모델이다. 예제에서 사용한 데이터는 매우 단순한 y=2x의 데이터이기 때문에 암산으로도 계산할 수 있는 수치이긴 하지만, 이 데이터가 더 복잡해졌을 때 이러한 방식으로 하면된다는 것을 알게된 소중한 강의였다.

Orange3로 예측모델 만들기

여기서 한 가지 흥미있는 실험을 해보았다. 요새 ANN등 인공신경망 알고리즘에 대한 관심이 뜨거운데, 과연 이 문제에도 적용하면 올바른 답을 도출해줄까? 만약 이런 테스트를 직접 코딩해서 검증하려고 했다면 한참 걸렸겠지만, 오렌지는 매우 간단하게 테스트해볼 수 있었다. 바로 이렇게!!

Table(2)는 선형회귀로, Table(3)는 인공신경망 기법으로 진행한 결과이다. 인공신경망으로 푼 답은 오차가 매우 큰 답을 내리고 있다. 물론 parameter를 손보면 보다 근접한 결과를 얻을 수 있겠지만 여기서 테스트하고자 했던 것은 과연 이러한 선형적인 문제에 인공신경망을 적용하는 것이 올바른 접근인가에 대한 의문에서 시작했으므로 충분하다 판단된다.

이렇게 간단하게 궁금했던 의문을 풀 수 있게 해주는 오렌지3!! 더 공부해서 다음엔 좀 더 복잡하고 어려운 문제를 포스팅 해야겠다!!

[다이버 시계] 오리스 애커스(아퀴스) 그린 39.5mm 리뷰! - 1부 라인업 및 외형(+다이버 시계 부품 명칭)

귝시공 — Sat, 22 Aug 2020 16:56:31 +0900

여름은 역시 다이버 시계의 계절!!

반팔을 입으면 훤히 드러나는 팔목에 다이버 시계 하나쯤 있으면 패션의 완성!!

오늘은 작년에 구입한 오리스 애커스(아퀴스) 그린을 리뷰해볼까 한다.

영어로는 Aquis. 보통 애커스라고 읽었었는데 요새는 아퀴스라고 읽는 것 같다. 요 근래 한강 에디션이 출시되면서 종종 언급되어 그런지 발음에 신경 쓰는 사람들이 있어 언급하는데, 그냥 난 편한 대로 애커스라고 부르련다.

얘기 나와서 말인데 한강 에디션.. 이쁘긴 하다. 다만 다소 큰 사이즈에 ~~녹조를 연상시키는~~ 밝은 그린색이라 다소 아쉬움이 느껴진다. 사진은 ↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓

출처: https://www.oris.ch/en/watch/oris-hangang-limited-edition/01-743-7734-4187-set

나의 시계는 애커스 데이트 39.5mm 그린! 오리스에서는 해양 생태계 보호와 관련하여 꽤 많은 에디션(한정판)을 내놓고 있는데, 가장 기본은 바로 애커스 데이트 모델이다. 아래 사진의 세 번째 하위 전개 모델을 40개나 가지고 있는 그것이다. 참고로 애커스 컬렉션 페이지는 밑으로 4줄 반이 더 있다 ㅎㅎ;;

출처: https://www.oris.ch/en/collection/oris-aquis

가장 기본 모델인 애커스 데이트는 총 4가지 사이즈가 있다. 기존에 있던 43.5mm/39.5mm 그리고 최근 추가된 41.5mm와 여성용 36.5mm이다. 41.5mm는 딥블루 단일 색상으로만 출시되어 있고, 아마 시장의 분위기를 봐서 다른 색상을 추가할 것으로 예상된다.

43.5mm는 다이얼의 색상이 총 4가지 블랙, 딥블루, 그린, 브라운이 있고 블랙 다이얼엔 특이하게 주황색 마커가 채워진 인덱스를 사용한 모델이 있다.

출처: https://www.oris.ch/en/watch/oris-aquis-date

39.5mm는 에메랄드 색상과 ~~물빠진~~ 연한 그린? 그리고 그린, 블랙, 딥블루가 있다. 다양한 색상이 있어 선택할 수 있는 범위는 넓지만 아무래도 가장 기본 색상이 제일 잘 나가는 것 같긴 하다.

출처: https://www.oris.ch/en/watch/oris-aquis-date

그렇다면 여기서 나의 시계를 보일 차례!!

오리스 애커스 데이트 39.5mm 그린

공식 홈페이지 화면에서 보던 것보다 색상이 참 오묘한데, 각도에 따라 썬레이 다이얼이 보여주는 색감이 다르게 나와 참 만족스럽다. 인서트도 짙은 쑥색이라 어쩔 때는 검은색인 것 같기도 하고 언제는 밝은 녹색을 보여주어 마치 다른 색상의 시계를 착용하고 있는 것 같은 착각을 주기도 한다.

시/분/초침은 서브마리너의 벤츠모양의 핸즈를 따르지 않고 독자적인 디자인을 적용하였으며, 인덱스 또한 둥근 모양이 아닌 바 인덱스를 적용하여 살짝 단차를 준 점이 마음에 든다. 아무래도 제일 유명한 다이버 시계가 서브마리너이다 보니 디자인을 따라하는 경우가 많은데, 오리스는 오히려 섭마보다도 디자인이 더 이뻐보이기도 하고... 아래 사진을 보면 그게 좀더 잘 느껴진다 ㅎㅎㅎㅎ

어디선가 지나가며 본 사진인데, 오리스와 롤렉스의 로고를 바꿨더니 섭마가 오징어가 되는 현상이 발생한다! 이 사진을 보니 애커스의 디자인이 진짜 섭마에 전혀 꿀리지 않는다는 사실을 느끼게 되었다.~~(아니면 그냥 롤렉스 로고빨인가....)~~

아! 외관 설명을 하다보니 시계 용어가 마구잡이로 등장하는데 아무래도 한번 짚고 넘어가는 것이 좋을 듯 하다.

요 사진 한정이면 설명이 되지 않을까 싶다. 위에서 언급한 인서트는 숫자가 적혀있는 테두리이고 톱니처럼 생긴 베젤과 일체형으로 되어 있어 시계 반대방향으로 돌아갈 수 있다. 보통 120 클릭이라고 해서 1회전 하는데 120번 돌려야 한다.

여기서 잠깐! 이런 질문을 할 수 있다.

"저 테두리에 숫자 적혀있는 시계들은 폼이 아니라 뭔 기능이 있어서 저렇게 생긴 거였음?"

그렇다. 다 이유가 있어서 저렇게 생겼고 엄청나진 않지만 재밌는 기능을 가지고 있다.

다이버 시계는 잠수부들을 위한 시계다. 잠수부들이 바다 깊은 곳으로 들어갈 때 산소통을 매고 들어가는데, 보통 이 산소통의 용량은 특정 수심에서 시간이 정해져 있다고 한다. 따라서 잠수부들에게는

1. 깊은 바닷속의 압력을 견딜 수 있고

2. 어두운 곳에서도 잘 보여야 했으며,

3. 입수 후부터 출수까지의 시간을 정확하게 체크해야 할 수 있는

시계가 필요했다.

이러한 요구들을 충족시키는 시계가 바로 다이버 시계인 것이다.

하나하나 체크해보자.

1번의 조건은 다이얼을 보면 확인할 수 있다.

"Pressure Resistant 30 BAR / 300M"

이 문구가 바로 깊은 바다의 압력을 견딜 수 있다는 인증 표시인데, 30 bar의 압력까지 견딜 수 있다는 표시이다. ~~정확히는 1 bar = 10,197.1626mmH2O 이므로 30 bar면305.914878m를 견딜 수 있지만 그러면 너무 기니까 그냥~~ 300M 까지 입수 가능한 시계라고 생각하면 되겠다.

2번을 구현하기 위해 인덱스에 야광 물질을 채워 넣어 어두운 곳에 가도 지속적으로 발광할 수 있도록 하였다.

출처: https://www.oris.ch/en/watch/oris-aquis-date/01-733-7732-4157-07-8-21-05peb

3번의 조건은 인서트+베젤을 장착하고 이 것들이 회전할 수 있게 해 줌으로 구현하였다. 예를 들어 설명하면,

위 사진처럼 4시 35분에 야광점 위치를 놓고 그 시간부터 분침이 움직이는 시간을 체크하면 된다. 혹시나 실수로 베젤이 살짝 돌아갔다 하더라도 생각했던 시간보다 더 길게 있게 될 경우가 발생하지 않도록 베젤은 반시계 방향으로만 돌아가도록 설계되어있다.

오늘은 여기까지! 오리스 애커스 39.5mm 그린에 대한 외관은 설명이 된 것 같고, 다음은 내부에 관한 이야기를 해볼까 한다.(근데 언제 올리지..?ㅠㅠ)

[사회적 거리두기] 사회적 거리두기 2단계! 결혼식, 장례식은?

귝시공 — Tue, 18 Aug 2020 23:17:48 +0900

지난주... 오랜만에 반가운 친구에게서 연락이 왔다.

"어이~ 잘 지내고 있냐?"

나는 바로 느낄 수 있었다.. 이 녀석 결혼하는구먼..

"언제, 어디냐?"

"ㅋㅋㅋ 담주에 청첩장 줄 테니 오랜만에 얼굴 한번 보자"

"ㅋㅋ 오케이! 수요일 정도로 하고 장소는 강남 콜?"

"강남이면 서로 가깝고 좋지! 그래~ 그럼 그 날 보자!"

그리고 약속 하루 전인 오늘... 풀이 죽은 목소리로 친구에게 전화가 왔다.

"야 우리 이번 주에 보는 건 좀 그렇겠지? 아무래도 청첩장 주러 만나기는 좀 힘들겠다...

결혼식은 9월 5일이고, 장소는 XXX니까 올 수 있으면 와!"

"그래! 나도 집에 임산부가 있어 외출하기 좀 꺼려지네.. 결혼식은 꼭 갈게!"

코로나의 역습으로 지난 16일 0시부터 서울/경기 지역에 사회적 거리두기 2단계가 적용되면서 어렵게 잡은 모임들이 하나둘씩 파투 나고 있다.. 참고로 아래 그림은 방역 단계별 조치 주요 내용을 요약한 것이다.

출처: 보건복지부

그런데 바로 오늘! 정세균 총리가 “정부는 감염 확산을 신속하게 차단하기 위해 수도권에 대한 사회적 거리두기를 보다 강화하기로 결정했다”면서 “대상 지역에 기존 서울과 경기 지역뿐 아니라 생활권을 함께 하는 인천을 추가하기로 했다”라고 밝혔다. 거기에 추가로 “이들 지역에 대해서는 실내 50인 이상, 실외 100인 이상이 대면으로 모이는 모든 집합, 모임, 행사는 원칙적으로 금지된다”라고 했다.

이 말은! 결혼식이나 장례식에도 해당된다고 한다. 만약 결혼식장 내 공간이 나뉘어 있어 한 공간 내 50명 미만이 모여있고 영상으로 식이 진행되는 것을 보는 것은 위반이 아니지만 50명 이상의 인원이 모여 사진을 찍는 행위를 하는 것은 위반사항에 해당한다고 한다.

특히나 이 친구는 원래 3월에 예정이던 결혼식을 미루고 미뤄 더 이상 미룰 수도 없는 상황인데 너무 안타깝다.. 그렇다고 예식장 등이 계약 파기 등으로 입을 피해 보상 또는 중재가 가능한지 관계부처와 협의할 예정이나 아직 그런 것이 갖춰지지 않은 상황이라고 하니 더더욱 안타까운 심정이다...

참고로 실내 집합 금지는 12종의 고위험 시설에도 해당이 되는데, 12종 고위험 시설은 클럽·룸살롱 등 유흥주점, 콜라텍, 단란주점, 감성주점, 헌팅 포차, 노래연습장, 실내 스텐딩 공연장, 실내 집단 운동(격렬한 GX류), 방문판매 등 직접 판매홍보관, 대형학원(300인 이상), 뷔페, PC방이다. 대형학원까지 포함된다니 정말 학생들에게 너무 힘든 2020년이 아닌가 싶다..

제발 더 이상의 확산이 없도록 다 같이 주의하여 얼른 코로나가 잠잠해졌으면 한다. 아래 코로나19 예방 10대 행동수칙은 자주 보면서 잊지 않고 지켜야 겠다! 이 글을 보시는 모든 분들도 함께 지켜주시길!!

코로나19 홍보자료