Blog for Code

'오늘의 집'에 대해서 문제점과 그 문제점의 개선안에 대해서 앞서 다뤘다. 이번 포스팅에서는 '오늘의 집' 소프트웨어에 추가 아이디어에 대해서 다뤄볼 것이다. '오늘의 집' 소프트웨어는 늘 말했듯이, 빠른 피드백과 버전 업데이트, 그리고 다양한 기능 제공을 하고 있는, 이미 명실상부 1위 인테리어 관련 앱이기 때문에 부족한 점을 찾아보기 힘들다. 그래서 내가 직접 사용해보고, 이런 기능이 추가되었으면 좋겠다.. 라고 생각했던 점에 대해서 이야기를 해보겠다. 간단한 상품 정보 '오늘의 집'에서 제공하고 있는 수많은 컨텐츠들이 있다. 사용자들은 이 콘텐츠에서 자신이 원하는 인테리어, 취향에 맞는 가구들을 볼 수 있다. 뿐만 아니라, 콘텐츠들 중에서 자신의 취향에 맞는 인테리어 제품이 있다면, 바로 그 사진에..

실전 프로젝트 2020. 5. 18. 20:23

이 포스팅은 전에 다뤘던 '오늘의 집' 소프트웨어에서 찾은 문제점에 대한 개선안에 대해 다룰 것이다. 전에 포스팅에서 '오늘의 집'의 문제점으로, 1. 스크랩북 편집 기능 2. 예상 배송 날짜 에 대해서 말했었다. 이 문제점을 고치기 위해서는 어떻게 해야할 까? 1. 스크랩북 편집 기능 스크랩북 편집 기능이 없어서, 삭제도 안되고, 스크랩북 위치 이동도 안되기 때문에 불편하다는 점이 있었다. 이를 개선하기 위해서는 스크랩북에 편집 기능을 추가하는 것이다, 예시를 들기 위해서, 비슷한 인테리어 앱인 '집꾸미기'에 있는 보관함 기능을 가져와서 설명해보겠다. 위의 이미지는 '집꾸미기'의 보관함 기능이다. 컨텐츠에 대해서 컨텐츠에서 '보관하기'를 누르면, 위와 같이 보관함에 그 컨텐츠가 담긴다. 그리고 나중에 ..

실전 프로젝트 2020. 5. 18. 20:03

다양하고 사용자들이 원하는 서비스를 대부분 다 제공하고 있다는 점과, 사용자들의 리뷰에 대한 즉각적인 업데이트 등의 빠른 응답들로 인해 사실 '오늘의 집' 소프트웨어에 대한 문제점을 찾기는 쉽지 않았다. 그럼에도 문제점을 찾아보자면, 살짝 개선했으면 더 좋았겠다 하는 부분들에 대해서 말해 보겠다. 1. 스크랩북 편집 오늘의 집은 다양한 인테리어 사례를 보고 내가 원하는 취향을 더 잘 알아갈 수 있도록 스크랩 기능을 제공하고 있습니다. 스크랩북에서는 인테리어 사진을 내 폴더에 스크립하여 모아 자신만의 인테리어 가이드 북을 만들 수 있습니다. 스크랩북에서도 카테고리를 따로 제공하여 상품, 사진, 집들이, 노하우, 기획전, 그리고 이 모든 것을 담은 모두 카테고리까지 나눠져있기 때문에 자신이 원하는 스크랩 카..

실전 프로젝트 2020. 5. 18. 19:44

Prim's 알고리즘은 시작 vertice에서부터 출발해서 MST 집합을 단계적으로 확장해 나가는 방법이다. Prim's 알고리즘의 동작 - 시작 단계에서 시작 vertice만이 MST 집합에 포함된다. - 앞 단계에서 만들어진 MST 집합에 인접한 vertice들 중에서 최소 가중치를 가진 edge로 연결된 vertice를 선택하여 Tree를 확장해나간다. 즉, 가장 낮은 weight을 가장 먼저 선택한다. - 위의 과정을 tree가 (n-1)개의 edge를 가질 때까지 반복한다. 여기서는 priority queue Q를 사용한다. 하나의 tree만을 유지한다는 것이 kruskal과 다른 점이다. - Psuedocode Example of Prim's Algorithm Prim's Algorithm의 ..

Algorithm 2020. 5. 17. 21:16

Greedy algorithm - 결정을 해야 할 때마다 그 순간에 가장 좋다고 생각되는 것을 선택함으로써 최종적인 답을 도출한다. - greedy algorithm은 그 순간에 최적이지만, 전체적으로 최적이라는 보장이 없지만, Kruskal 알고리즘은 최적의 해답을 주는 것으로 증명되어있다. Kruskal Algorithm 동작 - 그래프의 edge들을 weight이 작은 것부터 순서대로 정렬한다. - 정렬된 edge 리스트에서 순서대로 사이클을 형성하지 않는 edge을 선택한다. 가장 낮은 weight를 먼저 선택한다. 사이클을 형성하는 edge를 제외한다. - 해당 edge를 현재의 MST의 집합에 추가한다. Example of Kruskal - 또 다른 그림 예제 다음 edge를 이미 선택된 ed..

Algorithm 2020. 5. 17. 21:00

연결된(connected), 무방향(undirected), 가중치(weighted) 한 그래프 중에 총 weight(edge의 weight의 합) 이 가장 최소인 spanning tree. connected graph에서 vertice가 n개 있을 때, edge가 n-1개 있어야 한다. => tree (cycle이 없다.) 총 weight의 합이 minimal한 것을 골라야 하기 때문에 Greedy algorithm 이다. 특징 1. 간선(edge)의 가중치의 합이 최소여야 한다. 2. n개의 정점(vertice)을 가지는 그래프에 대해 반드시 n-1개의 간선만을 사용해야 한다. 3. 사이클이 포함되어서는 안된다. MST는 여러개일 수 있다. Generic MST 어떤 A에 대하여 A U {(u,v)}도..

Algorithm 2020. 5. 17. 20:23

H/W Support for Synchronization Memory model : 메모리가 실질적으로 어떻게 동작하고 어떤 내용을 보장해주는지 알려준다. - Strongly ordered : 한 프로세스에서 바꾸면 모든 프로세스에 즉시 알린다. => performance가 손해볼 수 있다. - Weakly ordered : 한 프로세스가 메모리의 내용을 바꿨는데, 즉시 다른 프로세스에 바로 반영이 되지 않는 경우 (현대의 운영체제에서 사용한다 -> performance 때문) ! 하지만 weakly ordered를 사용하면 synchronization 문제가 발생할 수 있다 => race condition 생길 수 있음! Memory Barriers (memory fences) 제대로 동작하지 않는다 ..

Operating System 2020. 5. 5. 02:07

유명한 knapsack 문제 : 도둑이 박물관에서 물건을 훔치려고 할 때, single knapsack만 가지고 있는 도둑은 어떤 걸 훔쳐야 가장 큰 값을 훔칠 수 있을까? knapsack 문제에는 두가지 버전이 있다 1. 0-1 knapsack problem -> on&off, 담거나 담지 않거나 아이템을 쪼갤 수 없다. 이 문제는 Dynamic programming으로 풀 수 있다. Greedy는 불가. 2. Fractional knapsack problem -> 자를 수 있다고 생각 아이템을 쪼갤 수 있다. 이 문제는 Greedy, Dynamic programming 모두 가능하다. 1. Fractional knapsack problem fractional knapsack problem을 풀기 위해..

Algorithm 2020. 4. 30. 04:04