Python/시각화, 이미지
-
눈에 보이지 않는 1mm의 결함까지 AI는 어떻게 찾아낼까 (YOLO-SSW)Python/시각화, 이미지 2026. 1. 15. 14:35
요약정밀한 인쇄물 불량 탐지를 위해 고해상도 정보를 보존하고 효율적인 연산을 돕는 YOLO-SSW 모델 논물을 읽어보며, 모델의 핵심 기술과 실제 산업 현장 적용 가능성을 살펴봅니다. 제품을 생산하는 과정에서 품질 관리는 기업의 신뢰도와 직결되는 핵심 요소입니다. 특히 1mm도 되지 않는 미세한 흠집이 치명적인 오류로 이어지는 인쇄 회로 기판(PCB)이나 고품질 인쇄 공정은 검수 난이도가 매우 높습니다. 숙련된 작업자라 하더라도 장시간 반복되는 육안 검사에서는 피로도로 인해 실수를 할 가능성이 존재합니다. 이러한 배경에서 최근 학계와 산업계는 YOLO-SSW와 같은 고도화된 탐지 모델을 통해 검수 공정의 안정성을 확보하려는 노력을 기울이고 있습니다.미세 불량 탐지가 유독 까다로운 이유기존의 인공지능 모델..
-
리커트 척도를 이용한 설문 시각화하는 파이썬 코드 알아보기 (plot_likert)Python/시각화, 이미지 2026. 1. 13. 15:10
리커트 척도를 이용한 설문 시각화하는 파이썬 코드 알아보기 (plot_likert)요약리커트 척도로 작성된 설문 데이터를 파이썬으로 시각화하려면 어려운 점이 많습니다. 주요 시각화 패키지에서는 리커트 척도 데이터를 인식하는 기능이 없기 때문이지요. 그래서 이번에는 파이썬에서 리커트 척도 데이터를 별도 변환 없이 시각화할 수 있는 plot_likert를 알아보도록 하겠습니다. 전체 코드를 예제와 함께 설명드릴 예정이니, 이 코드를 참조해서 강의평가나 만족도 조사 결과를 퍼센트 기반 그래프로 깔끔하게 표현해 보도록 합시다. 설문 데이터 시각화는 막대 그래프가 어울리지 않는 이유 강의평가나 만족도 조사를 진행하면 대부분 엑셀이나 CSV 형태로 설문 결과가 쌓인다. 여기까지는 괜찮은데, 이를 파이썬으로 시각화하..
-
누끼 따는 사이트 대신 파이썬으로 이미지 배경 제거해보기Python/시각화, 이미지 2025. 8. 14. 15:21
누끼 따는 사이트 대신 파이썬으로 이미지 배경 제거해보기흔히들 누끼따기라고 부르는 작업이 있습니다. 이미지가 있을 때 이미지의 배경을 제거하는 것인데요, 요즘에는 AI 모델이 잘 만들어져서 그런지 누끼 따는 사이트들이 많이 운영되고 있더라고요. 그런데, 이런 서비스들은 유료이거나 기능의 제약이 있는 경우가 많아서 전문적인 작업에 활용하거나 대량 처리를 하기는 불편합니다. 그래서 이번에는 누끼 따는 사이트 대신 파이썬으로 이미지 배경 제거하는 프로그램을 만들어 보도록 하겠습니다. 패키지 설치이미지 배경 제거는 rembg 라고 하는 패키지에서 제공하는 remove 기능을 이용하는것만으로도 가능합니다. MIT 라이선스로 제공되는 패키지이기 때문에 특별한 제약 없이 상업적으로도 활용 가능하고, 이용료나 해상도..
-
[plotly] 파이썬에서 꺾은선 그래프(Line Chart) 그리기Python/시각화, 이미지 2025. 5. 23. 00:58
📈Plotly로 꺾은선 그래프(Line Chart) 그리기파이썬 데이터 분석에서 시각화는 아주 중요한 단계입니다. 특히 시간의 흐름에 따른 변화를 표현할 때 꺾은선 그래프(line chart) 는 매우 유용하죠. 이번에는 파이썬 초보자도 쉽게 사용할 수 있는 플로틀리(plotly) 라이브러리를 활용하여 꺾은선 그래프를 그리는 방법을 알아보겠습니다. plotly 알아보기plotly는 인터랙티브한 그래프를 쉽게 만들 수 있도록 도와주는 파이썬 시각화 라이브러리입니다. HTML 웹 페이지에서도 그래프를 인터랙티브하게 보여줄 수 있으며, 판다스 데이터프레임(pandas.DataFrame) 을 곧바로 사용할 수 있는 편의성 덕분에 많은 사람들이 이용하지요. 꺾은선, 막대, 파이, 산점도 등 다양한 그래프를 지..
-
[seaborn] 설문조사 데이터로 막대그래프 시각화 해보기Python/시각화, 이미지 2024. 11. 7. 17:19
설문조사 데이터를 이용한 막대그래프 시각화 알아보기시각화(visualization)란, 어떤 데이터를 사용해서 눈에 보이는 형태로 도표 등을 만드는 작업을 이르는 말입니다. 시각화가 이용되는 업계는 데이터를 사용하는 모든 업계로 확잗되지만, 특히 설문조사 데이터를 다루는 사람들이 자주 사용하는 편이지요. 이번에는 파이썬(Python)을 활용해서 설문조사 데이터를 시각화하는 방법을 소개해 드리도록 하겠습니다. 많은 사람들이 직관적으로 확인할 수 있는 막대그래프(Barplot)에 한해서만 알아볼게요. 데이터 소개제품 구매자에게 어떤 요소를 중요하게 생각하는지에 대한 설문조사를 했다고 가정해 봅시다. 아래 데이터는 성별, 연령대, 연 소득, 가구 형태, 구매 목적, 구매 형태, 구매시 중요하게 생각하는 요소..
-
[OpenCV] 파이썬 스테레오 비전으로 이미지의 심도 알아보기 (Stereo Vision)Python/시각화, 이미지 2023. 8. 23. 11:31
파이썬 스테레오 비전으로 이미지의 심도 알아보기 자율주행자동차는 물론, 요즘에는 대부분의 스마트폰에도 카메라를 여러대 탑재하는게 당연한 시대입니다. 카메라를 여러대 장착하는 것은 다양한 이유가 있지만, 대표적으로 이미지의 심도(깊이, depth) 정보를 손쉽게 구하기 위함이지요. 이건 간단히 표현해서, 우리가 한쪽 눈으로 봤을때보다 양쪽 눈으로 봤을때 거리감이 더욱 잘 살아나는 것을 생각하면 됩니다. 이렇게 여러개의 카메라 (Stereo camera) 를 이용해 심도 정보를 알아내는 기술을 스테레오 비전 (Stereo Vision) 이라고 하는데요, 파이썬(Python)을 이용하면 스테레오 비전 계산을 손쉽게 할 수 있습니다. OpenCV 패키지를 이용해서 말이죠. 이 글은 OpenCV 공식 문서 중 를..
-
[plotly, Matplotlib] 파이썬으로 3차원 산점도 (3D Scatter Plot) 그려보기Python/시각화, 이미지 2023. 8. 8. 09:54
파이썬으로 3차원 산점도 (3D Scatter Plot) 그려보기 다변량 분석 (Multivariate analysis)를 하다보면 고차원 데이터를 표현해야 할 경우가 생깁니다. 고차원이라고 해 봤자, 우리가 볼 수 있는 차원은 3차원이 한계이므로 시각화를 할 때는 필연적으로 3차원 이하의 세계에서 표현할 수 있어야 한다는 제약이 생깁니다. 게다가, 컴퓨터 모니터나 인쇄물은 2차원이므로 실질적으로 표현 가능한 차원의 한계는 2차원이라고 해도 좋습니다. 시각화 분야에서는 2차원 이상의 고차원 데이터를 보여주는 방법으로는 아래 기술을 이용합니다. 2차원 데이터: x, y축을 가진 좌표계 위에 표시한다. 3차원 데이터: 3차원 좌표계를 2차원에 투사해 표시한다. 4차원 데이터: 3차원 데이터 시각화에 더해, ..
-
[Matplotlib] 파이썬으로 방사형 차트(Radar chart) 그리는 방법Python/시각화, 이미지 2023. 7. 31. 10:40
파이썬으로 방사형 차트(Radar chart) 그리는 방법 알아보기 방사형 차트(Radar chart)라는 이름은 생소한 분들이 많겠지만, 의외로 차트의 생김새를 본다면 익숙하게 느껴질 수 있습니다. 방사형 차트는 셋 이상의 항목을 둥글게 배치한 다음, 각 항목별로 어느 정도 수준인지 보여주는 다변량 데이터 시각화 방법입니다. 이 때, 방향이나 각도는 별다른 정보를 포함하지 않지만, 방사형 차트가 보여주는 면적의 경우 특정 항목과 다른 항목간의 상관관계 등을 표현할 수 있다는 장점이 있답니다. 백문이 불여일견이라고 방사형 차트를 한번 그려보도록 하겠습니다. 이번에는 임의의 다섯 가지 요소와 값을 설정한 뒤, 파이썬(Python)의 맷플롯립(Matplotlib) 패키지를 이용해 시각화를 해 보겠습니다. #..