Coding DNA

몰입 클럽 참여 후기 (Feat. 17주차)

codingDNA — Mon, 30 Jan 2023 02:33:48 +0900

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Contents

개요

각자 메일로 보낸 몰입 경과일지에 대한 피드백을 주시는 방식으로 진행되었습니다. 대략 타임 라인은 아래와 같습니다.

10:00 ~ 10:55 | 인트로 및 사고력 향상 및 문제해결을 위한 몰입

10:55 ~ 11:20 | 수험공부를 위한 몰입

지금부터 글은 아래와 같은 형식으로 작성되었습니다.

몰입 경과일지 사례 요약

교수님의 피드백

1. 한 주 간 몰입 내용

1️⃣ 몰입 경과 일지 메일

[17주 차 몰입 경과 일지]

이번주에도 계속 최종 프로젝트를 진행했습니다. 설날에 쉬면서 확 놀아버리게 되어서, 설이 끝나고 다시 프로젝트에 집중하는데 고생을 조금 했습니다. 논만큼 다시 집중하자라는 생각에 무리하게 했습니다. 그래도 슬로싱킹을 통해 포커싱 포인트를 찾고 몰입하여 생각하는 것은 조금씩 습관적으로 하는 것 같습니다. 하지만, 슬로싱킹을 통해 몰입해서 몰입장벽을 넘는 것이 몸은 편한데도 알게 모르게 정신적으로 부담이 되는지, 마감이 있고, 스트레스를 어느 정도 받는 상황에 가야 몰입하게 되는 느낌이 있습니다. 잠이 부족해서 그런 것일 수도 있는 것 같습니다. 보통 4시쯤 자서 오전 10시에 일어났고, 목요일에는 저녁 먹고 8시쯤 잠에 들어 오전 1시쯤 일어났더니 잠이 오질 않아 밤을 새웠고, 오전 11시쯤 다시 잠에 들면서 수면 패턴이 약간 무너졌습니다. 하지만, 침대에 누워서도 계속 프로젝트에서 해결되지 않는 포커싱 포인트를 생각했고, 프로젝트를 할 때도 막히면 슬로싱킹을 했습니다. 덕분에 프로젝트를 하는 동안은 즐겁게 하고 있습니다. 다음주가 프로젝트의 마지막 주입니다. 천천히 능력 안에서 최선을 다해 슬로싱킹을 도입해 보겠습니다 감사합니다.

2️⃣ 교수님 피드백

하는 동안에 내가 할 수 있는 최선을 다해야 합니다. 특히, 1초도 쉬지않고 계속 의도적으로 생각한다는 마음가짐이 중요합니다.

이런저런 변명으로, 강한 몰입에 도전하지 않았다는 게 새삼 느껴져서 반성하게 되었습니다.

2. 몰입 클럽 Zoom 미팅 후기

몰입에 인생을 거신 분들이 몇 분 계셨습니다. 하루 평균 14시간을 몰입하시고, 스스로 엄청 생산적이라고 느낌과 동시에 천국에 있다고 느낀다고 합니다. 오늘 제 몰입 피드백을 듣고, 제가 강한 몰입에 도전하지 않았구나를 새삼 느꼈고, 이제 도전할 때가 되었다고도 느꼈습니다. 몰입을 제대로 실천하시는 분들은 모두 하루에 몰입을 어느 정도 했고, 몰입 떨어뜨리는 행위 SNS나 유튜브, 지인 만남과 통화 등을 했는지를 작성했습니다.

또, 초등학교 4학년 학생의 몰입 계획이 마음에 와 닿아 적습니다. "나는 집에서 편한 몰입의자를 만들어 앉아서 문제를 풀 때까지 생각하고 밥먹을 때도 문제를 자꾸 떠올릴 것이다. 그리고 시간을 정해 놓지 않을 것이다. 왜냐하면 시간을 정해 놓으면 급한 마음 때문에 집중이 잘 안 될 것 같기 때문이다."

이상으로 제 17주차 몰입 내용과 피드백, 그리고 다른 분들의 인상깊었던 피드백과 제 생각을 정리해봤습니다.

다음에 더 재미있고 유익한 컨텐츠로 찾아오겠습니다.

읽어주셔서 감사합니다.

1. 대표 이미지: https://pixabay.com/ko/photos/%ed%9d%ac%ea%b3%a0-%eb%a7%a4%eb%81%84%eb%9f%ac%ec%9a%b4-%ec%b9%a0%ed%8c%90-%eb%82%a8%ec%84%b1-849810/
2. 황농문 교수님 몰입 유튜브 : https://www.youtube.com/c/%ED%99%A9%EB%86%8D%EB%AC%B8%EC%9D%98%EB%AA%B0%EC%9E%85%EC%9D%B4%EC%95%BC%EA%B8%B0
3.

몰입 클럽 참여 후기 (Feat. 11주차)

codingDNA — Sun, 8 Jan 2023 23:54:42 +0900

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Contents

개요

각자 메일로 보낸 몰입 경과일지에 대한 피드백을 주시는 방식으로 진행되었습니다. 대략 타임 라인은 아래와 같습니다.

10:00 ~ 10:55 | 인트로 및 사고력 향상 및 문제해결을 위한 몰입

10:55 ~ 11:20 | 수험공부를 위한 몰입

지금부터 글은 아래와 같은 형식으로 작성되었습니다.

몰입 경과일지 사례 요약

교수님의 피드백

1. 한 주 간 몰입 내용

1️⃣ 몰입 경과 일지 메일

[11주 차 몰입 경과 일지 메일]
이번주에는 영화 추천 대회를 시작했습니다. 추천시스템 관련 다양한 이론 강의들과 실습 코드들을 팀원들과 함께 공부했습니다. 강의를 듣고 실습 코드를 공부할 때 모두 이완된 집중을 시도했습니다. 마감기한이 얼마 남지 않은 경우는 긴장하여 집중해서 공부하였지만, 대부분의 경우 몸은 이완되었지만, 정신은 명료한 상태로 집중이 잘 되었습니다. 그 동안 수면시간이 줄어들면서 무리한다는 느낌을 받아, 오전 2시 30분에 자서, 오전 10시에 일어나도록 하였습니다. 그러니, 훨씬 의욕도 나고, 편안하게 이완된 집중도 계속 연습할 수 있어서 좋았습니다. 선잠도 어려운 개념이 나오는 경우 천천히 생각하다 10~20분 정도 살짝 잠에 들었습니다. 한 번은 그렇게 자고 일어나니 이해가 안되던 부분이 자연스럽게 이해가 된 느낌을 받아 신기했습니다.
이번 실습코드에선 심화된 다양한 추천시스템 모델들을 다루었습니다. 아직 모든 모델들을 다 이해한건 아니지만, 모두 시간만 있다면 어느정도 이해할 수 있을것 같아 좋습니다.
그리고, 이번주에는 팀원들과 지난 대회 회고를 하며 협업 방식에 대해서 많은 얘기를 나누었습니다. 저번 대회때 각자 맡은 모델만 이해한다는 점을 극복하기 위해, 일정 주기로 프로젝트 매니저를 돌아가면서 맡아, 모두 전체적인 모델이 어떻게 돌아가는지 숲을 이해하는 방식으로 시도해보려고 합니다. 이번엔 결과보단 배움과 협업에 초점을 맞춰 대회를 진행하게 될것 같습니다. 논의 중인 다양한 주제들만으로도 회의시간이 모자라 저번주에 교수님께서 말씀 주신 조직 몰입은 아직 얘기를 못꺼냈습니다. 다음주에 본격적으로 협업하게 되면 한번 몰입에 대해 소개해보고, 조직 몰입도 시도해보려고 합니다. 감사합니다.

2️⃣ 교수님 피드백

몸은 이완되었지만, 정신은 명료한 상태로 집중이 잘 되었습니다. 몸에 무리가 가는 최선은 재밌는 최선이 아니기 때문에 지속가능하지 않습니다. 그러니 잠을 줄이지 말고, 깨어있는 시간에 1초도 쉬지않고 최선을 다 하는게 좋습니다. 일정 주기로 프로젝트 매니저를 돌아가면서 맡는 것 좋습니다. 조직몰입도 좋습니다.
일이 바쁠때도 생각할 때는 편하게 이완된 집중을 하는게 좋다. 편하게 생각하다 잠드는 선잠을 자고 나면 집중이 잘 됩니다.

2. 몰입 클럽 Zoom 미팅 후기

지금까지 저는 이론과 코드에 대해 학습을 진행할 때 이완된 집중으로 생각을 해가며 문제를 해결해갔습니다. 하지만, 모르겠거나 어느정도 고민했는데도 풀리지 않는 문제들은 습관처럼 구글 검색을 통해 해결한다는 것을 알게되었습니다. 이번 몰입 줌미팅을 통해, 제가 풀리지 않고 막막한 문제에 대해 이완된 집중을 통해 해결하는 경험의 방향성을 추구하지 않았다는 것을 알았습니다. 교수님께서 풀리지 않는 문제에 대해 몇시간이고 몇일이고 슬로싱킹을 하여 해결하는 경험들이 가장 크게 성장하는 학습이라고 하셨을 때, '아! 내가 놓치고 있었던게 가장 핵심이구나'를 깨달았습니다.

그래서 어려운 문제나 개념이 나와도 슬로싱킹을 통해 스스로 해결해보는 경험을 추구해보려고 합니다. 현재 팀원들과 코딩테스트 스터디를 매주 하고있습니다. 알고리즘 문제를 풀고 풀이방식을 공유하는데, 이 문제들의 난이도가 제법 높습니다. 이 문제들에 대해 슬로싱킹으로, 막막한 문제에 대해 해결해보는 경험을 해나가려고 합니다.

이상으로 제 n주차 몰입 내용과 피드백, 그리고 다른 분들의 인상깊었던 피드백과 제 생각을 정리해봤습니다.

다음에 더 재미있고 유익한 컨텐츠로 찾아오겠습니다.

읽어주셔서 감사합니다.

1. 대표 이미지: https://pixabay.com/ko/photos/%ed%9d%ac%ea%b3%a0-%eb%a7%a4%eb%81%84%eb%9f%ac%ec%9a%b4-%ec%b9%a0%ed%8c%90-%eb%82%a8%ec%84%b1-849810/
2. 황농문 교수님 몰입 유튜브 : https://www.youtube.com/c/%ED%99%A9%EB%86%8D%EB%AC%B8%EC%9D%98%EB%AA%B0%EC%9E%85%EC%9D%B4%EC%95%BC%EA%B8%B0
3.

[제품 리뷰] 도커(Docker) 컨테이너 각티슈 케이스 ️

codingDNA — Wed, 21 Dec 2022 01:48:52 +0900

안녕하세요!

제가 블로그를 시작하고 처음으로 협찬을 받았습니다.

소개해드릴 제품은 인카토스에서 협찬받은 도커(Docker) 컨테이너 각티슈 케이스입니다!

뽁뽁이로 돌돌 말아서 안전하게 보내주셨어요!

조립 해서 사용하는 거라 부피는 작습니다.

조립 설명서

조립 설명서가 뒷면에 자세하게 나와있습니다.

조립이 굉장히 쉬운데 저는 4번 조립할 때 빨간색으로 표시된 부분을 못봐서 조금 헤맸습니다. 4번은 위에서 아래로 끼워넣는 것입니다.

도커 컨테이너 각티슈 케이스 완성

완성한 모습입니다. 원래 두던 각티슈 케이스 대신 도커 컨테이너 각티슈를 두니까 더 깔끔해졌습니다. 삭막한 제 책상이 밝은 파란색으로 인해 산뜻해졌습니다. 요즘 부트캠프를 따라 가느라 지쳐있었는데 기분전환도 되고 너무 맘에 드는군요.

산뜻한 색감

왼쪽배치?

저는 각티슈를 많이 쓰는 편이라 항상 자리에 구비해 둡니다. 도커 컨테이너 각티슈를 두니까 조금 더 개발자에 다가간 느낌이 듭니다.

옆면

옆으로 돌리면 진짜 컨테이너처럼 아기자기하게 생겼습니다.

맥북과 도커

애플 아이콘이 보이게 찍어봤습니다.

오른쪽 배치?

세로로?

맥북 덮기

너무 예뻐서 여기저기 배치해봤습니다. 이제 누가봐도 개발자의 책상입니다.

이렇게 좋은 제품을 협찬해주셔서 감사합니다!

아래는 제품 사이트 링크입니다.

https://incatos.shop/surl/P/11

35000원에 판매되고 있습니다. 가로 20cm, 세로 11cm, 높이 11cm 정도 크기입니다.

흰색 외에도 회색 케이스도 있습니다. 저는 개인적으로 제가 받은 흰색이 더 밝고 좋습니다:)

읽어 주셔서 감사합니다.

다음에 더 솔직하고 재밌는 리뷰로 찾아오겠습니다.

※ 인카토스에서 제품을 협찬받고 주관적으로 작성한 글입니다.

[몰입] 몰입 클럽 참여 후기 (Feat. 10주차)

codingDNA — Sun, 11 Dec 2022 17:48:13 +0900

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Contents

개요

각자 메일로 보낸 몰입 경과 일지에 대한 피드백을 주시는 방식으로 진행되었습니다. 대략 타임 라인은 아래와 같습니다.

10:00 ~ 10:55 | 인트로 및 사고력 향상 및 문제 해결을 위한 몰입

10:55 ~ 11:20 | 수험공부를 위한 몰입

지금부터 글은 아래와 같은 형식으로 작성되었습니다.

몰입 경과일지 사례 요약

교수님의 피드백

1. 한 주 간 몰입 내용

1️⃣ 몰입 경과 일지 메일

[10주 차 몰입 경과 일지 메일]
이번주 목요일에 DKT 대회가 종료되었습니다. 어떻게든 성능을 올리기 위해, 새벽 5시까지 계속 이런저런 시도를 하고, 10시에 일어나고를 반복했습니다. 그러다 보니, 이완된 집중을 시도하면 1시간 정도 깊게 잠들었습니다. 데이터를 군집화해서 이런저런 특성들을 조합하면 어떻게 되겠다 라는 내용의 꿈들을 몇 번 꿨습니다. 꿈에서도 데이터를 다룬건 집중된 효과도 있었지만, 대회 끝에 기대한 수준만큼 나오지 않으면 어떻게 하나 라는 불안한 마음도 한몫한 것 같습니다. 대회가 끝나고나니, 정말 후련했고, 순위에 대한 집착은 좀 있었지만, 제 모든 것을 쏟은 느낌이 들었습니다. 순위도 기대이상으로 높게 나왔습니다. 성능이 오르지 않아, 새벽에 답답한 마음을 느낄 때가 아주 가끔 있었지만, 데이터를 다루기 시작하면 금세 몰입하여 시간 가는 줄 모르고 대회를 진행했습니다. 큰 후회는 없지만, 조금 더 배움과 협업에 포커싱 해서 팀으로 함께해보는 것도 좋았겠다는 생각도 듭니다. 현재 제가 리더의 역할인데, 제가 담당한 모델과 데이터에 깊숙이 몰입하다 보니, 다른 팀원들이 담당한 모델들에 대한 이해도가 조금 떨어졌기 때문입니다. 결과에 집착할 때마다 알아차리려고 노력하고, 몸에 힘이 들어갈 때도 알아차리면서, 최대한 이완된 집중을 하려고 지속해서 시도하고 있습니다. 뭔가 한 번에 바로 되기는 어려운 것 같습니다. 하지만, 꾸준히 하다 보면, 마음 편하게 이완된 집중을 습관화할 수 있을 것 같습니다. 이번 대회에 대해 팀원들과 깊게 회고해보고, 다음 주 부터 또 4주간 영화 추천 대회를 진행합니다. 성장에 포커싱하여 계속 이완된 깊은 몰입에 도전하겠습니다.

2️⃣ 교수님 피드백

현재 몰입을 정말 잘 실천하고 있습니다. 하지만, 새벽 5시에 자서 오전 10시에 일어나는 것은 5시간만 수면을 하는 것이니 약간 무리입니다. 대회 특성상 어쩔 수 없이 속성으로 배우다 보니 무리하는 것 같습니다. 모든 것을 쏟은 느낌은 좋습니다. 다만, 모든 것을 쏟았는데 부담이 될 때는 무리가 된 것이고, 모든 것을 쏟았는데 좋으면서 다음에 또 해보고 싶다는 느낌이 드는 것이 무리하지 않는 최선입니다. 지금 팀으로 함께하는데, 조직 몰입을 시도해보는 것 도 좋아보입니다. 성장에 포커싱하여 이완된 깊은 몰입에 다시 도전한다고 했는데, 잘하고 있습니다.

교수님 피드백을 받고, 몰입에 대해 다시 생각해보는 계기가 되었습니다. 확실히 이번 대회 막바지에는 무리를 했습니다. 대회 마지막 날엔 뭔가 기분이 점점 다운되고, "아 내가 해볼 수 있는 건 다해봤어 그러니 이제 빨리 대회가 끝났으면 좋겠어"라는 생각이 들었기 때문입니다. 다음 대회에서는 결과보단 과정에 포커싱하여, 내가 할 수 있는 것 안에서 최선을 다해보고 싶습니다. 또, 팀원들에게 몰입을 소개하며, 조직 몰입을 시도해보는 것도 좋겠다는 생각이 들었습니다.

2. 몰입 클럽 Zoom 미팅 후기

1️⃣ 인상 깊었던 피드백과 내 생각

1) 몰입에 도전하시는 한 분의 사례

슬로싱킹을 하려고 하는데, 저도 모르게 긴장해서 집중을 하여, 집중력을 소모하는 것 같습니다. 2~3시간이 지나면 쉬어야 할 것 같은 느낌이 듭니다. 결과에 집착하기보단, 과정에 집중하려고 노력하고 있습니다.

이완된 집중을 안 하고, 긴장된 집중을 하는 사람들이 많습니다. 그러면 머리가 아프고 오래 지속하기 힘듭니다. 그러니 최대한 쉬면서 천천히 생각하는 게 좋습니다. 결과에 집착하지 않고, 과정에 집중하는 것도 매우 중요합니다. 처음 몰입을 연습하실 때는, 초, 중, 고 수학 문제로 연습하는게 좋습니다. 문제를 읽고 덮어버린 뒤에, 편한 의자에 기대어 생각합니다. 그러면 문제가 뭐였지?부터 생각하게 됩니다. 그렇게 떠오르지 않으면 살짝 보고, 다시 의자에 기대 쉬면서 천천히 생각하는 것. 여기서 핵심은 쉬면서도 문제가 풀리는 경험을 하는 것입니다. 이걸 5분 걸리는 문제, 10분 걸리는 문제 이렇게 늘려나가면 좋습니다.

생각해보니 저도 몰입을 연습하고 있지만, 쉬면서 문제가 풀리는 경험을 많이 해보지 않았다는 생각이 들었습니다. 알고리즘 문제는 답이 명확하기에, 코딩 테스트 문제를 난이도별로 나누어 몰입을 도전하면 정말 좋을 것 같다는 생각이 들었습니다.

2) 로스쿨에 합격하신 분의 경험담

직장을 다니며, 로스쿨 LEET에 준비하여 합격하였습니다. 제 몰입에 대한 첫인상을 먼저 말씀드리면, 첫 번째 잘 수록 좋다니 너무 좋다! 두 번째, 객관식 시험인데 어떻게 인출식으로 할 수 있을까? 세 번째, 결과보다는 과정이 중요하다입니다. 수면은 하루에 7시간 정도 잤습니다. 기출문제를 공부하면서 시간을 재지 않고, 답지도 치웠습니다. 시간 내에 답을 맞히려고 안 하니까 조바심과 긴장감 없이 오래 생각할 수 있었습니다. 또, 필사를 하며 슬로 리딩을 실천했습니다. 몰입도가 떨어지면 너무 괴로워서 처음엔 유튜브, SNS 어플을 지울 수밖에 없었습니다. 그러고도 힘들어서 인터넷 되는 어플을 지우고 필요 없는 단톡방도 모두 나갔습니다. 떠들고 가십을 보는 건 재밌고 자극적이기 때문에 하고 싶을 수밖에 없고, 몰입도를 잘 떨어뜨려서 지울 수 밖에 없었습니다. 한 과목을 1주일 이상했고, 두 과목밖에 없었지만 과목을 바꿀 때마다 1초도 쉬지 않고 딴생각이 났습니다. 그래도, 결과보단 과정이 중요하기에 재차 시도하고 또 시도해서 다시 몰입 사이클을 탈 수 있었습니다. 이때 가장 중요한 게 나는 왜 안되지?라는 생각을 금지하는 것입니다. 마지막 시험 2일 전에 회사에서 새로 발령이 나서, 면담도 하고 자리도 옮기는 과정에서 강한 몰입이 깨졌습니다. 다시 유튜브도 보고 그랬는데, 로스쿨 시험 결과에 집착하는 게 아니라, 무너져도 다시 일어나는 것을 배우기 위해 몰입을 계속하는 것이 목적이라는 것을 깨닫고 다시 몰입에 도전했습니다.

성공 사례 발표해주셔서 정말 감사합니다.

몰입을 통해 LEET를 합격하신 분의 사례를 직접 PPT로 만들어서 발표해주셨습니다. 시행착오와 어떻게 극복했는지 자세히 알려주셔서 정말 동기부여가 많이 되었습니다. 결과보단 과정에 최선을 다하는 게 몰입이라는 것을 다시 한번 느꼈습니다.

3) 수험에 몰입하시는 분의 사례

계속 문제를 풀고 책을 보다 보면 졸릴 때가 있는데, 그때 선잠을 자고 나면 다시 맑은 정신으로 집중할 수 있었습니다. 슬로싱킹의 11가지 규칙을 지키기 시작하면서, 어깨에 힘을 빼고, 눈에도 힘을 뺀 상태로 책상에 앉아 졸 듯이 공부를 하였는데 거의 3시간을 시계도 보지 않고 집중하였습니다.

1초도 쉬지 않고 생각하는 것에 많은 분들이 거부감을 가질 수 있습니다. 그런데, 이완된 집중으로 슬로싱킹을 하면 그렇게 부담되는 일은 아닙니다. 졸 듯이 하는 것은 아닙니다. 정신이 맑아야 합니다. 몰입에 도전하다 보면, 너무 이완되어 졸린 것과, 살짝 긴장된 것을 왔다 갔다 하면서 편안하지만 집중된 지점을 찾아가게 됩니다. 중요한 것은 편안하게 쉬는 듯한데, 정신은 맑아야 한 다는 것입니다. 그렇게 쉬는 듯이 생각하는 것을 경험하면 됩니다.

예전에 교수님께서 몰입은 명상에 생각을 얹는 느낌이라고 하셨습니다. 스님들이 3개월간 화두선에 깊게 들어가는 것을 상상해보면 좋다고 하셨습니다. 몸은 이완되어 있는데, 정신은 또렷하게 주제를 천천히 생각하는 것이 생각보다 어려운 것 같습니다. 하지만 하다 보면 그 지점을 정말 찾을 수 있을 것 같습니다.

이상으로 제 10주차 몰입 내용과 피드백, 그리고 다른 분들의 인상깊었던 피드백과 제 생각을 정리해봤습니다.

다음에 더 재미있고 유익한 컨텐츠로 찾아오겠습니다.

읽어주셔서 감사합니다.

1. 대표 이미지: https://pixabay.com/ko/photos/%ed%9d%ac%ea%b3%a0-%eb%a7%a4%eb%81%84%eb%9f%ac%ec%9a%b4-%ec%b9%a0%ed%8c%90-%eb%82%a8%ec%84%b1-849810/
2. 황농문 교수님 몰입 유튜브 : https://www.youtube.com/c/%ED%99%A9%EB%86%8D%EB%AC%B8%EC%9D%98%EB%AA%B0%EC%9E%85%EC%9D%B4%EC%95%BC%EA%B8%B0

[부스트캠프 AI tech 4기] week 12 회고 - DKT 대회 종료

codingDNA — Sat, 10 Dec 2022 00:55:05 +0900

BoostCamp AI tech

Contents

1. 대회 내용

저는 계속 피처 엔지니어링을 진행했습니다. 팀원들도 모델에 대한 실험 기록을 MLflow로 하고 싶다는 니즈가 있어서 제가 Quick Start Tutorial 코드를 제작하여 팀원들에게 공유했고, 팀원들이 모두 해당 코드를 통해 MLflow를 도입하여 실험 기록들을 해 나갔습니다.

mlflow 도입

인상 깊었던 내용은 문제 유형에 대해 유저별로 다양한 군집화를 해서 피처를 생성하고 도입했다는 점입니다. TSNE를 통해 2차원으로 만든 뒤에, KMeans 부터 DBSCAN, HDSCAN을 이용해 군집화하고 카테고리컬 피처로 생성하여, 다른 피처와 조합해 다양한 피처들을 생성하고 추가하여 성능을 측정해보았습니다.

다양한 군집화

외에도 elo Function을 이용해 유저의 상대 난이도를 계산해서 피처에 적용한 것도 인상 깊었습니다. 제가 추가한 피처만 거의 70~80개가 되어갔습니다. 이번 대회에서 정말 신기했던 것은 Shake-up이 정말 크게 일어났다는 것입니다. 1위 하던 조가 거의 꼴등으로 내려갔고, 꼴등이던 조가 상위권으로 올라갔습니다. 다행히 저희 조의 순위는 약간 올라가서 정말 좋았습니다. Validation Set을 다양한 시도를 통해 강건하게 구축하고, 다양한 모델 앙상블로 결과를 강건하게 한 조들이 상위권에 많이 머무른 것 같습니다. 저희 조도 어느 정도는 중상위권에 진입하여 정말 좋았습니다.

2. 피어 세션

1) 일반

매일 데일리 스크럼을 진행하며, 대회를 어떻게 풀어나가는지 서로 공유했습니다. 그 과정에서 서로 맞물리는 부분이 생기면 게더타운에서 서로 소통하며 긴밀하게 협업했습니다. 서로 어디서 막혔는지 얘기했고, 대회가 진행됨에 따라 각자 맡은 모델에 대해 고도화가 되어 다른 팀원들의 조언이 크게 도움이 되진 않았지만, 어디가 막혔는지 팀원들에게 논리적이고 구체적으로 털어놓는 과정에서 문제 해결책의 실마리를 얻는 경우도 종종 있어서 매우 좋았습니다.

2) 코딩 테스트 스터디

이번 주에는 구현과 관련된 알고리즘을 풀어와 한 문제씩 발표하고 의견을 나누었습니다. 저는 스도쿠 문제를 풀었습니다. DFS를 이용해 백트래킹을 하는 문제입니다.

구현

3) 면접 질문 스터디

이번 주 면접 질문 스터디의 주제는 간단한 CS 기술면접 자유주제입니다. 대회를 집중적으로 하다 보니, 깊은 내용보단 가벼운 내용으로 준비하였습니다. 제가 준비한 내용은 Restful API란 무엇인가? 입니다. 목차는 아래와 같습니다.

Restful API란

예전 회사에서 웹 개발 업무를 할 때, 한번 정리해야지 해야지 하다 아직까지 못했는데, 이번 기회에 한번 정리했습니다. API의 넓은 의미의 개념부터 일반적으로 통용되는 개념과 역할, 유형을 다루었고, REST가 의미하는 것, 그리고 HTTP와의 관계 HTTP 메소드를 통한 통신 방식을 다루었습니다. API, REST API 이런 개념들은 뭔가 추상적이어서 볼 때마다 잘 와닿지 않았는데, 한 번 정리하니 어느 정도 개념이 잡힌 것 같아 좋았습니다. 외에도 다른 분들은 프레임워크와 라이브러리, 동기와 비동기, 오버 라이딩과 오버 로딩, OOP 개념을 다뤄주셨습니다.

CS 기술 면접 스터디

4) 모델 구현 스터디

모델 구현 스터디에선 현재 DKT 대회에서 사용하고 있는 모델을 중심으로 lightGCN, Bert를 이용한 Transformer, LSTM을 다뤄주셨습니다.

모델 구현 스터디

5) 한 주 회고

한 주 회고

3. 그 외 이벤트들

1) 멘토링

대회 관련해서 질문하고, 답변해주셨습니다. 이번 주는 통합 멘토링도 진행했는데, 3기 캠퍼분이 오셔서 정말 열린 마음의 다양한 조언들을 해주셨습니다. 부스트 캠프에서 대회에 너무 치중한 나머지, 큰 그림을 놓치고 있었다는 느낌이 들었습니다. 대회에서는 성능의 소수점 하나 올리는 게 정말 중요하지만, 현업에서는 그 수치보단 그래서 어떤 시도를 해봤고, 무엇을 한 건지, 논리적이고 구체적으로 설명하는 방향성도 매우 중요하다고 느꼈습니다. 또, 해야 할 것에만 너무 갇혀있기보단, 다양한 시도들을 해보는 것도 좋겠다고 느꼈습니다.

2) 마스터클래스

이번 주 오피스 아워에서는 이번 대회에서 1위와 2위 한 조의 대회 설루션 발표가 이어졌습니다. 1위 한 조의 발표가 정말 인상 깊었습니다. 특히, PM(Project Manager)를 2일씩 돌아가면서 진행했고, 팀원들도 계속 로테이션하며 진행한 일을 인수인계하는 방식의 협업을 했다는 게 정말 인상 깊었습니다. 그래서 모든 팀원들이 대회에서 진행한 모델들과 데이터들을 모두 다 다뤄보며 성장하는 것에 포커싱을 했는데, 대회까지 1등 했다는 정말 교과서적인 발표였지만, 인상 깊게 다가왔습니다. 마스터님도 부스트 캠프 1~4기를 통틀어 이렇게 모범적으로 한 조는 처음이라고 칭찬하셨습니다. 대회 과정이나 피처 엔지니어링 전반적인 내용은 사실 저희 조가 진행한 것과 크게 다르지 않았습니다. 그래서 사실 조금 더 아쉽습니다.

Reference)
1. 네이버 부스트 캠프 Ai tech 4기

[몰입] 몰입 클럽 참여 후기 (Feat. 9주차)

codingDNA — Fri, 9 Dec 2022 23:54:28 +0900

From Pixabay StartupStockPhotos's Image

Contents

개요

각자 메일로 보낸 몰입 경과 일지에 대한 피드백을 주시는 방식으로 진행되었습니다. 대략 타임 라인은 아래와 같습니다.

10:00 ~ 10:55 | 인트로 및 사고력 향상 및 문제해결을 위한 몰입

10:55 ~ 11:20 | 수험공부를 위한 몰입

지금부터 글은 아래와 같은 형식으로 작성되었습니다.

몰입 경과일지 사례 요약

교수님의 피드백

1. 한 주 간 몰입 내용

1️⃣ 몰입 경과 일지 메일

[9주 차 몰입 경과 일지 메일]
이번 주에도 대부분의 시간에 DKT 대회를 진행했습니다. 중간중간 팀원들과 함께하는 스터디를 제외하고는 모든 시간을 대회에 몰입하려고 노력했습니다. 주로 한 일은 데이터를 관찰하고 Feature Engineering을 통해 피처를 만들고, 모델을 통해 성능을 측정해 기존 대비 상승했는지, 감소했는지를 보고 그 원인을 다시 데이터로부터 찾는 Cycle을 계속 반복했습니다. 그 과정에서 모든걸 놓아버리는 느낌으로, 이완된 집중 상태를 최대한 유지하려고 했습니다. 그 과정에서 제가 집중을 하면 저도 모르게 몸에 힘이 들어간다는 것을 알게 되었습니다. 집중과 함께 몸에 힘이 들어갈 때를 알아차리니 다시 힘을 풀고 이완된 집중을 할 수 있었습니다. 하지만, 습관적으로 힘이들어가서, 알아차리지 못할 때도 있었습니다. 그런 시행착오속에서 점점 편하게 이완된 상태에서 몰입하는 경험들을 했습니다. 편한 상태로 깊게 집중이 될 때면, "와 이거다! 이 상태라면 얼마든지 계속할 수 있겠다 "라고 느껴졌습니다.
가설이 연속으로 계속 틀리고, 원인을 도저히 모르는 막막함이 느껴질 때는, 책상에 앉아서 이완된 집중이 잘 안되고 뭔가 스트레스와 함께 전환이 필요하다고 느껴질 때가 간혹 있었습니다. 그럴 때면 저번주에 교수님께서 강조하셨던, 내가 할 수 있는 만큼만 하면 충분하다, 결과에 집착하면 안 된다 라는 말씀을 떠올렸습니다. 책상에 앉아 있기 싫을 때는 잠깐 침대에 노트를 들고 가 이완된 집중을 했습니다. 그러다 1시간 넘게 잠든 적도 있습니다. 그래도, 뭔가 점진적으로 이완된 집중을 하는 시간이 점점 늘어나는 것 같습니다. 정말 마음이 편하고, 생산적이라고 느껴집니다. 성능도 중간 중간 크게 올랐고, 점점 가설의 수준이 높아지는 것도 느껴집니다. 이렇게 하다 보면, 마음이 편하기 때문에 점점 이완된 집중으로 공부하는 게 습관이 될 것 같습니다. 다음 주 목요일 까지가 대회입니다. 토, 일을 거쳐 계속 대회에 몰입할 계획입니다. 감사합니다.

2️⃣ 교수님 피드백

이완된 집중이 바로 되지 않습니다. 테니스, 탁구, 수영 등의 운동을 할 때도 필요한 부분만 힘을 주고, 나머지 부분에는 힘을 다 빼야합니다. 어떤 운동이든 초보자일 때 힘이 들어갑니다. 힘을 빼야 장시간 집중할 수 있고, 머리를 쓰는 일은 특히 더 그렇습니다. 그렇게 이완된 상태에서 몰입을 경험하면서 자꾸 더 가보는 자세가 중요합니다. 지금 대회를 진행하고 계신데, 보통 대회를 하면 경쟁을 통해 몰입을 경험하게 됩니다. 밤을 새야하고, 엄청 집중해야 하기 때문에 장기간 하기 어렵습니다. 하지만 슬로싱킹을 통한 몰입은 6개월이고 1년이고 지속할 수 있습니다. 쉬는 듯이 장시간 최선을 다할 수 있는 것입니다.

이완된 집중이 바로 되지 않으니, 꾸준히 지속해서 도전하는 자세가 매우 중요한 것 같습니다. 계속 몸에 힘을 빼고 생각하면서, 중요한데 해결되지 않는 포커싱 포인트를 찾아 그 문제를 해결하는 것에 도전을 해봐야겠습니다.

2. 몰입 클럽 Zoom 미팅 후기

1️⃣ 인상 깊었던 피드백과 내 생각

1) 박사과정에 있으신 분의 사례

문제를 대하는 마음가짐이 달라지고 있습니다. 스트레스보다는 즐기는 마음이 커져가고 있습니다. 생각하다 잘 안되면, 눈을 감고 생각하기도 합니다. 그러다 보면 20분 정도 선잠 자고 일어나서 다시 문제를 풉니다. 신기한 점이 하나 있습니다. 아이디어가 불연속적으로 튀어나오는 것을 경험했습니다. 예를 들어, 통계를 생각하고 있었는데, 갑자기 디지털 인문학 논문에 관한 아이디어가 떠오른 적도 있고, 샤워를 하거나 운동을 하다가 갑자기 논문 아이디어를 얻었습니다.

우리는 쓸데없는 걱정을 하게 되어 있습니다. 생존에 유리하기 때문입니다. 하지만 문명이 충분히 발달했고, 걱정할 필요가 없는데 본능적으로 하게 됩니다. SNS나 유튜브 이런 것들에 빠지는 이유 중 하나는 그런 걱정을 잊게 하기 때문입니다.
최선을 다하면, 할 수 있는 영역이 매우 많습니다. 최선을 다해도 안 되는 문제가 있는데, 그것도 최선을 다하면 후회가 없고 후련합니다. 그것에 대해 스트레스를 받을 필요도 없고, 다만 떳떳하게 다하면 되는 것입니다.
사실 몰입은 하나의 어려운 문제에만 집중할 때 효과가 제일 좋습니다. 불연속적으로 아이디어가 떠오른다고 하셨는데, 어려운 한 문제에 집중하면 일주일 안에 기적과 같은 아이디어가 불연속적으로 계속 떠오릅니다.

잡념이 생기거나 쓸데없는 걱정을 하는 게 정말 당연하다는 생각이 들었습니다. 그러니 이런 생각에 빠졌을 때 자책하기보단, 다시 원래 주제로 돌아와 천천히 몰입에 도전하는 것이 좋겠다는 생각이 들었습니다. 그리고 결과에 집착하기보단, 다만 내가 할 수 있는 영역에서 편안한 최선을 다하기만 해도 충분하겠구나, 그 이상은 어차피 할 수 도 없고, 오히려 집착으로 인해 힘들기만 하겠구나 라는 생각이 들었습니다.

2) 박사과정에 계신 한 분

요즘 약한 몰입을 계속 연습하고 있습니다. 강한 몰입과는 어떻게 다를까요? 그리고, 집에서 몰입하기 약간 어렵습니다. 어떻게 해야 할까요?

약한 몰입하고 강한 몰입은 상대가 안됩니다. 통상 50시간 한 문제를 연속해서 계속 생각하면 강한 몰입 상태가 되는데, 이게 쉽지가 않습니다. 그래서 약한 몰입을 계속 연습하면서, 점진적으로 강한 몰입으로 가는 게 좋습니다. 깊게 몰입할 때는 옆에 사람이 있으면 몰입하기 힘듭니다. 저는 박사과정 할 때 랩실에서 몰입이 어려우면, 아무도 없는 그런 공간을 찾아가서 몰입을 했습니다. 이렇게 몰입할 때는 환경적인 어려움도 있습니다.

저도 이완된 집중을 연습하면서, 계속 약한 몰입에 도전하고 있습니다. 언젠간 강한 몰입을 해볼 수 있다면 정말 좋겠다는 생각이 들었습니다.

3) 대기업 해외 법인 근무

그동안 회사에 충성하는 것은 쓸데없는 일이라고 생각했습니다. 하지만, 몰입을 어떻게 적용할까 생각하다 보니, 회사에 충성하는 것이 쓸데없는 일이 아니라는 생각이 듭니다. 그래서 지난주부터 매우 도전적인 프로젝트를 하게 되었습니다. 한국 기업에게 너무나 어려워진 중국 시장에서 어떻게 살아남을 수 있는지에 대한 고민이 프로젝트 주제입니다. 답이 없어 보이는 프로젝트이지만, 몰입을 하면 답을 찾을 수 있다고 하니, 한 번 도전해보려고 합니다.

대부분의 사람이 회사에 충성하는 것은 쓸데없는 일이라는 생각을 합니다. 어찌 됐던 회사를 다녀야 할 때, 이 문제를 어떻게 해결하냐면, 회사와 내가 윈윈 하는 방법을 찾아야 합니다. 그게 회사에서 어려운 문제를 내가 푸는 것입니다. 이를 통해 몰입 훈련을 할 수 있고, 내가 성장하고, 회사에도 도움이 됩니다. 답이 없어 보이는 프로젝트 이런 게 굉장히 좋습니다. 원인이 설명되지 않는 문제가 나올 때마다 성장의 기회로 생각하고, 해결하다 보면 많이 성장하며, 주변의 인정도 받을 수 있습니다.

저도 나중에 회사에 가면, 이렇게 어려운 문제에 도전하여 해결해서 저도 성장하고 회사도 성장하는 그런 인재가 되고 싶다는 생각이 들었습니다.

이상으로 제 9주차 몰입 내용과 피드백, 그리고 다른 분들의 인상깊었던 피드백과 제 생각을 정리해봤습니다.

다음에 더 재미있고 유익한 컨텐츠로 찾아오겠습니다.

읽어주셔서 감사합니다.

1. 대표 이미지: https://pixabay.com/ko/photos/%ed%9d%ac%ea%b3%a0-%eb%a7%a4%eb%81%84%eb%9f%ac%ec%9a%b4-%ec%b9%a0%ed%8c%90-%eb%82%a8%ec%84%b1-849810/
2. 황농문 교수님 몰입 유튜브 : https://www.youtube.com/c/%ED%99%A9%EB%86%8D%EB%AC%B8%EC%9D%98%EB%AA%B0%EC%9E%85%EC%9D%B4%EC%95%BC%EA%B8%B0

[백준] 1516 - 게임 개발 / 골드 3 / 위상정렬

codingDNA — Tue, 6 Dec 2022 00:42:40 +0900

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Contents

1. 문제

링크: https://www.acmicpc.net/problem/1516

문제

문제를 요약하자면, 스타크래프트처럼 건물을 짓는데, 순서관계가 있는 경우, 주어진 N개의 건물에 대해 짓는데 걸리는 최소 시간을 출력해야 하는 문제입니다.

1) 예제 입출력❄️

예제 입출력

첫 줄에 건물 개수(N)이 5로 주어집니다. 다음 5줄 동안 각 건물을 짓는 데 걸리는 시간과, 해당 건물을 짓기 위해 필요한 건물들이 공백을 구분자로 나오고, 마지막엔 항상 -1로 끝납니다. 해당 예시를 보면 1번 건물은 바로 지을 수 있으므로 그대로 10시간을 출력하면 됩니다. 두번째 건물은 1번 건물을 지어야 지을 수 있기 때문에, 1번 건물을 짓는데 걸리는 10시간과 2번 건물을 짓는데 걸리는 10시간을 합해 20시간을 출력해야 합니다. 3번 건물도 1번 건물을 지어야 지을 수 있고, 10 + 4 하여 14를 출력합니다. 4번 건물은 1번과 3번 건물을 지어야 지을 수 있습니다. 3번은 14 걸리고, 1번은 10이 걸리는데, 3번 건물이 1번을 지어야 지을 수 있으므로, 14 + 4하여 18을 출력합니다. 마지막 5번째 건물은 3번을 지어야 되므로, 14 + 3 하여 17을 출력합니다.

2. 핵심 논리☢️

건물은 동시에 여러개를 지을 수 있으므로, 한 건물을 짓기 위해 필요한 건물들 중 가장 오래 걸리는 건물의 시간만 고려하면 됩니다. 핵심은 각 건물을 노드로 봤을 때, 진입차수를 낮춰가며 정렬하는 위상 정렬을 사용하는 것입니다.
(위상 정렬 잘 설명된 링크: https://freedeveloper.tistory.com/390)

3. 풀이 코드✅

from collections import defaultdict, deque

N = int(input()) # 건물 개수
ans = [0] * (N+1) # 최종 정답 리스트(각 건물 짓는 총 필요 시간)
cost = [0] * (N+1) # 각 건물 짓는 순수시간
degree = [0] * (N+1) # 진입차수 리스트
Q = deque()

graph = defaultdict(list) # 간선표현 dict ex) graph[1]=[2,3,4]
for i in range(1,N+1):
    temp = list(map(int,input().split())) # 10, 1, -1
    cost[i] = temp[0]
    
    for ele in temp[1:-1]:
        graph[ele].append(i) # ele -> i로가는 방향(i지을 때, ele 필요하다)
        degree[i] += 1 # i의 진입차수 +1

# 초기에 진입차수가 0인 건물들 넣어주기
for i in range(1,N+1): # 진입차수가 0인 노드 Q에 넣어주기, ans에 비용 업데이트
    if degree[i]==0:
        Q.append(i)
        ans[i] = cost[i]

while Q: #Q에 있는 노드들의 간선을 제거하면서, ans값 업데이트
    now = Q.popleft()
    for e in graph[now]:
        degree[e] -= 1
        # 한 건물이 여러건물을 지어야 지을 수 있는 경우, 제일 오래걸리는 건물 짓고, 지을 수 있도록 max로 갱신
        ans[e] = max(ans[e], cost[e] + ans[now])
        if degree[e] == 0: # 진입차수가 0이 되었으면 Q에 넣어주기
            Q.append(e)

print(*ans[1:],sep='\n')

첫 줄에 건물 개수(N)을 입력받습니다. ans(최종 정답 리스트), cost(각 건물 짓는 순수 시간), degree(각 건물 노드의 진입 차수 리스트)를 N+1개의 0으로 된 리스트로 초기화해줍니다. 그리고 graph 변수에 각 건물 번호를 노드로 하고, 의존관계를 표현하여 저장해 줍니다. 예를 들어 2,3,4번 건물은 1번 건물을 지어야 지을 수 있다면 graph[1]=[2,3,4] 처럼 표현됩니다.

그 후, 진입차수가 0인 건물들(의존관계없이 바로 지을 수 있는 건물들)을 Q에 넣어주고, ans(정답 리스트)에 각 건물의 cost를 할당해줍니다. 이후 Q에 대해 BFS탐색을 하며, 현재 건물 노드(now)에 대해, 연결된 건물 노드(e)를 반복하며, ans[e] = max(ans[e], cost[e] + ans[now])로 갱신해줍니다. 이 코드의 의미는 건물(e)에 의존적인 건물이 있는 경우, 제일 오래 걸리는 건물 짓고, 건물(e)을 지을 수 있도록 max로 갱신해주는 것 입니다. 그리고, 진입 차수가 0이 된 건물(e)에 대해서는 Q에 append 해줍니다.

마지막에 ans에 대해 [1:]로 1번 건물부터 *(unpacking)하여 출력하는데, 구분자(sep)를 '\n'으로 하여 한 줄씩 띄어서 출력해주면 정답입니다.

읽어주셔서 감사합니다.

다음에 더욱 유익한 글로 찾아오겠습니다.

* 관련 풀이 코드는 아래 깃허브 링크에 있습니다.

https://github.com/netsus/BaekJoon/blob/master/jupyter/1516_%EA%B2%8C%EC%9E%84_%EA%B0%9C%EB%B0%9C.ipynb

GitHub - netsus/BaekJoon: Algorithm Problem solving

Algorithm Problem solving. Contribute to netsus/BaekJoon development by creating an account on GitHub.

github.com

Reference)
1. BAEKJOON Logo: https://www.acmicpc.net/
2. 위상 정렬 개념: https://freedeveloper.tistory.com/390

[백준] 14989 - 불 끄기 / 플래티넘 5 / 브루트포스 & 그리디

codingDNA — Mon, 5 Dec 2022 00:05:16 +0900

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Contents

1. 문제

링크: https://www.acmicpc.net/problem/14939

문제

문제를 요약하자면, 10X10에 켜진 전구는 O로, 꺼진 전구는 X로 주어지는데, 전구의 스위치를 누르면 십자가 모양으로 해당 전구와 위, 아래, 왼쪽, 오른쪽 전구의 상태도 바뀝니다. 모든 전구를 끄기 위해 최소한으로 눌러야 하는 스위치 개수를 출력해야 합니다.

1) 예제 입출력❄️

예제 입출력

예제를 보면, 맨 왼쪽 위와 맨 오른쪽 아래는 각각 1번씩 가운데 전구의 스위치를 눌러주면, 모두 꺼집니다. 가운데를 보면 가운데 ## 이렇게 되어있는데, 왼쪽 #을 누르면, 오른쪽에 켜진 전구가 십자가 모양이 되어 한번 더 눌러 모두 끌 수 있습니다. 그래서 총 4번 눌러 모든 전구를 끌 수 있습니다.

2. 핵심 논리☢️

핵심은 첫 번째 행에 전구 10개에 대해 켜고 끄는 모든 경우의 수 2^10=1024에 대해, 두 번째 행부터는 윗 행의 전구를 끄기 위한 스위치만 누르는 것입니다. 그러면 첫 번째 행의 전구 상태로 기준을 잡고, 다음 행부터 윗 행의 전구를 끄기 위해 눌러야만 하는 스위치만 누르기 때문에 전체 경우가 모두 고려됩니다. 진짜 어떻게 이런 생각을 했는지 대답합니다. (저는 풀다가 안 풀려서 답을 참고했습니다.)

3. 풀이 코드✅

1) 코드

from copy import deepcopy
arr0 = [list(input()) for _ in range(10)] # 전구배열 입력
dic = {'O':'#','#':'O'} # 스위치 켜고, 끄고 딕셔너리
res = 101 # 최종 출력값 초기화

for k in range(1024): # 첫 줄의 모든 경우수
    arr = deepcopy(arr0); cnt = 0 # 스위치 누른 횟수
    
    for j in range(10): # 첫줄에 10개 전구 하나씩 탐색
        if k&(1<<j):                                # j번째 스위치를 누른 경우(눌려있는 경우)
            cnt += 1                                # 스위치 누르기
            for r,c in (0,j-1),(0,j),(0,j+1),(1,j): # 맨 윗줄 4방향 보기
                if 0<=c<10:                         # 열이 삐져나가지 않은 경우
                    arr[r][c] = dic[arr[r][c]]      # 스위치 딸깍!
                    
    for i in range(9):         # 첫줄부터 9번째까지 (실제 스위치 누르는건 두번째행 부터 10번째 까지)
        for j in range(10):    # 10개 열
            if arr[i][j]=='O': # 윗 행에 불이 켜져있다면,
                cnt += 1       # 스위치 누르기
                for r,c in (i,j),(i+1,j-1),(i+1,j),(i+1,j+1),(i+2,j):
                    if r<10 and 0<=c<10: 
                        arr[r][c] = dic[arr[r][c]]
                        
    if all(c=='#' for c in arr[-1]): # 막줄에 모두 꺼진 경우
        res = min(res,cnt)
print(res if res<101 else -1)

처음에 전구 배열을 arr0에 입력받고, 스위치를 켜고 끄는 역할의 딕셔너리 dic을 정의하고, 최종 출력 값으로 쓰일 res를 101로 초기화합니다. res를 101로 초기화 하는 이유는 누른 스위치 개수의 최소값을 출력하는 것인데, 주어진 스위치는 최대 100개이니 101로 초기화를 합니다.

첫 행의 전구 스위치를 누르는 모든 경우의 수는 2^10=1024입니다. 그렇게 첫 행의 모든 스위치를 누르는 경우의 수를 k로 받고, 전구 배열을 arr에 깊은 복사(deepcopy)를 해줍니다. deepcopy를 해주는 이유는 주어진 배열이 이중배열이기 때문에 단순 copy로는 arr의 값이 바뀌었을 때, arr0의 값도 바뀌기 때문입니다. (자세한 내용은 swallow copy, deep copy를 찾아보시면 됩니다.) 그렇게 첫 행의 스위치 누르는 경우를 k&(1<<j)를 이용해 arr에 반영해 줍니다. 이 부분은 아래에서 자세히 설명하겠습니다.

다음으로, for r,c in (0, j-1), (0, j), (0, j+1), (1, j): 를 통해 첫 행의 경우에 대해 스위치를 눌렀을 때를 반영해줍니다. 그렇게 첫 행의 전구 상태가 결정이 되면, 그다음으로 첫 번째 행부터 9번째 행의 상태를 보며, 그 아래 행인 두 번째 행부터 10번째 행에서 윗 행의 전구가 꺼지도록 스위치를 누르며 cnt+=1을 해줍니다. 전구 스위치를 누르는 경우 십자가 형태로 반영이 되며, 아래 그림에 첫 행의 경우와 그다음에 첫 번째 행부터 9번째 행의 스위치를 누르는 경우의 그림입니다.

스위치를 누르는 경우 반영되는 전구들 시각화

그리고, 마지막행 arr[-1]의 모든 전구가 불이 꺼져있다면, res=min(res, cnt)를 통해 최솟값 갱신을 해주면 됩니다. 최종적으로, res가 101 미만인 경우, 즉, 스위치를 눌러 모든 전구의 불을 끄는 게 가능한 경우 res(스위치 누른 횟수)를 출력하고, 그게 아닌 경우는 -1을 출력합니다.

2) 핵심 코드 부분

for j in range(10): # 첫줄에 10개 전구 하나씩 탐색
        if k&(1<<j):                                # j번째 스위치를 누른 경우(눌려있는 경우)
            cnt += 1                                # 스위치 누르기
            for r,c in (0,j-1),(0,j),(0,j+1),(1,j): # 맨 윗줄 4방향 보기
                if 0<=c<10:                         # 열이 삐져나가지 않은 경우
                    arr[r][c] = dic[arr[r][c]]      # 스위치 딸깍!

첫 줄에 스위치를 누를 때 사용된 k&(1<<j) 부분을 자세히 보겠습니다. 코드의 의미는 1을 j번만큼 shift 하여 2진수로 표현하고, k와 일치되는 부분만 and(&)를 통해 1로 하는 것입니다. 이 부분은 k가 0부터 1023 사이의 수이고, 이를 2진수로 표현하여 첫 행 10개의 전구 중에 몇 번째 전구를 누를지를 결정하는 부분입니다. 아래 k와 j의 for문과 함께 k&(1<<j)를 1과 0으로 출력해 봤습니다. 출력 결과를 보면 첫 행의 스위치를 누른 상태가 보입니다. 처음에는 아예 안 누른 경우, 그다음에는 첫 번째 전구의 스위치만 누른 경우,... 등으로 표현됩니다.

k&(1<<j) 시각화

읽어주셔서 감사합니다.

다음에 더욱 유익한 글로 찾아오겠습니다.

* 관련 풀이 코드는 아래 깃허브 링크에 있습니다.

https://github.com/netsus/BaekJoon/blob/master/jupyter/14939_%EB%B6%88_%EB%81%84%EA%B8%B0.ipynb

GitHub - netsus/BaekJoon: Algorithm Problem solving

Algorithm Problem solving. Contribute to netsus/BaekJoon development by creating an account on GitHub.

github.com

Reference)
1. BAEKJOON Logo: https://www.acmicpc.net/

[부스트캠프 AI tech 4기] week 11 회고 - DKT 대회

codingDNA — Sat, 3 Dec 2022 00:01:42 +0900

BoostCamp AI tech

Contents

1. 대회 진행 내용

저는 이번 주에 DKT 대회에서 Feature Engineering을 주로 했습니다. Feature Engineering 하면, LGBM으로 성능을 측정하고 MLflow에 실험 기록까지 되도록 Baseline을 만들었고, 계속 실험하고, 데이터를 깊게 보고, 성능이 올라가거나 내려갔으면 데이터로부터 그 원인을 찾는 것에 모든 시간과 노력을 쏟았습니다. 아래는 제가 실험한 내역을 MLflow에 기록한 화면입니다. 제출한 경우 LB(Leader Board) AUC에 그 점수를 적었습니다.

MLFlow 실험 기록

CV Strategy를 짜다가 막힌 부분과, Validation AUC가 Validation Set을 어떻게 설정해도 항상 좋아지는 피처가 있는데, 제출만 하면 성능이 안 좋게 나와 그 원인을 찾는데 꽤 삽질을 했습니다. 해당 피처를 Feature Importance(gain, split)으로 봐도 매우 높게 나와서 많이 헤맸습니다. 그러다 XAI(eXplainable AI)라는 분야를 알게되었고, shap이라는 라이브러리를 발견해서 해당 피처에 대해 모델에 어떤 영향을 미치는지도 시각화해봤습니다. 아래가 그 결과입니다.

shap을 통해본 피처가 모델의 예측 결과에 끼치는 영향

데이터를 파다보니 그 원인은 정말 어이없게도, answerCode라는 정답률 기반으로 생성한 피처인데, 최종 테스트 셋은 answerCode가 -1로 되어있습니다. 그러다 보니, 예측하는 데이터셋에서 생성된 피처가 -1 값 때문에 편향이 생겼고, Validation Data에는 효과적이었는데 테스트 셋에는 역효과가 났던 것이었습니다. 뼈아픈 결과였지만, 그 과정에서 Validation Set을 Align 하며 실험하는 방법도 체득했고, Feature Importance를 보는 방법과 eXplainable AI라는 분야를 알게 되었으니 나쁘지만은 않았습니다. 외에도 현재 주어진 Sequence Data를 Memory 기법을 이용해 Tabular Data로 변환하는 다양한 테크닉을 익혀서 좋았습니다. 다음 주 목요일까지 대회이니 남은 시간도 최선을 다해보려고 합니다.

2. 피어 세션

1) 일반

매일 Daily로 진행한 일과 어떤 어려움이 있었고, 어떤 방향으로 극복하려고 했는지 공유 노션에 정리하고, 돌아가며 스크럼을 진행했습니다. 제가 진행한 일들을 설명하고, 어디서 어려움이 있었는지 공유했는데, 혼자라면 절대 못찾았을 문제점들을 팀원들이 발견하고 알려주셔서 정말 고마웠습니다. 저는 주로 Feature Engineering을 진행하고, LGBM으로 성능을 검증하며 데이터를 깊게 파악하는 일을 했습니다. 팀원들이 진행한 일과 어디서 막혔는지에 대해 얘기할 때, 이해가 안 되면 물어보기도 하고, 생각난 인사이트가 있으면 공유를 하면서, 직면한 문제를 함께 풀어가는 느낌을 받아서 정말 좋았습니다.

공유 노션에 Daily 기록

2) 코딩 테스트 스터디

이번주에는 그리디와 관련된 알고리즘을 풀어와 한 문제씩 발표하고 의견을 나누었습니다. 주로 정렬을 하고, for문을 돌며 최적의 선택을 하는 문제들이 많았습니다. 제가 맡은 문제는 백준 14939의 불 끄기 문제였습니다. 브루트 포스와 그리디가 섞인 신기하고 어려운 문제입니다.

그리디 알고리즘

3) 면접 질문 스터디

이번 주 면접 질문 스터디의 주제는 현재 진행하는 DKT 대회와 관련된 모델 이었습니다. 제가 맡은 주제는 Transformer와 LSTM을 합친 모델을 코드 수준에서 연구하여 발표했습니다. data load부터 validation 및 train 과정을 표로 정리하여 발표했습니다.

Transformer & LSTM 모델 동작 방식

Transforemr & LSTM 모델 구조화

해당 모델을 wandb에 연결해보기도 했습니다.

Wandb

외에도, 다른 분들은 SAKT/Saint 모델, LightGCN의 임베딩을 활용한 Last Query Transformer, TabNet, Last Query Transformer를 주제로 발표해주셨습니다.

4) 모델 구현 스터디

모델 구현 스터디 역시 DKT 대회 관련된 모델에 대해 공부하여 발표했습니다. 저는 현재 맡고 있는 부스팅 계열의 LightGBM 모델에 대해 발표했습니다. GBDT(Grandient Boosting Decision Tree)의 메인 아이디어와 한발짝 더 나아가 LGBM의 특별한 방법론인 GOSS(Gradient based One Side Sampling)과 EFB(Exclusive Featrue Bundling)에 대해 발표했습니다. 목차는 아래와 같습니다.

LGBM

외에도, 다른 분이 LSTM Attention 모델에 대해 기존 Seq2 Seq 모델과 어떻게 다른지 발표해주셨습니다.

5) 한 주 회고

한 주 회고

3. 그 외 이벤트들

1) 멘토링

이번주 멘토링에선 DKT 대회를 진행하며 막혔거나, 의문이 드는 부분을 질문하면 멘토님이 답변해주시는 방향으로 진행되었습니다. 제 질문은 Validation Auc가 어떻게 해도 높아져서 성능이 좋아지는데, 제출하면 LB(Leader Board) 점수가 항상 떨어져서 어떤 원인에서 그럴지 여쭤봤습니다. 그 과정에서 데이터의 이상치나 제가 다루던 부스팅 계열 모델이 Sequence Data를 Tabular Data로 변환할 때 시간축을 주는 Lag 기법에 대한 개념을 알려주셨습니다. 결국 나중에 데이터의 이상치를 발견하였습니다. 외에도 부스트 캠프를 하며 모델을 하나만 깊게 파는 것과 여러 모델을 얕게 아는 것 중 어떤 게 좋은지에 대한 질문이 나왔습니다. 결론은 회사마다 쓰는 모델이 다르니, 하나의 모델만 공부하는건 리스크가 있고, 여러 모델을 얕게 아는 것도 메리트가 없으니, 트레이드오프 관계이기 때문에 몇몇 주요 모델을 어느 정도는 구현할 수 있을 정도로 깊게 알아야 한다는 결론이 나왔습니다.

2) 컴퍼니데이

이번 주에는 리빌더AI와 업 스테이지의 회사 소개를 하는 컴퍼니 데이를 진행했습니다. 리빌더AI는 3D 모델을 AR 증강현실에 바로 표현할 수 있고, 현실의 물건을 스캔해서 3D 모델링을 한다는 매우 신박하고 재밌는 일을 했습니다. QR 코드를 찍고, 나오는 웹페이지에서 도넛을 선택한 다음에 맥북의 트랙패드에 도넛을 가져가니 아래 사진처럼 3D 모델이 현실 사진에 그림자와 함께 나와 재밌었습니다.

3D AR 모델링

업스테이지는 각 CV, NLP, RecSYS에서 어떤 일을 하는지, 인턴으로 들어가려면 어떤 역량이 필요한지 등을 팀별로 나와 자세히 설명 주셔서 정말 좋았습니다.

Reference)
1. 네이버 부스트 캠프 Ai tech 4기

[백준] 16986 - 인싸들의 가위바위보 ✌️✊✋ / 골드 3 / 부루트포스

codingDNA — Fri, 2 Dec 2022 00:06:03 +0900

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Contents

1. 문제

링크: https://www.acmicpc.net/problem/16986

문제

문제를 요약하자면, 3명이서 인싸 가위바위보를 할 때의 우승자를 정하기 위한 구체적인 방식은 아래와 같습니다. (편의상 참가자 3명을 A, B, C)

A, B, C는 게임 시작 전 우승을 위해 필요한 승수와 경기 진행 순서를 미리 합의합니다. 경기 진행 순서가 A, B, C라고 가정하겠습니다.
먼저 A와 B가 경기를 진행해 승자를 결정합니다. 만약 두 사람이 같은 손동작을 내어 무승부가 발생할 경우 경기 진행 순서상 뒤인 사람이 이긴 것으로 간주합니다. 즉 A와 B가 같은 손동작을 내면 B의 승리, A와 C가 같은 손동작을 내면 C의 승리, B와 C가 같은 손동작을 내면 C의 승리입니다.
이전 경기의 승자와 이전 경기에 참여하지 않은 사람이 경기를 진행해 승자를 결정합니다.
특정 사람이 미리 합의된 승수를 달성할 때까지 3을 반복합니다.
합의된 승수를 최초로 달성한 사람이 우승합니다.

침 vs 펄 vs 풍

침펄풍이 싸우는 경우의 예시입니다.

1) 예제 입출력❄️

예제입출력

첫 줄에 손동작 수(N)과 우승에 필요한 승수(K)가 주어집니다. 그다음에 N개의 줄 동안 인접 행렬 형태로 가위바위보의 우선순위가 주어집니다. i행 j열의 숫자가 2이면 i가 j를 이기는 경우, 0이면 지는 경우, 1이면 비기는 경우입니다. 그 다음 2줄에는 경희와 민호가 참여하는 경기에서 20번 낼 손동작이 주어집니다.

첫번째 예시에선 승수 K가 2이기 때문에, 경우는 지우가 서로 다른 손동작으로 2번만 이기면 됩니다. 처음에 2를 낸 경희와 싸우기 때문에 2를 이기는 3을 내고, 두 번째에는 3을 낸 민호와 싸우며, 4를 이기는 1을 내면 바로 승리하므로, 출력은 지우가 서로 다른 손동작을 내서 우승할 수 있으므로, 1을 출력합니다.

2. 핵심 논리☢️

지우가 낼 수 있는건 항상 다른 손 모양이므로, N개를 어떤식으로 낼 건지 permutations를 통해 순열을 구하고, 그 순열로 게임을 진행했을 때 우승하는지 아닌지를 모두 탐색하는 것이 핵심입니다.

3. 풀이 코드✅

import sys
from itertools import permutations
input=sys.stdin.readline
N,K=map(int,input().split())
board = [list(map(int,input().split())) for _ in range(N)]
p2 = list(map(int,input().split())) # 경희
p3 = list(map(int,input().split())) # 민호
jiwo = [i+1 for i in range(N)] # 지우

def DFS(py1, py2, index, win, player):
    global result
    if win[0] == K: # 지우가 이긴경우
        result = 1
        return
    if win[1] == K or win[2] == K: # 민호 or 지우가 이긴경우
        return
    if index[0] == N: # 지우가 낼 손모양이 없는 경우
        return
    py3 = 3 - (py1+py2) # 이전 출전했던 선수들의 합을 3에서 빼면 다음출전할 선수->py3
    pv1 = player[py1][index[py1]]-1 # py1이 낼 손모양 -> 손모양 인덱스는 0부터니까 1빼주기
    pv2 = player[py2][index[py2]]-1
    index[py1] += 1 # py1 한번 냈으니까, 인덱스 증가 -> 다음에 낼 손모양 결정
    index[py2] += 1
    if board[pv1][pv2] == 2 or (board[pv1][pv2] == 1 and py1 > py2): # py1이 이긴 경우
        win[py1] += 1
        DFS(py1, py3, index, win, player)
    elif board[pv1][pv2] == 0 or (board[pv1][pv2] == 1 and py1 < py2): # py2가 이긴 경우
        win[py2] += 1
        DFS(py2, py3, index, win, player)

for p1 in permutations(jiwo, N):
    player = [p1,p2,p3] # 지우, 경희, 민호가 낼 전체 소모양 이중리스트
    index = [0,0,0] # 지우, 경희, 민호가 어떤 손모양을 낼지
    win = [0,0,0] # 지우, 경희, 민호가 각각 몇번 이겼는지
    result = 0 # 지우가 이길수있는지
    DFS(0,1,index,win,player)
    if result == 1:
        print(1)
        break
else:
    print(0)

손동작 수(N)과 우승에 필요한 승수(K)를 입력받습니다. 가위바위보의 우선순위가 담긴 인접 행렬을 board에 이중 리스트로 입력받습니다. 경희와 민호의 20회 동안 낼 손동작을 p2, p3에 입력받고, 지우가 낼 수 있는 손동작 개수를 jiwo에 저장합니다. 그리고 맨 아래 for문에서 permutations를 돌며 jiwo가 N개의 손동작을 내는 순열을 p1으로 반복합니다. player에 각 경기별 지우, 경희, 민호가 낼 전체 손 모양 이중 리스트를 저장하고, index에는 각 게임 시점에서 지우, 경희, 민호가 어떤 손모양을 낼지 인덱스를 트래킹 합니다. win에는 각 게임 시점에서 지우, 경희, 민호가 몇 번 이겼는지를 저장합니다. result에는 지우가 N개 서로 다른 손동작으로 우승했는지를 저장하는 최종 출력 변수입니다.

각 for문에서 DFS를 돌며, player, index, win에 대해 지우가 이겼는지를 탐색합니다. 지우가 이긴경우 전역변수화된 result에 1을 넣고 return으로 DFS가 종료되도록 합니다. 지우가 이기지 않은 경우는 그냥 return으로 DFS가 종료되도록 합니다. py3 = 3 - (py1 + py2) 부분은 3번째 플레이어는 현재 게임에서 싸우는 py1과 py2를 더한 것을 3에서 빼서 알 수 있습니다. py1과 py2는 각각 0, 1, 2중 하나이기 때문입니다. pv1에 py1이 낼 손 모양의 인덱스를 저장하고, pv2에는 py2가 낼 손 모양의 인덱스를 저장합니다. 그리고 한번 게임을 진행했기 때문에 index에서 py1과 py2에 += 1을 해줍니다. 그리고 py1이 이긴 경우와 py2가 이긴 경우를 나눠서 DFS를 재귀 호출해줍니다.

마지막에 for문 뒤에 else문이 있는데, 이는 for else 문이라는 문법입니다. for문 내부에서 break를 만나지 않았다면 else문이 실행될 것이고, for문 내부에서 break를 만났다면 뒤에 else문은 실행되지 않습니다.

읽어주셔서 감사합니다.

다음에 더욱 유익한 글로 찾아오겠습니다.

* 관련 풀이 코드는 아래 깃허브 링크에 있습니다.

https://github.com/netsus/BaekJoon/blob/master/jupyter/16986_%EC%9D%B8%EC%8B%B8%EB%93%A4%EC%9D%98_%EA%B0%80%EC%9C%84%EB%B0%94%EC%9C%84%EB%B3%B4.ipynb

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