코딩게임

생성 Data 적용 #시작하며 지난 포스팅까지 데이터를 좌표간 이동하는 새로운 방법을 통해 생성하는 과정을 진행하였다. 이번 포스팅에서는 생성된 해당 데이터들을 기반으로 나선그리기 정량화를 위해 개발한 알고리즘을 적용하는 과정을 통해 해당 데이터의 사용성을 평가해 볼 것이다. #데이터 적용 데이터 적용에 앞서 먼저 생성한 데이터를 Error의 정도에 따른 구분이 필요했다. 따라서 Error의 정도를 1부터 10까지 정의하였고, 해당 데이터를 알고리즘에 적용하였다. 예상된 결과로는, Error를 1부터 10까지 증가시키며 목표선에서 벗어난 거리를 측정했기 때문에, 결과 distance 역시 Linear한 값이 나와야 정확하게 생성된 알고리즘 또는 데이터라고 할 수 있을 것이다. 데이터 생성 해당 그림은 E..

Data remake #시작하며 지난 시간까지 동일 각도상 이동을 통해 raw data를 구현하였다. 하지만 이는 캡스톤 연구에서 발명한 ED 측정방법의 방식과 동일하여, 같은 방식으로 구해진 data를 통해 발명한 ED 측정 방법의 정확도를 표현하는 것이 맞지 않기 때문에, 동일 각도상이 아닌, 각도를 벗어난 raw data를 구현해 볼 것이다. #Remake 데이터를 새롭게 구현함에 앞서 생각했던 것은, 기존에 사용했던 동일한 각도상에서 Pair의 위치 이동의 틀에서 벗어나 새로운 방법으로 구현을 하는데 중점을 두었다. 그 결과로, Base Line을 기준으로 동일 각도상 이동하는 것이 아닌, x, y좌표 축으로 랜덤하게 이동하여 새로운 Pair를 찾는 방법을 고안하게 되었다. Base Line을 기..

이상운동증 정량화 알고리즘 # 시작하며 앞서 소개한 주제로, 프로젝트를 시작했다. 20-2학기부터 프로젝트를 시작했고, 21-1학기 까지 2개 학기, 총 1년이라는 시간 동안 진행하였다. 20-2학기에는, 어플리케이션을 인수인계받고, 해당 알고리즘과 어플리케이션 코드를 이해하고 배우는 시간을 가지며 본 프로젝트를 나의 프로젝트로 받아들이는 연습을 수행했다. 동시에 어플의 오류를 개선하고, 더 나은 필터와 정량화 방법을 구상하며 개발을 진행하게 되었다. 이번 포스팅에서는 20-2학기가 지나고, 21-1학기부터 진행했던 캡스톤 프로젝트에 대해 작성하려고 한다. 해당 학기엔, 20-2학기에 공부하고 생각했던 내용들을 토대로, 어플을 개발하고, 알고리즘을 구상하였다. # 알고리즘 개발 위 그림은, 본 프로젝트에..