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DBSCAN 개념 정리 → 3DGS에 어떻게 적용할지 → 예상되는 문제점, 해결 방안 + 궁금증 정리 → VAE Density Based ClusteringClusters: regions of high density that are separated from one another by regions on low density  DBSCAN: Density-based algorithm     - Density: # of points within a specified radius (Eps) Point - core point: if it has at least a specified # of points (MinPts) within Eps- border point: X core point, core point의..

https://colab.research.google.com/drive/1tcVU6aP4jGObq_m6HePgPvtJK3bq29I8#scrollTo=UFvIxDpNhlKm Approach 1 Using For loop x^n 계산하기 위해 x를 n번 곱한다. def power_with_for_loop(x, n): result = 1 for _ in range(n): result *= x return result Time Complexity Analysis: In this approach, we iterate 'n' times, performing a constant-time operation within each iteration. Therefore, the time complexity is O(n). ..

Complexity Analysis of Algorithms Open Problem 1 Compare the efficiency of the below two algorithms, visually or theoretically or in your way! 알고리즘 1에서는 n^(7/5) 항이 n의 증가에 따라 가장 빠르게 증가한다. 알고리즘 2에서는 n^(11/6) 항이 n이 지배적이다. 각 최고차항의 지수를 비교했을 때 2의 n^(11/6)이 1보다 크다. ➡️ n이 커질수록 알고리즘 2의 실행시간이 알고리즘 1보다 더 빠르게 증가하므로, 알고리즘 1이 알고리즘 2보다 효율적이다. Open Problem 2 Find the time complexity of the following Python code..

1. Complexity Analysis of Algorithms - Spatial complexity analysis - Time complexity analysis 2. Asymptotic Notations in Complexity Analysis - Big O notation - Big Ω notation - Big ⊝ notation 3. Recursive Algortihm Examples - Summation: Recursion vs. Iteration - Fibonacci: Recursion vs. Iteration - Tower of Hanoi - Fractal Complexity Analysis of Algorithms 1. Spatial complexity analysis - Mempor..

1, 2강 정리 1_Intro to Data Structure 2_Introduction to Python 1_ Intro to Data Structure Data Structure - ways of organizing and storing data in a computer Programs = Algorithms + Data Structures - Program: search a specific number - Algorithm: sequential search - Data Structure: array Types of Data Structure (요약) 1. Linear: data elements are arranged sequentially or linearly e.g. array, list, sta..

하우스홀더 방법을 이용한 QR 분해 A = [[1, -1, 4], [1, 4, -2], [1, 4, 2], [1, -1, 0]] QR 분해할 행렬 A 선언 A1 = deepcopy(A) a1 = transpose(A)[0] print(a1) >>> [1, 1, 1, 1] deepcopy 함수를 이용해 행렬 A의 내용을 복사한 행렬 A1을 구함 첫번째 열 추출하여 a1이라 함 nm1 = norm(a1) print(nm1) >>> 2.0 벡터 a1의 norm 구하기 e1 = [1] for i in range (0, len(a1)-1): e1.append(0) tmp_e1 = [] for i in range (0, len(e1)): val = sign(a1[0])*nm1*e1[i] tmp_e1.append(v..

Abstract 오디오 신호 처리를 위한 딥러닝 기술 다루는 논문 1. Introduction neural network가 주목받은 이유 perceptron algorithm backpropagation algorithm 딥러닝에서의 음성 인식의 성공 image processing ➡️ audio로 많은 딥러닝 method가 채택됨 Image Raw Audio (1D) 2D Audio D 2D 1D (t) 2D (t-f) time instantaneous - sequentially order little constraints - chronological 2. Methods A. 오디오 분석, 합성 개념 B. input representations C. 모델 D. 데이터 E. 평가 방법 A. Problem..

Audio Tampering Detection 1. Audio authentication in forensic examination (절차 정의, 하는 이유) - 오디오 위변조 탐지는 증거로 제출된 오디오에 수행되는 표준 절차 - 오디오 인증은 편집되거나 다시 녹음된 오디오의 흔적을 정확하게 감지하기 위한 절차로, 오디오가 원본인지 변경된 것인지 결정하는 과정 2. Forensic anallyst's task - 녹음이 조작되었는지 확인하고, 조작 유형(복사 이동, 스플라이싱, 삽입) 및 원본 오디오에서의 조작 위치 식별 - 오디오가 녹음된 환경 또는 녹음 장치 식별 3. Tampering attacks on audio - 원본 오디오 파일에 스플라이싱, 복사-이동, 삽입 및 삭제 등의 조작이 가해질 수..