스프링 부트 spring boot 

자바 웹 프로그램 더욱 쉽고 빠르게 만들기 위한 도구

Spring Framework 를 개선한것

- 개발 환경 설정 간소화, 웹 애플리케이션 서버 내장(WAS : tomcat)

웹 서비스를 jar 파일로 간편하기 배포 가능

Spring boot  프로젝트 만들기

https://start.spring.io

Artifact : 프로젝트의 이름 설정하는 부분

Package Name : Group + Artifact

Dependencies : 스프링 부트 프로젝트에 필요한 여러 도구를 가져오는 역할

Spring Web : 웹 빌드

H2 Database : 자료를 저장하기 위한 데이터베이스

Mustache : 화면을 만들기 위해 필요한 도구

Spring Data JPA : 데이터 베이스 좀더 편리하게 다룰 수 있게 해줌

Generate 후 압출  풀기

intelij 에서 열기

프로젝트 구조

src 내부

- main 

java 자바 코드 저장

resources : 외부 파일저장

자바 프로그램 main  메서드는 com.example.firstproject에 하나의 클래스로 존재함

기본 패키지의 FirstprojectApplication 안에 메인 메서드가 있음

Started FirstprojectApplication in 8.042 seconds (process running for 8.956) 이 표시가 서버 실행이 완료 되었다는 뜻

- 스프링 부트 버전 바꾸기 : build.gradle 에서 org.springframework.boot version ~~~ 을 변경 후 코끼리  아이콘 클릭

프로젝트 파일을 실행하자마자 서버를 실행해 봤자 에러 페이지가 뜬다.

- 아직 웹 페이지를 만들지 않았기 때문

- html을 이용해서 보여줄 수 있게 제작해야함

- hello.html 을 만들어서 그 안 body에 hello  world를 써넣자

src > main > resources > static > hello.html

웹 서비스 동작 원리 이해

클라이언트 - 서버 구조

웹 서비스는 클라이언트 요청 따른 서버 응답으로 동작

클라이언트 : 서비스 사용하는 프로그램 또는 컴퓨터

서버 : 서비스를 제공하는 프로그램  또는 컴퓨터

웹 브라우저 : 클라이언트, 스프링부트 : 서버

당연히 스프링 부트가 서버 실행을 중단하면 웹에서 접근이 불가능하다.

TomcatWebServer Tomcat initialized with port 8080 (http)

톰캣이 8080이라는 포트에서 수행되었따.

localhost:8080/hello.html의 의미

localhost : 실행 중인 서버의 주소 중 특별한 주소인 '내 컴퓨터' = IP 주소로 변경하면 127.0.0.1이 된다.

8080 : 포트 번호 (방번호)

톰캣 : 웹 서버 - 스프링 부트는 톰캣에 담겨서 실행 된다.

hello.html : 웹 브라우저가 요청한 hello.html이라는 파일을 스프링 부트가 보여주는 것 =  서버에 요청하는 파일

즉 전체 문장의 의미는 

내 컴퓨터의 8080번 방에서 수행되고 있는 톰캣 서버에 hello.html이라는 파일을 요청하는 것

이런식으로 파일을 직접 지정해서 요청하는 경우 

src > main > resources > static 에서 파일을 찾는다.

웹 브라우저 개발자 모드 화면과 스프링 부트에 html 파일에 있는 코드는 일치한다.

컴퓨터 그래픽스 : 컴퓨터 속 눈에 보이는 이미지를 창조, 조작 ,사용하는 학문

이미지는 2D distribution of intensity or color

I : R^2

색 : R, G, B 만 섞어도 인간이 구분 가능한 색 모두 나타낼 수 있음

이미지는 픽셀로 표현한다.

숫자의 2D 배열을 통해서 (pixel) 이미지 표현

임의의 이미지를 표현하는데 유리,작은 사각형을 모아 이미지 표현

메모리가 싸지면서 가능해짐

raster images 의 데이터타입

비트맵 bitmaps : boolean per pixel ( 1bpp) : 1, 0으로 이루어짐, 흰색, 검정으로만 표시

Grayscale : integer per pixel

픽셀당 빛의 양(intensity)를 나타낸다.

8bit이 일반적, 2^8 이면 256가지 빛의 강도를 나타낼 수 있다. 단색 기준

10, 12, 16bit 을 쓸 때도 있다.

Color : 3 integers per pixel

RGB 각각에 대해서 8bpp씩, 총 24bits 24bpp 사용한다.

용량에 맞춰서 16, 30, 36, 48 bpp 쓰는 경우도 있다.

gif format의 경우 8bpp 고정, 정해져있는 색상 256가지로 이미지 표현한다.

요즘은 메모리가 저렴해서 픽셀당 비트 더 쓸  수 있음

한 채널당 4byte를 쓰면?  훨씬 더 사실적으로 표현 가능, 이미지  변형에 대한 손실도 줄어듦

HDR : High Dynamic Range 32-bit float (RGBA) has 32-bits per color channel, 128-bits per pixel

24bpp img : 8bpp per color, 채널별 256 단계

alpha channel :각 화소에 대한 색상표현, 데이터로 부터  분리한보조데이터 ,  투명도, 매트데이터 등등

사진 배경날릴 때 사용

이미지를 위해 필요한 용량

1024 * 1024 image = 2^20 = 1 mega pixel : pixel 개수가 가로세로 1024개씩 있는 이미지파일

용량을 계산하려면, 전체 픽셀수와 픽셀당 비트수를 곱한다.

8bit = 1byte

2^10 byte = 1kb

2^20 byte = 1mb

2^30 byte = 1gb

...

bitmap img = 1bpp : 128KB // 1024 * 1024 * 1bit = 2^20 bit = 2^17 byte = 2^7 KB

grayscale img = 8bpp : 1byte per pixel : 1MB

color 24bpp : 3byte per pixel : 3MB

floating point HDR color : 4byte* 3 per pixel = 12byte per pixel, 12MB

이미지 프로세싱

컬러->회색

24bit 짜리를 8bit으로 바꾼다. 한가지 색 채널만 사용하면 이상해진다. 

예를 들어 컬러이미지에서 파란색의 픽셀정보만 가져와서 흑백사진으로 바꾸면.. 

파란색이 없는 색상(노랑) 은 검은색으로 표현되는 등의 문제가 생긴다. - 맘에 안드는 상황

현실과 비슷한 회색 사진을 만들고 싶다면..

컬러이미지의 각 채널정보의 조합을 이용한다.

R에서 얼마, G에서 얼마, B에서 얼마 이런식으로

bpp 줄이기

8bpp이미지를 1bpp로 바꾸면

256종류 색을 쓰던 이미지에서 2가지 색을 쓰는 이미지로 바뀐다.

정보 손실은 당연한 것

quantize 필요, 일관된 규칙도 필요하다.

만약 pixel intensity가 0.5 이상이면 1, 아니면 0으로 변환하는 등

디더링을 이용해서 이미지 부드럽게

pixel value : 얼마나 픽셀이 밝은가를 나타냄

큰 값이면 더 밝다.

value 200 이 value 100 pixel 보다 2배 밝을까? 아님

얼마나 밝은거지?

pixel 배치에 따라서 value 낮은데도 더 밝게 보이는 영역도 생김

light intensity와 pixel value 가 선형관계가 아님

transfer function 필요 : input pixel value를 디스플레이에 올려진 이미지의 밝은 정도로 매핑해주는 함수

하지만 장치, 매체에 따라 제약이 심하다.

Maximum displayable intensity : I_max

픽셀에 전력이 얼마나 전달될 수 있나

Minimum displayable intensity : I_min

꺼진 상태에서 빛 나는 정도에 따라

viewing flare, k : light reflected by the display

실전에서 이미지 대비 결정하는데 정말 중요한 요소이다

contrast : 물체를 다른물체, 배경과 구분할 수 있게

I_max 의 5% 평범한 사무 공간
CRT나 LCD 화면을 아주 검게 만드려는 노력

영화관에서 주변환경을 다 검게 만드는 노력

k=0 이면, 암실이라는 뜻,

Dynamic Range: 디스플레이의 품질을 측정하는 방법

Rd = Imax/Imin : 암실에서 측정했을 때, (k=0, 성능이 좋아보일것)

Rd = Imax+k / Imin+k 

디스플레이에서 얻을 수 있는 image contrast의 정도를 결정한다.

좋은 디스플레이 or 좋은 환경(어두운) = 100000 : 1 매우 크다.

안좋은 디스플레이 or 주변 밝은 환경 = 20 : 1 작다.

transfer function shpae

얼마나 바뀌어야 우리가 알아차릴 수 있나?  intensity가 2% 바뀌면 알아차릴수 있음

밝은 곳 보단 어두운 곳에서 작은 양자화 과정

ideal quantization

1.02 증가, 100:1 dynamic rage가 240과정이다.

10:1 위해서는 120과정

일반적으로 8bits를 많이 쓴다.(채널당)

linear quantization : i(n) = (n/N) Imax

간단, 편리하지만 메모리 낭비

power-law quantization : I(n) = (n/N)^r Imax

꽤 간단, 편리

linearize가 계산 전에 필요하다.

감마 값에 대한 동의가 필요하다. 일반적으로 2.2를 쓴다.

꽤 간편하면서도 잘 들어맞는 식이 된다.

n = pixel value

N = 2^n -1 

n = Na^(1/r) intensity를 계산

감마값이 낮으면 직선과 비슷 너무 밝아 보일수 있음, 높여야해

감마값이 높으면 너무 가팔라짐, 어두운 부분 너무 어두워, 낮춰야 해

위와 같이 하지 않으면 

n이 집합 s 중 가장 작은 값보다 더 작을 때 답이 구해지지 않음,

양의 정수 조건이 있으므로 0보단 크게

정렬된 배열 

1 4 7 10 19 가 있을 때

n이 14라면

좋은 구간은

11 ~ 18 의 수 중 두 숫자를 고른 쌍을

구간으로 하는 것 중에

14를 범위안에 가지고 있는 구간을 뜻한다

11 ~ 18 범위 내에서 좋은 구간이 가능한 경우는 3가지다.

12, 14 처럼 'n보다 작은수' 와 'n' 을 구간으로 하는 경우

14, 17 처럼 'n'과 'n보다 큰수'를 구간으로 하는 경우

12, 17 처럼 'n'이 구간 안에 있는 경우

위 3가지 식을 한번에 식으로 나타내면 

(n-a)* (b-n) -1 이다.

만약 n이 집합s에 이미 있는 경우-

애초에 조건에 의해 n을 포함하는 좋은 구간이 생길 수 없으므로 0이다.

브랜드에 대한 선호도 같은게 없으니까

패키지와 낱개 각각의 최솟값만 보고 비교한다.

package 리스트의 최솟값을 package

one 리스트의 최솟값을 one 으로 놓고

구매할 수 있는 경우의 수가 3가지 있다.

1. 개수를 딱 맞춰서 사는 경우

1-1 : 패키지 가격이 낱개로 사는거보다 싼 경우

1-2 : 패키지 가격이 낱개로 사는거보다 비싼 경우

2. 개수를 딱 맞추지 않고 사는 경우 -> 패키지 값이 싸서 딱맞추는거보다 더 사더라도 패키지로 사는게 이득인 경우