

힌트: 함수의 유형을 변경합니다.

![Change the table tag to Markdown format](/assets/img/2024-09-10-HowFunctionReferenceWorksWhenaFunctionisOverloadedinSwift_0.png)

이 문서는 Swift에서 함수 참조, 함수 시그니처 및 오버로딩이 작동하는 방법을 이해한다고 가정합니다. 아직 모르신다면, 다음 내용을 읽는 것을 권장합니다.

Swift에서 함수 시그니처 및 오버로딩

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스위프트에서 함수 참조 작동 방식

이전 글에서 모호한 함수 참조를 해결하는 두 가지 해결책을 제시했습니다. 이번 글은 그것의 연장선이지만, 여기서는 함수가 오버로드된 상황에서 함수 참조 문제를 다루고 있습니다.

오버로드된 함수에 접근하려고 할 때, 전체 이름 솔루션은 함수의 전체 이름이 동일하기 때문에 오류가 발생합니다. 이러한 경우 함수 시그니처 솔루션을 구현해야 합니다.

# 오버로드된 함수 참조하기

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```swift
class Greeting{
    
    func greet() {
    }
    
    func greet(_ hello: String) {
        print("\(hello), Adam")
    }
    
    func greet(_ greeted: Bool) {
        if greeted {
            print("Welcome back!")
        }
    }
    
    func sendGreeting() {
        let userGreeting = greet(_:) as (Bool) -> ()
    }
}
```

여기서 'Greeting' 클래스에는 greet라는 세 가지 함수가 있으며 두 개가 오버로드되었습니다.

함수 full-name greet(_:)을 사용하면 모호성 오류가 발생합니다. Swift는 greet(_:)라는 동일한 이름을 공유하는 두 함수 중 어떤 함수를 참조해야 하는지 알 수 없습니다.


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이 오류를 해결하려면 함수의 전체 이름을 함수의 서명으로 교체하십시오.

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스위프트에서 함수 오버로드 시 함수 참조 동작 방식 알아보기



모호한 함수 참조 해결 방법

![HowFunctionReferenceWorksinSwift](/assets/img/2024-09-10-HowFunctionReferenceWorksinSwift_0.png)

본 문서는 Swift에서 함수 시그니처가 어떻게 작동하는지 이해하고 있다고 가정합니다. 그렇지 않은 경우에는 계속하기 전에 Swift에서 함수 시그니처와 오버로딩에 대한 제 게시물을 먼저 읽어보시기를 권장합니다.

함수 참조는 괄호 앞부분인 함수의 이름으로 형성됩니다. 빠진 괄호가 함수 참조를 함수 호출과 구분짓는 요소입니다.

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Swift는 함수를 참조하는 데 모호함이 없으면 기능 참조를 허용합니다.

그러나 불확실한 상황에서는 Swift가 특정 함수를 참조하기 위해 함수의 전체 이름 또는 서명을 사용할 수 있도록 선택권을 제공합니다.

여기에 작동 방식이 나와 있습니다

# 문제

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```javascript
class MessageUser {
    
    func message(_ guestUser:String) {
        print("Welcome, \(guestUser)!")
    }
    
    func message() {
        print("Nice to see you again!")
    }
    
    func sendMessage() {
        var messenger = message // error: Ambiguous use of 'message'
    }
}
```

MessageUser 클래스에는 인사말을 출력하는 message 라는 두 함수와 sendMessage라는 함수가 있습니다.

sendMessage 내부에서 messenger 변수에 message를 할당하려고 시도합니다.

이 할당은 'message'의 모호함 사용으로 인해 오류를 발생시킵니다.

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Swift은 할당된 함수가 어떤 함수를 참조하는지 모르는 것 같아요.

우리가 원하는 함수를 정확하게 참조하려면 함수의 전체 이름 또는 서명을 사용해야 해요.

## 전체 이름 솔루션:

- 함수의 전체 이름은 괄호를 포함한 이름으로 구성되며 각 이름은 콜론으로 구분된 외부 매개변수의 이름을 포함해야 합니다.
- 쉼표와 공백은 사용할 수 없어요.
- 억제된 외부 매개변수 이름은 밑줄로 표시돼요.

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## 서명 솔루션:

- 함수의 이름(또는 전체 이름) 뒤에 키워드로 as가 오고 그 다음에 함수의 서명이 옵니다.

## 함수 전체 이름 및 서명 예시

```js
func helloWorld(_ greeting: String, country: String) {
    print("\(greeting), from \(country)")
}
```

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`helloWorld()` 함수는 두 개의 String 타입 매개변수를 가져와 아무것도 반환하지 않습니다.

함수 몸체에서는 greeting과 country 매개변수를 로컬 변수로 사용하여 보간된 문자열을 출력합니다.

```js
// helloWorld 전체 이름:
helloWorld(_:country:)
```

이것이 helloWorld()의 전체 이름입니다. suppressed external parameter name은 밑줄로 표시되고 매개변수 이름은 콜론으로 구분됩니다. 공백이나 쉼표가 없습니다.

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```js
// helloWorld 시그니처:
helloWorld(_:country:) as (String, String) -> ()

helloWorld as (String, String) -> ()
```

이것은 시그니처별로 함수를 참조할 수 있는 두 가지 방법입니다.

첫 번째 옵션은 전체 이름을 가지고 있고, 두 번째 옵션은 이름만 가지고 있습니다.

두 가지 옵션 모두 함수 뒤에 as 키워드와 함수 시그니처가 따릅니다.

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우리 코드를 고치는 두 가지 옵션을 살펴보죠.

# 전체 이름과 시그니처 솔루션

```js
class MessageUser {
    
    func message(_ guestUser:String) {
        print("Welcome, \(guestUser)!")
    }
    
    func message() {
        print("Nice to see you again!")
    }
    
    
    func sendMessage() {
        var messenger = message(_:)
    }
}
```

여기서 특정한 String 타입의 매개변수를 받는 함수를 참조하기 위해 fullName인 message(_:)을 사용했습니다.

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하지만 우리는 매개변수가 없는 메시지 기능을 참조할 때 전체 이름을 사용할 수 없습니다. 왜냐하면 전체 이름은 이름 그 자체이기 때문에 이로 인해 우리는 처음 문제로 다시 돌아가게 됩니다.

이 문제를 해결하기 위해 함수 시그니처 솔루션을 사용해야 합니다.

```js
class MessageUser {
    
    func message(_ guestUser:String) {
        print("환영합니다, \(guestUser)님!")
    }
    
    func message() {
        print("다시 뵙게 되어 반가워요!")
    }
    
    func sendMessage() {
        var messenger = message as () -> ()
    }
}
```

이제 함수 시그니처를 지정하여 매개변수가 없는 메시지 기능을 참조하고 있습니다.

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물론, 이름을 신중하게 선택해야 합니다. 하지만 함수에 관한 참조가 모호한 상황에 대처할 수 있는 해결책을 갖게 되셨군요.

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Swift에서 함수 참조 작동 방식 함수 포인터와 클로저 explained



알아두어야 할 점

![Image](/assets/img/2024-09-10-UnderstandingValueandReferenceTypesinSwift_0.png)

Swift에서 가장 중요한 개념 중 하나는 값 타입과 참조 타입의 차이를 이해하는 것입니다. 각각의 타입은 고유한 동작을 갖고 있으며, 이 차이를 이해하는 것은 효율적이고 예측 가능한 코드를 작성하는 데 중요합니다.

이 글에서는 값 타입과 참조 타입 간의 세세한 차이를 살펴보겠습니다. 이를 통해 더 명확한 결정을 내릴 수 있습니다.

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# 데이터 공유 방법

값이나 참조를 통해 전달할 때, 본질적으로 데이터를 공유하고 있습니다. 그럼 데이터를 어떻게 공유하는지가 중요한 문제가 됩니다.

예를 들어, 이 글의 헤더 이미지를 작업하는 중에 디자인에 대한 피드백을 받고 싶다면, 쉽게 이미지를 친구와 공유하여 의견을 얻을 수 있습니다.

여기서 헤더 이미지를 공유하는 두 가지 방법이 있습니다.

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- 친구에게 JPG 이미지를 이메일로 보내주세요.
- 친구에게 Canva 템플릿 링크를 보내주세요.

옵션 1의 경우, 친구는 자기 자신의 사본을 가지고 있고, 이메일을 삭제해도 원본을 여전히 가지고 있을 수 있어요.

옵션 2의 경우, 친구가 실수로 이미지를 삭제하면 영구적으로 사라질 수 있어요.

이것이 값 타입과 참조 타입의 기본 컨셉입니다. 값 타입은 헤더 이미지의 사본이며, 참조 타입은 헤더 이미지의 위치를 가리키는 Canva URL 링크입니다.

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# 값 타입

Swift의 값 타입은 구조체, 열거형 및 튜플입니다. 함수에 값을 전달하거나 변수나 상수에 할당할 때, Swift는 해당 값의 복사본을 만듭니다.

```js
struct Content {
    var title: String
}

var myContent = Content(title: "Understanding Value and Reference Types in Swift")

var myContentCopy = myContent

myContentCopy.title = "Lessons in Value and Reference Types"

print(myContent.title) // Understanding Value and Reference Types in Swift

print(myContentCopy.title) // Lessons in Value and Reference Types
```

여기서 Content라는 구조체가 생성되었으며, title이라는 하나의 속성이 있습니다.

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내용은 내용의 제목으로 초기화되고 변수 myContent에 할당됩니다.

myContent를 변수 myContentCopy에 할당하는 것은 원래 인스턴스를 새 인스턴스로 복사합니다.

두 인스턴스가 다르기 때문에 myContentCopy의 텍스트를 변경해도 myContent가 변경되지 않습니다.

이것은 내 친구에게 내 내용을 보내는 것과 유사합니다. 그녀는 자신의 사본에 대해 원하는 대로 할 수 있고 원본은 변경되지 않습니다.

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하지만 참조 유형은 다르다.

# 참조 유형

```swift
class Content {
    var title: String
    
    init(title: String) {
        self.title = title
    }
}

var myContent = Content(title: "Swift에서 값 타입과 참조 타입 이해하기")

var myContentCopy = myContent

myContentCopy.title = "Swift에서 값 타입과 참조 타입의 수업"

print(myContent.title) // Swift에서 값 타입과 참조 타입의 수업

print(myContentCopy.title) // Swift에서 값 타입과 참조 타입의 수업
```

이 코드는 구조체와 비슷하지만 클래스로 선언되었으며 init 메서드가 있습니다.

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내용 복사본(myContentCopy)의 제목을 변경하면 원래 인스턴스도 변경됩니다.

참조 유형의 경우, myContentCopy를 myContent에 할당하면 할당되는 것은 인스턴스에 대한 참조입니다. 복사본이 생성되지 않으며, 대신 myContentCopy와 myContent가 동일한 공간 메모리를 가리키게 됩니다; 이전의 URL 예제와 같습니다.

두 인스턴스가 같은 것을 참조하기 때문에 myContentCopy의 제목을 변경하면 이를 공유하는 모든 것이 업데이트되며, 이 경우에는 myContent가 해당됩니다.

Swift에서 값 유형과 참조 유형의 차이를 이해하면 견고하고 효율적이며 안전한 코드를 작성하는 데 기본적입니다. 필요에 따라 적절한 유형을 선택함으로써 응용 프로그램이 의도대로 동작하고 예측 가능하며 관리 가능한 데이터 상호 작용을 보장할 수 있습니다.

스위프트에서 값 타입과 참조 타입 이해하기




![Xcode Behavior Settings](/assets/img/2024-09-10-XcodeBehaviorSettingsUnlockingProductivity_0.png)

개발자로써, 우리는 최대한 효율적으로 작업하기 위해 우리의 IDE에서 끊임없이 시간을 보내고 있습니다. Apple 플랫폼을 위한 주요 개발 환경인 Xcode는 생산성을 크게 향상시킬 수 있는 숨겨진 보석을 제공합니다: Behavior 설정입니다. 이러한 설정을 통해 반복적인 작업을 자동화하고 작업 흐름을 간소화하며 더 맞춤화된 개발 환경을 만들 수 있습니다.

이 기사에서는 Xcode Behavior 설정을 활용하여 생산성을 높일 수 있는 방법에 대해 살펴보겠습니다.

# Xcode Behavior 설정 이해하기


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Xcode 동작 설정은 Preferences 메뉴에서 Behaviors 탭 아래에서 찾을 수 있습니다. 이 설정을 통해 Xcode가 실행 중, 일시 정지 또는 빌드 실패와 같은 특정 이벤트에 자동으로 수행할 사용자 정의 작업을 정의할 수 있습니다. 이러한 동작을 구성함으로써 빈번히 수행하는 작업을 자동화하여 작업 중단을 최소화하고 코딩에 집중할 수 있습니다.

## 1. 커스텀 동작 설정하기

![이미지](/assets/img/2024-09-10-XcodeBehaviorSettingsUnlockingProductivity_1.png)

이미지: Xcode 동작 설정 화면입니다.

일반적인 시나리오를 위해 사용자 지정 동작을 설정하는 방법을 알아보겠습니다: 앱을 실행할 때 자동으로 디버그 영역을 표시하도록 설정하는 것입니다.

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- 단계 1: Xcode를 열고 Xcode ` 환경 설정 ` 동작으로 이동합니다.
- 단계 2: 왼쪽 패널에서 실행 중, 일시 중지, 빌드 시작 등의 이벤트 목록이 표시됩니다. 목록에서 실행 중 ` 시작을 선택합니다.
- 단계 3: 오른쪽 패널에서 이벤트가 발생할 때 Xcode가 취해야 할 작업을 선택할 수 있습니다. 표시를 선택한 다음 드롭다운에서 디버그 영역을 선택합니다.
- 단계 4: 변경 사항을 저장하려면 환경 설정 창을 닫습니다.

이제 앱을 실행할 때마다 Xcode가 자동으로 디버그 영역을 표시하여 수동으로 열 필요가 없습니다.

## 2. 중단점을 사용한 디버깅 자동화

동작 설정의 또 다른 강력한 사용 방법은 중단점에 도달했을 때 작업을 자동화하는 것입니다. 예를 들어 중단점이 트리거될 때 Xcode가 소리를 내거나 알림을 표시하도록 설정할 수 있습니다.

<div class="content-ad"></div>

- 단계 1: 행동 탭에서 목록에서 일시 중지를 선택합니다.
- 단계 2: Show를 선택하고 디버그 탐색기를 선택하십시오. 이렇게 하면 중단점이 호출될 때 자동으로 디버그 탐색기가 표시됩니다.
- 단계 3: 각 상자를 체크하고 옵션을 구성하여 Xcode가 소리를 재생하거나 메시지를 표시하도록 설정할 수도 있습니다.

이 설정을 적용하면 코드가 중단점에 도달했을 때 심층적으로 생각하거나 산만할 때도 놓치지 않도록 할 수 있습니다.

## 3. 빌드 실패 관리

빌드 실패는 불가피하지만 Xcode의 행동 설정을 통해 더 효율적으로 관리할 수 있습니다. Xcode를 구성하여 빌드 실패 시 자동으로 이슈 탐색기를 표시하고 소리를 재생하도록 설정하여 문제에 즉시 알림을 받을 수 있습니다.

<div class="content-ad"></div>

- 단계 1: 목록에서 Build Fails를 선택합니다.
- 단계 2: Show를 확인하고 Issue navigator를 선택합니다.
- 단계 3: 선택적으로 Play sound를 확인하고 드롭다운에서 소리를 선택합니다.

이 설정을 통해 빌드 문제를 즉시 인지하여 신속하게 해결할 수 있습니다.

## 4. 테스트를 위한 동작 사용자 정의

테스트는 개발의 중요한 부분이며 Xcode 동작 설정을 사용하여 테스트 작업 흐름을 간소화할 수 있습니다. 예를 들어 테스트가 실행되기 시작할 때 Xcode가 자동으로 Test navigator를 표시하고 테스트가 실패하면 Debug 영역을 표시하도록 설정할 수 있습니다.

<div class="content-ad"></div>

- 단계 1: 테스팅 선택 ` 목록에서 테스트를 시작합니다.
- 단계 2: Show를 선택하고 테스트 네비게이터를 선택합니다.
- 단계 3: 테스트가 실패하면 Show를 선택하고 디버그 영역을 선택합니다.

이 설정을 통해 관련 정보를 자동으로 주의를 집중하여 테스트에 집중할 수 있습니다.

## 5. 산만함 없는 환경 만들기

Xcode의 동작 설정을 사용하여 산만한 환경을 만들지 않고 필요하지 않은 시각적 혼란을 최소화할 수 있습니다. 예를 들어, Xcode를 설정하여 앱 실행을 시작할 때 네비게이터 영역을 숨기도록 설정하여 코드와 앱의 출력에 더 많은 화면 공간을 두어 집중할 수 있습니다.

<div class="content-ad"></div>

- 단계 1: 목록에서 Running을 선택합니다.
- 단계 2: Hide를 확인하고 Navigator 영역을 선택하세요.

이 간단한 조정으로 인해 개발 세션 중 집중을 유지하는 데 큰 차이를 만들 수 있습니다.

# 결론

Xcode의 Behavior 설정은 종종 간과되는 강력한 기능이며, 일상적인 작업을 자동화하고 더 효율적인 워크플로우를 만들어 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이러한 설정을 사용자 정의하여 개발 스타일에 맞게 조정함으로써 산만함을 줄이고 코드에 집중하며 문제에 더 신속하게 대응할 수 있습니다.

<div class="content-ad"></div>

Xcode 동작 설정을 탐색하고 구성해보세요. 일부 시간을 투자하여 설정을 조정하는 것은 장기적으로 여러 시간을 절약할 수 있습니다. 이를 통해 더 생산적이고 효율적인 개발자가 될 수 있습니다.

개발자 생산성을 높혀주는 Xcode 설정 방법

iOS 애플리케이션 보안을 위한 완벽한 가이드 iOS 키패인을 활용해 민감한 데이터 보호하기



![IntelliJ IDEA 2024.2](/assets/img/2024-09-10-IntelliJIDEA20242AStunningNewUISmarterGitandAI-DrivenConflictResolution_0.png)

# 안녕하세요! IntelliJ IDEA 2024.2가 나왔어요. 이번 버전은 개발자 커뮤니티에서 화제가 되고 있는 멋진 새 UI를 선보입니다. 사용자 경험에 중점을 둔 이번 업데이트는 Git 작업을 더욱 원활하고 직관적으로 만듭니다. VSCode 사용자들이 충성을 고민할 정도로 매력적입니다.

8월 7일, Maria Kosukhina가 IntelliJ IDEA 2024.2의 출시를 발표했어요. 이번 업데이트는 Spring 지원과 Cron 힌트 같은 다양한 흥미로운 개선 사항을 포함하고 있습니다.

그 중 가장 주목 받은 것은 전체 UI 디자인의 완전한 재설계입니다. 심지어 해당 페이지도 별도로 마련되었답니다. 함께 살펴보세요!

<div class="content-ad"></div>

<img src="/assets/img/2024-09-10-IntelliJIDEA20242AStunningNewUISmarterGitandAI-DrivenConflictResolution_1.png" />

한 가지 눈에 띄는 것은 Git을 사용하는 것이 얼마나 쉬운지입니다. VSCode에서는 꽤 괴로운 일이며 항상 예상대로 작동하지 않습니다. 여기 헤더에 현재 브랜치에 대한 정보가 있습니다:

<img src="https://miro.medium.com/v2/resize:fit:1400/0*LQ7rqyX0QYD91_mN.gif" />

그리고 프로젝트를 쉽게 업데이트하고 커밋하고 푸시할 수 있습니다. VSCode보다 훨씬 더 명확합니다. 그리고 새 브랜치를 만들 수 있습니다. 정말 우아한 것 같아요!

<div class="content-ad"></div>

모든 것을 검색하는 IntelliJ IDEA가 자랑스러워하는 것은 디자인을 새롭게 했어요:

![image](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:1400/0*aprjBsZbh4siL0ak.gif)

IntelliJ IDEA는 AI 분야에서도 뒤처지지 않아요. 이번 릴리즈에는 AI 어시스턴트를 향상시킨 기능이 포함되어 있어요. 코드를 생성하고 GPT-4o를 지원하는 등 다양한 개선 사항이 있습니다. 그 중에는 저에게 신기한 기능이 하나 있어요 🤭.

그것은 AI 기반의 충돌 해결 기능이에요. 제게는 충돌을 해결하는 것을 선호하지 않는데, AI에게 그 역할을 맡길 수 있다는 것은 좋은 기능이네요. 하지만 완전한 컨텍스트를 갖지 않을 수도 있는 AI가 충돌을 해결하는 것은 어떨지 궁금하네요. AI에게 충돌을 해결해 달라고 할 수 있는 것 자체가 멋진 기능이에요. 어떻게 작동하는지 확인해보면 좋을 것 같아요! 더 알아보기

<div class="content-ad"></div>


![IntelliJ IDEA 2024.2 - A Stunning New UI, Smarter Git, and AI-Driven Conflict Resolution](/assets/img/2024-09-10-IntelliJIDEA20242AStunningNewUISmarterGitandAI-DrivenConflictResolution_2.png)

그런데, 와우! 코딩에 정말 관심이 많으시네요! 저는 코딩 카드 게임과 IntelliJ IDEA 데스크 매트인 Summon The JSON을 디자인했어요. 우연히도요! 지금 주문할 수 있어요!

코딩을 좋아하시나요? 손뼉 치고, 구독하고, 좋아요 눌러주시고 소셜 미디어에서 공유해주세요!

Tom Smykowski를 팔로우하는 18,000명 이상의 개발자들 중 하나가 되어보세요! 매월 $5를 내면 모든 Medium 기사를 읽을 수 있고, Tom이 코딩에 대해 더 많이 작성할 수 있습니다! 지금 멤버십 가입하세요!


인텔리제이 IDEA 2024.2 화려한 새로운 UI, 더 똑똑해진 Git, 그리고 AI 기반 충돌 해결 기능 정리



마크다운 형식으로 다음을 변경해주세요.


![Python Operators](/assets/img/2024-09-10-10ThingsIRegretNotKnowingEarlierAboutPythonOperators_0.png)

# 1) The walrus operator :=

The walrus operator does 2 things. In x := 5

- it assigns the variable x to the value 5
- the expression (x := 5) returns the value of x itself.


<div class="content-ad"></div>


<img src="/assets/img/2024-09-10-10ThingsIRegretNotKnowingEarlierAboutPythonOperators_1.png" />

이 연산자는 결국 한 줄의 코드를 절약하는 데 도움이 됩니다.

# 2) divmod()

파이썬 기초를 배울 때 우리는 아마 배웠을 겁니다.


<div class="content-ad"></div>

- // 연산자는 버림 나눗셈(또는 정수 나눗셈)을 수행합니다.
- % 연산자는 숫자를 다른 숫자로 나눌 때 나머지를 제공합니다.

![image1](/assets/img/2024-09-10-10ThingsIRegretNotKnowingEarlierAboutPythonOperators_2.png)

하지만 이 둘을 동시에 수행하는 내장 함수가 있다는 것을 알고 계셨나요? divmod() 함수를 사용하면 이를 수행할 수 있습니다. 이 함수는 (몫, 나머지) 튜플을 반환합니다.

![image2](/assets/img/2024-09-10-10ThingsIRegretNotKnowingEarlierAboutPythonOperators_3.png)

<div class="content-ad"></div>

# 3) %로 문자열 서식 지정하기

% 연산자는 템플릿 문자열을 서식 지정하는 데에도 사용할 수 있어요.

![이미지](/assets/img/2024-09-10-10ThingsIRegretNotKnowingEarlierAboutPythonOperators_4.png)

이것은 문자열을 서식 지정하는 약간 오래된 방법이에요. 보통 우리는 이제 string.format()을 대신 사용해요.

<div class="content-ad"></div>

하지만 이 형식으로 문자열을 포맷하는 것은 여전히 유효하며, 약간 오래된 Python 코드 베이스에서 발견될 수 있습니다.

# 4) @ for matrix multiplication

이것은 놀라울 수도 있지만, Python에는 행렬 곱셈 연산자가 있습니다. 이를 위해 @ 기호를 사용합니다 (데코레이터와 혼동하지 마세요)

평소처럼 int, float 등과 같은 데이터 유형은 행렬 곱셈을 수행할 수 없을 수 있지만, numpy 라이브러리의 데이터 유형은 가능합니다.

<div class="content-ad"></div>

\<img src="/assets/img/2024-09-10-10ThingsIRegretNotKnowingEarlierAboutPythonOperators_5.png" />

그리고 클래스에서 __matmul__ 매직 메소드를 정의하면, 사용자 정의 객체에 대해 @ 연산자를 사용할 때 동작을 사용자 정의할 수 있습니다.

\<img src="/assets/img/2024-09-10-10ThingsIRegretNotKnowingEarlierAboutPythonOperators_6.png" />

# 빠른 일시 정지

<div class="content-ad"></div>

제가 최근에 쓴 책인 "파이썬에 대해 몰랐던 101가지"를 소개해요.

여기에는 많은 사람들이 (아마도 대부분이) 알지 못하는 101가지 멋진 파이썬 트릭과 사실들을 모았어요. 파이썬 지식을 더 향상시키고 싶다면 꼭 확인해보세요!

링크: [payhip.com/b/vywcf](https://payhip.com/b/vywcf)

# 5) 연산자와 매직 메서드

<div class="content-ad"></div>

파이썬의 내장 연산자를 사용할 때 실제로는 백엔드에서 해당하는 매직 메소드를 호출하고 있어요.

![매직 메소드](/assets/img/2024-09-10-10ThingsIRegretNotKnowingEarlierAboutPythonOperators_7.png)

- 덧셈 연산자에는 __add__
- 뺄셈 연산자에는 __sub__
- 곱셈 연산자에는 __mul__
- 나눗셈 연산자에는 __truediv__
- 정수 나눗셈 연산자에는 __floordiv__ 가 사용됩니다.

이와 같이 사용할 수 있는 연산자는 사용자 정의 클래스에서도 정의해 줌으로써 사용자 정의 객체에서 해당 연산자를 사용할 수 있어요.

<div class="content-ad"></div>


![Image description](/assets/img/2024-09-10-10ThingsIRegretNotKnowingEarlierAboutPythonOperators_8.png)

# 6) Compound assignment operators

Let’s say we have an existing integer variable x. And we wish to increment x by 1.

![Image description](/assets/img/2024-09-10-10ThingsIRegretNotKnowingEarlierAboutPythonOperators_9.png)


<div class="content-ad"></div>

이 작업에 대해 복합 대입 연산자를 사용할 수도 있습니다.

![이미지](/assets/img/2024-09-10-10ThingsIRegretNotKnowingEarlierAboutPythonOperators_10.png)

이는 다른 모든 숫자 연산자에도 적용됩니다.

- x += 1은 x = x + 1과 동일합니다.
- x -= 1은 x = x - 1과 동일합니다.
- x *= 1은 x = x * 1과 동일합니다.
- x /= 1은 x = x / 1과 동일합니다.
- x //= 1은 x = x // 1과 동일합니다.
- x %= 1은 x = x % 1과 동일합니다.
- x **= 1은 x = x ** 1과 동일합니다.

<div class="content-ad"></div>

그리고 매번, 각 compound assignment 연산자에는 자체의 마법 메서드가 있어서 백그라운드에서 작동합니다.

- x += 1는 __iadd__를 사용합니다.
- x -= 1는 __isub__를 사용합니다.
- x *= 1는 __imul__를 사용합니다.
- x /= 1는 __itruediv__를 사용합니다.
- x //= 1는 __ifloordiv__를 사용합니다.
- x %= 1는 __imod__를 사용합니다.
- x ** 1는 __ipow__를 사용합니다.

# 7) -`를 사용한 타입 힌팅

네, -` 연산자를 사용하는 방법이 있습니다. 이 연산자를 사용하여 함수의 반환 형식을 표시합니다.

<div class="content-ad"></div>


![Image](/assets/img/2024-09-10-10ThingsIRegretNotKnowingEarlierAboutPythonOperators_11.png)

- Notice the `-` float that we place in our function definition.

  This just means that this specific function is meant to return a float value.

![Image](/assets/img/2024-09-10-10ThingsIRegretNotKnowingEarlierAboutPythonOperators_12.png)


<div class="content-ad"></div>

^ 그리고 이러한 경우에 -` list[int]는 우리의 함수가 정수 목록을 반환하기 위해 설계되었음을 의미합니다.

참고 — 유형 힌트는 힌트를 제공하지만 강제하지는 않습니다. 즉, 이 함수가 대신 문자열을 반환하도록 하는 것도 합법적입니다 (하지만 이는 형편없는 실천입니다)

# 8) 삼항 연산자

간단한 if-else 블록이 등급에 어떤 값을 할당하는 경우를 생각해 봅시다.

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아래는 마크다운 형식으로 변경되었습니다.


![image](/assets/img/2024-09-10-10ThingsIRegretNotKnowingEarlierAboutPythonOperators_13.png)

삼항 연산자를 사용하면 if-else 블록을 한 줄의 코드로 대체할 수 있습니다.

![image](/assets/img/2024-09-10-10ThingsIRegretNotKnowingEarlierAboutPythonOperators_14.png)

하나의 삼항 연산자 표현식 안에 여러 개의 ifs와 elses를 갖을 수 있다는 점을 유의하세요.


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![Image](/assets/img/2024-09-10-10ThingsIRegretNotKnowingEarlierAboutPythonOperators_15.png)

# 9) 'None or value' 표현

만약 None 또는 'apple' 표현을 사용한다면, 이 표현은 'apple'로 기본값이 설정됩니다. 이는 첫 번째 값이 falsy 값이기 때문입니다:

![Image](/assets/img/2024-09-10-10ThingsIRegretNotKnowingEarlierAboutPythonOperators_16.png)


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그와 반대로, 'None'을 참값으로 대체하면 표현식이 더 이상 'apple' 값을 갖지 않습니다:

![image1](/assets/img/2024-09-10-10ThingsIRegretNotKnowingEarlierAboutPythonOperators_17.png)

이 (변수 또는 값) 표현식은 종종 변수가 'None'이 아닌지 확인하기 위해 사용됩니다. 간단한 예시로 설명해보겠습니다. 'None'을 반환할 수 있는 함수가 있는 상황을 가정해봅시다.

![image2](/assets/img/2024-09-10-10ThingsIRegretNotKnowingEarlierAboutPythonOperators_18.png)

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여기서는 (get_fruit() 또는 'apple') 표현을 사용합니다:

- get_fruit()가 None을 반환하면, 과일에 기본값 'apple'이 할당됩니다.
- get_fruit()가 오렌지나 배를 반환하면, 과일은 해당 값을 갖습니다.

# 10) 드 모르간 법칙

이 법칙은 괄호와 not 연산자를 다룰 때 중요합니다.

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테이블 태그를 마크다운 형식으로 변경해 주세요.

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![이미지](/assets/img/2024-09-10-10ThingsIRegretNotKnowingEarlierAboutPythonOperators_19.png)

이 조건 앞에 not을 추가하고, 뒤집어 봅시다. 조건 (HAS_PEANUTS 또는 HAS_GARLIC)가 False인 경우, 나는 그 요리를 먹을 수 있습니다.

![이미지](/assets/img/2024-09-10-10ThingsIRegretNotKnowingEarlierAboutPythonOperators_20.png)

다음으로, De Morgan의 법칙을 사용하여 이를 확장해 봅시다. 이런 경우 괄호를 확장할 때에는 and를 or로, or를 and로 바꿔야 한다는 것을 기억해 주세요.


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지금 코드가 무엇을 의미하는지 알겠어요. 만약 우리 요리가 1) 땅콩이 없고 2) 마늘이 없다면, 그 요리를 먹을 수 있어요. 논리적으로 말이 되는 것을 주목해 주세요.

![이미지](/assets/img/2024-09-10-10ThingsIRegretNotKnowingEarlierAboutPythonOperators_21.png)

# 여기에 더 멋진 것들이 있어요!

파이썬 연산자에 대해 이전에 알았다면 후회하지 않을 13가지 것들

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# 결론

이 내용이 명확하고 이해하기 쉬웠으면 좋겠습니다.

# 만약 제가 창작자로서 저를 지원하고 싶다면

- 내 Substack 뉴스레터 가입하기: https://zlliu.substack.com/ — 나는 주간 이메일을 통한 Python에 관한 내용을 전송합니다.
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감사합니다! 작은 행동이 큰 변화를 이룰 수 있고, 정말 감사드립니다!

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자주 사용하는 파이썬 연산자 10가지 정리



# 개요

![이미지](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:1400/1*LW08N2p6NBuhRh3x8YJ8UQ.gif)

중앙값 필터는 신호 및 이미지 처리에서 데이터를 부드럽게 하는 데 필요한 기본 작업 중 하나입니다. 중앙값 필터의 개념은 간단하지만, 지난 20년 동안 해당 분야에서 더 효율적으로 만들기 위해 다양한 알고리즘이 제안되었습니다.

본 글에서는 논문 "A fast two-dimensional median filtering algorithm"에서 제안된 히스토그램 기반의 효율적인 중앙값 필터 알고리즘을 살펴보겠습니다¹. 이 알고리즘은 다양한 프로그래밍 언어로 작성된 많은 이미지 처리 라이브러리에 널리 구현되어 있습니다. 우리는 이를 파이썬으로 구현한 것을 통해 이해하기 쉽도록 설명하겠습니다.

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만약 코딩 면접을 준비하고 있거나 이미지 처리 전문가로 히스토그램이 중앙 필터 구현에 어떻게 도움이 될 수 있는지 궁금한 경우, 아래 섹션을 함께 살펴보시기 바랍니다.

## 문제 설명: 2D 중앙 필터

![image](/assets/img/2024-09-10-BoostingPerformanceMastering2DMedianFilteringwithRunningHistograms_0.png)

중앙값(median)에 대한 정의부터 시작해 보겠습니다. 중앙값은 순서대로 정렬된 목록에서 중간 값입니다. 이는 두 가지 경우로 나뉠 수 있습니다.

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- 리스트의 크기가 짝수인 경우: 중앙값은 두 중간 값의 평균입니다. 예를 들어, 리스트 [1, 8, 9, 11]의 중앙값은 (8+9)/2 = 8.5입니다.
- 리스트의 크기가 홀수인 경우: 중앙값은 중간 값입니다. 예를 들어, 리스트 [7, 8, 9, 10, 17]의 중앙값은 9입니다.

2D 중앙값 필터는 이차원 행렬에서 하위 영역의 중앙값을 추출합니다. 형식적으로, 2D 배열 행렬과 윈도우 크기 k가 주어지면 중앙값 필터는 각 픽셀이 해당 행렬 하위 영역의 중앙값인 필터링된 이미지를 반환합니다. 5x7 행렬과 해당 중앙값의 예시가 도 2에 제공되어 있습니다.

이 글에서는 일반적인 패턴에 집중하고 코드 간결성을 유지하기 위해 경계 요소를 건너뛸 것입니다. 이 글에서 무시된 경계 요소는 빈 셀로 표시됩니다.

# 알고리즘

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## 해결책 1: 정렬

![그림](/assets/img/2024-09-10-BoostingPerformanceMastering2DMedianFilteringwithRunningHistograms_1.png)

가장 직관적인 방식으로 시작해보겠습니다. 창은 2D 행렬을 가로지르는데, 언제든지 창 내의 요소는 정렬되어 있고, 중심에 있는 요소가 중앙값으로 선택됩니다. 예를 들어, 창이 (5, 3) 위치에 중심이 있을 때, 창[3][5] 내의 정렬된 픽셀은 [0, 1, 2, 2, 3, 6, 8, 9, 9]입니다. 중앙값은 값이 3인 5번째 요소입니다.

시간 복잡도: O(m • n • k²log k²)

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창에 있는 요소의 수는 k * k입니다. 최상의 정렬 알고리즘은 요소를 오름차순 또는 내림차순으로 변환하는 데 O(k²log k²)의 시간이 소요됩니다. 정렬은 전체 이미지에서 m * n번 적용됩니다. 전체 시간 복잡도는 O(m • n • k²log k²)입니다.

공간 복잡도: k²

정렬된 픽셀을 저장하기 위해 크기가 k²인 추가 배열이 사용됩니다.

구현

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아래는 정렬 기반 솔루션의 구현입니다. 창의 이동은 바깥쪽 루프에서 매개변수 y와 x로 관리됩니다. 내부 루프에서는 창 내의 요소가 수집되어 정렬됩니다. 창 중앙의 요소가 중앙값으로 선택되어 새 행렬인 filtered의 해당 위치에 저장됩니다.

```js
def median_sort(matrix: List[List[int]], k: int):

    m, n = len(matrix), len(matrix[0])
    filtered = [[0] * n for i in range(m)]
    win_size = k * k

    for y in range(k//2, m-k//2):
        for x in range(k//2, n-k//2):
            win = []
            for yy in range(-k//2+1, k//2+1):
                for xx in range(-k//2+1, k//2+1):
                    win.append(matrix[y+yy][x+xx])
            win.sort()

            if win_size % 2 == 0:
                mdn = (win[win_size//2] + win[(win_size-1)//2])//2
            else:
                mdn = win[win_size//2]

            filtered[y][x] = mdn

    return filtered
```

## 솔루션 2: 러닝 히스토그램

![2024-09-10-BoostingPerformanceMastering2DMedianFilteringwithRunningHistograms_2.png](/assets/img/2024-09-10-BoostingPerformanceMastering2DMedianFilteringwithRunningHistograms_2.png)

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히스토그램 기반 접근법을 살펴보기 전에, 첫 번째 접근법을 되짚어보고 그 계산에 대해 조사해 봅시다. 먼저, 알고리즘은 언제든지 정렬을 필요로 하므로 전체 처리 시간이 행렬 크기와 함께 증가합니다. 행렬/커널이 더 크거나 작을수록 더 많은 정렬이 필요합니다.

게다가, 아마도 이미 알고 계실 것이지만, 창이 이동할 때 대부분의 픽셀은 반복적으로 정렬됩니다. 그림 4에서 파란색으로 표시된 여섯 요소는 window[1][2]와 window[1][3]에서 두 번 정렬됩니다. 중복 정렬 없이 겹치는 요소의 순서를 유지하는 방법이 없을까요?

각 창 탐색 시, 창에는 새로운 요소가 포함되고 오래된 요소가 제거됩니다. 오래된 요소와 새로운 요소는 그림 4에서 빨간색과 녹색 요소로 표시됩니다. 예를 들어 창이 (5,1)에서 (5,2)로 이동할 때 [2, 0, 6] 요소가 창에 추가되고 [3, 9, 3] 요소가 제거됩니다.

중복되는 요소의 순서를 유지하고 새로운 요소와 오래된 요소에만 작용하는 방법이 있는지 알고 계십니까?

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런닝 히스토그램

다음으로, 러닝 히스토그램을 기반으로 하는 기본적인 방법에 대해 살펴보겠습니다. 히스토그램은 데이터 분포에 대한 통계 도구입니다. 중앙값에 접근하기 위한 훌륭한 방법으로, 왜냐하면 다음 두 가지 이유 때문입니다:

- 히스토그램은 빈도에 대응하는 값을 정렬된 방식으로 갖고 있습니다.
- 요소를 추가하거나 제거하기 위해서는 히스토그램에서 해당 요소를 찾은 후 연관된 빈도를 1씩 증가 또는 감소시킬 수 있습니다. 히스토그램은 인덱스가 요소의 값인 방식으로 설계될 수 있습니다. 요소에 접근하기 위해 O(1) 시간에 인덱싱할 수 있습니다. 빈도의 증가 또는 감소는 또 다른 O(1) 시간이 소요됩니다. 이러한 작업들은 총 O(1) 시간 복잡도를 가집니다.

러닝 히스토그램은 언제든지 윈도우 안의 요소들의 분포를 보여주는 지속적으로 업데이트된 히스토그램을 유지하는 것을 참조합니다. 러닝 히스토그램의 예시는 본문 상단의 특집 이미지에서 보여집니다.

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단계 1: 요소 추가/제거

![이미지](/assets/img/2024-09-10-BoostingPerformanceMastering2DMedianFilteringwithRunningHistograms_3.png)

이 테스크에서 히스토그램이 얼마나 중요한 역할을 하는지 알아보기 위해 예시로 들어가 봅시다. 윈도우[3][1]과 윈도우[3][2]의 히스토그램이 그림 5에 제공되어 있습니다. 새로운 요소 7, 4, 0이 빈도수를 1 증가시켜 윈도우에 추가되었습니다. 반면, 구식 요소 1, 1, 1은 빈도수를 1 감소시켜 제거되었습니다. 두 작업은 O(1) 시간이 걸리며 이로 인해 히스토그램 업데이트가 매우 효율적으로 이루어집니다.

아래에 구현된 코드가 제공되었습니다. get_strip() 함수는 각 위치에서 이전 요소와 새로운 요소를 반환합니다. 두 개의 루프가 각 선택된 요소를 순환하며 히스토그램을 업데이트합니다.

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```js
def get_strip(indices, i, k):

    y, x = indices[i]
    prev_y, prev_x = indices[i-1]

    dir_y, dir_x = y - prev_y, x - prev_x
    offset = k // 2

    if dir_y == 0:
        old = [(yy, x - dir_x * (offset+1)) for yy in range(y - offset, y + offset + 1)]
        new = [(yy, x + dir_x * offset) for yy in range(y - offset, y + offset + 1)]
    else:
        old = [(y - dir_y * (offset+1), xx) for xx in range(x - offset, x + offset + 1)]
        new = [(y + dir_y * offset, xx) for xx in range(x - offset, x + offset + 1)]

    return old, new
```

```js
for i in range(1, len(indices)):

    y, x = indices[i]
    olds, news = get_strip(indices, i, k)

    for yy, xx in olds:
        histogram[matrix[yy][xx]] -= 1
        if matrix[yy][xx] < mdn:
            ltmdn -= 1
    for yy, xx in news:
        histogram[matrix[yy][xx]] += 1
        if matrix[yy][xx] < mdn:
            ltmdn += 1
```

Step 2. Identify the median in the histogram

<img src="/assets/img/2024-09-10-BoostingPerformanceMastering2DMedianFilteringwithRunningHistograms_4.png" />


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이 작업에서 히스토그램을 사용하는 도전 과제는 히스토그램에서 중앙값을 식별하는 방법입니다. 원본 논문에서 중앙값보다 작은 요소의 수를 기록하는 변수 ltmdn을 사용했습니다. 다른 상수 변수 th = k²/2는 ltmdn의 기대값을 나타냅니다. 예를 들어, 커널 크기가 5인 경우, 창에는 5²=25개의 요소가 포함되며 중앙값보다 작은 요소의 수는 5²/2 = 12개입니다.

ltmdn과 th의 차이의 부호는 중앙값의 이동 방향을 나타냅니다.

- ltmdn[t] ` th: 현재 중앙값 mdn[t]이 이전 중앙값 mdn[t-1]보다 큽니다. 여기서 매개변수 t는 탐색 경로를 따라 중앙값의 순서를 나타냅니다.
- ltmdn[t] ` th: 현재 중앙값 mdn[t]이 이전 중앙값 mdn[t-1]보다 작습니다.

새로운 중앙값 mdn[t]를 찾기 위해 이전 중앙값 mdn[t-1]을 업데이트하고 ltmdn[t]이 th를 만날 때까지 계속됩니다. 이것은 루프 내에서 선형 시간 내에 수행할 수 있습니다. 반복을 중단하는 요소가 새로운 중앙값입니다.

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아래 예시는 Figure 6에 나와 있습니다. 이전 중간값 mdn[t-1] = 1이며 ltmdn[t]=2입니다. 마지막으로 ltmdn[t] = 3보다 작은 값을 찾을 때까지 중간값이 1씩 증가합니다.

해당 코드 스니펫은 아래와 같습니다.

```js
if ltmdn > th: # 현재 창에 있는 중간값이 이전 창에 있는 것보다 작음
    while ltmdn > th:
        mdn -= 1
        ltmdn -= histogram[mdn]
else:
    while ltmdn + histogram[mdn] <= th:
        ltmdn += histogram[mdn]
        mdn += 1
```

시간 복잡도: O(m • n • (2k +h))

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알고리즘은 히스토그램을 업데이트하고 새 중간값을 찾는 단계를 포함합니다. 그 기준은 이전 중간값보다 작은 픽셀의 개수에 따라 설정됩니다. 빈도를 수정하여 히스토그램을 업데이트하는 데 O((k+k) • 1) 시간이 소요됩니다. 요소가 h개의 유효한 값을 가진다고 가정하면, 중간값을 이동하는 데 O(h) 시간이 걸립니다. 창은 m * n 단계로 전체 이미지를 순회합니다.

공간 복잡도: h

필요한 추가 공간은 h개의 구획을 가진 히스토그램입니다. 매개변수 h는 요소의 값 수를 나타냅니다. 예를 들어, 요소 값이 256으로 설정되어 있고, 0부터 255까지의 픽셀을 가진 8비트 이미지의 중간값을 계산하는 경우에는 h가 256으로 설정됩니다.

구현

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아래에 파이썬에서의 완전한 구현이 제공되었습니다. 이는 주로 논문의 의사코드를 따라가지만, 지그재그 패턴으로 대안적으로 창을 탐색합니다.

```js
def median_hist(matrix: List[List[int]], k: int):

    m, n = len(matrix), len(matrix[0])
    filtered = [[0] * n for i in range(m)]

    win = []
    h = 256 # bins의 개수
    histogram = [0] * h
    for y in range(k):
        for x in range(k):
            win.append(matrix[y][x])
            histogram[matrix[y][x]] += 1

    win.sort()
    th = k * k // 2
    mdn = win[th] # 창 내의 중앙값
    ltmdn = 0  # 창 내에서 mdn보다 작은 회색 레벨을 갖는 픽셀 수
    for y in range(k):
        for x in range(k):
            if matrix[y][x] < mdn:
                ltmdn += 1

    filtered[k//2][k//2] = mdn

    indices = get_zigzag(m, n, k)

    for i in range(1, len(indices)):

        y, x = indices[i]
        olds, news = get_strip(indices, i, k)

        for yy, xx in olds:
            histogram[matrix[yy][xx]] -= 1
            if matrix[yy][xx] < mdn:
                ltmdn -= 1
        for yy, xx in news:
            histogram[matrix[yy][xx]] += 1
            if matrix[yy][xx] < mdn:
                ltmdn += 1

        if ltmdn > th: # 현재 창의 중속값이 이전 창의 것보다 작음
            while ltmdn > th:
                mdn -= 1
                ltmdn -= histogram[mdn]
        else:
            while ltmdn + histogram[mdn] <= th:
                ltmdn += histogram[mdn]
                mdn += 1

        filtered[y][x] = mdn

    return filtered
```

## 창 탐색

위 섹션에서 두 알고리즘의 개념과 주요 흐름을 살펴보았습니다. 마지막으로 행렬을 따라 이동하는 창에 대해 고려해 봅니다.

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행/열-우선

![이미지](/assets/img/2024-09-10-BoostingPerformanceMastering2DMedianFilteringwithRunningHistograms_5.png)

정렬 기반 방식에서 중앙값 계산은 서로 독립적입니다. 예를 들어, window[2][3]와 window[2][4]에서의 중앙값 계산은 서로 정보를 공유하지 않고 별도로 수행됩니다. 창 이동은 행-우선 또는 열-우선과 같은 임의의 순서를 따를 수 있습니다. Figure 7에서 보여지듯이.

지그재그 순회

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![이미지](/assets/img/2024-09-10-BoostingPerformanceMastering2DMedianFilteringwithRunningHistograms_6.png)

반면에 히스토그램 기반 방법은 (1, 1)에 대한 초기화를 제외하고 이전 정보에 의존합니다. 행 주요 또는 열 주요 반복은 각 행 또는 열의 시작 부분에서 다중 초기화가 필요하며 O(m•k²logk²) 또는 O(n•k²logk²) 시간이 소요됩니다.

윈도우는 지그재그 순서로 행렬을 검토하며 단 하나의 초기화만 필요합니다. Figure 8에서 초기화가 필요한 요소들은 회색 셀로 표시되어 있습니다. 행 주요 순서는 세 번의 초기화가 필요하지만, 지그재그는 단 한 번만 필요합니다. 지그재그 순회는 행렬 크기가 큰 경우 특히 무거운 정렬 작업의 수를 크게 줄입니다.

아래는 지그재그 순회를 따라 좌표를 수집하는 스크립트입니다.


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```python
def get_zigzag(n_row, n_col, k):

    indices = []
    offset = k // 2

    for i in range(offset, n_row-offset):
        coordinates = [[i, j] for j in range(offset, n_col-offset)]
        if i % 2 == 0:
            coordinates = coordinates[::-1]
        indices += coordinates

    return indices
```

# 성능

<img src="/assets/img/2024-09-10-BoostingPerformanceMastering2DMedianFilteringwithRunningHistograms_7.png" />

두 가지 접근 방식을 살펴본 후 히스토그램 기반의 접근 방식이 이론적으로 더 효율적임을 알게 되었으니, 서로 다른 규모에서 성능을 비교해 보겠습니다.


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**요약**

256 x 256 매트릭스에서 3에서 14까지 다른 창 크기에서 성능을 비교한 Figure 9를 살펴보겠습니다. 창 크기가 커질수록, 정렬 기반 알고리즘의 계산 시간이 크게 증가하는 반면, 히스토그램 기반 접근 방식은 더 일관되게 유지됩니다. 두 알고리즘의 비율은 창 크기 3에서 0.7014(=94/134)에서 창 크기 14에서 4.8175(=1479/307)로 증가합니다. 히스토그램 기반은 특히 창 크기가 커질수록 훨씬 효율적입니다.

256 x 256 매트릭스에서 x축에 표시된 다양한 창 크기에서 수행 성능을 비교하는 그림 9를 확인했습니다. 창 크기가 증가함에 따라 기준 정렬 알고리즘의 계산 시간은 상당히 증가하는 반면 히스토그램 기반 방식은 상대적으로 일관성이 있습니다. 두 알고리즘의 비율은 0.7014(창 크기 = 3에서 94/134)에서 4.8175(창 크기 = 14에서 1479/307)로 증가합니다. 히스토그램 기반 방법은 특히 창 크기가 커질수록 훨씬 더 효율적입니다.

# 참고

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[1] T. Huang, G. Yang and G. Tang, "A fast two-dimensional median filtering algorithm," in IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, vol. 27, no. 1, pp. 13-18, February 1979

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![에르고노믹 키보드가 필요한가요](/assets/img/2024-09-10-Doyouneedanergonomickeyboard_0.png)

저는 학생 시절부터 타자 자세, 앉은 자세, 그리고 화면 시청 습관을 개선하기 위한 다양한 방법을 찾아왔어요. 당시에는 그 순간 옳다고 느껴질 때를 기준으로 몇 가지 해결책을 시행했는데, 효과가 있을까 기대하며요. 그러나 정작 무엇을 하는 건지, 잘 몰랐어요. 제 지식과 새로 시도해 보는 것에 투자할 수 있는 예산이 제한되어 있었거든요.

예를 들어, 등을 적절히 지원해줄 수 있는 것을 찾는 데 많은 시간을 들였는데, 그것이 큰 전환점이 될 것이라고 생각했어요. 하지만 이제야 깨달았어요. 책상 높이를 조절할 수 없다면 올바로 앉을 수 없는 게 당연하죠. 제 발이 떠 있을 거라는 건 괜찮을까요? 지금 따라다미가 느껴지지 않아도, 이 자세로 타이핑을 한 지 3개월이 지난 후에는 어떡하죠?

너무 많은 의문이 들었고, 일부에 대해서는 전문가의 대답을 신탁할 수 있지만 대부분은 시간이 필요한 주관적인 문제라는 것을 알게 되었어요. 정말로 자신에게 잘 맞을지 확인하기 위해서는 시간이 필요한 것이죠.

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새로운 도구와 장비를 시도하는 것이 비싼 문제였습니다. 예를 들어 Herman Miller Aeron 의자는 약 1,000유로 정도 하는데, 그 의자가 당신에게 맞는 의자인지도 알 수 없죠. 전시장에 가볼 수는 있지만, 실제로 몇 달 사용해보지 않고는 좋아하는지 알기 어렵습니다.

심층적인(매우 흥미로운) 건강한 작업 환경 구축에 대해 다루는 것은 제쳐두고, 저 같은 개발자들이 매우 중요하게 여기는 한 가지 요소에 초점을 맞춰보죠: 키보드.

# 배경

저는 키보드 전문가가 아니었고, 메카닉 키보드가 무엇인지를 늦게 알게 되었네요. 한때 여자가 많이 눌러 쓰는 키보드를 타이핑하는 사람을 보며 그가 그것을 매우 즐기는 것을 기억합니다. 저는 왜 그랬는지 이해를 못 했어요. 나에게는 ThinkPad 키보드가 세상에서 제일 좋았거든요.

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동시에 나는 내 포스트워크를 개선하고 싶었습니다. 건강한 자세를 유지하기 위해서도요. 나는 항상 나 자신에게 말했죠:

2016년에 그 순간, 나는 기술 세계가 무엇을 제공하는지 찾기 시작했어요.

## 분할 키보드로 향하다

나는 구체적으로 "분할 키보드"를 구글링했는지 기억이 나지 않아요. 아마도 "인체공학 키보드, 목 통증, 고생하는 개발자"와 같은 키워드로 검색한 것 같아요. 중요한 건, 나는 유명한 Ergodox 프로젝트에 주목했고, 이 프로젝트는 Ergodox EZ가 구현하고 판매하고 있어요.

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그 개념에 놀라웠지만, 학생으로서는 가격이 너무 부담스러웠어요.

![이미지](/assets/img/2024-09-10-Doyouneedanergonomickeyboard_1.png)

내 친구들이나 대학 동료 중에 이런 제품을 들어본 적이 없어서, 아마도 서브레딧에서 이에 대해 논의된 주제였을 겁니다. 저는 제 생각을 공유할 수 있는 유일한 장소인 듯합니다.

Ergodox 디자인을 기반으로 한 키보드를 판매하는 유일한 회사는 https://ergodox-ez.com/입니다. 이 회사는 이제 시장에서 주요 업체로 인정받고 있어요. 이들은 이러한 키보드를 홍보할 뿐만 아니라 훌륭한 제품들로 시장을 형성하는 데 도움을 줬습니다.

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## 타자 입력 방식 재고하기

내가 즐겨 사용하던 타자 입력 방식(그리고 코딩)은 ThinkPad에 손을 올려놓고 엄지 손가락을 이용해 스페이스 바, 마우스 버튼 및 트랙패드 사이를 빨리 이동하는 것이었습니다. ThinkPad가 이 마우스 버튼 구성을 처음 제안한 키보드였기 때문에 다른 키보드로 전환하기가 어려웠습니다.

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안타깝게도, 이것은 나에게는 이로운 자세라고 생각하지 않습니다. 사실, 이것은 내가 찾던 것과는 정반대의 자세였습니다. 빠르게 타이핑할 수는 있었지만, 내 손이 자연스럽지 않은 자세에 있었기 때문에, 어깨까지 포함한 온 몸이 이들이 너무 가까이 있어야 한다고 적응해야 했습니다.

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이것이 왜 나는 기계식 키보드가 필요하지 않다고 느끼지 않았는지에 대한 이유입니다. 더 만족스러운 타이핑 경험을 제공할 수는 있지만, 나에게는 질이 달랐을 것이라고 생각하지 않았고, "엄지 마우스" 기능도 잃어버렸을 수도 있습니다.

여러 해 동안 리눅스를 사용한 후에 맥북으로 전환해야 했고 다시 한 번 더 전통적인 설정으로 바꾸었습니다: 애플 매직 키보드와 매직 트랙패드. 외부 트랙패드에서 사용 가능한 모든 맥북 제스처를 즐겼지만, 키보드는 결국 불편하게 느껴지기 시작했습니다.

#새로운 해결책 발견

여기 있습니다 - 나는 더 이상 학생이 아니며, 이제 비싼 키보드를 사볼 수 있습니다! 음, 거의요.

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돈 이외에도, 이전에 언급한 모든 내용이 여전히 유효합니다. 그러나 2023년에는 더 많은 옵션이 있습니다. 기계식 키보드는 어디서나 볼 수 있고, 다양한 신기한 레이아웃이 많이 출시되었습니다. 수요가 높아지고 많은 사람들이 자신만의 키보드를 만들고 있습니다. Ben Vallack의 멋진 영상을 확인해보세요.

많은 연구와 수백 개의 Reddit 게시물 뒤에, 제 선택을 세 가지 모델로 좁혔습니다:

- ErgoDox EZ Voyager
- Dygma Defy
- MoErgo Glove80

나의 목표는 각각을 철저히 테스트하여 어떤 것이 나에게 가장 잘 맞는지 확인하는 것이었습니다 (또는 그 어느 것도 적합하지 않다면 내 Magic Keyboard로 돌아갈 것입니다). 분할식 키보드에만 집중한 이유는 이러한 키보드가 손목을 굽히거나 어깨를 내밀지 않고 자연스러운 자세로 타이핑하는 유일한 방법이라고 믿기 때문입니다.

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<img src="/assets/img/2024-09-10-Doyouneedanergonomickeyboard_2.png" />

보이저에 대한 긍정적인 리뷰가 있지만, 완전히 평평한 설정과 기울임 옵션이 없는 것 등 몇 가지 작은 단점이 나에게 납득시키지 못했습니다. 가격 대비 리스크를 감수하고 싶지 않았기 때문에, Dygma와 Glove80에 모든 관심을 집중하기로 결정했습니다.

참고로, 이 글은 한 제품이 다른 제품을 능가하는 비교를 의도한 것이 아닙니다. 이것은 단순히 제 이야기일 뿐이며, 당신도 비슷한 요구사항을 가지고 있다면, 제가 선택한 키보드가 당신에게도 잘 맞을 수 있습니다. 이 두 제품은 뛰어난 두 두뇌로 만들어진 훌륭한 제품들이라는 점을 기억하는 것이 중요합니다.

# Dygma Defy: The Spanish Beauty

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이걸 시도해 본 후에 정말 놀라웠어요. 키캡의 품질이 너무 높아서 처음으로 메카닉 키보드 주변의 혹평을 이해했어요. 이 키캡들은 회사가 Defy를 위해 특별히 만든 맞춤형 제품이에요, 그리고 난 이걸 엄청 사랑해요.

![이미지](/assets/img/2024-09-10-Doyouneedanergonomickeyboard_3.png)

전반적인 느낌이 너무 좋아요, 백라이트에서 케이스까지 시작해서요. 이걸로 타이핑을 하니까 즐거웠어요, 정말로요.

이 키보드는 엄지가 가장 강한 손가락이라는 개념을 활용하면서 키들을 직교로 배열하고 손가락 길이에 따라 배치하는 방식이에요.

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## Defy를 좋아한 이유

제가 Defy를 좋아하는 이유 중 하나는 제작 품질뿐만 아니라 키캡까지인데, 정확히 필요한 대로 키보드를 맞춤 설정할 수 있는 다양한 구성 옵션을 제공한다는 점을 정말 감사히 생각합니다. 그러나 제게 가장 인상적인 것은 소프트웨어입니다. 놀랍게도 사용자 친화적이며 키보드를 설정하기 쉽게 만들어주며, 정말 유용한 기능을 풍부하게 제공합니다.

게다가 백라이팅은 사용 중인 레이어를 쉽게 인식하도록 도와줍니다. 예를 들어, 저는 개발자로서 모든 괄호를 전용 레이어에 두어 번거로운 키 조합에 의존하지 않아도 됩니다. 여기에 한 가지 예시가 있습니다.

## 제게 맞지 않았던 부분은?

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먼저, 그것은 적응형 키보드가 아니에요, 적어도 제 경우에는 그렇지 않아요. 제 손이 키보드에 놓일 때, 여전히 손가락을 약간 올려야 하는데, 다른 "평평한" 키보드와 마찬가지로 그렇게 해야 해요. 이것은 제 손을 피곤하게 만들고, 과연 적응형이라는 보편적인 정의가 있는지에 대한 의문을 품게 합니다.

항상 켜져 있는 백라이트 키캡이 매우 도움이 되지만, 이로 인해 배터리 수명이 상당히 감소해요. 새로운 펌웨어가 배터리 사용량을 최적화했지만, 결국 저는 백라이팅을 끄기로 결정했어요.

연결 문제는 제게 큰 문제예요. 저는 키보드에 €400 이상을 지출할 때, 동글이나 블루투스를 사용하는 경우에도 매끄럽게 연결되기를 기대해요. 유감스럽게도 항상 그렇지는 않았어요. 제가 작성하는 시점에는 이 문제가 해결되었는지 잘 모르겠지만, 이 글을 읽을 때까지 연결이 Glove80처럼 안정적이지 않았다고 말할 수 있어요.

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여기서 시간을 많이 낭비하지 말자: 이것이 내 선택이야.

![이미지](/assets/img/2024-09-10-Doyouneedanergonomickeyboard_4.png)

처음 봤을 때, 압도당했어요. 이미 분리형 또는 직선 키보드에 익숙하지 않다면, 이 제품을 고려하기가 어려울 수밖에 없어요. 새로운 개념이 너무 많으니까요! 이 경우, 가장 중요한 기능들은 엄지에 할당되지만, 아마도 가장 돋보이는 것은 곡선 디자인일 거예요.

제품을 개봉한 후에 손을 올려봤을 때, 마음이 조급해져서 마음에 들지 않을까 걱정되기도 했고, 타자 속도가 굉장히 느릴 것 같았어요. 그러나, 반대로 일어난 일이죠—곡선 디자인 덕분에 모든 키에 쉽게 접근할 수 있었어요, 심지어 숫자 행까지도요. 게다가, 최근에는 상당히 드물어진 완전한 키보드가 있었답니다.

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## Glove80 vs Defy

Defy와 같은 훌륭한 제품과 비교하면 내 Glove80을 왜 그토록 좋아하는지를 잘 보여줄 수 있다. 모든 기능에 대해 자세히 설명하지는 않겠다 — YouTube에는 심층적인 리뷰가 많이 있으니까 — 하지만 내 결정을 돕게 한 결정적인 이유를 강조하고 싶다: 곡선 디자인이다.

내 손이 키보드에 쉽게 둘러앉고, 키들이 너무 가깝지 않으면서도 모두 쉽게 다다를 수 있어서 타자 경험이 정말 독특해진다. 바깥쪽 줄들은 약간 높여져 있어 소지근 똥가리가 키에 도달하는 것을 용이하게 만드는데, 이것은 정말 천재적인 아이디어다. 엄지 키들은 Defy의 것만큼 "멋"있지 않을 수 있지만, 내가 엄지가 자연스럽게 닿고 쉽게 쉬는 것으로 찾아내기 때문에 훨씬 편안하다고 느꼈다.

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책상에 가까워지면서 좀 높게 설정할 때 얼마나 가까이 낮을 수 있는지 확인하려고 하시는군요. Defy로는 불가능한 일이죠.

또 다른 중요한 장점 중 하나는 Glove80이 노트북과 매끈한 연결을 제공한다는 것입니다. 언제나 완벽하게 작동하며 추가 동글이나 어댑터가 필요하지 않습니다. 저는 타자를 주로 하는데, 게임보다 저-지연 연결이 더 중요할 수 있는 경우에 이는 특히 중요한 부분입니다.

Glove80에 대해 싫어하는 점이 있나요? 솔직히 말하자면, 없어요. 키캡 품질에 대해 불만을 제기하는 사람들이 보이긴 했지만, 저는 그런 우려를 갖지 않았어요. 그리고 Glove80이 플라스틱으로 제작되었다는 점에 대해서도 이해합니다. 독특한 모양 때문에 알루미늄 사용은 너무 비싸거나 불가능할 수도 있었던 점이죠. 그래서 이것은 문제가 아니라 탁월히 선별된 엔지니어링 결정이라고 생각해요. 그래도 몇 년 뒤에 제조 품질에 대해 더 많은 업데이트를 제공할게요 :)

# 결론

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![Ergonomic Keyboard](/assets/img/2024-09-10-Doyouneedanergonomickeyboard_6.png)

의심스러웠고, 진정으로 행복해하는 키보드를 찾는 것이 불가능하다고 생각했어요. 하지만 전 틀렸어요 — 저는 그것을 찾았어요. 
Defy를 반품하기로 결정했지만 (회사의 훌륭한 지원 덕분에), 가끔 두 개를 모두 참고 하고 그 사이를 전환하고 싶어요.
예산이 있고 타자 경험을 향상시키고 싶다면, 두 제품 중 어느 것을 선택해도 크게 실망하지 않을 것 같아요. 그러나, 에르고노믹스가 최우선이라면 Glove80이 정말로 그것을 완벽하게 해낼 것 같아요.

마지막으로, 많은 사람들이 새로운 설정에서 얼마나 빠르게 타이핑을 하는지 물었습니다. 여기 Monkeytype에서 제 점수가 있어요:


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`<img src="/assets/img/2024-09-10-Doyouneedanergonomickeyboard_7.png" />`


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