너구리의 세상 분석

며칠 전 한국에는 오물풍선 지도가 없다는 글을 보았다. 말도 안 되는 소리라고 생각했지만 진짜였다.국제기구(CSIS)에서 만든 지도뿐이었고 한국어로 번역된 지도는 없었다.그래서 해당 사이트의 소스 데이터를 다운로드하여interactive map을 만들 수 있는 태블로 환경에서 한국어 지도로 변환했다.  다만 보안상의 이유인지 모든 풍선의 위치가 공유되는 실정은 아니다.따라서 신문사에 공유된 약 180개의 풍선만 존재한다.이번 포스팅의 목적은 해당 지도를 발전시키는 계획을 설명함에 있다. 1. 기상 데이터와의 연동    1) api를 기반으로 해당 시점의 날씨 검색    2) 날씨 데이터를 기반으로 위치 역추적    3) 추적 한계는 DMZ 근방의 위치값으로 산정 2. 미래의 오물풍선 루트 예측    1)..

연탄을 모든 집에 배달하려고 했던 산타는 큰 고민에 빠집니다. 각 집에는 연탄 난로가 있는데, 난로와 연탄 모두 원 모양으로 되어있기 때문에 난로의 반지름의 길이가 연탄의 반지름의 길이의 배수인 집에서만 이 연탄을 사용할 수 있다는 것입니다.  n개의 집에 각각 놓여 있는 난로의 반지름의 길이가 주어졌을 때, 산타는 연탄의 반지름의 길이를 처음에 잘 설정하여 최대한 많은 집에서 이 연탄을 사용할 수 있도록 만들고자 합니다. 산타를 도와 연탄이 사용가능한 집의 수를 최대로 하는 프로그램을 작성해보세요. 단, 난로의 반지름과 연탄의 반지름은 항상 정수로 나타내지며, 연탄의 반지름은 항상 1보다 커야만 함에 유의합니다. n = int(input())lst = list(map(int, input().split(..

import sysblank = []for i in range(int(input())): s, t = map(str, input().split()) t = list(t) if 'x' in s: s_index = list(s).index('x') else: s_index = list(s).index('X') blank.append(t[s_index])print("".join(blank).upper())

COMPAS 시상은 12월 10일에 했지만 지금 리뷰를 하려고 한다. 막판에 PPT를 만드는 데 있어서 시간이 부족해 미관적인 부분을 신경쓰지 못해서 아쉽게 장려상에 그치지 못했다. 다른 팀들의 자료를 보니 수려한 디자인으로 꾸민 것을 보고 역시 이런 경연 대회에는 시각적인 부분이 중요하다는 것을 느꼈다. 아쉬움을 뒤로하고, 어떻게 결과를 도출했는지 리뷰하려고 한다. VRI는 Vulnerability-Resilience Index의 줄임말이다. 말 그대로 취약성과 탄력성을 바탕으로 한 지표 분석이다. VRI 값이 크면 클수록 부정적인 값이 크다는 것을 의미하며, VRI를 구성하는 지표들은 부정적인 것은 양수로, 긍정적인 것은 음수로 표현한다. 과정을 요약하면 다음과 같다. 1. VRI를 구성하는 지수들을..