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만들기 / Programming

맥스 목차 머리말…………………………………………………………………………………………………………3 맥스란 무엇인가? 맥스 메뉴얼 이용 방법, 메뉴얼에서 쓰이는 약속들, 맥스 사용자를 위한 다른 참고 자배료 셋업 : 미디 셋업하기…………………………………………………………………………………………7 시스템 요구 사항, 설치하기, 인증하기, 미디 장비 연결하기, 미디 셋업 대화상자 둘러보기 : 맥스 어플리케이션………………………………………………………………………………9 머리말, 오브젝트로 프로그래밍하기, 기본 오브젝트와 사용자 인터페이스 오브젝트, 변수, 메시지, 숫자들, 메시지의 순서, 창, 맥스창, 패쳐창, 새 오브젝트 목록창, 텍스트창, 테이블창, 타이라인창, 맥스 문서, 맥스 선택, 미디, 미디 처리하기, 도움말. 메뉴 : 명령.. 더보기
지난번 프로세싱 워크샵 프리미팅 오신 분들께..(21dish에서 펌) 아무래도 제가 조금 혼란을 드린 것 같습니다. 인터랙티브 미디어로의 개화를 꿈꾸듯 여러분을 설득했어야 했을지도 모르지만, 혹여나 거짓이 될까 말을 다듬고 있는 중입니다. 인터랙티브 미디어는 모든 디자이너에게 답이 되지는 못합니다. 물론 앞으로 다양한 분야에서 인터랙티브 미디어가 사용되겠지만, 국내에서는 서구시장의 실험이 끝난 시점이 되어야 활성화되지 않을까 싶습니다. 그게 국내 인터랙티브 미디어 개발 환경의 도퇴를 야기하는 것이기도 합니다. (인터랙티브 미디어에 국한되는 건 아니고, 모든 매체가 이런 한계를 가지고 있지요..) 모든 일에 정답은 없습니다. 앞으로 5년 10년 후에 디자이너로서 활동을 시작할 분들에게는 더더욱 정답을 제시할 방법이 없겠죠. 언제나 세상의 요구는 변하고, 인터랙티브 미디어는 .. 더보기
사운드라이브러리(Sonia)와 카메라라이브러리(JMyron)의 설치방법 JMyron0025.zip JMyron 0025버젼 - 카메라인풋관련 라이브러리 sonia_v2_9.zip Sonia 2.9버젼 - 사운드인풋, 플레이관련 라이브러리 SONIA및JMyRon설치법.doc 설치법개요 SONIA 사운드 라이브러리 설치하기 1. Processing.org 에 가셔서 Reference메뉴의 Library 메뉴를 찾아가세요. 2. 중간의 SONIA 를 찾아서 해당 URL로 이동합니다 (http://sonia.pitaru.com/) 3. SONIA를 실행하기 위해서는 JSyn 이라는 자바 라이브러리가 필요한데, 이 라이브러리는 http://www.softsynth.com/jsyn/plugins/ 에 가셔서 해당 설치 방법에 따라 설치해보세요. 4. 설치시 에러가 생길 수 있습니다. .. 더보기
www.digitypo.com 에서 가져온 프로세싱 튜토리얼 싸이트 모음. 아직 한국이나 외국에서 알차게 짜여진 프로세싱(processing) 튜토리얼은 없으나 그나마 좀 괜찮고 쉽게 접근할 수 있는 튜토리얼들을 모아봤다. 공부하는 학생이나 기술적으로 부족한 인터랙션 디자이너들에게는 도움이 되라라 생각된다. 영어지만 쉽게 이해할 수 있는 정도의 수준임으로 걱정은 할 필요가 없다. 많은 도움이 되길 바란다. http://itp.nyu.edu/~sve204/icm_fall06/ http://itp.nyu.edu/ICM/james/ http://itp.nyu.edu/icm/shiffman/ http://www.shiffman.net/teaching/workshop/ http://www.thesystemis.com/makingThingsMove/index.html http://thes.. 더보기
Visual Intelligence: The First Decade of Computer Art (1965-1975) Visual Intelligence: The First Decade of Computer Art (1965-1975) Author(s): Frank Dietrich Source: Leonardo, Vol. 19, No. 2 (1986), pp. 159-169 Published by: The MIT Press Stable URL: http://www.jstor.org/stable/1578284 Accessed: 27/08/2008 05:16 Abstract-The author traces developments in computer art worldwide from 1965, when the first computer art exhibitions were held by scientists, through .. 더보기
Color histogram Color histogram From Wikipedia, the free encyclopedia Jump to: navigation, search Not to be confused with Image histogram. In computer graphics and photography, a color histogram is a representation of the distribution of colors in an image, derived by counting the number of pixels of each of given set of color ranges in a typically two-dimensional (2D) or three-dimensional (3D) color space. A h.. 더보기
BRDF The BRDF is the "Bidirectional Reflectance Distribution Function". It gives the reflectance of a target as a function of illumination geometry and viewing geometry. The BRDF depends on wavelength and is determined by the structural and optical properties of the surface, such as shadow-casting, mutiple scattering, mutual shadowing, transmission, reflection, absorption and emission by surface elem.. 더보기
Eigenvalue, eigenvector and eigenspace Eigenvalue, eigenvector and eigenspace From Wikipedia, the free encyclopedia (Redirected from Eigenvectors) Jump to: navigation, search Fig. 1. In this shear transformation of the Mona Lisa, the picture was deformed in such a way that its central vertical axis (red vector) was not modified, but the diagonal vector (blue) has changed direction. Hence the red vector is an eigenvector of the transf.. 더보기
K-nearest neighbor algorithm K-nearest neighbor algorithm From Wikipedia, the free encyclopedia (Redirected from K-Nearest Neighbor algorithm) Jump to: navigation, search The correct title of this article is k-nearest neighbor algorithm. The initial letter is shown capitalized due to technical restrictions. In pattern recognition, the k-nearest neighbor algorithm (k-NN) is a method for classifying objects based on closest t.. 더보기
Support vector machine Support vector machine From Wikipedia, the free encyclopedia Jump to: navigation, search This article or section may be confusing or unclear for some readers. Please improve the article or discuss this issue on the talk page. This article has been tagged since January 2007. Support vector machines (SVMs) are a set of related supervised learning methods used for classification and regression. The.. 더보기

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