아침에 이것만 바꿔도 하루가 달라진다 (과학 기반 루틴 가이드)

아침마다 피곤한 상태로 하루를 시작하는 사람들이 많습니다. 잠은 분명 잤는데 머리가 멍하고, 오전 집중력이 잘 올라오지 않는 경험을 반복합니다. 이런 문제는 의지 부족보다는 ‘생체 리듬이 어긋난 상태’에서 시작되는 경우가 많습니다. 이번 글에서는 아침 루틴이 하루 컨디션을 어떻게 바꾸는지 연구 결과를 기반으로 설명하고, 오늘부터 바로 적용할 수 있는 실전 루틴을 단계별로 정리해보겠습니다.왜 아침이 하루 전체 컨디션을 좌우할까우리 몸에는 24시간 주기로 작동하는 생체시계(서카디안 리듬)가 있습니다.이 리듬은 수면, 체온, 호르몬 분비, 집중력에 영향을 주며, 특히 아침에 어떤 자극을 받느냐에 따라 하루 전체 각성 수준이 달라집니다. 연구들에 따르면 아침 빛 노출과 일정한 기상 습관은 수면의 질과 낮 시간 ..

2026 자동차보험 갱신 전 꼭 해야 할 9가지 체크리스트 (보험료 최대 절약 방법)

자동차보험은 매년 자동으로 갱신되는 경우가 많다 보니, 조건을 제대로 확인하지 않고 그대로 유지하는 사람들이 많습니다. 하지만 갱신 시점에 몇 가지만 점검해도 연간 보험료를 수만 원에서 많게는 수십만 원까지 줄일 수 있습니다. 이번 글에서는 2026년 기준으로 자동차보험 갱신 전에 반드시 확인해야 할 핵심 체크리스트와 실제로 효과가 검증된 절약 방법을 단계별로 정리해보겠습니다.자동차보험 갱신 시점이 중요한 이유자동차보험은 신규 가입보다 갱신 시점에 조건 조정 여지가 더 많습니다.운전 패턴, 차량 상태, 가족 구성, 주행거리 등은 시간이 지나면서 계속 바뀌지만 보험 조건은 그대로 유지되는 경우가 많습니다. 이 불일치가 쌓일수록 불필요한 보험료를 더 내고 있을 가능성이 커집니다.자동차보험료가 결정되는 구조 ..

이 글에서는 파이썬의 Flask라는 라이브러리와 Html을 활용해 간단한 질문 답변 웹사이트를 만들어보려고 한다. Flask는 파이썬을 통해 간단한 app을 만들 수 있게 해주는 라이브러리라고 생각하면 된다. 사전 준비 내가 사용한 환경인 파이참을 기준으로 설명하자면 사용할 html파일과 파이썬 파일이 함께 있어야 작동한다. 위와같이 설정이 되어있으면 된다. 위 사진처럼 애초에 하나의 폴더 안에 templates를 만들어 html파일을 저장하면 편하게 작업이 가능하다. 기본 원리 Flask를 활용하여 웹사이트를 만드는 원리를 간단하게 설명하자면 웹사이트의 페이지 등을 구성할 html 코드 및 파일을 만들고 Flask를 활용해 해당 웹페이지들이 연결되고 적절하게 기능하도록 파이썬 코드를 만들어주면 된다. ..

이 글에서는 파이썬의 skit-learn 라이브러리의 svm 머신러닝 기법을 활용해 분류모델을 만든 이후 이를 matplotlib 라이브러리를 활용해 시각화 해보고자 한다. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm from sklearn.datasets._samples_generator import make_classification, make_moons 먼저 필요한 라이브러리들을 만든다. sklearn의 라이브러리를 통해 분류모델을 만들 수도 있다. X1, y1 = make_classification(n_samples = 100, n_features = 2, n_informative = 1, n_redundan..

이번 실습에서는 식단 데이터를 가지고 와서 해당 국과 밥 데이터와 원하는 식단에 따른 추천 메뉴1, 메뉴2 추천하는 프로그램을 머신러닝의 연관규칙을 통해서 수행하고자 한다. df = pd.read_csv("C:/Users/user/Downloads/2020년 4분기 치료식 식단 정보.csv",encoding='cp949') df 해당 코드를 보면 메뉴명 대체로 메뉴명1과 메뉴명2는 대부분 밥과 국 메뉴인 것을 알 수 있다. 메뉴명 5는 대부분 김치 종류의 반찬이므로 나는 메뉴명1과 메뉴명2에 따라 메뉴명3과 메뉴명 4를 추천하는 코드를 작성하고자 한다. king=input('원하시는 식단 종류를 입력하세요:') selected_columns1 = ['식이구분','메뉴명1', '메뉴명2', '메뉴명3', ..

이번 글에서는 머신 러닝 방법중 하나인 svm을 활용하여 군집 모델을 만들고 이를 시각화 해보려고 한다. 선형 SVM import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm from sklearn.datasets._samples_generator import make_classification, make_moons 우선 필요한 라이브러리들과 데이터 셋을 받아온다. X1, y1 = make_classification(n_samples = 100, n_features=2, n_informative=1, n_redundant=0, n_clusters_per_class=1, random_state=4 ) 군집 모형을 만들기 위해 각 ..