2019년 2월 26일

Daily Link 2019. 2. 26. 23:40

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장누수증후군

건강이야기 2019. 2. 24. 10:38

장누수증후군의 원초증상




장누수증후군을 유발시키는 음식  : 글루텐, 우유(카제인), 가공식품, 계란(에그알부민이 염증을 일으킴) , 글루텐프리 식품을 먹는경우 당섭취가 늘어날 수 있으므로 주의할것 



장누수증후군에 좋은음식 : L글루타민, 케르세틴, 비타민C, 초유,  프로바이오틱스 (유산균)



건선에좋은 음식 : 유산균, 낫또 , 요거트 , 식이섬유 (블루베리, 블랙베리, 스트로베리), 시금치 , 오메가3 (고등어정어리, 자연산연어(양식X), 목초사육한소고기), 강황(커큐민), 프로바이오틱스, HCL(위산+펩신을 같이먹어야함 == 단백질 분해를 하기위해서 == 장누수증후군이있는경우) , HCL을 같이 먹는경우 소화에 도움이 된다. 오메가3(염증을 낮춘다), 밀크시슬(간기능을 좋게하기위해), 비타민D 와 비타민K를 같이 먹는게 좋다.



건선에 안좋은 음식 (장에 안좋은 음식) : 글루텐(밀가루, 보리, 곡물탄수화물은  피하는게 좋다.), 몸에 염증반응으로 인해 비타민B에 결핍이 생긴다. 비타민B에 결핍이 생기면 호모시스테인이 증가한다. 비타민B를 보충제로 사먹는경우에도 흡수가 잘안될수 있다. (십이지장에 염증이 생길경우) , 식용류로 불을 가열하는경우 (염증을 일으킨다.), 설탕, 인공감미료, 식품첨가물, 돼지고기, 소고기 (돼지고기 소고기는 간에 부담을 준다)


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2019년 2월 20일

Daily Link 2019. 2. 20. 09:14



더 나은 개발자로 성장하는 팁 - 인텔리제이 디버거 사용법






React with D3: DOM Manipulation Orchestration (React에서 D3를 사용하는 방법)


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유트브를 보다 보니 골목식당 필동멸치국수 사장님이 유트브채널을  발견하였다. 

최근에 골목식당에 참여했던 장어집과 스테이크집 사장님이 골목식당 저격영상을 올리는 상황에, 필동국수집 사장은 어떤내용에 영상을 올렸을까 ?


논란을 일으켜서 이슈를 만드는거보다는, 본인의 일에 충실하기를 바라는 그의 한마디



2019년 1월 18일에 첫영상이 올라온 이채널에는 나름에 그의 요리 노하우 영상이 올라오고 있다. 앞으로 시민들이랑 소통하며 장사도 쭈욱 잘되셨으면 하는 바램이 크다.

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위축성  위염과 장상피화생을 처음 진단받았던게 작년 7월 23일  힘들어했던 기억이 새록새록하다. 나이가 젊다는 이유로 너무 몸을 막굴렸다는 생각도 들면서 엄청 자책했던가 같다. 나는 평소에 예민하고 스트레스를 좀 많이 받는 편이다.. 식습관도 좋지못했고, 끼니를 자주 거르고  커피도 엄청 자주 마셨다. 야근도 잦았었고 스트레스를 먹는걸루 풀다보니 체중도 엄청 불었다. 

지난 글에서 밝혔듯이 위축성위염과 2단계 장상피화생 2단계를 진단을 받았었고,  대학원병원 몇군대 건강검진센터 1군대추가로 내원하였으며 최종적으로는 다니던 직장을 쉬고 기능의학병원에서 치료를 받기로 결정하였다. 



[작년 여름에 진단받았던 조직검사 결과, Atrophy (위축성위염), Intestinal metaplasia (장상피화생) 이다.]



치료받는동안, 과식하거나, 기름진음식, 맵고짠음식을 피했고, 체중이 많이 불어나서 운동도 열심히했다. 특히 나는 산에 가는걸 좋아해서 등산을 거의 매일 갔었다. 식욕을 억제하는게 사실 힘들었었는데, 식단조절을 3달이상하고 나면 어느순간 식욕이 많이 죽어있었던 나자신을 확인할 수 있었다. 병원에서는 디테일하게 식단표를 작성해주지 않는다. 이 부분은 자기가 생활하는데 있어서 최소의 에너지만을 섭취해야되서 밥을 일단 반공기 이하로 줄였고, 저울에 계량을해서 먹었었다. 최근에 조직검사 결과가 나왔는데 아래에 표를 보면 조직검사상으로는 위축성위염과 장상피화생이 0로 나왔다는걸 확인 할 수 있었다. 



현재 위의 상태는 80% 정도 회복이 된 상태라고 전달받았다. 아무래도 위산이 정상인 사람처럼 회복되는데는 시간이 많이 걸리는거같다. 

이제 고지에 첫발을 겨우 내딛은 상황인거같다. 무엇보다 과거에 식습관과 생활습관을 반성하게 되며, 다시 생업으로 돌아간다면 현재의 상태를 잘 유지할 수 있을지 걱정도된다. 나머지 부분도 치료를 잘하여 올 한해를 만족할만한 해로 보내도록 노력해야겠다.  




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뒤늦은 겨울날씨 덕분인지 아니면 게으름때문인지  글을쓰는게 늦어졌다. -_- 

지난달말 기존에 치료했던 기능의학병원에서 위내시경 및 조직검사를 다시 받았다. 

작년 8월부터해서 치료에 전념한지 6개월이 지난 시점에 검사결과가 궁금하기도 했다. 

나의 경우에 위내시경을 두번째 받아보는데 비수면내시경으로 하는지 몰라서 검사 당일날 엄청 당혹스럽기도 했다. 개인병원에 경우에는 사고 때문에 비수면내시경을 많이 권하는듯하다. 결론적으로 위내시경을 성공적으로 맞치긴했지만, 굉장히 괴로웠던거같다. ㅠㅠ 지금생각해도 좀 아찔하긴한데 병원마다 방식이 조금은 다를 수 도있지만 나의 경우에는 1, 2차로 식도를 상하지 않게 하기위해서 주는약을 먹었다. (맛은 못먹을정도는 아니었음) 그리고는 간호사분께서 검사받기전에 구두로 진행방식의 설명해주셨다. 위안으로 내시경관이 들어가면 호흡하기 힘들수도 있으니 천천히 코로 숨을 들여마시고 입으로 내쉬는걸 반복하시면 된다고 했다. 그리고 한 5분정도 연습을 했고, 하기전에 긴장을 풀어주기 위해서 약간의 대화를 나누기도했다. 내시경 호수를 입에 무는데 나같은경우는 혀가 위로 들려서 이것때문에 2차적으로 힘들었다. ㅠㅠ 치과에서 치료할때도 혀가 길고 힘이 잘빠지지 않아서 힘들었었는데 ㅠㅠ 실제 내시경할때도 이 부분때문에 힘이들었던거같다. 

몸에 최대한 힘을빼고 혀에 신경을 집중하는게 중요하다. 사실 내시경동안 숨을 쉬는거 조차 힘들어서 이 부분은 나중에는 어떻게 했는 지 기억이 나지 않는다. 내시경관이 십이지장을 통과하는 시점에 1차 통증이 온다 이때 뭔가 숨이 꽉 막히고 안쉬어지는 느낌이 와서 구역질을 2~3번정도 하게됬는데, 자주할경우 위가 쪼그라들어서 잘보이지않는다고 했다. 그래서 가급적 참는게 좋다. 이 때 숨이 잘안쉬어지긴하는데 빠르게 숨을 여러번 쉬는거 보다 천천히 일정하게 쉬는 필요했던거같다. 이 시점이 끝나면 내시경 호수가 위 끝깥이 닿는데 이때 2차적으로 힘든시기가 온다. 이때는 어떻게 버텼는지 기억이잘 나지 않는다. -.- 간호사분은 코로 숨쉬고 입으로 배트세요라는 말을 계속 반복하시고, 의사선생님께서 잘하고 있다 금방끝납니다 이런 멘트를 해주신다. 마지막으로 조직검사를 하기위해서 조직을 때내는데 이때쯤이면 검사는 거의 끝나있다. 그리고 호수관을 입밖으로 빼면 끝난다. 검사 시간은 5분~10분 미만으로 걸린거같은데 시간을 재보진 않아서 잘 모르겠다. 


내시경 상으로는 경과가 좋다고 하셨다. 위끝에 조금의 위축성위염이 보이긴하는데 이정도면 일반인도 가지고 있는 상태라고 하셔서 기분이 좋았다. 물론 조직검사 결과가 나와봐야 하지만... MDS검사랑 중금속 검사를 하고는 병원을 나왔다. 현재 이글을 쓰는 시점에는 이미 모든 검사결과를 알고있는 상태이다. 곧 검사결과와 후기글을 작성해야될듯하다. ^^

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겨울 내내 보일러에 점검불이 자주 떠서 겨울 내내 힘들었었다. 점검불이 들어오면 보일러가 작동을 하지 않았는데, 전원을 리셋하고 다시 돌리면 보일러가 돌아갔었다.(며칠동안 이상없다가 또 점검이 들어오기를 반복함)

최근에 점검불이 계속적으로 들어와서 결국 A/S를 신청하였다. 


[점검01이숫자가 깜박여서 제대로 찍지못했다.]


A/S 점검결과 점화플러그가 고장나서 점화가 잘되지않아서 보일러가 점검이 떴다고 A/S 기사님께서 설명해주셨다.

신기한것은 점지봉이 고장났는데도 간헐적으로 보일러가 돌아갔다 안돌아갔다를 몇개월째 반복했다는점이다. 결국은 더 이상 점화가 되지않는 지경까지 왔지만... 보일러를 교체한지도 10년이 훨씬넘어서 큰돈 들일까 싶어서 A/S를 미루고 있었는데 후회된다. 



[부품교환비 38,000원을 지불했다. ]


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Quantize Scales

정보 이론에서 양자화(Quantize)는 아날로그 데이터, 즉 연속적인 값을 디지털 데이터, 즉 띄엄띄엄한 값으로 바꾸어 근사하는 과정을 한다. d3에서 scaleQuzntize() domain()범위를 range값에 맞춰서 자동으로 domain범위를 나눠서 분류한다. 

예제를 통해서 이해를 해보도록하자.



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var quantizeData = [1152648515763798299];
var outputRange = ["red""green""deeppink""blue""yellow"]
var quantizeScale = d3.scaleQuantize()
                      .domain([0100])
                      .range(outputRange);
var svg = d3.select("body").append("svg")
            .attr("width"500).attr("height"200)
            .style("background""pink");
 
var circles = svg.selectAll("circle").data(quantizeData);
circles.enter().append("circle")
        .attr("r"20)
        .attr("cx"function(d,i){return (i+1)*45;})
        .attr("cy"40)
        .style("fill"function(d){return quantizeScale(d);});
 
 
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range값에 "red", "green", "deeppink", "blue", "yellow" 라는 5사지 색을 지정하였으며 , domain 범위는 0~100상이다.

0~100 범위안에 도메인값이 5가지 컬러값에 고정되서 출력된다. 


red : 0~19

green :  20 ~39

deeppink : 40~59

blue : 60~79

yellow : 80~100






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var quantizeData = [1222639515763798299];
cs






Quantile Scale

quantile scale의 목적은 데이터 세트의 값의 실제 분포를 나타내는 클래스를 얻는 것이다. 따라서 건설 중에 값의 전체 목록을 제공해야합니다. 그런 다음 입력 도메인 (이 값으로 정의)을 간격 (퀀 타이들)으로 분할하여 거의 동일한 수의 값이 각 간격에 속하도록합니다.


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var quantizeData = [1222039515763798299];
 
var outputRange = ["red""green""deeppink""blue""yellow"]
var quantizeScale = d3.scaleQuantize()
                      .domain([0,30,60])
                      .range(outputRange);
 
// 추가 
var quntileScale = d3.scaleQuantile()
                     .domain([0,30,60])
                     .range(outputRange);
 
 
var svg = d3.select("body").append("svg")
            .attr("width"500).attr("height"200)
            .style("background""pink");
 
var circles = svg.selectAll("circle");
circles.data(quantizeData).enter().append("circle")
        .attr("r"20)
        .attr("cx"function(d,i){return (i+1)*45;})
        .attr("cy"40)
        .style("fill"function(d){return quantizeScale(d);});
 
 
circles.data(quantizeData).enter().append("circle")
        .attr("r"20)
        .attr("cx"function(d,i){return (i+1)*45;})
        .attr("cy"100)
        .style("fill"function(d){return quntileScale(d);});

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quantile scale와 quantize scale은 동작방식의 비슷하다. 위의 예제에서 domain 영역값을 [0,30]으로 만 정했을경우

결과값은 동일하게 동작한다. domain영역에 60을 추가한 상태로 코드를 실행한결과 위와 같이 컬러의 색분포도가 다르게 나타난다.

domain 값이 [0, 30, 60] 인데, quantile scale 인경우는  1, 22, 20 39 에 각각 red, green, blue값이 표시가되나  quantize scale 에 경우는 domain 값이 1, 22, 20 값을 제외한 나머지 값을 yellow 컬러에 맵핑을 하게 끔나타납니다. domain 값에서 30, 60이어서 30을 넘어가는 나머지숫자를 모두 Yellow로 맵핑되었습니다.




참고 : http://bl.ocks.org/syntagmatic/29bccce80df0f253c97e

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