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안드로이드에서 SharedPreference를 이용하면 어플리케이션에 연관된 간단한 데이터(String, int, boolean, 등등)들을 쉽게 파일시스템에 저장하고 가져올 수 있습니다.

데이터는 항상 키와 값으로 저장됩니다. 키를 통해서 데이터를 저장하고 또 가져올 수 있습니다.

데이터 가져오기

SharedPreferences prefs = getSharedPreferences("PrefName", MODE_PRIVATE);
String account = prefs.getString("key_account", "");
boolean bool_data = prefs.getBoolean("key_bool", true);

Context.getSharedPreferences함수를 통해서 SharedPreferences 인스턴스를 가져옵니다. getString, getBoolean, getInt등을 통해 첫번째 인자는 키를 주고 두번재 인자는 디폴트값입니다. 만약 해당 키에 대한 데이터가 존재하지 않는 경우 디폴트값을 리턴해줍니다.

데이터 저장하기

SharedPreferences.Editor editor = prefs.edit();
edit.putBoolean("key_bool", bool_data);
edit.putString("key_string", string_data);
edit.commit();

데이터를 저장하기 위해서는 SharedPreferences.Editor인스턴스를 edit()함수를 통해 가져옵니다. 그리고 putString, putInt, putBoolean등을 통해 데이터를 저장한 후 반드시 commit()을 호출해주어야 실제로 파일에 저장이 됩니다.

SharedPreference로 저장된 xml파일은 DDMS의 File_Explorer data-data-package-shared-prefs아래에 위치합니다.

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일반적으로 Java platform에서는 세가지 정도의 XML 파서가 유명하다고 한다. Java's Simple API for XML(SAX), Documnet Object Model(DOM), Streaming API for XML(StAX) 가 그것들이다. 하지만 안드로이드에서는 마지막 StAX는 지원하지 않으며, SAX와 DOM은 완벽하게 지원하고 있다.

SAX는 상당히 빠른 속도에 메모리 사용량도 극히 작은 API로 event-driven으로 동작한다. XML 문서에서 각각의 태그를 만날때 마다 해당하는 EventListener가 떠서 파싱이 이루어진다. 특히 기존 Java 프로그램에서 사용하는 것과 동일한 형태로도 사용할 수 있으며, 안드로이드 SDK에서 지원하는 좀더 단순한 형태로 사용할 수도 있다.

DOM 역시 안드로이드에서 완벽하게 지원된다. SAX와 마찬가지로 기존 Java 프로그램에서 사용하는 것과 동일한 형태로 어떠한 변환없이 사용할 수 있다. DOM의 경우엔 XML 문서를 한꺼번에 모두 메모리로 읽어 놓고 DOM API를 이용해서 필요한 부분 어디로든지 검색할 수 있기 때문에 XML 문서의 크기가 크다면 모바일 환경에서 사용하기엔 약간 무리가 따른다. 하지만 XML 문서가 단순하다면 아주 간단하게 XML을 파싱하는 방법을 제공한다.

다음으로 안드로이드에서는 StAX와 비슷하게 동작하는 XmlPullParser를 지원한다. 속도는 SAX보다 약간 느리며 메모리 사용량은 비슷하다고 한다. 동작 역시 SAX와 비슷하긴 하지만 사용자가 직접 항목의 값을 가져오는 pull 방식을 취한다. (반대로 SAX의 경우는 push방식으로 볼수 있다.) 특히 XML문서의 모든 내용을 파싱하지 않고 필요한 부분까지 파싱한 후에 파싱을 끝낼 수 있기 때문에 XML문서에서 일부만 가져와서 작업을 해야할 경우엔 SAX보다 더 빠르고 단순하게 처리가 가능하다.

여기까지 기본적인 내용으로 보면 일반적인 안드로이드 앱에서는 SAX를 사용하는 것이 대세라고 볼수 있겠고, 사용하는 XML 문서의 특성에 따라 DOM 혹은 XmlPullParser를 사용하는 것도 괜찮다는 결론이 나온다. 하지만 국내 커뮤니티들에서는 사용하기 편리한 XmlPullParser를 많이 쓰는 것으로 보인다. 사실 SAX와 XmlPullParser 간의 성능차이는 그리 크지 않아보이기 때문에 본인한테 편한 것을 쓰는게 좋을 것 같다.

참고로 Shane Conder에 의해 쓰여진 기사를 보면 그림과 같이 안드로이드에서 SAX, XmlPullParser, DOM의 성능을 개략적으로 볼 수 있다.



마지막으로 앱에서 XML을 만들어 서버로 전송해야 할 경우엔 XmlPullParser와 같은 패키지에 들어있는 XmlSerializer를 사용하는 것이 편하다고 한다.

XmlPullParser 사용법

1. XmlPullParser가져오기



2. XmlPullParser로 값 가져오기

 - xpp.nextTag()  //XmlPullParser.START_TAG(2), XmlPullParser.END_TAG(3)
 - xpp.getName() //Tag안의 값(String)
 - xpp.nextText() // Tag사이의 값(String)





 

 

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안드로이드에서 기본적으로 제공해주는 ListView를 수정하여 사용자가 정의하는 CustomView를 작성해본다.


 

우선 사용자가 화면에 뿌려주고자 하는 값들을 가진 데이터(MyData)클래스를 구현 한 다음 ArrayAdapter를 상속받은 새로운 어댑터(MyAdapter) 클래스를 구현한다.

ArrayAdapter를 상속받은 리스트는 다양한 메소드가 존재하지만 그 중 화면에 어떠한 방법으로 보여줄지를 결정하는 getView()메소드가 가장 중요하다.

우선 이 메소드를 오버라이딩하여 내부를 다시 구성한다.


LayoutInflater는 xml파일을 파싱해서 실제 object를 만들어 내는 역할을 한다.

그리고 같은 정보를 다시 갱신하지 않도록 하기 위해 ViewHolder클래스를 두고 태그로 저장하고 불러오는 형태로 효율을 높인다.

최종적으로 만들어진 뷰를 리턴하여 리스트에서 하나의 아이템으로 보일 수 있도록 한다.



 

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리스트 뷰는 복수 개의 항목을 수직으로 표시하는 위젯이다.

리스트 뷰, 그리드 뷰, 스피너, 갤러리 등이 모두 항목 집합을 표시하는데 이들을 묶어서 어댑터 뷰라고 부른다. 각 위젯은 집합을 표시한다는 면에서 기능적으로 동일하지만 항목을 표시하는 방법이 다르다. 공동 조상인 AdapterView는 ViewGroup으로부터 파생되므로 어댑터 뷰는 항목에 해당하는 여러 개의 차일드 뷰를 가질 수 있다. 뿐만 아니라 리니어, 렐러티브같이 배치만 담당하는 레이아웃과는 달리 사용자와 상호작용도 처리하므로 터치나 키패드로 항목을 선택할 수도 있다.



코드에서 문자열 배열을 직접 정의하는 것은 효율적이지 못하며 관리에도 불리하다. 고정적인 문자열이라면 컬렉션이나 배열을 쓰는 것보다 리소스에 정의해 놓고 읽어와 사용하는 것이 바람직하다. 배열도 일정의 리소스이다. 패키지 탐색기의 values 노드에 arrays.xml파일을 만들고 다음 문서를 작성한다.

 

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안드로이드는 4개의 컴포넌트로 구성된다. 그 중 액티비티를 만드는 방법을 보려고 한다.

다음과 같은 순서로 진행한다.
  1. Activity클래스를 상속한 클래스 생성.
  2. 레이아웃을 위한 android XML파일 생성.
  3. AndroidManifest에 Activity를 등록.

 

 


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에뮬레이터를 사용하여 안드로이드를 개발하게 될 경우, SD카드를 설정해주고, 그 SD카드에 이미지나 음악파일을 추가하여 사용할 경우가 있다. 

이때, 파일을 추가한 후, 추가한 정보가 바로 나타나지 않을 경우가 있는데, 이런 겨우에는 Media Scanner를 이용하여 가상 SD카드를 스캔해주어야 한다. 

아래는 Media scanner에 접근 하는 방법이다. 

 
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안드로이드는 쉽게 다국어를 지원할 수 있도록 설계되어있다.
다른 언어에 대해 일일이 체크할 필요 없이 xml파일을 수정하여 추가하는 방법을 사용하면 된다.
res폴더에 values-ko(한국어)폴더를 새로 만든다.



values폴더에 들어있는 strings.xml파일을 values-ko폴더에 복사한후 다음과 같이 수정한다.


이곳까지 진행이 되었다는 프로그램 구현시 작업은 모두 끝이 났고 이제 모바일 단말에서 설정만 수정하면 사용자에게 맞는 언어로 변환되어 나타날 것이다.

다음은 모바일 단말에서 언어를 선택하는 방법이다.


 

 

 

 

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비슷한 코드가 반복되므로 리팩토링을 한다. 안드로이드는 하나의 리스터를 여러 뷰에 대해 등록하는 것을 허용한다.



액티비티가 OnClickListener 인터페이스를 직접 구현하였으므로 이 경우 리스너는 액티비티 자신인 this이다. 한 리스너를 두 버튼의 클릭 메서드로 같이 등록했으므로 어떤 버튼을 누르나 호출되는 메서드는 동일하다. 대신 onClick 메서드는 누구를 클릭했는지 View타입의 인수 v를 전달받으며 vgetId 메서드를 호출하여 클릭된 버튼을 알아내고 각 버튼별 클릭처리를 수행한다.

 

핸들러가 하나로 통합되었다는 면에서 바람직하지만 액티비티를 리스너로 사용한다는 점은 다소 부담스럽다. 최상위의 액티비티는 그대로 두고 별도의 리스너 객체를 멤버로 선언한 후 이 멤버를 리스너로 사용하는 것이 좀 더 깔끔하다.

 


위의 코드는 위젯의 리스너를 처리하는 가장 정석적인 방법이다.

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Explanation of parameters

Gabor filtering

This block implements one or multiple convolutions of an input image with a two-dimensional Gabor function:

equation 1.1

To visualize a Gabor function select the option "Gabor function" under "Output image". The Gabor function for the specified values of the parameters "wavelength", "orientation", "phase offset", "aspect ratio", and "bandwidth" will be calculated and displayed as an intensity map image in the output window. (Light and dark gray colors correspond to positive and negative function values, respectively.) The image in the output widow has the same size as the input image: select, for instance, input image octagon.jpg to get an output image of size 100 by 100. If lists of values are specified under "orientation(s)" and "phase offset(s)", only the first values in these lists will be used.

Two-dimensional Gabor functions were proposed by Daugman [1] to model the spatial summation properties (of the receptive fields) of simple cells in the visual cortex. They are widely used in image processing, computer vision, neuroscience and psychophysics. The parametrisaton used in Eq.(1) follows references [2-7] where further details can be found.



Wavelength (λ)

This is the wavelength of the cosine factor of the Gabor filter kernel and herewith the preferred wavelength of this filter. Its value is specified in pixels. Valid values are real numbers equal to or greater than 2. The value λ=2 should not be used in combination with phase offset φ=-90 or φ=90 because in these cases the Gabor function is sampled in its zero crossings. In order to prevent the occurence of undesired effects at the image borders, the wavelength value should be smaller than one fifth of the input image size.


The images (of size 100 x 100) on the left show Gabor filter kernels with values of the wavelength parameter of 5, 10 and 15, from left to right, respectively. The values of the other parameters are as follows: orientation 0, phase offset 0, aspect ratio 0.5, and bandwidth 1.


Orientation(s) (θ)

This parameter specifies the orientation of the normal to the parallel stripes of a Gabor function. Its value is specified in degrees. Valid values are real numbers between 0 and 360.



The images (of size 100 x 100) on the left show Gabor filter kernels with values of the orientation parameter of 0, 45 and 90, from left to right, respectively. The values of the other parameters are as follows: wavelength 10, phase offset 0, aspect ratio 0.5, and bandwidth 1.

For one single convolution, enter one orientation value and set the value of the last parameter in the block "number of orientations" to 1. 
If "number of orientations" is set to an integer value N, N >= 1, then N convolutions will be computed. The orientations of the corresponding Gabor functions are equidistantly distributed between 0 and 360 degrees in increments of 360/N, starting from the value specified under "orientation(s)". An alternative way of computing multiple convolutions for different orientations is to specify under "orientation(s)" a list of values separated by commas (e.g. 0,45,110). In this case, the value of the parameter "number of orientations" is ignored. 


Phase offset(s) (φ)

The phase offset φ in the argument of the cosine factor of the Gabor function is specified in degrees. Valid values are real numbers between -180 and 180. The values 0 and 180 correspond to center-symmetric 'center-on' and 'center-off' functions, respectively, while -90 and 90 correspond to anti-symmetric functions. All other cases correspond to asymmetric functions.

T

he images (of size 100 x 100) on the left show Gabor filter kernels with values of the phase offset parameter of 0, 180, -90 and 90 dgerees, from left to right, respectively. The values of the other parameters are as follows: wavelength 10, orientation 0, aspect ratio 0.5, and bandwidth 1.

If one single value is specified, one convolution per orientation will be computed. If a list of values is given (e.g. 0,90 which is default), multiple convolutions per orientation will be computed, one for each value in the phase offset list. 


Aspect ratio (γ)

This parameter, called more precisely the spatial aspect ratio, specifies the ellipticity of the support of the Gabor function. For γ = 1, the support is circular. For γ < 1 the support is elongated in orientation of the parallel stripes of the function. Default value is γ = 0.5.



The images (of size 100 x 100) on the left show Gabor filter kernels with values of the aspect ratio parameter of 0.5 and 1, from left to right, respectively. The values of the other parameters are as follows: wavelength 10, orientation 0, phase offset 0, and bandwidth 1.


Bandwidth (b)

The half-response spatial frequency bandwidth b (in octaves) of a Gabor filter is related to the ratio σ / λ, where σ and λ are the standard deviation of the Gaussian factor of the Gabor function and the preferred wavelength, respectively, as follows:

equation 2.1

The value of σ cannot be specified directly. It can only be changed through the bandwidth b. The bandwidth value must be specified as a real positive number. Default is 1, in which case σ and λ are connected as follows: σ = 0.56 λ. The smaller the bandwidth, the larger σ, the support of the Gabor function and the number of visible parallel excitatory and inhibitory stripe zones.


The images (of size 100 x 100) on the left show Gabor filter kernels with values of the bandwidth parameter of 0.5, 1, and 2, from left to right, respectively. The values of the other parameters are as follows: wavelength 10, orientation 0, phase offset 0, and aspect ratio 0.5.


Number of orientations

Default value is 1. If an integer value N, N >= 1, is specified then N convolutions will computed. The orientations of the corresponding Gabor functions are equidistantly distributed between 0 and 360 degrees, with increments of 360/N, starting from the value specified in "orientation(s)". For this option to work, one single value (without a comma present) must be specified for the parameter "orientation(s)".

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 Gabor filter
 


In image processing, a Gabor filter, named after Dennis Gabor, is a linear filter used for edge detection. Frequency and orientation representations of Gabor filter are similar to those of human visual system, and it has been found to be particularly appropriate for texture representation and discrimination. In the spatial domain, a 2D Gabor filter is a Gaussian kernel function modulated by a sinusoidal plane wave. The Gabor filters are self-similar – all filters can be generated from one mother wavelet by dilation and rotation.

Its impulse response is defined by a harmonic function multiplied by a Gaussian function. Because of the multiplication-convolution property (Convolution theorem), the Fourier transform of a Gabor filter's impulse response is the convolution of the Fourier transform of the harmonic function and the Fourier transform of the Gaussian function. The filter has a real and an imaginary component representing orthogonal directions[1]. The two components may be formed into a complex number or used individually.

Complex

g(x,y;\lambda,\theta,\psi,\sigma,\gamma) = \exp\left(-\frac{x'^2+\gamma^2y'^2}{2\sigma^2}\right)\exp\left(i\left(2\pi\frac{x'}{\lambda}+\psi\right)\right)

Real

g(x,y;\lambda,\theta,\psi,\sigma,\gamma) = \exp\left(-\frac{x'^2+\gamma^2y'^2}{2\sigma^2}\right)\cos\left(2\pi\frac{x'}{\lambda}+\psi\right)

Imaginary

g(x,y;\lambda,\theta,\psi,\sigma,\gamma) = \exp\left(-\frac{x'^2+\gamma^2y'^2}{2\sigma^2}\right)\sin\left(2\pi\frac{x'}{\lambda}+\psi\right)

where

x' = x \cos\theta + y \sin\theta\,

and

y' = -x \sin\theta + y \cos\theta\,

In this equation, λ represents the wavelength of the sinusoidal factor, θ represents the orientation of the normal to the parallel stripes of a Gabor function, ψ is the phase offset, σ is the sigma of the Gaussian envelope and γ is the spatial aspect ratio, and specifies the ellipticity of the support of the Gabor function.




Wavelet space

Gabor filters are directly related to Gabor wavelets, since they can be designed for a number of dilations and rotations. However, in general, expansion is not applied for Gabor wavelets, since this requires computation of bi-orthogonal wavelets, which may be very time-consuming. Therefore, usually, a filter bank consisting of Gabor filters with various scales and rotations is created. The filters are convolved with the signal, resulting in a so-called Gabor space. This process is closely related to processes in the primary visual cortex[2]. Jones and Palmer showed that the real part of the complex Gabor function is a good fit to the receptive field weight functions found in simple cells in a cat's striate cortex[3].

The Gabor space is very useful in image processing applications such as optical character recognition, iris recognition and fingerprint recognition. Relations between activations for a specific spatial location are very distinctive between objects in an image. Furthermore, important activations can be extracted from the Gabor space in order to create a sparse object representation.




Demonstration of a Gabor filter applied to Chinese OCR. Four orientations are shown on the right 0°, 45°, 90° and 135°. The original character picture and the superposition of all four orientations are shown on the left.


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