녹호두

템플릿은 글 맨 밑에 있어요 👇

최근 들어 개인들이 사용하는 SNS가 많아짐에도

인스타그램 프로필 bio에는 한 가지 주소밖에

넣을 수 없다는 한계점을 극복하기 위해

링크 트리와 같은 서비스들이 많이 등장하고 있습니다.

링크 트리는 기본적으로 무료이고,

꽤 다양한 템플릿을 제공하고 있기 때문에

많은 분들이 쉽게 사용하는 것 같습니다.

하지만 저는 링크 트리가 무료 버전이 갖는 한계와

디자인적인 제한점들을 벗어나고 싶었습니다.

어디선가 느껴지는 삼성 갤럭시 S10e 느낌에

썩 만족스럽지는 않았고, 링크 개수가

제한된다는 과금 구조도 공감이 어려워

그래서 링크 트리와 비슷한 기능을 할 수 있는

무언가를 찾았고 그 정답은 '노션'이었습니다.

노션으로 링크 트리와 충분히 똑같은

기능을 하면서도 더 자유롭고 더 예쁘게

만들 수 있는 노션 템플릿을 공유합니다.

두 가지 버전을 만들었습니다.

1. 링크 트리보다 업그레이드한 버전

2. 링크 트리랑 최대한 유사하게 만든 버전

링크 트리보다 업그레이드한 버전

좌측 이미지는 PC에서 보이는 화면,

우측 이미지는 모바일에서 보이는 화면입니다.

PC에서 2단 분리로 보이는 부분이

모바일에서는 세로로 이어져서 보입니다.

단 분리를 해서 좌측에는 이미지, 우측에는 링크를 넣었습니다.

링크는 모두 콜 아웃을 사용해서 박스로 구성했습니다.

링크 각 이름마다 url을 하이퍼링크로 삽입해서,

클릭하면 해당 주소로 이동이 가능합니다.

각 아이콘은 기본 이모지를 활용할 수도 있고

구글에 "유튜브 로고 png"와 같은

방법으로 검색해서 하나하나 이미지를 넣으면 됩니다.

예시로 아티스트를 가정해서

SNS, 음원사이트, 연락할 수 있는 오픈 카카오톡 주소

이렇게 세 개로 구성해봤습니다.

원하시는 링크를 자유롭게 구성하면 됩니다!

** 해당 페이지의 이미지는 oth, 의 wallpaper를 활용했습니다.

이미지 출처 : othcomma.kr/

링크 트리랑 최대한 유사하게 만든 버전

위와 같은 구성이나, 

링크 트리와 최대한 유사하게 만들었습니다.

PC에서 볼 경우는 다소 비율이 예쁘지 않지만,

모바일에서 보는 경우 깔끔해서 사용하기 좋습니다!

위의 이모지는 기본 이모지 세트에서 한 가지를 

선택해서 넣을 수도 있고, 

자신만의 로고나 다른 이미지를 삽입해서

업로드할 수도 있습니다.

템플릿 사용법

아래의 템플릿 링크 주소를 들어가 보면

우측 상단에 위와 같은 이미지가 있습니다.

여기서 "복제"를 누르면

본인의 노션으로 해당 템플릿이 복제됩니다. 

이후 자유롭게 수정하여 사용하시면 됩니다!

👇 템플릿 링크 주소👇

1. 링크 트리보다 업그레이드한 버전

2. 링크 트리랑 최대한 유사하게 만든 버전

다른 노션 템플릿도 구경하기

대학생이라면 노션 프로를 공짜로 쓸 수 있어요!

템플릿은 글 맨 밑에 있어요 👇

1박2일 2박3일 단기여행을 위한 준비물 리스트

저는 짧은 여행을 적은 짐으로 다니는 것을 좋아하는 편입니다.

다닐 때마다 짐에 대해 고민하는 것이 귀찮아서,

이번에 단기 여행을 위한 최소한의 준비물 리스트를 준비했습니다.

저와 비슷한 니즈가 있으신 분들에게 도움이 되길 바랍니다.

> 편의를 위해 다양한 제공 방식을 마련했습니다.

아래의 JPEG를 다운로드 해 사용하실 수도 있고,

Notion 템플릿을 복제해서 사용하실 수도 있고,

PDF를 다운로드 해 사용하실 수도 있습니다.

> 겸용으로 활용 가능한 것들에 대한 정보는 아래의 글로 따로 남겼습니다. 

비누 활용

세면도구 중 클렌징 폼, 샴푸, 바디워시는 

비누를 통해 비누(클렌징 폼, 바디워시 겸용), 샴푸 혹은

비누(클렌징 폼, 바디워시 샴푸 겸용)로

사용자에 따라 간소화가 가능합니다.

수건

수건이 정말 짐을 많이 차지하는데요

여행지가 다이소와 같은 대형마트가 있는

도심-시내라면, 여행지에 도착해서

수건을 구입하시는 것을 추천드립니다.

오고 가는 짐에 부피가 너무 크게 차지해요

멀티 충전기

노트북, 아이패드 등을 가져가는 경우

동시에 충전이 필요한 경우도 있고

단자와 케이블이 각각 다른 경우도 있죠

여러 충전기를 가져가기보다

멀티 충전기 하나 구비하시는 것을 추천합니다.

** 멀티 충전기 관련 글 👇

기초 화장품

여행용 키트로 가져갈 수 있는 샘플을

가져가는 것도 좋은 방법이지만,

개인적으로 추천하는 것은

마스크팩을 여러 개 가져가는 것입니다.

기름기와 수분기가 충분한

마스크팩을 사용하면, 간단한 스킨케어를

충분히 커버할 수 있거든요

부피는 조금 더 나가겠지만

샘플이 없다면, 혹은 귀찮다면

추천드리는 방법입니다.

지퍼팩

사용한 수건, 젖은 옷들은

돌아오는 길에 굉장히 골칫덩어리기 때문에

지퍼백(지퍼팩)을 하나 가져가시는걸

추천합니다.

혹은 조금 큰 비닐봉지 한 장 정도

가지고 가면 요기 나게 쓰입니다.

물병

스테인리스로 된 텀블러는

깨질 염려도 없고 좋지만,

무게가 많이 나가기 때문에

짐 간소화를 위해서는

트라이탄 소재로 된 플라스틱 물병을

추천드립니다. 

👇 템플릿 링크 주소👇

Notion 리스트입니다.

준비물 리스트 pdf입니다.

오늘 제가 남긴 템플릿이 도움이 되길 바랍니다.

문의사항 댓글로 남겨주세요!

다른 노션 템플릿도 구경하기

데이터 프레임 만들기 data.frame (1)

english <- c(50, 80, 60, 70)
math <- c(50,60,100,20)

df_midterm <- data.frame(english, math)

R에서 데이터 프레임은 일종의 '표'와 같다고 이해하면 편합니다. 

행과 열로 구성되어있고 각각 셀에 값이 대응되는 구조입니다.

array, vector 등 다양한 class가 있지만, data frame이 가장 대중적으로 사용하는 것 같습니다.

위의 코드를 실행하면

# english
[1] 50 80 60 70

# math
[1]  50  60 100  20

# df_midterm
english math
1      50   50
2      80   60
3      60  100
4      70   20

df_midterm 에는 위와 같은 data frame이 삽입됩니다. 

4가지씩 요소를 가지고 있는 english, math라는 열 두 개가 병렬로 순서대로 합쳐지는 방식입니다.

데이터 프레임 만들기 data.frame (2)

df_midterm2 <- data.frame(english=c(50,80,60,70), 
                          math=c(50,60,100,20)) 

1번 방법은 english, math를 각각 c 함수로 변수 지정을 해준 후 column을 합쳐서 data frame을 만드는 방법입니다.

2번 방법은 data frame속 english, math column과 요소 값을 한 번에 만드는 방법입니다.

# df_midterm2

  english math
1      50   50
2      80   60
3      60  100
4      70   20

1번에서 했던 방법과 동일한 결과물이 출력됩니다.

엑셀 열기/로드 readxl

install.packages("readxl")
library(readxl) 

R에서 excel을 열기 위해서 "readxl" 패키지를 사용합니다.

위처럼 install을 해주고 library로 로드시킵니다.

역시 ""사용 여부에 주의해야 합니다.

이제 엑셀을 열기 위한 준비가 된 상태이고 이제 파일을 열어줍니다. 

df_1 <- read_excel("파일이름.확장자")

read_excel이라는 함수를 통해서 엑셀 파일을 불러옵니다.

이때 주의해야 하는 것은 ""따옴표 사용과 파일명 전체를 다입력하고 확장자명까지 입력해야 한다는 점.

그리고 R project의 같은 working directory에 들어있어야 한다는 것입니다.

만약 같은 워킹 디렉터리 폴더에 있지 않은 excel파일을 오픈하려고 하면 파일 주소를 ""따옴표 사이에 전체적으로 적어주면 됩니다.

위 코드의 의미 :  df_1이라는 변수에 read_excel을 통해서 "파일 이름. 확장자" 엑셀 파일을 저장한다.

ggplot2 패키지 로드

install.packages("ggplot2")

library(ggplot2)

처음에는 ggplot2를 설치해줘야 합니다. 그 이후 library에 ggplot2를 등록하는 두 단계를 거쳐야 합니다.

install은 1회만 해주면 되지만, library는 실행 때마다 등록해주어야 합니다.

* 주의 : 설치시 "따옴표"를 쓰지만, library 등록 시 따옴표를 쓰지 않는다

qplot 함수 활용법

x <- c('a','b','b','c')

qplot(x)

x 변수에 c 함수를 활용해 데이터 값을 넣고 qplot 함수를 사용합니다.

기본적으로 qplot함수는 데이터의 빈도그래프를 출력합니다.

x 에는 a, b, c 가 각각 1, 2, 1 개 있었기 때문에 아래와 같은 빈도 그래프가 출력됩니다.

* 주의 : qplot 은 ggplot2 라이브러리 내의 함수로 꼭 패키지 인스톨 및 라이브러리 등록이 되어야 사용 가능합니다.

qplot 함수 박스 그래프, 선 그래프로 출력

qplot(data=mpg, x=drv, y=hwy)
qplot(data=mpg, x=drv, y=hwy, geom="line")
qplot(data=mpg, x=drv, y=hwy, geom="boxplot")

기본적으로 등록되어있는 mpg 데이터를 활용해 qplot 함수를 실습해보았습니다.

mpg 데이터는 기본적인 R사용법 실습을 위해 기본 내장되어있는 미국 내 자동차 관련 데이터입니다.

qplot함수의 문법

함수명 ( 데이터=누구, x=누구, y=누구, 형태="어떤 거", ~etc)

최소한 data, x, y는 설정해야 하며 geom 은 어떤 형태로 그래프를 출력할 것인지 결정하는 옵션입니다.

위의 qplot함수를 출력하면 다음과 같이 출력됩니다.

1. 형태 조건 없을 때 -> 점

2. geom="line" -> 선

3. geom="boxplot" -> 박스 플랏 형태