narlo의 Devlog

1주차 영상(Image) : pixel들의 집합 pixel은 좌표와 값으로 이루어져 있으며, 디지털 이미지를 다루는 최소 단위이다. digital image 좌표, 값 모두 불연속적인 정수이다.(0~255) 동영상(Video) FPS : Frame Per Second FPS가 높을수록 더 매끄러운 영상 Camera Imaging Model CCD(Charge coupled device) camera - High-end DSLR camera - Global CMOS(Complementary metal-oxide semiconductor) camera - Smartphone - Rolling shutter Rolling Shutter의 경우 Distortions - skew - rotation 왜곡이 발생한..

프로그래머스 - 프론트엔드 미니 데브코스 입국심사문제 입국심사를 기다리는 사람 수 n, 각 심사관이 한 명을 심사하는데 걸리는 시간이 담긴 배열 times가 매개변수로 주어진다. def solution(n, times): left = min(times) right = max(times) * n answer = 0 while left = n: break if people >= n: answer = mid right = mid -1 else: left = mid + 1 return answer 이분탐색을 이용하는 문제이다. 최소 시간은 n이 1일 때 min(times)이고, 최대 시간은 max(times) * n이다. 따라서 이분 탐색에서 left를 min(times), right를 max(times) * ..

13주차 1차시 차량에 탑재된 다양한 센서와 통신 기술 소개 엔진에 도입된 전자제어 시스템의 목적 - 유해 배출가스 저감 - 연비 개선 사용자가 원하는 토크와 동력이 나오도록 공기/연료 비를 설정하면서 동시에 다양한 센서 정보를 바탕으로 배출가스 저감과 연비개선 추구 자동차에는 ECU라는 엔진 컴퓨터가 들어있음 엔진이 최적으로 동작할 수 있도록 제어 자율주행차량 개요 자율주행차량(SDV) ADAS(Advanced Driver Assist Systems)기술 전후좌우 사물과 차선, 표지판을 인식하는 방법 차량 측위 기술 (Localization) - GPS - GNSS - 관성항법 장치 V2X와 5G 통신 ADAS 센서 초음파 센서, 레이다, 라이다, 오도메트리 GNSS 각국의 위성 측위, 항법 시스템을 ..

11주차 1차시 키워드 안테나의 종류, 기지국안테나, 위성수신용안테나, 위성통신용지구국안테나, WLAN/Wifi용 안테나, 패치안테나, 야기-우다안테나, 차량용안테나, AP안테나, 휴대폰용 안테나, V2X 주파수 안테나의 종류 1. 기지국 안테나 무선으로 기지국으로 -> 기지국에서 유선으로 다른 기지국으로 -> 다른 기지국에서 무선으로 휴대폰 연결 2. 위성 수신용 안테나 3. 위성통신용 지구국 안테나(위성과 다이렉트 통신) 반지름이 15~30m 정도 4. WLAN, Wifi용 안테나 왼쪽아래 : 모노폴 안테나(지금은 거의 안쓰임) 대부분의 경우 왼쪽 위의 형태 5. 패치 안테나, 야기-우다 안테나 패치 가운데 급전회로 2~3GB 주파수에서 동작 소자가 여러 개(2개 이상) => 배열 안테나 야기-우다 ..

9주차 1차시 키워드 초연결사회, 사물인터넷, 빅데이터, 유비쿼터스 공간, 사물인터넷트리, 유비쿼터스, 지능화, 지그비, 초연결 사회로의 진입 배경 : 다양한 정보통신 기술의 발달, 언제, 어디서, 어떠한 장치를 사용하더라도 사물 인터넷을 빠르고 효율적으로 지원함 사람과 사람 뿐만 아니라 사람과 사물, 사물과 사물끼리도 통신을 가능하게 하는 것 사물과 공간까지 연결하도록 발전중 스마트폰과 태블릿, 모바일 단말이 서비스의 급성장과 인터넷이 가능한 사물들의 증가에 결정적으로 기여 => 주변의 모든 사물이 네트워크를 통해 서로 연결되는 초연결사회로 진입하고 있다. 사물인터넷 기술 초기 센서 디바이스, 센서 네트워크, 네트워크 인프라, 보안, 플랫폼 주로 HW에 관심이 많았다. 공공분야에서 재해, 재난, 기상,..

1~11주차 총정리 데이터를 활용하여 모델에 쓰이는 파라미터를 적절한 값으로 찾아내는 것 즉, 데이터를 얼마나 잘 뽑아내서 훈련에 사용하느냐가 중요하다. 편향된 데이터인 경우 성능이 별로 좋지 않다. 레이블을 가진 데이터를 얻기 쉽지 않기 때문에 결국에는 데이터 싸움이다. 누가 좋은 데이터를 가졌느냐가 관건 (데이터의 중요성) 선형회귀 y = wx + b w와 b가 파라미터 k-nn 알고리즘 지도학습을 사용 주변에 인접해 있는 데이터를 이용해 클래스를 추정하는 방식 k-means algorithm 비지도학습 평균값으로 각각 클래스에 대해 대표적으로 나타내는 것 평균값을 업데이트하며 성능을 개선 k개의 평균값을 초기화 : 데이터 중 임의로 골라 사용 초기값에 따라 성능이 달라질 수 있음 k개의 평균과 새 ..

13장. 인공지능의 현재와 미래 인공신경망은 빅데이터 환경, 병렬 컴퓨팅 인프라, 컴퓨터 비전 기술의 발전에 힘입어 비약적으로 발전하기 시작했다. 합성곱 신경망(CNN)이 기존의 성능을 능가한 이유는 특징 추출기와 분류기가 따로 있었던 기존 모델과 다르게 특징 추출기와 분류기가 합쳐져 Convolution Layer의 필터 계수를 분류기의 오류역전파를 이용해 조정할 수 있었다. 활용 객체위치파악, 객체탐지, 비디오와 텍스트 처리 순환신경망(RNN)은 타임 시리즈 데이터를 주로 다루며, 현재 입력과 과거 출력을 합해 출력을 만든다. 활용 시퀀스-투-시퀀스 학습 분야(번역) YOLO YOLO는 실시간 객체 탐지를 위한 모델로, 특정 이미지에서 경계상자(Bounding Box)로 영역을 설정하고, 영역내에 물..

10장. 순환 신경망 피드포워드 신경망 신호가 오직 출력층 방향으로만 향하는 신경망 단점 : 한 시점의 이미지나 정보만을 이용한다. 순환신경망(RNN, Recurrent Neural Network) 자연어 처리에 유용하다. ex) 네이버 파파고 시간에 따라 순차적으로 제공되는 정보를 다룰 수 있는 신경망 n:m 방식의 기법이며 다대다 혹은 시퀀스-대-시퀀스 매칭이라고 부름 자기 자신에게 신호를 되먹임(feedback)하여 출력을 만들어낸다. 이미지 캡션(컴퓨터가 사진을보고 적절한 설명을 자동으로 붙이는 것) 합성곱 신경망으로 이미지 특성을 파악하고, 특징을 임베딩 공간으로 보낸 뒤 이 공간의 위치를 바탕으로 이미지를 설명할 수 있는 캡션을 생성한다. 순환신경망 구조 순환신경망의 각 계층을 순환 셀, 셀이..

프로그래머스 - 프론트엔드 미니 데브코스 그래프(Graph) 정점과 정점 사이를 연결하는 간선으로 이루어진 비선형자료구조 Node, Edge 그래프의 특징 - 정점은 여러 개의 간선을 가질 수 있다. - 방향 그래프와 무방향 그래프로 나눌 수 있다. - 간선은 가중치를 가질 수 있다. - 사이클이 발생할 수 있다. 무방향 그래프 (A, B)와 (B, A)는 같은 간선으로 취급된다. 방향그래프 와 는 다른 간선으로 취급된다. 연결 그래프 모든 정점이 서로 이동가능한 상태인 그래프 비연결 그래프 특정 정점쌍 사이에 간선이 존재하지 않는 그래프 완전그래프 모든 정점끼리 연결된 상태인 그래프 그래프의 구현 방법 1. 인접 행렬 2. 인접 리스트 트리(Tree) 방향그래프의 일종으로 정점을 가리키는 간선이 하나밖..

9장. 신경망 부흥의 시작, 합성곱신경망 기존의 신경망은 특징추출기와 분류기가 따로 있는 형태였다. 합성곱 신경망(CNN)은 특징 추출기와 분류기가 합쳐져 있는 형태로, 분류기의 오류역전파를 이용해 특징 추출기의 filter 계수를 조정한다. 하나의 뉴런을 활성화시키는 데 영향을 미치는 시각 정보의 영역을 receptive field라고 한다. 즉, 모든 데이터가 아닌 일부 receptive field만 수용 영역에 mapping함으로써 fully connected에 비해 연결강도가 줄어든다. convolution layer에서는 convolution과 pooling이 일어나는데, pooling은 compact한 정보 추출에 이용된다. 합성곱신경망은 특징을 추출하는 방법도 함께 학습하므로 특징을 추출하는..