2wnswoo 님의 블로그

1. History of the Autonomous driving technology  DARPA Grand Challenge  첫 번째 대회    - 모하비 사막에서 개최    - 150마일에 이르는 장거리 대회    - 많은 학교, 회사에서 참가    - 완주한 참가 팀이 없었음  두 번째 대회    - 2005 개최    - 우승팀들은 로보틱스 분야에서 사용하는 지도 기술을 적용함( SLAM, 측위기술 )    - 스탠포드의 Sebastian Thrun 교수 우승  DARPA Urban Challenge  - 60마일에 이르는 도심 코스 완주  - Waypoint가 찍혀 있는 지도 제공  - 교통 규칙 준수 의무  - 다른 차들과의 상호작용 필요  2009년 구글의 자율주행차 연구 착수  - DAR..

자율주행 기술 5단계  - 자율주행 기술 지능화가 될수록 단계가 올라간다.  - 미국자동차공학회( SAE )에서 정한 기술 수준에 따른 자율주행 5단계 정의  - 0~2 단계에서는 차량통제권 > 운전자  - 3~5 단계에서는 차량통제권 > 자율주행차 [0단계] 비자동화전혀 자동화가 되지 않은 비자동화 단계[1단계] 운전자 보조운전자의 가감속, 조향을 보조하는 형태[2단계] 부분 자동화특정 주행 모드에서 시스템이 조향 및 가감속의 자동화 수행[3단계] 조건부 자동화자율주행이 가능한 특정 환경에서만 스스로 주행, 자동주행이 가능하지 않은 상황이 되면 운전자에게 제어권 이양, 운전자의 모니터링은 필요 없으나 언제든지 제어권을 받을 수 있는 준비 필요, 얼마나 자주 제어권을 운전자에게 넘겨주느냐가 자율주행의 경..

MORAI 기업 조사1. 개요**모라이(MORAI)**는 자율주행 시스템의 안전성 및 신뢰성 검증을 위한 시뮬레이션 플랫폼을 개발하는 기업입니다. 2018년 KAIST 출신의 정지원, 홍준 공동대표가 설립했으며, "MObility Research + AI"라는 의미를 담고 있습니다. 자율주행 기술 개발에 필수적인 시뮬레이션 기술을 통해 안전하고 효율적인 자율주행 시스템 구축에 기여하고 있습니다.2. 주요 사업 및 기술자율주행 시뮬레이션 플랫폼:실제 도로 환경을 가상으로 구현하여 다양한 시나리오를 기반으로 자율주행 시스템을 테스트하고 검증할 수 있는 플랫폼입니다.센서, 차량 모델, 도로 환경, 교통 상황 등을 사용자 정의를 통해 자유롭게 설정하여 현실과 유사한 환경을 구축할 수 있습니다.실제 도로 주행 테..

Introduction- 용융용접에서 사용되고 있는 온도보다 낮은 온도를 필요로 하는 경납접( brazing )과 연납접( soldering )- 용가재는 외부열에 의하여 용융되고, 응고되면서 강성을 갖는 접합부가 형성이 된다.- 연납접에서의 온도는 경납접에서의 온도에 비해 낮으므로 연납접으로 접합된 접합부의 강도가 상대적으로 약하다.경납접( 액상고상접합 )  - 경계면에 용가재를 넣은 후 모재는 녹지 않고 용가재만 녹일 정도의 온도로 올려주어 접합하는 공정  - 경납접은 액상고상접합공정으로 용가재가 냉각되면서 응고할 때 접합부의 강도가 높아진다.  - 용가재는 450도 이상에서 녹으며 용접물의 녹는점은 이보다 높아야 한다.경납접의 장점: 복잡하지만 가벼운 제품을 빠르면서도 적은 변형으로 높은 강도를 유..

1. 순환 신경망( Recurrent Neural Network, RNN )  1. 기존 대부분의 신경망 : 매 순간 단일 데이터의 인식, 분석이 가능  2. 순환 신경망 : k번째 들어온 데이터를 Xk라고 하고 , 그에 따른 은닉층 계산 결과를 hk, k번째 결과 Yk를 생성할 때, h1:k-1을 활용  3. 시간에 따른 데이터 사이의 패턴 인식 가능  4. 음악, 작사 작곡, 언어번역, 주가 예측 등에 활용 가능  5. 역전파에 의해 영향 받는 뉴런이 많아지므로, 학습이 불안정하거나 느림  6. 긴 기간의 데이터는 분석 성능 낮음 = 과거 정보 잊어버림 2. 장단기 메모리( Long Short-Term Memory, LSTM )  1. 장기 기억이 어려운 RNN의 단점 보완을 위한 기법  2. 장기기..

1. Overview of the types of deep learningModels, types of learning algorithmsMajor research areaConvolutional Neural Networkvideo perception, computer visionRecurrent Neural Networkvoice perception, weather/stock price predictionRestricted Boltzmann Machineclassification, 회귀 분석Deep Belief Networkwriting, voice perceptionGenerative Adevrsarial Network (생산적 적대 신경망 )음성, 영상 복원, 생성, 변조 2. Meaning of ..

Introduction.Definition of the Poiseuille flow포아제 흐름: 포아제 흐름은 점성이 있는 유체가 관을 통해 흐를 때, 유체의 속도가 관의 중심에서 가장 빠르고, 벽면에 가까워질수록 느려지는 층류를 의미합니다. 이는 유체의 점성에 의해 발생하는 현상을 말한다.Feature of  the Poiseuille flow- 층류와 난류: 포아제 흐름은 일반적으로 레이놀즈 수(Re)가 2,000 이하일 때 발생하며, 이 경우 유체는 층을 이루며 부드럽게 흐릅니다. 레이놀즈 수가 2,000을 초과하면 난류가 발생하게 됩니다. 포물선 형상- 속도 분포: 포아제 흐름에서는 속도 분포가 포물선 형태를 띠며, 이는 유체의 점성에 의해 결정됩니다. 관의 중심에서 속도가 가장 빠르고, 벽면에 ..

[ 자율로봇경진대회 프로젝트 ] | Notion🔵 1. 프로젝트 개요enchanting-trawler-42d.notion.site

1. 딥러닝과 심층신경망 개요  1. 심층 신경망( Deep Neural Network, DNN ) : 많은 수의 은닉층이 적층된 신경망 모델  2. 심층 신경망 ⊂ 인공 신경망  3. 딥러닝( Deep learning ): 심층신경망을 학습하기 위해 다양한 알고리즘을 적용해 학습하는 기법( 알고리즘, 컨볼루션 레이어 등 )  4. 딥러닝은 AlphaGo, ChaGPT, 영상, 음성 등의 패턴 인식과 분석 등에 활용  5. 기울기 소멸( Vanishing Gradient ) 문제 직면2. 네오코그니트론( Neocognitron )  1. 1970년대 Cognitron 발표, 1980년대 Neocognitron 발표  2. 손글씨 숫자, 문자 인식 연구, 일그러짐이나 크기, 각도 변화에도 인식 강인하다. ..