2wnswoo 님의 블로그

신호 조절 과정의 개요신호는 센서나 외부 환경으로부터 받아들이는 입력이기 때문에, 자동화 시스템에서는 이를 효과적으로 처리하고 전달하기 위한 다양한 신호 조절이 필요하다. 주로 다음과 같은 과정이 포함된다:보호(Protection)고전압, 고전류에 의해 회로가 손상되지 않도록 보호 회로를 구성한다.이는 보드, 부품의 파손 방지를 위한 필수 단계이다.신호 형태 변환(Signal Type Conversion)저항값, 전류값 등 다양한 센서 출력은 원하는 형태(예: 전압)로 변환되어야 한다.아날로그 신호 → 디지털 신호 변환도 필요하며, 이는 후속 디지털 제어를 위한 전처리 단계이다.신호 크기 조절(Amplification)센서로부터 들어오는 신호는 매우 미세한 경우가 많아, 이를 처리 가능한 수준으로 증폭(..

Vibration : 일반적인 모든 진동을 통칭하는 용어Oscillation : 주기적인 떨림에 한정 Free Vibration, 자유진동 : 계가 초기 교란된 후 더 이상의 외력을 가하지 않고도, 자체적으로 움직이는 진동Forced Vibration, 강제진동 : 계가 외력을 받을 때, 이 외력에 의해 가진되는 진동. Ex. 자동차가 주행할 때 엔진에 의한 외력 Undamped Vibration : 계가 운동할 때, 에너지의 소멸없이 반복적으로 운동하는 진동을 비감쇠 운동이라고 함.Damped Vibration : 운동시 에너지의 소멸이 있는 대부분의 운동을 말함. 계의 3대 구성요소 : Spring, Mass, Damping    고유진동수란, 계가 초기에 교란된 후 외력 없이 스스로 진동할 때의 진..

입력과 출력에 따라 네 가지로 모델링 해볼 수 있다. many-to-many 에서,첫 번째는 translation 같이 즉시 결과값이 나오는 것에 해당.두 번째는 Q n A 처럼 입력값이 다 입력된 후에 결과 값이 나올 수 있는 것들임 --  CNN은 Parameter Sharing을 통해 MLP 대비 Parameter의 수를 줄일 수 있었다. *sharing : 공유하는 것CNN (합성곱 신경망)CNN은 필터(커널) 하나를 이미지 전체에 적용하면서 특징을 추출합니다. 즉, 같은 가중치(필터)가 이미지의 모든 위치에 적용됩니다.파라미터의 수 계산:필터 크기 = 3×3 (즉, 9개의 가중치)필터 하나가 이미지 전체에 사용되기 때문에, 학습해야 하는 파라미터의 수는 9개입니다.👉 중요 포인트:MLP의 경우..

SLAM에서 **BoW (Bag of Words)**는 주로 **Loop Closure Detection (루프 클로저 탐지)**를 위해 사용되는 기법입니다. BoW는 컴퓨터 비전에서 이미지의 특징을 텍스트 문서의 단어로 비유하여, 이미지 간 유사성을 비교하는 방법입니다.*Loop Closure Detection : SLAM 시스템에서 사용되는 기술로, 로봇이나 드론과 같은 이동 장치가 이미 지나갔던 장소를 다시 방문했을 때 이를 인식하는 과정입니다.✅ BoW의 개념이미지 또는 프레임을 일련의 특징점(Feature Points) 집합으로 표현합니다. 예를 들어, ORB, SIFT, SURF 같은 특징점 추출 알고리즘을 사용합니다.특징점들을 디스크립터(Descriptor) 형태로 변환합니다. (예: ORB..

Smart Pointer 메모리 관리를 자동화하고 안전하게 해주는 C++의 객체이다. 아래의 코드를 보자.생성자 함수 앞에 ~이 붙어있다. 이것은,구조체에서의 소멸자로, Desturctor는 ~를 붙인다. 소멸자는 객체가 삭제될 때 자동으로 호출 되는 함수이다.#include #include using namespace std;class object {public: object(){ cout smart_pointer(new object()); //스마트 포인터, unique_ptr 사용 smart_pointer->function(); return 0;}

Functor 함자  C++ 언어에서 함자는 함수 객체, function object라고 한다. 함수처럼 호출할 수 있는 객체 collable object를 말함 C++에서 함자(Functor)를 사용하겠다는 것은 결국 operator() 함수를 정의하여 객체를 함수처럼 호출할 수 있도록 만들겠다는 의미 객체를 함수처럼 호출하고 싶다면? → operator() , 함자 사용

*알고리즘 ( )라이브러리 : 데이터를 정렬, 탐색, 처리하는 함수 모음, 대표적으로 정렬을 하는 sort(), find()sort() 와 stable_sort()의 차이sort() : 값이 있어도 들어온 순서를 고려하지 않고 정렬하는 것stable_sort()  : 같은 값이 있을 때 들어온 순서를 고려야하여 정렬하는 것을 말한다. sort(vec.begin(), vec.end(), greater()); >> greater() 했을시 내림차순 정렬됨 자율주행에서 이 개념을 도입해보자,🎯 🚗 자율주행에서는 언제 필요할까?차량 리스트를 "속도" 기준으로 정렬하는데, 같은 속도일 때 "먼저 감지된 차량" 순서 유지해야 할 때 👉 stable_sort()장애물 거리를 정렬할 때, 그냥 가까운 순서대로만..

#include  pow : 거듭제곱 연산sqrt : 제곱근 연산abs : 절대값 반환exp : 지수 함수 (e^x) 계산 *exponentiallog : 자연로그 계산sin,cos,tan :  삼각 함수 계산asin, acos, atan : 역삼각 함수 계산ceil 올림 계산round 반올림 계산*올림 ceil : 3.2 > 4  , 소수점 이하가 있으면 무조건 큰 정수로 올림*반올림 round : 3.2 > 3, 3.8 > 4  , 소수점 첫째 자리에서 반올림floor 내림 계산round 반올림 계산복사 함수얕은 복사 : 주소값을 복사깊은 복사 : 실제 값을 새로운 메모리 공간에 복사컨테이너, Container 같은 타입의 여러 객체를 저장할 수 있는 묶음 단위의 데이터 구조, 쉽게 말하면 컨테이너 ..

Identity Matrix 단위행렬 대각선 요소는 모두 1이고 나머지는 0으로 채워진 행렬을 Identity Matrix, 단위행렬이라고 한다. print(np.identity(5)) #Numpy에서는 identify() 함수를 이용print(tf.eye(5))      #TensorFlow에서는 eye() 함수를 이용*Transpose Matrix, 전치 행렬 : 행과 열을 뒤바꾼 행렬*Symmetric : 대칭적인 머신러닝에서 대용량의 데이터를 다루는 경우가 흔한데, 이런 데이터의 원소 대부분은 0이다.Sparse Matrix, 희소 행렬은 대부분의 원소가 0인 행렬을 의미한다. Diagonal Matrix, 대각 행렬 대각선에만 값이 있고, 나머지는 모두 0인 행렬

*MNIST 데이터셋 : 0~9까지 손으로 적은 손글씨 데이터셋*Sparse : 희소한, 드문*Aggregation : 집합,집계로, 데이터 분석에서 사용되는 용어로 여러 데이터를 합쳐 평균, 합계, 최대값을 구하는 과정을 말한다.Tensor 수학에서 다차원 값을 표현하는 개념 = n차원의 행렬행렬은 행과 열 2개의 축을 가진 2차원 Tensor백터는 1차원 Tensor