Machine Learning , AI, Arduino Coding

1-1 자율주행 소개 자율주행 차량 연구는 미국 DARPA 에 의해 시작되었으며 스탠포드,카네기멜론 대학팀들이 주도했다. 2004년 캘리포니아 바스토우 외곽의 사막지대에서의 첫 번째 챌린지는 모조리 쳐박거나 고장나거나 불이 나버리는 처참한 결과였으나 2005년에는 5개팀이 212 km를 성공적으로 주행하는 기록을 세웠다. 그 후 스탠포드 팀에 속한 교수가 구글로 이적하여 2009년부터 자율주행 차량 연구가 시작되어 2017년에 공식적으로 Waymo 사업으로 스핀오프가 이루어졌다. 하지만 자율주행은 자동차 자율주행에만 한정되는 것이 아니라 서빙로봇, 청소로봇, 우주 탐사로봇, 드론, 무인 항공기, 선박에 이르기까지 인공지능 탑재 자율주행 적용을 위한 연구가 폭넓게 이루어지고 있으므로 그 내용을 간단히 살펴..

리눅스 OS 의 폴더 구조는 UNIX 에 근원을 두고 있다. 리눅스에서 모든 파일들과 디렉토리들은 "/" 로 표기되는 root 밑에 위치하게 된다. /bin cd, cp 같이 실행이 가능한 많은 셸명령들이 바이너리 형태로 담겨 있어 모든 리눅스 사용자들이 억세스 할 수 있다. /dev 디바이스와 연관된 특수한 파일들이 담겨 있다. 디스크상에 있는 파일이 아닝 가상 파일들이다. /etc administrator에 의해 사용되는 패스워드 파일을 비롯한 core configuration 파일들이 들어 있다. /usr 모든 실행 파일들, 라이브러리, 시스템 파일 대부분의 소스 코드들이 들어 있다. /home 사용자들의 개인별 폴더이다. /lib 실행가능한 바이너리 파일들이 라이브러리들을 필요로 한다. 즉 /bi..

참조: Optical Flow in OpenCV https://learnopencv.com/optical-flow-in-opencv/ 비디오 또는 프레임 시퀀스에서 광학 흐름(optical flow)을 계산하기 위한 다양한 알고리즘에 대해 알아보자. 광학 흐름은 하나의 비디오에서 두 개의 연속 프레임 사이의 픽셀당 모션 추정 작업이다. 기본적으로 optical flow 작업은 픽셀에 대한 이동 벡터를 두 개의 인접한 이미지 간의 물체 변위 차이로 계산하는 것을 의미한다. optical flow의 중요 아이디어는 모션 또는 카메라 움직임으로 인한 객체의 변위 벡터를 추정하는 것이다. 픽셀 강도 행렬인 회색조의 이미지를 가정해 보자. 픽셀의 강도 함수 I(x,y,t)을 정의한다. 여기서 x,y 는 픽셀 좌표..

참조: Introduction to Epipolar Geometry and Stereo Vision https://learnopencv.com/introduction-to-epipolar-geometry-and-stereo-vision/ 참조: Depth Estimation using Stereo Camera and OpenCV https://learnopencv.com/depth-perception-using-stereo-camera-python-c/ 양안으로 물체를 볼 경우 망막에 비춰진 2개의 2차원적 영상을 조합하게 되면 object에 대한 입체적인 거리 판단이 가능하며 항상 입체감을 느낄 수 있게 된다. 이 점이 바로 입체 영화의 원리이며 한편 자율주행 차량에 스테레오 카메라비전을 설치할 경우 ..

class 내에 정의된 함수를 메서드(method) 라 한다. 메인 코드에서 제공하는 인수(argument)를 적용하여 class 밖에서 class를 상속하여 계산한 결과를 instance 라 한다. class 구성은 초기화 루틴 즉 def __nit__(self, name) 이 필수적이며 instance 연산 시 오직 한 번만 초기화하면 되며 메인 코드에서 별도로 불러서 상속 시킬 필요가 없다. 반면에 이 예제에서 “hello(self)” 나 “”goodbye(self)“ 의 경우는 일단 instance 연산을 위해 class Man을 불러 상속을 준비해야 하며 여기서는 하단 메인 코드의 ”m = Man(”Tom“)” 이 그 작업에 해당한다. m.hello() 는 Man(“Tom”).hello()와 동..

실습을 위해 turorialimages.zip 폴더를 다운 받아 압축을 해제한 후 바탕화면의 개인사용자 폴더에 images 폴더를 넣도록 하자. 아나콘다 Navigator 를 열고 Matplotlib 와 Numpy 라이브러리가 설치되어 있는 가상환경에서 Jupyter 를 launch 시킨 후 이 코드를 열도록 하자. 1. 8X8 픽셀 matrix 이미지 처리 실습: 픽셀의 이해 윈도우즈에서 그림판 소프트웨어를 사용하여 8X8 즉 64개의 사각형 점들로 이루어지는 dot.png 파일을 대상으로 간단한 파이선 언어에 익숙해지기 위한 실용적인 실습을 해보기로 하자. 다운로드 받은 tutorialimages.zip 파일의 압축을 풀도록 한다. 압축을 푼 폴더 내부의 images 폴더 안에 아래와 같은 데이터 파..

시작 바에서 Anaconda3(64 bit) 의 Jupyter Notebook(anaconda3)을 클릭하자. 최근 윈도우즈 10 PC에서는 CPU의 부동소숫점 기준 자리수가 64비트 기준으로 상향되었다. 참고로 과거의 윈도우즈 7 XP 에서는 32비트가 표준이었다. ※ 신호처리용 DSP 칩의 경우는 여전히 32비트 수준에 머무르고 있다. 쥬피터를 처음 열었을때의 스크린샷이다. 3D objects, anaconda3, AndroidStudioProjects 폴더들이 있다. 윈도우즈 10 파일 탐색 기준으로 이들의 위치를 확인해보자. 학습문제) 사용자 PC별로 위 폴더들이 어디에 있는지 확인해 보자. 바탕화면의 사용자 폴더를 열어 보자. PC개인사용자 폴더 안에 3D objects, anaconda3, A..

PC에서 머신러닝 파이선 코드 작성을 위한 아나콘다(Anaconda Front End) 를 설치하고 사용자별로 필요한 라이브러리들로만 지원되는 가상공간을 설정하여 활용해 보도록 하자. PC에서 가상공간(Virtual Environment)이라 함은 컴퓨터 내에 하나의 가상적인 울타리를 설정한 후에 필요한 소프트웨어들을 종속적으로 엮어 넣어 사용하되 가상공간 외부에 아무런 영향을 미치지 않는 전용 공간을 의미한다. 윈도우즈 10에 새로이 설치하는 분들은 아나콘다 홈페이지에서 64비트 installer.exe 버전을 다운받아 그대로 실행시킨 후 시작 바에 Anacond3(64비트) 가 설치되어 있는지 확인하고 그 안에 Anaconda Navigator 아이콘이 설치되어 있으면 실행하도록 하자. 아래의 그림은..

아래의 내용은 아래 url 주소의 블로그 내용을 참조하였음. 참조: 캡스톤 디자인 프로젝트 A: 한글 자연어 처리 - konlpy의 형태소 분석기 https://seokyung.tistory.com/2 한글 자연어 처리를 위한 koNLPy 라이브러리를 Colab에 설치하여 실행해 보자. 한글 형태소 분석기 라이브러리 konlpy 를 설치하고 이어서 한글 토큰화에 필요한 kss 라이브러리를 설치한다. 1 !pip install konlpy 2 !pip install kss 윈도우즈10 이나 MAC, LINUX 시스템에 설치할 경우 자바와 관련 JPype 설치 문제가 까다로운 편이지만, 리눅스 기반인 Colab에서는 웬만한 라이브러리는 이미 설치되어 지원되기 때문에 JPype 를 굳이 설치할 필요가 없다. ..

수많은 영화들이 성공적 흥행을 목표로 쏟아지고 있는 미디어 세계에서 개봉 이전에 광고 중인 영화의 등급(rate) 예상에 관한 사례를 살펴보자. IMDb 영화 리뷰에 의한 학습 및 테스트에서처럼 개봉 이후 충분히 확보된 영화 리뷰 결과를 사용하여 머신 러닝 시키는 경우도 있겠지만 반면에 본능적인 평가를 택하는 경우도 있을 수 있다. 하지만 지금도 수없이 쏟아지는 영화들에 대해서 영화 리뷰 데이터나 본능을 배제하는 좀 더 괜찮은 방법은 없을까? IMDb를 대상으로 하는 (실제 사례)를 소개하기로 한다. 대략 내용은 IMDb 웹 사이트 접근법 및 데이터 수집 방법을 제시한다. 아울러 수집된 포스터 데이터를 대상으로 안면인식 알고리듬을 적용하여 배우 수를 추적하고 배우 수를 파라메터로 하여 영화 등급 설정과의..