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리튬배터리 내부저항 측정

다음의 그림에서 리튬이온배터리 충전 과정을 참조하자. ~80% 용량까지 충전으로 인해 거의 4.2V 수준까지 전압 상승이 일어난 후 충전기를 끈 상태에서 Balancing 이 진행된다. 특정 셀의 전압이 지나치게 낮아지게 되면 다시 충전기가 켜지게 된다. 이러한 이유로 충전 마지막 단계에서 듀티성 충전이 일어날 수 있으며 최종 충전 후 충전기가 꺼진 상태에서 셀의 내부저항으로 인한 약간의 전압 하강이 발생한다. 리튬배터리의 내부 저항은 부하 전류, 온도에 따라 변화하며 양 단자에는 항상 배터리 전압이 걸려 있어 멀티메터의 저항계를 사용하여 측정할 수는 없다. 저항 측정 방법은 저항체를 회로에서 분리하여 자체 기전력과 전류 흐름이 없는 상태에서 멜티메터에서 역으로 약한 전압 및 직류 전류를 흘려 저항 값을..

리튬 배터리 2021.10.01

충전 후 리튬 배터리의 전압 강하가 일어나는 이유는 무엇인가? 전압강하가 크면 배터리 교체?

https://www.e-cigarette-forum.com/threads/mooch-musing-why-does-a-battery%E2%80%99s-voltage-drop-after-charging-is-done.930619/#:~:text=If%20the%20battery%20has%20an%20IR%20of%200.02,battery%20voltage.%20That%20is%20a%20TINY%20voltage%20drop. 여기에는 세 가지 원인이 있을 수 있다. 1. 최종 위치로 자리잡는(settling) 리튬 이온(전압에 가장 큰 영향). 2. 배터리의 내부 저항 즉 IR(internal resistance) (전압에 대한 작은 영향). 3. 배터리 자체 방전(시간 경과에 따른 전압에 영향)...

리튬 배터리 2021.09.30

파이선 코딩 초보자를 위한 텐서플로우∙OpenCV 머신 러닝 2차 개정판 (하이퍼링크) 목차 pdf 파일 Updated

본서는 이미 2021년 11월 초부터 POD코너에서 주문 구입이 가능합니다. 참고로 책 목차에 따른 내용별 학습을 위한 코드는 이미 대부분 다음(Daum)블로그에 보관되어 있으며 아래에서 클릭하면 해당 주제 블로그로 이동할 수 있는 하이퍼링크 목차 파일을 다운받아 활용하기 바랍니다. 각 장 절별로 제목과 url 주소를 하이퍼링크 http 및 https로 나타내었으므로 직접 블로그로 이동해 필요한 파이선 예제 코드를 복사하여 활용하기 바랍니다. 굳이 종이책이 필요 없는 분들은 아래url주소의 목차 파일만 다운 받아 무료로 이용해도 무방합니다. 업데이트 #1: 제대로 된 안드로이이드용 텐서플로우 라이트 사용을 위해 이미 1.16.1~1.16.8까지 목차 내용에 하이퍼링크를 첨부했으나 안드로이드 프로그래밍을 ..

2021.09.24

스마트폰 촬영 데이터를 사용한 식물 Fresh/Wilt 판별 Keras 학습 코드 작성

http://blog.daum.net/ejleep1/1034 :Keras에 디펜바키아 Fresh/Wilt 학습 판정 블로그를 참조 후 읽어 보도록 하자. Keras에 의한 공기정화식물의 건강상태 이미지 학습 코드를 작성하기 위해서 건강 상태 별로 사진 이미지를 저장하기 위한 폴더들의 경로를 정확하게 설정하자. 현재 Dataset 폴더에는 공기정화식물의 두 종류의 대비되는 상태 즉 싱싱한(Fresh) 상태와 시들시들(Wilt)한 상태의 이미지를 각각 10개씩 포함하는 폴더들이 들어 있다. 이 이미지들은 VGA 해상도 기준 즉 640X480 기준으로 비슷비슷하지만 같지는 않다. 하지만 Keras에서 입력하는 과정에서 자동적으로 (224, 224)로 처리하게 된다. 아래와 같은 해상도라면 입력 데이터로 포함해..

머신러닝 2021.09.17

fastquant 라이브러리 및 backtest 명령에 의한 암호화폐 매수매도 전략 결정

단 3줄의 파이선 코드만으로도 이미 저장되어 있는 암화화폐 또는 증권데이터를 다운받아 쉽게 참고할 수 있는 fastquant 라이브러리를 사용법을 알아보기로 하자. 구글 Colaboratory 사용 시에는 시작 전에 fastquant 라이브러리를 설치해야 한다. 암호화폐 가격 모니터링을 위해서는 get_crypto_data 라이브러리를 불러야 하며 증권의 경우는 get_stock_data이다. 아울러 pandas DataFrame과 유사한 방식으로 처리할 수 있도록 암호 화폐명과 시작과 마침 날짜를 입력하여 해당 날짜의 종가 데이터를 불러오자. “BTC/USDT”는 바이낸스 거래소 기준 표시 방식과 동일하며 비트코인 스테이블 코인 가격 기준이란 뜻이다. 다음의 사례에서 볼 수 있듯이 최근 2021년 최근..

암호화폐 상대강도지수 파이선 알고리듬:Python Cryptocurency RSI(Relative Strength Index)

바이낸스(Binance)의 오픈(public) API를 사용하여 그래픽 지원 라이브러리인 Plotly를 사용하여 인터액티브 한 가격 캔들 커브를 작성하였다. 오픈 API를 통해 입수되는 암호화폐의 시가, 저가, 고가 및 종가 데이터 중에서 종가 정보를 사용하여 앞서의 코드 이후에 셀을 추가하여 RSI(상대강도지수)를 계산해보자. J. Welles Wilder 가 창시한 상대강도지수(Relative Strength Index) RSI는 증권이나 코인의 가격 움직임을 측정하기 위한 대표적인 모멘텀 지표(indicator)이다. 0~100 사이의 값을 가지는 RSI는 그 값이 70 이상이면 과매수(overbought) 상태이며 30이하이면 과매도(oversold) 상태로 정의한다. 1978년에 출판한 Wild..

머신러닝 2021.07.18

2021년 12월 코딩 아트 베스트 블로그

지금까지 수년에 걸쳐 아두이노 보드의 기본적 사용법으로 부터 라즈베리 파이, Jetson Nano 보드 및 윈도우즈 아나콘다 파이선 편집기 사용에 이르기까지 다양한 주제와 맞닥뜨리면서 블로그 연재를 해온 바 그 중에서도 블로그 독자분들이 가징 큰 관심을 보였던 주제를 검색하였습니다. 그 결과 안드로이드 스튜디오 블루투스 아두이노 LED ON OFF 예제가 선정되었습니다. 이 주제는 아두이노 보드에서 H-06 보드를 사용하여 온습도 정보라든지 또는 가변 저항에 의한 전압 변화와 같은 아날로그 데이터를 블루투스를 통해 송신하고 한편 스마트폰에서 안드로이드 코드로 작성한 블루투스 수신 코드에 의해 캡춰해서 스마트 폰 화면에 디스플레이하는 한편 스마트 화면에 생성된 LED ON OFF 버튼을 터치하여 아두이노 ..

Covariance 항을 포함한 softmax classifier의 XOR 로직 적용

XOR 로직 계산은 Rosenblatt 의 퍼셉트론 연구로부터 잉태되었던 뉴럴 네트워크 발전의 중요한 고비로 기억된다. 1969년에 MIT 민스키 교수가 그의 저서 퍼셉트론에서 Rosenblatt 의 퍼셉트론으로는 XOR 로직 계산이 불가능하다고 부정적인 의견을 제시했던 바로 그 문제로서 1971년에 퍼셉트론 개발의 주역이었던 Rosenblatt 이 사고로 사망하면서 이 문제의 해결을 보지 못했다. 아울러 1970년대에 들어서면서 인공지능 및 머신 러닝 분야의 연구개발 지원이 완전히 끓어지면서 인공지능 발전의 암흑기에 들어서게 된다. 하지만 MIT의 민스키 교수가 퍼셉트론으로 처리 할 수 없는 영역을 건드렸던 것이 사실이긴 하지만 그래도 인공지능의 발전을 위한 단서 정도는 남긴 듯하다. 즉 XOR 로직 ..

머신러닝 2021.07.12

라즈베리 파이 B/B+에 파이 카메라와 Stretch 버전에 Opencv3.3을 설치해 보자.

요즈음 라즈베리 파이 보드 레벨은 2017년에 B 모델이 판매되었고 2018년에는 B+가 2019년 말 현재에는 Raspberry Pi4가 공급되고 있어 성능상의 차이는 있을 수 있으나 Raspberry Pi3 B 와 B+ 는 Opencv 설치 상의 문제는 동일하다. 라즈베리 보드만의 가격은 5만원이며 파이 카메라는 3만원으로서 파이 카메라는 Jetson Nano 보드에서도 사용될 만큼 호환성이 좋은 편이다. Opencv 설치 과정에서 가장 어려웠던 점 중의 하나가 파이카메라 설치 문제이다. 그 해답을 사진에 담아 보았다. 스마트폰이나 패드를 받치기 위한 플라스틱 지지대와 포장테이프를 이용하여 적당한 높이에 설치했다. 아울러 뒷면에 보면 flat cable 이 한번 정도 꼬이는데 이 정도면 만족할 수준이..

Opencv 2021.07.11

99% MNIST CNN 예제 코드

Github에서 흔히 구할 수 있는 오픈 소스인 CNN을 사용한 MNIST 문제의 99% 인식률을 보기위한 기본적인 파라메터 설정에 관해서 알아보자. 컴퓨팅 시간을 줄이기 위해서 trainning_epochs 값을 1로 취했을 때 1분의 컴퓨팅 타임으로 97%의 인식률이 얻어진다. MNIST 숫자 데이터베이스는 데이터 수가 엄청 많으므로 session.run 단계에서는 100개씩 데이터를 샘플링 하여 batch job을 만들어 실행시키게 된다. 가장 간단한 CNN이라 해도 적어도 2단에 걸친 컨볼류션 처리가 필요하다. 즉 28X28 1개 데이터에 대해서 reshaping 한 후 3X3 필터를 32개 준비하여 컨볼루션 처리 후 relu()를 적용하고 최대값을 pooling 하면 14X14 이미지 매트릭스가..

머신러닝 2021.07.10