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러닝머신 하는 K-공대생
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카이스트는 모험가를 선발해 그 꿈을 지원해준다. 즉 나의 꿈이 무엇이고 이를 위해 KAIST가 얼마나 필요한지가 중요하다. KAIST는 기회와 혜택이 넘치는 학교이며 배우고자 하는 의지, 자신을 계발하고자 하는 의지만 있다면 얼마든지 배우고 경험하며 꿈을 향해 나갈 수 있는 장소이다. 내 꿈과 목표를 위해서 KAIST가 왜 필요하고 어떻게 도움이 될 지를 고민해보는 시간을 가져야 한다. 아래는 내가 대학 교육을 통해 이루고 싶은 점이다. 정말로 내가 좋아하는 것과 잘하는 것을 탐색하기 계속해서 질문을 던지고 발로 뛰며 공부해보기 창업과 취업, 대학원 중 뭘 하고 싶은지 고민해보기 다양한 경험, 다양한 사람, 다양한 환경 속에서 꿈을 꾸기 1. 학부 수업 및 동아리 내가 생각하는 대학에서 가장 중요한 것 ..
허공으로 질러대 소리없는 아우성 아무리 외쳐도 바뀌지 않아 모든 것 다들 숨기기 바빠 내면의 목소리 혼이 빠진 나의 모습 흔해 빠진 story 포장하기 바빠 비어있는 영혼 이상말고 현실을 살라는 그 목소리 매섭게 보이는 찬 바람의 울림 흘려버러 같잖은 거 사양해 I'm sorry 한기 속의 온기는 날 힘들게 해 멈출 수 없는 딜레마에 빠지게 돼 보이는 것 이상을 바라보게 돼 보이지 않는 진심을 느껴 난 이제 왜.
0. 글을 시작하며 여름방학이 시작되었고 자소서 시즌이 되면서 나의 고등학교 인생을 되돌아볼 때가 되었다. 이번 글에서는 고등학교 올라와서 중간중간 블로그나 유튜브, 깃헙 등에 기록을 자주 했었는데 너무 정리가 안 되어있어 기억나는 거 위주로 기록한 내용들을 정리해보고자 한다. 1. 캔위성 경연대회 교내 정보동아리 SADA에 들어가고 동아리 선배와 진행한 첫 프로젝트였다. 영상 분할을 딥러닝으로 구현하는 것과 영상처리 쪽 프로그래밍을 담당했었다. FCN, U-Net 등 영상 분할을 위한 딥러닝 모델을 공부해보고 이론에서 벗어나 딥러닝을 활용해본 제대로 된 프로젝트였고 하드웨어 작업하는 것을 도우면서 UART 통신과 라즈베리파이도 익숙해졌었다. GitHub - taegukang35/2020cansat: 2..
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기다리고 기다리던 3학년 1학기 중간고사가 끝이 났다. 어느정도 폼이 오른 상태에서 시험을 본 것 같으나 아직 채점을 해보지 않아 걱정이 된다. 과학고는 막판 뒤집기가 가능하니 어떤 결과가 나오든 담담히 받아들이고 다음을 준비하자. 사실이 아닐지라도 이렇게 생각하는게 정신건강에 좋다. 매번 시험을 보지만 모든 시험에서는 DB 구축과 이를 받아들일 서버 최적화 및 개선, 유연하게 시험장에서 DB에 접근하는 쿼리 작성능력과 접근 속도가 중요한 것 같다. 비휘발성 메모리인 EEFROM을 활용하는 것도 도움이 된다. 아직 수행평가와 기말이 남았으니 차분히 마음을 가라앉히고 다시 현생에 집중해야겠다. 들뜬 상태는 불안정하여 바닥 상태로 가라앉을 때 에너지를 방출하게 된다. 나는 그 방출시킨 에너지를 수학 실력 쌓..
0. 글을 시작하며 본인은 OpenCV로 기본적인 이미지 회전, 색상 처리 등만 경험했었는데 좀 더 해보니 작년에 Image stitching을 직접 구현해보고 R&E에서도 카메라 캘리브레이션 기법과 homography matrix로 3차원 변환을 진행하는 등 컴퓨터 비전 분야에 관심이 어느 정도 생겼다. 근데 OpenCV 라이브러리만 잘 활용할 줄 알았지 그 배경 이론이나 관련된 얘기를 잘 몰랐다. 그래서 'OpenCV4 로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝' 책을 읽고 책에서 얻은 팁과 관심 분야 배경이론과 대략적인 원리를 위주로 정리해보았다. 사실 c++로 실습이 있길래 건너뛰고 내용 위주로 읽고 python으로 구현했다. 1. 영상의 명암비 조절, 히스토그램 분석 OpenCV에서 명암비를 효과적으로..
0. 글을 시작하며 전에는 딥러닝 쪽 공부와 영상처리 및 XAI 분야의 공부를 위주로 진행했었는데 고전적인 머신러닝 쪽 부분은 선형대수학, 가우시안 등 수학적인 내용이 많아 넘어갔었다. '머신러닝 도감'이란 책을 읽게 되었는데 수학적인 내용을 최소화하여 그림과 sklearn 라이브러리의 예제를 통해 쉽게 알려주어 전체적인 흐름을 잡기에 좋았다. 머신러닝 기초, 지도학습, 비지도학습 파트로 나뉘는데 지도학습 부분은 대부분 알고 있었고 비지도 학습 부분은 PCA, 잠재 의미 분석, 국소 선형 임베딩 등 이름만 들어본 경우가 많았다. 그래서 잘 몰랐던 내용들을 위주로 정리해보려고 한다. 그리고 최근에 머신러닝 공부를 하면서 도움을 받은 사이트, 유튜브들도 정리해둘 테니 한 번 확인해보길 바란다. 또한 방학이니..
0. 글을 시작하며 이미 2021년이 지났지만 이 블로그에 자주 올렸던 나의 2021년 R&E 주제인 TOBDA를 진행하면서 나에 대한 얘기를 나누고자 한다. 시험기간을 갈아넣을 정도로 정말 열정적으로 참여했었고, 기술적이든, 지식적이든, 협업적으로 되게 많은 성장을 이룬 경험이었기에 한번 기록해두고 싶었다. 1. 연구 시작 전 관심분야 머신러닝, 딥러닝, 컴퓨터 비전, 알고리즘 2. 연구 주제와 관련된 키워드 시각장애인의 공간지각, 딥러닝, 카메라 캘리브레이션, 촉각 지도, 앱 개발, semantic segmentation, depth estimation, 앱 개발. Bird's-eye view 3. 연구를 통해 알게 된 개념과 지식 Class Activation Map 및 Grad-CAM, Monoc..
1. 개발 동기와 목적 CNN(Convolution Neural Networks)은 컴퓨터 비전 및 시각적 이미지를 분석하는 데 매우 자주 사용되는 딥러닝 네트워크이다. 하지만 모델에 입력으로 이미지를 넣었을 때 모델 내부에서 연산 과정을 거쳐 예측한 클래스를 결과로 반환할 뿐 어떤 이유로 해당 클래스로 예측하게 되었는지 사람이 납득할만한 근거를 제시해주지는 않는다. 이런 이유에서 딥러닝 모델들을 마치 블랙박스와 같다고 표현하기도 한다. 본 연구자는 이런 궁금증으로 이전에 CNN 모델의 각 레이어의 출력값, 각 레이어의 필터 패턴을 시각화해보고 클래스에 대한 정보를 얻기 위해 Grad-CAM을 적용해서 해석해봤었다. 이후에 개발한 CNN 모델이 잘 작동하지 않는 이유를 파악하기 위해 이전에 작성했었던 파..
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0. Intro 이전에 Tensorflow Korea에서 시각장애인의 보행을 돕는 프로젝트를 진행하신 윤기님의 연구를 봤고 매우 인상깊었는데 이에 아이디어를 얻어서 공간정보를 음성말고 효과적으로 전달할 수 있는 방법이 없을까 프로젝트를 진행하고있는데 곧 있을 중간 고사 이전에 중간 결과를 공유하고자 올립니다. 어떻게 하면 공간을 쉽게 알려줄 수 있을까 고민하다 bird eye view로 위에서 내려다보는 것처럼 스마트폰 화면위에 촉각지도를 만들어서 직접 톺아보면서 이동가능한 영역을 파악할 수 있게 하자는 것이 TOBDA 앱의 아이디어입니다. 기숙사 학교에 살고 있기에 대상은 교내로 한정했습니다. 복도 사진을 찍어서 라벨링하고 U-net 아키텍쳐 기반으로 세그멘테이션 모델을 학습시키고, Depth Esti..