02. 최종 발표 🦉 Section 01. Intro : 안녕하세요, 삐약은지입니다 😊 최근에 저는 삼성 청년 SW·AI 아카데미 광주 대표로 프로젝트 발표를 갔다왔는데요! 프로젝트도 이제 종료됐기에 회고록을 한번 써볼까 해서 왔답니다 🦉 Section 02. 프로젝트 : 저희팀의 프로젝트명은 "VLA 및 강화학습 기반의 경비 로봇 시스템"입니다 저희가 해당 프로젝트를 진행한 이유는 크게 2가지 인데요! 우선 첫 번째는 인간은 고정형 CCTV가 있더라도 인지적 한계로 인해 위험 상황 탐지 실패가 발생할 수 있다는 실제 연구결과가 있기 때문입니다 그리고 두 번재는 보안 인력의 80% 이상이 65세 이상 ..
01. Two-wheeled Bipedal Robot 🦉 Section 01. 은지의 로봇 프로젝트 : 안녕하세요, 삐약은지입니다 😊 요즘 저는 팀원들과 함께 이족 바퀴형 로봇을 주제로 프로젝트를 진행하고 있는데요 이 프로젝트를 하게 된 이유는 취업 전에 한 번쯤은 어려운 도전적인 프로젝트를 해보고 싶다는 생각이 들었기 때문입니다 🦉 Section 02. 왜 Two-wheeled Bipedal Robot이야? : 사실 어렵고 도전적인 로봇 프로젝트는 정말 수없이 많습니다 그래서 저희 팀(X-STRIX)에서도 반려 로봇부터 정말 여러 로봇들이 나왔었는데요 🤔 하지만 만들 수 있는 로봇은 하나이기에, 다수결에 의에 Two-wheel..
04. GAIQ(GA4): Google Analytics ✨ Section 00. 은지의 4번째 자격증 도전기 : 안녕하세요, 삐약은지입니다 😊 오늘은 Google Analytics 자격증(GAIQ) 후기에 대한 블로깅을 해보려고 합니다 (가보자구!! ✨ Section 01. GAIQ가 뭔데 : GAIQ란 Google Analytics Individual Qualification의 약자로 데이터를 분석하여 마케팅 전략에 활용하는 Google Analytics 활용 능력을 인증하는 자격증입니다 😎 GAIQ 시험은 총 75분 동안 진행되며, 응시료는 무료인데요! ((완전 대박!! 하지만 무료라서 그런지… 인증 기간이 1년밖에 안 된다는..
02. ROS 기초 명령: Turtlesim & Node 🐢 01. Intro : 안녕하세요, 삐약은지입니다 🙂 오늘은 앞으로 저희가 ROS2를 이해하기 위해 사용할 친구인 Turtlesim과 ROS2에서 반드시 알아야 할 핵심 개념인 Node에 대해 알아보도록 하겠습니다 🐢 02. Turtlesim 이란? : ROS에서는 유독 거북이를 자주 사용하곤 하는데요 🙂 이 거북이들을 활용해 만든 재미있는 시뮬레이션 패키지가 바로 Turtlesim입니다 Turtlesim은 ROS의 기본 명령어와 핵심 개념을 익히기에 매우 유용한 도구입니다 따라서 앞으로 ROS2를 이해하는 과정에서 저희도 Turtlesim을 활용해 실..
04. Dummy Q-learning 🎰 01. O-Learning 의미 : Q-Learning을 이해하기 위해서는 먼저 Q-Function에 대해 알아야 합니다 Q-Function이란, 어떤 상태에서 특정 행동을 했을 때 얻을 수 있는 “총 보상”을 알려주는 점수표와 같습니다 그리고 이 Q-Function, 즉 점수표를 점점 더 정확하고 똑똑하게 만드는 방법이 바로 Q-Learning입니다 예를 들어, 초기에는 왼쪽이 좋은지 오른쪽이 좋은지 전혀 알 수 없습니다 하지만 Q-Learning을 반복하면서 “왼쪽은 나쁘고, 오른쪽은 매우 좋다”는 ..
03. Playing OpenAI GYM Games (2) 🎰 01. OpenAI GYM : 오늘은 OpenAI GYM 실습을 해보려고 합니다 🙂 우선 anaconda에서 가상환경 생성 후 jupyter notebook을 실행해줍니다 이후 아래 코드를 실행해주면 됩니다 import gymnasium as gymimport colorama as crcr.init(autoreset=True)env = gym.make('FrozenLake-v1', map_name='4x4', is_slippery=False, render_mode='ansi')env.reset() LEFT = 0DOWN = 1RIGHT = 2UP = 3# readchar 대신 input()으로 ..
06. 허브 🌏 01. Intro : 안녕하세요, 삐약 은지입니다 😊 오늘은 허브에 관해 알아보겠습니다 🌏 02. 허브란 : 통신 매체를 통해 송수신되는 메시지는 다른 호스트에게 전달되는 과정에서 다양한 네트워크 장비를 거칠 수 있습니다 대표적인 네트워크 장비로는 물리 계층의 허브(Hub)와 데이터 링크 계층의 스위치(Switch)가 있습니다 먼저 물리 계층에는 주소(Address)의 개념이 존재하지 않습니다 따라서 물리 계층에서는 단순히 호스트와 통신 매체를 연결하고, 통신 매체 상에서 데이터를 송수신하는 기능만 수행합니다 이 때문에 물리 계층의 네트워크 장..
02. Playing OpenAI GYM Games (1) 🎰 01. OpenAI GYM Framework : Reinforcement Learning을 수행하기 위해서는 Environment(환경)과 그 곳에서 상호작용하며 행동하는 Agent에 관한 알고리즘이 필요합니다 하지만 Environment를 직접 만드는 일은 생각보다 복잡하고 많은 시간이 소요됩니다 그래서 Reinforcement Learning 연구에서는 보통 이미 제공되는 시뮬레이터 환경을 활용하는 경우가 많습니다 이번 글에서도 Environment를 직접 구현하기보다는 OpenAI GYM Framework를 사용하여 실..
01. Reinforcement Learning 이란? 🎰 01. Reinforcement Learning : Reinforcement Learning(강화학습)은 Environment(환경)과 그 곳에서 살아가며 행동하는 Agent(행동 주체)의 상호작용으로 설명할 수 있습니다 Agent가 환경에서 Action(행동)을 하게 되면, 환경의 State(상태)가 변화하게 됩니다 그리고 Agent는 그 결과로 Observation(관찰 정보)과 Reward(보상)을 받게 됩니다 예를 들어 아래 그림과 같이 미로 환경(Environment) 속에 있는 쥐(Agent)가 땅을 밟으며 이동한다고 ..
01. Visual SLAM 이란??🦖 01. Intro : 안녕하세요, 삐약 은지입니다 오늘은 Visual SLAM 책으로 유명한 공룡책을 읽으며, 이해한 내용을 빠르게 정리하고자 글을 쓰게 되었습니다 그럼 시작해볼까요? 🦖 02. Visual SLAM 이란 : Visual SLAM을 이해하기 위해서는 먼저 SLAM이 무엇인지 알아볼 필요가 있습니다 🤔 SLAM은 Simultaneous Localization and Mapping의 약자로, 지도 생성(Map)과 위치 추정(Localization)을 동시에 수행하는 기술을 의미합니다 SLAM을 활용하면 특정 센서를 탑재한 이동 로봇이나..
03. 데싸노트의 실전에서 통하는 머신러닝: 나이브 베이즈 🐆 01. Intro : 해당 발표는 3월 08일에 진행예정이며, 발표 자료는 아래와 같습니다 참고로 pdf라 살짝 깨진 부분이 있어서, 댓글로 이메일 남겨주시면 ppt로 보내드리겠습니다 😊 🐆 02. 참고 자료 ① https://youtu.be/Y4ecU7NkiEI?si=fKt1NVAGzyWmY1PJ ② https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000061404273 데싸노트의 실전에서 통하는 머신러닝 | 권시현 - 교보문고데싸노트의 실전에서 통하는 머신러닝 | ★ 실전은 피처 엔지니어링이다 ★ 뉴욕의 데이터 사이언티스트가 알려주는..
05. NIC와 케이블 🌏 01. Intro : 안녕하세요, 삐약 은지입니다 😊 오늘은 NIC, 트위스티드 페어 케이블 & 광섬유 케이블에 관해 알아보겠습니다 🌏 02. NIC : 사실 이전 포스팅(이더넷)에서 NIC에 대해 잠깐 언급한 적이 있습니다 그래서 오늘은 NIC가 무엇인지 조금 더 자세히 알아보려고 합니다 🙂 NIC란 호스와 통신 매체를 연결하여, 통신 매체를 통해 전달되는 신호와 컴퓨터가 이해할 수 있는 정보간의 변환을 담당하는 네트워크 장비를 의미합니다 NIC가 있어야 호스트가 네트워크에 참여할 수 있기에, NIC를 흔히 '호스트를 네트워크(LAN)에 연결..
