Engineering
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[Fundamentals]파라미터(Parameter)와 하이퍼파라미터(Hyperparameter)Engineering/AI 2021. 4. 15. 22:42
1. 파라미터(Parameter) 학습이 진행되는 중 끊임없이 바뀌면서 퍼셉트론의 동작 특성을 결정짓는 요소가 바로 파라미터이다. 즉, 가중치(weight)와 편향(bias)이라고 할 수 있다. 깊은 신경망을 만드는 목표 중 하나는 문제를 해결할 수 있는 적절한 파라미터 값의 조합을 찾는 것이라고 할 수 있다. 2. 하이퍼파라미터(Hyperparamter) : 텐서(Tensor)와 미니 배치(Mini Batch)의 활용 하이퍼 파라미터에는 미니배치와 에폭이 있다. 우선 미니배치를 먼저 살펴보자. 나무 위키에서는 텐서(Tensor)를 '벡터 계산을 단순화하기 위해 여러 같은 성질의 벡터를 한 행렬 안에 표기하고 그것을 단순화하여 표기한 것'이라고 정의한다. 엄밀한 텐서의 정의는 나무 위키를 참고하길 바라고..
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[Fundamentals]단층 퍼셉트론(Single-Layer Perceptron)Engineering/AI 2021. 4. 15. 22:22
1. 단층 퍼셉트론 구조 단층 퍼셉트론은 Figure 1처럼 일련의 퍼셉트론을 한 줄로 배치해서 입력 벡터 하나로부터 출력 벡터 하나를 단번에 얻어내는 신경망 구조이다. 이때 입력 벡터로부터 출력 벡터를 얻으려면 출력 벡터의 크기(출력 벡터가 담고 있어야 할 스칼라 성분의 수 만큼의 퍼셉트론)이 필요하다. 그림에서 $P_1, P_2, P_3$은 크기 3의 출력 벡터를 만들어 내기 위한 퍼셉트론을 생성하며 이들 퍼셉트론 사이에는 어떤 연결도 되지 않았기 때문에 영향이 없다. 따라서 자마다의 가중치 벡터와 편향 값을 이용하여 입력 벡터 x로부터 출력 벡터 y를 도출해내는 것이다. 2. 계층(Layer) 딥러닝에서는 퍼셉트론 열을 계층이라고 한다. 입력하는 벡터가 모여있는 층을 입력 계층, 출력되는 벡터가 생..
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[Fundamentals]Fundamentals of Artificial IntelligenceEngineering/AI 2021. 4. 15. 20:57
신경망을 본격적으로 구현하기 전에 인공지능의 간단한 기초적인 지식을 살펴보기로 한다. 1. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝(Artificial Intelligence, Machine Learning, Deep Learning) Figure 1에서 볼 수 있는 것처럼 큰 개념은 인공지능이다. 인공 지능은 보통 '지식 기반 접근'과 '데이터 기반 접근'으로 나뉜다. 우선, '지식 기반 접근'의 경우 문제 영역의 지식을 기호로 풀어내는 방식이다. 그러나 이런 지식 같은 경우 전문가마다 추상적이고 막연한 전문 지식을 표현하기에는 무리가 있다고 판단했다. 따라서 머신러닝으로 통칭되는 '데이터 기반 접근'을 통해 프로그램이 직접 데이터를 분석하여 숨어있는 규칙이나 패턴을 찾아내어 문제를 해결하는 방식이 주를 이루게 되..
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[PS:Codeup1099]성실한 개미Engineering/Programming 2021. 3. 1. 22:39
reference : codeup.kr/problem.php?id=1099 #include using namespace std; int main(){ // 격자판 초기화 vector ant(11, vector(11, 0)); // 격자판 입력 for(int i = 1; i ant[i][j]; } } // 개미집 초기 좌표 int x = 2, y = 2; // 미로에서 먹이 찾기 알고리즘 while(1){ if(ant[2][2] == 2){ // 개미집 앞에서 바로 먹이 찾았을 때 ant[2][2] = 9; break; } else{ ant[2][2] = 9; // 개미집부터 시작 if(ant[y][x + 1] == 0){ // 오른쪽 판단 : 0 아무것도 없을 때 전진 ant[y][x + 1] = 9; ..
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[Chassis]ESC/VSMEngineering/Automotive 2021. 2. 15. 18:46
ESC(Electronic Stability Control)이란 운전자 입력과 주행의 조건에 따라 차량의 엔진이나 각 차륜 제동력을 제어하여 차량의 미끌림을 방지하는 장치로 주행 안정성을 확보하려는 목적을 가지고 있다. 일반적으로 ABS와 TCS를 모두 포함하는 개념이다. ESC 제어의 효과는 언더스티어와 오버스티어를 방지하는 역할을 수행한다. 언더스티어(Understeer) : Drift out 방지, 선회 시 바깥쪽으로 미끄러지는 현상을 방지하여 차량의 궤적 추종성 향상에 도움이 된다. 오버스티어(Oversteer) : Spin out 방지, 선회 시 선회 안쪽으로 밀려오는 현상을 방지하여 차랑의 주행 안정성 향상 Bosch와 Memercedes-benz 사의 ESP(Electronic Stabili..
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[Chassis]Wheel Speed SensorEngineering/Automotive 2021. 2. 14. 22:39
오늘은 바퀴의 Encoder 역할을 하는 Wheel Speed Sensor에 대해서 알아보자. 휠 스피드 센서는 Fig.1처럼 휠 베어링과 연동시켜서 회전하는 톤 휠의 속도를 감지해내어 ECU에 전달하는 역할을 하고 있다. 여기서 ABS, TCS, ESC와 같은 제동 ECU는 물론 휠 속도 Feedback 값이 필요한 곳에 전달된다. 휠속 센서는 Fig,2처럼 크게 Passive 방식과 Active 방식이 있다. 아날로그 펄스 주파수를 활용한 Passive 방식 디지털 펄스 주파수를 활용한 Active 방식 이러한 휠 속도는 정확한 Feedback을 위해 보조 센서를 함께 사용하여 신뢰성을 확보하고 있다. Reference Fig.1 : www.catoo.com/QnA/QnAServiceView.aspx..
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[Chassis]SBWEngineering/Automotive 2021. 2. 13. 23:13
SBW(Steer-by-Wire)는 미래형 조향 시스템이다. 미래에 조향시스템은 크게 능동형 조향 시스템(Active Steering), Steer-by-Wire, 리던던시 시스템으로 변해갈 전망이다. 그중 닛산(Nissan)이 양산까지 성공한 통신, 엑츄에이터, 센서 리던던시 시스템과 세계 최초의 SBW가 적용된 인피니티 Q50 모델을 보면 자동차 산업이 추구하는 미래형 기술에 대해 전망해볼 수 있다. 기존의 U-Joint와 같은 구조의 제어기에서 전선 다발로 이어진 제어 모듈로 이루어져 있음을 알 수 있다. Q50에 적용된 steer by wire 기술은 3가지의 휠 센서, 제어 모듈(ECU)를 통해 좌우 방향 제어가 이루어진다. R-MDPS에 비해 사용되는 부품 수가 줄고 기계적인 부품이 전장으로 ..
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[Chassis]e-LSDEngineering/Automotive 2021. 2. 12. 20:48
e-LSD(Electronic-Limited Slip Differential)란 노면 조건이나 차량의 주행 상태를 ECU에서 판단한 뒤 액츄에이터를 작동하여 다판 클러치 체결력을 정밀하게 조절함으로써 좌/우 바퀴의 회전력을 제어하는 장치이다. e-LSD의 부품 구성은 ECU, 피스톤, 다판 클러치, 피니언/사이드 기어, 모터로 이루어져 있다. 동력을 출력하는 순서는 아래와 같다. ECU 좌/우 구동력 연산 모터 전자제어 펌프 유압생성 피스톤 작동 다판 클러치 마찰력 발생 동력 전달 e-LSD의 기본적인 기능은 선회시 좌우륜의 회전차를 흡수하는 역할, 좌우륜간 적절한 구동력 배분, Yaw 제어이다. Yaw 제어의 경우 기존의 기어식 LSD(m-LSD)가 할 수 없었던 Yaw 제어 기능이 추가됐다는 점이 눈..