라이언 기록

공부하면서 기록을 남기기 위해 작성하는 글입니다. 틀린 내용이 있다면 댓글로 남겨주시면 감사하겠습니다! 이 글은 레이더 도메인의 신호 데이터 저장 형태인 데이터 큐브에 대해 이해한 내용을 정리하고 공유하기 위해 작성하였습니다. 데이터 큐브란? 데이터 큐브는 주로 3차원의 데이터를 효율적으로 표현, 저장 및 교환하기 위해 사용되는 데이터 형태입니다. 레이더 도메인에서 데이터 큐브는 - Fast time, 고속 시간 축 - Slow time, 저속 시간 축 - Spatial Sampling, 공간 샘플 축 이렇게 3개의 축으로 이뤄집니다. 3차원을 사용하는 이유 "시간에 따른 신호의 변화를 저장하는데 3차원 포맷이 왜 필요하지?"라고 의문을 가질 수 있습니다. 이는 아래와 같이 2차원으로 표현 가능하며 심지..

공부하면서 기록을 남기기 위해 작성하는 글입니다. 틀린 내용이 있다면 댓글로 남겨주시면 감사하겠습니다! 빔포밍이란? 빔포밍은 전파에 방향을 만들어 원하는 방향으로 강하게 보내게 도와주는 기술입니다. 여러개 안테나의 방향과 출력 강도를 각각 통제함으로써 빔포밍 할 수 있습니다. 원하는 영역에 더 많이, 그 외 영역에는 작게 빛을 전달하는 스포트라이트를 생각하면 이해가 수월합니다. 무선 통신 분야과 레이더 분야에서 많이 연구되는 주제이며 이 포스팅에선 레이더 분야에서 빔포밍을 어떻게 사용하는지에 대해 알아보겠습니다. + 레이더 분야에서 송신 신호에 방향성을 갖게하는 기술도 빔포밍이라 부르고 그 외에도 여러개의 안테나에서 받은 수신신호를 합치는 작업도 빔포밍이라 부르는 문서나 영상을 몇 개 봤습니다. 이번엔 ..

tutorial docs : SAR Target Classification using Deep Learning script github : https://github.com/Junepp/Matlab-Study/blob/main/radar/s01_sar_target.mlx 개요 (배경 지식) MSTAR 데이터셋을 활용해 간단한 CNN Classification network를 학습한 뒤 평가해보는 비교적 간단한 예제입니다. MSTAR(Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition) 데이터셋은 미국 공군 연구실에서 배포한 데이터로 SAR로 수집한 보병 전투 차량, 장갑차, 탱크 등의 이미지 총 8688장으로 이뤄져있습니다. SAR은 "Synthetic ..

개요 최근 3D 기반 인공지능에 많은 관심을 갖게 되었습니다. 지금은 이미지 기반의 인공지능 연구를 진행하고 있지만 가까운 미래 3D 인공지능이 2D 인공지능을 대체하게 될 것이라 생각하기 때문에 단순 관심에서 더 나아가 열심히 학습하고 있습니다. 쉽지는 않은것이 이미지라는 구하기 쉬우며 단순하고 직관적인 데이터에 기반하는 2D 분야와 달리 3D는 데이터를 직관적으로 알아보기 어렵고 무엇보다 양질의 데이터를 구하기가 정말 어렵습니다. 데이터 외에 깃헙에 올라오는 코드들도 비교적 쉽게 실행 가능하게 올라오는 2D 분야와 달리 3D 네트워크들은 한번에 돌아가는 법이 없는 것 같습니다 (개인 경험). 학부생때 잠깐 써본 MATLAB이 떠올라서 찾아보니 여러 도메인의 샘플 데이터에 쉽게 접근 가능함과 동시에 간..

개요 포인트 클라우드는 3차원 공간의 점(포인트)들의 집합을 의미합니다. 주로 레이더, 라이다와 같이 3차원 공간 정보를 수집하는 센서들의 데이터 포맷으로 사용됩니다. 생소한 단어라 어렵게 느껴질 수 있지만 단순히 x, y, z 값을 가지는 3차원 공간의 점들의 집합으로 우리가 이미 잘 알고있고 많이 사용해본 형태입니다. 이렇게 3차원의 공간정보를 담은 Point Cloud는 그 자체로 가치있는 데이터이며 더 나아가 3D Object Detection, Classification등 인공지능 모델 학습에 사용되어 자율 주행, 3D 스캔, 생체 인식 등 다양한 기술들의 밑거름이 됩니다. Point Cloud 데이터 관찰 직관적으로 보기 위해 데이터를 조금 뜯어보겠습니다. 잘 알려진 KITTI의 데이터셋을 가..

독일 베를린에서 9/1 ~ 9/5 까지 5일간 열린 IFA에 스타트업 참가자로 다녀왔다. CES, MWC 와 함께 세계 3대 IT 전시회에 포함되는 만큼 큰 기대를 품고 갔지만 기대에 못미쳤다. 여러가지 이유가 있지만 가장 큰 이유 세가지로 - 대부분의 대기업 부스들은 대형 디스플레이에 초점 - 유명 브랜드(다이슨, 애플, 벨킨 등)들의 카피를 앞세운 중국계 기업 부스 다수 - 충전기, 케이스, 액정필름 등 단순 악세서리를 판매하는 부스 다수 정도가 있으며 이러한 점들 때문에 세계 3대라고 할 만큼 특별하게 느껴지지 않았음.. 내가 속한 회사와 비슷한 스타트업들을 위한 IFA NEXT 홀에서 그나마 기대했던 새로운 도전들을 많이 볼 수 있었다. 기대와 많이 달라서 사진을 거의 안 찍어서 몇 장 없지만 그..

코랩에서 작성된 문서로 코랩으로 보시면 추가 작업 없이 쉽게 실행해 볼 수 있습니다.¶코랩 문서 바로가기 깃허브 저장소 바로가기 논문 리뷰 및 프로토 타이핑¶"Face-Spoofing 2D-Detection Based on Moire-Pattern Analysis"¶Colab 환경에서 작성 논문 링크¶IEEE Xplore PDF 사전 준비¶ 논문 주제¶face spoofing detection을 위해 fourier transform으로 spoof image에서 나타나는 moire 패턴을 감지/수치화하여 face spoofing을 탐지하는 프로세스를 정의합니다. about face spoofing¶spoof는 한글로 속이다를 뜻하며 face spoofing은 얼굴 속이기.. 정도라고 할 수 있습니다. Fa..

개요 클라이언트에서 ssh를 통해 서버에 접속해 서버 리소스를 활용해 작업하는 방식은 아주 흔한 업무환경 중 하나입니다. 저 역시도 이러한 방식을 사용하는데 매일 아침마다 그리고 업무중 수차례 서버에 접속할 때 마다 패스워드를 입력하는 일은 생각보다 번거롭습니다. 이럴 때 공개키를 생성해 서버에 등록함으로써 접속 시 패스워드 입력을 생략할 수 있습니다. 이 과정은 아주 간단한 몇 가지 커맨드 입력으로 쉽게 진행할 수 있습니다. 목차 1. 클라이언트 - 공개키 생성 2. 클라이언트 - 공개키 전송 (to 서버) 3. 클라이언트 - 로그인 1. 클라이언트 - 공개키 생성 클라이언트 (접속할 pc) 에서 ssh-keygen 명령어로 공개키를 생성합니다. $ ssh-keygen -t rsa 1, 2번 항목에서 ..

개요 ML, DL 그리고 CV 분야 연구를 진행할 때 많은 사람들이 파이썬 언어를 사용합니다. 이는 파이썬이 비교적 쉬운 언어이고 Numpy, Pandas 등 연구에 활용 가능한 다양한 라이브러리와 관련 문서 그리고 선행 사례들이 존재하기 때문에 쉽고 빠른 연구 진행과 프로토타이핑이 가능하기 때문입니다. 하지만 연구를 통해 성공적인 성과를 낸 뒤 서비스를 만들고 배포할 때 파이썬 코드를 그대로 사용하는 경우는 잘 없습니다. 스크립트 언어인 파이썬의 느린 속도가 엔드포인트에선 더 부각되고 동적 타입 기반 언어의 고질적 문제(에러)등으로 배포시에는 대부분 파이썬 대신 C++ 과 같은 컴파일 언어로 변환해서 나가게 됩니다. (참고: Python vs CPP, https://www.softwaretesting..

발생 원인 jeonghyojun@Junes-M2-Air 3d-plot-for-image % git push origin main remote: Invalid username or password. fatal: Authentication failed for 'https://github.com/Junepp/3d-plot-for-image.git/' - 계정 아이디, 비밀번호를 잘못 입력했을 때 - 올바른 계정이지만 저장소에 접근 권한이 없을 때 - 계정 대신 사용하던 토큰이 만료되었을 때 위와 같은 이유로 저장소에 접근할 수 있는 권한이 없을 때 발생하는 오류입니다. 제 경우엔 사용하던 토큰이 기간 만료로 파기되어 오류가 발생하였습니다. 해결법 두가지 과정을 통해 해결할 수 있습니다. 1. 토큰 재발급 2...