볼츠만의 통계역학의 출발점은 제한된 용기 부피내의 identical 하면서 distinguishable 한 입자들의 있을 법한(probable) 확률적 역학 상태를 알아내는 일이다. 이미 6개의 입자 문제에서 다루었듯이 identical 하면서 distinguishable 한 조건을 적용하여 1,287개의 microstate 가 가능함을 보았다. 그렇다면 볼츠만의

매트릭스 덧셈, 뺄셈 연산의 법칙: 두 개의 매트릭스의 규격 이 동일해야 매트릭스를 더하거나 뺄셈이 가능하다. 다음의 두 매트릭스 A와 B에 대하여 A+B 와 A-B를 계산하여라. 연습문제 두 매트릭스의 합 A+B 와 B+A 는 같은가? 두 매트릭스 A-B 와 B-A 는 같은가? 매트릭스 A 와 같은 규격에 0이들어 있는 매트릭스를 더하면 결과는 A이다? 매트릭스

“2주가 지나면 포기할 당신을 위하여”라는 타이틀로 비쥬얼 스튜디오 2010 버전 C 코드 편집 및 컴파일 요령을 2018년 학기 초에 블로그에 올린 이후 많은 독자들이 읽고 곤경을 헤쳐 나왔을 것으로 짐작한다. 하지만 소프트웨어를 설치하고 사용이 가능해졌다 해도 어려움이 여기서 끝나는 것만은 아니다. 독학이든 공교육이든 소프트웨어를 배움에 있어서 반드시 거쳐야만

마트에 가면 많은 물품들을 바코드화 하여 진열하게 된다. 소비자가 구매하여 장바구니에 담았다가 게산대에서 게산을 하게 되면 바코드를 체크하게 되며 이 때에 서버와 연동된 계산대 모니터에 가격 정보가 뜨게 된다. 이미 앱인벤터에는 카메라와 연동되어 있는 바코드 스캐너가 팔레트의 센서에 센서로 등록되어 있다. 이 바코드 스캐너를 사용하여 스캔이 되면 숫자 정보나

아시안 컵 축구 월트컵 만큼은 아니더라도 정말 너무 재밋다. 이미 8강전 중반에 들어섰지만 지나간 경기들은 다음 포털 축구로 검색해 들어가면 하이라이트로 짧은 시간 안에 많은 게임을 소화해 볼 수 있으며 관련된 재미난 의견들을 유튜브에서 얼마든지 찾아 볼 수 있으며 아래에 언급된 짤들은 그 중에 가장 재미났던 것임. 수년 동안 너무나도 재미없는 북한 비핵화

2019년 새해 소원 릴레이 바톤을 넘겨주신 @urobotics 님께 저에게도 한번 새해 포부를 올릴 수 있는 기회를 주심에 감사 드립니다. 예전부터 블로그 활동을 해오고 있었으나 사회적으로 촛불 회오리가 거세게 타 올랐었던 2016년 말에 개인적으로는 블로그 활동에 불이 붙었지 않았나 싶습니다. 지금이야 그때 거셌던 촛불 회오리가 2017, 2018년을 거치면서

www.pytorch.org 사이트의 튜토리알로 들어가서 위 그림의 CIFAR-10 Jupyter Notebook 에제로 들어가도록 하자. 이 예제의 코드를 모아서 스파이더3에서 하덩어리로 실행했더니 Broken Pipe... 란 에러가 떳으니 일단 Jupyter Notebook으로 실행해 보도록 한다. 워낙 작은 예제로 올려두어서인지 그림 해상도가 말이 아닐

처음 텐서 플로우 머신 러닝을 배울 때 시작하게 되는 모델이 바로 선형회귀 모델이다. Low level 이라함은 배우기 쉽다는 의미가 아니다. AVR Atmega 칩을 사용하는 아두이노 코딩을 생각해 보자. 디지털 핀에 연결된 LED를 ON OFF 하려면 C/C++ 언어 레벨에서 해당 핀의 pinMode를 설정하고 digitalWrite 명령을 사용하여 코딩하면

텐서플로우에서 array 사용을 위한 예제를 코딩해보자. 텐서플로우가 아니더라도 이미 Numpy 라이브러리 모듈 지원하에서도 array 사용법은 만만치 않다. 머신 러닝의 목표가 특정 API의 다양한 문법적인 특징을 섭렵하는 것이 아니라 학습에 의한 결과를 얻어내야 하기 때문에 이미 잘 짜여진 프레임 형태의 코드를 중심으로 마이너하게 수정하는 방법에 집착할

윈도우즈 7에서 쉽게 PyTorch가 설치되어 동일한 방법을 적용하였으나 윈도우즈 10에서는 역쉬 실행이 되지 않아 새로운 방법을 찾아 시도하였다. 따라서 윈도우 7에서의 방법을 체크하면서 다른 새 방법을 구체적으로 알아보자. 일단 윈도우즈 10에서 아나콘다가 이미 깔려 있으므로 Anaconda Prompt 창을 열어서 conda install pytorch-cpu

텐서플로우 코딩은 일반 파이선 연산 코드와는 그 형식에 있어서 큰 차이가 있다. 즉 전반부에 Computational Graph 를 먼저 형성해 두어야 한다. 프로그래머가 코딩을 하기 전에 우선 코드의 흐름을 논리적으로 표현한 플로우 챠트를 구상할 수가 있는데 이 플로우 챠트에 해당하는 부분을 컴퓨터 내에서 Node 와 Edge를 사용하여 표현하고 Graph

TensorFlow 예제하면 무엇이 떠오르는가? 당연히 MNIST hand written digits recognition 일 것이다. MNIST는 Modeified National Institute of Standards and technology 이 약자이다. 즉 미국에서 NIST 는 우리나라로 치면 표준과학기술 연구소에 해당하지만 그 역할 중에 수기숫자

지난번 GPS 홀딩 시험 비행에서 실패하여 찌글찌글 추락하여 자빠졌던 농약 드론 펌웨어 업데이트와 기체 오버홀을 단행 하였다. 기체 오버홀이래 봐야 한 사람이 잡고 다른 한사람이 풀린 나사를 죄는 정도의 작업이다. 해 보니 상당히 많이 흔렸었다.모터 마운트 부위들이 우려할 정도로 상당히 헐거워져 있었다. 프로펠러 마운팅이 없는 상태에서 시동을 걸어 모터 회전을

아두이노 우노보드에 YMFC-AL 드론 비행제어 코드를 업로딩하여 탑재할 수 있도록 드론을 리모델링 제작하기 위해서는 원래의 드론 키트에 아래의 추가 준비물들이 필요하다. 리모델링 대상 드론은 FPV250 GHOST 버전 4 로서 성능은 그저 그런 평범한 모델인 듯하다. 특히 초소형의 아두이노 Leonardo Pro Mini 보드를 사용하는데 자체 레귤레이터가

PyTorch는 MNIST 연구에 많은 업적을 남긴 LeCun이 현재 AI 연구그룹 리더로 활동 중인 Facebook에서 오픈소스로 제공하는 머신 러닝 지원 언어로서 오래 전에 나온 TensorFlow 보다 성능이 뛰어나다는 소문이 있다. LeCun 이 1990년대부터 CNN의 선구자였다는 사실을 알면 그가 활동하는 공간에서 생성된 PyTorch 도 뭔가를

Iris data를 사용하여 scikit-learn 이 아닌 텐서플로우로 머신 러닝을 해보자. Iris 꽃 데이터는 1936년에 영국의 생물학자이면서 통계학자로 유명한 Fisher 교수와 영국 하버드 대학의 발생학 전문의 앤더슨 교수가 연구차 영국을 방문하여 Fisher 교수와의 연구에서 수집된 보석과도 같은 데이터이다. 텐서플로우로 Deep Learning을

드론의 생명이랄 수 있는 송수신기에 대해서 알아보자. Devo7 은 국내에서 흔하게 구할 수 있는 저작 모델 중의 하나이다. 성능은 초보가 쓰기엔 큰 무리가 없으나 프로들이 보기엔 아닌 모델 수준이다. 오른쪽의 RadioLink 모델은 저가 모델 중에서는 상급으로 가격으로 치면 DEVO7 이 15만원대라면 RadioLink 는 20만원 수준이다. RX701도

전자변속기 ESC(Electric Speed Controller)는 자동차로 치면 자동변속기에 해당하며 전기차로 치면 인버터에 해당한다고 보면 된다. 아두이노에서 송신기로부터 수신 받은 신호에 따라 드론의 BLDC모터 제어를 위한 펄스 신호를 생성하여 아두이노의 디지털 핀을 통해 ESC에 전달하면 직접 리튬 배터리에서 전류를 빨아들여 드론의 BLDC 모터에

다음 사진은 작은 아두이노 드론에 사용되는 모터와 그 내부 구조이다. GHOST 버전 4에서 사용하는 모터 M1804 KV 2280 BLDC 모터는 외경이 24.7mm, 모터 축 직경은 2mm 이며 최대 추력 T(Thrust)는 300 그램중이다. 순간 최대 파워 P는 약 90와트 정도이며 추력(Thrust) 대 파워 비율 즉 (T/P)는 3.3 이다. BLDC

머신 러닝에 관심내지는 호기심을 가지게 된 것은 바로 2016년 상반기 세기적인 승부로 기록된 이세돌 프로기사와 알파고와의 한 판 대결이었다. 그 당 시 필자의 코딩 실력이란 컴퓨터 학원에서 배우는 수준 정도의 아두이노 C/C++ 정도였다면 믿을 수 있을까? 물론 1980년대에 포트란 코딩을 해본 경험이 있었으며 90년대 중반 윈도우즈 PC가 출현할 때쯤 사용해