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CNN 이미지 식별 알고리즘 들어가기 컨볼루션 신경망 이용한 이미지 인식 알고리즘이다. 이전에 이미지 인식 알고리즘의 성능 한계를 뛰어넘는 알고리즘이다. CNN 이미지 인식 알고리즘이 무엇인지 개념을 살펴볼려고 한다. 작성자: ospace114@empal.com, http://ospace.tistory.com/ 컨볼루션 신경망(CNN) 2006년 빈지오(Bengio)팀의 연구로 이미지 식별 알고리즘에 변화가 생겼다. 또한 GPGPU로 인한 고속 연산 처리이 가능해지고 빅데이터로 인한 이미지 식별위한 학습 데이터 증가로 신경망에 의한 이미지 인식 알고리즘이 가능해졌다. 학습 데이터가 증가로 인해 학습 시간이 오래걸린다. 이를 GPGPU에 의해서 비약적으로 빠르게 처리되었다. 신경망을 이용한 이미지 인식에 사용한 구성은 컨볼루션 층과 .. 더보기
BoF 알고리즘 들어가기 BoF(Bag-of-feature) 알고리즘은 대표적인 이미지 인식 알고리즘이다. 기계 학습에 의한 이미지 식별하는 알고리즘이다. BoF 알고리즘에 대한 개념만 간단하게 정리해보았다. 작성자: ospace114@empal.com, http://ospace.tistory.com/ 기본 개념 BoF를 간단하게 말하면 이미지의 특징을 추출해서 비슷한게 많은 카테고리가 해당 종류로 식별한다. 이렇게 식별할 수 있는 것이 같은 물체는 비슷한 부분이 많다. 예를 들어 자전거는 핸들, 바퀴, 안장, 패달 등이 모든 자전거에는 가지고 있는 구성품이다. 이미지의 특징을 어떻게 추출할까? 픽셀 간에 휘도 값이 큰 부분을 특징점이라고 하며, 이런 부분이 이미지의 특징이 나타날 경우가 많다. 이런 특징점을 이미지에서.. 더보기
Blockchain 들어가기 비트코인에 사용하는 블록체인 기술에 대한 글이다. 블록(block)이라는 관리 대상이 있는 데이터를 체인(chain)처럼 연결고리 형태의 분산 데이터 저장하여 위 변조를 방지하는 기술이다. 가상화폐보다 블록체인에 대한 기술적 요소를 다룰려고 한다. 작성자: ospace114@empal.com, http://ospace.tistory.com/ Block 구조 블록(block)이라는 데이터 구조를 살펴보자. 아래는 bitcoin에 사용하는 데이터 구조이다. 각 블록은 헤더(Header)와 몸체(Body)로 구성된다. 헤더에 블록체인 기술을 위한 주요 정보가 포함되고 몸체는 관리할 데이터가 저장된다. 헤더에는 version, previous block hash(이전블록해시값), time(생성시간), .. 더보기
[javascript] 펜윅 트리 Fenwick tree 펜윅 트리 Fenwick tree 펜윅 트리는 주로 구간 합 계산을 수행하는데 활용되지만, 필요에 따라 다른 연산도 확장할 수 있습니다. 예를 들어, 펜윅 트리를 활용하여 업데이트와 구간 합 계산 이외에도 최솟값, 최댓값, 구간 곱 계산 등 다양한 연산을 수행할 수 있습니다. 작성자: ospace114@empal.com, http://ospace.tistory.com/ 동작방식 간단한게 동작하는 방식을 살펴보습니다. 값이 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7에 대해 작성해보겠습니다. 인덱스 1 2 3 4 5 6 7 8 2진수 0001 0010 0011 0100 0101 0110 0111 1000 마지막1 1 2 1 4 1 2 1 8 저장된값 0 1 2 6 4 9 6 28 마지막1이 자신을 포함해서 앞.. 더보기
나비에-스토크스(Navier-Stokes) 방정식 나비에-스토크스 방정식은 물체에 적용했던 뉴턴 2법칙(F=ma)을 유체에 적용하기 위해서 형태를 변형한 방정식이다. 다르게 말하면 뉴턴유체(점탄성이 없는 유체)에 작용하는 힘 변화를 기술하는 비선형 편미분 방정식이다. 어떻게 F=ma에서 나비에-스토크스 방정식이 유도되는지 알아보려고 한다. 저도 공부하면서 정리하는 내용이라 틀린 부분이 있을 수 있습니다. 작성자: ospace114@empal.com, http://ospace.tistory.com/ 나비에-스토크스 방정식 나비에-스토크스 방정식이 다양한 표기 형태가 있지만 아래와 같은 형태가 익숙하다. $$ \tag 1 \rho \left [ {\partial \bold V \over \partial t} + (\bold V \cdot \nabla ) \.. 더보기
랑그랑주 역학 랑그랑주 역학은 뉴턴역학의 정의를 해석하는 범위까지 랑그랑지안을 구하면 방정식을 구할 수 있다. 뉴턴역학이 미치는 영역에서는 운동 방정식을 알고 있기 때문에 아래 식으로 구할 수 있다. $$\tag 1 L = T - V$$ 여기서 T는 운동 에너지이고, V는 포텐셜 에너지이다. 각각 에너지 방정식을 넣어서 구하면 된다. 운동방정식을 모르는 경우 조건을 만족하는 라그랑지안을 도출하고 운동방정식을 구한다. 랑그랑지안을 도출하기 위해 랑그랑지안 방정식을 사용해야 한다. 랑그랑지안 방정식 유도 과정 입자가 고정된 지점 A와 B을 이동하는 경로가 있다. 이 경로는 다양한 경로가 있을 수 있고 이런 경로를 L이라고 하자. 일반화 좌표계에서 두점간에 최단 거리에 해당하는 함수를 q(t)라고 하면 이함수로 떨어진 다양.. 더보기
[알고리즘] Worley Noise Cellular Noise 1996년 Steven Worley의 "A Cellular Texture Basis Function" 논문에 기술되었다.Celluar Noise는 돌, 물, 세포 같은 질감을 비슷하게 표현할 수 있다. 아래 이미지를 보면 좀더 쉽게 이해할 수 있다. 작성자: ospace114@empal.com, http://ospace.tistory.com/ 알고리즘 알고리즘은 간단하다. 그리드 영역 내에 랜덤한 임의 점들이 분산되어 있다. 실행할 때 그리드의 모든 점들이 랜덤한 임의 점들과 거리를 추출한다.(이웃으로 제한하여 효율적 계산 가능) 이 거리들 중에서 가장 작은 값을 선택한다. 구현 function noise(pts, x, y) { let min = 0.5; for(let k=0; k 더보기
[알고리즘] Perlin Noise 들어가기 펄린 노이즈는 Ken Perlin에 의해 1983년에 개발되었다. 이로인해 아카데미에서 Techinical Archivement Award 부분에서 상을 받았다. 일반적인 노이즈는 단순 랜덤에 의해 불규칙적인 값을 생성한다고 보면, 펄린 노이즈는 랜덤한 값이지만 서로 유기적인 값을 생성한다고 보면 된다. 이를 통해 컴퓨터 그래픽 분야에서 유기물이나 사물 텍스처 그리고 동적 시물레이션에 적용하여 자연스런 결과를 얻을 수 있다. 펄린 노이즈에 대한 자세한 내용을 살펴보자. 작성자: ospace114@empal.com, http://ospace.tistory.com/ 3 단계 펄린 노이즈는 크게 3단계 과정으로 구분할 수 있다. 그리드 정의 내적 보간 그리드 정의는 전체 영역을 일정 개수로 구분하여 .. 더보기
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