대학일기

‘팔레트’라고 하면 그림 그릴 때 물감을 조금씩 짜서 담는 판을 떠올리거나, 각종 소프트웨어에서 색상을 선택하는 기능을 떠올리는 사람도 있을 것이다. 물류 분야에서는 다량의 화물을 쌓아서 지게차 등으로 한 번에 옮기기 쉽도록 만든 바닥을 팔레트라고 부른다. 일반적인 팔레트와 조금 다르지만, 아마존에서는 배송할 상품을 채운 선반을 통째로 들어올려 옮기는 로봇이 쓰인다. 가정용 로봇청소기처럼 생겼다.https://www.youtube.com/watch?v=a77XyUI-zXo  한편, 팔레트를 드론과 결합한 ‘날아다니는 팔레트’ 아이디어도 있다. 누가 처음 생각했는지는 몰라도, 2022년에 나온 논문도 있다.https://ieeexplore.ieee.org/document/9676362/ Flying Pal..

정신건강 10주차 수업 말미에 ‘애착’에 관한 얘기가 나왔다.자기/타인에 대한 태도Bartholomew와 Horowitz (1991)Ainsworth (1978)대인관계방식자기긍정/타인긍정안심안전친밀감과 자율성에 대해 편안해 함자기긍정/타인부정거부회피친밀감과 의존성에 대해 거부함자기부정/타인긍정집착불안/애증관계에 집착함자기부정/타인부정공포회피친밀함을 겁내고 사람을 회피함 성인 애착 유형 테스트를 해보라고 링크도 알려주셨다.http://typer.kr/test/ecr/ 나는 관계에 집착하지 않고 독립성을 중시하므로 ‘자기긍정/타인긍정’ 또는 ‘자기긍정/타인부정’이 아닐까 싶지만, 테스트를 해보니 의외의 결과가 나왔다.‘불안정애착(혼란)(공포회피형) : 자기부정 - 타인부정’이라고 한다. 특히 회피 점수가 ..

지난 글에서 CIFAR-10 이미지를 분류하는 CNN 모델의 정확도를 개선하기 위해 코드를 어떻게 수정했는지 설명했다. 수정한 코드와 실행 결과는 다음 주소에 있다.https://colab.research.google.com/drive/1XLw8fH57q8cm7mivzMVrxcprjU0lRw_b?usp=sharing 이번 글에서는 수정 전후 성능을 비교하고 변경 사항이 어떻게 성능 향상에 기여했는지 분석하겠다.1. 성능 비교수정 전 모델 (conv2):최종 검증 정확도: 약 63%학습 에포크 수: 20모델 구조:합성곱 레이어 1개 (필터 수: 10)MaxPooling2D 1개Flatten 레이어Dropout 레이어 (비율: 0.5)Dense 레이어 2개 (뉴런 수: 100, 10)수정된 모델:최종 검증 ..

딥러닝 과목 9주차 주제가 CNN이었고 Fashion-MNIST 데이터셋을 분류하는 예제가 나왔다.자유게시판을 훑다 보니 한 학생이 이걸 CIFAR-10으로 바꿔 테스트한 것이 있다.노트북에 출력된 정확도는 다음과 같다.첫 번째 모델 평가 시 정확도: 0.6032 (약 60.32%)두 번째 모델 평가 시 정확도: 0.6301 (약 63.01%)이러한 값들은 검증 데이터에 대한 정확도를 나타낸다.정확도 60~63%는 CIFAR-10 데이터셋의 기준으로 보면 기본적인 성능 수준이다. CIFAR-10은 10개의 서로 다른 클래스(예: 비행기, 자동차, 새 등)를 가진 비교적 난이도 있는 데이터셋으로, 기본적인 합성곱 신경망(ConvNet) 구조에서는 60~70%의 정확도는 흔하다.성능을 높이기 위해 다음과 같..

드론·로봇융합학과 전공 과목 수업은 중간고사 없이 기말고사만 치르도록 바뀐다는 얘기가 있었는데, 이번에 내가 수강하는 드론3D설계가 그렇게 되었다. 중간고사가 토론으로 대체되어, ‘국내외 드론 3D 설계 적용 사례 및 드론 3D 설계 기술 미래 전망’을 주제로 토론 게시판에 글을 하나 올리고 댓글을 두 개 쓰면 된다. 어제 수업을 듣고 나서 토론 게시판의 모든 글을 훑어봤는데, 상당수는 드론 3D 설계 사례와 무관한 이야기였다. 몇 개는 관련성이 있되 출처가 없거나, 출처를 찾아가도 관련 글을 찾기 힘들었다. 물론 리포트는 아니지만, 정보를 습득하는 입장에서 아쉬웠다. 토론 글을 쓰려고 ChatGPT에 새로 생긴 웹 검색 기능(SearchGPT)를 활용해 사례를 좀 찾아봤더니, 티베트의 문화재를 3D 모..