from palette import colorful_colors

Microprocessor(마이크로프로세서) 레지스터(저장), ALU(연산), CU(제어) 3가지 구성요소를 담고 있는 single chip Microcomputer(마이크로컴퓨터) 마이크로 프로세서를 이용해 만든 하나의 컴퓨터 시스템. I.O포트, 마이크로프로세서, 메모리가 합쳐진 것을 의미한다. ex) 라즈베리 파이 버스가 각 부분들의 데이터를 이동시켜준다. (Address Bus, Data Bus) Microcontroller(마이크로컨트롤러) 위의 마이크로컴퓨터(마이크로 프로세서, I.O포트, 카운터, 인터럽트 회로, ...) 들어있는 single chip 저가형, 저전력, 특정 작업에 맞춤으로 제작된다. SoC(System on Chip) 여러 CPU와 다른 하드웨어를 결합한 하나의 칩, 여러 ..

https://www.youtube.com/watch?v=-Zgto6WHza8 깃허브 링크: https://github.com/gksn284/LIG_PBL MCU, FPGA, PC간의 UART 통신으로 작동하는 로봇팔이다. 색깔, 패턴을 인식하고 사용자가 원하는 박스에 물건을 옮긴다. 내가 만든 부분: 패턴 데이터셋 만들기 패턴 인식 모델 분류기 만들기 (lenet5과 비슷한 구조로 모델 작성, output은 동그라미, 세모, 네모 3개) opencv로 사진 촬영하고 모델에 넣기 전 그림자 제거, 전처리하기

1. relation(관계) 두 집합 setA 와 setB의 순서쌍의 부분집합이라고 볼 수 있다. 관계 예시: A → A, A = {1, 2, 3, 4}일때, R = {(a, b)| a divides b} 일때 - b를 나눌 수 있는 a라는 뜻 R = {(1, 1), (1, 2), (1, 3), (1, 4), (2, 2), (2, 4), (3, 3), (4, 4)} 함수와 관계짓는다면, 함수가 관계의 부분집합이다. (함수는 정의역당 하나의 공역만 매핑이 가능하지만, 관계는 multiple mapping 이므로) 2. relation properties(관계의 성질) 다음 성질들은 A → A 관계에서 일어나는 성질이다. 반사 관계 (reflexive) 모든 element에 대해 같은 원소끼리의 (예시: (..

1. 집합 용어정리 set(집합) 순서상관 x, 중복여부x, 다른 set을 포함 가능한 원소들의 집함합. {}로 원소들을 표시한다. ex) {1, 2, 3, 4, 5, {1, 2}}와 {3, 5, 2, 4, {1, 2}, 1}는 같은 집합이다. set builder notation(조건제시법) 조건에 따라 원소들을 표시한 집합 정의 방법 ex) D = {x | x is prime and x> 2}: x가 2보다 큰 소수들의 집합 Universal set(전체집합, U) 모든 대상을 (자기 자신까지도) 원소로 포함하는 집합 empty set or null set(공집합, Ø) 원소가 하나도 없는 집합. 특징: 모든 집합은 공집합을 부분집합으로 가진다. A U Ø = A A ∩ Ø = Ø subset(부분집..

1. Proof method (증명법) 1-1. Direcct proof(직접증명법) p → q 성질 이용, 순서대로 증명한다. p True, q True ∴ p → q is True 1-2. Indirect proof(간접증명법) - 대우증명법, 모순증명법 2가지 존재 proof by contraposition(대우증명법) 대우의 성질을 이용한다. (p → q가 True면 ¬q → ¬p 도 True) ¬q true , ¬p true ∴ p → q is True proof by contradiction(모순증명법) - 귀류법으로도 불린다. ¬p를 먼저 가정하고, ¬p가 일어나지 않음을 증명해서, 따라서 p → q 가 True임을 증명한다. 대표적인 예시인 √2 가 무리수임을 이용해 보이기: irratio..

1. Propositional function P(x) (명제함수) p(x): 변수 x를 포함하여 진리값을 판별할 수 있는 문장이다. 한정자인 ∀x ∃x를 이용해 명제를 생성할 수 있다. predicate: 술어 predicate logic: 술어논리 (주어와 술어에 대해 quantifier(한정자)를 이용해 사용하는 논리) 2. Quantifier(한정기호) 전칭한정기호, 존재한정기호로 나뉜다. universal quantifier ∀x (전칭한정기호): "모든 x에 대해"라는 뜻이다. 모든 universal 경우가 True여야 는 True, 하나라도 거짓이면 거짓이다. ∀xP(x) = P(x1) ∧ P(x2) ∧ ···∧ P(xn) existential quantifier ∃x (존재한정기호): "어..

1. LeNet-5 Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition(1988) YANN LECUN, MEMBER, IEEE, LEON BOTTOU, YOSHUA BENGIO, AND PATRICK HAFFNER 이미지 분류를 위한 신경망, CNN 계열의 원조격 모델이다. 합성곱 신경망이라는 개념을 얀 르쿤이라는 사람이(Yann LeCun) 최초로 개발한 구조다. 수표에 쓴 손글씨 숫자를 인식하는 딥러닝 구조이며, 합성곱(Convolutional)과 다운 샘플링(sub-sampling)을 반복한 후 마지막 완전연결층에서 분류를 수행한다. 합성곱층과 풀링층의 필요성 모델 구성을 알아보기 위해 합성곱층과 풀링층이 각각 무엇인지 소개하겠다. 이미지는 픽셀 하나..

1. 1차원 → 2차원 2. 1차원 → n차원 3. n차원 → 1차원 3. n차원 → n차원 4. reshape()과 resize()차이 넘파이에선 차원을 바꿀 수 있는 함수인(형변환) reshape()과 resize()를 제공한다. 먼저 reshape()을 살펴보자. 1. 1차원 → 2차원 1차원 배열 만들기: arr1 = np.arange(10) print(arr1) print(f'[arr1] shape:{arr1.shape} ndim:{arr1.ndim}차원') # 출력결과: # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] # [arr1] shape:(10,) ndim:1차원 예시를 들기 위해 1차원 배열을 만들자. shape과 ndim에서 1차원임을 알 수 있다. 1차원 → 2차원 변경: arr1_1 ..