코딩가딩가딩

원래 7월 27일 화요일과 8월 3일 화요일에 각각 한 번씩 랩미팅을 했어야 하는데, 교수님이 바쁘시고 이런 저런 사정으로 이틀치를 8월 4일 수요일에 한 번에 하게 되었다. 준비 시간이 길어지긴 했지만 앞에 했던 내용이 가물가물해서 내 이해가 부족했다는 걸 깨달았다. 이번 랩미팅에서는 스켈레톤 정보를 추출하는 방법에 대해서 공부하고 발표하였다. 이 페이지에 다음부터는 논문 발행처?도 함께 적어달라고 하셨다. 1~4번이 원래 7월 27일 화요일에 발표하려던 내용이고, 5~6번이 8월 3일 화요일에 발표하기 위해 추가한 내용이다. 스켈레톤 정보를 추출하는 방법을 검색하다가 발견한 스켈레톤 트래킹과 OpenPose, Human skeleton detection 등에 대해 공부하였다. 이번에도 마찬가지로 발표..

각 장 마무리 기록: '프로젝트 > 영어 단어 추천 앱(모바일) - 2021' 게시판 공부 내용 정리: '프로그래밍 > React Native' 게시판 7장은 Context API에 대한 내용이다. 책에 나온 코드를 따라한 후 깃허브에 올려뒀다. https://github.com/jung0115/react-native-study/tree/main/7.ContextAPI GitHub - jung0115/react-native-study: React Native Study Code React Native Study Code. Contribute to jung0115/react-native-study development by creating an account on GitHub. github.com

해당 주차에는 저번주에 이해가 부족했던 ToF와 IR 패턴 분석 방식에 대해 더 자세히 공부하고 발표를 했다. 저번주에 피드백 받은 대로 슬라이드 표지는 날짜가 아니라 발표 내용을 나타낼 수 있는 것으로 바꿨다. 표지 다음에 어떤 논문을 읽었는지도 슬라이드로 넣으라는 말을 들어서 넣어주었다. 아직 이 슬라이드를 보여줄 때 어떤 말을 해야할지 모르겠다. IR 패턴을 분석해서 깊이를 계산하는 방식과 ToF를 이용하는 방식을 각각 공부하고 비교하였다. IR 패턴 분석 방식 중 Light Coding이라는 방식이 있었다. 적외선 빛을 쏘고, 반사되어 돌아온 빛(센서에 검출된 빛)의 패턴 크기에 따라 거리(깊이)를 계산하는 것이다. 패턴의 크기가 클수록 멀리 있는 것이고, 크기가 작을수록 가까이 있는 것이다. L..

각 장 마무리 기록: '프로젝트 > 영어 단어 추천 앱(모바일) - 2021' 게시판 공부 내용 정리: '프로그래밍 > React Native' 게시판 5장은 Hooks에 대한 내용이다. 책에 나온 코드를 따라한 후 깃허브에 올려뒀다. https://github.com/jung0115/react-native-study/tree/main/6.Hooks GitHub - jung0115/react-native-study: React Native Study Code React Native Study Code. Contribute to jung0115/react-native-study development by creating an account on GitHub. github.com

각 장 마무리 기록: '프로젝트 > 영어 단어 추천 앱(모바일) - 2021' 게시판 공부 내용 정리: '프로그래밍 > React Native' 게시판 5장은 할 일 관리 애플리케이션을 직접 구현해보는 내용이다. 책에 나온 코드를 따라한 후 깃허브에 올려뒀다. https://github.com/jung0115/react-native-study/tree/main/5.Todo GitHub - jung0115/react-native-study: React Native Study Code React Native Study Code. Contribute to jung0115/react-native-study development by creating an account on GitHub. github.com

▶ 퍼셉트론(Perceptron) : 다수의 신호를 입력으로 받아 하나의 신호를 출력하는 알고리즘. - 퍼셉트론에서 입력 신호가 뉴런(또는 노드)에 보내질 때는 각각 고유한 가중치가 곱해진다. - 뉴런에서 보내온 신호의 총합이 정해진 한계를 넘어설 때만 1을 출력한다.(뉴런이 활성화한다.) +) 그 한계는 임계값이라 하며, θ 기호(theta, 세타)로 나타냄. - 퍼셉트론은 복수의 입력 신호 각각에 고유한 가중치를 부여한다. - 가중치는 각 신호가 결과에 주는 영향력을 조절하는 요소로 작용한다.(가중치가 클수록 더 중요한 신호) 예) AND 게이트 : 입력 x1, x2에 대해, 입력이 모두 1일 때에만 1을 출력하고, 그 외에는 0을 출력.(출력: y) x1 x2 y 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1..

- Node.js 설치 : Node.js를 설치하면 노드 매니저 패키지인 npm도 함께 설치됨. npm을 통해 개발자들이 만든 패키지를 설치하고 사용 가능. 다운로드 | Node.js Node.js® is a JavaScript runtime built on Chrome's V8 JavaScript engine. nodejs.org : 위 사이트에서 환경에 맞는 파일 다운로드 후 실행(설치) node --version : 버전 확인 - 파이썬 설치 : 리액트 네이티브는 빌드할 때 파이썬 2 버전 필요 Python Release Python 2.7.18 The official home of the Python Programming Language www.python.org - JDK 설치 : 안드로이드 개..

git remote add origin repo주소 : 깃허브 repo 생성 후 연결 git pull origin main --allow-unrelated-histories : GitHub에 있는 기본 파일(README.md 등) 가져오기 +) git remote add origin repo주소 실행 시 아래와 같은 오류 발생 가능 fatal: not a git repository (or any of the parent directories): .git : 현재 폴더에 git에 대한 정보를 담은 파일이 없어서 발생하는 에러이므로 git init을 해주고 다시 해보면 정상적으로 연결 가능 git add . : 파일을 추척. 아래의 명령어를 사용하면 삭제하는 것도 적용됨. git commit -m "memo..

두 번째 랩미팅에서는 ppt도 만들어서 공부한 내용을 발표했다. 저번 랩미팅에서 받았던 질문인 '세선화를 진행한 데이터가 원본 데이터보다 학습 속도가 느린 이유'에 대한 답을 하고, Kinect 센서의 원리에 대해 탐구한 내용을 발표하였다. Kinect 센서의 원리에 대해 공부하려다가 첫 번째로, Depth Senser의 원리가 궁금해졌다. 그래서 Kinect가 Depth를 인지하는 방식에 대해 겉핥기식으로 공부했는데 랩미팅을 진행할수록 내 공부량이 부족하고, 열심히 하지 않았다는 것이 티가 났다. 사실 해당 주차에는 여행을 다녀와서 공부를 많이 하지 못했다는 핑계를 댔지만, 여행을 가지 않은 기간동안에도 열심히 하지 않았다... 반성이 필요할 것 같다. 아래는 발표 슬라이드를 캡처한 사진이다. 슬라이드..

논문을 읽고 첫 번째 랩미팅을 했다. 랩미팅을 어떤 식으로 해야하는지도 잘 몰랐고 준비도 부족했다. ppt를 만들어서 해야 한다는 것도 몰라서 그냥 논문 읽고 요약한 걸 구술로 설명했다... 논문 내용에 대해 대략적으로 설명을 했는데 교수님께서 초등학생도 알아들을 수 있게 설명을 해보라고 하셨다. 논문 내용을 완벽하게 이해하고 있으면 자세히도 설명할 수 있고, 간단하게 설명할 수도 있다는 것이다. 사실 논문을 완전히 이해한 것이 아니라 어느 정도 흐름만 인지하고 있었는데 공부를 덜 했다는 걸 들킨 기분이었다...ㅜ 랩미팅을 진행하면서 교수님께서 질문을 하나 하셨다. 세선화를 진행한 데이터가 원본 데이터보다 학습 속도가 느린 것이 이해가 안 된다며 이유를 물으셨는데 난 또 대답할 수 없었다... 이 부분에..