방학중에 들었던 과목중에 인상깊었던 과목이 있어서 한번 소개해보고자 한다. 지금이야 컴퓨터를 전공하고 있긴 하지만 내 원래 전공은 전자공학이다. 사실 어렸을때는 막연하게 cpu를 설계하는게 꿈이었고, cpu는 수많은 transistor로 구성되어 있으니까 그걸 하려면 전자공학을 전공해야 되겠구나 싶어서 진학했고, 원하는걸 배우지 못했다(...) 아무튼 그래도 cpu를 구성하는 gate transistor가 어떻게 동작하고, 이 게 어떤 원리를 가지고 입출력을 내보내는지를 전자회로 시간에 수도없이 배웠던거 같다. 이제 와서 느끼는 거지만, 그래도 그런 배움의 과정이 어떻게 보면 지금 배우는 컴퓨터 과학과 관련도 상당히 있고, 잘 선택한거 같다. 덕분에 전자쪽 내용을 바탕으로 컴퓨터가 어떻게 동작할까에 대해..
지금 학교에서 다루는 연구주제가 workload pattern에 따른 효과적인 power management technique를 구현하는 것이다. 그중에서도 manycore에 초점을 맞춰서 보고 있다. 사실 개념자체는 매우 간단하다. 근본적인 개념은 단순하게 일을 열심히 하는 core한테는 그만큼 computation power를 많이 주는 것이고, 그동안 idle상태의 core는 clockgating 같은 기능을 써서 power를 덜 주게끔 하자는 것이다. 이게 곧 DVFS (Dynamic Voltage/Frequence Scaling) 이 추구하는 궁극적인 목적이 되겠다. 특히 manycore Architecture에서는 그만큼 core가 소비하는 power가 크기도 하고, 최근 부각되고 있는 gre..
언제부터 Linux Boot Sequence에 대해서 정리해야겠다고 생각만 하고 있었는데, 이번 기회에 복습하는 겸해서 한번 정리해보고자 한다. 참고로 현재 edX에서 Introduction to Linux라는 이름으로 강의가 진행되고 있으니까 평소에 Linux에 대해서 관심을 가졌던 사람한테는 좋은 기회가 아닐까 싶다. 우선 대부분의 사람은 컴퓨터 전원버튼을 켜고 잠시후에 운영체제의 화면이 뜨는 것을 확인할 것이다. 여기까지 걸리는데 대략 30초에서 1분정도의 시간이 걸린다. 그런데 사실 컴퓨터의 boot process는 이 30초에서 1분이라는 짧은 시간안에 이뤄진다. 우선 처음으로 부팅이 되었을 때, BIOS(Basic Input / Output System)가 실행되게 된다. 이름에도 들어가 있는..
현재 수강하고 있는 통계 과목 중에 하나였던 Sabermetric 강의가 끝났다. Sabermetric라고 하면 야구에 관한 데이터를 바탕으로 경기에 대한 통계를 내던가 혹은 미래의 결과에 대한 예측을 할 수 있게끔 하는 일종의 방법론 이다. 보통 통계학하면 고등학교 정규과정에 배웠던 확률과 통계처럼 매번 mean과 standard deviation을 구해서 distribution이 얼마나 되는지 하는 등의 복잡한 내용들 투성이었지만, sabermetric는 그런 데이터를 활용해서 야구라는 실생활에 적용한 케이스라고 보면 좋을 것 같다. 그래서 아마 야구에 관해서 관심이 있던가, 통계학이 실생활에서 어떻게 쓰이는지를 알고 싶은 사람한테는 좋은 강의가 아닐까 싶다. 실제로 sabermetrics를 토대로 ..
한달동안 stanford openEdx 에 개설된 강의 중에 수학 학습 방법에 관한 내용에 대해서 들었다. 딱히 내용이 엄청 심화적인 것을 설명하지 않고, 왜 수학을 겁먹는 건지, 어려운 문제에 대해서 어떤식으로 접근해야 쉽게 이해할 수 있는건지에 대해서 6주에 걸쳐서 진행했다. 수학이 왜 어려울까. 나도 어렸을때는 남들보다 수학 익힘책도 더 열심히 풀고, 수학을 좋아했었던 거 같은데, 고등학교 넘어오면서부터 수학에 대해서 두려움을 가지기 시작했던 것 같다. 아무래도 한번의 실수가 모두 성적에 직결되고, 대학이 결정되기 때문에 무엇보다도 풀어보려는 시도 자체를 두려워했었다. 그러고보니까 대학원 과정을 수강하고 있는 지금까지도 수학에 대한 유쾌한 생각이 전혀없다. 하물며 컴퓨터공학을 전공하면 수학이 덜 나..
5월인가에 edX를 통해서 열렸던 quadrotor 강의가 끝났다. 기대했던 것보다 quadrotor의 비행 원리라던가, 경로를 예측하는 방법에 대해 많이 다뤄져서 흥미로웠다. 일반적으로 quadrotor를 주제로 학교에서 다루는 수업이 거의 없는 것 같은데 외국은 이런 강의가 참 많은 거 같다. 한편으로는 부럽기도 하다. 아무튼 이 강의의 목적은 쿼드로터를 다뤄보지 않은 일반 사람들이 기존에 가지고 있는 프로그래밍 지식을 통해서 움직일 수 있게 하는데 있다. 위 사진에 나와있는 쿼드로터는 Parrot 사의 ARDrone이라는 건데, 이걸 움직이는데는 다양한 기술들이 들어간다. 당연히 주변 환경을 인지하기 위한 sensor network도 들어가고, flight pose를 안정화할 수 있게끔 pose e..
https://www.edx.org/course/uc-berkeleyx/uc-berkeleyx-eecs149-1x-cyber-physical-1629#.U6qz7R9tj0o UC Berkeley 강의 중에 Cyber Physical System 이라는 과목이 있었다. 깅의 내용은 보통 대학에서 embedded system라고 가르치는 내용의 전반적인 개론을 설명하는 것이었다. embedded system을 설계하려면 고려해야 될게 많다. 일반적인 컴퓨터와는 다르게 Deadline이 중요해서 이를 고려한 scheduling 기법도 공부해야 되고, 장착되어 있는 sensor값을 읽고 적절한 반응을 보여줘야 하는 것도 이런 종류의 시스템이다. 혹은 일정한 State를 두고 특정환경에 대응하는 형식의 Finit..
지금 듣고 있는 온라인 수업중에 sabermetrics 를 가르치는 수업이 있다. 이 수업이 좋은게 단순히 야구지식을 가를치는 것에 그치지 않고, lahman Baseball Database를 SQL과 R을 통해서 원하는 자료를 뽑을 수 있는 것까지 가르치고 있다. 그냥 수업중에 나온 문제를 소개해보고자 한다. Colored By Color Scripter™123456789SELECT CONCAT(m.nameFirst, ' ', m.nameLast) AS playerName, yearID, G, AB, H, 2B, 3B, HR, R, RBI, SB, H/AB AS BA, (H+BB+HBP)/(AB+BB+HBP+SF) AS OBP, (H+2B+2*3B+3*HR)/AB AS SLGFROM Batting bJ..
통계에서 가장 많이 구하는 요소인 분산과 표준 편차다. 우리가 그냥 통계를 배웠다 정도만 하면 표준편차까지 구하는 정도에 그치겠지만 Sabermetrics에서는 그 표준편차를 통해서 Coefficient of variation, 우리말로 번역하면 변동계수를 구하는데 사용할 수 있다. 이값을 활용하면 dataset과 평균이 얼마나 차이가 나는지를 하나의 parameter로 뽑을 수 있기 때문에 여러개의 클래스를 비교할 때 유용하게 쓸 수 있다. python코드는 다음과 같다.
- Total
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- Yesterday
- Policy Gradient
- Variance
- Kinect SDK
- Offline RL
- windows 8
- ColorStream
- Python
- reward
- Distribution
- Pipeline
- Off-policy
- RL
- 파이썬
- Expression Blend 4
- dynamic programming
- Kinect
- arduino
- Kinect for windows
- 강화학습
- End-To-End
- 한빛미디어
- Windows Phone 7
- processing
- Gan
- TensorFlow Lite
- PowerPoint
- SketchFlow
- bias
- 딥러닝
- DepthStream
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