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딥 네트워크 - 딥러닝 모델 분석/네트웍 통신/카메라 3A 튜닝 분야
SAR 레이더는 무변조 CW 파형을 사용하므로, 파형의 주파수는 일정합니다. 그러나, 목표물의 위치나 방향에 따라서, 수신된 파형의 위상이 변화 즉 도플러 편이 (Doppler Shift) 는 수신된 파형의 FFT 를 통해 주파수 스펙트럼 분석을 통해 처리됩니다 수신된 파형의 FFT (Fast Fourier Transform)를 통해 주파수 스펙트럼을 분석하여 도플러 편이를 측정할 수 있습니다. FFT는 시간 도메인의 신호를 주파수 도메인으로 변환하는 알고리즘입니다. FFT를 적용하면 수신된 파형의 주파수 성분과 위상 정보를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 도플러 편이가 발생한 파형의 주파수 변화량을 계산할 수 있습니다. 인공위성 SAR 레이더의 전체 구현 원리까지는 아니어도 기본 동작 설계 원리는 파악에..
USB CDC ACM 클래스의 API를 이해하고 사용할 수 있습니다. USB CDC ACM 클래스는 USB 장치와 PC 사이에 가상 시리얼 포트를 생성하여 통신할 수 있게 해주는 클래스입니다. 저는 USB CDC ACM 클래스의 API를 사용하여 USB CDC ACM 인스턴스를 선언하고 초기화하고, USB CDC ACM 인터페이스로 데이터를 송수신하고, USB CDC ACM 이벤트를 처리할 수 있습니다. Nordic UART Service의 API를 이해하고 사용할 수 있습니다. Nordic UART Service는 BLE 장치와 PC 사이에 가상 UART 통신을 가능하게 해주는 서비스입니다. 저는 Nordic UART Service의 API를 사용하여 Nordic UART Service 인스턴스를 선언..
저의 경우 2007 년도쯤해서 H.264 비디오 코덱을 독자개발하겠다고 도전했다가 결과 검증과정에서 2 % 가 부족해서 큰 손해를 입었었읍니다 ... 이때만해도 한국에는 인터넷이 도입된지 얼마 안되서 각종 기술정보가 인터넷상에 공유되는게 많지 않았읍니다 ... 각종 기술정보가 인터넷상에 공유되는게 많지 않았다는것은 그 만큼 기술정보가 힘있는 기관이나 업체(대기업)한테 편중되 있었다 라는것 이구요 ... 이때만 해도 기술이 있다 없다를 애기하려면 개발진행을 직접 처리해서 결과물이 있느냐 없냐 가 사람들의 판단 기준이었읍니다 ... IT 기술이 그동안 20 년간 진보되었다 라는것은 20 년전보다 기술정보 공유가 지금은 몇십배 공유정보의 양과 질이 개선되서 기술블로그 사이트나 글로벌 대기업 사이트에서 제공되고..
개인사업자로 IT 분야 펌웨어 개발 등 개발용역 사업을 한지 약 10 년 입니다 ... LoRa Gateway Uplink: radio packets 는 gateway 에 의해 수신된다 , 그리고 Gateway 에 의해 메터데이터가 더해지고 여기에 Gateway Status 정보가 더해져서 Network Server 로 forward 처리된다. LoRa Gateway Downlink: Network Server 에 의해 패킷이 생성되고 , 부가적인 메터데이터를 포함될수 있고, 또한 Gateway 의 Configuration Data 도 포함되서 Gateway 의 Radio Channel 로 Transmit 된다 SemTech 사가 공개하는 디바이스단의 펌웨어 소스는 ClassA/B/C end-device..
FMCW 레이더를 FFT 원리를 적용해서 레이더의 타겟까지의 위치와 타겟의 속도를 측정하는 알고리즘 구현 기술을 보유한 제가 운영하는 개인사업자 기업 딥 네트워크의 기술력 소개 핵심 5 가지를 다음과 같은 내용을 제안합니다. FMCW 레이더는 주파수 변조 연속파 레이더로, 송신기에서 변조된 주파수를 가진 연속파 신호를 발생시키고, 수신기에서 반사된 신호와 비교하여 타겟의 거리와 속도를 측정할 수 있는 레이더입니다. FFT 원리는 고속 푸리에 변환으로, 시간 도메인에서의 신호를 주파수 도메인으로 변환하는 알고리즘입니다. 이를 통해 신호의 스펙트럼을 분석하고, 주파수 변화량을 구할 수 있습니다. FMCW 레이더에서 FFT 원리를 적용하면, 송신기와 수신기 사이의 주파수 차이를 구할 수 있습니다. 이 주파수 ..
저는 아래 2가지 분야 기술을 100점 수준으로 확보하고 있읍니다 모터정밀제어로 로봇 축관절 제어를 위한 펌웨어 세부설계 노하우를 확보 성공했구요 산업용 카메라보드 펌웨어 설계를 유럽 NXP 사 I.MX8 을 사용한 임베디드리눅스커널 드라이버중 이미지센서부 카메라 ISP 부 V4L2 부 MIPI DSI 부 드라이버 수정설계 및 어플수정설계 세부설계 노하우를 확보 성공했읍니다 저의경우 그동안 3년간 정밀모터제어 펌웨어 개발과 임베디드리눅스커널로 카메라 보드 펌웨어 개발 기술력 확보를 하려고 국내외 논문과 기술문서를 약 2000 여개를 검토분석해서 100 점짜리 기술력 확보에 최근 성공했읍니다 그동안은 제 기술력이 100점이 안되서(약간 모자라서) 기술력 부족하다고 갑질을 당했지만 이제는 두가지 큰 기술분야..
안녕하세요, 딥네트워크는 카메라 개발용 임베디드리눅스 BSP 소스를 분석하고 MIPI CSI-2 이미지센서와 Camera ISP 를 적용해 V4L2 리눅스 드라이버를 포팅하는 카메라 프레임워크 SW 설계 기술을 보유한 회사입니다. 저희는 다음과 같은 기술력을 갖고 있습니다. MIPI CSI-2 이미지센서와 Camera ISP 리눅스커널 드라이버가 포팅된 후 V4L2 동작을 시키려면 임베디드리눅스 BSP 소스로 다음과 같은 부분을 수정해야 합니다. 디바이스 트리: 디바이스 트리는 하드웨어의 구성과 속성을 표현하는 텍스트 파일입니다. 디바이스 트리에서는 이미지센서와 Camera ISP 의 노드를 생성하고, 그들의 이름, 주소, 클럭, 파워, 인터럽트, 포맷, 해상도 등의 정보를 설정해야 합니다. 또한, 이미..
제가 운영하는 딥네트워크가 그동안 3 년 넘게 BLDC Motor 로 로봇 축 관절제어 펌웨어 설계관련해서 세부 자료 검토를 했었읍니다 ... 3 년 넘는 기간동안 하루에 두세시간씩 구글링(국내외 논문분석)을 했었구요 ... 그만큼 저도 BLDC Motor 로 로봇 축 관절제어 펌웨어 설계관련해서 구글링으로 세부 자료 확보하는게 모래사장에서 다이아몬드 찾기만큼 힘들구나를 절감했읍니다 ... 저는 3 년을 노력해서 BLDC Motor 의 토크 정밀제어를 PI 제어 기법으로 구현하려면 펌웨어 설계는 어떤 설계 구조로 설계해야 하는지 이거 파악이 진짜 눈물겨웠읍니다 ... 글로벌 반도체 대기업의 모터제어 기술자료와 모터제어 관련 수천편의 국내외 논문을 세부 검토했구요 .... 이런 시행착오를 한 3 년 하니 ..
Janus Gateway 미디어 서버 오픈소스를 제가 거의 일년간 소스 분석을 통해 획득한 정보를 관련해서 관련 기업들에게 기술자문 서비스를 제가 하고 싶어서 몇가지를 노하우를 공개합니다 ... WebRTC 엔진은 웹 브라우저와 웹 서버 간에 실시간으로 음성, 비디오, 데이터를 교환할 수 있게 해주는 기술입니다. 트랜스포트 레이어는 웹 서버와 클라이언트 간에 데이터를 전송하는 방식을 정의하는 부분입니다. Janus Core 의 RabbitMQ 는 Janus의 트랜스포트 레이어 중 하나로, RabbitMQ 메시징 시스템을 이용하여 Janus와 클라이언트 간에 데이터를 교환하는 방법을 제공합니다. Janus Gateway는 WebRTC 미디어 서버로, Janus Core와 여러 플러그인으로 구성되어 있습니다..
제가 나이 60 인데 한 2 년전부터 딥러닝 해외논문을 한 일년반 세부분석작업을 했었읍니다 ... 요즘 OpenAI 같은 미국 회사가 초거대 언어모델 상용화로 전세계가 큰 변혁을 맞이하고 있는데요 ... 저도 2 - 3 년전부터 GPT 모델 발표됬을때 부터 이것의 딥러닝 모델은 어떤 구조로 설계됬는지 학습은 어떻게 구현되길래 초거대 모델로 전세계가 변혁을 맞이할 정도인지 이런것들 딥러닝 초거대 모델 설계 구조 파악을 위해 꾀 열심히 자료분석을 했읍니다 ... 저도 분석작업을 해서 딥러닝 초거대 모델 설계 구조 분석은 그래도 어느정도 됬지만 초거대 모델이 경량화된다고는 하는데 그래도 소기업이 감당 가능한 학습데이터량이 아니라서 이런것들은 마이크로소프트 같은 초거대 기업이 거대자본을 투입해서 상용화 버젼을 ..
보스톤 다이나믹스 MIT 출신들이 모여 만든 로봇 회사 같은 로봇은 로봇 관절이 자기가 어느위치에 어떻게 있는지를 알야야 정확한 제어가 가능할겁니다 .... 이것의 구현을 위해서는 Invensense ICM20948 칩셋 같은 9 축센서 칩셋으로 IMU (관성 측정 장치)로 각속도계, 가속도계, 지자기계를 포함합니다. 이 센서들의 데이터를 이용하여 yaw, pitch, roll 각을 측정해서 로봇 관절이 자기가 어느위치에 어떻게 있는지를 알야야 정확한 자세 측정이 가능 합니다 ... 로봇 축 모터 정밀제어 관련해서 어떻게 부하가 걸린 상태로 모터를 구동해서 정확한 위치가 되면 부하가 걸린 모터 축을 어떻게 제어해야 정지상태를 유지하면서 모터 축이 모터 부하를 견딜수 있는지 이런것들의 펌웨어는 어떤 설계 ..
요즘 IT 업계가 되었건 아니면 다른 업계 건 똑같이 ... 직원으로 일을 하던 사업을 하던 똑같이 당신은 100 점 능력입니까 ? 라고 일꺼리 일자리 협의때 반드시 물어 보는게 요즘 세상 살이 입니다 ... 요즘엔 대기업 이든 중소기업 이든 사람을 검토할때 당신은 100 점 능력이 있읍니까 ? 를 반드시 물어 봅니다 ... 제 나이 내년이면 60 입니다 ... 저보러 지금 현재 100 점 능력 처리 가능 분야가 있느냐 라고 하시면 아직 거기가지는 못된다라고 말씀드립니다 ... 이제 나이 60 에 판단해 보면 어느 분야 제품을 세부설계 방법을 파악하는것은 큰 돈 안들이고도 파악이 가능 합니다 ... 그런데 이렇게 어느 분야 제품을 세부설계 방법을 파악했다고 사람들은 100 점 이라고 이야기하지는 않읍니다..
NXP 카메라 레퍼런스 보드 혹은 다른 글로벌 대기업의 레퍼런스 보드를 적용해서 이미지센서와 Camera ISP 를 동작시키는 카메라 보드를 임베디드리눅스 SW 를 적용해서 프로토타입 개발을 최적의 개발기간과 비용으로 개발 가능 합니다 ... NXP i.MX8 CPU 로 MIPI 이미지센서 2 개의 카메라 영상을 처리하는것의 노하우가 있읍니다 ... MIPI 이미지센서 2 개의 카메라 영상을 처리하는것의 노하우가 있읍니다 ... 이미지센서와 내장형 Camera ISP 를 어떻게 내부 파라미터를 설정하고 구동해서 이미지센서의 영상을 획득할수 있는지의 노하우도 있고, 이미지센서를 리눅스커널 디바이스 드라이버로 구동하면 V4L2 로 어떻게 카메라 영상을 획득할수 있는지에 대한 노하우도 있읍니다 ... 대만 노..
임베디드 SW 개발 30 년차 입니다 ... RGB LED 전광판 제어소자가 어떤것으로 설계하는지를 파악 성공했읍니다 RGB LED 전광판 기본 설계 준비는 끝난것 같읍니다 RGB LED 전광판 개발 및 자문 일감 의뢰 부탁드립니다 일인기업 딥 네트워크 기술총괄 장석원 드림 일인기업 딥 네트워크 장석원 기업블로그 : https://videocodec.tistory.com/ 제 기업블로그 사이트도 자세히 살펴봐 주시구요 .... 이메일 : sayhi7@daum.net HP : 010-3350 6509
OnVIF 오픈소스인 gSOAP 라이브러리를 적용해서 로컬에서 원격지의 IP Camera 의 메소드 함수를 원격으로 실행하는것의 노하우 확보에 성공했읍니다 ... 제가 운영하는 딥 네트워크는 OnVIF 오픈소스인 gSOAP 라이브러리를 적용해서 로컬에서 원격지의 IP Camera 의 메소드 함수를 원격으로 실행하는것의 개발 및 자문이 가능 합니다 ... IP Camera SDK 설계시 핵심구현 원리인 ONVIF 구현을 gSOAP 라이브러리를 사용해 WSDL 파일로 웹 서비스 세부 구현이 가능하고 이 기술력을 바탕으로 개발 및 자문이 가능 합니다 ... 중국 하이실리콘 IP Camera SDK 가 힘을 못 쓰고 있구요 그래서 대만 IP Camera SDK 소스 분석 및 파악에 큰 문제가 없을 정도로 gSO..
임베디드 펌웨어 개발 30 년차 입니다 ... 개발 및 자문 문의주시면 세부 개발사양 검토후 검토의견 드리겠읍니다 ... 그동안 2 년 가까이 BLDC/PMSM 모터제어로 전류를 정밀하게 제어하는 방법을 찾으려고 관련 논문을 수백편 뒤져서 최근에 모터의 정밀 전류제어 구현 기법을 99 % 터득에 성공했다 ... 저는 그동안 모터제어만 판것은 아니고 카메라 이미지센서의 화질 보정 알고리즘을 터득하려고 논문과 특허를 수도 없이 뒤져서 결국 터득에 성공했다 ... 밥벌이를 하려고 이것만 한것은 아니다 ... 딥러닝 NeRF 논문과 StyleGAN 논문의 핵심 딥러닝 모델 설계 구조를 파악하느라 고생 좀 했다 ... 또한 구글 Transformer Model 기반으로 음성인식 구현을 위한 딥러닝 모델 세부 설계..
Work Experience (O년 O개월) (최근 순) SKILL INVENTORY 프로젝트명( 업 무 명 )참여기간(YYYY.MM- YYYY.MM)근무회사역 할 기 종O . S언 어통 신기 타 선박용 디지털 감시제어 시스템 원격단말장치 개발91.11 – 92.12㈜현대중전기 연구소CPU 보드 H/W 및 펌웨어 설계Intel 8086 C / MASM 발전소 보일러 감시제어 시스템 원격단말 개발/ 디지털 보호 계전기 개발93.1 – 96.12..
그동안 2 년 가까이 BLDC/PMSM 모터제어로 전류를 정밀하게 제어하는 방법을 찾으려고 관련 논문을 수백편 뒤져서 최근에 모터의 정밀 전류제어 구현 기법을 99 % 터득에 성공했다 ... 저는 그동안 모터제어만 판것은 아니고 카메라 이미지센서의 화질 보정 알고리즘을 터득하려고 논문과 특허를 수도 없이 뒤져서 결국 터득에 성공했다 ... 밥벌이를 하려고 이것만 한것은 아니다 ... 딥러닝 NeRF 논문과 StyleGAN 논문의 핵심 딥러닝 모델 설계 구조를 파악하느라 고생 좀 했다 ... 또한 구글 Transformer Model 기반으로 음성인식 구현을 위한 딥러닝 모델 세부 설계구조 분석도 결코 쉽지 않았다 ... 이것으로 밥벌이를 하려 99% 준비해 놨는데 경기가 죽어서 일꺼리 얻기가 하늘에 별따..
그동안 2 년 가까이 BLDC/PMSM 모터제어로 전류를 정밀하게 제어하는 방법을 찾으려고 관련 논문을 수백편 뒤져서 최근에 모터의 정밀 전류제어 구현 기법을 99 % 터득에 성공했다 ...저는 그동안 모터제어만 판것은 아니고 카메라 이미지센서의 화질 보정 알고리즘을 터득하려고 논문과 특허를 수도 없이 뒤져서 결국 터득에 성공했다 ...밥벌이를 하려고 이것만 한것은 아니다 ...딥러닝 NeRF 논문과 StyleGAN 논문의 핵심 딥러닝 모델 설계 구조를 파악하느라 고생 좀 했다 ...또한 구글 Transformer Model 기반으로 음성인식 구현을 위한 딥러닝 모델 세부 설계구조 분석도 결코 쉽지 않았다 ...이것으로 밥벌이를 하려 99% 준비해 놨는데 경기가 죽어서 일꺼리 얻기가 하늘에 별따기라 너무..
그동안 2 년 가까이 BLDC/PMSM 모터제어로 전류를 정밀하게 제어하는 방법을 찾으려고 관련 논문을 수백편 뒤져서 최근에 모터의 정밀 전류제어 구현 기법을 99 % 터득에 성공했다 ... 저는 그동안 모터제어만 판것은 아니고 카메라 이미지센서의 화질 보정 알고리즘을 터득하려고 논문과 특허를 수도 없이 뒤져서 결국 터득에 성공했다 ... 밥벌이를 하려고 이것만 한것은 아니다 ... 딥러닝 NeRF 논문과 StyleGAN 논문의 핵심 딥러닝 모델 설계 구조를 파악하느라 고생 좀 했다 ... 또한 구글 Transformer Model 기반으로 음성인식 구현을 위한 딥러닝 모델 세부 설계구조 분석도 결코 쉽지 않았다 ... 이것으로 밥벌이를 하려 99% 준비해 놨는데 경기가 죽어서 일꺼리 얻기가 하늘에 별따..
그동안 2 년 가까이 BLDC/PMSM 모터제어로 전류를 정밀하게 제어하는 방법을 찾으려고 관련 논문을 수백편 뒤져서 최근에 모터의 정밀 전류제어 구현 기법을 99 % 터득에 성공했다 ... 저는 그동안 모터제어만 판것은 아니고 카메라 이미지센서의 화질 보정 알고리즘을 터득하려고 논문과 특허를 수도 없이 뒤져서 결국 터득에 성공했다 ... 밥벌이를 하려고 이것만 한것은 아니다 ... 딥러닝 NeRF 논문과 StyleGAN 논문의 핵심 딥러닝 모델 설계 구조를 파악하느라 고생 좀 했다 ... 또한 구글 Transformer Model 기반으로 음성인식 구현을 위한 딥러닝 모델 세부 설계구조 분석도 결코 쉽지 않았다 ... 이것으로 밥벌이를 하려 99% 준비해 놨는데 경기가 죽어서 일꺼리 얻기가 하늘에 별따..
그동안 2 년 가까이 BLDC/PMSM 모터제어로 전류를 정밀하게 제어하는 방법을 찾으려고 관련 논문을 수백편 뒤져서 최근에 모터의 정밀 전류제어 구현 기법을 99 % 터득에 성공했다 ... 저는 그동안 모터제어만 판것은 아니고 카메라 이미지센서의 화질 보정 알고리즘을 터득하려고 논문과 특허를 수도 없이 뒤져서 결국 터득에 성공했다 ... 밥벌이를 하려고 이것만 한것은 아니다 ... 딥러닝 NeRF 논문과 StyleGAN 논문의 핵심 딥러닝 모델 설계 구조를 파악하느라 고생 좀 했다 ... 또한 구글 Transformer Model 기반으로 음성인식 구현을 위한 딥러닝 모델 세부 설계구조 분석도 결코 쉽지 않았다 ... 이것으로 밥벌이를 하려 99% 준비해 놨는데 경기가 죽어서 일꺼리 얻기가 하늘에 별따..
그동안 2 년 가까이 BLDC/PMSM 모터제어로 전류를 정밀하게 제어하는 방법을 찾으려고 관련 논문을 수백편 뒤져서 최근에 모터의 정밀 전류제어 구현 기법을 99 % 터득에 성공했다 ... 저는 그동안 모터제어만 판것은 아니고 카메라 이미지센서의 화질 보정 알고리즘을 터득하려고 논문과 특허를 수도 없이 뒤져서 결국 터득에 성공했다 ... 밥벌이를 하려고 이것만 한것은 아니다 ... 딥러닝 NeRF 논문과 StyleGAN 논문의 핵심 딥러닝 모델 설계 구조를 파악하느라 고생 좀 했다 ... 또한 구글 Transformer Model 기반으로 음성인식 구현을 위한 딥러닝 모델 세부 설계구조 분석도 결코 쉽지 않았다 ... 이것으로 밥벌이를 하려 99% 준비해 놨는데 경기가 죽어서 일꺼리 얻기가 하늘에 별따..
안녕하세요. 저는 딥 네트워크라는 일인기업입니다. 저는 GPT-3 모델, ChatGPT 모델, LLaMA 모델과 같은 딥러닝 초거대 모델의 핵심이 되는 학습 알고리즘을 연구하고 있습니다. 저는 이러한 모델들이 어떤 구조로 학습모델의 발전이 이루어졌는지를 깊이있게 분석하고 비교하였습니다. 저는 지난 2년간 다양한 논문들을 리뷰하고 요약하였으며, 최신의 연구동향과 트렌드를 파악하였습니다. 저는 이러한 분석 기술력을 바탕으로 딥러닝 초거대 모델의 학습 알고리즘의 원리와 동작 방식을 잘 이해하고 있습니다. 딥 네트워크는 ChatGPT 초거대 언어모델 기술컨설팅의 전문가입니다. 딥 네트워크는 딥러닝 모델 학습 구조 분석 기술력의 핵심을 다음과 같이 정리할 수 있습니다. 딥러닝 모델 학습 구조 분석 기술력은 딥러닝..
그동안 2 년 가까이 BLDC/PMSM 모터제어로 전류를 정밀하게 제어하는 방법을 찾으려고 관련 논문을 수백편 뒤져서 최근에 모터의 정밀 전류제어 구현 기법을 99 % 터득에 성공했다 ... 저는 그동안 모터제어만 판것은 아니고 카메라 이미지센서의 화질 보정 알고리즘을 터득하려고 논문과 특허를 수도 없이 뒤져서 결국 터득에 성공했다 ... 밥벌이를 하려고 이것만 한것은 아니다 ... 딥러닝 NeRF 논문과 StyleGAN 논문의 핵심 딥러닝 모델 설계 구조를 파악하느라 고생 좀 했다 ... 또한 구글 Transformer Model 기반으로 음성인식 구현을 위한 딥러닝 모델 세부 설계구조 분석도 결코 쉽지 않았다 ... 이것으로 밥벌이를 하려 99% 준비해 놨는데 경기가 죽어서 일꺼리 얻기가 하늘에 별따..
자동차 라이다 시스템의 전체 설계 구조를 이해하는데 성공했읍니다 ... VICSEL 레이져 빔 부는 어떻게 구현하는지 ... 광학렌즈부는 또 어떻게 설계하는지 ... SPAD 이미지 센서부는 또 어떻게 설계해야 자율주행차에서 라이다로 3 차원으로 물체 인식이 가능한지를 이해하는데 성공했읍니다 ... 하 아 ~~~ 이거 실마리 푸는데 한 2 년 걸린것 같읍니다 ... 속 이다 시원하네요 ... 왼벽한 설계 안은 아니어도 85 % 이상 설계 안의 돈이 되는 근거자료 정보를 확실하게 파악했읍니다 ... 최근에 제가 시간투자를 한 1 년 이상해서 돈이 되는 기술정보를 파악한 분야가 자동차 라이다 설계 분야 입니다 ... 자동차 라이다 설계 분야는 그 기술이 크게 Vicsel 송신부 설계분야, SPAD Image..
그동안 2 년 가까이 BLDC/PMSM 모터제어로 전류를 정밀하게 제어하는 방법을 찾으려고 관련 논문을 수백편 뒤져서 최근에 모터의 정밀 전류제어 구현 기법을 99 % 터득에 성공했다 ... 저는 그동안 모터제어만 판것은 아니고 카메라 이미지센서의 화질 보정 알고리즘을 터득하려고 논문과 특허를 수도 없이 뒤져서 결국 터득에 성공했다 ... 밥벌이를 하려고 이것만 한것은 아니다 ... 딥러닝 NeRF 논문과 StyleGAN 논문의 핵심 딥러닝 모델 설계 구조를 파악하느라 고생 좀 했다 ... 또한 구글 Transformer Model 기반으로 음성인식 구현을 위한 딥러닝 모델 세부 설계구조 분석도 결코 쉽지 않았다 ... 이것으로 밥벌이를 하려 99% 준비해 놨는데 경기가 죽어서 일꺼리 얻기가 하늘에 별따..
엔비디아 NeRF 논문의 세부 설계 구조를 살핀지 한 1 년되 갑니다 ... MLP 로 얻은 RGB와 density 데이터들을 2D 이미지에 축적하여 새로운 관점에서 객체를 바라봤을 때 scene 설계 노하우를 파악하는데 한 1 년 걸린것 같읍니다 ... Hierarchical volume sampling 부분의 설계 노하우를 이해하는것이 정말 힘들었읍니다 ... NeRF 논문의 저자는 원래 camera ray 에서 N 개의 포인트를 임의로 뽑은 후 렌더링에 사용하려고 했는데 이렇게 하니 비효율적이라는 것을 알았구요 ... 왜냐하면 camera ray가 통과하는 공간은 객체뿐만 아니라 아무것도 없는 공간도 포함되어 있기 때문이었죠. 별 도움이 안되는 것들도 렌더링에 사용하니 좋은 결과가 나오기 힘들었던 ..
안녕하세요 ? 딥러닝 사업화를 준비중인 일인기업 DMBTEC 장석원 입니다 ... 아래는 구글 Transformer Model 논문을 설명하는 블럭도 입니다. 구글 Transformer Model 논문의 핵심인 Attention 처리기법 의 설계 구조 파악에 성공했읍니다 ... 예를들어 GPT-3 같은 언어모델에서 구글 Transformer Model 의 Attention 처리기법을 어떤 방식으로 적용하는지를 파악 성공했읍니다 구글 Transformer Model 의 인코딩 부와 디코딩 부의 상호동작이 어떻게 처리되서 번역 모델 처리시 Attention 처리기법으로 어떤 식으로 언어 번역 처리가 되는가의 동작 메커니즘 즉 그 설계 구조 파악에 성공 했읍니다 .... 구글 Transformer Model ..