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[Openlayers] 타일/래스터 데이터를 제공하는 오픈소스 소프트웨어 이번 포스트에서는 Openlayers 사용 시에, 지도 source 소스로 사용되는 타일 tile, 래스터 raster 데이터를 제공하는 오픈소스 소프트웨어들에 대해 알아보겠습니다. 1) Geoserver: http://geoserver.org 웹 브라우저, 데스크톱 GIS 등 표준 클라이언트에 다양한 형식의 지도와 데이터를 제공할 수 있는 서버 소프트웨어입니다. 2) Mapnik: http://www.mapnik.org 고품질의 안티앨리어싱 그래픽, 지능형 라벨 배치, 확장 가능한 SVG 심볼화가 제공하는 깨끗하고 부드러운 피쳐 에지를 갖춘 아주 좋은 맵 렌더링을 위한 툴킷입니다. 가장 일반적으로 맵닉은 OpenStreetMap 메인 맵 레이어를 렌더링하는 데 사용됩니다. 3) Map server: h.. 2020. 7. 31.
[발사 당일] NASA의 새 화성 탐사 로버 Perseverance 발사 성공 정확한 시간을 생각 안하고 있다가 저번에 구매해놨던 (무료임) 나사 화성탐사선 이벤트 알림 메일이 와있어서 바로 들어가봤습니다. 화성 탐사 로버인 Perseverance(펄서비어런스)를 실은 Alliance Atlas V rocket을 한국 시간으로 2020년 7월 30일 오후 8시 50분경 발사했습니다. 로켓은 ULA의 로켓인데 ULA는 보잉과 락히드마틴이 합작 투자하여 만든 기업으로 NASA에 발사로켓을 제공하는 회사입니다. 이제 7개월 정도 날아가서 화성에 도착하게 됩니다. 위 사진은 발사 후 고체 로켓 부스터가 분리되고 난 뒤에 부스터 엔진에 달려있는 카메라 화면입니다. 1단계 부스터 엔진이 추진을 가한 후 생명을 다하고 분리되는 모습입니다. 이제 센타우르 로켓으로 추진을 낼겁니다. LAUNCH .. 2020. 7. 30.
[비전공자용] 딥러닝은 대체 어디에 사용하는 걸까? (스크롤 압박 주의) 많은 분들이 아시다시피 딥러닝은 이미지, 음성, 자연어 등 많은 분야에서 뛰어난 성능을 보여줍니다. 이번 포스트에서는 딥러닝을 활용해서 할 수 있는 일들에 대해서 자세히 알아보려고 합니다. 1. 사물 검출 사물 검출은 이미지 속에 담긴 사물의 위치, 종류, 클래스 등을 알아내는 기술입니다. 사물 검출과 사물 인식의 차이는 사물 인식은 이미지 전체를 보고 뭔지 맞히는 거고 ... 사물 검출은 어떤 이미지를 보고 그 이미지 속에 어디에 있는지도 모르는 사물의 위치도 파악하고 그게 뭔지도 파악하는 일입니다. (이미지 속에 사물이 여러 개 있으면 더 어렵겠죠.) 사물 검출이 당연히 훨씬 어려운 기술입니다. 이런 사물 검출 문제를 해결하기 위한 CNN을 기반으로 한 기법 몇 가지가 있습니다. 그 중 가장 유명한 .. 2020. 7. 30.
[비전공자용] 시간을 획기적으로 단축하는 "딥러닝 분산 학습"이란? 딥러닝 연산은 합성곱 계층에서 대부분의 시간을 차지합니다. AlexNet의 forward 처리 시에 합성곱 계층에서만 거의 90% 정도 시간을 소요합니다. (GPU는 전체시간의 95%, CPU는 89%) 병렬 수치 연산을 고속으로 처리할 수 있는 GPU를 딥러닝에 사용하면서 속도가 많이 빨라졌지만 아직도 딥러닝 연산에는 시간이 많이 들고 시간을 줄이기 위해 많은 노력을 하고 있습니다. 그래서 나온 아이디어가 바로 "분산 학습"입니다. 다수의 GPU와 기기를 이용해서 계산을 분산하여 딥러닝 학습을 수평 확장 Scale out 하자는 아이디어입니다. 최근 분산 학습 연구에 박차를 가하고 있는 모두가 아는 두 기업이 있습니다. 바로 Google과 Microsoft 입니다. 구글의 딥러닝 프레임워크인 텐서플로와.. 2020. 7. 30.
[비전공자용] 딥러닝이 몇 년 전부터 뜨고 있는 이유 (feat. AlexNet) VGG, GoogLeNet, ResNet은 무엇? 이번 포스트에서는 딥러닝이 어떻게 주목받게 되었고 왜 많은 사람들이 딥러닝에 열중하는 지 그 이유에 대해서 알아보려고 합니다. 추가로 핫한 딥러닝 기법에 대해서도 맛보기로 소개하겠습니다. 딥러닝이 처음으로 큰 주목을 받게 된 계기는 2012년에 열린 ILSVRC 대회였습니다. ILSVRC - ImageNet Large Scale Recognition Challenge 이 대회는 이미지 인식 기술을 겨루는 대회입니다. (누구_기술이_더_이미지_인식을_잘_하나_대회) 2012년에 이 대회에서 AlexNet이 압도적으로 우승하게 됩니다. AlexNet은 딥러닝에 기초한 기법으로 이전까지 이미지 인식을 접근했던 방식과는 차별점이 있는 아주 획기적인 기법으로 이슈가 됩니다. 2012년을 기점으로 이 대회에서는 항.. 2020. 7. 30.
[비전공자용] [Python] 직접 딥러닝으로 손글씨 숫자 인식하기 (정확도 99% 이상) 이번 포스트에서는 드디어 심층 신경망이라고 불리는 딥러닝으로 손글씨 숫자를 인식하는 예제를 구현해보려고 합니다. 이전 포스트에서 아주 간단한 CNN 합성곱 신경망을 구현했었는데요. 이번에는 더 깊게 신경망을 구성해보려고 합니다. 사전 지식이 필요하니 이전 포스트를 먼저 읽고 와주세요. 2020/07/28 - [Computer Science/Deep Learning] - [비전공자용] [Python] CNN 합성곱 신경망 구현하기 딥러닝으로 손글씨 숫자 인식하기 먼저 계층을 구성할 겁니다. 신경망의 몇 가지 특징을 먼저 정하고 갑시다. 3 X 3의 작은 필터를 사용한 합성곱 계층 활성화 함수: ReLU 완전연결 계층 뒤에 드롭아웃 계층 사용 Adam을 사용해 최적화 가중치 초깃값: 'He 초깃값' 위와 같.. 2020. 7. 30.
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