운동하는 공대생

1. 운영체제의 정의운영체제란 시스템 소프트웨어로 컴퓨터의 자원을 관리하는 역할을 한다. 즉 컴퓨터의 자원을 관리하거나 사용자가 내린 명령을 해석하는 두 가지 역할을 수행합니다. Application view실행 환경을 제공하며 컴퓨터의 하드웨어를 추상화한다. System view컴퓨터의 여러 자원을 관리한다. Implementation view 동시 다발적으로 발생하는 이벤트에 대한 처리를 담당한다.  역할하드웨어의 추상화보안 및 분리자원 공유2. 커널 모드, 사용자 모드운영체제가 하드웨어를 제어를 한다고 했는데 여기서 프로그램이 하드웨어에 접근하는 것을 막을 필요가 있다. 이것을 수행하기 위해서 2가지 모드가 존재한다.커널 모드하드웨어를 직접 제어할 수 있는 CPU의 명령어를 사용 가능자원 관리사용자..

(논문을 작성하는 과정에서 개인적으로 시간이 많이 걸린 부분인데 이것을 정리하기 위해서 작성하였습니다.) 아래의 두 개의 이미지는 Imagenet data에서 가지고 온 사진이다.  여기서 두개의두 개의 이미지 데이터를 활용하여 segmentation 분야에서 두 개의 이미지를 겹치게 이미지를 편집하는 방법을 하고 싶었다. image ( 원본 이미지)  mask ( segmentation의 mask) 결과 이렇게 두 개의 이미지를 겹쳐서 cv에서 모델이 얼마나 경확도를 유지하는지를 보고 싶었다. 퍼센트를 설정값으로 겹치는 정도를 나타냈으며 0~1 사이의 값을 설정하고 1이 완전히 겹치는 상황을 가정하였다. 0.7 퍼센트  0.4 퍼센트 코드 def find_contours(self, mask): ..

이번에 대학원을 준비하면서 여러 가지 정보를 찾아봤지만 생각보다 많은 정보가 없어서 정리를 시작하게 되었다.일단 나는 대학원에 대한 정보가 전혀 없어서 김박사넷에 글을 적으며 정보를 얻으려 노력했다. 하지만 거기 사람들은 뭔가.... 굉장히 세상에 불만이 많은지 좋은 대답은 전혀 해주지 않았다. 그래서 검색창에 후기들을 검색하고 유튜브를 찾아보고 그리고 주변 지인들의 경험을 기반으로 나는 대학원을 준비했다. 사실 나는 대학원을 준비하는 과정에서 전부 인턴을 시작하면서 인턴을 했던 연구실로 대학원 생활을 하는 경우가 많다. 하지만 나는 자대에서 학부 연구생을 하고 있었고 자대에서의 아쉬운 점이 많아서 타대 대학원을 준비하는 입장이라 시기상으로 많이 늦었었다. 하지만 자대에서 부족한 리소스에 대한 갈망이 존..

https://arxiv.org/abs/2404.19756v4 KAN: Kolmogorov-Arnold NetworksInspired by the Kolmogorov-Arnold representation theorem, we propose Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) as promising alternatives to Multi-Layer Perceptrons (MLPs). While MLPs have fixed activation functions on nodes ("neurons"), KANs have learnable activatarxiv.org1. IntroductionKANs 네트워크 방식은 MLP를 대체하는 새로운 방식의 layer로 본 논문에서는 소개하고 ..

논문https://arxiv.org/abs/2106.09685 LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language ModelsAn important paradigm of natural language processing consists of large-scale pre-training on general domain data and adaptation to particular tasks or domains. As we pre-train larger models, full fine-tuning, which retrains all model parameters, becomes learxiv.org 1. Introduction  Language 모델을 활용하는 다양한 분야에서 특정 ..

오늘은 내가 가장 좋아했던 이탈리아의 피렌체로 넘어가는 날이다. 역시 유럽의 장점답게 기차를 타고 이동을 했다.표는 온라인으로 예매를 했고 이렇게 QR코드를 찍어서 들어가는 방식이었다.  로마에서 가장 분위기가 무서운 역이라서 기대는 안 했지만 생각보다 시설이 좋았다. (이제는 너무 자연스러운 기차의 지연...) 피렌체에 도착해서는 짐만 풀고 바로 피사로 이동을 했다. 피사로 이동은 기차로 했는데 피렌체에서 1시간? 그 정도 걸렸다. 피사는 역시 피사의 사탑을 보기위한 장소라 사실 바로 피사의 사탑으로 이동했다. 기차역에서 내려서 길을 찾을 필요도 없이 사람들이 우르르 가는 위치로 15분 정도 걸어가면 바로 나왔다. 여기서는 사진에서 보이는 울타리에 모든 사람들이 붙어서 인증숏을 찍고 있었다 나 역시 열..

1. Intro 이제는 머신러닝에서 넘어와서 딥러닝에 대하여 정리를 해보겠다. 딥러닝 분야에서의 기본이 되는 개념은 뉴런이다. 뉴런은 사람의 뇌에 존재하는 뉴런을 모방한 기술로서 전기적인 신호를 가지고 뉴런끼리의 정보 전달의 역할을 모방했다. 그래서 Artificial neurons은 input을 받아들이고 output에서는 다음 뉴런으로 그 신호를 보낼지 말지를 결정한다. 이런 뉴런들을 모아서 모델을 구성한것을 Perceptron이라고 칭하며 Perceptron 여러 Layer를 구성하게 되고 다양한 방식으로 변형되면서 지금의 딥러닝의 모델들이 탄생했다. 2. Perceptron Perceptron의 기본적인 구조는 위에 있는 그림과 같습니다. 먼저 input으로 vector형식의 데이터가 들어온다면 ..

이제 마지막 나라인 이탈리아에 도착을 했다. 이탈리아도 비행기의 연착의 힘으로 밤에 도착을 했다.(진짜 유럽은 비행기 연착의 나라다) 그리고 로마에 도착을 해서는 비가 자주왔다. 로마는 내 상상으로는 햇살이 가득한 이탈리아의 모습을 생각했는데 유럽의 겨울은 쉽지 않았다..... 그래서 그냥 저녁 늦게 도착한 로마에서는 밤에 숙소에 도착해서 잠을 청하고 다음날 혼자 바티칸을 가기로 했다. 바티칸을 도착하니 엄청난 인파에 놀랐지만 신나긴 했다. 그래도 가는 날이 장날이라고 어떤 행사를 진행 중이었다. 들어가는 입구에서는 짐검사를 하고 대기하면서 안으로 들어갔다. 사실 나는 박물관에 가고 싶었지만 예약을 하지 못해서 들어가지 못했다. 그런데 알고 보니까 행사 때문에 성당 내부며 박물관이며 전부 가는 게 불가능..