본문 바로가기
반응형

Major163

SCI(E) 논문 JCR 랭킹, % 확인하기 '21.06.30.에 IF2020이 발표되었다. JCR 웹페이지가 변경되면서 새로운 UI로 보여주고 있으나 기본적으로 검색하는 것은 비슷하다. 더 자세하게는 다음 링크를 통하여 알아볼 수 있다. >> 클릭 >> https://woof.tistory.com/1582 연구재단을 중심으로 대부분의 기관에서 연구질적 평가를 위해서 기존의 SCI, SCIE, SCOPUS로 나누던 방법에서 저널지의 Impact Factor를 중심으로 JCR 랭킹을 사용하는 방법이 확산되고 있다. 그래서 기존의 SCI와 SICE 여부를 확인하는 것보다 조금 더 복잡한 절차가 필요하다. 참고로 2019년 10월부터 SCI와 SCI(E)의 구분이 없어졌다. SCI와 SCIE는 Web of Science의 Core Collection으로.. 2021. 1. 6.
Epochs, Mini-Batch (Batch Size), Iterations 훈련에 사용되는 컴퓨터 인스턴스의 메모리 제한과 데이타셋의 크기 때문에, 대부분의 경우 모든 훈련데이터를 알고리즘에 한번 (one pass)에 훈련시키는 것은 불가능하다. * Epoch1번의 Epoch: 전체 데이터셋이 정확히 한번 신경망을 통하여 순전파와 역전파를 한 것을 의미함2 Epoch: 전체 데이터셋을 2번 학습한 것을 의미함 * mini-batch데이터 셋을 한번에 알고리즘을 통과하는게 어려워서 데이터셋을 mini-batch들로 나눈다.따라서 Batch Size는 한개의 mini-batch의 총 훈련샘플의 수를 의미함 * iteration1번의 iteration: 훈련 중 신경망 모델의 가중치 (weights) 를 한 번 업데이트 하는 것 (한 번의 기울기 업데이트)을 의미 -> iterati.. 2020. 9. 12.
Pretrained CNNs Download for MATLAB MATLAB에서 전이학습 (Transfer Learning) 등을 위해 훈련된 신경망이 필요한 경우, 'Deep Learning Toolbox'가 있더라도 Add-on을 통하여 훈련된 신경망의 훈련된 계수 등을 다운로드 해야함.따라서 방화벽 등으로 인터넷망과 연결하지 못하는 경우에는 Add-on으로 추가 설치가 불가능하여 훈련된 신경망 사용이 거의 불가능하다.따라서, 다른 인터넷망 PC로 부터 훈련된 network를 다운받아아먄 사용이 가능하다. (참고로 훈련되지 않는 network은 toolbox만 있으면 사용이 가능함) 1. 인터넷망으로 Mathworks 로그인이 가능한 PC가 있는 경우- Add-on으로 훈련된 신경망을 다운받고 이를 저장하여 USB등으로 오프라인 PC에서 로드하는 방법 O. 인터넷.. 2020. 9. 8.
CNN (Convolutional Neural Network)의 각 Layer의 동작/역할 출처: Mathworks, Deep Learning with MATLAB 간단한 이미지 분류를 위한 Convolutional Network Layers의 예네트워크에서 각 Layer는 아래 그림에서와 같이 숫자로 표현된 입력 값을 바탕으로 새로운 값의 출력을 만들어 낸다. 1) imageInputLayer([5 5])- 첫번째 Layer인 image input layer는 네트워크의 input size를 정의하고 입력 이미지를 정규화한다. - 디폴트로 이미지 입력 레이어는 이미지에 훈련 데이타 세트 전체의 이미지 평균값을 뺀다. 2) convolution2dLayer([2 2], 1)- 2-by-2의 1개 필터를 한칸씩 옮겨가며 이미지 값과 곱하여 필터를 통과시킨다. 3) reluLayer()- Conv.. 2020. 8. 26.
MATLAB 필수 ToolBox * Add-On Product Requirements & Platform Availability: [바로가기]- 각 Toolbox 설치시 필요한 toolbox 확인 가능함 For machine learning Audio Toolbox™ Computer Vision Toolbox™ Curve Fitting Toolbox™ Database Toolbox™ Deep Learning Toolbox™ DSP System Toolbox™ Global Optimization Toolbox Image Acquisition Toolbox™ Image Processing Toolbox™Optimization Toolbox™ Parallel Computing Toolbox™Reinforcement Learning Toolb.. 2020. 8. 24.
Mac OSx 환경에서 Python - TensorFlow - Pycharm (파이썬 - 텐서플로 - 파이참) 설치 머신러닝/딥러닝 등을 하기 위해서는 TensorFlow라는 오픈소스 소프트웨어 라이브러리가 필요하다. 그런데, TensorFlow는 Python API를 제공하기 때문에 Python을 설치하여야 한다. 문제는 Python을 깔더라도 Visual Studio같은 IDE (Integrated Development Environment, 통합개발환경)가 있어야 정상적으로 코드를 짤 수 있기 때문에 또 IDE를 설치하여야 한다. 초심자 입장에서 Python용으로 가장 많이 거론되는 IDE가 PyCharm (파이참)이므로 파이참까지 설치하여야 기본적인 셋팅이 마무리 된다. (파이썬을 처음 접하는 사람에게는 너무 귀찮은 일이다. 하루종일 설치때문에 골치가 아파 정리한 것임) 설치순서: Python → Anacond.. 2020. 5. 21.
저항, 캐패시터(콘덴서), 인덕터(코일) 값 읽는 법 * R: 소수점을 의미함 * OOO = OO x 10O unit v. 기본 unit: 저항 - ohm, 커패시터 - pF, 인덕터 - uH 1. 저항 가. 4자리인 경우 v. 3102 --> 310 x 102 ohm v. 2R21 --> 2.2 x 101 ohm 나. 3자리인 경우 v. 223 --> 22 x 103 ohm v. R22 --> 0.22 ohm 다. 예 v. R47 --> 0.47 Ω v. K47 --> 0.47 kΩ = 470 Ω v. M47 --> 0.47 MΩ = 470 kΩ v. 4R7 --> 4.7 Ω v. 4K7 --> 4.7 kΩ v. 4M7 --> 4.7 MΩ v. 47R --> 47 Ω v. 47k --> 47 kΩ v. R464 --> 0.464 Ω v. 464R --> .. 2020. 4. 10.
조합 최적화 기법 분류 1. P vs NP1) P-Class (Polynomial)- 현재 컴퓨터 기술로 해결할 수 있는 식- 일반적으로 O(n^3)이하인 식 2) NP-Class (Non-deterministic Polynomial)- 말 그대로 아직 결정되지 않은 식- 현재 컴퓨터 기술로 해결할 수 없는 식- 양자컴픁터를 사용하면 p가 되어 풀수 있다. → O(2^n), O(n!)의 경우에 해당 2. 전역최적해법 vs 지역최적해법1) 전역최적해법- 항상 최선의 결과를 가짐 (강점)- 구현하기 위해 많은 시간과 메모리 공간을 요구 (약점)- ex) BNB, Dynamic Programming, Backstacking 2) 지역최적해법- 구현이 비교적 간단하다. (강점)- 복잡하고 대구모인 문제에서 매우 좋은 해를 빨리 찾는다.. 2019. 12. 26.
Matlab에서 figure를 동영상 avi 파일로 만들기 MATLAB의 가장 강력한 무기 중 하나가 data를 그림으로 plot하기 편하다는 점이다. 간혹 시간에 따라 변화하는 상태를 for문같은 반복 명령어를 사용해서 plot 명령어를 실행한 경우, 이를 동영상으로 저장해서 발표자료에 넣고 싶은 경우가 생기기 마련이다.참고로 MATLAB2012 버전 즘에는 movie2avi라는 함수를 사용할 수 있었지만, 2016년 버전부터 VideoWriter라는 함수를 사용해야 한다. Z = peaks; % plot할 data 생성surf(Z)axis tight manual;set(gca, 'nextplot', 'replace children'); v = VideoWriter('peaks.avi'); % peas.avi라는 동영상 파일을 만들기 위해서 video writ.. 2019. 7. 17.
주파수 대역 1, AM broadcast band 주파수 대역 : 535 ~ 1605 kHz 응용분야 : 현재 AM radio 주파수로 사용됨. 특성 : 주파수가 낮기 때문에 장거리 전파전송이 용이함 2. FM broadcast band 주파수 대역 : 88 ~ 108MHz 응용분야 : FM radio 주파수로 사용됨 특성 : AM에 비하여 넓은 대역의 channel을 갖을 수 있어서 방송간 간섭이 적음. 3. TV 주파수 대역 : 54 ~ 890MHz ( 54 ~ 72MHz :VHF TV (2 ~ 4) 76 ~ 88MHz : VHF TV (5 ~ 6) 174 ~ 216MHz : UHF TV (7 ~ 13) 470 ~ 890MHz : UHF TV (14 ~ 83)) 응용분야 : TV 공중파 방송용으로 할당되어 있음... 2018. 11. 18.
[MATLAB] MinGW-W64 수동 설치 MATLAB GUI Programing을 한 후에 누구나 exe 실행파일로 compile하기를 원할 것이다. 먼저, GUI를 compile하기 위해서는 우선 'MATLAB Compiler' ToolBox가 설치되어 있어야 한다. 하지만 이런 경우에도 명령창에서 mex -setup나 mbuild -setup명령어를 치면 MinGW-w64 compiler가 필요하다고 뜨는 경우가 있다. MATLAB의 버전을 높여가면서 Add-On을 통하여 ToolBox 뿐만 아니라 이러한 MinGW-W64도 설치할 수 있도록 하고 있다. 편리한 측면도 있지만, 회사 보안 정책 등으로 네트워크에 연결하기 꺼리는 경우 Add-On으로 설치가 어려울 수 있다. Add-On이 되면 아래의 Mathworks의 File Exchang.. 2018. 8. 15.
Agilent ADS 2차원 결과 데이터 보기 ADS simulation의 결과를 보기위해서는 dataset 구조를 정확히 알아야 한다. 주파수가 1 MHz에서 20 MHz까지 0.1 MHz 단위로 sweep하면서 시뮬레이션하였다고 가정하자. 보고자 하는 파라미터가 Vout이라고 하면, 해석주파수 개수가 191개 이니 Vout은 1 x 191의 행렬 형태로 저장된다. 이러한 경우는 해석결과를 보는데는 크게 문제가 없지만, parameter sweep을 하면서 주파수 해석을 하면 Vout은 1차원 행렬이 아닌 2차원 행렬의 형태가 된다. parameter sweep을 1~10까지 11개 구간으로 스윕하는 경우 Vout은 11 x 191의 행렬 형태로 저장된다. 이렇게 2차원 행렬로 저장된 경우 해석결과를 보면 parameter sweep한 것까지 겹쳐.. 2018. 5. 19.
반응형

티스토리툴바