본문 바로가기
반응형

분류 전체보기208

#1 부동산을 공부하기 앞서 내가 2014년 결혼을 위해 아파트 한채를 구입하였다. 이 아파트를 구하기 위해서 고려한것은 오로지 한가지 였다. 와이프와 나의 직장으로부터 거리. 직장이 수원, 영등포이기에 서울 경수대로를 따라서 가격대를 맞춰서 계속 내려오게 되었다. 그러던 중 안양에 정착하게 되었으며, 살다보니, 첫 정착지의 중요성에 대해서 알게되었다. 2017년이 되자 부동산 가격은 오른 상태였고, 기분 좋게 아이도 생겨 돌봄이 필요하여 인천 구입하게 된다. 시간이 지날수록 서울 부동산 가격은 더 폭등하였으나 내가 사놓은 안양과 인천은 그대로였다. 도대체 무엇이 문제인가? ...... 지금 까지 살아본 주관적인 경험으로는 입사 동기들 사이에 누가 먼저 결혼해서 어디 집을 샀느냐가 그 사람의 위치를 만들어놓은것 같다. 이땐 다 운빨.. 2020. 12. 1.
[Computer Vision] #4 Parzen Windows or KDE(Kernel Densit Estimation) Parzen Windows 이것에 대해 알아 봅시다!! 일반적으로 파첸의창(Parzen Windows Function) 또 다른 말로는 커널밀도추정(Kernel Density Estimation) KDE라고도 합니다. 그럼 KDE 란? 커널밀도추정이란 어떤 함수에 콘볼루션(Convolution)하기 위한 마스크(Mask) 정도로 생각하면 됩니다. 하지만 KDE에서는 함수가 아닌 샘플링(Sample)된 포인트에 콘볼루션을 시키게 됩니다. 모든 포인트들은 우리가 추정하고 싶어하는 분포로부터 샘플링 되었다고 가정을 합니다. 주어진 n개의 데이터 셋 X1….Xn에 대하여 우리는 밀도함수 P(x)를 예측할 수 있습니다. 그래서 우리는 새로운 어떤 샘플 X가 주어져도 이 x에 대한 p(x) 출력할 수 있습니다. 이.. 2012. 7. 8.
[Corner Detection] #3 RANSAC(RANdom Sample Consensus) SIFT, SURF알고리즘을 이용하고 가장 마지막 단계에서 RANSAC을 이용하는 것을 볼 수 있다. 이 놈RANSAC(RANdom SAmple Consensus) 에 대해서 알아보자 RANSAC의 뜻은? RANdom Sample Consensus의 약자를 따서 만든 알고리즘이다. Fischler와 Bolles에 의해서 제안된 RANSAC은 1981년 논문 "Random Sample Consensus: A Paradigm for Model Fitting with Application to Image Analysis and Automated Cartography" 발표되었습니다. 이 논문을 한번 읽어보시길 바라며 내용은 다음과 같습니다. 측정 노이즈(Noise)가 심한 원본 데이터로부터 모델 파라메타(Pa.. 2012. 6. 24.
[Parallel] #1 Intel Parallel Studio 2011에 대해 알아보자 Intel Parallel Studio 란? C/C++ 컴파일러와 응용프로그램의 병렬화를 지원하는 도구로 총 4개로 구성되어 있다. 각 도구는 Microsoft Visual Studio 통합개발 환경에 플러그인 되어 사용 가능하다. 각 도구는 4개로 구성되어 있다. 설치를 하고 나면 4가지 종류가 있다. 구성요소를 보면… 1) Intel Parallel Advisor 병렬화를 실시하기 전 병렬화해야 할 곳을 찾아내 병렬 처리를 모델화해서 효과적으로 병렬화 응용프로그램을 작성하기 위한 도구이다. 병렬화 설계를 하기 위해서 사용하면 효과적이다. 2) Intel Parallel Composer 기존 응용프로그램의 CPU 최적화를 위하여 만들어진 컴파일러 멀티스레드를 작성할 수 있도록 병렬 라이브러리 및 성능 .. 2012. 6. 17.
[Corner Detection] #2 캐니 에지(Canny Edge) Canny Edge는 왜 중요한가? Canny Edge Detection 은 1986년. John F. Canny 에 의해 개발된 알고리즘이다. 이제까지 논의된 에지 검출기들 보다 우월하기 때문이다. 윤곽을 가장 잘 찾아내면서도 원래 영상의 회색물질과 관련된 모든 에지(Edge)들을 제거할 수 있는 유일한 방법이다. 그럼 어떤 면에서 우월한가요? 낮은 에러율 모든 에지가 검출되어야 하며 의사반응(Spurious Response)가 없어야 한다. 즉 검출된 에지가 참이어야 한다. 에지 점들의 위치가 정확히 측정 되어야 한다. (Well Localized) 찾아진 에지가 참 에지와 가능한 가까워야 한다는 것이다. 검출기에 의해 에지라고 표시된 점과 진짜 에지의 중심 간의 거리가 최소여야 한다는 것이다. 단일.. 2012. 6. 13.
[Computer Vision] #1 컴퓨터 비젼 이란? 컴퓨터 비젼(Computer Vision)이란 무엇일 가요? 에너미 오브 스테이트나, 터미네이터2에서 사람의 얼굴을 판별하는 장면 많이 인상에 남았을 것입니다. 하지만 예전 영화에서는 신기술일 지도 몰라도 이미 우리 일상에서는 적용이 되고 있는 실정입니다. 이런 것들을 일반적으로 우리는 Computer Vision이라는 생각할 수 있습니다. 그럼 Computer Vision의 목적은 무엇 일가요? 중요한 것은 모든 이미지는 이야기를 말한다는 것입니다. 아래와 같은 이미지는 아이언 맨 이라는 이야기를 우리에게 시각적으로 들려준다는 것입니다. 우리는 이런 이미지가 무엇인지를 알 수 있습니다. 사람 : "넌 아이언맨 이군.. 멋지군" 컴퓨터 : 넌 "아이언맨이야" 여기서 결론은? Computer Vision .. 2012. 5. 24.
반응형

티스토리툴바