간절히 바라면 이루어 진다.

기계공학과에서 강의 교과서로 쓰기 위한 제어공학 책을 집필 중이다. 거기에서 얻어진 지식을 공유하는 것도 좋다고 생각이 되어서 제어공학 카테고리를 개설하게 되었다. 정말이지 공부에는 끝이 없는 것 같다.

예전에 기구학에 대한 강의 자료를 만들었었는데 여기에도 간단히 첨부해 본다. 기구란 어떠한 부품의 운동을 이용하여 또 다른 부품에 필요로 하는 운동을 일으키게 하는 장치라고 할 수 있다. 예를 들면, 모터의 회전운동을 실린더의 직선운동으로 바꾸는 일 들이다. 1. 링크 기구란? 길이가 서로 다른 링크를 핀으로 결합하여, 운동을 전달하는 기계요소 2. 링크 기구의 종류 3절 링크 기구 (고정 링크 기구, Locked mechanism): 움직임이 없는 건축물의 트러스 구조 등에 이용, 자유도는 0 또는 음의 자유도를 가짐 4절 링크 기구 (구속 링크 기구, Constrained mechanism): 1개의 링크를 고정하는 것으로 일정한 동작을 취하게 하는 기구, 자유도는 1 자유도 5절 링크 기구 (비 구..

대구대학교 최병재 교수님께서 너무 잘 해 주셔서, 주제넘게 워크샵도 참가하게 되었다.참으로 감사하고 고마운 일이 아닐 수 없다.앞으로 나도 여러모로 사회공헌을 할 수 있도록 노력해야 하겠고, 연구도 좀 더 잘 할 수 있도록, 열심히 살아야 겠다.발표하면서 느낀건데, 아직은 많이 부족한거 같음..http://www.etnews.com/20180328000001

맥을 이용하면서 우선 word2vec을 설치하는 순서를 정리해 본다. 1. git clone https://github.com/svn2github/word2vec.git 2. cd word2vec/ 3. make "make" 를 끝마치니 아래와 같은 에러가 나온다.- - - - - - - - - - - - - - - - - - - distance.c:18:10: fatal error: 'malloc.h' file not found #include ^~~~~~~~~~ 1 error generated. make: *** [distance] Error 1 - - - - - - - - - - - - - - - - - - -맥에는 malloc.h 가 없는 관계로, 각각의 c파일 내부에 있는 "#include " ..

논버벌 커뮤니케이션의 중요성의 예를 들기위해서, 흔히 쓰는 참고문헌 중의 하나가 "메라비안의 법칙" 이다. 그러나 수 많은 사람들이, 이 연구를 논버벌 커뮤니케이션의 중요성을 강조하기 위해서 쓰는데, 실제로는 논 버벌 커뮤니케이션의 중요성을 강조하기 위한 연구라기 보다는, 사람에게 모순된 정보가 주어졌을때 어느것을 우선적으로 받아들이는가에 대한 연구이다. UCLA의 교수인 Albert Mehrabian이 행한 태도나 감정을 이용한 커뮤니케이션에 대한 연구로써, 감정과 태도에 대해 모순 된 메시지가 나온 때 사람들의 인식에 대한 연구이다. 그 결과 사람들이 강하게 받아들이는 정보에 대한 비율을 냈는데, 언어: 7%, 청각: 38%, 시각: 55% 라는 비율을 고려하여 상황 판단을 하는 것이다. 즉, 메라비..

동네양판점에서 커피머신을 열심히 판촉활동을 하고 있는 중인데, 지나가는 사람들이 관심도 없고, 뭔가 짠하더라... 로봇에게 감정이입이 되는건가...

기계학습을 시킬 때 필요한 데이터셋이 가득한 유명한 사이트.. UC Irvine Machine Learning Repository https://archive.ics.uci.edu/ml/index.html archive.ics.uci.edu 기존의 데이터셋을 사용함으로써, 자신이 적용한 알고리즘이 제대로 잘 돌아가는지 알아보는데 도움이 된다.

RNN에 대해 조사하다가 내용이 좋은 곳을 나중에 또 확인해 볼 수 있게 링크를 해 둠. 1. Recurrent Neural Networks Tutorial, Part 1 – Introduction to RNNs 2. Understanding LSTM Networks 3. TensorFlow (Open source software library for numerical computation) 4. Torch (Scientific computing framework) 5. Recurrent Neural Network Regularization (Wojciech Zaremba, Ilya Sutskever, Oriol Vinyals) 6. Elman Networks 7. Encog Machine Learnin..

항상 무언가 이슈가 일어나면, 우리나라는 왜 못할까 라는게 뒤 따라온다. 몇년전에 닌텐도DS때도 그랬다. 그냥 그뿐이다... 현재로써는 게임이 약물 취급될 뿐.. 사람들은 게임을 만들때 프로그래밍 스킬이 필요하고, 게임에도 인공지능이 들어간 다는 것을 간과한다.

나는 "알파고"가 인간을 대체를 하려면, 단순히 수많은 계산을 반복해서 가장 최적의 해를 찾는 거 이상으로, 인간의 본질이라 할 수 있는 영혼까지 흉내낼 수 있어야 가능하다고 보는데, 찌라시들은 거의 스카이넷이 왕림 할 것 처럼 글을 써 놓는거 같아서 그것이 아쉽다. 인공지능이 만능이라고 설명하기 전에, 일단 "Chinese room problem"이랑 "Symbol grounding problem" 부터 설명 해 줘야 할 것 같은데.. 클릭수 올릴라고 자극적인 기사를 쓰는건 좀 아닌거 같다. 그나저나 구글이 요즘에 하는 일을 보면 진짜 대단하긴 대단한거 같다. (아래는 Chinese room problem(중국어 방)에 대한 60초로 잘 정리되어 있는 동영상이 있어서 링크를 건다.)