Jooo's life story

짧다면 짧고 길다면 긴 30여년의 인생을 사는 동안 느끼고 경험한 생각들이 매우 많다 알딸딸한 기분으로 지금 가장 생각나는 것은 사람의 간사함이다 배가 고프면 먹을 것을 찾고 먹을 것의 소중함을 간절히 느끼지만 어느순간 배가 부르면 먹을 것의 소중함을 잃는... 사람이란 그런 것이다 현재가 가장 힘이 들고 과거의 고통은 추억이 되는... 나는 사람이다 그래서 나의 간사함을 인정한다 나의 간사함을 인정한 덕분인지는 모르겠으나 가끔 나는 나를 막다른 골목으로 내몬다 나는 나의 간사함을 인정하니까... 직장도 구하지 않은채 2달 전에 사직 의사를 밝혔다 나의 명분은 내가 나간 후 회사의 피해를 최소화 하는 것이었다 그게 나를 믿고 채용해준 그 사람에 대한 보답이라 믿었다. 근데 한 달이 지나서야 구직 공고를 ..

요세 본인은 Adas 분야에서 일을 하고 있다.요 근래 최근 세미나에서 모빌아이에 대해서 들었다.모빌아이 칩을 판매하면서, 렌즈. ISP 등 입력에 영향을 주는 하드웨어는 픽스해 놓았다고 한다. 그리고, 모빌아이의 인식 성능에 대한 A/S를 요청할 때, 단순 요청이 아닌, 문제가 있는 Scene에 대한 row 데이터를 취득해서전달해야 움직인다고 한다. 충격적이었다. 기계 학습은 차 후에 어떤 새로운 알고리즘이 나올지는 모르겠으나,본인이 알고 있는 범위에서는 학습 데이터를 꼭~ 필요로 한다. 즉, 기계에게 사진을 보여주며, 이건 사람이야라고 가르쳐야 한다는 의미다.헌데, 이를 모빌아이에 적용해서 생각해보면, 모빌아이는 몇년 동안 수많은 상황과 장소에서 획득한 데이터를보유하고 있을 것이다.그래서 그 획득한 ..

워낙 세상 돌아가는 것에 관심이 없는 나인데.. 이번 일은 워낙 크고, 이제 막 아버지가 된 나로써는 매우 가슴 아픈 일이였다. 이번 일을 보고 느낀 것은 단 하나.. 결국 돈, 안전 의식의 결여.. 본인은 법도 잘 모르고, 관련 지식도 전무한 사람이다. 하지만 자본주의 사회에서 대부분의 문제는 돈 때문이라는 것을 많이 느낀다. 그래서 좋은 방법이 없을까 생각해보았다. 문제는 시스템이다. 불법 행위를 할 수 없는 시스템을 법으로 만들면 이러한 일들은 막을 수 있지 않을까? 1. 불법 행위를 행하는 사람 혹은 기업은 돈이 가장 큰 이유이다. 2. 이를 가능하게 하는 사람 혹은 기관은 본인에게 득(돈, 권력)이 되기 때문이다. 이러한 맥락으로 볼 때, 내가 생각하는 시스템은 다음과 같다. 불법 행위를 감시하..

Q. 작은 비행물체를 자동으로 조정하여 원하는 목적지까지 도달하도록 하는 연구의 문제점 or 어려운점 facebook의 김병상님의 의견 : https://www.facebook.com/#!/groups/cvprml/689269671111568/?notif_t=group_comment * 기구/역학관점 소형 비행체의 경우, 기체는 작고, 가벼워야 하는데, 충분한 부력을 제공하기 위해서는 높은 출력의 구동기들이 필요합니다. 그런데 일단, 작으면서도 충분한 출력이 나오는 구동기를 구하는게 쉽지 않습니다. 자. 일단 구동기는 무시합니다. 그렇다면 남은 것은 기체를 더욱 더 가볍게 하는 것입니다. 그런데 기계라는 녀석은 참 신기합니다. 무거울 때는 중력이라는 이름으로 엔지니어를 괴롭히는데, 일정 수준 이하로 가벼..

1. Positive 샘플은 회전되지 않은 것들 수집 2. 수집된 Positive의 공통적인 부분 검출 3. 공통된 부분을 기준으로 특징 생성. - 얼마나 잘게 쪼개서 표현할 것인가. 4. 기본 검출 영역의 회전에 따른 사각형 영역 구하기 5. 모든 스케일에 대해 검출을 수행하나, Soft cascade 관점으로 접근 6. 회전에 대한 것은 룩업 테이블로 해결 7. 초기 영역 및 Positive Negative 영상 수집은 CAM-shift를 이용해서 수집 8. 특징은 적분 영상, 분산을 고려하거나, 복잡한 객체의 경우 Haar로 고려, 하지만 Haar는 회전에 대해서 다른 결과를 보일 것으로 생각됨. 하르를 방향 코드로 변환하면? 방향 코드에 대한 것은 MCT 부스팅과 같이 룩업 테이블로 구성

요 근래 생각이 많다.. 요즘 정부에서 창조 경제니 융합이니 많이들 떠든다.. 본인은 무엇이 창조 경제이고, 융합인지 전혀 잘 모른다. 헌데 본인이 생각하는 한가지는 확실한다. 현재 지구의 기술은 어떻게 발전되었는가 이다.. 결국 우리보다 앞선 이들의 힘들고 가치있는 연구들이 있었기에 가능했다고 생각한다. 본인은 연구자다. 매일같이 남들이 한 논문과 기술들을 조사하고 공부하며 연구를 수행한다. 항상 느끼는 것이지만 우리나라는 정보가 너무 부족하다.. 왜일까.. 다들 하나같이 이야기한다. 우리 나라는 너무 하이드한다고... 가만히 생각해보면 어쩌면 어린시절부터 경쟁을 몸에 익히며 살아온 우리나라의 문화 때문이 아닐까한다. 이제는 좀 바꿔야한다. 좁은 우리나라가 아닌 좀 더 크게 전세계로 시각을 확장해야한다..

많은 기업과 학교, 연구소에서 국가 과제를 많이 수행한다. 이런 과제들은 전문가들에 의해 심사되어진다. 많이는 아니지만 몇번의 과제 수행을 경험을 해보니, 참.. 답답하다. 물론 전부라고 볼수는 없지만, 대부분의 국가 과제는 그냥 과제로 끝이 난다. 흐지부지.. 난 사실 대한민국을 사랑하는 한 사람으로서 국가과제는 다음과 같이 시스템을 변경하였으면 한다. 1. 국가에서 과제 마다의 행정 요원을 뽑아 과제 수행하는 업체, 연구소, 학교로 파견하고, 행정적인 업무는 모두 지원한다. 2. 과제가 실패할 경우, 누가 손해를 보는가? - 과제를 수행하는 사람은 실무자다. 과제에 포함되는 모든 인력의 히스토리는 추적되어야 한다. 과제를 수행하기 위해서 참여 연구원들은 국가에서 관리하는 기관에 등록되어야 하며, 과제..

Cut and divide boosting을 생각하다가 좀 더 좋은 방법이 떠올랐다. 특징들의 combination 으로 새로운 특징을 생성하는 것이다. 1. 샘플 데이터를 특징 공간으로 이동시키고(특징 벡터로 변환) 2. 고려할 특징들 간의 combination 룰을 정의한다. 3. combination 룰에 의해 가장 좋은 특징을 찾는다. combination은 2~n 까지 사용자가 정의할 수 있도록 한다. 4. 연산 시간이 엄청 날듯하다. 5. svm을 combination 특징을 이용해서 초평면을 구하는 방법도 좋을 듯 하다. 출력값이 margin과 에러율이 나와야겟지. 6. 여러개의 combination 중에 margin과 에러율이 가장 작은 것 선택하기. 7. 가장 좋은 것은 positive ..

분류기들 중에 수학적으로 가장 최적은 svm이다. svm은 마진을 최대로 하는 초평면을 찾는 방법으로, 당연히 각 클래스별로 마진을 크게 하니, 최적일 수 밖에 없다. 헌데, 정말 실제로도 최적일까. 한가지 고려해야할 사항이 있다. 바로 사전 확률이다. 예를 들어 우리나라의 경우, 비오는 날보다 비가 오지 않는 날이 많다. 따라서 단순하게 내일 날씨는 비가 오지 않는다라고 결정해도, 분류기의 성능은 아마 50% 이상일 것이다. 따라서 사전 확률은 매우 중요하다고 생각된다. 그렇다면 svm은 어디에 사용해야 될까. 본인 생각은 사전 확률이 같은 분류에 사용하면 좋은 성능을 낼 것이다라고 생각한다. 예를들면, 나비와 꽃을 분류하는 문제, 카테고리 나누기 등등의 문제에 적용하면 당연히 좋은 결과를 얻을 것이다..