[Deep Learning] Transfer Learning과 Knowledge distillation
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Pre-trained Model 개념 Pre-trained Model (사전 학습 모델)은 대규모 데이터셋으로 이미 학습이 끝난 모델.이 모델은 특정 문제를 풀기 위해서 처음부터 학습한 것이 아니라, 충분히 크고 일반적인 데이터셋에서 학습된 지식을 내포하고있음입력에 가까운 레이어: Low-level feature (엣지, 색상, 질감 등).출력에 가까운 레이어: High-level feature (객체의 의미론적 특징).이런 계층적 구조 덕분에, 한 번 학습된 CNN은 단순히 원래 문제에서만 쓰이는 것이 아니라, 다른 문제에서도 충분히 활용 가능한 표현을 제공이러한 특징은 다른 태스크에도 활용 가능. feature를 학습하는 파트에서 활용 + 당연히 Task가 다르다면 head는 달라야됨 Transfe..
[OS] ARM 노트북에서 오류 0xc0e90001 해결 (USB 없이 초기화 )
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학교에서 빌린 노트북(GlaxyBook 4 edge)을 반납하려고 초기화하려고 했는데, 복구 모드 진입조차 안 되고, 0xc0e90001 오류만 계속 나왔다. 처음엔 그냥 내가 뭔가 잘못한 줄 알았는데, 다른 아수스 젠북 ARM 모델, 갤럭시 북 4도 똑같은 증상 생기길래 검색 좀 해보니까…ARM 노트북에서 흔하게 발생하는 복구 오류였다. ARM 노트북이란?간단하게 말하자면ARM은 스마트폰, 태블릿, 사물인터넷 기기 등에 널리 사용되는 저전력 고효율 CPU 아키텍처. https://blog.naver.com/bae1301/221752436805 ARM 프로세서? ARM에 대해 “앎”아보자우리가 사용하는 스마트폰, 컴퓨터 모두 CPU라는 부품이 들어갑니다. CPU는 컴퓨터의 연산장치로 사...blog.n..
[Server] Window PuTTY로 원격 접속하기
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이번에는 연구실에 있는 컴퓨터에 원격 접속을 설정하려고 한다. 보통 이런 작업은 리눅스(특히 Ubuntu) 서버에서 많이 하게 되는데, 이번엔 특이하게도 원격 대상 컴퓨터가 Windows였다. 그래서 일반적인 방식 말고, Windows 환경에서도 간단하게 커맨드 기반으로 접속할 수 있도록 PuTTY를 사용해서 구성했다. PuTTY란?PuTTY는 대표적인 SSH/Telnet 클라이언트즉, 다른 컴퓨터의 터미널(Command Prompt, Bash 등)에 접속할 수 있게 해주는 도구https://m.blog.naver.com/applewoods/222307874816 [Windows] SSH 접속 프로그램, PuTTY 설치 및 사용법안녕하세요. Windows(윈도우)에서 ssh를 접속하는 프로그램에 대해서 ..
[Deep Learning] 딥러닝 모델 모바일 최적화 알아보기
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최근 진행 중인 프로젝트에서 YOLOv11 객체 탐지 모델을 모바일 디바이스에 탑재하는 작업을 하게 되었다. 온디바이스에서 실시간 추론 성능과 배터리 효율을 고려했을 때, 단순히 PyTorch나 TensorFlow 모델을 그대로 쓰는 것은 현실적인 선택이 아니었다. 2025.03.23 - [Technology Notes] - [Project] Qualcomm Ai Hub에서 YOLOv11-Detection-Quantized 모델 컴파일 해보기 [Project] Qualcomm Ai Hub에서 YOLOv11-Detection-Quantized 모델 컴파일 해보기Qualcomm AI Hub 모델 설치 및 사용 가이드1. Python 패키지 설치AI Hub 모델 패키지는 pip를 통해 설치할 수 있습니다.pi..
[Framework] Flask-RESTX와 Swagger UI 사용해보기
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Swagger와 Flask-RESTX를 통해 자연어 명령을 LLM을 통해 시스템 명령으로 바꾸는 API 만들어 보았다.이 글에서는 LLM의 추론 결과를 웹 API로 제공하고, Swagger UI를 통해 직관적으로 테스트할 수 있도록 하는 방법을 소개하고자 한다. 이전 글에서 LLM 모델을 활용해, 자연어로 주어진 명령을 시스템 함수 호출 형태로 변환하는 로직을 구현했었다. 2025.03.12 - [LLM/Project] - [Project] LLM을 활용한 시스템 인터페이스 만들어보기 [Project] LLM을 활용한 시스템 인터페이스 만들어보기LLM 모델을 기반으로 반도체 검사 명령어를 이해하는 인터페이스 구성하기 최근 대규모 언어 모델(LLM)의 활용 범위가 넓어지면서, 이를 특정 도메인에 특화시켜 ..
[Deep Learning] Anomaly Detection(이상치 탐지)를 알아보자
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Anomaly Detection(이상치 탐지) 개요1. 정의Anomaly Detection: 정상(Normal) 데이터와 비정상(Abnormal, 이상치) 데이터를 구별하는 문제.적용 분야: 제조업, CCTV, 의료 영상, SNS, 금융, IoT, 산업 현장 등.‘이상 탐지(Anomaly Detection)’란 어떤 데이터 집합에서 예상할 수 있는 기대 관측 값이 아닌 다른 형태의 데이터 패턴을 찾아내는 것을 목표로 하는 분야를 의미한다. 사람은 변화가 발생하면 일반적으로 발생된 정상의 데이터 패턴인지 아니면 비정상적으로 형성된 패턴인지를 구분할 수 있는 능력을 가지고 있다. 이는 정상적인 데이터 패턴의 양상을 학습을 통해 기억하고 있기 때문이다. 딥러닝(Deep Learning)을 이용한 이상 탐지 기..
[Android] Android Emulator ControlService 오류 1062
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최근 Android Studio를 새로 설치하고 에뮬레이터를 실행하려고 했는데, 에뮬레이터가 아예 실행되지 않는 문제가 발생했습니다.상황 AVD를 생성하고 실행 버튼을 눌러도 인스톨이 안되고콘솔에 다음과 같이 오류가 출력됨 Android Emulator hypervisor driver is not installed. Install Android Emulator hypervisor driver for better emulation performance. 심지어 수동으로 silent_install.bat을 관리자 권한으로 실행해도 오류가 떴다:[SC] ControlService 오류 1062: 서비스가 실행되지 않았습니다.[SC] 4294967201 오류가 발생하여 StartService에 실패했습니다...
[Deep Learning] CNN(합성곱 신경망) 정리해보기
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이 글은 cnn(합성곱 신경망)의 기본 원리와 핵심 구성 요소를 정리하여 보기 위해 쓴 포스팅이다..CNN(합성곱 신경망) 아키텍처 개요CNN의 정의: 컨볼루션( Convolution) 연산을 활용하여 뉴럴 네트워크를 효율적으로 만든 모델 구조이다.컴퓨터 비전에서의 역할: 이미지에서 특징을 추출하는 Feature Extractor로 주로 이용된다.Feature Extractor 예시 입력 영상 (INPUT)일반적인 영상은 RGB 3 채널로 구성된 텐서형태이다.예시: 3 ( 채널) x 256 (세로) x 256 (가로) 크기의 텐서이다.의료 영상처럼 그레이 스케일은 1 채널, 볼륨 매트릭 영상은 더 많은 채널을 가질 수 있다.CNN의 처리 과정 (Feature Derection):컨볼루션 연산: 입력 영상..
[Project] Qualcomm Ai Hub에서 YOLOv11-Detection-Quantized 모델 컴파일 해보기
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Qualcomm AI Hub 모델 설치 및 사용 가이드1. Python 패키지 설치AI Hub 모델 패키지는 pip를 통해 설치할 수 있습니다.pip install qai_hub_models주의: Snapdragon X Elite 사용자에 한해 Windows에서 64비트 AMDx64 Python만 지원됩니다. Windows ARM64 Python을 사용할 경우 설치가 실패합니다.추가 의존성: 일부 모델(예: YOLOv11)은 추가 의존성을 필요로 합니다. YOLOv11 모델을 설치하려면 아래와 같이 입력합니다.pip install "qai_hub_models[yolov11-det]"2. AI Hub 접근 설정모델 컴파일, 디바이스에서의 프로파일링 등 많은 AI Hub 기능을 사용하려면 Qualcomm® ..
[Project] Qualcomm 루빅 파이(RUBIK Pi) 사용해보기
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오늘은 Qualcomm과 프로젝트를 함께 하면서 ai 모델을 온디바이스로 구동하는 프로젝트를 진행하려고 하였는데, RUBIK Pi3가 최신의 모델이다 보니 정보가 많지 않아서 사용해보고 관련 내용을 정리해 보려고 한다. 개발자를 위한 Qualcomm SoC 플랫폼에 기반한 최초의 PiRUBIK Pi?Thundercomm은 Qualcomm의 QCS6490 시스템온칩(SOC)을 기반으로 한 첫 번째 싱글보드 컴퓨터인 RUBIK Pi를 출시했습니다. RUBIK Pi는 고성능 Qualcomm® QCS6490 프로세서를 탑재해 12.5 TOPS의 온디바이스 AI 추론 성능을 제공하며, 최대 18억 개의 매개변수를 갖춘 소규모 언어 모델을 지원합니다. 크기는 100mm x 75mm로 초소형이며, 다양한 인터페이스와..
[Project] Qualcomm Ai Hub 사용해보기
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Qualcomm 디바이스로 프로젝트를 진행하려고 하였는데, 관련 정보가 부족해 여러 가지를 찾아보던 중, Qualcomm AI Hub가 많은 도움을 줄 수 있다는 것을 알게 되었다. 그래서 이 기회를 통해 AI Hub를 사용해 보았고, 그 경험을 정리해보려고 한다. https://aihub.qualcomm.com/ Qualcomm AI HubThe platform for on-device AI, with optimized open source and licensed models, or bring your own. Validate performance on real Qualcomm devices.aihub.qualcomm.com Qualcomm AI Hub란? 퀄컴 AI 허브는 최적화된 AI 모델과 구체적..
[Docker] 도커와 컨테이너 알아보기
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오늘은 도커에 대해 알아보았다. ( 로고가 굉장히 큐트함 )도커란?‘컨테이너화’를 사용하여 응용 프로그램의 배포, 확장 및 관리를 자동화할 수 있는 오픈 소스 플랫폼도커는 개발자들이 복잡한 개발 환경 세팅에서 벗어나 손쉽게 코드를 실행하고 배포할 수 있게 해주는 혁신적인 도구이다. 도커와 컨테이너가 등장하기 전, 개발자들은 새로운 직장에 들어갈 때마다 개발 환경 세팅에 많은 시간을 소모했으며, 환경 업데이트 시 항상 문제 발생을 염려해야 했다. 코드를 서버에 배포하고 실행시키기 위해 개발자들은 다양한 에러와 문제를 겪었으며, 작업이 성공적으로 끝나길 기도하기도 했다. 그러나 도커와 컨테이너의 등장으로 개발 환경 설정과 관련된 이러한 복잡한 작업이 대폭 줄어들었다. 도커는 리눅스 기반의 OS 레벨 가상화 ..