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소스 코드를 작성하는 문법을 프로그래밍 언어라고 부릅니다. 그리고 소프트웨어 개발은 소스 코드를 작성하여 진행됩니다. 언어는 문법만 지켜지면, 어떠한 방식으로 표현이 가능합니다. 그러므로, 같은 기능을 개발하더라도 작성된 소스코드의 형태는 다를 수 있습니다. 소스 코드가 올바르게 동작하는지 확인하기 위해 대부분 소프트웨어를 임시로 구동하여 결과를 눈으로 직접 확인할 것입니다. 그러나, 이러한 방법은 개발 속도를 느리게 할 뿐만 아니라, 테스트 실행 및 결과 확인에도 상당한 시간을 요구합니다. 테스트 코드를 이용하면, 개발을 빠르게 진행 가능하며 테스트도 손쉽게 수행할 수 있습니다. 이번 포스팅에서 단위 테스트의 정의, 장점, 특징을 알아보며 단위 테스트를 작성해야 하는 이유에 대해 알아보겠습니다. 단위 ..

객체 인식 분야에서 CNN은 우수한 추론 성능을 보여주는 알고리즘입니다. CNN의 정의 및 모델링 시 고려해야 할 사항은 이전 포스팅에서 다루었습니다. CNN에 대한 내용이 기억이 잘 나지 않으신 분은 아래 링크 참조 바랍니다 Deep Learning CNN 설계방법 객체 인식 분야에서 많이 사용되는 딥러닝 CNN 모델을 설계하는 방법에 대해 알아보겠습니다. CNN 정의 Neural Network는 시각 피질이 이미지를 처리하고 인식하는 원리를 수학적 모델으로 정의한 것 shcheon.tistory.com 이번 포스팅에서는 CNN의 연구동향에 대해 간략히 살펴보겠습니다. CNN은 클라우드 컴퓨팅, 병렬 컴퓨팅 기술과 하드웨어의 성능이 향상되어 최근 주목받게 된 알고리즘입니다. CNN은 추론 성능은 우수하..

객체 인식 분야에서 많이 사용되는 딥러닝 CNN 모델을 설계하는 방법에 대해 알아보겠습니다. CNN 정의 Neural Network는 시각 피질이 이미지를 처리하고 인식하는 원리를 수학적 모델로 정의한 것입니다. 하나의 신경세포 동작은 입력 신호, 가중치, 활성 함수, 출력 함수를 이용하여 퍼셉트론으로 모델링 되어 뉴럴 네트워크를 구성합니다. CNN은 Convolutional Neural Network의 줄임말이며, 뉴럴 네트워크에서 컨볼루션 연산을 추가한 신경망입니다. CNN은 이미지 분류 작업에 뛰어난 성능을 보여, 머신러닝, 딥러닝 분야에서 각광받는 알고리즘입니다. Forward 연산은 Input Layer로부터 Hidden Layer를 거쳐 Output Layer까지 값의 전달이 이루어지는 과정입..

Object Dection API는 이미지에서 객체를 탐지해주는 딥러닝 모델을 사용하기 위한 API입니다. Tensorflow는 머신러닝 알고리즘을 사용하기 위한 프레임워크이며, 텐서 플로우의 Object Detection API를 사용하면, 인공지능 모델을 학습할 수 있을 뿐만 아니라, 이미지 내 객체를 탐지하는 추론기능까지 사용 가능합니다. 이번 포스팅에서는 Tensorflow를 설치하여 Object Detection API를 사용하는 방법에 대해 알아보겠습니다. Ubuntu16.04에서 Tensorflow 설치 우분투에서 아래 명령어를 순차적으로 실행하면 텐서 플로우를 설치할 수 있습니다. sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv ..