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임베디드 C언어/ 툴체인 개념 임베디드는 H/W, F/W로 나눌 수 있으며 H/W의 경우 시스템을 구성하기위한 회로설계와 PCB를 개발하는 영역이고 F/W는 시스템의 핵심적인 MCU(마이크로컨트롤러유닛)에 프로그래밍하여 시스템을 가동하기위한 프로그래밍 영역이다. (이 경우 아두이노를 생각하면 쉬움) 그리고 마이크로프로세서(우리가 흔히 말하는 CPU)를 사용한 F/W는 보통 리눅스 환경의 OS를 설치 하고 기반하여 만든다. (이 경우는 라즈베리파이에 속한다.) 오늘은 임베디드의 F/W 개발에서 C언어와 임베디드의 개념에 대해서 기본적으로 정리해보려고 한다. C언어의 특징 - 시스템 프로그래밍이 가능 운영체제(OS)를 개발하는 목적으로 만든 언어이기 때문에, 하드웨어를 제어하는 시스템 프로그래밍이 가능하다. 벌써부터 C언어가 임베디드에서.. 2023. 1. 31.
K-최근접 알고리즘02 (훈련세트/테스트세트) https://colab.research.google.com/drive/1nZUD3xipIo8uq3jt51krpDnDiMa4VYeI?usp=sharing traing_set_test_set.ipynb Colaboratory notebook colab.research.google.com 요약 무언가를 분류하는 알고리즘을 만들 때, 알고리즘이 정답을 모두 알고 있다면 문제가 된다. 모델을 훈련할 때 사용한 데이터로 모델의 성능을 평가하는 것은 정답을 미리 알려주고 시험을 보는 것과 같다. 공정하게 점수를 매기기 위해서는 훈련에 참여하지 않은 샘플을 사용해야한다. 이 때문에 훈련 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 나누는 것이다. 또한 무작정 훈련 세트와 테스트 세트로 나누는 것은 샘플링 편향을 불러온다. 무.. 2023. 1. 24.
머신러닝 알고리즘 분류 (지도학습/비지도학습/강화학습) 머신러닝 알고리즘의 분류 머신러닝 알고리즘은 지도 학습과 비지도 학습으로 나뉜다. 그리고 번외로 강화 학습으로도 나뉘기도 한다. 지도 학습(supervised learning) 지도 학습 알고리즘은 입력(데이터)과 타깃(정답)으로 이루어진 훈련 데이터가 필요하다. 지도 학습에서 데이터와 정답을 입력(input)과 타깃(target)이라 하고, 이 둘을 합쳐 훈련 데이터(Training data) 이라 한다. 입력으로 사용되는 특성, 특징을 feature라고 한다. 지도학습은 정답(타깃)이 있으니 알고리즘이 정답을 맞히는 것을 학습한다. 예를 들어 여러 데이터에서 구분하는 분류 처럼 말이다. 비지도 학습 (unsupervised learning) 비지도 학습 알고리즘은 정답(타깃) 없이 입력 데이터만 사용.. 2023. 1. 24.
머신러닝 K-최근접 이웃 알고리즘(K-Nearest Neighbors) https://colab.research.google.com/drive/10PjnrRKM2zR2v6xruyMoVq9EkaFdRKFn?usp=sharing K-Nearest Neighbors.ipynb Colaboratory notebook colab.research.google.com 요약 1. 데이터 준비/ 전처리 (2차원 리스트로 만들기) 2. 정답 데이터 준비 (이진분류에서는 보통 정답인 대상의 데이터를 1, 그 외 정답인 아닌 데이터는 0으로 표현함) 3. 사이킷런의 K - 최근접 이웃 알고리즘 모델 클래스명은 KNeighborsClassifier() 이다. 4. K-최근접 이웃 알고리즘의 fit() 메서드는 두 매개변수로 훈련에 사용 될 특성과 정답 데이터를 전달한다. predict()메서드는 .. 2023. 1. 24.
인공지능 기초 (머신러닝/ 딥러닝) 인공지능(AI) 사람처럼 학습하고 추론할 수 있는 지능을 가진 컴퓨터 시스템을 만드는 기술. 인공지능(AI)의 분류 강인공지능 (Strong AI) : SF 영화속의 인물들 처럼 인간과 구분하기 어려운 지능을 가진 컴퓨터 시스템 약인공지능 (Weak AI) : 지금 현재의 기술 수준이 약인공지능에 속함. 특정분야에서 사람의 일을 도와주는 보조 역할만 가능. (예를들면 음성 비서, 자율 주행 자동차, 음악 추천, 기계 번역) 머신러닝 (Machine learing) 규칙을 일일이 프로그래밍하지 않아도 자동으로 데이터에서 규칙을 학습하는 알고리즘을 연구하는 분야. 인공지능의 하위분야 중에서 지능을 구현하기 위한 소프트웨어를 담당하는 핵심 분야. 통계학과 깊은 관련이 있다. 통계학에서 유래된 머신러닝 알고리즘.. 2023. 1. 23.
PCB 회로 소자의 공통적인 법칙 1. 소자의 구분 전기/전자 소자는 크게 수동 소자와 능동 소자로 구분한다. 수동소자 (Passive Element) 수동소자는 전원이 없어도 동작할 수 있는 독립적인 소자 / 전기 에너지의 입력에 대해 에너지를 소모하거나 전달, 저장하는 동작과 같이 수동적인 역할만 하는 소자를 말한다. 수동소자는 대표적으로 R(저항),L(인덕터),C(커패시터)가 있으며, 선형적인 특성을 가진다. 능동소자 (Active Element) 능동소자는 동작을 위해서는 전원의 입력이 꼭 필요하며, 이렇게 전원 입력을 받아 입력 신호를 증폭/변환 하여 출력하는 소자를 말한다. 능동소자에는 다이오드, 트랜지스터, OPAMP, CMOS, 메모리 소자 등이 있다. 비선형적인 특성을 가진다. 능동소자는 반도체를 사용하여 만들어지며, 개.. 2023. 1. 19.
EasyEDA 회로도 기본 도식 기호 정리 1. Vcc,GND 2. 저항(R) 3. 커패시터(C) 4. 인덕터(L) 5. 전원공급(Power Supply) 6. 커넥터 7. 스위치 8. 다이오드(정류기) 8. 트랜지스터 9. 전압레귤레이터(리니어 레귤레이터 : LDO) 2023. 1. 16.
PCB 관련 기초 지식 정리 PCB 부품의 분류 Through Hole (DIP) 방식 부품 핀 방식으로 PCB 구멍에 꽃아 납땜하는 방식의 부품 / 대부분 크기가 좀 크고 내구성이 강함 SMT (SMD) 방식 부품 SMT 에 사용되는 부품을 SMD 부품이라고 하며, PCB 표면에 실장하여 납땜하는 방식 / 대부분 소형이고 내구성 약함 SMD ( L/R/C ) 소자부품은 규격이 정해져 있다. 부품 규격이 작아질수록 가격이 더 커짐. 규격에서 단위는 밀리와 인치가 있는데 이것을 명확하게 확인해야함. L/R/C(수동소자)는 버틸 수 있는 전력을 확인해야한다. SMD (IC)의 사이즈 규격은 아트웍 작업시에 핀 갯수와 피치(핀 간격)를 확인하는 것이 중요하다. PCB 관련 명칭 SMD PAD SMT 납땜 할 수 있는 PCB의 동판을 가르.. 2023. 1. 15.
센서의 개요 센서(Sensor)의 정의 어떤 대상의 정보를 수집하여, 기계가 취급할 수 있는 신호로 치환하는 소자 및 장치. 센서는 환경에 대한 변화나 특정 이벤트를 감지하여 그것을 관측하는 사람이 읽거나 판단할 수 있도록 변환된 출력 결과를 보여준다. 사람의 감각기관 처럼 어떠한 기계 장치도 센서로부터 얻은 정보를 이용하여 원하는 동작을 처리한다. 센서는 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅 등과 같은 통신 기술의 핵심 구성요소이다. 센서(Sensor)의 분류 일반적으로 모든 유형의 센서는 수동센서(passive sensor), 능동센서(active sensor)로 분류 할 수 있다. 센서의 분류 특징 예 수동센서 (Passive Sensor) 별도의 에너지원이 필요하지 않으며, 대상자체로 부터 발생하는 에너지를 출력신호로.. 2023. 1. 4.
PCB(Printed Circuit Board) 제작 과정의 이해 (1) 회로도 설계 PCB 설계시에 가장 처음으로 하는 것은 회로도를 설계하는 것 이다. 동시에 회로에 사용 될 IC칩, 부품, 소자,모듈 들의 수요가 있는지 꼼꼼하게 파악해야 한다. PCB를 설계하는 프로그램을 EDA라고 하며, EDA로 회로도를 작업한다. EDA에도 종류가 굉장히 많은데, 유료상용으로는 OrCAD를 많이 사용하고 무료용으로 EasyEDA, KiCAD가 유명하다. (2) 아트웍 작업 회로도를 다 설계하면 PCB의 모양부터 부품들의 실제 위치, 라인 선을 디자인 하는 아트웍 작업을 한다. 아트웍 작업도 EDA로 진행하며, 디자인 후에 최종적으로 Gerber파일을 생성한다. 몇개의 층으로 디자인 하는지에 대해서도 이 아트웍 작업에서 결정한다. 부품과 라인이 많을 수록 레이어는 늘어날 것이다.. 2022. 12. 29.

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