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LDO(Low Drop Out) Voltage Regulator 1. 리니어 레귤레이터란? 들어오는 INPUT 전압을 일정한 전압으로 OUTPUT 해주는 IC 소자이다. 전원회로의 필수적으로 들어가는 소자이다. 이것도 역시 소자이기 때문에 저번에 이야기했던 소자의 필수적 규칙을 따른다. 그 중에 한가지만 이야기 하자면 모든 소자는 DIP 타입과 SMD 타입으로 구분되는데 레귤레이터도 DIP타입과 SMD타입으로 구분되어진다. https://machinejw.tistory.com/30 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 에너지 machinejw.tistory.com 우리가.. 2023. 2. 15.
가스 센서 1. 가스 센서 개요 화학 센서는 특정 화학 물질의 종류, 농도, 성질 등을 감지하여 화학 에너지를 측정 가능한 전기 에너지로 변환하는 센서로 가스 센서 , 이온 센서, 습도 센서, 바이오 센서 와 같이 분석 대상에 따라 다양한 범주로 분류 할 수 있다. 우리가 호흡하는 공기는 대략 78%의 질소(N2), 21%의 산소(O2), 0.9%의 아르곤(Ar), 0.03%의 이산화탄소(CO2) 및 0.07%의 기타 가스로 구성되어 있다. 대기 오염의 주 원인은 미세먼지(PM), 일산화탄소(CO), 질소 산화물(NOx), 오존(O3), 이산화황(SO2)과 같은 오염 물질이다. 위험한 반응성 가스는 독성, 가연성, 산화성, 부식성, 발화성으로 구분될 수 있다. 가스 센서는 낮은 농도의 가연성, 폭발성 또는 독성 가.. 2023. 2. 14.
직류(DC)회로 해석 기초 1. 옴의법칙 옴의법칙은 1800년대 독일의 물리학자 옴이 처음사용한 데서 유래함 전류와 저항을 알고 있을 경우 전압을 구할 떄, V = IR (V) 전압과 저항을 알고 있을 경우 전류를 구할 떄, I = V/R (A) 전압과 전류를 알고 있을 경우 저항을 구할 때, R = V/I (Ω) 옴의 법칙을 이용해서 구한다. 전기에서 사용하는 단위들 ( V, A, Ω, F, H ) 은 SI 단위계를 사용한다. 아래 SI 단위계 표를 숙지하는 것이 좋다. 식들을 사용하기 전에 반드시 표준단위로 변경해야 한다. 그렇지 않으면 답이 10의 몇 승배로 크거나 작은 값이 될 수 있다. 접두어 기호 승수 피코(pico) p 10 ^ -12 나노(nano) n 10 ^ -9 마이크로(micro) µ 10 ^ -6 밀리(mi.. 2023. 2. 12.
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.

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