https://link.springer.com/article/10.1007/s10479-022-04612-8 Abstract Maintenance planning aims to improve the reliability of assets, prevent the occurrence of asset failures, and reduce maintenance costs associated with downtime of assets and maintenance resources (such as spare parts and workforce). Thus, effective maintenance planning is instrumental in ensuring high asset availability with t..
https://arxiv.org/pdf/2306.04137.pdf Abstract The development of urban-air-mobility (UAM) is rapidly progressing with spurs, and the demand for efficient transportation management systems is a rising need due to the multifaceted environmental uncertainties. Thus, this paper proposes a novel air transportation service management algorithm based on multi-agent deep reinforcement learning (MADRL) t..
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0376042121000312 Abstract The article brings together the academic and industry literature on the design and management of urban airspace. We analyze the proposed airspace concepts, identify their strengths and weaknesses, point to gaps in research, and provide recommendations for a more holistic approach to designing urban airspace. 영공(airspace..
직업(?) 특성 상 Ubuntu에 CUDA 및 CuDNN 환경을 세팅하고 초기화할 일이 많다 매번 찾아보고, 실패하고 다시 시도하고 할 일이 많아 확실하게 성공한 케이스를 정리한다. 참고로, 필자의 환경은 Ubuntu 20.04 LTS이다. 확실하지는 않지만 우분투 버전에 따라 큰 차이는 없을 것 같다. 우분투는 몇 년 째 사용하고 있지만 불친절한 패키지 관리 방식은 적응이 되지를 않는다 Nvidia 드라이버 제거 sudo apt-get purge *nvidia* sudo apt-get autoremove sudo apt-get autoclean CUDA 및 CuDNN 라이브러리 제거 sudo rm -rf /usr/local/cuda* sudo apt-get --purge remove '*cud*' su..
1. OpenAI Gym Taxi Environment https://www.gymlibrary.dev/environments/toy_text/taxi/ Taxi - Gym Documentation Previous Blackjack www.gymlibrary.dev OpenAI Gym에서 제공하는 다양한 환경 중 하나인 Taxi (Toy Text) 환경은 위 사진과 같이 구성되어 있습니다. 그리드에는 R(빨강), G(초록), Y(노랑) 및 B(파랑)로 표시되는 4개의 지정된 위치가 있습니다. 에피소드가 시작되면 택시는 임의의 장소에서 출발하고 승객은 임의의 또 다른 장소에 있습니다. 택시는 승객의 위치로 운전하여 승객을 태우고 승객의 목적지(지정된 4개의 위치 중 다른 하나)로 운전한 다음 승객을 하차시..
용어 배열 A는 배열 B의 서브 배열이다 : $a \in A, b \in B, A \subseteq B, |A| a[k], (x\in{ x| 0 \leq x \leq k - 1, x \neq k })$ 가 성립한다. 위의 분기에서 매 step마다 작은 값의 인덱스를 $m$으로 갱신하므로 ⇒ TRUE for loop가 종료된 후, 배열 a에서 가장 작은 값인 $a[m]$이 배열 a의 0번째 인덱스 위치에 오게 된다. 이때, 배열 a의 0번째 인덱스 위치에 있던 값과 swap되므로, 집합 조건은 깨지지 않는다. 이후, sort() 함수에는 매개변수로 a 배열의 서브 배열이면서, 길이가 1 작고, 0번째 인덱스 값이 빠진 서브 배열이 전달된다. base : $n=1$ ⇒ TRUE step : 이때, 위 의 과..
3월 연구실에 학부연구생으로 들어온 이후, 기본적인 머신러닝, 딥러닝 이론들을 공부한 후 본격적으로 강화학습 공부를 시작했다. 고전 강화학습 이론인 Model-based 알고리즘들을 공부했다. 이후 실제 연구에 접목하기 위해, 내가 들어오기 전 석사를 졸업하신 선배님께서 연구하셨던 MAAC 알고리즘을 이어받아 연구를 하게 되었다. 당시, Google에서 개발한 Google Research Football에 Multi-Agent 강화학습을 적용하고, 논문에 쓸 연구 성과를 위해 알고리즘을 공부했다. 얼마 전, APISAT 심포지엄 컨퍼런스 논문을 마치고, 교수님께서 SCIE급 저널 논문을 위해 다시 알고리즘을 공부하자고 말씀하셨다. 나는 MAAC를 맡게 되었고, 다시 바닥부터 자세히 공부했다. MAAC (..
전공선택 전공기초프로젝트1 과목에서 팀프로젝트로 진행한 "인공지능 기반 시간표 생성 프로그램"입니다. 1차 기획서 프로그램 다운로드 https://drive.google.com/file/d/1XYQCrEz-KgfGkrI9vJWEfeAz51561bQ-/view?usp=sharing 건국대_전기프_3239_4조.zip drive.google.com zip 파일 압축을 해제한 후, Setup.exe를 실행하면 설치 마법사가 실행됩니다. 이후 절차에 따라 설치하면 됩니다. 개발 환경 다음 환경에서 정상적으로 작동함을 보장 : Windows 10 Python 3.6.x (설치 프로그램 정상 실행 시 필요한 라이브러리 및 프로그램 자동 설치됨) 소스 코드 #-*-coding:utf-8-*- import PyQt5 ..
void pointer (generic pointer)는 모든 데이터 자료형의 주소를 저장할 수 있는 데이터 타입이다. void* p; 모든 데이터 자료형의 주소를 저장할 수 있다. int a = 10; double b = 5.5; void* p1 = &a; void* p2 = &b; void 포인터가 가르키는 대상의 타입을 알 수 없으므로 역참조가 불가능하다. 명시적 형변환을 통해 접근할 수 있다. int a = 10; void* p = &a; cout
Dataset (KITTA) The KITTI Vision Benchmark Suite The KITTI Vision Benchmark Suite When using this dataset in your research, we will be happy if you cite us: @INPROCEEDINGS{Geiger2012CVPR, author = {Andreas Geiger and Philip Lenz and Raquel Urtasun}, title = {Are we ready for Autonomous Driving? The KITTI Vision Benchmark Suite}, www.cvlibs.net 이미지 데이터셋에 대한 각 사진 내 아래 format 데이터 레이블 제공 format : ty..
deepdeepit.tistory.com/125 DOTA: A Large-scale Dataset for Object Detection in Aerial Images (2021) DOTA : Dataset for Object Detection in Aerial images 항공 사진 데이터셋의 부재로 인한 전세계 공통 연구 주제 이 논문에서는 그동안 항공 사진에서의 Computer Vision 적용 문제와 그 이유를 서술하고, 자체.. deepdeepit.tistory.com Fast R-CNN 코드 (Python3 Keras 사용) github.com/leehe228/keras-frcnn leehe228/keras-frcnn Keras Implementation of Faster R-CNN. Contr..
DOTA : Dataset for Object Detection in Aerial images 항공 사진 데이터셋의 부재로 인한 전세계 공통 연구 주제 이 논문에서는 그동안 항공 사진에서의 Computer Vision 적용 문제와 그 이유를 서술하고, 자체 개발한 ODAI (Object Detection in Aerial Images) 테스트 Development Kit를 제공한다. paperswithcode.com/paper/dota-a-large-scale-dataset-for-object Papers with Code - DOTA: A Large-scale Dataset for Object Detection in Aerial Images Implemented in 3 code libraries. p..
django로 구현한 데이터베이스 중 Exhibition model의 구성은 다음과 같다. GUI 프로그램을 구현할 수 있는 Python 라이브러리인 PyQt5를 이용하여 프로그램을 작성했다. import sys from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QTextEdit, QAction, QFileDialog, QGridLayout, QLabel, QWidget, QLineEdit, QPushButton, QCheckBox from PyQt5.QtCore import Qt import requests class MyApp(QWidget): def __init__(self): super().__init__() self.initUI() def init..
