1. 1주차 - EDA, Data Augmentation, Data Balancing https://deepdeepit.tistory.com/164 Data Creator Camp 2022 1주차 - EDA, Data Augmentation, Data Balancing 대회 설명 https://kbig.kr/portal/kbig/keybiz/creatorcamp.page K-ICT 빅데이터 센터 참가 대상 · 고등부 대학부 모두 4~5인으로 구성된 팀으로만 참가 (선착순 접수) 고등부 · 빅데이터 분석 활용에 관심 있는 deepdeepit.tistory.com 2. 2주차 문제 (Problems) - 실사진과 일러스트 사진 분류 2주차에서는 인공지능(AI) 기술을 활용하여 데이터셋에 섞여있는 잘못된 데이..
1. 대회 설명 https://kbig.kr/portal/kbig/keybiz/creatorcamp.page K-ICT 빅데이터 센터 참가 대상 · 고등부 대학부 모두 4~5인으로 구성된 팀으로만 참가 (선착순 접수) 고등부 · 빅데이터 분석 활용에 관심 있는 고등부 16팀(대기 10팀)(고등학생 및 이에 준하는 자) 대학부 · 빅데이 kbig.kr 데이터 크리에이터 캠프(Data Creator Camp, 이하 DCC) 대회는 고등학생과 대학생을 대상으로 인공지능에 대해 학습할 수 있는 부트캠프형 대회입니다. 대회 특징으로는 대회를 하는데 필요한 기본적인 지식을 얻을 수 있는 강의 영상을 제공해줄 뿐더러 대회 예선이 진행되는 약 4주동안 총 3회의 전문가와의 멘토링을 지원해주어 인공지능과 컴퓨터 비전에 ..
작년 6월, 2021년 1학기에 함께 교양과목 팀플을 했던 선배님에게서 연락을 받았습니다. 대회에 나갈 생각이 없냐고 해서 대회를 둘러보았는데 괜찮아 보여서 참가하게 되었습니다. 작년 6월엔 일병 시절이고 여러 대회랑 공부를 함께하고 있어서 시간이 많지는 않았지만 고민 끝에 참가하기로 했습니다. 항상 기존 대회나 프로젝트를 참가할때 팀장급의 포지션에서 많이 진행을 했었는데 이번에는 오랜만에 팀원의 포지션에서 진행을 하게 되었습니다. 맡은 부분은 UI/UX 디자인과 개발/기술쪽 파트를 맡게 되었습니다. 대회 진행 도중 한미연합훈련과 몇몇 출장과 겹쳐 대회 진행이 매끄럽지는 못했지만 나름 잘 마쳐서 좋은 결과를 얻게 되었습니다. 아래는 대회 정보입니다. https://www.bigdata-forest.kr/..
지난 2022년 7월 4일 국방부에서 주최한 군 장병 AI·SW 역량강화 비전선포식에 참가했습니다. 국방부에서 2022년에 각 군과 민간 기업을 연결해 장병들을 위한 교육과 지원을 해주는 사업을 진행하였습니다. 공군의 경우 제가 복무중인 7전대와 AWS(Amazon Web Service) Korea가 협약을 맺었습니다. 육군 6사단과 카카오, 육군 5군단과 네이버 / 해군 7전단과 엘리스 / 해병대 해병대사령부와 마이크로소프트 / 국군통신사령부의 경우 KT와 협약을 맺었습니다. 저의 경우 같은 대대에 선임분께서 소속된 계획 부서에서 해당 사업을 담당하여 진행하게 되었는데 대대에 컴퓨터공학 전공자인 저와 다른 선임 한 분을 초대해주셔서 같이 참가할 수 있게 되었습니다. 또한, 위 기업들 중 유일하게 AWS..
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..
이번에 쓴 논문이 MDPI Energies (SCIE급 저널)에 accept 되면서 편집자 분께서 LinkedIn에 나를 태그하고 글을 올려주셨다. LinkedIn에서 이메일이 와 있길래 들어가보니 아래와 같은 글이었다. 오랜만에 시간을 들여 LinkedIn 프로필 뿐만 아니라, 국내 포트폴리오 사이트인 로켓펀치와 깃허브 프로필까지 한 번에 정리를 했다. 정리를 하며 예전에 했던 프로젝트들과 수상 경력, 논문과 연구를 돌아보며 과거 회상을 하며 뿌듯함과 동시에 더욱 열심히 살아야겠다는 생각이 들었다. 지금까지의 내 경력은 아래와 같다. 1. 경력 건국대학교 분산시스템 연구실 (DMS Lab. in Konkuk Univ.) 심층강화학습연구팀 학부연구생, 2021.03. ~ 대한민국 공군 현역병 복무중 (R..
Multiagent Reinforcement Learning Based on Fusion-Multiactor-Attention-Critic for Multiple-Unmanned-Aerial-Vehicle Navigation Control MDPI Energies 2022, 15(19), 7426; (SCIE) Abstract The proliferation of unmanned aerial vehicles (UAVs) has spawned a variety of intelligent services, where efficient coordination plays a significant role in increasing the effectiveness of cooperative execution. Ho..
Multi-agent Reinforcement Learning-Based UAS Control for Logistics Environments Springer LNEE, volume 913 (SCOPUS) Abstact With recent technological developments, The UAS (unmanned aerial system) has been recognized for its value and usefulness in various fields. Prior researchers have utilized several drones in collaboration to navigate to achieve common goals such as target tracking, rescue op..
KB국민은행 소프트웨어 경진대회 (KBSC) 2021 대상 수상작 팀원 블로그 포스팅 https://m.blog.naver.com/amychae1203/222990079030?referrerCode=1 [KBSC] 제4회 KB국민은행 소프트웨어 경진대회 / 대상 수상 기록 👑 :: 환경 인식을 키울 수 있게 도 2021년 제4회 KB국민은행 소프트웨어 경진대회 주제: 환경을 바꾸는 소프트웨어 2021.09 - 2021.12 예선 ... blog.naver.com Ecoverse 환경 인식을 키울 수 있게 도와주는 교육용 메타버스 '에코버스' Documentations 기획 및 디자인 1차 소프트웨어 기획서 미션 및 아이템 Alanysis 서버 DB Scheme Design Specification 자료 ..
https://youtu.be/ESpYQPpOaR8 새로운 환경 교육의 트렌드를 이끌어가는 메타버스 소프트웨어인 에코버스가 KB국민은행에서 후원하고 사피엔스4.0 (국민은행)에서 주최하는 KB국민은행 소프트웨어 경진대회 KBSC 2021에서 대상 (1위)를 수상하였습니다!!
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 (..
약, 6일 전 세계 최대 비영리 인공지능 연구소인 OpenAI에서 자사의 자연어처리 알고리즘을 사용한 Codex라는 기술을 발표했다. 약 30분간의 라이브를 통해 여러 주제에 대해 발표를 진행하였다. (https://www.youtube.com/watch?v=SGUCcjHTmGY) 주제는 - Creating a Space Game (게임 개발) - Hello World (간단한 코딩) - Talking to Your Computer (자연어 이해를 통한 코드 생성) - Data Science (데이터사이언스) - Converting Python to Ruby (언어 번역) - a First Grade Math Test (수학 시험) 상기 6개이다. 이전에 연구실에서 OpenAI의 새로운 자연어 처리 모델..
1. xrdp 설치 sudo apt-get install xrdp 2. xrdp 설치 확인 systemctl status xrdp 3. xrdp 설정 sudo systemctl enable --now xrdp 4. 포트 설정 sudo ufw allow 3389/tcp 5. xrdp 시작 service xrdp start 혹은 sudo /etc/init.d/xrdp start 6. 색상 프로파일 설정 sudo vim /etc/polkit-1/localauthority/50-local.d/45-allow-colord.pkla 아래 내용 붙여넣기 후 저장 및 종료 [Allow Colord all Users] Identity=unix-user:* Action=org.freedesktop.color-manager..
