찹쌀이네 공부 공간

ROS2 Jazzy를 설치하기 위해 Ubuntu 24.04 LTS를 설치했으나, 와이파이가 안되는 문제가 생겼다. Setting을 켜고 Wifi를 검색해보니, "와이파이 어댑터가 없습니다." 라고 나온다. 잘만 사용하다가 갑자기 저런다. 원인은 윈도우 때문이었다. 윈도우에서 "빠른 시작 켜기"를 해제하니까 해결되었다. 빠른 시작: Windows가 커널 세션을 디스크에 저장하고 전원을 끄도록 해서, 다음 부팅을 빠르게 하도록 설계된 기능이다.단점: 완전 종료가 아니므로, PCIe 디바이스 전원이 그대로 유지돼서 Ubuntu에서 드라이버가 새로 초기화하지 못하고 error -110 같은 전원/인터럽트 오류가 발생할 수 있다. 참고로 내 노트북의 와이파이는 Wi-Fi 6 AX200 이다. 위와 같이 "현재 사..

ros2 service list# 현재 ROS 2 시스템 내에서 실행 중인 서비스 이름들을 모두 보여줌# turtlesim 기준, 아래 참조/clear/killl/reset/spawn/turtle1/set_pen/turtle1/teleport_absolute/turtle1/teleport_relative/turtlesim/describe_parameters/turtlesim/get_parameter_types/turtlesim/get_parameters/turtlesim/list_parameters/turtlesim/set_parameters/turtlesim/set_parameters_atomically 예를 들어 service list를 아래와 같이 활용할 수 있다.# 카메라 장치 초기화 진행$ ro..

지금까지 수많은 ROS2 이용자들은 Ubuntu 22.04, ROS2 Humble을 사용해왔다. 나 역시도 이 버전으로 공부를 해왔다. 그러다 지난주 ICROS 2025 로봇제어 학회 방문 시 "ROS2로 시작하는 로봇 프로그래밍" 저자인 표윤석님을 만나게 되었다. ROS2의 기본 강의도 들을 수 있었고 오고가며 궁금한 점도 나눠볼 수 있는 유익한 시간이었다. 무엇보다 내가 공부하고 있는 책의 저자를 만났다는게 연예인 보는 느낌이었달까?ㅎㅎ 각설, 표윤석님께서 Ubuntu 24.04, ROS2 Jazzy 버전으로 갈아탈 때가 되었다는 말과 함께 ROS1은 당장 때려치우라는 말이 와닿는다. Ubuntu를 다시 깔아야한다는 귀찮음을 뒤로한 채 왜 버전업을 해야하는지 알아보자. HumbleJazzy출시일202..

이쁜 맥북으로 딥러닝 모델을 개발하고 싶은데 NVIDIA GPU가 없을 때, Ubuntu나 Window 기반의 데스크탑을 활용할 수 있다. Ubuntu/Window OS 환경인데 맥북으로 딥러닝 모델을 개발한다고? 방법은 Visual studio code에서 지원하는 Remote development와 SSH를 활용해서 맥북으로 Visual studio code 코딩 후, 학습을 돌릴 때만 원격으로 데스크탑에서 학습을 하면 된다는 얘기다. 난 이 얘기를 무척이나 좋아한다. 이 때 원격이란 말은, Remote view가 아닌 데스크탑을 서버로 활용하여 서버 내 폴더에 접근하고 해당 데스크탑이 가진 GPU를 활용해서 딥러닝 모델 학습을 진행할 수 있다는 얘기다! 마침, Dacon에서 이미지 분류 대회가 열렸..

Docker의 사용 목적은 구축하기 귀찮은 개발환경을 쉽게 구축하기 위함이다. 적어도 나는 그렇다. Docker를 얼마나 심도 있게 공부해야할지는 아직 확실치 않지만 나의 Docker 목적은 그렇다. 이번엔 간단하게 개발환경을 당겨오는 방법을 정리해보고자 한다. 먼저 Image와 Container 차이를 정리 해보았다. Docker에서 Image와 Container 차이이미지 (Image):변경 불가능한 실행 파일과 같은 존재.애플리케이션과 그 실행 환경(코드, 라이브러리, 설정 파일 등)을 포함.실행 가능한 컨테이너를 생성하는 "템플릿" 역할.docker images 명령으로 확인 가능.예를 들어, docker pull pytorch/pytorch 라고 터미널에 입력하면 pytorch 최신 버전 구축..

주로 사용하는 OS는 Window이고, 사용하고 싶은 OS는 맥이고, 딥러닝에서 가장 좋은 OS는 Linux 기반의 Ubuntu이다. 사실 상 Window, Ubuntu가 NVIDIA GPU를 사용할 수 있기 때문에 맥OS는 SSH 연결해서 서버를 타OS로 구동할 게 아니면 딥러닝 개발자에게 사실 상 필요 없는 그냥 빛 좋은 개살구일 뿐이다. 서론이 길었고 Docker 공부를 시작하려고 한다. Window에서 환경설정 하기도 귀찮고 매번 가상 환경을 만들어서 라이브러리의 버전 조합을 맞춰주는 것도 이젠 너무나도 귀찮고 그런 부분에 시간을 할애하고 싶지 않을 정도로 일이 많아졌고 하고 싶은 분야도 많아졌다. Docker의 기본 사용법을 시작으로 Docker로 다양한 Segmenatation과 Robotic..

코딩을 하면서 가장 많은 에러를 맞닥뜨릴 때가 "버전차이"입니다. Python 버전, Cuda 버전, 각종 라이브러리 버전 호환이 안되어서 수많은 Warning을 무시하고 넘어가다보면 결국 처음으로 되돌아와 버전을 맞춰가는 작업을 하거나, 특정 라이브러리가 업데이트 되면서 코드가 먹히지 않아 결국 포맷을 하는 일도 벌어집니다. 하지만 우리는 가상환경을 만들어 이러한 에러를 최소화할 수 있습니다. 아래의 방법은 아나콘다를 활용해서 가상환경을 만드는 방법입니다. 가상환경에서 설치한 수많은 라이브러리들은 설치할 때의 버전을 그대로 유지하기 때문입니다. 1. Anaconda 가상환경 만들기Anaconda 실행한 후에 아래 내용을 입력하시면 됩니다.conda create -n 환경이름(ex.env311) pyth..

오늘 배울 내용 이진화(Binarization) 이진화는 말 그대로 데이터를 2개로 표현한다는 뜻입니다. 학교 다니면서 공부할 때는 왜 데이터를 굳이 2개로 표현해야 하는 이유를 몰랐습니다. 더 많은 데이터를 갖고 있으면 더 좋지 않을까? 라는 생각 때문이죠. 하지만 이러한 더 많은 데이터로 인해 우리는 불필요한 데이터까지 함께 마주하게 됩니다. 불필요한 데이터는 곧 노이즈(Noise)가 되고 데이터 산포를 증가시켜 정합성을 저하시키고 말죠. 특히 제조공정에서의 이진화는 취득한 이미지에서 중요한 정보를 백색 혹은 흑색으로 강조하고, 배경이나 불필요한 부분을 중요한 정보와 반대의 흑색 혹은 백색으로 변경하여 객체 인식, 분류, 검사 등의 작업을 효율적으로 할 수 있도록 해줍니다. 또한 대용량의 이미지를 2..

PyQt는 Python 언어를 활용하여 GUI(Graphic User Interface)를 만들 수 있는 라이브러리다. 설치가 간단하고 무엇보다 C++/C#은 Python보다 가독성이 떨어지기도 하고, Deep learning 개발은 Python으로 이뤄지기 때문에 Python 기반인 PyQt는 Deep learning 개발자들에게 접근성도 좋다. PyQt는 개발 방법도 매우 간편한데, 마우스로 아이콘 형태의 위젯들을 드래그 앤 드롭을 통해서 UI를 구성할 수 있다. 각 UI에 맞는 Object Name을 할당해서 Python 코드와 연동이 가능하다. PyQt는 Anaconda3를 설치 시 함께 설치되는 Designer라는 툴을 사용해서 UI를 개발할 수 있는 라이브러리다. 디자인된 파일은 .ui 확장자..

전기차의 브레이크는 내연기관 자동차와 어떻게 다를까요? 우선 내연기관 자동차의 브레이크 시스템에 대해 살펴보겠습니다. 1. 브레이크 페달 먼저 브레이크 페달(Brake pedal)이 있습니다. 성인 남성은 통상 사고의 위협을 느끼면 50~60kgf 수준의 브레이크 페달을 밟는 힘을 발휘합니다. Formula 1 드라이버는 100kgf에 가까운 힘을 발휘하기도 하죠. 페달은 이 힘을 견뎌내도록 안전율이 적용되어 있고, 강철이나 알루미늄으로 만들어집니다. 한편, 브레이크 페달은 지렛대 원리가 적용되어 있습니다. 아래 그림을 보시면 운전자가 페달을 밟는 부위가 작용점, 돌림 축 중심이 지점(받침점), 진공 배력장치(Brake booster)와 연결된 지점이 힘점이라고 할 수 있습니다. X와 Y의 비율은 차량마..