1. 고객 요구 및 문제 파악 (Needs Identification)문제: 고객은 자동 세차장 입구에서 차량 대기 시간을 줄이고, 세차장의 운영 효율성을 높일 방법을 필요로 했습니다. 특히 번호판을 인식해 빠르고 정확하게 고객 차량을 식별하고, 세차 서비스를 원활하게 제공하는 시스템이 필요했습니다.고객 중심 접근: 고객의 문제는 기존의 수동적인 차량 관리 방식으로 인해 발생하는 불편함이었고, 이는 효율성을 높일 수 있는 자동화 솔루션을 필요로 한다는 점에서 명확했습니다.설명: "세차장 운영자는 차량 대기 시간 단축과 더 나은 고객 경험을 제공하기 위해 자동화된 솔루션을 원하고 있었습니다. 이 문제를 해결하기 위해 자동 번호판 인식 시스템을 구축하기로 결정했습니다."2. 솔루션 설계 및 제안 (Solut..

유튜브 영상 내의 이미지에 삽입할 만한 투자 위험 의무 관련 내용을 공유합니다. 가격 변동성: 디지털 자산은 매우 예측 불가능하며, 다른 자산과 비교해 변동성이 클 수 있습니다. 충분히 이해한 후 거래해야 합니다.유동성 위험: 디지털 자산 시장의 유동성은 공급과 수요에 따라 달라지며, 제한된 거래량으로 인해 자산 매각이 어려울 수 있습니다.보증금 관련 위험: 자산은 보증금 보호 프로그램의 적용을 받지 않으며, 보안 사고나 기술 문제로 인해 손실이 발생할 수 있습니다.규제 위험: 암호화폐 관련 규제는 지속적으로 변화하며, 이는 자산 가치에 영향을 미칠 수 있습니다.사이버 보안 위험: 악의적인 사이버 공격으로 인해 시스템에 장애가 발생할 위험이 있으며, 이는 자산에 영향을 미칠 수 있습니다.

1. Q-LearningQ-Learning은 강화학습(한 유형의 기계 학습)에서 사용되는 오프라인 가치 기반 학습 알고리즘입니다. 이 알고리즘의 목표는 에이전트(로봇, 소프트웨어)가 주어진 환경에서 최적의 행동 정책을 학습하는 것입니다. 정책이란, 각 상태에서 어떤 행동을 취해야 가장 큰 보상을 받을 수 있는지에 대한 전략을 말합니다.기본 원리:Q 함수: Q-Learning은 Q 값이라는 함수를 학습하는데, Q 값은 상태(s)와 행동(a)의 쌍에 대해 해당 행동이 주는 기대 보상을 나타냅니다. 이를 통해 에이전트는 어떤 상태에서 어떤 행동이 가장 높은 보상을 받을지 학습하게 됩니다.Bellman Equation: Q 값은 아래의 벨만 방정식을 이용해 업데이트됩니다 α\alphaα: 학습 속도 (learn..

1. Deep Learning (딥러닝)딥러닝은 인공신경망(Artificial Neural Network)을 기반으로 하는 기계 학습의 한 분야로, 대량의 데이터로부터 패턴을 학습하고 예측 및 분류를 수행하는 기술입니다. 특히 컴퓨터 비전(Computer Vision) 분야에서 많이 사용되며, AI Bin Picking에서 중요한 역할을 합니다. Bin Picking에서 딥러닝 모델은 다양한 모양, 크기, 질감의 물체를 인식하고 분류하는 데 사용됩니다.적용 방식: 딥러닝 기반 객체 탐지 모델(예: YOLO, Faster R-CNN)을 사용하여 로봇이 물체의 위치와 모양을 인식합니다. 물체가 서로 겹쳐 있거나 불규칙한 모양이라도 딥러닝 모델은 이러한 복잡한 상황을 학습하고 정확히 물체를 인식할 수 있습니다..

전체적인 로직 및 구조 점검당신이 제공한 Python 코드는 차량 번호판 인식(LPR, License Plate Recognition) 시스템을 구현하는 코드입니다. 이 코드는 상당히 복잡한 작업을 수행하며, YOLO 모델을 사용하여 번호판과 문자 인식을 진행하고, 그 결과를 데이터베이스에 저장하는 기능을 포함합니다. 이 코드를 향후 C++로 변환할 계획이 있으므로, 이를 염두에 두고 코드를 점검하고 개선할 수 있는 부분을 제안하겠습니다.1. 클래스 구조의 개선클래스 설계: 현재 LPR 클래스가 너무 많은 책임을 맡고 있습니다. 예를 들어, 데이터베이스 연결, 이미지 처리, 로깅 등이 모두 한 클래스에 포함되어 있습니다. 이를 C++로 옮길 때는 각 기능을 별도의 클래스로 분리하는 것이 좋습니다.예시:D..

CUDA_CHECK를 함수가 아닌 매크로로 만든 이유는 매크로의 고유한 특성을 활용하기 위해서입니다. 주요 이유는 다음과 같습니다:1. 파일명과 라인 번호 (__FILE__ 및 __LINE__):매크로는 호출된 위치의 파일명(__FILE__)과 라인 번호(__LINE__)를 코드에 삽입할 수 있습니다. 이를 통해 오류가 발생한 정확한 위치를 출력할 수 있습니다.함수로 구현할 경우, 호출된 위치가 아닌 함수 내부의 위치가 반환되기 때문에, 파일명과 라인 번호를 정확하게 제공하기 어렵습니다.2. 인라인 성능 최적화:매크로는 단순히 텍스트 대체로 처리되므로, 함수 호출 오버헤드가 없습니다. 작은 코드 블록에서는 성능상의 이점이 있을 수 있습니다.함수 호출 시 발생하는 스택 프레임 설정 및 해제 등의 오버헤드를..