마하-젠더 간섭계 (Mach-Zehnder Interferometer) 1. 개요 마하-젠더 간섭계(Mach-Zehnder Interferometer)는 단색광을 두 개의 경로로 분리한 후, 다시 결합시켜 발생하는 간섭 무늬를 통해 빛의 위상 변화나 매질의 광학적 특성을 정밀하게 측정하는 광학 장치이다. 이 장치는 빛의 위상(Phase, 파동의 주기 내에서…
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유사도 분석 개요 유사도 분석(Similarity Analysis)은 두 개 이상의 데이터 객체 간의 유사한 정도를 정량적으로 측정하고 평가하는 데이터 분석 기법입니다.는 데이터 과학, 머신러닝, 검색, 텍스트 마이닝, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 수행합니다. 유사도 분석의 목적은 객체 간의 공통점이나 차이점을 파악하여 군집화, 분류, …
K-means -means는 대적인 비지도 학습(Unsupervised Learning) 알고리즘 중 하나로, 주어진 데이터를 K개의 클러스터(군집)로 나누는 데 사용됩니다. 클러스터링은 데이터의 유사성을 기반으로 그룹을 형성하여 데이터의 구조를 이해하고 패턴을 발견하는 데 중요한 역할을 합니다. 특히 K-means는 간단하면서도 효율적인 알고리즘으로, 다…
CACC (Cooperative Adaptive Cruise Control) 개요 CACC(Cooperative Adaptive Cruise Control, 협력형 적응 크루즈 컨트롤)는 기존 ACC(Adaptive Cruise Control)의 물리적 센서 한계를 보완하기 위해 차량 간·인프라 간 통신(V2X) 기술을 접목한 지능형 교통 시스템(ITS) …
클러스터링 개요 클러스터링(Clustering)은 데이터 포인트를 유사성에 따라 그룹화하는 비지도 학습(unsupervised learning) 기법으로, 데이터의 내재적 구조를 탐색하고 패턴을 발견하는 데 활용됩니다. 이는 분석가들이 대규모 데이터 세트에서 의미 있는 정보를 추출할 수 있도록 도와주며, 마케팅, 생물정보학, 이미지 처리 등 다양한 분야에서…
스테레오 카메라 (Stereo Camera) 개요 스테레오 카메라는 두 개의 렌즈를 통해 인간의 눈과 유사하게 입체 시각을 구현하는 장치입니다. 서로 다른 위치에서 촬영된 두 장의 2D 이미지를 분석하여 객체와의 거리 및 3차원 공간 정보를 복원하는 스테레오 비전(Stereo Vision) 기술의 핵심 하드웨어입니다. 작동 원리 스테레오 카메라는 두 이미지…
V-SLAM (Visual Simultaneous Localization and Mapping) 1. 개요 V-SLAM(Visual Simultaneous Localization and Mapping)은 카메라를 통해 획득한 시각 정보만을 이용하여 로봇이나 장치가 자신의 현재 위치를 추정(Localization)함과 동시에 주변 환경의 지도(Mapping)…
R hclust 1. 개요 hclust()는 R 언어의 기본 패키지(stats)에서 제공하는 함수로, 계층적 군집 분석(Hierarchical Clustering)을 수행하는 도구입니다. 계층적 군집 분석이란 데이터 포인트 간의 유사성을 측정하여 유사한 데이터끼리 순차적으로 묶어 나가는 분석 방법으로, 최종적으로 모든 데이터가 하나의 군집으로 합쳐질 때까지…
진동 (Vibration) 1. 개요 진동이란 어떤 물체가 평형 상태를 중심으로 시간에 따라 반복적으로 위치가 변하는 왕복 운동을 의미한다. 진동은 자연계의 매우 보편적인 현상으로, 현악기의 줄이 떨리는 소리부터 지구 내부의 지진파, 원자 수준의 열진동에 이르기까지 광범위하게 나타난다. 물리학적으로 진동은 에너지가 저장되는 형태(위치 에너지와 운동 에너지)…
환경 변화 (Environmental Change in Autonomous Navigation) 1. 개요 환경 변화란 자율 내비게이션 시스템이 사전에 구축한 지도(Map)나 초기 인식 상태와 비교하여, 로봇이 실제로 주행하며 마주하는 물리적·상태적 주변 환경의 변동을 의미한다. 자율 주행 로봇은 주변 환경을 정확히 인식하여 자신의 위치를 추정(Locali…
LBPH (Local Binary Patterns Histograms) 1. 개요 LBPH(Local Binary Patterns Histograms)는 이미지의 국소적인 텍스처(Texture, 질감) 특징을 추출하여 얼굴을 인식하는 컴퓨터 비전 알고리즘으로, LBP 연산자를 통해 얻은 텍스처 정보를 히스토그램 형태로 변환하여 비교하는 방식이다. 이 알고리…
UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) 1. 개요 UMAP(Uniform Manifold Approximation and Projection)은 위상수학적 구조를 기반으로 하는 비선형 차원 축소(Dimension Reduction) 알고리즘으로, 고차원 데이터를 저차원(주로 2차원 또는 3차원)으로 투…
UTM (Universal Transverse Mercator) 1. 개요 UTM(Universal Transverse Mercator, 세계 횡단 메르카토르 도법)은 지구의 타원체 표면을 평면으로 투영하여 거리와 면적을 계산하기 용이하게 만든 전 세계 표준 좌표계입니다. 본 좌표계는 구형의 지구를 평면 지도로 옮길 때 발생하는 왜곡을 최소화하기 위해 개발…
편향 요 머신러닝에서 편향(Bias)은 모델이 학습 데이터에서 실제 패턴을 얼마나 정확하게영하는지를 나타내는 중요한 개념이다. 일반적으로 편향은 모델의 예측 값과 관측 값 사이의 평균적인 차이를 의미하며, 낮은 편향은 모델이 데이터를 잘 학습하고 있음을, 높은 편향은 모델이 데이터의 실제 구조를 간과하고 있다는 것을 나타낸다. 편향은 머신러닝 모델의 성능을…
레이더 (Radar) 개요 레이더(Radar)는 전파(Radio)와 탐지(Detecting)의 합성어로, 전파를 발사하여 목표물에 반사되어 돌아오는 에코 신호를 분석함으로써 목표물의 거리, 고도, 방위각, 속도 등의 정보를 획득하는 전자장비이다. 제2차 세계 대전 당시 항공기 탐지를 위해 개발되어 이후 군사적 용도뿐만 아니라 기상 관측, 항공 교통 관제, …
항법 (Navigation) 1. 개요 항법(Navigation)이란 이동체가 현재의 위치를 파악하고, 목적지까지 안전하고 효율적으로 도달하기 위해 경로를 설정하며 이동하는 모든 기술적 과정을 의미한다. 항법의 핵심은 위치 결정(Positioning), 즉 '내가 어디에 있는가'를 알아내는 것과 경로 설정(Routing), 즉 '어떻게 목적지로 갈 것인가'…
코사인 유사도 (Cosine Similarity) 1. 개요 코사인 유사도(Cosine Similarity)란 두 벡터 간의 각도의 코사인 값을 이용하여 두 벡터가 얼마나 유사한 방향을 가리키고 있는지를 측정하는 알고리즘이다. 이 측정 방식은 벡터의 크기(Magnitude)보다는 방향성(Direction)에 집중하며, 결과값은 일반적으로 -1에서 1 사이의…
해밍 거리 (Hamming Distance) 1. 개요 해밍 거리(Hamming Distance)란 길이가 동일한 두 문자열 또는 이진 시퀀스 사이에서 서로 다른 위치에 있는 요소의 개수를 측정하는 거리 함수이다. 1950년 리처드 해밍(Richard Hamming)에 의해 제안되었으며, 두 데이터가 얼마나 다른지를 수치화하여 데이터 전송 과정에서의 오류 …
빛의 속도 빛의 속도(Speed of Light)란 진공 상태에서 [[전자기파]]가 전파되는 속도를 의미하며, 현대 물리학에서 우주의 절대적인 물리적 한계 속도로 정의된다. 1. 정의 및 기본 개념 빛의 속도는 기호 (라틴어 celeritas, '속도'를 의미)로 표기한다. 현재 국제단위계(SI)에서 정의하는 진공에서의 빛의 속도는 정확히 이다. 1.1. …
유클리드 기 개요 유클리 기하(Euclidean Geometry)는대 그리스의 수자 유클리드Euclid, 기원전 300년)가 저술한 『원론』(Elements)에 체계적으로 정리된 기하학 체계를 말한다. 이는 평면과 공간에서 점, 선, 면, 각, 도형 등의 성질과 관계를 다루는 고전 기하학의 핵심 분야로, 오랜 기간 동안 수학 교육의 기초를 이루며 서양 과학…