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STM32 보드 Direct Memory Access (DMA) 튜토리얼 및 해설 "STM Cube IDE는 자동으로 코드를 만들어주니까, 이전에 프로그래밍하던 사람들은 어처구니가 없는거지. 이걸 어떻게 믿고 써" 라고 직장에서 STM 교육을 받던 중 개발자님이 말씀하셨더랬다. 그때만 해도 "하긴 밑도 끝도 없이 자동화 툴이라고 하면 신빙성이 떨어지지" 라는 생각과 "잘 되기만 하면 초보자가 쓰기엔 정말 좋겠다" 하는 생각이 공존했더랬다. 하지만, 보다 본격적으로 튜토리얼을 듣고 (관련 글) 내용을 되새김질 하는 시간을 가져보니 자동화 때문에 공부가 여간 어려워진게 아니다. 그래도 공부한 내용을 최대한 정리해봤다. STM 교육 후기 - 강남 YBM Biz 교육 센터 10:00~16:00 ST에서 주최하여, INSEM이라고 하는 대리점에서 진행한 STM 중급자 (Advanced Cour..
STM 교육 후기 - 강남 YBM Biz 교육 센터 10:00~16:00 ST에서 주최하여, INSEM이라고 하는 대리점에서 진행한 STM 중급자 (Advanced Course) 교육을 듣고 왔다. 사실 중급 코스를 들어도 되는지는 의문이다. STM에 대해 제대로 아는 것은 거의 없고, 기초적인 역사 강의를 한 번 들은 데다가 (링크) 혼자서 시행착오를 한 것이 전부다. 덕분에 강의 내내 "이건 무슨 뜻이람" "저건 또 뭐야"의 연속이었다. 자리에 앉은 다른 분들은 어땠을지 몰라. 어쨌든 들어보고 느낀 점을 좀 정리해봤다. 교육 내용에 대해서는 따로 정리해봐야겠지만. STM 보드 고군분투기 - 3. 산업에서 사용하는 STM STM 보드 고군분투기 - 2. STM Cube IDE 가 복잡한 이유 (tistory.com) STM 보드 고군분투기 - 2. STM Cube IDE 가..
포켓몬 슬립 - 잠만보를 더 크게 키우려면 어떻게 해야 할까? 1편에서 이어집니다 지난 글에서 설명했듯, 포켓몬 슬립은 마이크를 사용해서 수면을 측정한다. 이게 잘 될까? 하는 의문이 들었지만, 포켓몬슬립으로 그려낸 수면 프로필은 생각보다 정교해보였다. Deep sleep, REM 같은 이름이 아니라 꾸벅꾸벅 시간, 새근새근 시간, 쿨쿨 시간으로 나뉜 것도 보기 좋다. 게다가 그냥 IMU 기반 스마트 워치에서 제공하는 수치보다, 어떤 음성이 들렸는지 확인하게끔 해주기 때문에 더욱 신빙성이 있다. 물론 스마트 워치에서 제공하는 수치와는 상당한 차이가 존재한다. 그럼에도, 뭐가 더 정확하냐 묻는다면 근거를 제시해주는 포켓몬 슬립에 한표를 던질 수밖에 없는 것이다. 포켓몬 슬립에서 수면을 게임화 하는 방법은 상당히 간단하다. 평일 8시간을 풀로 자면 최대 점수를 얻을 수..
포켓몬 슬립 - 수면 측정 원리와 정확도 우연히 봤던 기사였다. "포켓몬 슬립"이 출시된다나? 수면 시간을 트래킹하는 동시에 포켓몬을 키운다는 내용이었다. 안 그래도 요즘 샤오미 미밴드7를 통해 수면 질을 측정하면서 "난 왜 Deep Sleep 구간이 한 시간도 되지 않는 거지" 하는 불만을 갖던 참이었다. 사실 수면을 측정한다고 해서 도움이 되는 게 있을까 싶긴 하다. 수면을 측정하는 것만으로 수면의 질이 개선된다면, 세상에 코골이 하는 사람은 왜 있으며, 수면 장애를 겪는 환자는 왜 있겠는가? 다만, "에라이 피곤한데 일찍 누워서 유튜브나 보자" 가 아니라 "Deep Sleep을 위해서는 취침 직전 전자기기 시청을 줄여야겠구나" 하는 것은 전혀 다를 뿐만 아니라, 심지어 하나는 틀린 말이기까지 하다. 이런 미세한 습관 조절에는 꽤나 유용한 ..
STM "No Rule to make Target" 오류 해결 방법 "No Rule to make target" error (st.com) "No Rule to make target" error community.st.com After importing a project, how fix *** No rule to make target `all'. error (st.com) After importing a project, how fix *** No rule to make target `all'. error community.st.com STM에서는 참 다양한 문제들이 발생하고, 모르는 사이에 조금씩 조금씩 해결되곤 한다. 왜 해결되는지, 왜 문제가 발생한 것인지 알지 못하고 넘어가게 되니 답답할 따름이다. 한참 삽질을 한 오류 중 하나는 위 글들과 같이 디버깅을 하고자 했..
custom dataset을 활용한 CNN, LSTM 튜토리얼 인터넷에 검색해보면, CNN과 LSTM 튜토리얼은 잔뜩 나온다. 하지만, 죄다 기존의 데이터셋을 활용해서 진행하는 튜토리얼들이다. CNN과 LSTM을 쓸 줄 알게 된다는 점에서 그런 튜토리얼들이 나쁜 것은 아니지만, 결국 실제 사용해보기 위해서는 데이터셋을 구축하는 방법부터 진행해야 한다. 시계열 예측 | TensorFlow Core: 기존 데이터셋을 활용하는 튜토리얼 시계열 예측 | TensorFlow Core 시계열 예측 컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요. 이 튜토리얼에서는 TensorFlow를 사용한 시계열 예측을 소개합니다. Convolutional/Recurrent Neural Network(C www.tensorflow.org custom datase..
MIT, Harry Asada, "Identification Estimation and Learning" 강의 정리 4: Random Variables and Random Processes 4강은 Random Variables에 대한 내용이다. 그간 여실히 들어온 기초 내용이지만, 역시 한번도 제대로 이해한 적이 없다고 생각한다. 하지만 필터링이 무엇인가? 노이즈를 없앤다는 것이다. 여기서 노이즈는 random variables로 정의된다. 뭘 없애야 하는지 명확히 이해해야만 하는 것이다.
MIT, Harry Asada, "Identification Estimation and Learning" 강의 정리 3: Recursive Least Squares with Forgetting Factor Recursive란, 실시간으로 데이터가 들어오는 상황을 의미한다. Linear Regression이라고 하면, 주어진 데이터셋을 최대한으로 설명하는 지표들을 뽑아내는 것을 상상하기 쉬운데, 실제 공학에서는 실시간으로 데이터를 처리해야 하는 때가 수두룩하다. 그럴 때 쓰이는 칼만 필터나, complementary filter나, 모두 recursive algorithm으로 분류가 되고, 특히 칼만 필터는 Least Squares에 바탕을 두고 있음이 지난 강의를 통해 드러났다. 중요하기 짝이 없는 내용이지만, 지난 강의에 비해 집중력이 많이 떨어졌다. 그래도 들었다는 사실을 정리하기 위해 내용을 기록해본다.
MIT, Harry Asada, "Identification Estimation and Learning" 강의 정리 1: Least Squares 대학원 교수님의 지도교수로 여러 일화를 숱하게 들었던 Harry Asada 교수의 영상을 우연히 유튜브에서 찾게 되었다. 제어 관련 이론들을 설명하고 있는 강의를 코로나 기간에 줌으로 찍은 김에 유튜브에 올린 것이다. "와 아직도 현역으로 이론 강의를 하는구나" 싶다가도, 현역 이론강의를 하지 않는 사람은 우리 교수님밖에 없는 것 같아 조금 아쉬웠다. 아무튼, 내게 필요한 강의였기에 듣고 내용을 정리해보기로 했다. 사실 Kalman Filter에 대한 내용을 집중적으로 들어야하지만, 일단 관심이 가는 강좌들을 찬찬히 둘러보는 것도 괜찮은 전략같다. 주말에는 얼마든지 둘러봐도 좋지. 처음에는 찬찬히 둘러봐야지~ 싶었는데, 난데없이 본 목적인 Kalman Filter를 마주치고 말았다. 야생의 전설의 포켓몬..
유저 테스트를 하면서 느끼는 점 마냥 쉬기는 싫고, 일기라도 써야지 하면서 컴퓨터를 켰지만, 너무 피곤하다. 오늘 있었던 유저 테스트 때문이다. 말이 좋아 유저 테스트이지, 개발한 장비를 착용하고 일할 때 어느 정도로 보조 효과를 체감할 수 있는지 측정하는 것이 주 업무였다. 측정에 사용한 장비는 IMU와 심박 센서였다. IMU로 움직임을 측정하여 신체에 어느 정도의 부하가 걸리는지 계산하고, 심박 센서로 어느 정도의 대사량이 사용되는지 확인하는 것이다. 사실 대학원생 때부터 여실히 진행했던 실험이라, 별 특별할 것은 없다. 그럼에도 엄청나게 피곤한 것이다. 왜 그럴까? 오늘의 실험은 찾아가는 서비스였다. 안산의 한 물류센터까지 이동해서는, 작업자들에게 센서를 착용시키고 평소의 업무를 하도록 했다. 사실 작업자들이 이번 실험을 요청한 ..

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