안녕하세요, MoonLight입니다.​릭돔 작업에 조금 속도를 내고 있습니다.ㅎㅎ​릭돔은 기본 사출색인 검은색과 빨간색이 꽤 마음에 들어서 이 2가지는 그냥 놔두려고 합니다.​다만 스커트 안쪽의 빨간 부품에 먹선만 조금 넣어봤는데, 영~ 어색하네요. 그냥 놔둘걸 그랬습니다.ㅎㅎ​무릎 조인트 부분에 에칭 파츠로 디테일을 넣어봤는데, 잘 안 어울리네요.​다른 보라색 부품들과 내부 프레임은 보이는 쪽만 스프레이로 도색을 진행하였고, 먹선도 넣어주었습니다.​이제 조금씩 끝이 보이는 것 같습니다.​​ ​​​​​ ​봐주셔서 감사합니다.​다음에 또 뵐게요~!

안녕하세요, MoonLight입니다.​오늘 오전에 코엑스에서 열리고 있는 제13회 스마트테크 코리아 행사에 다녀왔습니다.​'2024 스마트테크 코리아 스마트테크 쇼 / 인공지능 빅데이터쇼'라는 제목으로 열리고 있으며​매우 다양한 업체들의 자신들의 기술력을 뽐내면서 다양하고 참신한 제품들을 소개하고 있었습니다.​오늘이 마지막이라서 조금 아쉽지만, 그래도 그 열기만큼은 식지 않았습니다.​그 뜨거운 열기의 현장으로 같이 한 번 가 보실까요? https://smarttechkorea.com/ 제13회 스마트테크 코리아 (STK 2024)2024. 6. 19(Wed) - 21(Fri) | Coex, Seoul - No.1 Cutting-Edge Technology Event 인공지능 기술 중심 상품, 제조·생산에..

안녕하세요, MoonLight입니다.​여러가지 일이 바빠서, 저의 릭돔을 잠시 동안 방치해 두고 있었습니다.​타미야 캔 스프레이로 도색을 진행했고, 이전에 그려줬던 패널라인에 먹선을 넣어주었습니다.​예전부터 손은 어떤 모델이든지 검은색을 선호해서 검은색으로 칠했고,​밖으로 드러나는 기계부품(?)들은 메탈릭 계열로 칠해줬습니다.​우려했던 대로 검은색 부분에 먹선을 넣어봤자 큰 차이가 없네요.;;; ​​​​ ​봐주셔서 감사합니다. ​다음에 결과물이 나오면 다시 올리겠습니다.

이번 Post에서는 U-Net에 관해서 알아보도록 하겠습니다.​0. Introduction​U-Net은 2015년 Olaf Ronneberger, Philipp Fischer, Thomas Brox의 “U-Net_Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation”이라는 Paper에 처음 소개되었으며, 효율적인 구조와 성능은 특히 적은 양의 Train Data로도 우수한 분할 결과를 얻을 수 있게 하며, Paper 제목에서도 유추할 수 있듯이, Data가 부족하거나 비싼 의료 분야에서 특히 두각을 나타냈습니다.​​1. 사용 예U-Net의 강점은 배경과 객체를 분리하는데 특화된 모델이고 또한 특히 적은 양의 Train Data로도 우수한 분할 결과를 얻을 ..

안녕하세요, MoonLight입니다.​이번 Post에서는 1x1 Convolution 연산에 대해서 알아보도록 하겠습니다.​우선 일반적인 Convolution 연산에 대해서 알아본 후 이 글을 읽어주셨으면 좋겠습니다.​Convolution에 대한 글은 아래 Link를 참고해 주시기 바랍니다. https://moonlight314.tistory.com/entry/CNN-Convolutional-Neural-Network CNN ( Convolutional Neural Network )CNN(Convolutional Neural Network)은 주로 Image에 사용되는 Deep Learning Architecture입니다. Image Classification, Object Detection / Segm..

한빛미디어 ‘나는 리뷰어다’ 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.​​ ​​이 책은 이런 책이에요 요즘은 산업/사회 전반적으로 Machine Learning / Deep Learning이 사용되지 않는 곳을 찾기가 어려워졌습니다.​다양한 분야에서 인간의 결정에 조금씩 도움을 줍니다.​물론 그 결정이 그리 큰 위험이 없는 분야일 수도 있지만, 어떤 경우에는 그 결정이 큰 영향을 끼치는 고위험인 경우도 있습니다.​Machine Learning Model이 이와 같은 고위험 결정을 하고 있기 때문에 최근들어서 Model 그 자체의 위험성도 서서히 드러나고 있는 실정입니다.​​Machine Learning Model이 중요한 결정을 하는 일이 늘어나다 보니, 의도하지 않은 오용 혹은 의도적인 남용으로 ..

안녕하세요, MoonLight입니다.​Pandas의 read_csv로 CSV file을 읽거나 혹은 Text 기반의 파일을 python에서 읽으려고 할 때, "UnicodeDecodeError 'utf-8' codec can't decode byte 0x~~ in position ~ invalid start byte"라는 Error를 종종 만나곤 합니다.​대부분 한글을 포함하거나 python에서 읽을 수 없는 특수 문자들이 포함된 경우인데, 이를 해결할 수 있는 방법들에 대해서 알아보겠습니다.​​​1. Encoding 방식 변경read_csv()등과 같이 File Open함수에 encoding parameter를 다른 방식으로 바꾸는 방법입니다.​df = pd.read_csv("Encoding_Error..

안녕하세요, MoonLight입니다.​오늘은 python package중에 하나인 tqdm을 설치하는 방법에 대해서 알아보겠습니다.​tqdm은 진행률을 표시하는데 사용하는 Package인데, 시간이 많이 걸리는 작업이 어느 정도 진행이 되었는지 표시해 주는 용도로 쓰입니다.​주로 for문의 range와 함께 사용되고, 설치되어 있지 않은 경우에는 아래와 같은 Error가 발생합니다.​​​​설치하는 방법은 매우 간단합니다. pip install tqdm​금방 설치가 완료되며, 이제부터는 문제없이 tqdm Package를 사용할 수 있습니다.​감사합니다.

안녕하세요, MoonLight입니다.​이제 작업의 속도를 올려보려고 합니다. 발과 다리 부분의 패널라인 작업을 했는데요, 부품이 커서 그런지 작업하기가 수월하네요.ㅎㅎ​겉으로 드러나는 부분에만 패널라인을 그려줬는데, 이 녀석의 특징이 큼지막한 것이라서 세밀하게 많이 그리진 않고 ​공간을 넓게 나눈다는 느낌으로 조금씩만 그렸습니다.​근데, 크기가 진짜 크긴하더라구요.​발바닥 2개 붙이니깐 RG 뉴건담 전체를 다 가려버릴 정도였습니다.ㅎㅎ​역시나 검은 부품의 패널라인이 마지막에 어떤 느낌을 줄지는 알 수 없지만, 그래도 그려봤습니다.​​​​​​​ ​​​​​​​ ​​​​​​​봐 주셔서 감사합니다. 그럼, 다음 작업이 마무리되면 다시 오겠습니다.

안녕하세요, MoonLight입니다.​지금 릭돔 작업 중인데요, 제가 이전까지는 건담마커로 도색을 했었는데 여러가지 불편한 점이 있었습니다.​분사가 마음대로 되지않고, 색깔도 선택의 폭이 크지 않고, 잘 벗겨지기도 해서 이번 릭돔에서는 타미야 스프레이로 도색에 도전해 보려고 합니다.​​​도색우선 릭돔을 상징하는 보라색은 타미야 스프레이 색상 중에 하나밖에 없는 것 같아서 선택의 고민없이 TS-37 라벤더로 선택했습니다.​다른 부품의 색깔은 우선 이 녀석으로 진행해 본 다음에 결정할 예정입니다.​ ​​​​웨더링그리고 이번에는 릭돔의 거친 이미지를 부각시키고자 웨더링을 한 번 해 보기로 했습니다.​많은 분들이 사용하시는 리얼 터치 마커 3종을 준비했습니다.​결과물이 잘 나올지 걱정이네요.ㅎㅎ​ ​​​​​데칼..