지속가능티끌/Data.Math.Phys ( 83 ) PPG . 광혈류 측정 . 혈류지수 PI( Perfusion Index ) PPG . 광혈류 측정광원 (fig.a) 에서의 빛은 조직, 뼈, 피부, 동맥혈에서 흡수가 발생한다.광흡수량의 변화는 주로 동맥혈에 기인한다. (fig.b).투과 광량의 변화는 상기 2 흡수량의 반비례로 나타나며, 이 값은 동맥혈류의 변화량을 반영한다. (fig.c).최종 투과광량에서의 측정된 AC성분을 맥파(pulse wave) 혹은 PPG (Photo Plethysmo Gram) 이라고 부른다. 정보 출처 : http://laxtha.net/ubpulse-h3/ 혈류지수 . PI ( Perfusion Index ) AC: 맥파 파형의 최대값과 최소값의 차이(Peak-to-Peak 값). 상기 그림의 AC DC: 0부터 맥파 파형의 최소값. 상기 그림의 DC 혈류지수 값의 범위 0.5% ~.. 2026. 9. 30. BIDS . Brain Imaging Data Structure . 뇌 이미징 글로벌 표준 BIDS . Brain Imageing Data Structure . 뇌파(EEG), 뇌자도(MEG), 그리고 기능적 자기공명영상(fMRI)에 이르기까지 현대 뇌과학 연구는 방대하고 복잡한 다중 모달(Multi-modal) 데이터를 다룬다. 하지만 연구실마다, 혹은 분석 소프트웨어마다 데이터를 저장하는 폴더 구조나 파일 이름, 좌표계 정의가 제각각이어서 연구자 간의 데이터 공유와 협업은 늘 커다란 장벽에 부딪히곤 한다. 이 고질적인 문제를 해결하기 위해 전 세계 뇌과학 학계가 뜻을 모아 구축한 표준 규격이 BIDS(Brain Imaging Data Structure)이다. https://bids-specification.readthedocs.io/en/stable/ Brain Imaging Data.. 2026. 9. 27. FNV-1a 알고리듬 . 데이터를 고유 수로 변환 FNV-1a - 데이터를 고유한 숫자 값으로 빠르게 변환하는 비암호화 해시 함수(Non-cryptographic Hash Function)- 간단코드 , 빠른연산 연산 개념 hash = FNV_offset_basis (2166136261)for each byte_of_data in data: hash = hash XOR byte_of_data hash = hash * FNV_prime (16777619) hash = hash AND 0xFFFFFFFF // 32비트 크기 유지 (오버플로우 제한)return hash - 계산에 오프셋 상수( 초기 해시값 설정용)와 FNV_Prime 상수값이 있고 아래 같은 값으로 사전 정의되어있다. 계산결과 FNV_offset_basis (초기 해.. 2026. 8. 16. FlatBuffers . 고효율 직렬화 라이브러리 FlatBuffers- 효율적 크로스 플랫폼 직렬화 라이브러리- 지원 언어 : C++, C#, C, Go, Java, Kotlin, JavaScript, Lobster, Lua, TypeScript, PHP, Python, Rust 및 Swift- 언패킹(파싱) 없이 직렬화 데이터에 접근 - 하위/상위 호환성 - 메모리 효율성, 속도 - 최소한의 의존성 , 작은 코드 용량. 간단비교 Protocol Buffers - Protocol Buffers는 FlatBuffers와 상당히 유사하지만, 가장 큰 차이점은 FlatBuffers 는 파싱/언패킹하는 단계가 필요하지 않고 즉시 데이터에 접근한다. - 프로토콜 버퍼의 코드 사이즈가 훨신 크다. FlatBuffers 활용 핵심 개념 FlatBuf.. 2026. 7. 28. PlotJuggler . 시계열 챠팅 툴 PlotJuggler- 시계열 챠팅툴 - 프로세스 간 통신(IPC)을 사용하여 외부 애플리케이션에 연결하고 실시간으로 데이터 표시 가능. - 다양한 데이터 소스 지원 . Data sources (file and streaming)Load CSV files.Load ULog (PX4).Subscribe to many different streaming sources: MQTT, WebSockets, ZeroMQ, UDP, etc.Understand data formats such as JSON, CBOR, BSON, Message Pack, etc.Well integrated with ROS: open rosbags and/or subscribe to ROS topics (both ROS1 and RO.. 2026. 7. 24. COBS . 바이트 시리즈 프레이밍 . 언어별 라이브러리 추천 COBS . Consistent Overhead Byte Stuffing - 바이트 시리즈의 프레이밍 알고리듬 중의 하나 . - - 예 : 시리얼 통신 경로로 N 바이트 단위로 송신하려는 경우 COBS 인코딩하여 끝에 delimiter ( 0) 송신하고 이를 수신한 측에서 COBS decoding 하면 송신측에서 의도한 N 바이트 구간을 추출가능하다. - COBS encoding 프레임들의 경계 지점에만 delimiter (통상 0 으로 함) 값이 등장하게되고 원본 데이터에 있던 0의 값들이 있던 자리에는 다음 0까지의 오프셋을 기록하므로 프레임의 경계 지점에만 0인 값이 단 1개 존재한다. 수신측에서는 프레임 경계지점 값이 0인 것 탐색하여 COBS encoding 된 영역만 추출하여 COBS .. 2026. 6. 16. 피어슨 상관 계수 . Pearson Correlation Coefficient 피어슨 상관 계수 - 아래 식에서 r : 값의 범위 -1 ~ 1 X,Y : 여러 값들 . 즉 X = {x1, x2, x3, .... } , Y = {y1, y2, y3, ...}X,Y 는 시계열 데이터 일 수도 있고, 여러 사람의 키를 X, 몸무게를 Y 로 할 수도 있다. 두 개의 이미지 픽셀 데이터 일 수도 있다. 피어슨 상관 계수 의미 양수 : X와 Y 변화는 비례 관계 . 값이 1에 가까울수록 비례 정도 강함. 음수 : X 와 Y 변화는 반비례 관계 . 값이 -1에 가까울수록 반비례 정도 강함. 피어슨 상관계수 = 정규화된 공분산피어슨 상관계수 구하는 식의 원형은 아래식. 분자는 공분산(Corvariance) 이며, 분모는 x, y 의 표준편차 곱으로 나누기하여 정규화 (값의 .. 2026. 1. 22. Cantor Pairing Function . 칸토어 페어링 함수 . 2개 수로 고유 수 만들기 Cantor Pairing Function . 칸토어 페어링 함수 자연수 ( 0이상의 정수 ) 2개 (a, b) 짝과 1:1 대응하는 유일한 정수 만드는 함수. 서로 다른 페어 는 반드서 서로 다른 숫자가 계산 됨. 숫자를 역변환 하여 a, b 값 복원 가능. George Cantor .1870 ~ 1890년대 집합론(Set Theory) 연구 중 “자연수의 쌍을 자연수 하나로 표현할 수 있는가?”라는 질문에서 등장 계산 예. (1,2) 입력 . 출력 = 8(2,1) 입력 . 출력 = 7 C++ 코드 예 #include #include /*수치 안정성 관련 uint64_t 기준 a, b 가능한 값.a,b ≤2^16 : 계산값 uint64_t 오버프로우 없이 절대 안전하게 사용 가능. 주의.. 2026. 1. 21. ONNX . Open Neural Network Exchange . 딥러닝 모델 변환 표준 포맷 ONNX . Open Neural Network Exchange- 딥러닝 모델 변환 표준 포맷 ONNX 개요목적: ONNX는 다양한 딥러닝 프레임워크 간에 모델을 쉽게 변환하고 사용할 수 있도록 하는 표준화된 모델 포맷.지원 프레임워크: PyTorch, TensorFlow, Keras, MXNet 등 여러 주요 딥러닝 프레임워크에서 모델을 ONNX 형식으로 변환할 수 있음.런타임: ONNX Runtime을 통해 다양한 하드웨어에서 최적화된 추론을 지원함.특징: 모델의 이식성, 경량화, 하드웨어 최적화, 다양한 플랫폼에서의 실행 등을 지원.ONNX는 딥러닝 모델의 호환성과 이식성을 높이기 위해 개발된 포맷으로, 다양한 프레임워크와 플랫폼에서 모델을 쉽게 변환하고 실행할 수 있게 해준다. ONNX 공.. 2024. 8. 29. 뉴럴넷 아키텍쳐 종류와 특징 신경망 아키텍쳐 종류와 특징 시계열 예측을 위한 PyTorch에서 활용 가능한 신경망 아키텍처를 정확도 높은 순으로 나열하는 것은 주어진 데이터와 문제의 복잡성에 따라 다를 수 있지만, 일반적으로 효과적이라고 알려진 아키텍처들을 다음과 같이 정리할 수 있다. 여기서는 최근 연구와 실무에서 널리 사용되는 아키텍처들을 기준으로 나열한다. 1. Transformer설명: 순차 데이터에 강력하며, Attention 메커니즘을 활용하여 장기 의존성을 학습하는 데 효과적.장점: 병렬 처리 가능, 장기 의존성 학습에 우수.사용 예: 최신 주가 예측, 자연어 처리.2. Long Short-Term Memory (LSTM)설명: RNN의 확장으로, 장기적인 의존성을 기억하기 위해 셀 상태와 게이트를 사용.장점: 시계.. 2024. 8. 21. 신경망 . transformer / temporal fusion transformer 차이점 기본 Transformer의 어텐션어텐션 메커니즘:Scaled Dot-Product Attention: 쿼리, 키, 값 벡터를 사용해 어텐션 점수 계산. 가중합을 통해 출력 생성.멀티헤드 어텐션: 여러 어텐션 헤드를 병렬로 사용해 다양한 정보 처리.구성:인코더-디코더 구조: 인코더는 입력 시퀀스 처리, 디코더는 인코더 출력을 바탕으로 최종 출력을 생성.위치 인코딩: 시퀀스 순서 정보 제공.Temporal Fusion Transformer (TFT)의 어텐션어텐션 메커니즘:스태틱 및 동적 어텐션: 스태틱과 동적 어텐션을 결합해 시계열 데이터의 다양한 시간적 패턴 처리.디코딩에 사용: 스태틱과 동적 어텐션을 결합해 예측 성능 향상.추가 구성 요소:Temporal Fusion Layer: 장기적 트렌드와 단기.. 2024. 8. 18. PyTorch . 포터블 개발 환경 구축 개요 - PyTorch 개발환경을 USB 외장 스토리지에 모두 구비하고, 아무 PC 에 연결해도 PyTorch 활용 작업 가능하게 하기. - PyTorch 는 파이썬 개발 환경에 종속되므로 파이썬 개발환경을 포터블로 셋팅하고 나서 포터블 파이썬 환경에서 PyTorch 를 설치한다. 단계1. 파이썬 포터블 개발환경 구축 - 아래 링크에서 파이썬 및 IDE 로 사용할 VSCode 모두 포터블 개발환경으로 구축 방법 정리됨. https://igotit.tistory.com/5761 파이썬 포터블 개발환경 구축 - 설치 방식.개요 - PC 에 종속되지 않고 외장 USB 스토리지 에 파이썬 개발환경 및 작업파일들 몰아두고 어떤 PC 든 USB 로 외장 스토리지 연결하면 파이썬 코딩 작업 가능하게 함. 일관.. 2024. 8. 16. PyTorch . 머신러닝 , 뉴럴넷 라이브러리 PyTorch - 머신러닝 , 딥뉴럴넷 라이브러리. - 자동미분시스템을 기반으로 구축된 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN) 제공. - 사용가능 프로그래밍 언어 : 파이썬 , C++ (C++ 용 패키지 명칭 LibTorch)- GPU 실행 가능. - 개발 및 관리 주체 : 메타 AI 팀 - 파이토치 사이트 : https://pytorch.org/ - 튜토리얼 사이트 : https://pytorch.org/tutorials/- 튜토리얼 한국어 번역 사이트 : https://tutorials.pytorch.kr/ PyTorch 패키지 패키지 torchGPU 지원 되는 텐서처리 torch.autograd텐서 작업 지원하는 하는 테이프 기반 자동 미분화 torch.optimSGD, RM.. 2024. 8. 9. 심전도 . 표준 사지 유도 . Lead I, II, III 심전도 측정 표준 . Lead I , II, III Lead I : RA (-) , LA (+) . Lead II : RA (-) , LL (+) . Lead III : LA (-) , LL (+) . RA = Right Arm , LA = Left Arm, LL = Left Leg 을 의미하나 꼭 팔목이나 발목을 측정점으로 하지 않아도 심장 위치 기준 우상, 좌상, 하 에 배치되면 동일 결과임. RA, LA, LL 각 지점의 electric potential ( = 전위 )을 P_RA, P_LA, P_LL 이라고 하면, Lead I = P_LA - P_RA Lead II = P_LL - P_RALead III = P_LL - P_LA 위 식을 보면, Lead II.. 2023. 11. 14. SiO2 . Silicon dioxide . 이산화 규소 SiO2 - 정식학술 명칭 : Silicon dioxide . 이산화 규소 - 별칭 : 실리카(Silica) . - 지구에 흔한 실리콘(Si) 과 산소(O) 의 결합물질. 모래, 여러 광물의 중요 구성 성분, 석영, 유리, 실리카겔의 구성 성분으로 주변에서 쉽게 접하는 물질. SiO2 특성 녹는점 : 1,743도씨 끓는점 : 2,950도씨 다양한 결정 구조를 가지며 각 결정구조마다 밀도, 열전도도, 색상등 특성이 달라짐. 결정구조에 따라 지칭하는 이름 : 석영 (Quartz), 트리디마이트(tridymite), 스티쇼바이트(stishovite), 키타이트(keatite) 등 SiO2 에서 Si 만 추출하기 SiO2 를 코크스(탄소)와 함께 가열하면 SiO2 에 있던 산소가 탄소에 부착되어 일산화탄소(CO.. 2023. 8. 10. Josephon Junction . 조셉슨 결합. 초전도체 사이에 부도체 Josephon Junction . 조셉슨 결합 - 초전도체 사이에 부도체 끼워진것 - 예 : 매우 얇은 1나노(10^-9) 미터 두께의 부도체 박막을 초전도체 사이에 있도록 한 것. - 부도체 예 : SiO2(이산화규소) , 초전도체 예 : Pb (납) , Sn (주석) Josephson Effect . 조셉슨 효과 - 초전도체 사이에 부도체가 있음에도 전류가 흐르는 현상. 이 전류를 조셉슨 전류라고 함. ( 원천적으로는 전자의 양자 터널링 현상임) - 직류전류 (DC Josephson effect), 교류전류(AC Josephson effect), 역 교류 전류(Inverse AC Josephson effect)로 세분화된 특성 보임. Josephson Junction 활용 예 SQUID (Super.. 2023. 8. 10. 전기 저항 , 비저항 . Electric Resistance , Resistivity Electric Resistance . 전기 저항 - 전류 흐름 방해하는 성질. - 전기 저항 단위 : 옴 - 저항(단위 옴 ) = 전압 (단위 V) / 전류 (단위 A). - 즉, 1V (볼트) 전압 가했을 때 흐르는 전류가 1 A (암페어) 이면 전기 저항은 1옴. Electric Resistivity . 전기 비저항 - 물질에 가해지는 전압이 가해지는 면적이 넓을 수록 전기저항은 작아지고, 길이가 길수록 저항이 증가한다.(물이 흐르는 호스와 동일 개념 . 관의 단면적이 넓을 수록 흐름에 대한 저항은 작아지고 길이가 길수록 흐름 저항 증가) - 물질들간의 전기저항 크기 비교를 위해서는 동일 면적, 동일 길이에서의 저항값을 알아야 한다. - Resistivity 정의 : 전압이 가해지는 단위 면적(= .. 2023. 8. 5. 절대 온도 캘빈 K , 섭씨 온도 도 C 절대온도 - 원자의 운동 에너지가 0 (즉 움직임 없이 멈춰있는 상태)인 상태의 온도를 절대온도 0 으로 정의 - 단위 : K , 캘빈이라 읽음. - - K 유래 . 영국 William Thomson (1824~1907) 의 작위명 Kelvin 에서 따옴. 섭씨온도 - 1기압에서 물이 어는 온도를 0 , 물이 끓는 온도를 100 으로 정의한 것. - 단위 : 도C , - - 단위에 붙은 C의 유래 : 섭씨온도 정의한 스웨덴 천문학자 Anders Celsius (1701 ~ 1744) 의 C. 절대온도 섭씨온도 변환 절대온도 = 섭씨 온도 + 273.15 섭씨 0도는 절대온도로는 273.15 캘빈. 첫 등록 : 2023.08.05 최종 수정 : 단축 주소 : https://igotit.tistory.com.. 2023. 8. 5. 이전 1 2 3 4 5 다음
