가전제품 이것저것 이야기

논문 링크입니다.

https://arxiv.org/pdf/1610.05949v2.pdf

(2016년 10월 16일 발행)

0. Title

Visual-Inertial Monocular SLAM with Map Reuse

=> 시각과 관성 데이터를 활용하여,

한 가지의 카메라를 사용하여(Mono) SLAM 을 하나보다,,

Map을 재사용 하나보다,,

제가 이때까지 카페 24 호스팅 하면서 배포 후 오류 났던 원인을 정리해보려 합니다.

1. 용량이 꽉차서

-> 대부분 로그 파일 때문이므로, 로그 파일 정리해주시면 됩니다.

2. 서버가 꺼져서

-> 터미널로 서버에 접근해서 tomcat을 다시 켜줍니다.

3. 자바 버전 차이

-> 8 버전만 가능하다고 합니다.

4. 기타

-> log 확인하기 

논문 링크입니다.

https://arxiv.org/pdf/2112.00322v1.pdf

2022년 발행

0. Title

FCAF3D: Fully Convolutional Anchor-Free 3D Object Detection

-> 앵커가 없이, Fully Convolution을 사용하여 3D 객체 인식을 하는 건가 보다...

1. Abstract

최근 로보틱스와 증강현실에서 촉망받는 분야인 포인트 클라우드(라이다 센서나 RGB-D센서 등으로부터 수집되는 데이터) 기반의 3D 객체 인식이다.

이 논문에서 우리는 FCAF3D, 즉, 최초의 Fully Convolutional Anchor-Free 3D Object Detection 방법을 소개할 것이다.

포인트 클라우드로부터 Voxel(부피와 픽셀 표현을 사용하고, 밀도가 적은(sparse) 컨볼루션을 처리한다.

FCAF3D는 하나의 fully convolution feed-forward pass를 통해 큰 크기의 장면들을 적은 런타임으로 다룰 수 있다.

*feed-forward pass : 입력층으로 데이터가 입력되고, 1개 이상으로 구성된 은닉층을 거쳐서 마지막에 있는 출력층으로 출력 값을 내보내는 과정

기존의 3D 객체 인식은 객체의 기하학을 기반으로 사전 추정을 하였는데, 

우리는 이것이 그들의 일반화 능력을 제한한다고 주장하였다.

따라서, 사전 추정을 없애기 위해 우리는 oriented bounding box의 매개변수화를 제안하였다.

이를 통해, 순수하게 data만을 지향하는 방식으로 더 좋은 결과를 낼 수 있었다.

우리의 방식은

mAP@0.5 on ScanNet V2 (+4.5), SUN RGB-D (+3.5), and S3DIS (+20.5) datasets

의 결과가 있었다.

코드와 모델은 이곳에서 볼 수 있다.

https://github.com/samsunglabs/fcaf3d

점점 집 보러 다니기의 신의 되어 가고 있다....

특히 오피스텔에 대해 많은 것을 알게 되었는데,

오피스텔을 볼 때 어떤 것을 고려해야 하는지 공유해보려고 한다.

기본적인 사항

- 방음 : 벽 두들겨 보기

- 교통 : 역까지 직접 걸어가 보기

- 치안 : 밤에 가보기

- 주차 : 주차장 가보기, 호갱 노노 확인, 자주식인지 기계식인지(기계식이면 뺄 때 오래 걸림, 출근시간에 최악)

- 근저당 : 등기부등본 확인

- 전입 가능 여부

- 수압 : 샤워기 틀어보기

청결, 위생 관련

- 벌레 : 벌레 똥, 1층에 음식점 여부, 호갱 노노 확인

- 냉장고 냄새

- 세탁기 물때 확인

- 곰팡이 있는지 : 눈으로 확인, 북향이면 더 주의

- 결로 현상 있는지 : 호갱노노 확인, 북향이면 더 주의

- 분리수거하는 곳 : 너무 멀진 않은지, 관리는 잘 되어 있는지 확인

- 담배 냄새 올라오는지 : 호갱 노노 확인

- 옆집 밑집 음식 냄새 올라오는지 : 호갱노노 확인

그 외, 자잘하지만 무시할 수 없는 부분

- 관리비 어느 정도 나오는지 : 오피스텔은 20만 원 넘게도 나올 수 있다, 호갱 노노로 확인

- 콘센트 머리맡에 있는지, 몇 개인지 확인

- 가스 난방기인지, 전기 난방기인지 : 전기 난방기이면 전기세 많이 나옴

- 에어컨이 fcu방식인지 일반인지 : fcu면 냉풍기다

- cctv 어디에 있는지

- 엘리베이터 몇 개인지 : 너무 적으면 기다리는 시간 오래 걸림

- 집 근처에 고깃집, 술집, 곱창집 등이 있지 않은지 : 냄새, 소리, 빛

선택적인 부분

- 뷰가 잘 나오는지, 탁 트여 있는지, 채광이 있는지 : 바로 앞에 다른 건물이 있거나 사람들이 볼 수 있다면 창문이 없는 것이나 다름없다ㅠ

- 남향인지, 어느 향인지

- 층고가 높은지 낮은지

- 복층인지 단층인지

- 집 주변에 공원이나 운동할 만한 곳이 있는지

- 오피스텔 내에 헬스장이 있는지

 
 
 
 
오피스텔 월세를 알아보던 중, 
아주 마음에 드는 집을 발견했다. 
크기도 넓고 동네 분위기도 괜찮고 벌레도 안 나올 것 같고, 방음도 괜찮은....

그런데!! fcu 에어컨이라서 더울 수 있다고 한다.

 
FCU는 Fan Coil Unit의 약자로, 중앙 냉방 시스템에서 냉수를 이용해 실내 온도를 조절하는 방식이다. 검색해보니 사람들이 이걸 에어컨보다는 냉풍기에 가깝다고 표현했다. 에어컨이라고 생각했는데, 왠지 시원한 바람보다는 찬바람이 살짝 나오는 느낌이랄까?

 

오피스텔 fcu 에어컨 후기 모음

OOO : 에어컨이 시끄럽고 별로 안 시원해요
OOO : 에어컨을 하절기에만 가동해 줘요
OOO : 에어컨은 냉방이 안 시원해요ㅜ... 여름에 좀 힘들었어요
OOO : 하루 종일 틀어놔야 땀이 안 나는 정도
OOO : 에어컨에서 비 오는 것처럼 물이 떨어져서 물바다 된 적도 있고...
OOO : 여름에는 fcu라서 더워서 전 이동식 에어컨 설치했어요
OOO : 냉방이 FCU방식이라 그런지 습도 높은 바람이 나옴. 습한 날씨에는 에어컨과 제습기를 같이 틀어야 하는 촌극이 발생함.
 

굉장히 더 충격적이었던 사실

게다가 fcu 방식은 실외기 없이도 설치가 가능해서
내가 만약 추가적으로 일반 에어컨을 설치하고 싶어도
실외기가 없기 때문에 설치가 힘들다고 한다.
 
 

그렇다면 대안은?!

대안으로는 창문형 에어컨과 이동식 에어컨이 있다.
이 친구들은 굉장히 소음이 심하고 잘못 설치하면 벌레 친구들이 창문을 통해 들어올 수 있다.
하지만 쪄 죽는 것보다는 나을 수도 있을 것이다.
 

1. 구문론적 구조 : Consistency와 Dependency

1) Consistency structure : context-free grammars(CFGs)

- 시작 : 단어

ex) the, cat, cuddly, by, door

- 단어가 구문으로 합쳐짐

ex) the cuddly cat, by the door

- 구문이 더 큰 구문으로 합쳐짐

ex) the cuddly cat by the door

2) Dependency structure

: 어떤 단어가 다른 어떤 단어에 의존하고 있는지를 보여준다.

3) 왜 문장구조가 필요한가?

모델이 언어를 정확하게 해석하기 위해서

전치사 부착(attachment)의 애매함 때문에

범위의 애매함 때문에

동사 구절 부착(attachment)의 애매함 때문에

2. Dependency Grammar

단어들간의 관계로 구성되어 있다.