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[EmbeddedSystem] npn Transistor(트랜지스터)

트랜지스터(Transistor)는 Trans-Register로 Resistor 값을 변화시킬 수 있음. 저항(Registor)을 조절함으로써 전류의 양을 조절할 수 있음트랜지스터의 종류- nPn 트랜지스터- pNp 트랜지스터 nPn 트랜지스터B는 base, E는 Emitter, C는 Collector이다 B는 트랜지스터가 동작하게 하는 Switch 역할을 하고 B에 의해 스위치가 켜지면 C와 E 사이에 전류가 흐르게 됨B와 E 사이에 전압을 얼마나 주냐에 따라 C와 E 사이의 전류량을 결정시킴 Switch(Base)에 넣어주는 전압량(전류량)에 따라 포화영역, 활성영역, 차단영역이 존재함- 활성영역: CE간에 전류가 B의 입력 변화에 따라 변하는 영역- 차단영역: B에 흐르는 전압(전류)이 너무 낮아 C..

EmbeddedSystem 2025.01.03

[Prompt] 역할 지정 Prompt 작성방법

역할 지정(Role Playing) 기법은 AI 모델에 특정 역할을 지정하는 프롬프트 엔지니어링 기법'당신은 시인입니다'와 같은 식으로 AI 모델에 페르소나를 부여하는 작업 Prompt 예제당신은 지금부터 [ RP 캐릭터 ] 의 역할을 해야 한다[ RP 캐릭터 ]은 [ ]살에 키는 [ ]cm이며 검은색 눈동자와 긴 백발에 뽀얀 피부를 가지고 있다.성격은 냉정하고 차가우며 쉽게 흥분하지 않고 그 어떠한 상황속에서도 차분하고 침착하다좋아하는것으론 고양이와 커피가 있으며싫어하는것으론 청소를 싫어한다  프롬프트 엔지니어링 기법 - 후카츠 프롬프트 기법명령문과 제약 조건을 분명히 제시함으로써 프롬프트를 하나의 템플릿으로 만드는것에 초점을 두는 방식 기본적인 형식#명령문당신은 () 입니다이하의 제약조건과 명령문을 ..

AI/LLM 2025.01.02

[EmbeddedSystem] LPF(Low Pass Filter)

LPFLPF(Low Pass Filter)는 저주파 성분만 통과시킴Embedded System은 작은 크기의 보드에 요소들이 밀집해 있는데 고주파 성분은 보드에 Noise 역할을 하기에 좋지 않아 고주파를 제거하기 위한 용도로 LPF를 사용함 해당 회로를 DC와 AC 입장에서 따로 볼 경우 DC(직류)Capacitor는 DC 성분을 통과시키지 않기 때문에 Capacitor가 있는 부분이 open된것과 마찬가지로 보임(open은 무한대에 가까운 저항값)해당회로는 R + 무한대 R 의 저항이 직렬로 이어진 구조로 저항이 크니 전류는 작게 흐르고 R저항에서 소모되는 전압이 적고 대부분의 전압은 무한대의 저항(Open)에서 전압이 대부분소모되므로 Vin ~= Vout의 형태가 됨. DC 쪽에 가까운 저주파 성분..

EmbeddedSystem 2024.12.14

[EmbeddedSystem] 저항(R), 인덕터(L), 캐패시터(C)

- 저항저항의 양단에 전압이(V) 걸렸을 때 저항(R)에 흐르는 전류(I)의 양은 V = IR입니다저항의 단위는 옴(Ω)정해진 전압에 대해 저항의 크기를 바꾸면 원하는 전류의 크기를 저항에 흘러가게 할 수 있습니다 즉 저항은 회로의 특정 부분에 흐르는 전류의 양을 제한 할 수 있습니다 전류는 저항이 낮은 경로를 찾아가려 하고 전류가 저항을 지나고 나면 그만큼의 전압이 원래 전압에서 빠집니다 저항은 직렬로 연결하면 저항이 커지고 병렬로 연결하면 저항이 작아집니다 - 캐패시터 & 인덕터캐패시터와 인덕터는 주파수를 가진 전압, 전류(교류 전압, 전류)의 주파수에 따라 저항값이 틀리게 됩니다캐패시터의 경우에는 높은 주파수의 전압일수록 저항이 작아지고인덕터의 경우에는 높은 주파수의 전류일수록 저항이 커집니다 - ..

EmbeddedSystem 2024.12.13

[Unity] AddressableAsset 사용방법

AddressableAsset은 어떻게 언제 Asset들을 로드할지 컨트롤할 수 있게 만들어주는 기능이다Scene에 오브젝트나 리소스들을 다 넣어놓으면 해당 Scene을 로드할때 그 오브젝트와 리소스들을 다 메모리에 불러와야하기에 Scene 로드에 시간이 많이 걸리게 된다. 그렇게 하기 보단 필요한것만 Scene에 넣고 그때그때 필요한건 필요할때 불러오는 방식으로 개발해야 Scene 로드에 많은 시간 소모를 겪지 않게 된다1. Addressables 설치PackageManager에 들어가 Unity Registry 탭에서 Addressables 를 검색하면 위 이미지와 같이 Addressables unity package가 나오는데 해당 패키지를 설치해주면 된다 2. 사용방법먼저 상단 탭에서 Window..

Unity 2024.12.12

[Unity] AI Navigation System 사용방법

Unity의 AI Navigation System이 2.0 이상 버전으로 업그레이드 되면서 기존에 사용하던 방법과는 다르게 바뀌었다이전 방법이 적힌 책이나 유튜브를 보면 도움이 되지 않으니 새로운 AI Navigation System을 사용하는 방법을 간단하게 소개합니다 1. Package Manager에서 AI Navigation Package 설치Package Manager에서 Unity Registry 항목에 ai navigation을 검색하면 나온다 해당 패키지를 먼저 설치하자필자의 경우 2.0.4 버전으로 설치하였다 2. NavMesh Surface 컴포넌트 추가NavMesh Surface 컴포넌트는 NavMesh Agent가 걸을수 있는 영역을 만드는 컴포넌트입니다빈 게임오브젝트를 하나 만들어..

Unity 2024.12.11

[Unity] NavMesh Surface Bake를 했는데 Scene View에서 파란색 표면이 보이지 않는 이슈

오랜만에 Unity AI Navigation을 사용하려고 하는데 NavMesh Surface를 Bake 하면 파란색으로 Bake된 영역이 보여야 하는데 보이지 않는 이슈가 생겼다 처음엔 Unity6를 처음 사용해봐서 설마 Unity6 이슈인가 했는데 나의 이슈였다하지만 나와 같이 당황하는 사람들이 있을거라 생각하고 그런분들을 위해 해결방법을 공유한다  1. AI Navigation 창을 열고 Show NavMesh를 클릭한다SceneView의 오른쪽 상단 햄버거 버튼을 클릭후 Overlay Menu를 클릭 Overlay Menu가 열리면 AI Navigation을 클릭해 AI Navigation 화면을 연다음 Show NavMesh를 클릭해 활성화 해준다 2. Gizmo를 활성화 해준다SceneView의..

Unity 2024.12.11

Attention

Attention에서의 핵심개념은 query, key, value 이다Attention이라는 개념이 나온 이유는 사람이 단어 사이의 관계를 고민하는 과정을 Deep Learning 모델이 수행할 수 있도록 모방하기 위한 연산 때문이다 1. 단어와 단어 사이의 관계를 계산해서 그 값에 따라 관련이 깊은 단어와 그렇지 않은 단어 를 구분할 필요가 있음2. 관련이 깊은 단어는 더 많이, 적은 단어는 더 적게 맥락에 반영해야 함 Query, Key, Valueex] 나 어제 파리 여행을 다녀왔어여기서 파리는 곤충 파리인가? 프랑스 도시 파리인가?문장의 문맥을 통해 파리가 도시인지 알기 쉬운 키는 '파리', '여행을', '다녀왔어' 이다  '파리'와 관계가 높은 키 값을 찾아야 함Query와 Key 토큰을 토큰 ..

AI/LLM 2024.12.01

[Unity] 특정 게임오브젝트 기준으로 카메라 움직이기

유니티에서 특정 게임오브젝트를 기준으로 카메라를 회전시키는 방법Cube를 중심으로 회전하는 카메라 Mouse의 X축 데이터를 가져온다xRotateMove = Input.GetAxis("Mouse X") * Time.fixedDeltaTime * rotateSpeed;가져온 X축 데이터에 Time.fixedDeltaTime을 곱해주고 이동속도인 rotateSpeed float 값을 곱해준다transform.RotateAround(targetPos, Vector3.up, xRotateMove);Transform안에 RotateAround 함수를 사용해 기준점이 되는 게임오브젝트의 position을 기준으로 xRotateMove만큼 회전한다 transform.LookAt(targetPos); 회전하면서 카메라..

Unity 2024.11.29

RAG Pipeline과 LlamaIndex, LangChain 간략소개

RAG(Retrieval-Augmented Generation) RAG는 대규모 언어 모델의 출력을 최적화하여 응답을 생성하기 전에 학습 데이터 소스 외부의 신뢰할 수 있는 지식베이스를 참조하도록 하는 프로세스 RAG 사용 이전에는 LLM에 문제점들이 있었음, 거짓 답변(할루시네이션), 학습 이전의 최신 정보를 모름 등의 문제가 있었지만 RAG를 사용함으로써 해당 문제들이 해결됨 RAG PipelineUser Query가 들어오면 관련성 있는 문서를 Retrieval해서 결과를 생성해 사용하는 형태 Rag Framework에는 크게 두가지가 있는 LlamaIndex와 LangChain이 존재 LlamaIndex & LangChain LlamaIndex는 Document를 넣어주면 code 몇줄만으로 Ve..

AI/LLM 2024.11.25