하드웨어/lora lorawan2025. 10. 2. 15:39

lora evk

중앙의 뚜껑있는 놈이 stm32L 과 sx1276 통합 모듈, 왼쪽은 stlink 인듯.

 

The B-L072Z-LRWAN1 LoRa®/Sigfox™ Discovery kit is a development tool to learn and develop solutions based on LoRa®, Sigfox™, and FSK/OOK technologies. This Discovery kit features the all-in-one CMWX1ZZABZ-091 open module by Murata. The module is powered by an STM32L072CZ microcontroller and SX1276 transceiver. The transceiver features the LoRa® long-range modem, providing ultra-long-range spread-spectrum communication and high interference immunity, minimizing current consumption. Since CMWX1ZZABZ-091 is an open module, the user has access to all STM32L072CZ peripherals such as ADC, 16-bit timer, LP-UART, I2C, SPI, and USB 2.0 FS (supporting BCD and LPM).

[링크 : https://www.st.com/en/evaluation-tools/b-l072z-lrwan1.html]

 

 

[링크 : https://www.murata.com/en-global/products/connectivitymodule/lpwa/overview/lineup/type-abz-091]

 

FSK (Frequency Shift Keying)
OOK (On-Off Keying)

[링크 : https://blog.naver.com/bruno_annie/220777474513]

 

 

 

 

 

[258199.737417] usb 1-2: new full-speed USB device number 31 using xhci_hcd
[258199.866439] usb 1-2: New USB device found, idVendor=0483, idProduct=374b, bcdDevice= 1.00
[258199.866457] usb 1-2: New USB device strings: Mfr=1, Product=2, SerialNumber=3
[258199.866464] usb 1-2: Product: STM32 STLink
[258199.866470] usb 1-2: Manufacturer: STMicroelectronics
[258199.866475] usb 1-2: SerialNumber: 066BFF363637503457160939
[258199.927997] usb-storage 1-2:1.1: USB Mass Storage device detected
[258199.928972] scsi host0: usb-storage 1-2:1.1
[258199.930589] cdc_acm 1-2:1.2: ttyACM0: USB ACM device
[258200.938237] scsi 0:0:0:0: Direct-Access     MBED     microcontroller  1.0  PQ: 0 ANSI: 2
[258200.939003] sd 0:0:0:0: Attached scsi generic sg0 type 0
[258200.940836] sd 0:0:0:0: [sda] 456 512-byte logical blocks: (233 kB/228 KiB)
[258200.941073] sd 0:0:0:0: [sda] Write Protect is off
[258200.941080] sd 0:0:0:0: [sda] Mode Sense: 03 00 00 00
[258200.941299] sd 0:0:0:0: [sda] No Caching mode page found
[258200.941312] sd 0:0:0:0: [sda] Assuming drive cache: write through
[258200.963802] sd 0:0:0:0: [sda] Attached SCSI removable disk

 

[링크 : https://os.mbed.com/platforms/ST-Discovery-LRWAN1/]

[링크 : https://os.mbed.com/teams/ST/code/DISCO-L072CZ-LRWAN1_LoRa_PingPong/]

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Posted by 구차니
프로그램 사용/yolo_tensorflow2025. 10. 2. 15:19

얼굴인식 관련 조사

 

2단계: 특징점 추출과 벡터 변환
감지된 얼굴에서 고유한 특징을 추출하는 단계입니다. 눈 코 입의 위치와 형태 얼굴 윤곽선 그리고 각 부위 간의 거리와 비율 등이 수치화됩니다. 현재는 딥러닝 기반의 임베딩(Embedding) 기술을 통해 얼굴의 특징을 고차원 벡터로 변환합니다. 이 벡터는 개인마다 고유한 값을 가지며 얼굴인식의 핵심 데이터가 됩니다.

Siamese Network와 학습 방식
최신 얼굴인증 시스템에서는 Siamese Network 구조가 널리 사용됩니다. 이는 동일한 가중치를 공유하는 두 개의 신경망이 각각 서로 다른 얼굴 이미지를 처리한 후 그 결과를 비교하는 방식입니다. Triplet Loss 함수를 사용하여 같은 사람의 얼굴 간 거리는 가깝게 다른 사람의 얼굴 간 거리는 멀어지도록 학습시킵니다.

[링크 : https://www.alchera.ai/resource/blog/face-authentication-628a0]

 

DeepFace는 2014 년 Facebook 연구 그룹이 만든 심층 컨볼루션 신경망을 기반으로 하는 안면 인식 시스템입니다. 디지털 이미지에서 사람의 얼굴을 식별합니다. 97 %의 정확도로 얼굴 인식에 딥 러닝을 사용하는 것이 큰 도약이었습니다.

DeepID 또는 "Deep hidden IDentity 기능"은 Yi Sun 등에 의해 처음 설명 된 일련의 시스템 (예 : DeepID, DeepID2 등)입니다. 2014 년 논문에서“1 만개의 클래스를 예측하는 심층 학습 얼굴 표현”이라는 제목의 논문에서 시스템은 DeepFace와 유사하게 처음 설명되었지만 대조적인 손실을 통한 교육을 통해 식별 및 검증 작업을 모두 지원하도록 확장되었습니다.

VGGFace (더 나은 이름이 없음)는 Omkar Parkhi 등이 개발했습니다. 옥스포드의 VGG (Visual Geometry Group)의 2015년 논문 인 "Deep Face Recognition (딥 얼굴 인식)"에 설명되어 있습니다. 더 잘 조정 된 모델 외에도 작업의 초점은 매우 큰 훈련 데이터 세트를 수집하고 사용하는 방법에 있었습니다. 이를 통해 얼굴 인식을 위한 매우 깊은 CNN 모델을 훈련시켜 표준 데이터 세트에서 최첨단 결과를 얻을 수 있었습니다.

FaceNet은 2015 년 Google 연구원이 개발한 얼굴 인식 시스템으로, 다양한 얼굴 인식 벤치 마크 데이터 세트에서 최첨단 결과를 달성했습니다. FaceNet 시스템은 모델의 여러 타사 오픈 소스 구현 및 사전 훈련된 모델의 가용성 덕분에 광범위하게 사용할 수 있습니다.

[링크 : https://jjeongil.tistory.com/830]

 

딥러닝을 이용하는 최근의 방법들도 종래의 "PCA(Principle Component Analysis)와 ICA(Independent Component Analysis)"와 유사한 방법을 사용하는데, 오토인코더(Autoencoder)와 같은 인공신경망도 낮은 차원의 벡터로 얼굴 정보를 임베딩(Embedding)하여 차원을 축소한다.<

[링크 : https://mangastorytelling.tistory.com/entry/ITFIND-인공지능과-얼굴-정보-처리-기술]

 

yolo face

[링크 : https://github.com/YapaLab/yolo-face]

 

 

Face PSIM 

[링크 : https://www.axxonsoft.com/products/integration/face-recognition]

 

Physical Security Information Management

[링크 : https://www.ifsecglobal.com/psim/]

 

ResNet-50 / ResNet-100
Inception-ResNet
MobileNetV2 (모바일용)
EfficientNet (경량 고성능)

FaceNet (Google, 2015)
ArcFace (DeepInsight, 2018)
InsightFace (2020~)

[링크 : https://techoutside.co.kr/58]

 

arcface

[링크 :https://blog.naver.com/damtaja/223590383667] learnopencv 번역

 

평균제곱 차이 유사도 - msd(mean squared difference)
코사인 유사도
피어슨 유사도 - 코사인 유사도의 단점 보완

[링크 : https://blog.naver.com/thinkhong99/222629093644]

 

자카드 유사도(jaccard Similarity) - 두 벡터의 교집합/합집합을 구함
코사인 유사도

[링크 : https://blog.naver.com/smmok/222439545464]

 

 

jaccard index
euclidean distance
cosine similarity
- 임베딩이라고 하는 벡터값 필요

TD-IDF
Wiord2vec
Doc2Vec
ELMo (신경망 기반)
BERT (신경망 기반, 자연어 처리 최고 성능)

[링크 : https://medium.com/cdri/머신러닝-모델로-성분-규제-데이터-의미있게-활용하기-be56461eab2c]

 

픽셀 기반 유사도 측정 - MSE(Mean Squared Error)
픽셀 기반 방법 - PSNR (Peak SNR) , MSE 기반으로 SNR 을 계산
구조기반 - SSIM (Structural Similarity Index) - 밝기 대비 구조를 이용
특징기반 - SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) - 특징점 추출 매칭
특징기반 - SURF (Speeded Up Robust Features) - SIFT 대안, openCV 3.4.2 이상 비활성화됨(옵션활성화 후 빌드하면 사용가능)
벡터공간 - 코사인 유사도, hamming distance(이진벡터간의 차이를 측정)

[링크 : https://pupbani.tistory.com/285]

 

거리기반
- 유클리디안 거리 (최단거리)
- 맨하튼 거리 (직각거리)
- 체비쇼프 거리 (가징 긴 거리)
- 민코프스키 거리 (?????)
- 하버사인 거리 (구체의 표면 이동 거리)

관계기반
- 코사인 유사도
- 해밍거리 (두 비트열에 서로 다른 기호의 개수로 산출)
- 자카드 인덱스 (합집합과 교집합의 비율로 산출)
- 소렌슨-다이슨 인덱스 (공통 원소 와 평균 원소의 비율)

[링크 : https://blog.skby.net/유사도-측정법-similarity-measure/]

 

 

[링크 : https://t2match.kr/wp-content/uploads/ETRI_AI_01_face_recognition_tech.pdf]

[링크 : https://지산학부산.kr/data/market/367.pdf]

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Posted by 구차니
Programming/golang2025. 10. 2. 10:54

go vet (golang 정적분석)

 

[링크 : https://medium.com/@arneg0shua/정적-분석도구-도입-feat-golang-d8e00773ff11]

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Posted by 구차니
모종의 음모/motion simulator2025. 10. 2. 00:56

forza horizon 4 telemetry 검증중

내부 ui에서 출력되는 것과 비교중

tirewear 등은 안 맞는것 같고

suspension도 딱 맞지 않는 느낌.

 

아래는 그냥 nc로 엔터쳐서 아무값도 안가 오류난 건데 아무튼..

타이어/서스펜션은 앞-좌/우 , 뒤-좌/우 라서 두 줄에 우겨넣어 출력함

 

[링크 : https://github.com/minimonk82/forza_horizon_4_telemetry]

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Posted by 구차니
개소리 왈왈/직딩의 비애2025. 10. 1. 21:13

10월의 시작

부터 묘하게 긁히는 일들이 발생하네

후...

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Posted by 구차니
프로그램 사용/ncurses2025. 9. 30. 20:18

ncurse screen size

nc나 make menuconfig 처럼 실행시 혹은 동적으로 창 크기나 비율을 어떻게 조절하나 궁금해짐

 

Name
getyx, getparyx, getbegyx, getmaxyx - get curses cursor and window coordinates

Synopsis
#include <curses.h>

void getyx(WINDOW *win, int y, int x);
void getparyx(WINDOW *win, int y, int x);
void getbegyx(WINDOW *win, int y, int x);
void getmaxyx(WINDOW *win, int y, int x);

[링크 : https://linux.die.net/man/3/getmaxyx]

[링크 : https://stackoverflow.com/questions/1811955/ncurses-terminal-size]

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Posted by 구차니
하드웨어/Display 장비2025. 9. 29. 22:52

스마트빔 실버 IC200T

상태 안 좋은거 무료로 나눔 받았는데 작동 자체는 문제가 없는 것 같다.

그런데 HDMI로 소리가 안되나? 장치 자체에는 분명 스피커가 있는데 왜 안되는걸까..

[링크 : https://dlpworld.jpg3.kr/pjmania/catalogue/sk_smartbeam_manual.pdf]

[링크 : https://prod.danawa.com/info/?pcode=1924494]

 

cu 편의점택배 선불로 보내주셨다.

 

상태가 좋진 않은데 보내주실때 안켜지는것 같다고 해서 일단 분해하고 땜질해보려고 시도!

 

뒷면도 원래는 스피커 고정하는 먼가가 있어야 하는데 사라졌다.

 

그 와중에 스피커 끊어먹고 땜질 -_ㅠ

 

micro HDMI에 micro USB.

전원 버튼도 사라져서 손톱으로 눌리지 않는다.

 

인증번호로 찾은 모델명 IC200T

요즘은 보기 힘든어진 MHL

 

켜면 로고 이후에 깔끔한 디자인의 연결 아이콘이 뜬다.

 

대충 60cm 거리에 15인치 급?

해상도는 640x480으로 뜨는데 HDMI 사운드로 잡히지 않는다. 머가 문제지?

 

대충 1미터에 32인치 급?

 

전원을 누르면 깔끔한 아이콘과 함께 good bye~

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Posted by 구차니
Programming/python(파이썬)2025. 9. 29. 17:28

python __name__

def main() 이 없으니까

독립적으로 실행중인지, import 되어 다른데서 실행을 하는건지 알 필요가 있을때

아래의 문구를 통해서 실행하거나 라이브러리로 작동시키거나 할 수 있다.

if __name__ == "__main__":
    print("run!")

 

[링크 : https://dev-jy.tistory.com/14]

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Posted by 구차니
Programming/python(파이썬)2025. 9. 29. 10:57

python flask를 이용한 static web + rest api server 구현

gpt와 검색을 버무려서~

 

pip로 대~~~충 flask 설치하고

Flask 에 static_url_path와 static_folder 를 설정해서 정적으로 서빙할 경로를 지정한다.

template_folder는 template engine를 위한 경로 같긴한데, 지금은 그걸 하려는게 아니니 패스~ 하고

 

/ 로 요청이 들어오면 index.html을 던지도록 라우터 하나 설정하고

나머지는 자동으로 static 경로 하위에서 제공

그리고 /api 쪽은 별도로 라우터 지정해서 2개의 api를 생성해준다.

 

/app.py

from flask import Flask, jsonify, render_template

app = Flask(__name__,
            static_url_path='', 
            static_folder='static',
            template_folder='templates')

@app.route('/')
def serve_index():
    return app.send_static_file('index.html')

# REST API 라우트
@app.route('/api/hello')
def api_hello():
    return jsonify({"message": "Hello, this is a REST API response!"})

# 또 다른 REST API
@app.route('/api/sum/<int:a>/<int:b>')
def api_sum(a, b):
    return jsonify({"a": a, "b": b, "sum": a + b})


if __name__ == "__main__":
    # 디버그 모드 실행
    app.run(debug=True)

 

/static/index.html

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta charset="utf-8">
    <title>Flask Static + REST API</title>
    <link rel="stylesheet" href="{{ url_for('static', filename='style.css') }}">
</head>
<body>
    <h1>Hello Flask</h1>
    <p>이 페이지는 Flask가 제공하는 정적 웹입니다.</p>

    <button onclick="callApi()">API 호출</button>
    <p id="result"></p>

    <script>
        async function callApi() {
            const res = await fetch("/api/hello");
            const data = await res.json();
            document.getElementById("result").innerText = data.message;
        }
    </script>
</body>
</html>

 

/static/test.html

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta charset="utf-8">
    <title>Flask Static + REST API</title>
    <link rel="stylesheet" href="{{ url_for('static', filename='style.css') }}">
</head>
<body>
    <h1>this is test</h1>
</body>
</html>

 

/static/style.css

body {
    font-family: sans-serif;
    background: #f0f0f0;
    padding: 20px;
}
h1 {
    color: darkblue;
}

 

[링크 : https://stackoverflow.com/questions/20646822/how-to-serve-static-files-in-flask]

 

 

$ python3 app.py
 * Serving Flask app 'app'
 * Debug mode: on
WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a production WSGI server instead.
 * Running on http://127.0.0.1:5000
Press CTRL+C to quit
 * Restarting with stat
 * Debugger is active!
 * Debugger PIN: 997-788-229

 

웹에서 접속하면 아래처럼 뜨는데

보니 template 엔진을 이용해서 치환하도록 해놨어서 css가 안 읽혔군

127.0.0.1 - - [29/Sep/2025 10:48:26] "GET / HTTP/1.1" 304 -
127.0.0.1 - - [29/Sep/2025 10:48:26] "GET /{{%20url_for('static',%20filename='style.css')%20}} HTTP/1.1" 404 -

 

그럼 template 안쓸꺼니 수정해보자

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta charset="utf-8">
    <title>Flask Static + REST API</title>
    <link rel="stylesheet" href="style.css">
</head>
<body>
    <h1>Hello Flask</h1>
    <p>이 페이지는 Flask가 제공하는 정적 웹입니다.</p>

    <button onclick="callApi()">API 호출</button>
    <p id="result"></p>

    <script>
        async function callApi() {
            const res = await fetch("/api/hello");
            const data = await res.json();
            document.getElementById("result").innerText = data.message;
        }
    </script>
</body>
</html>

 

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta charset="utf-8">
    <title>Flask Static + REST API</title>
    <link rel="stylesheet" href="style.css">
</head>
<body>
    <h1>this is test</h1>
</body>
</html>

 

이쁘게 잘나온다. 그런데 처음 접속하면 static web이라도 제법 느린데 캐싱이 안되나?

 

localhost:5000/

localhost:5000/index.html

localhost:5000/test.html

localhost:5000/api/hello

localhost:5000/api/sum/2/3

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Posted by 구차니
모종의 음모/motion simulator2025. 9. 28. 14:31

forza horizon 4 - telemetry ui

게임내에서 제공되는 텔레메트리 정보인데

프로토콜에서 제공되는 내용보다 더 다양한거 같다?

켜놓으면 재미있긴 한데 지도가 사라져서 아쉽..

 

없어 보이는 데이터로는

손상 /  타이어 온도 / 타이어 정보(압력)

 

여기부터는 udp telemetry에 있는 값들 같다.

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Posted by 구차니

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