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RN Expo 리액트 네이티브 안드로이드 빌드RN 리액트 네이티브 Expo/안드로이드 세팅 2024. 5. 17. 21:32
아고라 UIKit API 적용을 위해 기본 Expo 파일 1개를 수정합니다. app/(tabs)/index.jsx 파일import React, { useState } from 'react';import { Image, StyleSheet, Platform, Text, View } from 'react-native';import 'expo-dev-client';import AgoraUIKit from 'agora-rn-uikit';export default function HomeScreen() { const [videoCall, setVideoCall] = useState(true); const connectionData = { appId: '아고라 앱 아이디', channel: '아고라..
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RN Expo 리액트 네이티브를 위한 환경 변수 설정RN 리액트 네이티브 Expo/안드로이드 세팅 2024. 5. 17. 21:20
안드로이드 배포를 위해서는 윈도우 11 기준으로 환경변수 등록이 필요합니다.JAVA_HOME : 보통 오픈 자바 JDK 17 또는 그 이상이고 압축을 푼 폴더 루트 경로입니다. 루트 안에는 bin 폴더가 있습니다. 이 폴더가 없으면 오픈 자바 JDK 를 다운받으셔야 합니다.Archived OpenJDK GA Releases (java.net) Archived OpenJDK GA ReleasesArchived OpenJDK General-Availability Releases This page is an archive of previously released builds of the JDK licensed under the GNU General Public License, version 2, with Cl..
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RN Expo 리액트 네이티브 프로젝트 생성RN 리액트 네이티브 Expo/안드로이드 세팅 2024. 5. 17. 21:10
Expo 기반 리액트 네이티브 프로젝트를 생성해 보겠습니다. VSCode 편집기를 열어 터미널을 켜서 다음 명령어로 프로젝트를 생성합니다.npx create-expo-app@latest https://docs.expo.dev/ Expo Documentation docs.expo.dev 처음 생성된 프로젝트의 모습은 아니지만 대략적으로 이런 모습의 프로젝트가 생성됩니다. 프로젝트 루트에서 npm 인스톨을 해줍니다.npm install 아고라 비디오 API를 사용하고자 하는 경우에는 package.json 파일을 다음과 같이 지정해 줍니다. 현재 날짜는 2024년 5월 17일로 추후 버전들이 구식이 될 수 있는 점 고려해주시기 바랍니다.{ "name": "my-react-app-ts", "main": "..
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안녕하세요. 블로그 작성자입니다.About Me 2023. 10. 22. 12:34
지난 2015-2016년 개발자가 되는 계기가 있었습니다. 삼성, 애플용 스마트폰 부품을 만드는 상장사와 비상장사의 MES 프로그램을 안드로이드 앱으로 개발했습니다. MES를 개발하면서 느낀 점은, 자동화를 위해서는 인공지능을 사용해야 한다는 점이었습니다. 운이 좋게도 한국에서 열린 국제 컴퓨터 비전 학회를 관람할 수 있었습니다. 2019년 한국에서 열린 ICCV 2019를 관람하면서 많은 학자들과 이야기를 나누었습니다. 그 노하우들이 머릿속에 정리되기 시작하면서 2020년 스마트팩토리 연구 용역을 3건 수행하였고, 2021-2022년 산업 부품의 외관검사를 하는 국가연구과제를 수행하였습니다. 지금은 앱 개발 보다는 웹 개발과 Node.js에 익숙하고 인공지능을 같이 연구하고 있습니다.
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딥러닝 모델을 개발하는 일련의 과정딥러닝/기초 2022. 11. 20. 16:00
비즈니스 문제 정의 "어떠한 문제를 해결하려고 하는가?" 에 대한 정의를 내립니다. 그리고 이 문제는 분류 문제인지, regression 문제인지, 최적화 문제인지를 구분합니다. 데이터 정의 제품 검사 태스크의 경우, 양품 데이터와 비품 데이터를 나눕니다. 그리고 학습 데이터셋와 테스트 데이터셋으로 그룹핑합니다. 각각의 데이터셋에는 양품/비품이 골고루 섞여 있어야 합니다. 모델링 적용할 딥러닝 모델을 모델링합니다. 평가 모델 측정에 사용할 적절한 매트릭(mAP, AP 등)을 골라 평가 내용을 작성해 봅니다. 개발 피드백 평가를 토대로 모델 수정이 필요한 경우, 데이터 셋 일부/전부 재생성이 필요한 경우에 해당 부분을 수정하여 다시 평가해 보고 최종 평가에 도달합니다.
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머신러닝 분류 모델의 성능 측정 방법 - Probably Approximately Correct (PAC) - TP, TN, FP, FN과 정확도, 재현율, 정밀도딥러닝/기초 2022. 11. 20. 15:42
TP, TN, FP, FN 정상적으로 판정한 경우 실제 양품을 양품으로 판정한 경우: TP = True Positive 실제 불량을 불량으로 판정한 경우: TN = True Negative 여기서 True는 올바르게 판정했다는 뜻이고, P/N은 이진 라벨을 뜻합니다. 개를 대상으로 하였다고 예를 들어보면, 보통 P는 '개'를 '개' 로 판정한 경우이고 N은 '개' 를 '개' 가 아닌 다른 객체로 판정한 경우입니다. 비정상적으로 판정한 경우 실제 양품을 불량으로 판정한 경우: FN = False Nagative 실제 불량을 양품으로 판정한 경우: FP = False Positive 여기서 False는 잘못 판정했다는 뜻이고 뒤의 P/N은 예측 값을 의미합니다. 판정 양품 예측 불량 예측 실제 양품 TP 9..
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네이버 RexNet 논문딥러닝/CNN 모델 2022. 6. 10. 09:41
RexNet은 2020년 제가 대학원을 다니던 시절 네이버에서 야심차게 공개한 CNN 모델로 알고 있습니다. 당시 EfficientNet을 근소하게 능가하면서 관행적으로 쓰이던 ReLU와 시그모이드에 대해 일침을 날렸었지요. 당시 페이스북에서는 한동안 "EfficienctNet 대신 RexNet으로.." 란 비슷한 말들이 많이 떠돌았습니다. ReLU 대신 SiLU (Swish) 활성화 함수 사용 Swish는 구글이 메타 AI 로 찾은 활성화 함수라고 합니다. 그동안 잘 알려지지 않았던 것을 네이버가 서치하여 사용한 것으로 보여집니다. 층이 깊어질 수록 채널 차원 수를 완만하게 늘림 아키텍쳐 표를 보면 한눈에 알 수 있습니다. 전체 차원 블록 채널 차원 SE 블록 여부 스트라이드 224x224x3 conv..