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• 독일 박사과정 운영 형태 4가지: Individual vs Structured vs External vs Self-funded 독일에서는 다양한 방식으로 박사 과정을 시작할 수 있습니다. 이 중에 어떤 형식으로 박사를 하게 될지는 본인의 현재 상황과 앞으로의 방향성, 그리고 운이 작용할텐데 제 설명이 각 유형의 특징을 이해하고 본인에게 맞는 방식을 찾는 데 도움이 되기를 바랍니다.독일 박사 종류학교를 기준으로 박사는 크게 다음과 같이 구분됩니다.Individual Promotion (Individual PhD)Strukturierte Promotion (Structured PhD)Externe Promotion (External PhD)Freie Promotion (Independent/Self-funded PhD)각 유형은 펀딩 방식, 소속 신분(직원 vs 학생), 그리고 수행하는 활동이 다른데요, 독일에서 박사 과정은 "Pr.. 2026.01.02
• [보안] 비밀번호 암호화는 어디서 이루어져야 하는가? 비밀번호 암호화는 어디서 이루어져야 하는가?보안을 위해서 비밀번호 암호화는 필수이다. 하지만 다음과 같은 질문이 생긴다. 보안을 위해 애초에 프론트 단에서 비밀번호를 암호화해서 request를 보내야 하는가? 그냥 plain text를 보내고 백엔드 단에서 비밀번호를 암호화해서 데이터베이스에 저장해야할까? 1번이 좀 더 보안 측면에서 좋지 않을까 하는 생각이 들지만,Https를 사용한다면 일단 Https의 자체적인 보안이 있기 때문에 plain text를 보내도 괜찮다. 애초에 해커가 request 자체를 가져가버린다면 request가 사용자에게서 온건지 해커에게서 온건지 구분이 불가능하다.굳이 보안에 더 신경쓴다면 양방향 암호화를 통해 프론트단과 백엔드단에서 각각 다른 방식의 암호화를 사용하는 방식도.. 2023.04.11
• 자율주행자동차 인지기술 : V2X 책을 기반으로 작성된 글입니다.V2XVehicle to Everything의 약자로 자율주행자동차와 정보를 교환하는 기술을 통칭한다. 자율주행자동차가 어떤 대상과 정보를 교환하느냐에 따라 그 종류가 나뉜다.최근에는 V2X 기술과 GPS 및 UWB(Ultra WideBand) 기술이 접목되어 V2X 통신 음영 지역과 사각 지역에서도 자율주행 서비스될 수 있는 관련 기술이 연구 개발 중이다.종류V2V : Vehicle To VehicleV2P : Vehicle To PedestrianV2I : Vehicle To InfrastructureV2H : Vehicle To HomeV2N : Vehicle To NetworkV2C : Vehicle To CloudV2V차량간 통신단거리 전용 통신(DSRC)를 이용해.. 2023.03.21
• 자율주행자동차와 프로세스 및 자율주행자동차 기술 단계 (SAE J3016) 책을 기반으로 작성된 글입니다.자율주행자동차 (Autonomous Vehicle)차량에 탑승한 사람의 인지나 별도의 행위없이 차량이 스스로 ‘인지-판단-제어’의 3단계 절차를 수행하는 자동차자율주행자동차의 핵심 3단계 프로세스인지 과정차량이 인지해야 하는 물체는 크게 두 종류가 있다.이동형 물체차량, 보행자 및 자전거 등의 이동형 물체고정형 물체차로, 차선, 신호등 등의 고정형 물체판단 과정인지 과정을 통해 차량이 현재 놓인 주행 상황을 판단하는 과정으로 이를 통해 차량의 주행 전략을 결정하고 최적의 주행 경로를 생성한다.제어 과정요구 감가속도, 요구 속도와 요구 조향각 또는 요구 조향 토크를 차량의 파워트레인 시스템, 제동 시스템 및 조향 시스템의 기계적 특성에 맞게 정밀 제어한다.자율주행기술단계 6단.. 2023.03.19
• SpringBoot 2.7.2 Swagger 연결 📌 [개발환경]- spring boot version: 2.7.2 - gradle - IntelliJ - jdk 17 이제 어느 정도 기능이 완성되어서 Swagger를 추가해 배포후 Swagger를 api docs로 사용하고자 했다.https://mvnrepository.com/artifact/io.springfox/springfox-swagger-ui 에서 사람들이 가장 많이 사용하는 2.9.2버전과 검색 결과 가장 적용방법으로 가장 많이 나왔던 방법대로 springfox-swagger-ui 과 springfox-swagger2 을 추가해 실행해 “http://localhost:8080/swagger-ui.html” “Unable to infer base url”과 같은 에러가 발생했다.이에 대해 검.. 2023.03.17
• [멘토특강] 기획력 향상 특강 (잘하는 기획, 잘쓴 기획서) 22.05.05박수현 멘토님프로젝트일정한 기간 , 일정한 목적, 수행하는 업무 묶음정해진 기간, 배정된 금액 등 제약된 조건 하에 일정한 요구사항을 수행하는 것PLC프로젝트 라이프 사이클PMBOK 5단계 프로세스 그룹1. 프로젝트 착수광범위한 프로젝트 범위 정의2. 프로젝트 계획프로젝트 관리의 핵심. 팀원이 따라야 할 로드맵 개발범위 기획작업 분류 (WBS)마일스톤간트 차트 (Gantt)...3. 프로젝트 실행킥오프 미팅자원할당, 관리계획 실행, 조달 관리, 추적시스템 설정, 작업 할당, 상태 회의, 프로젝트 일정 업데이트4. 프로젝트 통제진척 상황 모니터링성과측정KPI(Key Performance Indicator)성과보고통합된 변경 통제5. 프로젝트 종료프로젝트 종료SDLCSoftware Develo.. 2023.03.17
• 인공지능을 보호하는 적대적(Adversarial) AI 기술 22.04.27이규영 멘토님적대적 샘플(adversarial sample)사람 눈에는 제대로 잘못된걸로 보이지 않지만 컴퓨터는 잘못 인식하도록 데이터를 악의적으로 조작한 것공격 종류non targeted attack vs. targeted attackGAN랜덤한 노이즈가 들어오든, 실제 사진과 유사한 데이터가 들어오든 식별자 모델은 식별 결과에 상관없이 항상 정답을 1로 가르친다.계속 학습을 하다보면 식별자가 식별결과를 1로 냄생성자가 식별자를 속일 만큼 우수한 성능을 가지게 됨‼️ 식별자의 파라미터는 갱신되지 않음 ⇒ 따로 학습 X💥 생성자만 학습을 계속함 💥 ⇒ 식별자가 식별결과를 1로 낼 수 있도록 (생성자가 이김)관련 프로젝트 주제Defense-GAN새로운 생성 데이터를 통해 GAN을 실시하게.. 2023.03.17
• python argparse boolean type 받기 problemimport argparseparser = argparse.ArgumentParser()parser.add_argument("--feature", default=False, type=bool)다른 int나 str 타입을 정의하듯이 type=bool 로 하고 add_argument() 함수를 실행하면 어떤 값을 넣어도 해당 값이 문자열로 인식돼서 해당 argument의 값이 항상 True로 나온다.solutiontype에 함수를 넣어서 arg로 들어온 문자열을 boolean으로 바꿔주면 된다.parser.add_argument("--starvation_field", default=False, type=lambda x:(True if x=='True' else(False if x=='False'.. 2023.03.17
• 특정 조건을 만족하는 여러 프로세스 한 번에 죽이기 시뮬레이션을 돌리게 될 경우 많은 수의 노드들을 여러 조건으로 돌려 비교해봐야 하기 때문에 일일이 실험을 진행할 경우 굉장히 시간이 오래 소요된다.따라서 python의 multiprocess와 shell script를 이용해 한 번에 실험 파일을 실행하는 경우가 많다.이럴 때 가끔 변수 설정을 잘못해서 실행한 프로세스를 모두 죽이고 다시 실행해야 하는 경우가 있어 해당 프로세스들을 찾아 한 번에 kill 하는 방법을 정리해본다.방법kill -9 `ps -ef | grep '문자열' | grep -v grep | awk '{print $2}'`여러 프로세스 죽이기kill -9 id1 id2 id3 ...여러 프로세스를 한 번에 죽일 때는 대상이 되는 프로세스 ID를 나열해주면된다.grep ‘문자열’먼저 어.. 2023.03.17
• [논문 리뷰] A Comprehensive Survey of Multiagent Reinforcement Learning 2008년에 쓰인 글이지만 MARL의 큰 틀을 잡고 자 정리해보았다.A Comprehensive Survey of Multiagent Reinforcement LearningBenefits and Challenges in MARLBenefitsagent끼리 경험을 공유하면 비슷한 task를 수행하는 경우 서로에게 도움이 된다.Challenges차원의 저주agent끼리의 상관관계 때문에 서로 학습에 방해가 될 수 있다.agent들이 계속 action을 취하고 이에 따라 environment가 변하기 때문에 nonstationary 상태가 된다.environment 뿐만 아니라 other agents도 고려해야 함MARL GOALStability➡️ dynamic environments 상황에서도 stati.. 2023.03.10