몰입과 소통

- 스마트팜 내 AI 적용을 위한 경험을 쌓는 시간이었습니다. - 각 Task에서 시행착오를 겪었으나 많은 것을 배웠습니다. - 농업선진국 네덜란드의 저력을 확인할 수 있었습니다.최근 이직 후 좋은 기회로 Wageningen University에서 주최하는 International Autonomous Greenhouse Challenge에 참가하게 되었습니다.대회를 진행하며 여러 가지 시행착오가 있었지만, Computer Vision Task부터 Hackathon Task까지 경험해 보는 좋은 시간이었습니다.1. Computer Vision Task - RGB-D 작물 이미지를 바탕으로 작물에 대한 [생체중, 초장, 엽면적, 완숙과 수]를 예측하는 과업이었습니다. - Early Fusion과 Late F..

URL : https://arxiv.org/abs/2303.06110 Reinforcement Learning Versus Model Predictive Control on Greenhouse Climate ControlGreenhouse is an important protected horticulture system for feeding the world with enough fresh food. However, to maintain an ideal growing climate in a greenhouse requires resources and operational costs. In order to achieve economical and sustainable crarxiv.orgABSTRACT온실..

Putty나 MobaXterm과 같은 원격 접속 유틸을 사용하다 보면 Screen을 한 번쯤은 듣게 되실 겁니다. Screen은 터미널 세션을 관리하기 위한 유틸리티입니다. 리눅스와 CLI 환경에 익숙해지면 여러 터미널을 켜놓고 다양한 작업을 동시에 수행하는데요. 이때 스크린을 사용하면 여러 터미널 세션을 하나의 물리적 터미널 내에서 생성, 관리 및 전환할 수 있습니다. 저는 원격 서버에서 AI 모델을 학습할때 아래 3가지 이유로 Screen을 사용합니다. 장기 실행 작업 관리 : AI 모델 학습은 종종 몇 시간에서 며칠까지 걸립니다. Screen을 사용하면 원격 서버에 로그인하여 학습을 시작한 후, 세션을 분리(detach)하고 로컬 PC를 종료할 수 있습니다. 나중에 다시 원격 서버에 접속하여 학습 ..

Minikube, Kubeflow 공식 문서 등 여러가지를 참고하였으나, 정확한 가이드가 없어서 따로 정리하였습니다. 설치 순서는 다음과 같습니다. Kubectl 설치 Minikube 설치 Kustomize 설치 Kubeflow 설치 버전을 특정하여 설치하였기 때문에 버전 특정이 굉장히 중요하다고 생각됩니다. Nvidia Driver : 사용 중인 GPU에 맞추어 설치 (저는 nvidia-driver-470을 사용했습니다.) Docker : 23.0.1 Minikube : 1.21.0 Kubeflow : 1.4.0 Kustomize : 3.2.3 Kubectl : 1.21.7 Nvidia Driver와 Docker 설치방법은 이전 포스트인 Ubuntu 18.04에서 Nvidia Driver, Nvidia..

이번 포스트는 Nvidia Driver, Nvidia Docker를 설치하는 방법입니다. 이 포스트는 다음 포스트인 Minikube, Kubeflow 구축하기와 이어집니다. 설치 순서는 다음과 같습니다. Nvidia Driver 설치 Docker 설치 + Nvidia Docker 설치 설치한 버전은 다음과 같습니다. Ubuntu : 18.04 LTS Nvidia Driver : GPU 호환 맞추어 알아서(여기선 nvidia-driver-470 사용) Docker : 23.0.1 설치 시작하겠습니다. 1. Nvidia Driver 설치 먼저 스왑 메모리 할당을 해제합니다. sudo swapoff -a sudo sed -i '/ swap / s/^\(.*\)$/#\1/g' /etc/fstab sudo reb..

숭실대학교 정보과학대학원 면접은 2명의 면접관과 2명의 지원자가 대면하는 2대 2형식으로 진행되었습니다. 면접 전 자기소개서를 제출받지 않으며, 면접 대기장소에서 간단히 자기소개서를 작성 후 면접을 진행합니다. 타 대학원 대비 지원자의 나이대가 높은 느낌을 받았습니다. 알음알음 전해져 지원하고 진학하는 대학원인 것 같습니다. (기존에 재학 중인 대학원생이 추천하여 지원하는 지원자가 많았습니다.) 면접질문 자기소개 지원동기 회사에서 학업에 대한 배려가 가능한지? 스펙 및 결과 학력 : 인서울 4년제 컴퓨터공학 졸업 경력 : 4년차 머신러닝 엔지니어 결과 : 최초 합격 모집 요강 : Link 궁금한 점이 있으시면 댓글이나 이메일로 문의해 주세요. 확인하는 대로 답변드리겠습니다.