프로젝트 소개 및 도매인 이해 쿨루프는 도시열섬 현상의 주요원인으로 지목되는 건물 옥상 등에 햇빛과 열의 반사 및 방사효과가 있는 밝은 색 도료 등을 시공하여 열기가 지붕에 축적되는 것을 줄이는 공법으로 옥상 바닥 온도는 10도, 건물 실내온도는 4~5℃정도 낮아지는 가장 효과적인 기후변화대책 중 하나로 알려져 있다. 우리나라에서는 쿨루프 캠페인, 사회적 협동조합 등이 있으며 각 지역에서 쿨루프 프로젝트를 진행중이다. 쿨루프 캠페인 | 지구를 식히는 쿨루프 사회적협동조합 | 대한민국 지구를 식히는 쿨루프 사회적협동조합 공식 홈페이지 Cool Roofs Korea ㅣ 십년후연구소 www.coolroofs.kr 쿨루프 옥상 표면은 15~30도, 실내 온도는 3~4도 감소하는 효과가 있다. 이러한 실내온도 감..
Transfer Learning 사전 학습된 모델 'Inception V3'를 불러와서 차량 파손 여부를 분류하는 문제에 적용 해 본다. 이번에는 image_dataset_from_directory를 이용해 training set, validation set을 만들어 본다. 또한 Image Preprocessing Layer, Image Augmentation Layer를 통해 이미지를 변형시켜 성능을 높여본다. 1. Image_dataset_from_directory https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/preprocessing/image_dataset_from_directory tf.keras.preprocessing.image_dataset_f..
CNN 모델링 4가지 모델 구조를 만들고 성능을 비교 해 본다. 환경 설정 import keras from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, BatchNormalization, Dropout, Input, MaxPool2D from keras.backend import clear_session from keras.callbacks import EarlyStopping from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix 학습 곡선 함수 # 학습곡선 함수 def dl_history_plot(history):..
프로젝트 소개 및 도메인 이해 차량 공유란? 자동차의 소유권을 가지고 있는 주체가 서비스에 가입된 회원에게 시간단위로 차량의 이용권한을 제공하는 것이다. 전 세계적으로 공유차량 보유대수가 가파른 성장세를 보이며, 2040년까지 16% 증가할 것으로 보인다. 만족도 조사 결과 사용자 입장에서는 편리한 차량 대여와 차량 관리를 중요하게 생각는 것을 알 수 있다. 차량 공유 사용 절차 차량 공유 업체에서는 차량 상태 확인을 위한 외관촬영 검수를 한다. 고객이 전송한 외관 찰영 사진은 일평균 7~8만장으로, 최대 11만장의 차량 외관 이미지를 검수하기도 한다. 차량공유업체에서는 차량 사진을 일일히 수작업을 통해 파손된 차량을 식별하고 차량 정비를 맡기는 업무가 가장 많은 시간과 인력 등의 비용을 소비한다. 이러..
앞선 글에서는 YOLOv8와 Roboflow를 활용해 클라이밍 이미지에서 얼굴, 손, 발을 찾기 위한 데이터셋을 만드는 과정이었다. 이제는 앞서 직접 만든 데이터셋을 활용해 모델 학습과 예측을 하는 과정이다. 1. 데이터셋 여기서는 앞서 Roboflow에서 복사한 코드를 붙여넣으면 된다. - 데이터셋 라이브러리 설치하기 !pip install roboflow - 데이터셋 라이브러리 불러오기 from roboflow import Roboflow - 데이터셋 설치하기 # 처리한 부분은 개인마다 다르다. rf = Roboflow(api_key="#############") project = rf.workspace("########").project("########") version = project.vers..
프로젝트 소개 YOLOv8와 Roboflow를 활용해 클라이밍 이미지에서 얼굴, 손, 발을 찾는 Object Detection을 해보았다. 직접 찍은 클라이밍 영상이 매우 많기 때문에 이 데이터가 데이터 수집, 라벨링부터 시작하여 Object Detection을 해 보기 좋을 것이라고 생각했다. 1. 클라이밍 영상 이미지로 바꾸기 나는 클라이밍 영상을 가지고 있으므로, 클라이밍 영상을 프레임 단위의 이미지로 바꿔주는 작업을 했다. 비디오를 이미지로 만드는 작업은 아래 사이트를 활용했다. 특히 겹치는 이미지는 제거해주는 옵션을 체크해 주었다 . ▷비디오를 이미지로 변환하는 사이트: http://www.viconvert.kro.kr:8501/ Streamlit www.viconvert.kro.kr:8501 ..
