소프트웨어 공장

U-Boot 빌드 및 보드 포팅 준비

U-Boot 빌드 및 보드 포팅 준비임베디드 시스템 개발에서 U-Boot는 부팅 초기 단계를 책임지는 핵심 소프트웨어입니다. 새로운 보드를 지원하거나 기존 보드를 수정하기 위해서는 U-Boot 포팅 과정이 필수적입니다. 본 글에서는 RK3399 기반 보드를 예시로 하여 U-Boot 포팅을 준비하는 과정과 반드시 알아야 할 핵심 요소들을 정리합니다.1. 크로스 컴파일러 설정U-Boot는 타겟 보드를 직접 빌드할 수 없기 때문에, 반드시 타겟 CPU 아키텍처에 맞는 크로스 컴파일러가 필요합니다. RK3399는 ARM Cortex-A72/A53 기반의 64비트 SoC이므로 aarch64용 툴체인을 사용합니다.● 컴파일러 설치 예시$ sudo apt install gcc-aarch64-linux-gnu또는 Li..

SciPy 상관 관계 분석 (SciPy.stats)

SciPy 상관 관계 분석 (SciPy.stats)1. 상관 관계 분석이란?상관 관계 분석(Correlation Analysis)은 두 변수 간의 관계를 측정하는 통계적 방법입니다. 이는 한 변수의 변화가 다른 변수의 변화와 어떻게 연관되어 있는지를 분석하는 과정입니다. 예를 들어, 학생의 공부 시간과 성적 간의 관계를 파악하고 싶을 때 상관 관계 분석을 사용할 수 있습니다.상관 관계는 -1에서 1 사이의 값을 가지며, 다음과 같이 해석할 수 있습니다.1에 가까운 값: 두 변수는 강한 양의 상관 관계를 가짐 (한 변수가 증가하면 다른 변수도 증가)0에 가까운 값: 두 변수는 상관 관계가 없음-1에 가까운 값: 두 변수는 강한 음의 상관 관계를 가짐 (한 변수가 증가하면 다른 변수는 감소)2. 상관 관계 ..

심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)의 구조와 원리

심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)의 구조와 원리1. 개요딥러닝(Deep Learning)의 핵심 요소 중 하나는 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)입니다. DNN은 다층 퍼셉트론(MLP: Multi-Layer Perceptron)의 확장된 형태로, 입력층(Input Layer), 여러 개의 은닉층(Hidden Layer), 출력층(Output Layer)으로 구성됩니다. 이 글에서는 DNN의 구조와 동작 원리를 자세히 살펴보고, 예제 코드를 통해 실제 구현 방법을 설명하겠습니다.2. 심층 신경망의 구조2.1 입력층(Input Layer)입력층은 신경망에 데이터를 제공하는 역할을 합니다. 입력층의 뉴런 개수는 입력 데이터의 특징(feature) 개수와 동일합..