소프트웨어 공장

U-Boot 네트워크와 OTA 업데이트

U-Boot 네트워크와 OTA 업데이트RK3399 기반 시스템을 예제로 살펴보는 U-Boot 네트워크 구성 및 OTA 업데이트 기법을 소개합니다. 본 글은 실전 환경에서 활용할 수 있는 네트워크 설정, TFTP/NFS 기반 부팅, 보안 부팅 개요, OTA 스크립트 예제까지 포함하며, 결론적으로 “U-Boot는 단순한 부트로더가 아니라 시스템 관리 도구”라는 관점을 설명합니다.1. U-Boot 네트워크 구성 개요RK3399 보드에서 U-Boot는 기본적으로 Ethernet 컨트롤러 드라이버를 탑재하고 있으며, 다음 기능을 제공합니다.DHCP를 통한 자동 IP 획득TFTP를 통한 커널/디바이스트리/루트파일시스템 다운로드NFS 루트 마운트 지원네트워크 진단 명령 (ping, mdio 등)RK3399의 경우 U..

SciPy KD-Tree와 최근접 이웃 탐색

SciPy KD-Tree와 최근접 이웃 탐색1. 개요공간 데이터는 여러 차원에서 좌표를 기반으로 표현되는 데이터를 의미합니다. 예를 들어, 2차원 평면에서는 점의 좌표가 (x, y) 형태로 나타나며, 3차원 공간에서는 (x, y, z) 형태로 표현됩니다. 이러한 공간 데이터에서 특정 점과 가장 가까운 다른 점을 찾는 문제는 다양한 분야에서 활용됩니다. 대표적인 예로는 다음과 같은 상황이 있습니다.지도에서 가장 가까운 상점을 찾는 기능이미지에서 유사한 색상을 탐색하는 과정기계 학습에서 k-NN(최근접 이웃) 알고리즘 수행 시 유사한 샘플 찾기이러한 최근접 이웃 탐색 문제를 효율적으로 해결하기 위한 방법 중 하나가 KD-Tree(K-Dimensional Tree)입니다. Python의 SciPy 라이브러리에..

모델 저장 및 로드 방법 (TensorFlow & PyTorch)

모델 저장 및 로드 방법 (TensorFlow & PyTorch)딥러닝 모델을 학습하고 난 후 이를 저장하고 불러오는 과정은 매우 중요합니다. 학습된 모델을 재사용하거나 배포할 때 필요한 과정이며, 훈련을 중단한 후에도 모델을 다시 불러와 이어서 학습할 수 있습니다. 본 포스팅에서는 TensorFlow와 PyTorch에서 모델을 저장하고 로드하는 방법을 설명하겠습니다.1. TensorFlow에서 모델 저장 및 로드TensorFlow에서는 tf.keras.Model을 이용하여 모델을 저장할 수 있습니다. TensorFlow에서 제공하는 모델 저장 방법은 크게 두 가지로 나뉩니다.1.1 전체 모델 저장 및 로드TensorFlow에서는 model.save()를 사용하여 전체 모델을 저장할 수 있습니다. 이 방..