Thinkiru and Robot Thinkiru and Robot

내가 처음 비엔나에 박사과정을 오면서 4년내에 마무리 내자는 목표를 잡고 왔기에, 2020년에 꼭 박사를 끝 맞추는 것이 목표이고 현재 진행형이다. 그러나 요즘 박사 졸업 전에 회사에서 연구 인턴 경험을 하는 것이 일종의 트렌드로 자리잡고 있어서.. 나도 한번 해봐야 되나? 하면서 작년(2019년) 9월부터 12월말까지 준비했던 과정을 공유 해보고자 한다. 생각보다 한국어로는 정보가 없어서 약간 외로운 느낌이었는데, 누군가에겐 이 글이 큰 도움이 되길 바라는 마음으로 적어본다. 특히 박사 과정 중 지친 심신을 미국 나들이로 해소 할 수 있는 기회가 될 수도 있길 바라며... 1. 박사 연구 인턴 (Research Intern, Research Internship, Ph.D. Intern, PhD inte..

3월 중순 논문 제출. 일주일 후 보조자료 제출. 그러고는 약 3개월이 안된 시점에 드디어 리뷰가 날라왔다. 저녁에 연구실 동료들과 축구를 하고 집에 도착하자마자 받은 알림 메일덕에.. 배고픔도 잊고, 리뷰를 열기 위해 컴퓨터를 켰다. Top-tier급의 Computer Vision Conference 논문은 처음이기에 얼마나 흥미로운 리뷰 의견들이 있을까 엄청난 떨림과 기대감에 리뷰를 열어보았다. 그런데 오잉..? 약 4가지 항목에 대해 코멘트를 적게 되어있는데, Rating에 가장 큰 이유라고 볼 수 있는 Weak points에 대한 코멘트가 한명의 리뷰어는 엄청난 수의 질문으로 그외 2명의 리뷰어는 약 1~2문장으로 적어 놓았다. 그 동안 내가 받았던 리뷰들(ICRA, ICCV Workshop, 오..

드디어 RGB-D 카메라가 대중들에 손에 가장 많이 들리는 폰중 하나인 아이폰X에 달려 나왔다. 키넥트가 매우 저렴한 가격에 처음나와서 게임시장은 물론 컴퓨터비전과 로봇비전 분야를 휩쓴지.. 7년정도 되었지만, 여전히 RGB-D 카메라는 Kinect를 이용한 게임을 하는 사람이 아니고서야, 대중들에게 친근하게 사용되는 기기는 아니었다. Google에서 Project Tango로 RGB-D 카메라를 사용자들에게 친숙한 태블릿등에 사용하기도하고, Intel에서 Real Sense를 무척 예쁘고 작게 잘만들어서 노트북등에 장착하여 보급을 해보고 있으나, 여전히 관련 분야에 있는 전문가/개발자들을 위한 전문 기기였을 뿐이었다. 이 유용한 센서가 보급이 되지 않는 큰 이유는 대중들에겐 그다지.. 필요가 없어서 였..

Tensorflow Ubuntu에서 설치하는 방법.보통.. pip install tensorflow-gpu는 잘 안먹히는 관계로 미리 빼놓는다.언제든지 TF가 Release 되면, export TF_BINARY_URL을 이용하여 환경값을 설정한 후 pip install 을 활용하자! # Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 2.7$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.0.0rc2-cp27-none-linux_x86_64.whl # Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 2.7# Requires CUDA toolkit 8.0 ..

글로벌 사람들과 공유를 위해 간단히 영어로 설명 되있는점.. 양해부탁드립니다 ^^ Jetson TK1을 우연히 구하게 되었는데, 원래 Raspberry Pi로 만들고 있던 로봇의 메인보드를 Jetson TK1으로 교체하면서, ROS와 CUDA, Caffe를 동시에 Setting 하면서 기록한 History입니다. 혹시 Jetson TK1으로 세팅을 시도하시는 분이 있다면... 참고하시길.. (나중에.. 보드를 다시 세팅할때 참고하기위한 셀프 기록이기도하고요....ㅎㅎ) 1. R21.4 Version Import from HOST ubuntu (VMWare Ubuntu14.04 on OSX) https://developer.nvidia.com/linux-tegra-r214 2. CUDA + OpenCV I..

Original Paper Link :http://ais.informatik.uni-freiburg.de/publications/papers/eitel15iros.pdf • A. Eitel, J. T. Springenberg, L. Spinello, M. Riedmiller, and W. Burgard. Multimodal Deep Learning for Robust RGB-D Object Recognition. In Proc. of the IEEE Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems (IROS), Hamburg, Germany, 2015. [ bib | .pdf ] Abstract—Robust object recognition is a crucial ingr..

기존에 서비스 로봇, 퍼스널 로봇하면 안정적으로 이동이 가능한 모바일 로봇이 대세였다. 아무리 우리친구 휴보가 뛰어다닌다고 한들 걷는 데만 어마어마한 액수를 투자해야하는 휴머노이드는 아직은, 개개인 또는 서비스 로봇 세계에서 발을 들이기는 힘들다. 그래서인지 아직까지 우리 주변에 로봇 또는 그 비스꾸무레 한것은 대부분 바퀴를 달고 이동하고있다. 예외는 있다. 어마어마한 안정성과 수송력을 가진 Boston Dynamics의 빅독이라는 미친친구 험난한 지형에서 무거운 수송 물자를 안전하게 옮길 수 있을 것으로 예상 되는 빅독은 로봇 세계에서 지상 이동에서 만큼은 갑이라고 본다 (지극히 개인적 생각) 그러던 중 아래와 같은 뉴스 보도를 봤다 보는 순간 오~ 이제 저런게 날라 다니면서 일해주면 편하겠네? 그뒤에..