전체 글133 [그래프] 깊이 우선 탐색 (DFS) DFS 소개그래프는 노드와 간선을 이용한 비선형 데이터 구조입니다. 깊이 우선 탐색(Depth First Search)는 시작 노드부터 탐색을 시작하여, 간선을 따라 최대 깊이 노드까지 이동하며 차례대로 방문하는 알고리즘 입니다. 최대 깊이 노드까지 방문한 이후, 이전에 방문한 노드를 거슬러 올라가며 해당 노드와 연결된 노드 중 방문하지 않은 노드로 다시 최대 깊이까지 차례대로 방문합니다. DFS 알고리즘은 가장 깊은 곳을 우선하여 탐색하고, 더 이상 탐색할 수 없으면 백트래킹하여 최근 방문 노드부터 다시 탐색한다는 특징이 있어, 모든 가능한 해를 찾는 백트래킹 알고리즘을 구현할 때나 그래프의 사이클을 감지해야 하는 경우 활용할 수 있습니다. 알고리즘 동작 방식 깊이 우선 탐색은 재귀를 활용한 시스템 .. 2025. 4. 7. [그래프] 너비 우선 탐색 (BFS) BFS 소개그래프는 노드와 간선을 이용한 비선형 데이터 구조입니다. 너비 우선 탐색(Breadth First Search)은 시작 노드와 거리가 가장 가까운 노드를 우선하여 방문하는 방식의 알고리즘 입니다. 여기서 거리는 시작 노드와 목표 노드까지의 차수를 말합니다. BFS 알고리즘은 루트 노드에서 가까운 노드부터 탐색하므로, 가중치가 없는 그래프에서 최단 경로를 보장합니다. 알고리즘 동작 방식BFS는 주로 큐를 이용해 구현합니다. 일단 시작 노드를 정하고, 큐에 시작 노드를 푸시합니다.시작 노드를 큐에 푸시하면서, 방문 처리를 합니다.큐에 있는 노드는 이미 방문 처리했고, 그 노드와 인접한 노드는 아직 탐색하지 않은 상태입니다.이후, 큐가 비어있는지 확인합니다.큐가 비었다면, 방문할 수 있는 모든 노드.. 2025. 4. 7. 음향 기반 폭력 상황 감지 시스템 개발 ※ 2021년 10월-12월에 진행한 개발 프로젝트입니다.목차1. 프로젝트 개요2. 프로젝트 수행 내용3. 데모 영상4. 프로젝트 성과5. 프로젝트 한계 및 향후 발전 방향6. 참고 자료1. 프로젝트 개요'음성 AI 솔루션 기업 B사와 진행한 프로젝트로, CCTV 사각지대에서 발생하는 범죄 및 위급 상황을 주변 음향 데이터 분석을 통해 실시간 감지하는 기술을 구현했습니다. 개발한 시스템은 비명, 폭행 소리 등 특정 음향 패턴을 분석해 상황 정보를 자동으로 인식하고, 위급 상황이 발생했다고 판별되면, 주변에 즉각적으로 알릴 수 있도록 비상벨을 작동시킵니다. CCTV는 범죄 예방과 해결에 중요한 역할을 하고 있습니다. 전국적으로 800만 대 이상이 설치되었으며, 실제로 5대 강력범죄 발생률을 26.6% 감.. 2025. 3. 22. Multi-Task Learning (MTL)의 정의 및 Speech Domain 적용 사례 목차1. Multi-Task Learning이란?2. Motivation3. Method 4. 장단점5. Speech Domain 적용 사례1. Multi-Task Learning이란?Multi-Task Learning (MTL)은 여러 개의 learning task를 동시에 해결하면서, 각 task 간 관계를 활용하는 머신러닝의 한 분야입니다. 서로 관련된 여러 task의 training signal에 포함된 도메인 정보를 inductive bias로 사용하여 모델의 일반화 성능을 향상시킵니다. 2. Motivation(1) 여러 개의 task를 함께 수행 → 한 task에서 배운 정보가 다른 task를 학습하는 데 도움 됨적용 예시 : 얼굴 인식 모델을 학습할 때 "나이 예측"을 추가로 학습하면,.. 2025. 2. 27. [Method 정리] Target exaggeration for deep learning-based speech enhancement 목차0. Summary1. Introduction2. Deep-learning based speech enhancement3. Target exaggeration for deep learning-based speech enhancement0. Summary 1. Introduction 2. Deep-learning based speech enhancement 3. Target exaggeration for deep learning-based speech enhancement Reference[1] Kim, Hansol, and Jong Won Shin. "Target exaggeration for deep learning-based speech enhancement." Digital Signal Proc.. 2025. 1. 15. [WSL] wget: unable to resolve host address 에러 해결 목차1. Error 발생 원인2. Error 해결 방법1. Error 발생 원인저는 Windows에서 WSL(Windows Subsystem for Linux) 개발 환경을 구축하여 VS Code를 해당 환경에서 사용해왔습니다. 평소처럼 터미널에서 code . 명령어를 실행해 프로젝트 폴더를 열려고 했는데 다음 에러 메시지가 발생했습니다. wget: unable to resolve host address 찾아보니 이 에러는 VS Code가 WSL 환경에서 원격 서버에 연결을 시도할 때, 네트워크 연결 문제로 인해 호스트 주소를 해석하지 못해서 발생한 문제였습니다. 2. Error 해결 방법먼저 네트워크 연결이 정상적으로 되어있는지 확인합니다. 문제가 없다면 WSL 내부에서 네트워크 문제를 해결하기 위해.. 2025. 1. 12. 이전 1 2 3 4 ··· 23 다음
