EunGyeongKim

RWS란? 후륜 구동 차량 장점 낮은 속도에서 쉬운 이동성과 더 민첩함 선회력이 좋음 높은 속도일때의 선회에서 방향 안정성과 핸들링이 좋음 측면역학의 증가(primarily its lateral dynamics)에서의 높은 차량 반응성 접지 한계 근처에서의 더 나은 반응성 아마 마찰력이 높을때를 말하는것 같음 RWS 특징 범프 스티어(bump steer), 또는 롤 스티어(roll steer)라고 불리는 서스펜션 동적 효과를 통해 측면 역학의 변화가 수동으로 이뤄질 수 있음. Thomas D. Gillespie. Fundamentals of Vehicle Dynamics. Pennsylvania, United States: SAE International, 1992. 뒷바퀴의 일반적인 튜닝은 직선으로 갈..

속도가 다를 수 있는 두 개의 시간 sequence의 유사도를 측정하는 알고리즘 적용분야 소리패턴 감지 사람들은 같은 단어를 속도나 악센트가 다르게 발음하기 때문에 사운드 트랙을 일치시키고 식별할수 있는 알고리즘이 필요 주식시장 비디오 그래픽 데이터 정의 및 아이디어 파란색 패턴이 빨간색 패턴보다 더 긺. 그러므로 euclidean matchng 을 이용하여 매핑이 완벽하게 동기화 되지 않음. 하지만 DTW는 동일한 패턴의 최저점과 최고점이 완벽하게 일치하고 두 곡선 모두에 대해 누락이 없도록 일대다 일치를 개발하여 문제를 극복 DTW 방법 💡 DTW는 특정 제한 사항과 규칙(wiki에서 제공)을 사용하여 주어진 두 시퀀스(예: 시계열) 간의 최적 일치를 계산하는 방법 첫 번째 시퀀스의 모든 인덱스는 다..

배치 정규화 딥 뉴럴 네트워크(Deep Neural Networks)에서 사용되는 중요한 정규화 기술 중 하나로, 네트워크의 학습을 안정화하고 속도를 향상시키는 데 도움을 줌 주로 컨볼루션 신경망(CNN) 및 완전 연결 신경망(Fully Connected Neural Networks)에서 사용 합성곱 레이어 또는 완전 연결 레이어 뒤에 적용되며, 네트워크의 성능과 안정성을 향상시키는 데 도움 뉴럴 네트워크의 학습과 일반화 능력이 향상되며, 많은 신경망 아키텍처에서 중요한 구성 요소로 사용 개념 배치 정규화는 네트워크의 각 레이어에서 입력 데이터의 분포를 조절하는 방법입니다. 각 미니배치(batch)의 입력 데이터에 대해 평균과 분산을 계산하고, 이를 사용하여 입력 데이터를 정규화합니다. 정규화된 데이터는..