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ROS 2 통신 구조 요약: Topic, Service, Action, Message 🔄 1. Topic (토픽)비동기적 메시지 스트리밍 방식Publisher → 토픽 → Subscriber✅ 구조[Publisher Node] --(msg)--> [Topic] --(msg)--> [Subscriber Node]✅ 특징실시간 연속 데이터 전송에 적합예: 센서 데이터, 로봇 상태, 영상 스트림 등✅ 예시# 메시지 타입: geometry_msgs/msg/Twist# 토픽 이름: /cmd_vel📮 2. Service (서비스)요청-응답 구조의 통신 방식Client → Request → Server → Response✅ 구조[Client Node] --(Request)--> [Service] --(Response)--> [Client Node]✅ 특징하나의 요청 → 하나의 응답블로킹 방식 (응.. 2025. 4. 23.
ROS 2 Python 서비스/클라이언트 실습 요약 (py_srvcli) 📁 1. 프로젝트 구조ros2_ws/├── src/│ └── py_srvcli/│ ├── package.xml│ ├── setup.py│ ├── resource/py_srvcli│ └── py_srvcli/│ ├── __init__.py│ ├── service_member_function.py│ └── client_member_function.py🔧 2. package.xmlROS 2 패키지 정보를 정의서비스 인터페이스와 Python API를 사용하므로 다음 의존성 포함:rclpyexample_interfaces🛠️ 3. setup.pyament_python 방식으로 Python 패키지 설치실행 엔트.. 2025. 4. 23.
XAI란? (Explainable AI) ❝ AI의 결정 과정을 사람이 이해할 수 있도록 만드는 기술 ❞📌 정의AI, 특히 딥러닝 모델의 블랙박스 문제를 해결하고자 등장한 개념모델이 왜, 어떻게 그런 판단을 했는지를 설명하는 것이 핵심🎯 XAI의 주요 목표목표설명투명성AI가 어떤 기준으로 결정을 내렸는지 설명신뢰성사용자로부터 AI 판단에 대한 신뢰 확보공정성편향 없이, 차별 없이 결정했는지 확인책임성오류 발생 시 원인 분석 및 책임 추적 가능🔍 XAI의 주요 종류 및 기법🧩 모델에 독립적인 기법 (Model-Agnostic)어떤 모델에도 적용 가능 (범용적)LIME특정 입력에 대해 모델을 선형 모델로 국소 근사하여 해석SHAP각 피처가 예측값에 얼마나 기여했는지 수치화 (게임 이론 기반)🧠 모델 내부 기반 기법 (Model-Specif.. 2025. 4. 4.
NeRF (Neural Radiance Fields) ✅ 정의3D 장면을 신경망으로 학습하여 보지 못한 시점에서도 실사처럼 렌더링하는 딥러닝 기반 모델입력: 위치 (x,y,z), 시선 방향 (θ,ϕ)출력: 색상(RGB), 밀도(σ)학습 시 여러 카메라 뷰로부터 장면 정보를 얻고, 추론 시 새로운 각도로 자유롭게 시점 이동 가능📦 NeRF Architecture 구성 요소구성요소 설명Positional EncodingMLP의 저주파 한계를 극복하기 위해 위치를 고차원 사인/코사인 공간으로 사영MLP (신경망)위치 + 방향을 입력으로 받아 RGB와 밀도 σ를 출력Hierarchical Samplingcoarse → fine 단계로 ray 상의 샘플 위치 정밀화🌈 Volume Rendering: NeRF의 핵심 렌더링 방식🧠 핵심 아이디어카메라에서 출발하는.. 2025. 4. 4.

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