전체 글 썸네일형 리스트형 MOUNT... in server 허허ㅓㅓㅓ....석사과정 중에여튼 여기서 얼레벌레 하던 어느날서버 관리하게 되었습니다.하도 mount... Mout.... MOUNT!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!가 골떼려서 작성그럼 시작.먼저 서버 접속해서 아래 코드 입력# 서버 내에서 이름 정해진 하드디스크 이름과 실제 하드디스크의 시리얼 번호를 알기위함lsblk -d -o NAME,SIZE,MODEL,SERIAL,TRAN 여기서 중요한 두 가지NAME & SERIAL하드디스크이름(서버 내에서의 명칭) - 하드디스크 실제이름(하드디스크 시리얼 번호 확인해보면됩니다. 하드디스크에 "S/N" 옆을 보면 있습니다!! 하드디스크 고유 이름을 알아보아요!!)UUID와 서버내에 하드 명칭을 확인하기 위함lsblk -o NAME,SIZ.. 더보기 [논문 발표자료] Temporal Difference Models and Reward-Related Learning in the Human Brain Reward prediction error에 초창기 모델링현재 기댓값과 받은 보상으로 이전에 받을걸로 예상한 기댓값을 뺀다. 사람들이 그림 단서 cue로 단맛을 예상할 수 있는가?예상과 밖의 상황 그리고 예상된 상황에선 bold signal이 어떻게 달라질까? 2026/10/13/화발표자료 업로드 더보기 [0904_labmeeting발표자료] pilot +Human Sensorimotor Cortex Represents Conflicting Visuomotor Mappings (Kenji Ogawa1 and Hiroshi Imamizu. 2013) & Switching between Newly Learned Motor Skills Human Sensorimotor Cortex Represents Conflicting Visuomotor Mappings (Kenji Ogawa1 and Hiroshi Imamizu. 2013) & Switching between Newly Learned Motor Skills(kahori et al. 2025)논문 두 편 리뷰한 발표자료.필기를 논문에다가 해서 대본이 없는 곳도 있다만... 나중에 논문에 필기한 부분 올릴 예정이다. 일단 최선이였다. 더보기 GUI가 없다고함...ㅠ + cp494에러 오랜만에 적어보는 것 같다. 오랜만에 제대로된 버전 충돌을 맛봤으니 남길만 한것같다. 자세한 과정은 기억이 안난다만,,,,ㅠㅠㅠ gpt랑 싸우다가 구글링한 기억밖에 없다 마무리는 gpt가 해줌 pygame을 사용해서 grip force task를 실험하려고 하는 어느 석사생의 하루 잘만 돌아가던 실험이 이상하다... 자꾸 GUI가 없댄다... 뭔소린가 싶었다. 맨 끝에 이런 에러가 붙었다.(막 대충 어려운 뒷목잡히는 알아먹지못할 파일 어쩌고 에러내용 끝부분에...)ImportError: DLL load failed: 지정된 프로시저를 찾을 수 없습니다. 구글링하다가 찾은 어떤 분이 그랬다. 아 그거 뭐 에서 안 불러와지고 그거 다시 설치하면 되어요.라더라 그래서 다시 설치했는데 안됨.. 구글링하다가 아.. 더보기 이미지 - 자율주행 자잘자잘 이미지를 한정적으로 두고 augmentation한 이유이미지 수집과정까지 보여주기 함 - 이건 이 부트캠프에서 데이터 수집과정까지 체험하게 하겠다는 취지이므로 일반화하기엔 위험이 있음 자동차간의 거리 인식초음파 센서 사용 Annotation은 빛 augmentation이 가능하다Augmentation의미Annotation변화Brightness adjustment이미지 밝게/어둡게 만들기그대로Contrast adjustment명암 차이 조절그대로Gamma correction전체 밝기 곡선 조절그대로Hue/Saturation jitter색조/채도 변화그대로RandomBrightnessContrast밝기+대비 랜덤 변화그대로 # PyTorchfrom torchvision import transformstran.. 더보기 [26/05/27_Journal club 발표자료]A thalamocortical pathway for fast rerouting of tactile information to occipital cortex in congenital blindness 논문 발표 자료 논문결론은 간단하다.시각장애인들의 V1이 35ms먼저 신호유발이 잡힌다. 한계는 피험자들이 촉각반응에 특화되어있는 8명이라는것. 자세한건 논문읽어보길... 바라며개인적으론 재밌는 논문이였다 논문 링크A thalamocortical pathway for fast rerouting of tactile information to occipital cortex in congenital blindness | Nature Communications 논문 발표자료 + 발표 후 내용 약간만 수정함 더보기 Vision AI & LLM세미나 Big question현실에선 기존 AI가 많이 쓰인다고 함 왜일까? 현실 VS. 데이터 Example선박종류, 트럭 종류, 상황 전부다름 BUT 데이터는 같은 환경에서 비슷한 것들 탐지졸음 탐지 : 데이터는 눈 eye탐지하는데 현실은 사면에서 봐서 제대로 안보임 탐지못함 Deeplearning is Black box so it hard to explain. Segmentation 성능지표AccuracyDiceConfusion matrix(TP TN FP FN) Detaction 성능지표 mAP산업에서의 단계Detext > Interpret > Assess Risk > Recommand Action > Humman Approval > Document > Learn 산업현장 Detection첫 접근은 사고.. 더보기 [26/04/03] TMS위주 내용 1. 하위 역치 및 가짜 자극 (Subthreshold & Sham Stimulation)하위 역치(Subthreshold) 자극: 운동 임계값(MT)보다 낮은 강도로 자극을 주는 방식입니다. 실제 자극과 유사한 청각적 소음과 체성 감각을 유발하면서도, 시행별(trial-wise)로 실제 자극과 무작위로 섞어 진행하기 쉽다는 장점이 있습니다.가짜 자극(Sham/Spacer): 코일과 머리 사이에 **플라스틱 스페이서(Solid spacer)**를 배치하는 방식입니다. 이는 소음과 진동은 유지하면서 뇌에 전달되는 자극 강도를 낮추지만, 스페이서를 끼우기 위해 참가자를 재배치해야 하므로 실험 시간이 길어질 수 있습니다.2. 대조 부위 (Control Site)정의: 연구 타겟이 아닌 다른 뇌 부위(예: Ve.. 더보기 이전 1 2 3 4 ··· 11 다음
