HAMA 블로그

IoT 통신 (짧은거리) IR/RFID/Z-Wave / Zigbee / Wi-Fi / 블루투스 IoT 통신 (중거리) Zigbee /LPWAN / PLC / LoRaWan / SIGFOX IoT 통신 (장거리) LTE / 12345G / Ethernet 케이블 / GPS / LTE-M IoT 프로토콜 LMQTT , MQTT-SN, M3DA, STOMP, AMQP, CoAP, WebSockets, WebRTC, XMPP IoT, future HTML 2.0 IoT 데이터 포맷 BSON, JSON,XML IoT 데이터 모델 oBIX, OpenADR, ESTI M2M, IPSO Smart Object , SEP2.0 IoT 표준 플랫폼Allseen Alliance(퀄컴 주도) * LG 전자,시스코,샤프,MS,..

IBM MessageSight(http://www-03.ibm.com/software/products/ko/messagesight 발췌)사물 인터넷 및 고성능 모바일 메시징을 위한 보안 게이트웨이IBM MessageSight로 가능성 제공비디오 보기 (영문) (MP4, 00:02:41) IBM® MessageSight는 사물 인터넷(IoT) 및 모바일 환경에 맞게 설계된 어플라이언스입니다. 경량의 신속한 양방향 메시징을 위한 보안 DMZ 지원 채널을 제공합니다. IBM MessageSight는 날로 증가하는 모바일 디바이스 및 센서를 수용하는 데 필요한 성능, 가치 및 단순성을 제공합니다.IBM MessageSight는 대기 시간이 짧은 양방향 제어로 새로운 모바일 사용 사례의 문을 열어줍니다. 모바일 ..

http://mqtt.or.kr/?q=node/16 펌1. IOT, M2M overviewSubmitted by iwcfkr on Sat, 11/01/2014 - 18:31IOT(Internet of Things)란? wikipedia에서 IOT의 정의를 찾아보면 "식별 가능한 embedded device가 존재하는 internet 인프라내에서 상호 연결된다." 결국 어떤 사물일지라도 embedded device가 될수 있으므로 모든 사물이 internet에 연결된다라는 포괄적인 의미를 가지고 있다. 스마트 그리드, 홈 오토메이션, 웨어러블 디바이스도 모두 인터넷에 연결되면 IOT의 범주로 볼수 있다. 기술이 발전함에 따라 반도체와 네트웍의 대역폭 또한 증가되어 이러한 기술적인 트렌드는 당연한 결과라고 ..

binaryproto -> npy 변경 함수 예시 #!/usr/bin/env python import caffe import numpy as np import sys ## proto / datum / ndarray conversion def blobproto_to_array(blob, return_diff=False): """ Convert a blob proto to an array. In default, we will just return the data, unless return_diff is True, in which case we will return the diff. """ # Read the data into an array if return_diff: data = np.array(blob...

LayersTo create a Caffe model you need to define the model architecture in a protocol buffer definition file (prototxt).Caffe layers and their parameters are defined in the protocol buffer definitions for the project incaffe.proto.Vision LayersHeader: ./include/caffe/vision_layers.hppVision layers usually take images as input and produce other images as output. A typical “image” in the real-worl..

[단독]애완견 찾기·수도검침..IoT 전용 전국망 나온다 (관련 한국기사) 로라(LoRaWAN)는 900MHz대 주파수를 사용하여 저전력 원거리 통신( Low Power Wide Area Network)을 지향하는 사물 인터넷 망으로 SigFox, Weightless-N (N-Wave) 등과 직접 경쟁할 뿐만 아니라 저가 LTE, 동일 주파수대의 WiFi와도 경쟁을 하고 있다. 로라의 데이타 통신 속도는 0.3 kbps to 50 kbp로 낮아 저전력이 가능하고 높은 속도를 필요로 하지 않는 사물간 통신에 활용가능하다. LoRa® Technology LoRaWAN™ 는 저전력 원거리 네트워크 (LPWAN) 스펙의 하나이며, 지역적, 국가적 혹은 글로벌 네트워크에서 무선 배터리로 운용되는 사물을 위해 만들..

“Flickr Style” 데이터를 이용한 스타일 인식을 위해 CaffeNet 모델을 파인튜닝해보자. 파인튜닝은 이미 학습된 모델을 기반으로 / 아키텍처를 새로운 목적으로 변형하고 / 이미 학습된 모델 weights 로부터 학습을 업데이트한다. BVLC-distributed CaffeNet 모델을 통한 100가지 객체 카테고리 인식을 대신해서 20 가지 이미지 스타일을 예측 하기위해 다른 데이터셋 ( Flickr Style ) 을 이용하여 파인튜닝해보자.설명스타일 데이터셋의 Flickr 이미지들은 보기에는 이미지넷 데이터셋 (bvlc_reference_caffenet 모델) 과 매우 유사하다. caffenet 모델은 개체분류에는 잘 작동하며, 우리는 그것을 우리의 스타일 분류에도 이용하고싶다. 우리의 목..

* 미리 만들어 놓은 모델 모음집 Network in Network model이 모델은 여기 자세히 나와있다. ICLR-2014 paper:Network In Network M. Lin, Q. Chen, S. Yan International Conference on Learning Representations, 2014 (arXiv:1409.1556) please cite the paper if you use the models. Models from the BMVC-2014 paper "Return of the Devil in the Details: Delving Deep into Convolutional Nets"이 모델은 ILSVRC-2012 데이타셋으로 학습되었다. 자세한건 project page..

일단 Caffe 를 이미지분류를 위한 목적으로 설치 했다고 치면 아래와 같은 2가지가 핵심입니다.1. 내 이미지 (혹은 샘플이미지)를 학습시켜서 나만의 모델을 만들자. 2. 나의 모델 (혹은 샘플 모델) 을 이용하여 이미지를 잘 이해(분류)하는지 보자. 용어 정리 ) * 모델 정의 하기: 데이터를 학습 시키기위한, 네트워크 과정 및 파라미터등을 총칭. 그 결과로 '모델' 을 만듬.* 파인 튜닝 하기: 더 적당한 모델을 만들거나, 더 나은 분류를 위해 조작하면서 최적값을 찾는 행위 1. 내 데이터를 학습시켜라 가. 일단 Caffe 내에는 이미 학습된 모델들이 여러개 있습니다. 그 중 ImageNet 의 이미지를 이용하여 학습시킨 예를 살펴봅니다./path/to/imagenet/train/n01440764/..

http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/imagenet.html 번역 Brewing ImageNetThis guide is meant to get you ready to train your own model on your own data. If you just want an ImageNet-trained network, then note that since training takes a lot of energy and we hate global warming, we provide the CaffeNet model trained as described below in the model zoo.Data PreparationThe guide specifies ..