참고 영상: https://youtu.be/JxP-kqstMAY?si=qXL6eqLFbFqf-nQC https://youtu.be/A7mfPH8jyBE?si=LWs8AFwi3eIFbCl7 https://youtu.be/v-p0o9KavkI?si=HBb3CI91lMTm0zLn https://youtu.be/0AFb2hizXVU?si=jK51_4mwOQEhfLJ7

Unity C# 개발에서 const와 readonly는 모두 변경 불가능한(immutable) 값을 정의하는 데 사용되지만, 그 사용법과 적용 범위에 차이가 있습니다. 1. const (Constants) 정의: const는 컴파일 시간에 결정되는 상수 값을 정의합니다. 한 번 값이 할당되면, 프로그램 전체에서 그 값은 변경될 수 없습니다. 사용 사례: 주로 변하지 않는 값에 사용됩니다. 예를 들어, 수학적 상수(π, e 등), 설정 값 등이 있습니다. 범위: const는 기본 데이터 타입(int, float, double, string 등)과 함께 사용됩니다. 객체 참조에는 사용할 수 없습니다. 컴파일 시간: const 값은 컴파일 시간에 결정되며, 다른 어셈블리에서 참조될 때 해당 값이 직접 복사됩니..

Predicate: Predicate는 T 타입의 객체를 매개변수로 받아 bool 값을 반환하는 함수를 나타냅니다. 이는 주로 특정 조건을 충족하는지 여부를 평가하는 데 사용됩니다. 예: Predicate isPositive = x => x > 0; Comparison: Comparison는 두 T 타입의 객체를 비교하는 함수를 나타냅니다. 이 델리게이트는 정렬 작업에 주로 사용되며, 두 객체를 비교하여 정수 값을 반환합니다. 예: Comparison compareNumbers = (x, y) => x - y; EventHandler와 EventHandler: 이들은 이벤트 처리를 위한 표준 델리게이트입니다. EventHandler는 매개변수로 object sender와 EventArgs e를 받습니다...

Scenes 게임화면을 구성하는 씬을 저장 Prefabs 게임에서 반복 사용되는 오브젝트를 프리팹으로 저장 Scripts 게엠에서 사용하는 스크립트를 저장 Sprites 게임에서 사용하는 2D 스프라이트 데이터를 저장 Animations 게임에서 사용하는 애니메이션 데이터를 저장 Physics Materials 게임 물리 엔진에서 사용하는 물리 재질을 저장 Fonts 게임에서 사용하는 폰트 데이터를 저장 Audio 게임에서 사용하는 효과음 사운드 데이터 저장 *Editor 유니티에 포함된 에디터 기능을 확장하기 위한 스크립터 저장 *Resources 게임 프로그램 외부에서 파일 로드하기 위한 폴더 *Plugins 유니티로 제작한 게임을 아이폰이나 안드로이드와 같은 플랫폼에서 동작할 때 필요한 네이트브 플..

합성곱 계층 CNN의 합성곱 연산 기본 사항 입력데이터에 필터(커널)를 이동하면서 반복적으로 적용해 출력(특징맵) 생성 이동방향: 동일 차원에서는 낮은 인덱스에서 높은 인덱스 & 낮은 차원에서 높은 차원 (좌->우, 상->하) 필터는 입력데이터의 경계를 넘지 않음 (Only fully-overlapped) 스트라이드 합성곱은 차원별로 필터를 동일한 간격(Stride)으로 이동시키며 각각 실행 패딩 (Padding) 입력 이미지 둘레에 일정한 크기의 데이터를 덧붙이는 것 합성곱으로 인해 출력 크기가 작아지는 현상을 피하기 위한 방안 패딩과 스트라이드 고려 시의 출력 크기 패딩(P)은 출력을 증가, 스트라이드(S)는 출력 감소시키는 효과 합성곱 계층 합성곱 계층 구성 입력특징맵을 받아 내장 필터로 합성곱을 ..

딥러닝과 CNN 이해 (Part1) 다층신경망(FNN)의 근본적인 문제점 계층의 개수가 커지면 신경망의 학습이 제대로 이뤄지지 않음. 원인은 기울기 소실(gradient vanishing) 또는 기울기 폭증(gradient explosion)현상 실제로는 기울기 폭증은 잘 안일어남. 기울기 소실이 주로 일어남. 딥러닝 등장 배경 2006년 힌튼(Hinton) 교수가 심층신경망(Deep Neural Netowork)의 학습 가능성 데모 (층이 많은 경우에도 기울기 소실 문제를 잘 하면 회피할 수 있다는 가능성을 보여줬다.) 딥러닝 개요 딥러닝이란? 다층 구조의 신경망 딥러닝의 장점 End to End 학습 Raw data를 입력으로 특징 자동추출 -> 전문가 개입 배제. 초기 딥러닝의 기반 모델 다양한 망..