02 / Research Index
Research
Engineering
Problem → Method → Evidence
로보틱스·AI·컴퓨터 비전에서 공부하고 실험한 내용을 공개 가능한 기술 글과 연구 노트로 연결합니다. 왼쪽 지도는 장식이 아니라 현재 읽고 있는 연구축과 같은 상태를 공유합니다.
Robotics & Autonomous Systems
ROS2, SLAM, 실세계 로봇학습, 산업 통신과 자율 시스템 구현·검증 기록입니다.
4 curated public records
Selected public evidence
Deep Reinforcement Learning for Robotics 논문 리뷰
로봇강화학습 성공 사례 Deep Reinforcement Learning for Robotics, A Survey of Real-World Successes
SLAM의 흐름: 센서 측정에서 pose graph까지
SLAM을 front-end data association과 back-end optimization으로 나누고 좌표계·불확실성·loop closure를 연결해 설명한다.
ROS 2를 시스템으로 이해하기
노드·통신·QoS·executor·workspace를 연결해 ROS 2가 로봇 소프트웨어를 어떻게 구성하는지 설명한다.
SOEM으로 이해하는 EtherCAT Master의 역할
EtherCAT 프레임의 on-the-fly 처리와 SOEM 라이브러리의 초기화·상태 전이·주기 통신을 공식 원문 중심으로 정리한다.
Vision, Pose & Human Perception
3D human pose, motion forecasting, camera geometry와 인간 시각을 연결한 연구입니다.
4 curated public records
Selected public evidence
3D Human Pose Estimation을 비교하는 좌표계
2D-to-3D lifting, mesh recovery, world-space motion recovery를 구분하고 MotionAGFormer·HybrIK·TRAM의 입력과 출력을 원문 기준으로 비교한다.
[Google research] Pedestrian Trajectory & Pose Prediction/Forecasting
인간 자세 예측Human Pose Forecasting/Prediction은 과거의 관찰된 인간 동작 시퀀스를 바탕으로 미래의 인간 자세 또는 동작을 예측하는 컴퓨터 비전 및 그래픽스 분야의 핵심 연구 주제입니다.^1
단안 카메라 사람 키 추정: 기하학, 회귀, AI의 차이
CCTV 한 대로 사람의 키를 추정할 때 필요한 가정과 오차원을 세 편의 원문을 기준으로 비교한다.
카메라 Calibration: 좌표계에서 재투영 오차까지
월드·카메라·정규화 영상·픽셀 좌표의 변환과 intrinsic, extrinsic, distortion을 하나의 투영식으로 정리한다.
ML Foundations & Evaluation
수학·확률·최적화에서 일반화, 평가 지표, 산업 데이터 분석까지 이어지는 기록입니다.
11 curated public records
Selected public evidence
현대 인공지능 I — AI·ML·DL에서 확률·최적화까지
ECE5992 현대 인공지능 1장 통합 학습노트. AI·ML·DL, 영상처리, 선형대수, 퍼셉트론, 컨볼루션, 확률변수·가우시안·WSS, 손실함수와 경사하강법을 두 강의자료의 수식과 함께 빠짐없이 재구성한다.
현대 인공지능 II — 머신러닝의 기본 과제와 일반화
ECE5992 머신러닝 기초 13쪽을 페이지·문단·도표·수식 원장으로 완전 추적하며, 분류·회귀·밀도추정, 일반화, 정규화, 교차검증, SVM, 최소거리·베이즈 분류기, 차원의 저주를 2026년 연구까지 연결한다.
이상 탐지 평가 지표: 현황, 과제 및 데이터 유형별 분석
이상 탐지Anomaly Detection, AD는 정상적인 데이터 분포에서 현저하게 벗어나는 희귀한 관측치나 패턴을 식별하는 과정입니다.
모터 진동 데이터로 시작하는 PHM: 수집부터 검증까지
SVS 40 진동 센서의 3,075개 특징을 다룬 과거 실험을 바탕으로, PHM의 의미와 전처리·PCA·t-SNE·데이터 누수·재실험 설계를 처음부터 설명한다.
현대 인공지능 III — 퍼셉트론·MLP·CNN과 컨볼루션
ECE5992 강의자료 15쪽을 페이지·문단·표·그림·수식·손글씨 원장으로 완전 추적하며, 퍼셉트론 학습, XOR, MLP 순전파, DropOut·DropConnect, 1D·2D 컨볼루션, 경계조건, patch 행렬화와 PyTorch 모듈을 2026년 연구까지 연결한다.
현대 인공지능 IV — 기울기 기반 최적화: GD에서 OGM까지
ECE5992 최적화 강의자료 19쪽을 페이지·본문·수식·표·그림·질문·주석 원장으로 완전 추적하며, Lipschitz 연속성, GD·PSD·PGD·FGM·OGM, 복소수 하강방향, 효율적 선탐색과 로지스틱 회귀를 2026년 연구까지 연결한다.
현대 인공지능 V — 이미지 분류의 발전: AlexNet에서 SE Network까지
2D convolution과 ImageNet에서 AlexNet·VGG·GoogLeNet·ResNet·WRN·DenseNet·SE Network를 거쳐 현대 이미지 분류의 발전 흐름을 정리한다.
현대 인공지능 VI — 의미론적 영상 분할: FCN·U-Net·DeepLab
픽셀 단위 예측, encoder-decoder, skip connection, dilated convolution과 다중 스케일 분할을 다룬다.
현대 인공지능 VII — 영상 잡음제거·VAE·확산모델
MMSE와 비선형 필터에서 VAE의 ELBO, 재매개변수화, DDPM의 순방향·역방향 확산으로 이어진다.
현대 인공지능 VIII — 대조 표현학습: InfoNCE·SimCLR·BYOL·CLIP
양성·음성 쌍, InfoNCE, augmentation, memory bank, SimCLR·BYOL과 이미지-언어 CLIP을 연결한다.
반도체 설계 AI
칩이 설계에서 실제 제조 가능한 도면이 되기까지의 과정과, AlphaChip·상용 EDA·OpenROAD 같은 AI가 그 과정에서 실제로 돕는 일을 쉽게 설명한다.
AI Consciousness & Governance
AI 의식, 기계적 해석 가능성, AI welfare와 불확실성 아래 거버넌스를 조사합니다.
3 curated public records
Selected public evidence
AI가 의식이 있는가? I — AI Consciousness Deep Research
3부작 1편. Consciousness, Sentience, Access/Phenomenal consciousness의 정의부터 16개 의식 이론, 전문가·온라인 지식 생태계, AI welfare와 Scientific Audit까지 원 연구를 거의 전체 수록한다.
AI가 의식이 있는가? II — 행동·구조·인과 증거 기술 실사
3부작 2편. 프런티어 AI를 16개 후보 단위와 10개 인지 차원으로 분해하고, Evidence Ladder, Theory-System Matrix, 자기보고·SAE·J-space·functional emotion을 행동·구조·인과 증거 수준에서 기술 실사한다.
AI가 의식이 있는가? III — 학계 합의·윤리 리스크·거버넌스
3부작 3편. AI 의식 논쟁을 5대 지식 생태계, 7개 전문가 입장 군집, 학계 합의와 2022–2026 타임라인, 과잉·과소 귀속 윤리 리스크, 3단계 정책 트리거와 제품 설계 원칙으로 종합한다.
Research Notes
전체 학습·구현·리서치 기록은 Writing에서 분야별로 탐색할 수 있습니다.
대분류, 콘텐츠 형식, 세부 태그와 시리즈를 분리해 연구 대표 글과 전체 기록을 서로 다른 기준으로 관리합니다.