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초기에 생각했던 졸업과제와 내용이 많이 바뀌고, 또 잘못 생각했던 부분들이 많아 잠시 정리해야 할 것 같다. 먼저, 잘못 생각 했던 부분 (1) 결국 dlib를 사용해야한다. weka는 단순히 내가 원하는 네트워크를 쉽게 edit할 수있게 해주고 또 구성한 데이터들를 토대로 CPT를 만들어줄 뿐, 그 다른 learning에 관한 것은 dlib를 이용해야 함 따라서, 베이지안 네트워크에 대한 XML 파일(네트워크 구조, CPT)을 C++로 파싱해와서 Dlib 나머지 부분을 처리 할 것 (2) 데이터를 내가 임의로 생성하면 안된다. 맞다. 내가 임의로 가정하고 데이터를 만들면 이 데이터를 누가 믿고 신뢰하겠는가. 또한 내가 임의로 생성한다면 만들 수 있는 데이터 수가 너무 한정적이다. 적어도 몇 만개의 데이..

지난 포스트에서 간단한 졸업과제 개요와 Bayes Net에 대해서 알아 보았다. 간단한 프로세스를 정리하면 다음과 같을 것이다. ① 스마트홈 내부의 IoT들과 사용자의 여러 상황들간의 인과관계를 파악한다 ② 파악된 인과관계를 통하여 Bayesian Network를 설계한다 ③ 2번에서 얻은 Bayes Net을 이용하면, 주어진 Query에 대한 특정 상황의 확률을 구할 수 있을 것이다. 예를 들면 다음과 같은 상황을 스마트홈이 인지했다고 하자. Dining Room Light Gas Range Toilet Standing On On Off Off 이럴 때 사용자가 Cooking일 확률을 Bayes Net을 통해 다음과 같이 구할 수 있다. P(Cooking | DiningRoomLight = On, Ga..

드디어 졸업과제를 차차 시작하고 있다. 왜 졸업과제를 여름방학때부터 시작해서 9월까지 마치도록 프로세스를 짜 놓았는지는 아직도 우리 과에 대해 의문이지만... 일단 열심히 하면서 하나씩 이 블로그에 정리해보고자 글을 쓰기 시작해 본다. 1. 상황인지 모델- IOT(Internet of Things)의 발달로 스마트홈 기반의 많은 네트워크 기기들이 발명되어지고 있다. 이러한 스마트한 IOT 기기들을 기반으로서 일명 똑똑한 집, 스마트 홈이라는 단어들을 요즘 많이 들어볼 수 있다. 이러한 스마트홈은 자동화를 지원하는 개인 주택의 의미로서 미국에서는 Domotics라 불리기도 한다. 똑똑한 집이 필수적으로 알아야하는 것이 있다면, 바로 사용자의 행동(상황) 인식이다. 영어로는 Context Awareness...