수빈's Farm

보호되어 있는 글입니다.

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# 활용도Rollable, Foldable, Stretchable 등 flexibility를 가진 display는 backlight가 있는 LCD같은 디스플레이로는 구현할 수 없고, backlight 없이 유기물을 통해 자발광하는 OLED에서 가능하다.  또한, backlight가 없으므로 transparent(투명한) 디스플레이도 만들 수 있다.  #OLED ( Organic Light Emitting Diode )양극에 정공을 주입하고, 음극에 전자를 주입 했을 때, 유기물로 이루어진 Emission layer에서 전자와 정공이 만나 photon을 방출하며 빛을 만드는 디스플레이다. #photon방출EML의 band gap energy만큼에 해당하는 energy가 빛의 형태로 방출된다.( photon..

#LCD란?  백라이트로부터 나온 빛에 대하여, liqud crystal을 사용하여 빛의 투과도를 제어하고, 편광판을 통해 빛의 뱡향을 제어하여 이미지를 생성하는 디스플레이이다.   # Temperature liquid crystal 배열 구조가 흐트러지기 시작하는 melting point부터 liquid crystal 분자가 방향성을 아예 갖지 않게 되는 claring point 사이에서 디스플레이가 동작할 수 있는 operating temperature range를 갖는다.   #Polarization (편광)편광판(polarizer)을 두어 특정 방향으로만 진동하는 과을 선택적으로 통과시켜 편광을 만든다.  #Normally Black mode / Normally White mode ( 내부가 Tw..

# Spatial Frequency1도의 공간에서 발록 어두움을 얼만큼 구분할 수 있느냐를 말하며 단위는 cycles/degree(cpd)이다.사람의 눈인 30cycles per degree를 가지고 있으므로, 1도에서 밝고 어두운 것에 대해 60개까지 구분이 가능하다.( 30 cycles per degree =  60 piexle per degree )사람의 눈의 해상도를 의미하는 30cpd를 1arcmin이라고도 하며 #cone세포 반응정도광원과 반응곡선의 곱을 적분하면 각 cone의 반응 정도를 알 수 있음display는 L,M,S의 cone을 자극할 subpixel로 이루어짐 (R,G,B sub pixel 로 이루어짐 ) subpixel이 내는 빛의 spectrum width가 좁을수록 유리하다 ..

Transfer Learning      Transfer Learning ( 전이 학습 )  전이 학습(Transfer Learning)은 머신러닝에서 특정 문제에 대해 학습한 모델을 다른 관련 문제에 적용하는 기법이다. 이 접근 방식의 핵심은 한 영역에서 학습한 지식을 다른 영역에 전달하여, 새로운 작업의 학습에 필요한 데이터의 양을 줄이고, 학습 속도를 가속화하며, 일반적으로 성능을 향상시키는 데 있다. 사전 학습(Pre-training)은 전이 학습의 첫 번째 단계로, 대규모 데이터셋에서 모델을 학습시킨다. 이 과정에서 모델은 다양한 특징과 패턴을 학습하게 된다. 예를 들어, 이미지 인식 작업에서는 ImageNet과 같은 큰 데이터셋에서 모델을 학습시킨다.자연어 처리에서는, 대규모 텍스트 코퍼스를 ..

1. Tensor는 무엇인지 설명하라 데이터를 표현하는 방법으로서,  Multidimensional array(다차원 배열)을 나타낸다.vector와 matrix 개념의 일반화라고 할 수 있다.vector,matrix을 모두 포함하는 구조이나, 일반적으로 3차원 이상의 array를 가질 때에, tensor라 칭한다.2. Curse of dimensionality에 대해 설명하라고차원의 데이터를 다룰 때에 나타나는 문제에 대해 지칭하는 용어이다.  실제로 가까웠던 값들이 차원이 올라감에 따라 변수가 많아지면서 멀어지게 되는 문제이다.차원의 저주에 치명적인 알고리즘인 KNN은 근접한 점들을 이용해서 label을 예측하는 알고리즘이나, 차원이 늘어나고 변수의 개수가 많아지면, 가장 근접한 점들이라 해..