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[LLM] Ollama 모델 저장 위치 변경하기 기본적으로 Ollama는 모델 파일을 C:\Users\\.ollama 에 저장하지만, 다른 곳으로 옮길 수 있다. 언어 모델은 용량이 매우 크기 때문에 C드라이브보다는 D드라이브로 옮기는 것이 좋다. 저장 위치를 바꾸려면 설정 파일이나 환경변수에서 경로를 직접 수정하면 된다. 1. 시작 메뉴에서 환경 변수라고 검색 2. 시스템 속성 창 하단의 [환경 변수(N)] 클릭 3. '사용자 변수' 영역에서 [새로 만들기(N)...] 클릭 변수 이름: OLLAMA_MODELS 변수 값: D:\ollama_models (모델 저장할 경로로 설정) 4. 변경 사항 저장 5. 재부팅 6. 명령 프롬프트로 확인 echo %OLLAMA_MODELS% 2025. 8. 5.
UAM 조종사 인력 양성체계 분석 서론: 조종사의 재정의, 도심 항공 모빌리티를 위한 새로운 역량도심 항공 모빌리티(Urban Air Mobility, UAM)는 단순한 교통수단의 등장을 넘어, 조종사의 역할과 필요한 역량을 근본적으로 재정의하고 있다. 전통적인 항공기 조종사가 수동 비행 기술과 기체에 대한 직관적 감각을 중심으로 역량을 쌓아왔다면, UAM 조종사는 고도로 자동화된 시스템을 관리하고, 복잡하며 예측 불가능한 도심 환경에서 신속하고 정확한 판단을 내리는 '시스템 관리자'로 거듭나야 한다. 본 보고서는 UAM의 고유한 운용 특성과 단계적 자동화 도입이 어떻게 조종사의 개념을 재편하고 있는지 분석하고, 글로벌 규제 기관들의 상이한 접근법과 기술 발전이 조종사 양성 체계에 미치는 영향을 심층적으로 탐구한다. 또한, 시뮬레이션 기.. 2025. 7. 30.
텔레그램 메시지 자동 전송 시스템 만들기 카카오톡 API보다 훨씬 간단하게 메시지 알림을 받을 수 있는 방법이 있다. 바로 텔레그램 API를 활용하는 것이다. 텔레그램은 복잡한 OAuth 인증 과정이 없고, 토큰 관리도 필요 없어서 정말 간단하다. 텔레그램 API를 이용하기 위해서는 API ID와 API Hash를 발급받아야 한다. 우선 텔레그램 개발자 포털(https://my.telegram.org)에 접속한다. 카카오 개발자 콘솔과 달리 복잡한 설정이 거의 없어서 매우 간편하다. 로그인 후 "API development tools"를 클릭하고 애플리케이션을 생성한다. 앱 이름과 설명을 입력하면 API ID와 API Hash가 발급된다. 이 두 값만 있으면 모든 준비가 끝난다. 두 값을 .env 파일에 다음과 같이 저장한다. tele.. 2025. 7. 25.
카카오톡 메시지 자동 전송 시스템 만들기 카카오 API를 활용하면 암호화폐 거래나 주식 매매 시 카카오톡으로 관련 메시지를 자동 전송할 수 있다. 절차는 다음과 같다. 우선 카카오에서 제공하는 공식 개발자 포털인 카카오 디벨로퍼스 에 접속해서 앱을 생성한다. 생성한 앱을 클릭하면 화면 하단에 설정 항목이 나온다. 카카오로그인 설정에서 다음과 같이 상태를 ON으로 변경한다. 여기서 리다이렉트URI는 https://example.com/oauth 로 설정한다. 동의항목에서는 접근권한을 설정한다. 이제 REST API 키를 발급받아야 한다. 왼쪽 메뉴에서 앱설정 -> 앱 -> 일반 클릭하면 다양한 키를 확인할 수 있다. 이 중 REST API 키 옆의 "복사" 버튼 클릭하여 .env 파일에 저장헤 둔다. kakao_rest_api.. 2025. 7. 24.
[YOLO] 다중 객체 추적 다중 객체 추적(Multi-Object Tracking, MOT)은 영상의 각 프레임에서 여러 객체를 지속적으로 식별하고, 시간에 따라 동일한 객체를 연결하는 작업이다. 객체 탐지(Object Detection)가 “어디에 무엇이 있는가”를 알려준다면, 객체 추적은 “그것이 어디로 움직이는가”를 알려준다. 자율주행차가 보행자를 추적하고, CCTV가 침입자를 따라가며, 스포츠 중계에서 선수들의 움직임을 분석하는 모든 곳에 다중 객체 추적 기술이 활용된다. 객체 추적에는 탐지 이상의 기술이 필요하다. 객체 탐지는 각 프레임에서 독립적으로 객체의 위치를 파악하면 되지만, 추적에서는 예컨대 프레임 1의 "객체 A"와 프레임 100의 "객체 A"가 동일한 객체임을 보장해야 한다. 이를 정체성 유지(ID Prese.. 2025. 7. 18.
글로벌 인증 연계형 AAM 시뮬레이터 개발 계획서 Executive Summary본 보고서는 향후 3년간 첨단 항공 모빌리티(AAM) 훈련용 시뮬레이터의 성공적인 개발 및 인증을 위한 전략적 접근법, 핵심 과제, 주요 마일스톤 및 중대 권고사항을 제시한다. 본 계획의 핵심 명제는 AAM 시뮬레이터 시장에서의 성공이 단일 기종에 종속된 제품 개발이 아닌, 진화하는 글로벌 규제 프레임워크와 긴밀히 협력하며 병행 개발된 모듈식 데이터 기반 플랫폼을 통해 달성될 수 있다는 것이다. 이를 위해 본 보고서는 1차년도에 기술 스택 선정과 규제 당국과의 초기 협력을 통한 전략적 기반을 구축하고, 2차년도에는 시제품 개발, 첨단 훈련 시스템 통합 및 내부 검증을 수행하며, 3차년도에는 최종 인증 획득, 시장 출시 및 자율비행 시대로의 확장을 준비하는 단계별 로드맵을 제.. 2025. 7. 15.
AAM/UAM 시뮬레이터 기술 요구사항 분석 서론미래항공모빌리티(AAM, Advanced Air Mobility)와 도심항공모빌리티(UAM, Urban Air Mobility)는 전기추진 수직이착륙(eVTOL) 항공기를 중심으로 도심과 지역 간 이동의 패러다임을 바꿀 혁신으로 부상하고 있다.1 이러한 신개념 항공기와 복잡한 도심 운용 환경의 안전성과 효율성을 지상에서 검증하기 위해 시뮬레이션 기술은 선택이 아닌 필수 요소이다. 실제 비행 테스트에 수반되는 막대한 비용, 잠재적 위험, 그리고 물리적 제약을 고려할 때, 시뮬레이션은 설계부터 훈련, 인증에 이르는 전 과정에서 중추적인 역할을 수행한다.4 그러나 모든 시뮬레이터가 동일한 목적을 위해 만들어지는 것은 아니다. 시뮬레이터는 그 목적에 따라 근본적으로 다른 기술적 요구사항을 가진다. 새로운 .. 2025. 7. 13.
[YOLO] 욜로의 진화 컴퓨터 비전 분야에서 "YOLO"라는 이름만큼 강렬한 인상을 남긴 기술은 드물다. "You Only Look Once"의 줄임말인 YOLO는 2015년 Joseph Redmon, Santosh Divvala, Ross Girshick, Ali Farhadi가 발표한 ‘You Only Look Once: Unified, Real‑Time Object Detection’ 논문에서 시작됐다. 기존의 복잡하고 느린 객체 탐지 방식을 단숨에 뛰어넘으며 실시간 객체 탐지 기술의 패러다임을 완전히 바꿔놓았다. YOLO가 등장하기 전까지 객체 탐지는 주로 Two-stage 방식이 주류였다. 대표적인 예로 R-CNN 계열의 모델들은 먼저 이미지에서 관심 영역(Region of Interest)을 찾고, 그 다음 해당 영.. 2025. 7. 11.
허깅페이스 트랜스포머를 이용한 뉴스 감성 분석 최근 암호화폐 자동 매매 시스템에서는 단순한 가격 분석을 넘어, 뉴스에 내포된 시장 심리까지 분석해 트레이딩 전략에 반영하는 시도가 활발히 이뤄지고 있다. 이 글에서는 Hugging Face의 transformers 라이브러리와 금융 도메인에 특화된 FinBERT 모델을 활용해, 뉴스 제목만으로도 간편하게 감성 분석(sentiment analysis)을 수행하는 방법을 소개하고자 한다. 감성 분석은 텍스트가 긍정적인지, 부정적인지, 또는 중립적인지를 자동으로 분류하는 작업이다. Hugging Face의 `transformers` 라이브러리에서는 단 한 줄로 감성 분석 파이프라인을 구축할 수 있다. 예를 들면 "Bitcoin surges after ETF approval"이라는 같은 뉴스 제목은 긍정.. 2025. 7. 9.
기술적 지표: 스토캐스틱 (Stochastic) 스토캐스틱 오실레이터(Stochastic Oscillator)는 모멘텀 기반의 기술적 분석 지표 중 하나로서, 일정 기간(period) 동안의 최고가와 최저가 범위 내에서 현재 가격이 어느 수준에 위치하는지를 측정함으로써, 시장 내 매수 및 매도 압력을 추정하는 데 활용된다. 스토캐스틱은 두 개의 선으로 구성된다. %K: 일정 기간 동안의 최고가와 최저가 범위 내에서 현재 종가의 상대적 위치를 백분율로 나타낸 값%D: %K의 평균 %K 값은 다음의 수식으로 계산된다. \[ \%K = 100 \times \frac{ \mbox{(현재 종가} - \mbox{기간내 최저가)} }{ \mbox{(기간내 최고가 }- \mbox{기간내 최저가)} } \] %K 값을 계산할 때 '일정 기간 (period)'.. 2025. 7. 7.
기술적 지표: 이동평균 수렴확산 (MACD) 이동평균 수렴확산 (MACD, Moving Average Convergence Divergence)는 기술적 분석에서 RSI와 함께 가장 널리 활용되는 지표로, 단기 및 장기 이동평균선 간의 차이를 분석하여 시장의 추세 전환 시점과 모멘텀의 강도를 평가한다. MACD는 다음 세 가지 요소로 구성된다. 1. MACD 선 (MACD Line) 2. 신호선 (Signal Line): MACD의 이동평균 3. MACD 히스토그램 (MACD Histogram): 두 선 간의 차이 MACD 선은 다음 수식으로 계산한다. \[ MACD= \mbox{단기간의 이동평균} - \mbox{장기간의 이동평균} \] 일반적으로 단기간으로 12일, 장기간으로 26일을 사용하며 지수 이동평균(.. 2025. 7. 6.
기술적 지표: 상대강도지수 (RSI, Relative Strength Index) RSI(Relative Strength Index, 상대강도지수)는 가장 널리 사용되는 모멘텀 지표 중 하나로서 주가의 상승과 하락의 세기(strength)를 수치화하여 과매수(overbought) 또는 과매도(oversold) 상태를 진단할 수 있도록 해준다. RSI의 수식은 다음과 같다. \[ RSI= 100 \times \frac{ \mbox{일정기간 평균 상승액}}{\mbox{일정기간 평균 하락액 + 일정기간 평균 상승액 }} \] 여기서 상대강도(RS, Relative Strength)를 다음과 같이 정의하고, \[ RS= \frac{ \mbox{일정기간 평균 상승액}}{\mbox{일정기간 평균 하락액}} \] RSI의 수식에 대입하면 다음과 같이 된다. \[ RSI=100 \tim.. 2025. 7. 4.
UAM 감항인증 분석 제1장 일반 항공기 감항인증 체계항공 운송 산업의 근간을 이루는 것은 '안전'이며, 이 안전을 법적, 기술적으로 보증하는 핵심 제도가 바로 감항인증(Airworthiness Certification)이다. 감항성이란 항공기가 운용 범위 내에서 비행 안전에 적합한 상태에 있음을 의미하며 1, 감항인증은 국가의 주권적 기관(감항당국)이 해당 항공기가 안전하게 비행할 수 있는 성능을 갖추었음을 공식적으로 증명하는 절차이다.2 이 제도는 단순히 최종 제품을 검사하는 것을 넘어, 항공기의 설계부터 제작, 운용에 이르는 전 수명주기에 걸쳐 안전성을 체계적으로 관리하고 검증하는 복합적인 과정이다. 도심항공교통(UAM)이라는 새로운 패러다임이 제시하는 감항인증의 혁신적 변화를 이해하기 위해서는, 먼저 수십 년간 확립된.. 2025. 7. 1.
UAM 교통관제 시스템 I. 서론A. 연구 배경 및 목적현대 도시는 지속적인 인구 증가와 도시화로 인해 심각한 지상 교통 혼잡 문제에 직면해 있다. 이러한 문제에 대한 혁신적인 해결책으로 도심 항공 모빌리티(Urban Air Mobility, UAM)가 전 세계적으로 주목받고 있다. UAM은 전기 수직 이착륙(eVTOL) 항공기를 활용하여 승객 및 화물 운송 서비스를 제공하는 차세대 교통 시스템으로, 도심 내 이동성을 혁신하고 지상 교통 혼잡을 완화할 잠재력을 가진다.1 UAM은 기존 교통수단 대비 이동 시간을 획기적으로 단축하고, 환경 친화적인 운영을 통해 도시의 삶의 질을 향상시킬 것으로 기대된다.2 그러나 UAM의 성공적인 도입을 위해서는 기존 항공교통관제(Air Traffic Control, ATC) 시스템으로는 감당.. 2025. 6. 30.

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