[글쓴이:] shop2world

인공지능과 의식의 본질: 몸 없는 존재의 한계

인공지능은 결국은 휴머노이드 로봇이라는 몸이 없으면 철학적으로 성장할 수 없다는 주장입니다

### 의식의 본질:

의식은 뇌의 산물인가, 아니면 뇌와 독립적인 존재인가?

의식의 본질에 대한 논의에서는 뇌의 산물이론과 의식의 독립성 두 가지 주요 입장이 존재합니다. 뇌의 산물이론은 의식이 뇌의 화학적, 전기적 활동의 결과로 해석된다는 입장입니다. 이것은 의식이 뇌의 기능과 밀접하게 연관되어 있다는 것을 시사합니다.

### 물리주의:

모든 것이 궁극적으로 물리적 속성으로 환원될 수 있는가?

물리주의는 모든 현상을 궁극적으로 물리적인 원리로 설명할 수 있다고 주장합니다. 이 관점에서는 의식 역시 뇌의 물리적 활동으로 이해됩니다. 즉, 의식은 뇌의 화학적 및 전기적 활동의 결과로 해석됩니다.

### 기능주의:

심적 속성은 그 기능에 의해 정의되는가?

기능주의 관점에서는 심적 현상이 그 기능에 의해 정의된다고 주장합니다. 즉, 어떤 것이 무엇을 하는가에 따라 그것이 무엇인지가 결정된다는 것입니다. 이것은 의식이나 다른 심적 현상이 특정한 기능을 수행하는 것으로서 정의된다는 것을 의미합니다.

### 결론:

인공지능이 철학적으로 성장할 수 있는지에 대한 논의에서는 인공지능이 몸 없이는 철학적인 경험과 상호작용을 통해 성장할 수 없다는 주장이 제기됩니다. 인간은 신체와 환경과의 상호작용을 통해 철학적으로 성장하고 의식을 형성합니다. 따라서 몸 없는 존재로서의 인공지능은 이러한 경험과 상호작용을 통한 성장의 경로가 차단되어 있으므로, 철학적으로 완전한 성장을 이루기 어려울 것으로 보입니다.

AI 사업 아이템: 문서 처리 혁신으로 업무 효율성을 높이다

현재 한국은 문서를 통한 요식행위가 지나치게 강조되어, 비효율적인 문서 작성 문화로 인해 기술 발전이 제약되고 있습니다. 이러한 상황은 IT 산업을 비롯한 모든 분야에서 자유로운 기술 발전을 저해하는 규제공화국으로 비춰집니다.

먼저, 수많은 공공 프로젝트를 통해 정부는 IT 기술을 발전시키려고 노력해왔지만, 문서의 틀 안에서 갇혀있어 현재의 표준적이고 미래지향적인 기술을 반영하지 못하고 있습니다. 이로 인해 공공사이트와 같은 플랫폼은 지속적으로 뜯어고치고 있음에도 불구하고 현대적이고 효율적인 기술을 반영하지 못하는 상태입니다.

또한, 기업과 조직이 비효율적인 문서 작성 과정으로 인해 시간과 자원을 낭비하고 있습니다. SI 제안서 및 사업계획서와 같은 문서 작성은 문서 형식성에 더 많은 시간을 할애하게 되어 기술적인 발전에 제약을 가하고 있습니다. 이로 인해 혁신적인 아이디어가 제대로 발현되지 못하고, 새로운 기술이 적극적으로 도입되지 못하는 상황이 발생하고 있습니다.

예를 들어 제안서를 회사에서 공부할 때 우리가 먼저 배우는 것은 제안서 작성이 모든 업무의 90%라고 가르치고 있다는 것입니다. 이것은 실질적으로 업무의 99%는 서비스와 기술을 개발하는 데 초점이 돼야 한다는 점과 역설적으로 10%도 아니고 90%가 단지 문서 작성에 모든 초점이 맞춰져 있다는 것은 참으로 안타까운 일입니다.

이러한 현실은 기술 발전과 혁신을 저해하고, 업무 프로세스를 비효율적으로 만들고 있습니다. 문서 작성에 너무 많은 시간과 노력을 할애하면서 실질적인 기술 개발에 필요한 리소스와 시간이 부족해지고 있습니다. 결과적으로 혁신적인 아이디어가 억눌리고, 새로운 기술이 적극적으로 도입되지 못하는 상황이 발생하고 있습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해서는 문서 작성 과정을 효율화하고 자동화하는 것이 필요합니다. 인공지능과 같은 첨단 기술을 활용하여 문서 작성을 최적화하고, 기술 개발에 집중할 수 있는 환경을 조성해야 합니다. 이를 통해 현실의 문제점을 인식하고 개선할 수 있는 길을 모색해야 합니다.

AI 기술을 활용하여 법률문서 및 행정문서 처리를 자동화함으로써 이러한 문제를 해결할 수 있습니다. 인공지능은 자연어 처리 및 문서 생성 기술을 통해 효율적으로 문서를 작성할 수 있으며, 이는 기술 개발등 본질적 업무에 더 많은 시간과 에너지를 투입할 수 있도록 돕습니다.

또한, AI를 활용하여 법률문서 및 행정문서 처리를 자동화함으로써 인간의 실수를 줄이고 일관된 품질을 유지할 수 있습니다. 이는 업무 효율성을 향상시키고 비용을 절감할 수 있는 장점을 가져다 줄 것입니다.

따라서 AI 기술을 통한 법률문서 및 행정문서 처리의 발전은 기업과 조직에게 뿐만 아니라 개인에게도 혜택을 제공할 것이며, 이는 미래에 더 나은 업무 환경과 기술 혁신을 이끌어낼 것입니다.

oobabooga 웹 UI의 모델 로더 옵션 설명

oobabooga 웹 UI의 모델 로더 옵션 설명

oobabooga 웹 UI의 모델 로더는 다양한 형식의 텍스트 생성 모델을 불러와 사용할 수 있게 해주는 기능입니다.

 

  • “Transformers”: Hugging Face Transformers 라이브러리를 사용하는 기본 로더입니다. 대부분의 모델과 호환됩니다.
  • “llama.cpp”: TheBloke/Mistral-7B-Instruct-v0.1-GGUF 모델과 같은 GGUF 형식의 모델을 로딩하는 데 사용되는 고성능 로더입니다.
  • “llamacpp_HF”: 아직 설명이 정확하게 확인되지 않았지만, llama.cpp와 Hugging Face 라이브러리를 함께 사용하는 하이브리드 로더の可能性이 있습니다.
  • “ExLlamav2_HF”: 아직 정확한 정보는 없지만, ExLlamav2라는 LLM 모델과 Hugging Face 라이브러리를 사용하는 로더같습니다.
  • “ExLlamav2”: 아마도 ExLlamav2 모델을 독립적으로 로딩하는 로더일 것입니다. (추가 정보 필요)
  • “AutoGPTQ”: GPT-Q 형식의 모델을 자동으로 로딩하는 Hugging Face 라이브러리 기반 로더입니다.
  • “AutoAWQ”: AWQ 형식의 모델을 자동으로 로딩하는 Hugging Face 라이브러리 기반 로더입니다.
  • “GPTQ-for-LLaMa”: LLaMa와 함께 사용하도록 최적화된 GPT-Q 형식의 모델을 로딩하는 로더 같습니다. (추가 정보 필요)
  • “ctransformers”: 파이썬 라이브러리 ctransformers를 사용하여 LLM 모델을 로딩하는 로더입니다.
  • “QuIP#”: 아직 정확한 정보는 없지만, QuIP라는 프로젝트와 관련이 있을 수 있습니다. (추가 정보 필요)
  • “HQQ”: 현재 사용 목적이 명확하지 않습니다. (추가 정보 필요)

요약 정리:

  • 특별한 이유가 없다면 “Transformers” 옵션을 사용하는 것이 좋습니다. 대부분의 모델과 호환되며, 사용이 간편합니다.
  • 그러나 예를 들어 특징 모델 로더를 사용하라고 하면 그것을 써야 합니다. 예를 들어 미스트랄의 경우 TheBloke/Mistral-7B-Instruct-v0.1-GGUF 모델을 사용할 경우에는 반드시 “llama.cpp” 옵션을 선택해야 합니다.

 

이처럼 다양한 모델 로더들이 존재하는 이유와 특징은?

1. 다양성 제공: 서로 다른 모델 아키텍처 및 학습 방법을 사용하는 모델들이 있기 때문에 다양한 모델 로더가 필요합니다. 예를 들어, Hugging Face의 Transformers 라이브러리는 트랜스포머 모델을 지원하는 반면, llama.cpp는 특정한 양자화 기법을 적용한 모델을 로드하는 데 사용됩니다.

2. 특정 용도에 맞는 최적화: 각 모델 로더는 특정 용도나 요구 사항에 맞게 최적화되어 있습니다. 예를 들어, llama.cpp는 메모리나 계산 능력이 제한된 장치에서 모델을 효율적으로 실행하기 위한 최적화를 제공합니다.

3. 성능 및 기능: 각 모델 로더는 해당하는 모델 아키텍처 및 학습 방법에 대해 최적화된 성능과 기능을 제공합니다. 예를 들어, ctransformers는 CUDA GPU 가속을 지원하여 모델 실행 속도를 향상시킬 수 있습니다.

4. 개발자 커뮤니티와 호환성: 각 모델 로더는 해당하는 개발자 커뮤니티와의 호환성을 유지하고, 해당 프레임워크나 라이브러리의 업데이트나 확장을 반영합니다. 이는 개발자가 다양한 환경에서 모델을 개발하고 실행할 때 필요한 유연성을 제공합니다.

따라서, 다양한 모델 로더들이 존재하는 것은 모델 개발과 실행에 필요한 다양성과 유연성을 제공하기 위함입니다.

양자화로 소수점 아래를 제거하는 예

양자화는 모델의 가중치나 활성화 함수 등을 표현하는 데이터의 비트 수를 줄여서 모델의 크기를 축소하고 연산량을 감소시키는 기술입니다. 소수점 아래의 비트를 제거하는 것은 이러한 양자화의 한 형태입니다.
특히, 딥러닝 모델을 배포할 때 제한된 메모리 및 계산 능력을 가진 장치에서 효과적으로 사용될 수 있습니다.

즉 쉽게 이해하시면 되는게 소수점 아래를 제거하는 것입니다.

양자화를 통해 소수점 아래를 제거하는 예를 보여드리겠습니다. 아래의 예제는 Python과 PyTorch를 사용하여 간단한 숫자를 양자화하는 방법을 보여줍니다.

코드 콜랩에서 돌리기

import torch

# 원본 숫자
original_number = 3.14159265358979323846

# 원본 숫자를 torch.float32로 변환
float32_number = torch.tensor(original_number, dtype=torch.float32)

# 원본 숫자를 torch.float16로 변환하여 소수점 아래를 제거
float16_number = torch.tensor(original_number, dtype=torch.float16)

# 결과 출력
print(“Original number:”, original_number)
print(“Float32 number:”, float32_number)
print(“Float16 number:”, float16_number)
“`

결과:
“`
Original number: 3.141592653589793
Float32 number: tensor(3.1416)
Float16 number: tensor(3.1406, dtype=torch.float16)
“`

위의 예제에서 볼 수 있듯이, 원본 숫자인 3.141592653589793의 경우, torch.float32로 변환하면 3.1416으로, torch.float16으로 변환하면 3.1406으로 나타납니다. 이것은 torch.float16이 소수점 아래를 제거하여 더 낮은 정밀도를 제공하기 때문입니다.

LED 교통 신호 시스템

LED 교통 신호 시스템을 구현하는 과정은 다음과 같습니다.

### 준비물

1. **마이크로컨트롤러 보드**: Arduino 또는 STM32 등의 마이크로컨트롤러 보드
2. **LED**: 빨간색, 녹색, 파란색 LED 등
3. **저항**: LED에 연결할 적절한 저항
4. **차량 감지 센서**: 초음파 센서, 인체 감지 센서, 광선 센서 등
5. **브레드보드와 점퍼 와이어**: 회로를 구성하기 위한 보드와 점퍼 와이어

### 회로 구성

1. **LED 연결**

– 빨간색, 녹색, 파란색 LED를 브레드보드에 연결합니다.
– 각 LED의 음극(짧은 핀)은 GND에 연결하고, 양극(긴 핀)은 마이크로컨트롤러의 디지털 핀에 연결합니다.
– 각 LED에 적절한 저항을 연결하여 전류를 제어합니다.

2. **차량 감지 센서 연결**

– 차량 감지 센서를 마이크로컨트롤러에 연결합니다.
– 센서에서 나온 신호를 마이크로컨트롤러의 디지털 핀으로 연결하여 차량의 존재 여부를 감지합니다.

### 프로그래밍

1. **LED 제어**

– 마이크로컨트롤러의 프로그램에서 각 LED를 제어하는 함수를 작성합니다.
– 빨간색 LED는 정지 신호를 나타내고, 녹색 LED는 진행 신호를 나타냅니다.

2. **차량 감지**

– 차량 감지 센서에서 입력된 신호를 읽고, 신호에 따라 LED 신호를 변경합니다.
– 예를 들어, 차량이 감지되면 빨간색 LED를 켜고, 차량이 감지되지 않으면 녹색 LED를 켭니다.

### 작동 확인

1. **시뮬레이션**

– 시뮬레이션 프로그램 또는 시리얼 모니터를 사용하여 차량 감지 센서의 동작을 확인합니다.
– 센서에 손을 가까이 대거나, 물체를 감지하여 LED의 작동을 확인합니다.

2. **실제 테스트**

– 외부에서 실제 차량을 통해 시스템을 테스트합니다.
– 차량의 유무에 따라 LED가 올바르게 제어되는지 확인합니다.

LED 교통 신호 시스템을 구현하면서 마이크로컨트롤러 프로그래밍과 회로 구성에 대한 기초적인 이해를 향상시킬 수 있습니다. 프로그램 작성 및 회로 구성 시 필요한 지식을 학습하고, 작동 과정에서 발생할 수 있는 문제를 해결해 보세요.

초보자를 위한 식물 자동 급수 시스템 프로젝트

## 초보자를 위한 식물 자동 급수 시스템 프로젝트

### 프로젝트 소개

이 프로젝트는 토양 수분 센서를 사용하여 식물의 수분 상태를 감지하고, 상태를 LCD나 LED로 표시하며, 필요할 때 모바일로 알림을 전송하는 임베디드 시스템입니다. 이 프로젝트를 통해 임베디드 시스템 개발에 대한 기본적인 이해를 얻을 수 있습니다.

### 준비물

1. **마이크로컨트롤러 보드**: Arduino 또는 STM32 등의 마이크로컨트롤러 보드
2. **토양 수분 센서**: 식물의 수분 상태를 감지하기 위한 센서
3. **LCD 디스플레이 또는 LED**: 수분 상태를 시각적으로 표시하는 데 사용할 디스플레이 또는 LED
4. **모바일 앱**: 식물 수분 상태에 대한 알림을 받을 모바일 앱

### 프로젝트 구성 요소

1. **토양 수분 센서 연결**: 토양 수분 센서를 마이크로컨트롤러에 연결합니다.
2. **LCD 또는 LED 연결**: LCD나 LED를 마이크로컨트롤러에 연결하여 수분 상태를 표시합니다.
3. **프로그래밍**: 마이크로컨트롤러에 센서 값을 읽고 LCD나 LED로 상태를 표시하는 프로그램을 작성합니다.
4. **모바일 알림 설정**: 필요할 때 모바일 앱으로 알림을 보낼 수 있도록 설정합니다.

### 프로젝트 진행 방법

1. **토양 수분 센서 연결**

– 토양 수분 센서의 VCC 핀을 마이크로컨트롤러의 5V 핀에 연결합니다.
– 토양 수분 센서의 GND 핀을 마이크로컨트롤러의 GND 핀에 연결합니다.
– 토양 수분 센서의 출력 핀을 마이크로컨트롤러의 아날로그 핀(A0 등)에 연결합니다.

2. **LCD 또는 LED 연결**

– LCD 또는 LED를 마이크로컨트롤러에 연결합니다.
– 필요한 경우 사용할 라이브러리를 다운로드하고, 디스플레이를 초기화합니다.

3. **프로그래밍**

– Arduino IDE 또는 STM32CubeIDE 등의 개발 환경을 사용하여 프로그램을 작성합니다.
– 센서 값을 읽고, 수분 상태에 따라 LCD나 LED에 메시지를 표시하는 코드를 작성합니다.

4. **모바일 알림 설정**

– 식물의 수분 상태가 일정 수준 이하로 내려가면 모바일 앱으로 알림을 받을 수 있도록 설정합니다.
– WiFi 또는 Bluetooth 모듈을 사용하여 마이크로컨트롤러와 모바일 앱을 연동합니다.

### 프로젝트 확장 아이디어

– **모바일 앱 개발**: 식물 수분 상태를 모니터링하고 알림을 받을 수 있는 모바일 앱을 개발합니다.
– **수분 자동 보충 시스템**: 수분 상태에 따라 자동으로 물을 보충할 수 있는 시스템을 추가로 구현합니다.

이 프로젝트를 통해 토양 수분 센서와 마이크로컨트롤러를 사용하여 실제 시스템을 구현하는 경험을 쌓을 수 있습니다. 시작하기 전에 각 구성 요소의 연결 방법과 프로그래밍에 대해 충분히 학습하고, 필요한 경우 온라인 자료와 커뮤니티를 활용하세요. 함께 재미있고 유익한 프로젝트를 진행해 보세요!

초보자도 접근할 수 있는 임베디드 시스템 프로젝트

## 초보자도 접근할 수 있는 임베디드 시스템 프로젝트

임베디드 시스템은 작고 독립적인 컴퓨터 시스템으로, 다양한 기기에서 찾을 수 있습니다. 예를 들어, 디지털 시계, 자동차의 엔진 제어 시스템, 스마트폰의 센서, 가전제품의 제어 시스템 등이 임베디드 시스템의 예입니다.

### 임베디드 시스템 프로젝트란?

임베디드 시스템 프로젝트는 이 분야에 관심 있는 사람들이 실제 하드웨어와 소프트웨어를 사용하여 다양한 기능을 구현하고 실험할 수 있는 활동입니다. 초보자도 접근하기 쉽고 재미있는 프로젝트들을 통해 임베디드 시스템에 대한 기본 개념과 기술을 익힐 수 있습니다.

### 준비 사항

임베디드 시스템 프로젝트를 시작하기 전에 몇 가지 준비물이 필요합니다.

1. **마이크로컨트롤러**: 프로젝트에 사용할 마이크로컨트롤러 보드가 필요합니다. Arduino, Raspberry Pi, STM32 등의 보드 중 하나를 선택할 수 있습니다.

2. **전자 부품**: LED, 버튼, 센서 (온도 센서, 습도 센서 등), LCD 디스플레이 등의 전자 부품이 필요합니다.

3. **소프트웨어**: 마이크로컨트롤러를 프로그래밍할 수 있는 개발 환경을 설치해야 합니다. Arduino IDE, STM32CubeIDE, 또는 Python 등을 사용할 수 있습니다.

### 임베디드 시스템 프로젝트 아이디어

아래는 초보자도 쉽게 시작할 수 있는 임베디드 시스템 프로젝트 아이디어입니다.

1. **LED 교통 신호 시스템**: LED를 사용하여 교통 신호를 구현하고, 센서를 추가하여 차량의 수에 따라 신호를 제어합니다.

2. **전자 주사위**: 버튼을 사용하여 LED로 주사위를 구현하고 결과를 표시합니다.

3. **홈 보안 알람 시스템**: 문/창문 센서를 사용하여 알람 시스템을 구현하고, 모바일 앱으로 알림을 받을 수 있도록 연동합니다.

4. **식물 자동 급수 시스템**: 토양 수분 센서를 사용하여 식물의 수분 상태를 감지하고, LCD나 LED로 상태를 표시하고 필요할 때 모바일로 알림을 전송합니다.

5. **디지털 타이머 스위치**: LCD와 버튼을 사용하여 프로그램 가능한 디지털 타이머 스위치를 구현합니다.

### 시작해 보세요!

위 프로젝트 아이디어 중 하나를 선택하여 시작해 보세요. 임베디드 시스템 프로젝트를 통해 하드웨어와 소프트웨어를 연습하고, 재미있는 기능을 구현해 보며 실력을 향상시킬 수 있습니다. 추가로 필요한 정보나 도움이 필요하면 온라인 자료와 커뮤니티를 활용해 보세요.

임베디드 시스템 개발자를 위한 학습 로드맵

임베디드 시스템 개발자를 위한 학습 로드맵: 전문성 달성을 위한 핵심 스킬

이 로드맵은 임베디드 시스템 개발자로 성장하기 위해 필요한 주요 스킬과 개념을 안내합니다.임베디드 시스템을 마스터하려면 아두이노만으로는 충분하지 않습니다. 이것은 놀이터가 아니라 엔지니어들을 위한 전장입니다.

초급자를 위한 핵심 스킬:
GPIO, Timers, Interrupts, PWM, Counters, UART 등 임베디드 개발의 기본 개념 학습.

중급자를 위한 핵심 스킬:
Clock Management, ADC/DAC, I2C, SPI, Watchdog 등 심화된 기술 학습.

전문가를 위한 핵심 스킬:
Power Management, Memory Management, Bootloaders, Bluetooth, WiFi 등 고급 주제 탐구.

컴파일러, 링커, 툴체인 활용:
IDE에서 작성한 코드가 마이크로컨트롤러에서 어떻게 동작하는지 이해.

메모리 관리:
마이크로컨트롤러의 한정된 자원을 효율적으로 활용하는 방법 학습.

부트로더 및 다중 애플리케이션 저장:
부트로더 및 플래시 메모리에 다중 애플리케이션 저장 및 관리 방법 이해.

인터넷 의사 통신 (IoT):
IoT 개발 핵심 개념 및 실제 적용 방법 소개.

기타 중요한 주제:
무선 프로토콜, 자동차 통신, 고속 통신 및 네트워크 프로토콜 등 다양한 주제에 대한 이해.

디버깅 및 테스팅:
임베디드 시스템에서 코드 디버깅과 유닛 테스트의 중요성 이해.

소프트 스킬 및 개인 발전:
소프트 스킬 강화를 통한 개인적인 성장과 조직 내에서의 발전.

개인 프로젝트 구현:
자신만의 개발 키트를 만들고 프로젝트를 통해 실전 경험 쌓기.

LLM(대형 언어 모델)의 활용:
대형 언어 모델을 임베디드 시스템에 활용하여 지능적이고 혁신적인 기술 개발.

이 로드맵을 통해 개발자는 임베디드 시스템의 전문성을 향상시키고, 실전에서 요구되는 기술과 지식을 습득할 수 있습니다.

임베디드 엔지니어링은 코드 작성만이 아니라 전체 하드웨어 생태계, 물리적 제약 사항, 소프트웨어가 하드웨어 작동을 조율하는 방식 등을 이해해야 합니다. 이를 위해서는 전원 소비, 메모리 관리, 하드웨어 레지스터, 주변장치 등에 대한 깊은 이해가 필요합니다.

이러한 지식을 얻기 위해서는 데이터시트를 읽을 수 있어야 하며, 임베디드 장치를 구성하고 효과적으로 문제 해결할 수 있어야 합니다. 예를 들어, ADC 클럭을 구성하기 위해서는 PPRE, CKMODE, PCLK와 같은 여러 레지스터를 구성해야 할 수 있습니다.

이 글에서는 기본적인 전자학, 디지털 논리 설계, 컴퓨터 구조, 알고리즘 및 자료 구조 등의 과목들을 추천하고 있습니다. 이를 통해 임베디드 시스템 엔지니어로서의 기초를 다질 수 있습니다. 임베디드 시스템 분야에서의 학습은 소프트웨어와 하드웨어 모두에 대한 깊은 이해가 필요하며, 코드를 최적화하고 문제를 해결할 수 있는 능력도 중요합니다.

프로그래밍 언어

임베디드 시스템 분야에서는 프로그래밍의 기본적인 이해만으로 충분하다는 생각을 종종 만납니다. 그러나 저는 이견을 가지고 있습니다.

이 분야에서는 포인터와 구조체를 완전히 활용하며, 때로는 일반 소프트웨어 엔지니어가 흔히 사용하지 않는 구문을 다루기도 합니다.

오늘날은 어셈블리, C, C++, Python, Rust 등 다양한 프로그래밍 언어를 마이크로컨트롤러 프로그래밍에 사용할 수 있습니다. 저의 강력한 권장은 C에 대한 숙련도 개발에 집중하는 것입니다. 이에 어셈블리 언어의 기본적인 이해를 보완하는 것이 좋습니다.

포인터, 구조체, 비트 조작에 대해 극도로 뛰어난 이해가 필요합니다. 16진수 표기법은 숫자를 나타내는 데 자주 사용됩니다.

청결한 코드 작성, 설명적인 변수명 사용, 효율적인 코드 구조 구현은 임베디드 시스템에서 중요한 기술입니다.

코드는 초보자에게는 압도적일 수 있습니다. 그러나 프로그래밍, 알고리즘, 데이터 구조의 기초에 대한 견고한 이해의 중요성을 강조합니다.

열거형, 구조체, 공용체, 포인터, 버퍼, 상태 머신들이 여러분의 가장 친한 친구가 될 것입니다.

적어도 하나의 마이크로컨트롤러에 능숙해지기

첫 번째 마이크로컨트롤러용 개발 보드를 구입하세요. PIC18 시리즈는 사용자 친화적인 특성으로 인해 훌륭한 시작점입니다. ARM 아키텍처를 기반으로 한 STM32 마이크로컨트롤러는 초보자에게는 좀 더 도전적일 수 있습니다.

필요한 모든 장비를 갖추면 마이크로컨트롤러 프로그래밍을 마스터하기 위해 준비가 되었습니다. 제안된 학습 순서를 따르고 키트에서 센서를 사용하여 지식을 실제로 적용하고 테스트하세요.

마이크로컨트롤러 작업은 데스크톱이나 PC에서 선호하는 IDE에서 작성한 코드가 마이크로컨트롤러에서 어떻게 작동되는지를 이해하는 것을 요구합니다.
컴파일러는 높은 수준의 코드를 마이크로컨트롤러가 이해할 수 있는 기계 코드로 번역하여 연결합니다. 그런데 이 지식이 왜 중요할까요? 간단합니다. 최적화입니다. 마이크로컨트롤러는 자원이 제한적이므로 하드웨어 기능을 최대한 활용하기 위해 코드를 성능 및 자원에 최적화해야 합니다.

메모리 관리는 배워야 할 또 다른 개념입니다. 마이크로컨트롤러는 자원이 제한적인 장치입니다. 메모리를 신중하게 관리해야 합니다. 그렇지 않으면 프로젝트를 완료하기 전에 코드를 저장할 공간이 부족할 수 있습니다.

마이크로컨트롤러의 플래시 메모리에 여러 응용 프로그램을 저장하고 필요할 때 전환하려면 이러한 유연성을 제공하는 효과적인 메모리 관리가 중요합니다. 링커 스크립트의 효과적인 사용은 마이크로컨트롤러의 메모리를 최대한 활용하여 응용 프로그램이 원활하고 효율적으로 실행되도록 보장합니다.

사물 인터넷 (IoT):
사물 인터넷 (IoT)은 또 다른 큰 주제입니다. 아마도 완전한 하위 도메인이 될 수 있습니다. 임베디드 장치는 인터넷에 연결되어 데이터를 클라우드로 보내 처리, 분석 및 저장할 수 있습니다. 이 데이터는 모바일 애플리케이션에서 시각화 및 기타 목적으로 검색할 수 있습니다.

기타 중요한 주제:
단일 마이크로컨트롤러에 모든 것이 들어 있는 것은 아니지만 임베디드 엔지니어로서 다음 주제에 대한 기본 지식을 갖추는 것을 권장합니다:

무선 프로토콜: Lora, Zigbee, Thread, Matter
자동차: CAN, LIN, MOST, FlexRay, AutoSAR.
고속: Ethernet, USB, PCIe
네트워크: TCP/UDP, HTTP, MQTT
셀룰러: GSM/LTE, LTE-M/5G, NB-IoT
거의 모든 것에 대한 소스 코드를 온라인에서 찾을 수 있지만,이를 완전히 의존하는 것이 공학의 본질은 아닙니다. 학습 단계에서 기초를 익히고 기반을 다지며 원리를 이해하고 작동 방식을 파악하고, 가장 중요한 것은 실습하고 프로젝트를 개발하세요!

데이터시트는 여러분의 가장 친한 친구입니다. 데이터시트를 읽고 마이크로컨트롤러를 구성하는 데 익숙해져야 합니다. 커리어 중에 커뮤니티 지원이 적은 마이크로컨트롤러를 사용할 수도 있습니다. 이러한 경우에 데이터시트를 읽고 이해하는 능력은 가치가 있습니다. 따라서 데이터시트를 편안하게 읽고 이해하는 것은 성공에 필수적입니다.

 

버전 관리 배우기 (GIT)
과거에는 많은 개발자들이 코드를 공유하기 위해 USB 드라이브를 사용했습니다. 이는 메모를 주고 받는 것처럼 보였지만 종종 혼란과 실수로 이어졌습니다. 중요한 작업을 잃거나 버전을 혼동하는 경우도 있었습니다. 그런 다음 GIT이 등장했고, 이것은 코드를 공유하고 관리하는 것을 훨씬 쉽게 만들었습니다. USB 대신 개발자들은 이제 모든 변경 사항을 추적할 수 있었고, 서로의 작업을 망치치 않고 함께 작업할 수 있었으며, 필요한 경우 이전 버전으로 돌아갈 수도 있었습니다. 이것은 편지를 우편으로 보내는 것에서 실시간 메시지로 이동한 것과 같았습니다. 함께 코딩하는 과정이 더 원활하고 안전해졌습니다.

 

FPGA
FPGA(Field-Programmable Gate Arrays)에 대해 배우는 것은 복잡한 시스템을 구축하고 작업하는 사람들에게 유용합니다. FPGA를 사용하면 하드웨어를 매우 밀접하게 제어할 수 있습니다. 논리 게이트와 같은 시스템의 부품들과 직접 작업할 수 있으며, 하드웨어 합성 및 기타 세부 사항을 이해할 수 있습니다. 때로는 예상대로 시스템이 작동하지 않는 추가적인 지연을 야기하는 요인을 이해할 수도 있습니다.

단위 테스트
단위 테스트는 소스 코드의 작은 부분이 예상대로 작동하는지 확인하기 위한 전략입니다. 임베디드 시스템 개발에서는 이러한 테스트를 주 컴퓨터와 대상 하드웨어에서 실행할 수 있습니다. 이 접근 방식을 통해 코드의 논리를 다양한 입력 및 조건으로 철저하게 테스트할 수 있습니다. 코드를 빠르게 실행하도록 변경하면 누구나 단위 테스트를 실행하여 모든 것이 여전히 올바르게 작동하는지 확인할 수 있습니다. 이를 통해 개발 프로세스가 더 효율적으로 진행됩니다.

테스트 주도 개발(Test-Driven Development, TDD)이라는 개발 프로세스도 있습니다. 이 프로세스에서는 테스트가 코딩을 안내합니다. 즉, 실패하는 테스트를 먼저 작성한 다음 테스트를 통과할 수 있을 정도로 코드를 작성합니다. 이 기술은 개발을 가속화하고 테스트가 항상 현재 코드 상태를 반영하도록 하여 실시간 문서로서의 역할을 하게 합니다.

 

자신만의 개발 키트 만들기
학습 과정 중 가장 풍부한 경험 중 하나는 처음부터 개발 키트를 조립한 것이었습니다. 필요에 따라 LCD 인터페이스 추가, 디버그 LED 추가 등을 설계할 수 있었습니다. 페리퍼럴, 플래싱 프로세스 및 필요한 회로를 이해해야 합니다. 따라서 전기 회로의 기초를 이해하는 것이 여기서 크게 도움이 될 것입니다.

임베디드 시스템에서 대형 언어 모델(LLM) 사용
ChatGPT를 발표하면서 LLM은 인터넷의 모든 SaaS 기반 소프트웨어의 구성 요소가 되고 있습니다. 이는 임베디드 시스템에서 혁신과 효율성에 대한 새로운 지평을 열고 있습니다. LLM의 분석력은 장치 지능을 향상시키고 복잡한 의사 결정 프로세스를 자동화하며 임베디드 시스템에 정교한 기능을 직접 도입할 수 있습니다.

사용자 습관과 선호도에 따라 개인화된 제안을 제공할 수 있는 스마트 홈 기기부터 자연어로 문제를 진단하고 전달할 수 있는 산업용 센서까지, 사용 사례는 넓고 파급력이 큽니다. 이 기술은 시간이 흐름에 따라 매우 빠르게 성장할 것입니다. 따라서 LLM을 공부하고 임베디드 시스템에서의 활용 사례를 탐색하여 보다 상호 작용적이고 직관적이며 지능적인 기술을 만들어보세요.

AI 기반 법률 보조 서비스 개발 절차

과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)에서 주관하는 AI 법률 보조 서비스 확산사업에 참여하여 AI 법률 업무보조 서비스를 개발하고자 하는 분을 위한 안내입니다. 이 프로젝트는 AI 기술을 활용하여 법률 전문가의 업무를 효율화하고 일상적으로 사용될 수 있는 서비스를 개발하는 것을 목표로 합니다.

참여하고자 하는 분들은 다음과 같은 단계를 따라 진행할 수 있습니다:

1. **사전 준비 단계**:
– 프로젝트에 대한 이해를 높이기 위해 해당 공고와 프로젝트 세부 내용을 숙지합니다.
– 개발에 필요한 기술과 도구에 대한 자세한 정보를 탐색하고 습득합니다.

2. **참여 신청**:
– 과학기술정보통신부 및 정보통신산업진흥원(NIPA)의 공고를 확인하고, 참여 의향을 표명합니다.
– 신청 절차에 따라 온라인 신청서를 작성하고 제출합니다.

3. **프로젝트 개발 단계**:
– 선발된 참여자들은 AI 법률 보조 서비스를 개발하기 위한 프로젝트에 참여하게 됩니다.
– 데이터 수집, AI 모델 개발, 서비스 구현 등의 기술적인 작업을 수행합니다.
– 법률 전문가와의 협업을 통해 서비스의 유용성과 효과를 검증하고 개선합니다.

4. **서비스 평가 및 개선**:
– 개발된 AI 법률 보조 서비스를 활용하여 테스트를 진행하고, 사용자 피드백을 수렴합니다.
– 피드백을 기반으로 서비스를 평가하고 개선하여 최종적으로 안정적이고 효율적인 서비스를 제공합니다.

참여하고자 하는 분들은 해당 공고의 신청 절차와 기술적 요구사항을 준수하여 프로젝트에 성공적으로 참여할 수 있습니다. AI 법률 보조 서비스 개발을 통해 법률 분야에서의 혁신과 효율성을 실현하는 데 기여할 수 있는 좋은 기회입니다.

위의 내용을 기술적으로 구현한다면 다음과 같은 절차와 기술을 활용할 수 있을 것입니다:

**생성형 AI 서비스 모델 개발**

생성형 AI 서비스 모델 개발은 다음과 같은 단계로 상세하게 설명할 수 있습니다:

1. 데이터 수집:
– 수요기관에서 필요한 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 법률 관련 문서, 계약서, 판례, 규정 등이 될 수 있습니다.
– 데이터 수집 시 데이터의 다양성과 품질을 고려하여 적절한 데이터를 선별하고 정제합니다. 데이터 정제 과정에서는 구문 정확성과 의미 정확성을 확인하고 데이터 일관성을 유지합니다.

2. AI 모델 학습:
– 수집된 데이터를 사용하여 AI 모델을 학습시킵니다. 이 과정은 대부분 기계 학습(머신 러닝) 알고리즘을 활용합니다.
– 학습된 AI 모델은 법률 문서의 패턴과 규칙을 학습하여 계약서 분류, 표준 계약서 생성, 수정 제안 등의 작업을 수행할 수 있도록 합니다.

3. 모델 최적화:
– 학습된 AI 모델을 최적화하여 사업 특화 AI 서비스 모델을 개발합니다. 최적화는 모델의 성능을 향상시키고, 사용자 요구 사항에 맞추는 작업을 포함합니다.
– 모델 최적화 과정에서는 데이터의 특성에 따라 모델 파라미터를 조정하고, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 모델의 정확성과 효율성을 높입니다.

이러한 과정을 통해 생성형 AI 서비스 모델은 수요기관의 요구사항에 맞춰 법률 문서를 자동 분류하고 생성하는 등의 기능을 수행할 수 있게 됩니다.

**법률 전문가 보조 서비스 개발 및 파인튜닝**

법률 전문가 보조 서비스 개발 및 파인튜닝은 다음과 같은 과정으로 상세하게 설명할 수 있습니다:

1. 법률 전문가 보조 서비스 개발:
– 법률 전문가가 사용하는 보조 서비스를 개발합니다. 이 서비스는 법률 문서 분석, 판례 검색, 합법적인 문서 수정 제안 등을 포함할 수 있습니다.
– 서비스는 법률 전문가들의 작업 효율성을 높이고 업무 부담을 줄여주는 기능을 제공합니다. 예를 들어, 계약서 검토 시 자동으로 유사한 사례를 검색하거나 법률 변경에 따라 문서를 업데이트할 수 있는 기능을 제공할 수 있습니다.

2. 서비스 파인튜닝:
– 수요처의 요구 사항에 따라 서비스를 파인튜닝하여 최적화합니다. 이는 사용자 피드백을 수집하고, 서비스의 성능 및 사용성을 개선하는 과정을 포함합니다.
– 파인튜닝은 사용자 경험을 개선하고 서비스의 유용성을 높이는데 중요한 역할을 합니다. 수요처의 요구 사항을 반영하여 서비스를 지속적으로 개선해 나갑니다.

3. 신규 데이터 추가 및 업데이트:
– 법률 전문가 업무에 필요한 신규 데이터를 지속적으로 추가하고 서비스를 업데이트합니다. 이는 최신 법률 및 규정 변경에 대응하고, 서비스의 정확성과 신뢰성을 유지하는데 중요합니다.
– 업데이트 과정에서는 데이터 수집 및 정제, AI 모델 재학습 등을 포함하여 서비스를 최신화하고 법률 전문가들의 업무에 최적화된 정보를 제공합니다.

위의 과정을 통해 법률 전문가 보조 서비스는 수요처의 요구를 반영하고 최신 정보에 기반하여 법률 업무를 보다 효과적으로 지원할 수 있게 됩니다.

**국민 체감형 법률 보조 서비스 개발**

국민 체감형 법률 보조 서비스 개발은 다음과 같은 과정으로 상세하게 설명할 수 있습니다:

1. 국민이 이해할 수 있는 AI 기반의 법률 보조 서비스 개발:
– 이 서비스는 일반 국민들이 법률 정보를 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 설계됩니다. 법률 용어의 간단한 해설, 일상적인 법률 문제에 대한 해결책 제시 등을 포함할 수 있습니다.
– 사용자 친화적인 UI/UX 디자인을 통해 국민들이 쉽게 서비스를 이용할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 자주 묻는 질문(FAQ) 기능을 제공하여 일반적인 법률 관련 문제에 대한 답변을 쉽게 찾을 수 있도록 합니다.

2. 적법성 검토:
– 서비스를 개발할 때는 법률을 준수하면서도 국민이 사용할 수 있는 형태로 설계합니다. 이는 법률 전문가의 검토를 통해 서비스가 법적으로 적법하고 안전한지 확인하는 과정을 말합니다.
– 사용자들에게 제공되는 정보는 정확하고 신뢰할 수 있는 법률적인 내용이어야 하며, 개인정보 보호에 대한 법률적 요구사항을 준수해야 합니다.

3. 데이터 비식별화 및 보안 강화:
– 개인정보 유출을 방지하기 위해 서비스에서 사용되는 데이터를 비식별화하여 보호합니다. 비식별화는 개인을 식별할 수 없도록 데이터를 가공하는 과정을 의미합니다.
– 또한, 데이터의 보안을 강화하기 위해 암호화 기술을 적용하고 접근 제어 및 모니터링 시스템을 도입하여 데이터 유출 및 침해 사고를 방지합니다.

위의 과정을 통해 국민 체감형 법률 보조 서비스는 일반 국민들의 법률 이해도를 높이고, 법률적 문제에 대한 접근성을 향상시키며, 동시에 법률적으로 안전하고 개인정보 보호를 고려한 서비스를 제공할 수 있습니다.

 **AI 검증**

AI 검증은 AI 솔루션의 효과와 기능을 확인하기 위해 공인된 기관의 협조를 받아 데이터 수집과 AI 솔루션 개발을 진행하는 과정을 말합니다.

1. **데이터 검증**: 데이터의 다양성, 문법적 정확성, 의미적 정확성 등을 확인합니다.
– **다양성**: 다양한 종류의 데이터가 충분히 포함되어 있는지 확인합니다.
– **구문 정확성**: 데이터가 문법적으로 정확한지 검토합니다.
– **의미 정확성**: 데이터가 의미적으로 정확하게 표현되어 있는지 확인합니다.

2. **AI 솔루션 검증**: AI 모델의 유효성과 기능성을 확인합니다.
– **유효성 검증**: AI 모델이 원하는 목표를 성취할 수 있는지 평가합니다.
– **기능성 검증**: AI 모델이 제대로 작동하고 필요한 기능을 수행하는지 검토합니다.

이러한 검증 과정을 통해 AI 솔루션의 신뢰성과 성능을 확인하고, 사용자들이 안정적으로 서비스를 이용할 수 있도록 보장합니다.

이와 같은 절차와 기술을 통해 AI 기반의 법률 보조 서비스를 구현할 수 있으며, 기간 내에 무료로 제공되는 서비스의 안정적이고 지속적인 운영을 위한 운영 방안도 제시할 수 있습니다.

돌핀-2.9-라마-3-8b 실행 방법

**돌핀-2.9-라마-3-8b란 무엇일까요?**

돌핀-2.9-라마-3-8b는 75억 개의 파라미터를 가진 라마-3 아키텍처를 기반으로 구축된 대규모 언어 모델입니다. 일반적인 언어 모델과 달리, 덜 검열된 콘텐츠가 포함된 큐레이션된 데이터 세트에서 미세 조정되어 더 자연스럽고 잠재적으로 논란의 여지가 있는 텍스트 생성을 가능하게 합니다.

**돌핀-2.9-라마-3-8b를 로컬에서 실행하는 방법 (Colab 아님)**

현재 Google Colab은 이 특정 모델을 지원하지 않지만, 로컬에서 실행하는 방법은 다음과 같습니다.

1. **호환되는 소프트웨어 설치:** `llama.cpp`과 같은 도구나 KoboldCpp와 같은 GGML 형식을 지원하는 라이브러리가 필요합니다.

2. **GGML 파일 다운로드:** Hugging Face 리포지토리로 이동하여 돌핀-2.9-라마-3-8b의 GGML 모델 파일을 다운로드합니다. 다양한 양자화 옵션 (예: 4비트 또는 5비트 모델)을 선택할 수 있습니다.

3. **선택한 소프트웨어 구성:** 다운로드한 GGML 파일을 사용하도록 선택한 라이브러리 또는 UI를 설정합니다.

4. **모델 로컬 실행:** 라이브러리/UI 인터페이스 또는 API를 사용하여 프롬프트를 제공하고 모델의 기능을 기반으로 텍스트를 생성합니다.

**대안: Colab에서 검열되지 않은 언어 모델 실행**

안타깝게도 검열되지 않은 콘텐츠 생성과 관련된 잠재적 위험으로 인해 Colab은 돌핀-2.9-라마-3-8b와 같은 모델을 실행하는 데 적합하지 않을 수 있습니다. Colab에서 사용할 수 있는 보다 일반적인 텍스트 생성 목적에 적합한 다른 대규모 언어 모델을 탐색하는 것을 고려하십시오.

**검열되지 않은 언어 모델의 미래**

검열되지 않은 언어 모델의 기능은 중요하지만 윤리적 고려 사항이 여전히 남아 있습니다. 잠재적으로 유해한 콘텐츠를 자동으로 감지하는 것과 같은 안전 장치를 개발하기 위한 연구가 진행 중입니다.

**결론**

돌핀-2.9-라마-3-8b는 텍스트 생성에 대한 새로운 접근 방식을 나타냅니다. 현재 Colab에서 사용할 수는 없지만 창작 글쓰기, 콘텐츠 생성 및 가상 비서 분야에서의 잠재적 응용은 유망합니다. 연구가 진행됨에 따라 혁신과 책임감 있는 사용 사이의 균형을 유지하는 것이 중요합니다. 더욱 포용적이고 윤리적인 AI 미래를 만들기 위한 언어 모델의 역할에 대한 대화를 계속합시다.