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[리눅스] SCP를 이용해서 리눅스 서버에서 파일 전송 받기 리눅스 서버에서 파일을 다운로드 받는 방법은 다양하다. Jupyter notebook 등과 같은 인터프리터를 설치해서 사용하거나 FTP 프로토콜을 이용하는 방법도 있다. FTP 프로토콜을 사용하면 보안에 취약점이 있어 사용을 권장하지는 않는다. SCP는 리눅스 서버에서 파일을 전송받거나 전송할 수 있는 방법 중 하나로 SSH를 기반으로 동작한다. Window 환경에서 SCP 프로토콜을 이용하여 파일을 전송받는 방법은 다음과 같다. 1. pscp.exe putty를 사용하고 있다면 같이 설치되어 있는 툴이다. 명령어 기반으로 작동하며 putty를 설치하지 않았다면 여기서 다운로드하면 된다. 다운로드 후에는 PATH 설정을 해주어야 한다. 사용 방법은 다음과 같다. 윈도우의 경로를 입력할 때는 BackSla.. 2021. 5. 3.
[AWS] ec2 cuda 8.0 딥러닝 환경 구축 (cuda, cudnn, opencv, jupyter notebook, vnc 연결) github의 코드를 실행하다 보면 간혹 cuda 특정 버전에서만 실행되는 코드들이 있다. 기본적으로 AWS ec2 Ubuntu 서버 인스턴스에서는 cuda 10.0 상위 버전이 설치되어 있기 때문에 cuda의 다른 버전을 이용하고 싶다면 직접 환경을 구축하는 것이 좋다. cuda 10.0 버전이 기본적으로 설치된 인스턴스에서 cuda 8.0을 설치한 후 여러 cuda를 한 번에 사용해줄 수도 있으나, 딥러닝 서버들을 직접 생성하며 느낀 점은 cuda, cudnn, 그리고 nvidia driver의 버전 간 호환성이 좋지 않다는 것이다. cuda, cudnn, nvidia driver의 버전을 모두 확인한 후 맞춰서 설치해야 하는데, cuda 8.0 버전을 cuda 10.0과 함께 사용하게 되면 cudn.. 2021. 4. 26.
[논문] How Do the Hearts of Deep Fakes Beat? How Do the Hearts of Deep Fakes Beat? Deep Fake Source Detection via Interpreting Residuals with Biological Signals Umur Aybars Ciftci, Ilke Demir, Lijun Yin [0] Abstract - pure deep learning based approaches: 생성기의 residual을 학습하는 CNN을 이용하여 deepfake를 분류하려고 함 - 본 논문에서는 residual에 많은 정보가 담겨 있다고 생각하며, 생물학적인 신호를 이용하여 이를 찾아내는 방법을 통해 조작된 artifact를 드러내려고 함 => 즉, 생물학적 신호의 시공간적인 패턴은 residual의 대표적인 projecti.. 2021. 2. 6.
[논문] Vitamon : Measuring Heart Rate Variability Using Smartphone Front Camera Singapore Management University 제목 : Vitamon : Measuring Heart Rate Variability Using Smartphone Front Camera 저자 : Sinh Huynh, Rajesh Krishna Balan, JeonGil Ko, Younki Lee 1. Abstract • Vitamon 1) 심장 박동의 간격(IBI)를 휴대폰 전면 카메라로 촬영한 얼굴 영상으로 측정할 수 있는 mobile sensing system 2) IBI 측정은 HRV를 계산하는데 사용 3) HRV : 자율신경계(ANS) regulation의 중요한 지표 중 하나 4) ANS : 말초신경계통에 속하는 신경계로 몸 전신에 분포하여 우리 몸의 환경을 일정하게 유지해주는 역할 .. 2021. 1. 5.
[논문] Multimodal biometric authentication based on score level fusion of finger biometrics Opticj 125 (2012) 6891-6897 제목 : Multimodal biometric authentication based on score level fusion of finger biometrics 저자 : Jialiang Penga, Ahmed A. Abd El-Latif b,∗, Qiong Li c, Xiamu Niuc 1. Introduction 1) 단일 생체 인식 시스템(unimodal)의 약점들을 극복할 수 있는 다중 생체 인식 시스템(multimodal)이 각광받고 있음 2) 다중 생체 인식 시스템은 정확도, 노이즈에 대한 저항력, 보편성, 스푸핑 방지 공격 등이 단일 시스템보다 강력 3) 이 논문에서는 손가락의 4가지 특성을 융합하는 다중 생체 인식 시스템에 대해 다룬다. 맥박.. 2020. 11. 30.
[논문] A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning 출처 : link.springer.com/article/10.1186/s40537-019-0197-0 Abstract 이 조사는 Data Augmentation에 대한 것으로 제한된 데이터의 문제를 해결하기 위한 방법이다.조사에서 논의된 이미지 Augmentation Algorithm들에는 기하학적 변환, 색 공간확대, 커널 필터, 혼합 이미지, 무작위 지우기, 형상 공간 확대 대립적 훈련, 생성적 적대적 네트워크, 신경 스타일 전송 및 메타 학습이 포함된다. GAN에 기반한 Augmentation 방법의 적용 또한 다루고 있다. 이 논문에서는 Autmentation 관련된 기술들 외에도 테스트 시간 확대, 해상도 영향, 최종 데이터 집합 크기 및 커리큘럼 학습과 같은 Data Augmentation 관.. 2020. 9. 24.

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