예시 1반복하면서 Popup_000+i를 열었다가 닫았다가 0.5초 간격으로 반복함팝업 3까지 반복하면서 3이상 넘어가면 1부터 다시var i = 1while(1){var name = "Popup_000" + ifunc.openPage(name)func.sleep(500)func.closePage(name)func.sleep(500)i = i + 1if(i > 3){ i = 1}} 예시 2시간당 해당 태그 값이 증가함(여기서는 1초에 5씩 증가함var tagName = "Group_0001.Tag_0001"; // 태그 이름 지정var tagValue = func.getTagValue(tagName); // 초기 태그 값 가져오기while (1) { tagValue += 5; // 태그 값 5 증가..

1. 리본예습내용홈: 이미지 , 애니메이션 , 디지털태그, 스위치/램프 , 경보 목록 , 트렌드, 체크박스, 날짜/시간, DAQ테이블, 웹 브라우저, 유효성 검사(validation), 런타임 기능페이지: 일반, 팝업, 복제, 삽입(외부프로젝트에서 끌고오기) , 삭제 , 닫기 , 모두닫기 , Alias 태그 설정, 페이지 설정 기능오브젝트: 선, 도형 , 이미지, 애니메이션, 디지털태그 , 스위치/램프, 경보목록 , 트렌드, 차트, 에디트박스, 라디오버튼, 체크박스, 콤보박스, 날짜/시간 ,DAQ테이블, 데이터 테이블, 이벤트 테이블(이벤트가 일어난 로그 기록 확인)기능 & 설정 : 태그,데이터수집(모델생성), 통신드라이버, OPC UA , DataBase, MQTT, 메시지, Network, 다국어, ..

1. IoU (Intersection Over Union) 객체 검출의 정확도를 평가하는 지표. 일반적으로 Object Detection에서 개별 객체에 대한 검출이 성공 하였는지를 결정ㅎ는 지표로 0~1사이 값을 가진다. 테스트데이터를 이용해서 모델의 성능평가하는데 -> IoU로 성능평가를 한다. ex) 사용자가 고양이라고 체크한 영역하고 모델이 고양이라고 체크한 영역이 어느정도 일치하는가 1-2 Precision & Recall TP(실제양성 예측양성): 올바른 탐지. IOU>=threshold FP(실제음성 예측양성): 오류 탐지. IOU

왼쪽요소들을-> 테스트 베이시스(테스트 근거 산출물)이라고도 함 요구사항 분석 단계에서 테스트 케이스 만들면서 피드백, 그후 테스트를 진행하며 테스트 케이스를 업데이트 단위 테스트 이 테스트의 목표는 개별 모듈 검증에 초점이 맞춰져 있다. 여기서 모듈이란 함수, 서브루틴, 컴포넌트 등을 말한다. 이 테스트에서는 내부의 논리적 오류를 검출하고, 사용자 요구사항대로 구현되었는지 확인한다. 통합테스트 이 테스트의 목표는 모듈 간의 인터페이스를 확인하기 위한 것이다. 다시 말해, 모듈들이 상호 간에 잘 결합되었는지 확인하는 단계이다 시스템 테스트 모듈이 통합된 후, 사용자의 요구사항을 만족하는지 확인하는 테스트다. 여기서는 시스템 전체가 정상적으로 작동하는지 테스트한다. 인수 테스트 시스템이 예상대로 동작하고 ..

자동차 개발 프로세스 1) 도요타 제품 개발의 비밀 -생산에서의 낭비 제거도 중요하지만, 개발에서의 낭비제거가 더 효과가 크다 -낡은 모델일 수록 시장 점유율이 낮고, 어떠한 경우에도 새로운 모델이 시장에서 승리한다. 장점: 소비자니즈 빠른대응, 개발비용절감 단점: 품질문제 야기, 리콜 T-CAR[TRIAL CAR] :성능 및 신기술 확인을 위한 선행 시작차 개발 시작 5~7개월 전 업체 선정, 3~5개월전 T-CAR 점검 PROTO: 시작차, 연구소에서 초기 차량의 설계 문제점 및 성능을 확인하기 위한 제작단계 DV(Design validation): 설계검증, 요구사양이 만족하는지 재료가 적정한지 신뢰성 확보 250~300대, 이기간 동안 설계 검증을 위한 평가가 이루어짐 M/CAR [MASTER C..

1) ANN(Artificial Neural Networks) 개념 2) 퍼셉트론: 퍼셉트론은 인공지능의 초반 기계학습 방법 다수의 입력으로부터 하나의 결과를 내보내는 알고리즘으로 퍼셉트론은 w0, x0 바이어스와 w1,w2의 가중치를 계속 변경하는 심층신경망의 기본이 됨. 3) 단층퍼셉트론(논리게이트) : 매컬리-피츠의 신경회로망 단층 퍼셉트론은 값을 보내는 단계과 값을 받아서 출력하는 두 단계로만 이루어집니다. 이때 이 각 단계를 보통 층(layer)이라고 부르며, 이 두 개의 층을 입력층(input layer)과 출력층(output layer)이라고 합니다. -파라미터를 학습을 통해 결정함 - 학습 표본과 그에 대한 정답 신호를 세트로 하여 학습(지도학습) - 출력값과 정답 신호 사이의 오차를 수정..