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얼굴인식 기술

얼굴과 관련된 이미지 기술은 많이 있겠지만, "인식"을 응용해 만드는 서비스는 3가지가 있다.

※ 얼굴감지(Face Detection)
- 이미지에서 얼굴을 식별하고 이미지의 어느 영역에 얼굴이 있는지 찾는 기술
- Dlib, OpenCV DNN, Yunet, Pytorch-MTCNN, RetinaFace, YOLO Face

※ 얼굴인식(Face Recognition)
- 얼굴 사진에서 누구인지 식별 하는 기술
- 특징 추출 기술 (FaceNet, ArcFace) + 특징 유사도 측정(맨하탄, 유클리디안, 자카드, 코사인) 기술

※ 얼굴정렬(Face Alignment)
- 얼굴 사진에서 얼굴의 요소(눈, 코, 입, ...)를 찾아 얼굴의 요소를 재정렬하거나 변환

- 이중 얼굴 정렬은 어떻게 하는지 확인중이다. AI 로 실시간 인페인팅 하는거 같지는 않은데 말이다.
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삼성전자 DDR5-6400 CL52 CUDIMM

드디어! 기다리던게 나왔습니다. 삼성의 DDR5-6400 메모리 모듈입니다. CUDIMM 형식으로 나왔네요. DDR5-5600 까지만 UDIMM 으로 나오고, 그 이후부터는 CUDIMM 으로 나오네요.

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현재 나온건 16GB, 8 GB 모듈입니다. 16GB 는 40만원 정도에 거래되고 있네요. 아직은 비싼감이 있지만, 조만간 저렴해지겠죠. 16GB 모델의 파트넘버는 m333r2ga3pb1-ccp 입니다.

이제 DDR5 으로 바꿀때가 되었으려나요. 

현재 CUDIMM 을 지원하는 CPU 는 인텔의 코어 울트라 시리즈 2 뿐입니다. 이것도 Z890 마더보드를 사용한 시스템에서만 지원됩니다. AMD AM5 소켓을 사용하는 CPU 가 아직 지원을 못하지만 일부 AMD CPU용 마더보드에서는 CUDIMM 의 bypass 모드를 사용해 낮은 속도로는 사용할 수 있는것으로 알려져 있습니다.

즉 아직 호환성은 별로이긴 하네요. 하지만 컨슈머용으로 발매되었으니 조만간 지원이 늘어날걸로 생각합니다.
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Shortcut Forwarding Engine, Flow Acceleration

DD-WRT 를 사용하다보면 WAN Setup 설정 부분에 아래 2가지 설정이 있다. 한번 정리해 본다.

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1. Shortcut Forwarding Engine
- Disable
- SFE
- CTF
 
2. Flow Acceleration
- Disable
- CTF
- CTF & FA
 
위는 라우터에서 NAT 를 가속하는 기술이다. 원래 가정용 공유기라는게 저렴한 가격(=하드웨어)에 적절한 성능을 제공하는게 목표였는데, 요즘에는 가정에서도 고속 네트워크를 사용하기 때문에 꽤 오래전부터 좀 더 빠른 NAT 에 대해 연구하기 시작했고, SFE, CTF, FA 는 그 결실이다.
 
※ SFE (Shortcut Forwarding Engine)
 
퀄컴에서 개발한 NAT 가속 엔진. 오픈소스이고, 소프트웨어적으로 작동한다. GITHUB 에 소스가 공개되어있다.
 
https://github.com/waau/qualcomm-sfe
 
※ CTF(Cut-Through Forwarding)
 
브로드컴에서 브로드컴 CPU 를 위해 개발한 하드웨어 NAT 가속 엔진. 
 
※ FA(Flow Accelerator)
 
브로드컴에서 브로드컴 SoC 를 위해 개발한 Flow Control 가속 엔진.
 
※ 설정방법
 
아래와 같은 순서로 설정하고, 테스트해본다. 이상없으면 다음 설정으로 넘어가면 된다. SFE 보다 CTF 더 빠르고, CTF 보다 CTF & FA 가 더 빠르다. QoS 를 사용한다면 CTF & FA 를 사용할 수 없다.
 
1. Disable → SFE → CTF
2. Disable → CTF → CTF & FA
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Intel® Core™ i5-1165G7 - CPU-Z

우연한 기회에 써본 1165G7. 상당히 좋다. 11세대 이후로는 데스크탑용 CPU 에는 AVX512 지원이 거의 없다. 아마 11세대 Core 프로세서가 AVX512 를 지원하는 마지막 데스크탑용 CPU 일것 같다.

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벤치마크는 579 점으로 잘 나왔다.

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GPU-Z 는 아래와 같다.

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