파이썬을 이용한 재밍에 대한 효과와 레이다의 탐지 성능에의 영향을 한 번에 볼 수 있는 툴을 만들어 보고 이에 대한 파이썬 코드를 소개한다.파이썬 코드의 기본적인 구조는 ChatGPT를 통해 만들었다.  개 요이번에 설명할 분석 툴은 재밍 신호에 의해 레이다의 성능이 어떻게 바뀌는지 알아볼 수 있다.재밍 신호에 의한 레이다의 성능은 Burn-through Range의 변화와 레이다 탐지확률의 변화로 확인한다.기본적으로 레이다 파라미터를 정의하고 재머의 제원도 정의하여 수식에 의해 Burn-through Range와 레이다의 탐지확률 그래프를 결과로 나타낸다.사실, 이 프로그램은 이전에 이미 만들었던 것으로 아래의 글에 이론적인 원리나 수식, 의미에 대해서 확인할 수 있다.  Jamming 효과 분석 방법..

다음은 Python Flet 라이브러리를 이용하여 만든 로또 1등 번호 생성기 프로그램에 대한 설명입니다.  개요Flet은 파이썬을 사용하여 쉽게 UI를 만들 수 있게 해주는 라이브러리이다. 이 Flet을 활용하면 파이썬으로 만든 프로그램을 안드로이드 앱으로도 만들 수 있다.그래서 이전에 만들었던 머신러닝을 통한 로또 1등 번호 생성기를 핸드폰에서도 쉽게 실행시키기 위해 Flet 라이브러리를 이용하여 프로그램으로 만들었으나 결론적으로 안드로이드 앱으로 만드는 데까지는 실패하였다.안드로이드에서 실행할 수  있는 apk 파일은 빌드하였으나, 이 프로그램에서 사용된 다양한 라이브러리, 예를 들면, Scikit-learn이나 Prophet, Pandas등이 모두 패키징 하는 데에 문제를 일으켰고 아직까지 해결하..

다음은 Python 프로그램을 안드로이드 앱으로 만드는 과정과 몇가지 빌드 에러를 해결하는 방법을 설명한 글입니다. 개요Python은 기본적인 데이터 시각화부터 데이터 분석, 게임, 그리고 기계학습이나 인공지능에 이르기까지 많은 것을 쉽게 만들 수 있는 프로그램이라고 생각한다.그러나 유일한 단점이라면 Python으로 만든 프로그램을 안드로이드나 iOS와 같은 모바일 앱으로 만드는 것이 쉽지 않다는 것이다.인터넷을 찾아보면 Kybi라는 것이 있는데 개인적으로는 좀 깔끔하지 않고 어려워 보이기도 했다.그러나 Flutter란 프레임워크를 이용하여 안드로이드 앱을 빌드하는 방법이 있고 이를 소개해보려고 한다.사실 Flutter는 dart란 언어를 사용하는데 여기서는 python으로 짠 프로그램을 만들어볼 것이다..

다음은 파이썬 코드를 사용하여 ChatGPT API이용하는 방법에 대한 것이며, 간단한 ChatGPT 챗봇을 만드는 과정을 설명한다. ChatGPT API 키 발급 ChatGPT API를 이용하기 위해서는 키를 발급받아야 하며 이를 위해서는 먼저 OpenAI에 로그인을 한다. 로그인을 하기 위해서는 당연히 회원가입이 되어 있어야 한다. ‘OpenAI.com’에 접속해서 로그인을 한 후 우측 상단에 있는 ‘personal’ 탭에서 ‘View API Key’로 들어간다. 여기서 ‘Create new secret key’를 눌러 key를 생성할 수 있다. ChatGPT API를 사용하는 것은 공짜가 아니다. 처음 로그인을 하면 3개월 동안 쓸 수 있는 18달러의 토큰을 무료로 제공한다. 이후에는 유료로 사용해..

파이썬 머신 러닝을 이용하여 기본적인 레이다 파라미터를 학습하고 특정 신호가 들어왔을 때 위협인지 아닌지를 판단하는 것에 대해 알아본다. 개 요 최신의 전자전 기술 흐름은 Cognitive Electronic Warfare 또는 우리말로 인지 전자전라 부르며 인공지능을 전자전 시스템에 적용하는 것이다. Cognitive EW는 최신의 머신 러닝과 인공지능을 전자전 시스템에 적용하는 것이며, 이를 통해 기존의 위협 라이브러리 기반으로 작동하는 방식에서 벗어날 수 있다. 예를 들면, 위협 라이브러리에 포함되지 않는 미지의 신호를 수신하였을 때 기존의 학습을 통해 이 신호가 위협인지 여부를 판단하는 것이며 여기서 더 나아가 어떤 재밍 기법의 신호가 효과적인지 판단하여 대응할 수 있다. 기존의 시스템이라면 위협..

이번에는 로또 번호 6자리 조합을 찾는 파이썬 코드에 대해 알아보겠다. 이는 이전 포스트에서 다뤘던 딥러닝을 통한 로또 번호 추출과 같은 연장선상에 있다. 딥러닝을 통해 다음 차수의 1등 로또 번호들의 합을 예측한다. 이후 과거 로또 번호를 가장 많이 나온 순서 또는 가장 적게 나온 순서로 정렬하고 가장 많이 나온 번호들에서 예측된 합을 만족하는 번호의 조합을 만들거나 가장 적게 나온 번호들에서 예측된 합을 만족하는 번호의 조합을 찾는 것이다. 이에 대한 내용은 아래의 링크에 나와있다. 파이썬 딥러닝을 이용하여 로또 번호 예측하기 - 1부 이번에는 2부에 걸쳐 딥러닝 중 하나인 LSTM을 이용하여 로또 번호를 예측해보는 파이썬 코드에 대해 알아보겠다. 이전의 포스트에서 과거 1등 로또 번호들의 합을 바탕..