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Unity 111

Unity 로우폴리곤 3D 행성 테스트 Unity 로우폴리곤 3D 행성 테스트 오래간만에 3D 모델링을 진행했다. 꽤 오래전부터 구상했던 것이 있었는데, 아직까지도 구체적인 기획 결과에 도달하지 못했다. 다만, 기본적인 구성은 그때나 지금이나 동일한 것이어서 시각적인 테스트 몇 가지라도 해보면 좀 더 좋을 것 같아서 진행하게 되었다. 뭐 만들고 싶다는 욕구 때문인지도 모르겠다. 클리커, 방치형, 힐링 등의 요소로서 적합한지 검토하는 중이다. 이것 이전에 했던 테스트들은 shader 들을 주로 다뤘는데 만족할만한 결과물에는 도달하지 못했다. 아무튼 오래간만에 3D 툴을 붙잡고 모델링을 진행했다.  아래와 같이 3종의 나무들도 로우폴리곤 진행했다. 당연하지만 행성에서 육지의 숲에 해당하는 영역에 들어갈 것이다.  다음은 구름이다. 다양한 구름을 .. 3D 관련 2024. 9. 24.
Unity 앱으로 어린이 타겟층 개발시 가족정책 준수 관련 Unity 앱으로 어린이 타겟층 개발시 가족정책 준수 관련 Unity를 이용하여 가장 처음 앱을 만든 것이 유아용 앱이었다. 당시에는 낮은 버전으로 자바스크립트로 작성하여 배포하였다. 당시에는 지금처럼 보안 정책이 낮았었다. 배포 자체가 많지 않았으까.. 지금은 갈수록 보안정책이 강화되고 의도치 않은 행위에 대한 제재가 높아지고 있다. 아마도 앱을 이용하는 타겟층에 대한 보안 요구사항이라 볼 수 있을 것이다. 이제는 앱 콘테츠에 대한 이용 대상자의 나이대가 명확해지기 때문에 올바른 설정을 해야한다. 이와 더불어 준수해야 할 정책들도 지켜야만 앱을 유지시킬 수 있다. 초장기에 적용되었던 광고도 이제는 넣을 수가 없다. 그리고 개인정보 보호정책으로 우리 같은 개인은 그 어떠한 네트워크 설정이라도 앱이 내려갈.. 개발 관련/SW, App 관련 2024. 9. 15.
Darknet의 weight로 사물인식 테스트 Darknet의 weight로 사물인식 테스트 커스텀 데이터셋을 Darknet로 yolov2-tiny로 훈련하여 나만의 weight파일을 얻고 이를 keras를 거쳐 onnx로 컨버팅이 성공적으로 잘되었다. 물론 최종적인 unity에서도 인식은 잘 되었다.그런데 문제가 제대로 된 인식이 되지 않는다. 인식률에 문제가 있긴 해도 아무거나 인식하게 되면 문제가 있는 게 아닌가... 그래서 다시 Darknet로 test를 아래와 같이 진행하였는데, 너무 잘된다..물론 인식률은 표본이 적어서 문제가 있기는 해도 인식은 되지 않는가... 그렇다면 컨버팅 과정이나 unity에서 인식하는 무엇인가가 잘 처리되지 못한다는 것인데... 현재 이것을 찾고 있는 중이다.   원래 8월까지로 마무리하려했는데 이 부분까지만 해.. 프로젝트/로봇제작 2024. 9. 11.
Yolov2, v3-tiny 훈련 다시... congfig에서 변경 안 한 것이 있어서 다시 훈련을 돌렸다.. 이번 다시 돌리는김에 yolov2-tiny 와 yolov3-tiny를 같이 돌림.. v3 훈련도중 다음과 같은 오류가 발생하여 사이즈를 낮춰서 재실행했더니 정상적으로 훈련이 되었다. 혹시나 v3이 안될 수 있기 때문에 2개를 돌린 것이다. cuDNN isn't found FWD algo for convolution. 해결책은 해상도를 낮춰서...  그리고 두 버전의 훈련과정은 좀 다른 것 같다.   물론 따로 돌려도 되는데 GPU 점유율을 생각보다 적게? 차지하는 것 같아서 동시에 돌렸다. 그래서 메모리 문제가 발생된 듯. 훈련시간은 서로 다른데 v3이 더 빨랐다. 전체 훈련 시간의 경우 v2는 약 7~8시간, v3은 6시간 가량 소요되었.. 프로젝트/로봇제작 2024. 8. 31.
Android TargetSDK API 34 업데이트와 AD_ID 권한 지난해 초중순쯤 살아있는 앱들의 업데이트를 진행했었다. 그때는 API 31로만 해서 특별한 설정이 없이도 업데이트가 가능했다. 하지만 방치했던 것을 살펴보니 계속되는 경고 알림이 떠서 자세히 보게 되었다. 앱이 삭제된다나 어쩐다나... 해서..이번에는 API 34 이상 타겟팅이 되어야 한다고 하니 필요한 이상 해 줘야 할 것 같다. 그런데 문제는 지난해에 API 31까지만 한 것이 Unity 2018 버전에서 잘 안되었기 때문이었다. 아직도 쓰고 있으니..아무튼 그래서 이번에 다시 시도하였다.  우선 Android Studio를 통해 SDK를 API를 35까지 업데이트하였다.다음으로 예전부터 기존에 사용하던 SDK 폴더에 업데이한 내용만 복사를 하였다. build-tools, platforms 의 내용만.. 개발 관련/SW, App 관련 2024. 8. 18.
Unity ARCore 설정(예전 버전) Unity에서 Google의 ARCore 사용에 대한 설정을 기록을 남겨본다.현재는 AR Foundation으로 사용되고 있어서 ARCore의 버전은 2021년도에 1.25 버전까지만 나와 있는 상태다.Releases · google-ar/arcore-unity-sdk (github.com) Releases · google-ar/arcore-unity-sdkARCore SDK for Unity. Contribute to google-ar/arcore-unity-sdk development by creating an account on GitHub.github.com 어쨌든 현재 내가 주력으로 Unity 2018.4.3을 사용하고 있어서 업그레이드를 하지 않는 이상 ARCore를 사용할 것이다.그런데 약 .. 개발 관련/SW, App 관련 2024. 8. 15.
Unity - Rect Transform Unity의 UI에서 가끔은 필요에 따라 크기나 위치를 여러 가지로 변경해야 할 때가 있다. 자주 사용하지 않지만 어쩌다 사용하려고 보면 까먹어서 다시 검색하게 되는데 이를 정리해 본다. 1. Rect Transform - 값 읽기 > offsetMin; // Left, Bottom > offsetMax; // Right, Top - 값 적용 > GetComponent().offsetMin = new Vector2(100, 100); // (left, bottom) 적용됨 > GetComponent().offsetMax = new Vector2(100, 100); // (-right, -top) 적용됨 2. Anchors - 값 읽기 > anc.. 개발 관련/SW, App 관련 2024. 4. 22.
로봇제작 - 프레임 그립 진행중 지난번에 이어 이번에는 그립 부분을 진행 중이다. 생각보다 많은 시행착오를 겪는 중이다. 이렇게까지 안 맞을 줄은 생각하지 못했다. 아.. 설계를 좀 더 구체적으로 했어야 했다. 가장 큰 문제가 되는 것이 바로 조립과 분해가 가능해야 보수가 가능하다는 것이다. 이것을 너무 쉽게 간과한 것 같다. 이 부분을 진행하면서 즉석으로 생각하니까 어지럽다.. 따라서 해당 부분을 고려해서 하다 보니 참 어렵게 진행되는 것 같다. 추가 부품을 구매했을 때 무게를 고려해서 작은 서보모터 SG90도 구입했었는데, 이걸 적용하려면 그립설계를 완전히 다시 해야 한다는 것이다. 더구나 볼트 고정하는 부분도 크기 안 맞아서 이 부분을 다른 방법으로 고정해야 해서 좀 어렵게 되었다. 따라서 일단은 기존대로 진행하기로 하였다. 그립.. 프로젝트/로봇제작 2024. 3. 23.
로봇제작 - 프레임 보완 진행중 지난번 프레임 설계에 따른 출력 미스로 인해 두 번째 프레임부터 맞지 않아 다시 설계하고 다시 출력해서 커팅을 진행하였다. 끝까지 잘 맞는지 확인했어야 했다. 그러면 시간이며 재료며 이런 걸 줄일 수 있었을 텐데.. 아무튼 아래와 같이 다시 커팅하였다. 이외에도 나머지 집게도 커팅을 진행하였다. 이제 모든 부품을 커팅했기 때문에 조립만 해주면 되는 사항이다. 일반 커터칼로 커팅해서인지 자를 때 약간씩 여유를 두고 했더니 살짝 맞지 않는 부분이 있어 조금 다듬었다. 서보의 오목한 부분도 좀 다듬고 해서 조립을 시작했다. 그런데 한 가지 낭패가 생겼다. 6mm 볼트가 부족하다. 5mm는 많은데... 이런.. 적어도 서보와 프레임 조립에서 최소한 6~8mm가 준비되어 있어야 하는데... 부족하다.. 사야 된다.. 프로젝트/로봇제작 2024. 3. 9.
Unity - 사물인식 진행 Unity를 이용한 사물인식에서 지난번 아래와 같은 포스트로 진행했고 이 결과를 이용하여 onnx로 변환한 뒤 Unity인식시키기 위한 작업을 줄 곳 진행했었다. Tensor Flow를 이용해야 하는 관계로 AMD의 Radeon 환경에서는 불가능에 가까워 지포스가 있는 PC에서 진행했다. 사물인식을 위한 모델 학습 시도(TensorFlow / ONNX) (tistory.com) 사물인식을 위한 모델 학습 시도(TensorFlow / ONNX) 지난번 사물인식을 위한 보완으로 파이토치를 검토하던 와중에 다른 방법도 있지 않을까 하고 검색해 봤다. 한 가지 방법으로 시도해 봤는데, 역시나 AMD 시스템에서는 안 되는 것 같다. 있다고 tipon.tistory.com 결과적으로 keras 모델을 onnx로 컨.. 프로젝트/로봇제작 2024. 3. 1.
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