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포항 영일만 바닷가를 옆에 두고 - 영일만항선 영일만항역(2025.04.01)
좌충우돌 여행기/국내여행
2025. 4. 3. 15:04
코로나 시기에 서핑이 유행하던 즈음 영일만항 인근에 있는 용한리 해수욕장에서 서핑을 도전해본 적이 있었습니다. 가던 길에 6차선 도로를 철길건널목으로 가르질러 컨테이너가 가득한 항만으로 이어지던 영일만항선 철길이 보았었습니다.
영일만항선은 10년전 포항역이 시내에서 외곽으로 이설되는 과정에서 신축 역사에서 영덕 방면 연장 구간에서 분기하여 영일만항에서 화물을 취급하기 위해 2019년에 신설된 노선으로 여객 취급이 없는 구간이다 보니 이 곳을 찾아오는 분들은 해수욕장을 방문하는 분들이 거의 대부분일겁니다.
지난 여름 서핑을 즐기며 보던 바다의 모습을 다시 한 번 보는 김에 영일만항역을 찾아가 보았습니다.
포항 시내 외곽에 위치한 영일만대로를 쭈욱 달려오면 영일만항로와 접하는 삼거리가 나오는데 바로 그 앞에 보이는 건물이 영일만항역입니다.
3년전에 왔을때엔 없던 역명판을 붙여놓았네요. 항만 내 역의 위치를 확실히 알 수 있게 되었습니다.
영일만대로 북쪽으로 가다보면 6차선을 가로지르는 영일만신항건널목이 나타납니다.
철길이 대로를 비스듬히 지나가다보니 건널목 길이가 꽤 깁니다.
항만으로 들어가는 길은 열차가 통과하지 않는 시간에는 굳건히 닫혀있습니다.
용한리 해수욕장 방향을 바라본 모습
항만 내부 방향으로 찍은 모습입니다.
건널목의 규모가 크지만 열차 통행이 빈번하지는 않아 큰 사고가 날 것 같지는 않을거같습니다.
시내와는 동떨어진 곳이어서 차량도 많이 다니지는 않다보니 건널목을 설치해도 큰 문제는 없어보입니다.
항만에서 곧 열차가 나올 시간이 다가오자 건널목 신호기가 요란한 소리를 내기 시작합니다.
워낙에 넓은 대로에 있는 건널목이어서 차단봉이 휠 정도로 길다랗습니다.
컨테이너 화물이 연결된 기관차가 항만을 빠져나오기 시작합니다.
건널목관리원이 주변 차량들을 통제하고 있습니다.
열차가 통과하는 모습을 보고 가려고 했는데 건널목관리원분께서 저에게 걸어오셔서 뭘 찍고있는지 물어보셨습니다. 열차가 나오는 시간을 어떻게 알고 찾아왔는지 저를 의심하는 질문에 대해 기차를 좋아해서 사진을 찍고 싶어 찾아왔다는 대답을 해드리니 상황을 어느정도 이해하시고 대기실로 돌아가셨습니다.
용한리 해수욕장에서 영일만항을 바라보며 하루를 마칩니다..
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git 사용시 오류 발생 해결 방법 - schannel: next InitializedSecurityContext failed
프로그래밍 팁
2025. 3. 17. 22:43
사내에서 git으로 라이브러리를 다음과 같이 다운로드를 시도하였습니다.
$ git clone https://github.com/open-mmlab/mmcv.git
그런데, 다음과 같은 오류가 발생하였습니다.
fatal: unable to access 'https://github.com/open-mmlab/mmcv.git/': schannel: next InitializeSecurityContext failed: CRYPT_E_REVOCATION_OFFLINE (0x80092013)
위 에러는 사내 보안에 의해 SSL 관련 기능들이 차단되어 발생하는 오류였습니다. 아래와 같이 git에서 ssl체크 기능을 사용하지 않으면 git을 정상적으로 사용할 수 있습니다.
$ git -c http.sslVerify=false clone http://github.com/open-mmlab/mmcv.git/
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Pytorch로 학습한 Image AI모델을 Torchscript로 변환 및 실행방법
프로그래밍 팁
2025. 2. 20. 00:25
Torchscript에 대해 검색을 하는 과정에서 제 글을 찾기까지 여러분께서는 Torchscript에 대해 많은 내용들을 배우셨으리라 생각합니다.
그럼에도 수많은 Torchscript에 다룬 글들을 끊임없이 찾다 제 블로그를 발견하신 여러분들이라면 아마도 이러한 고민을 하셨을 것으로 어림 짐작해봅니다.
"간단한 예제들을 보면서 Torchscript에 대해 이해할 수 있었습니다. 하지만 내가 학습한 AI 모델을 Torchscript로 변환하려면 어떻게 해야하죠?
저 또한 지금까지 Torchscript 이론 및 예제들을 익혀보았지만, 실무에 바로 적용하기엔 뭔가 부족한 느낌을 많이 받았습니다. 카메라 영상 데이터를 사용하여 AI모델을 만들고 있는 저에게 있어 영상 데이터를 입력값으로 하는 Torchscript 예제를 찾기가 상당히 어려웠습니다. 다행히도 수없이 많은 구글링과 ChatGPT의 도움 덕에 Torchscript모델을 현업에 적용하는데 간신히 성공하였습니다.
이 포스팅에서는 컬러 이미지를 입력으로 받는 AI모델을 Torchscript로 변환한 후 활용하는 과정들을 기록하였습니다. 혹시나 Torchscript에 대해 이론적인 지식을 필요로 하시는 분들께서는 아래의 자료를 참조해주셨으면 합니다.
https://velog.io/@dev_junseok_22/TorchScript-%EC%86%8C%EA%B0%9C
TorchScript 소개
TorchSciprt는 PyTorch 모델을 프로덕션 환경에서 쉽게 사용할 수 있도록 설계된 언어 및 컴파일러입니다. PyTorch는 주로 연구 및 개발에 사용되는 파이썬 기반의 딥러닝 프레임워크이지만, 프로덕션
velog.io
아래 코드를 통해 Vision AI모델을 TorchScript로 변환하고 실행하는 예제를 확인하실 수 있습니다.
먼저, Pytorch로 학습한 AI모델을 TorchScript로 변환합니다 여기서는 TorchVision에서 제공되는 Pretrained Model을 변환해보겠습니다.
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import torch
import torchvision
# TorchVision에서 제공하는 모델을 로드
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
# 모델을 평가 모드로 전환
model.eval()
# Trace 방식으로 TorchScript 변환
example_input - torch.randn(1, 3, 512, 512)
traced_model = torch.jit.trace(model, example_input)
# TorchScript 모델 저장
traced_model.save('end2end.pt')
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cs |
다음은 TorchScript로 변환된 AI모델을 Inference 하는 방법입니다.
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import cv2
import numpy as np
import torch
import os
import glob
from torchvision import transforms
# AI모델을 학습하였을 때 사용한 이미지 Dataset의 정보
mean=[95.5142,114.2475,112.4564]
std=[40.0954,43.8636,38.223]
input_size=(512,512)
# 입력 데이터로 사용할 이미지 불러오기
image_path = "input_image.jpg"
img = cv2.imread(image_path)
height, width, c = img.shape
# AI모델의 Input 양식으로 변환
inputs = cv2.resize(img, input_size)
inputs = (inputs - mean) / std
# 이미지 데이터를 PyTorch 텐서로 변환
toTensor = transforms.ToTensor()
input_tensor = toTensor(inputs.astype(np.float32))
# 입력 이미지의 Tensor 차원을 추가함
# RGB 이미지 기준으로 Tensor가 (3,512,512)에서 (1,3,512,512)로 차원이 증가함
# Batch Size가 1인 입력으로 만들어 AI모델에 입력하는 것임
# to('cuda')로 Tensor값을 GPU메모리에 올림
input_batch = input_tensor.unsqueeze(0).to('cuda:1')
# 저장된 TorchScript 모델 로드
script_model = torch.jit.load('end2end.pt')
# 모델을 GPU로 이동
script_model.to('cuda:1')
# 모델을 추론 모드로 설정
script_model.eval()
# 모델 추론
with torch.no_grad():
output = script_model(input_batch)
# 추론 결과를 GPU에서 CPU 메모리로 불러옴
inference_result = output.squeeze().cpu().numpy()
# 추론 결과를 이미지의 원본 크기로 Resize하여 결과 출력
seg = cv2.resize(inference_result, (width, height), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
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cs |
이번 포스팅을 작성하면서 딥러닝 AI모델을 가공하는 과정들에 대해 다시 한 번 복습할 수 있었습니다.
실무자 입장에서 오픈소스로 공개된 라이브러리들이 이미지 전처리를 포함한 전반적인 학습 과정들을 포함해 잘 갖추어져 있어 가공되지 않은 원본 이미지를 입력으로 하면 곧바로 결과를 확인할 수 있다보니 Vision AI를 연구하는 입장으로서 AI모델의 학습과정에 필요한 기초적인 내용들에 대해 어렴풋이만 알고 있었다가 Torchscript로 변환된 모델을 다루게 되면서 Low 데이터로부터 학습데이터를 가공하는 기술의 중요성을 깨닫게 되었습니다.
최신 AI 기술들의 경향을 따라가는 것은 중요하지만, 가끔은 AI의 기초를 다시 한 번 되짚어보는 것도 좋을것같습니다.
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