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Optimization of computer-generated holograms featuring phase randomness control Journal : [OSA Publishing](https://www.osapublishing.org/) > [Optics Letters](https://www.osapublishing.org/ol/) > https://doi.org/10.1364/OL.437375 Dongheon Yoo, Youngjin Jo, Seung-Woo Nam, Chun Chen, and Byoungho Lee Citation : D. Yoo, Y. Jo, S. Nam, C. Chen, and B. Lee, "Optimization of computer-generated holograms featuring phase randomness control," Opt. Lett. 46, 4769-4772 (2021). 제안 : CGH.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 10. 5.
WSL2(Windows Subsystem for Linux 2)을 이용한 Deep Learning 개발 환경 구축(2) WSL2(Windows Subsystem for Linux 2)을 이용한 Deep Learning 개발 환경 구축(1) 본 게시글에서는 위 게시글에서 설정한 WSL2 환경에 Deep Learning을 위한 CUDA 설치 및 개발 환경 구축에 대한 내용을 다루고 있다. 앞으로 진행되는 내용들은 앞선 게시물의 절차를 따라 WSL2를 설치완료 하였다고 가정하고 진행된다. CUDA on WSL WSL2에서는 Nvidia CUDA를 이용한 GPGPU 기술을 제공한다. Nvidia에서는 CUDA on WSL이라는 이름으로 WSL을 위한 CUDA Driver를 제공하고 있다. 1. Setting CUDA Toolkit on WSL2 CUDA Toolkit은 WSL을 실행한 후 Shell에 다음의 command를 한줄.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 9. 13.
WSL2(Windows Subsystem for Linux 2)을 이용한 Deep Learning 개발 환경 구축(1) WSL2(Windows Subsystem for Linux 2) WSL(Windows Subsystem for Linux)는 Microsoft의 Type 1 Hypervisor인 Hyper-V를 이용하여 Windows 상에서 Unix System을 사용할 수 있도록 지원하는 기능으로써, Dual booting의 불편함을 해소하고, Type 2 Hypervisor인 Virtual Machine의 느린 속도를 해결하였다. 본 게시글에서는 WSL2 설치까지의 내용을 다루고 있고, 아래의 게시글 에서는 설치된 WSL2상에서 CUDA를 포함한 다양한 DeepLearning 개발 환경 구축에 대한 내용을 담고 있다. WSL2(Windows Subsystem for Linux 2)을 이용한 Deep Learning .. 공감수 0 댓글수 1 2021. 9. 13.
Lec 24. Effect of Aberration on the Performance of Imaging System 본 게시물은 University of Arizona의 Prof. J. Scott Tyo의 OPTI512R 강의를 보고 정리한 내용입니다. 전공자가 아닌 만큼 부정확한 정보가 포함되어 있을 수 있습니다. 부정확한 정보가 있다면 알려주시면 감사하겠습니다. Effect of Aberrations 아래 그림에 묘사된 optical imaging system의 diffraction effect에 대한 system view를 고려해보자. 이전에 우리는 object position $(x_o, y_o)$에서 발생하는 entrance pupil에 incident 하는 spherical wave를 image position $(M_{x_o}, M_{y_o)$에 focus 한 exit pupil을 떠나는 spherical.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 8. 31.
Lec 23. Performance Comparison between Coherent and Incoherent Imaging Systems 본 게시물은 University of Arizona의 Prof. J. Scott Tyo의 OPTI512R 강의를 보고 정리한 내용입니다. 전공자가 아닌 만큼 부정확한 정보가 포함되어 있을 수 있습니다. 부정확한 정보가 있다면 알려주시면 감사하겠습니다. Comparison of Coherent and Incoherent Imaging 이전 Lecture에서 우리는 Coherent imaging에 해당하는 low-pass filter가 pupil function에 의해 주어지는 반면, 동일한 system으로 Incohernet imaging을 위한 LPF는 pupil의 Autocorrelation function에 의해 주어진다는 것을 보았다. OTF가 0이 되는 Frequency는 CTF가 0이되는 Fre.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 8. 31.
Lec 22. Coherent and Incoherent Imaging System/CTF/OTF/MTF/PSF 본 게시물은 University of Arizona의 Prof. J. Scott Tyo의 OPTI512R 강의를 보고 정리한 내용입니다. 전공자가 아닌 만큼 부정확한 정보가 포함되어 있을 수 있습니다. 부정확한 정보가 있다면 알려주시면 감사하겠습니다. Frequency Response of A Differanciation Limitied Coherent Optical Imaging System 앞서 우리는 Coherent system이 field amplitude에서 linear 하며, complex 하다는 것을 보았다. 또한 우리는 Convolution equation으로 정의된 LSI System을 구성하였다. $$u_i(x_i, y_i) = \int\int \tilde{h} (x_i - \tilde.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 8. 31.
Lec 21. Coherence of Optical Fields 본 게시물은 University of Arizona의 Prof. J. Scott Tyo의 OPTI512R 강의를 보고 정리한 내용입니다. 전공자가 아닌 만큼 부정확한 정보가 포함되어 있을 수 있습니다. 부정확한 정보가 있다면 알려주시면 감사하겠습니다. 지금 까지 우리는 우리가 다루는 field가 purely monochromatic 하다고 가정하였다. 즉, 그들은 time dependence $e^{j \omega t}$인 ideal complex exponential이었으며, bandwidth가 zero이다. 모든 physical optical field가 radiation을 생성하는 physical process에서 randomness과 관련된 finite bandwidth를 가질 것 이기 때문에 이.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 8. 30.
Lec 20. Physical Optics Description of Imaging System 본 게시물은 University of Arizona의 Prof. J. Scott Tyo의 OPTI512R 강의를 보고 정리한 내용입니다. 전공자가 아닌 만큼 부정확한 정보가 포함되어 있을 수 있습니다. 부정확한 정보가 있다면 알려주시면 감사하겠습니다. Imaging Condition 이전 Lecture들을 통해 우리는 Lens의 Back focal plane에서 Lens의 Fourier Transform property에 대해 알게 되었고, 이제 lens의 performance를 보다 generally 하게, 그리고 useful 할 수 있는 다른 surface에서 고려할 준비가 되었다. 아래 그림에 나타난 System을 생각해보자. 우리는 diffraction problem이 linear 하다는 것을 알.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 8. 27.
Lec 19. Fourier Transforming Properties of Lenses and Gaussian Cavities 본 게시물은 University of Arizona의 Prof. J. Scott Tyo의 OPTI512R 강의를 보고 정리한 내용입니다. 전공자가 아닌 만큼 부정확한 정보가 포함되어 있을 수 있습니다. 부정확한 정보가 있다면 알려주시면 감사하겠습니다. The Effect of Lenses on Propagating Fields 지금까지 우리는 Huygen's principle에 따라 field의 diffraction을 고려해왔다. 각 plane의 field를 spherical wave의 superposition으로 decompose 한 다음, spherical wave가 expand 하도록 함으로 써, field를 propagation 할 수 있다. 그런 다음, optical path에 lens를 도입하.. 공감수 0 댓글수 1 2021. 8. 26.
Lec 18. Fresnel Diffraction from Circular Apertures 본 게시물은 University of Arizona의 Prof. J. Scott Tyo의 OPTI512R 강의를 보고 정리한 내용입니다. 전공자가 아닌 만큼 부정확한 정보가 포함되어 있을 수 있습니다. 부정확한 정보가 있다면 알려주시면 감사하겠습니다. Casting The Fresnel Integral In Polar Coordinates Circular aperture과 object에서 Fresnel diffraction을 보면, circle의 center에 대한 rotation symmetry에서 비롯된 몇 가지 property를 볼 수 있다. 이 Symmetry를 유지하기 위해, Source 및 observation point 또한 axis위에 있다고 가정하도록 하자. 우리는 아래 그림과 같은 Fr.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 8. 26.
Lec 17. Fresnel Diffraction 본 게시물은 University of Arizona의 Prof. J. Scott Tyo의 OPTI512R 강의를 보고 정리한 내용입니다. 전공자가 아닌 만큼 부정확한 정보가 포함되어 있을 수 있습니다. 부정확한 정보가 있다면 알려주시면 감사하겠습니다. The Fresnel Region 지난 Lecture에서 우리는 Aperture의 far-field에서 Fraunhofer diffraction을 보았다. Aperture가 $L_1$의 radius를 가지는 circle에 의해 limit 되었다는 점을 감안할 때, 우리는 다음이 성립할 때, 우리가 Fraunhofer region에 있다는 것을 발견하였다. $$z_{12}>>\frac{\pi L_{1}^{2}}{\lambda}$$ 이러한 far field(F.. 공감수 0 댓글수 1 2021. 8. 24.
Lec 16. Fraunhofer Diffraction 본 게시물은 University of Arizona의 Prof. J. Scott Tyo의 OPTI512R 강의를 보고 정리한 내용입니다. 전공자가 아닌 만큼 부정확한 정보가 포함되어 있을 수 있습니다. 부정확한 정보가 있다면 알려주시면 감사하겠습니다. Basics of Diffraction Theory 이전 Lecture에서 우리는 wave equation에 대한 Plane wave solution에 대해 학습하였고, 주어진 Plane에서, 임의의 field distribution이 Plane wave의 Superposition으로 분해할 수 있는지에 대해 학습하였다. 그런 다음 각각의 Plane wave가 개별적으로 propagating 되도록 허용함으로써, field를 일정 distance만큼 pro.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 8. 23.
Lec 15. Plane wave spectrum and Beams 본 게시물은 University of Arizona의 Prof. J. Scott Tyo의 OPTI512R 강의를 보고 정리한 내용입니다. 전공자가 아닌 만큼 부정확한 정보가 포함되어 있을 수 있습니다. 부정확한 정보가 있다면 알려주시면 감사하겠습니다. The Helmholtz equation Engineering 분야에서 가장 유명한 Equation 중 하나를 꼽으라고 한다면 단연 Maxwell's equation일 것이다. Maxwell's equation은 Electric field와 Magnetic field에 대한 4개의 equation으로 Electrical Engineering에서 널리 사용된다. 이 Lecture에서는 Maxwell's equation을 Helmholtz equation이라는.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 8. 18.
Lec 14. Discrete Convolution 본 게시물은 University of Arizona의 Prof. J. Scott Tyo의 OPTI512R 강의를 보고 정리한 내용입니다. 전공자가 아닌 만큼 부정확한 정보가 포함되어 있을 수 있습니다. 부정확한 정보가 있다면 알려주시면 감사하겠습니다. The Convolution Theorem for DFT 우리는 Convolution integral이 다음과 같이 정의되는 Continuous linear System에 대해 학습하였다. $$g(x) = f(x) * h(x) = \int^{\infty}_{-\infty} f(\alpha) h(x-\alpha) d\alpha$$ 여기서 $\alpha$는 integration을 위한 dummy variable이다. 우리는 위 수식의 Integral과 Four.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 8. 16.
Lec 13. Discrete Fourier Transform 본 게시물은 University of Arizona의 Prof. J. Scott Tyo의 OPTI512R 강의를 보고 정리한 내용입니다. 전공자가 아닌 만큼 부정확한 정보가 포함되어 있을 수 있습니다. 부정확한 정보가 있다면 알려주시면 감사하겠습니다. The Discrete Fourier Transform Space function이 continuous 하고 Aperiodic 할 때, 그 Fourier Transform 또한 continuous 하고 Aperiodic 하다. 만약 Space function이 periodic 하면, 우리는 Frequency domain에서 discrete 한 Foureir Series를 가지게 된다. 마찬가지로 function이 space에서 discrete 할 때, fu.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 8. 16.
Lec 12. Sampling & Reconstruction 본 게시물은 University of Arizona의 Prof. J. Scott Tyo의 OPTI512R 강의를 보고 정리한 내용입니다. 전공자가 아닌 만큼 부정확한 정보가 포함되어 있을 수 있습니다. 부정확한 정보가 있다면 알려주시면 감사하겠습니다. Ideal Sampling 지금 까지 우리는 모든 function을 Continuous function으로 간주하였다. 즉 function $f(x)$는 우리가 선택한 임의의 $x$에 대해 항상 value를 가졌다. 자연에서 발생되는 Analog signal의 경우 Countinuous 하지만, Computer를 비롯한 digital device는 Discrete 한 Digital signal을 사용한다. Digital device에서 Analog sign.. 공감수 0 댓글수 2 2021. 8. 14.
Lec 11. Signal Processing 본 게시물은 University of Arizona의 Prof. J. Scott Tyo의 OPTI512R 강의를 보고 정리한 내용입니다. 전공자가 아닌 만큼 부정확한 정보가 포함되어 있을 수 있습니다. 부정확한 정보가 있다면 알려주시면 감사하겠습니다. Extraction of Signal From Additive Noise 원하는 signal $s(x)$와 noise process $n(x)$로 구성된 다음과 같은 signal $f(x)$가 있다고 하자. $$f(x) = s(x) + n(x)$$ 이를 Additive noise model이라고 하며, Noise가 Signal과 Independent 하다고 가정하였다. 우리의 목표는 아래 그림과 같이 Noise를 걸러낼 수 있는 LSI System을 개발하.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 8. 13.
Lec 10. Filters 본 게시물은 University of Arizona의 Prof. J. Scott Tyo의 OPTI512R 강의를 보고 정리한 내용입니다. 전공자가 아닌 만큼 부정확한 정보가 포함되어 있을 수 있습니다. 부정확한 정보가 있다면 알려주시면 감사하겠습니다. 위와 같은 System이 있을 때, Frequency domain에서 system을 고려해보면, Transform fucntion이 자신의 Fourier Transform $F(\xi)$에 의해 input signal의 Frequency를 modify 한다고 생각할 수 있다. 이처럼 Input의 Spectral property를 filtering 하여 원하는 output을 생성하는 역할을 하는 장치를 Linear Filter라고 한다. Transfer fu.. 공감수 0 댓글수 1 2021. 8. 13.
Lec 9. Hankel Transform, Fourier Bessel Transform, and Radon Transform 본 게시물은 University of Arizona의 Prof. J. Scott Tyo의 OPTI512R 강의를 보고 정리한 내용입니다. 전공자가 아닌 만큼 부정확한 정보가 포함되어 있을 수 있습니다. 부정확한 정보가 있다면 알려주시면 감사하겠습니다. Hankel Transform Optics에서 활용되는 많은 Two-Dimensional Function들은 Azimuthal Symmetry 하다. 대표적인 예로는 Circular lens와 Aperture가 있다. 우리는 대부분의 경우에서 Azimuth가 변화하지 않는 function들 만을 다룰 것이지만, 앞으로 학습할 Analysis tool은 다른 type에 symmetry에도 general 하게 적용 가능하다. 다음과 같은 Azimuthally .. 공감수 1 댓글수 1 2021. 8. 12.
Lec 8. Two Dimensional Functions, Convolution, and Fourier Transforms 본 게시물은 University of Arizona의 Prof. J. Scott Tyo의 OPTI512R 강의를 보고 정리한 내용입니다. 전공자가 아닌 만큼 부정확한 정보가 포함되어 있을 수 있습니다. 부정확한 정보가 있다면 알려주시면 감사하겠습니다. 지금까지 우리는 오직 하나의 Independent variable, 즉 function $f(x)$만을 고려하였다. 하지만 대부분의 Optics에서는 $f(x,y)$와 같은 two spatial variable function을 다루게 된다. 본 강의에서는 주로 $x$와 $y$로 구성된 Rectangular Coordinate와 $g(\rho, \theta)$의 Polar Coordinate를 사용할 것이다. Two spatial Variable을 가지는 .. 공감수 0 댓글수 0 2021. 8. 11.
Lec 7. Special Properties and Important Theorems Involving the Fourier Transform 본 게시물은 University of Arizona의 Prof. J. Scott Tyo의 OPTI512R 강의를 보고 정리한 내용입니다. 전공자가 아닌 만큼 부정확한 정보가 포함되어 있을 수 있습니다. 부정확한 정보가 있다면 알려주시면 감사하겠습니다. The Convolution Theorem for Fourier Transform 앞서 Lec 5에서 우리는 Direct Convolution을 수행하는 방법과, Graphical Convoltion에 대해 학습하였다. 두 Function의 convolution은 해당 function들의 Fourier trasnform과 연관이 있다. 아래 그림과 같은 System이 존재한다고 가정할 때, 이 System은 두 가지 방법 중 하나로 ouput을 계산할 수 .. 공감수 1 댓글수 0 2021. 8. 3.
Lec 6. The Fourier Transform and its Properties 본 게시물은 University of Arizona의 Prof. J. Scott Tyo의 OPTI512R 강의를 보고 정리한 내용입니다. 전공자가 아닌 만큼 부정확한 정보가 포함되어 있을 수 있습니다. 부정확한 정보가 있다면 알려주시면 감사하겠습니다. Definition of the Fourier Transform 앞선 강의들에서 Fourier Series와 Fourier Integral에 대해 학습하였다. Fourier Integral에는 여러 Form이 존재하지만, Fourier Transform이 가장 자주 사용된다. 임의의 Complex-Value function $f(x)$가 주어지면 Fourier Transform $F(\xi)$는 다음과 같이 정의된다. $$F(\xi) = \int^\inft.. 공감수 1 댓글수 1 2021. 7. 29.
Lec 5. Convolution and Correlation 본 게시물은 University of Arizona의 Prof. J. Scott Tyo의 OPTI512R 강의를 보고 정리한 내용입니다. 전공자가 아닌 만큼 부정확한 정보가 포함되어 있을 수 있습니다. 부정확한 정보가 있다면 알려주시면 감사하겠습니다. Definition of Convolution 앞선 Lec 4에서 Input $f(x)$와 Impulse Response $h(x)$의 관점에서 output $g(x)$를 다음과 같이 쓸 수 있게 해 주는 LSI System의 속성에 대해 학습하였다. $$g(x) = \int^{\infty}_{-\infty} f(\alpha)h(x-\alpha) d\alpha$$ 위 수식의 Integral은 Convolution integral로 알려진 special in.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 7. 26.
Lec 4. Operators and Linear, Shift-Invariant Systems 본 게시물은 University of Arizona의 Prof. J. Scott Tyo의 OPTI512R 강의를 보고 정리한 내용입니다. 전공자가 아닌 만큼 부정확한 정보가 포함되어 있을 수 있습니다. 부정확한 정보가 있다면 알려주시면 감사하겠습니다. Operators Operator는 real physical process를 mathemetical notation으로 modeling 하여 represent 하는 mathematical representation이다. Operator는 일부 vector space에 대해 연산을 수행하고, 그 결과로 다른 vector space(때로는 input의 vector space와 같은)에 존재하는 output을 생성한다. Operator의 목적은 자연에서 관찰되는.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 7. 21.
Lec 3. Harmonic Analysis and the Fourier Series 본 게시물은 University of Arizona의 Prof. J. Scott Tyo의 OPTI512R 강의를 보고 정리한 내용입니다. 전공자가 아닌 만큼 부정확한 정보가 포함되어 있을 수 있습니다. 부정확한 정보가 있다면 알려주시면 감사하겠습니다. Functional Analysis 다양한 과학의 분야에서, 익숙한 Function들의 가중치 중첩으로, 새로운 Function을 작성하는 것은 매우 유용하다. System(계)이 Linear 하다면, 관심 있는 Function에 대한 System의 동작을 Component part로 나누고, 결과를 합산하여 분석할 수 있다. 이를 수식으로 표현하면 아래와 같다. $$f(x)= \sum_i a_i \phi_i (x) \\ \{\phi_i (x)_{i=1}^.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 7. 6.
Lec 2. Special Function 본 게시물은 University of Arizona의 Prof. J. Scott Tyo의 OPTI512R 강의를 보고 정리한 내용입니다. 전공자가 아닌 만큼 부정확한 정보가 포함되어 있을 수 있습니다. 부정확한 정보가 있다면 알려주시면 감사하겠습니다. Special Function Transcendental Function(초월함수)는 Analysis, Calculus에서 Algebric function(Polynomial Function이 포함된 Polynomial Expression의 근으로 나타 낼 수 있는 Function)이 아닌 Function을 일컫는 용어이다. Special Funciton은 Transcendental Function들 중 중요하게 다루어지는 몇몇 Function들을 일컫는 .. 공감수 0 댓글수 0 2021. 6. 29.
Lec 1. Complex Number 본 게시물은 University of Arizona의 Prof. J. Scott Tyo의 OPTI512R 강의를 보고 정리한 내용입니다. 전공자가 아닌 만큼 부정확한 정보가 포함되어 있을 수 있습니다. 부정확한 정보가 있다면 알려주시면 감사하겠습니다. Complex Number Complex Number(복소수)는 Real Number(실수)와 Imaginary Number(허수)의 합의 꼴로 나타나는 수이다. 물리량을 표현하는데 Real Number만을 사용하는 것보다, Complex Number를 활용하는 것이 많은 Application에서 훨씬 쉽고 효율적이다. Real Number System에서는 Root, Logarithm, Trigonometrical function 등의 function에서.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 6. 25.
[이론] AI-ML-DL(2) 개인적인 조사 및 공부를 통해 작성된 문서이므로 부정확한 내용이 포함되어있을 수 있습니다. 정정이 필요한 내용이 있다면 알려주시면 수정토록 하겠습니다. Classification of ML by learning method ML은 주어진 Data를 이용해 통계학적 Model을 학습시켜 인공지능을 구현하는 방식이다. 해결하고자 하는 문제 및 주어진 Data의 특성에 따라 적절한 학습 방법을 이용해야한다. ML의 학습 방법은 크게 4가지가 있다. Supervised Learning(지도학습) Supervised Learning은 주로 주어진 Training data로 부터 하나의 함수를 유추해내기 위해 사용되는 학습 방법이다. 이때 주어지는 Training Data는 (x,y)의 쌍으로 구성되어있고, x는 .. 공감수 0 댓글수 0 2021. 4. 1.
[이론] AI-ML-DL(1) 개인적인 조사 및 공부를 통해 작성된 문서이므로 부정확한 내용이 포함되어있을 수 있습니다. 정정이 필요한 내용이 있다면 알려주시면 수정토록 하겠습니다. What is the Artificial Intelligence 인공지능(AI, Artificial Intelligence)는 인간의 학습능력, 추론능력, 지각 능력 및 그외의 지적 능력을 인공적으로 구현한 program 또는 이를 포함한 computer system을 뜻한다. 이러한 인공지능을 구현하는 방법론은 다양하고, 기계학습(ML, Machine Learning)과 심층학습(DL, Deep Learning)도 그중 하나이다. 그중 ML은 주어진 데이터를 이용해 통계학적 model을 학습시켜, 인공지능을 구현하는 방법이다. ML을 한마디로 정의하자면.. 공감수 5 댓글수 0 2021. 3. 28.
DS08 - 선형리스트의 구현 선형리스트의 구현 방식 선형 리스트는 배열을 사용해 순차 자료구조 방식을 구현한다. 배열은 쌍으로 구성되어 메모리에 연속적으로 할당 되는데, 이때 인덱스는 배열 원소의 순서를 나타낸다. 배열은 순서를 가진 배열 원소들을 메모리에 연속하여 순차적으로 구성하므로, 프로그래밍 언어에서 제공하는 배열을 사용하면 순차 자료구조 방식의 선형 리스트를 쉽게 구현할 수 있다. 1차원 배열을 이용한 구현 수학에서 1차원은 선으로 이루어진 차원 공간을 의미한다. 1차원 배열또한 선형의 형태를 띄고 있다. 모든 원소는 하나의 직선 위에 존재하기 때문에 하나의 인덱스 값을 이용하여 모든 원소에 접근할 수 있다.다음은 4개의 정수를 저장하는 배열과 이를 저장한 메모리를 나타낸 것이다.int array = {216, 209, 2.. 공감수 1 댓글수 0 2018. 10. 26.

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