임장환의 칼만 필터(Kalman Filter) 1

어렵고 어려운 칼만 필터,
예제와 함께 확실하게 이해해보세요 ✨

예제로 공부하는
Kalman Filter의 동작 원리 💡

칼만필터는 수학적으로 꽤 복잡한 알고리즘이기 때문에 이해하는 진입장벽이 높은 편입니다. 칼만필터를 학습하기 위해서는 선형대수학과 확률론, 통계학 등 상당히 많은 기초지식이 필요합니다. 쉽지 않죠! 저도 그랬습니다. 공부하다 벽에 부딪히기를 여러 번 했습니다. 수많은 양의 강의가 있음에도 칼만 필터를 제대로 이해하지 못했습니다. Kalman Filter를 사용하는 곳은 다양해서 모든 칼만 필터를 설명할 수는 없습니다. 그럴 필요도 없고요.

그래서 단순한 예제 몇 개로 Kalman Filter의 동작 원리를 설명해 보기로 했습니다. Kalman Filter를 이해하시면 이를 가지고 자기의 전문 분야에 적용하시면 됩니다. 이론을 모르고 적용하는 것과 이론과 원리를 알고 적용하는 것 어느 쪽이 좋을까요? 현명한 선택은 여러분의 몫입니다.

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강의 특징 ✨

이 강의에서는 가능한 한 직관적인 이해를 돕기 위해서 단순한 예제들을 가지고 아주 구체적인 칼만 필터(Kalman filter)의 동작 원리를 설명할 것입니다. 강의를 잘 활용하신다면 Klaman Filter를 이해하는 데 걸리는 시간을 확 줄여주리라 생각합니다.

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이런 분들께 추천해요 🙆‍♀️

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학습 내용 📚

     

       

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예상 질문 Q&A 💬

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수강 전 확인해주세요 📢

• 기본적으로 Python으로 이론 내용들을 구현했습니다. 저의 필요에 의해서 MatLab 프로그램도 일부 있습니다. 제가 구현한 프로그램들은 올려드리나, 구현은 각자 수강생 몫임을 말씀드리고 싶습니다.
  • 참고로 저는 쉬운 Matlab으로 프로그래밍하고 그다음 파이참을 이용하여 프로그래밍하였습니다. 
  • 이 강의의 목적은 Kalman Filter의 이론적 설명에 초점을 두고 있습니다. 따라서 구현은 각자 수강생분들의 몫임을 알려드립니다.
• 수업 자료는 pdf, 프로그램 파일은 text 형태로 올려뒀습니다.

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지식공유자 소개 ✒️

• 현) 3D Computer Vision 연구자
• 현) 유튜브 채널 운영: 임장환: 3D Computer Vision
• 현) Face book: SLAM KR 그룹(수학전문위원)
• 전) 독일 Kile대학 이학박사(위상기하학 전공)
• 전) 중앙대학교 첨단영상 대학원 연구교수(3D Computer Vsion연구)
• 저서: 최적화이론 

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