2019.09.25

매스웍스, 매트랩 및 시뮬링크 릴리스 2019b 발표

편집부 | ITWorld
매스웍스(https://kr.mathworks.com/)가 매트랩(MATLAB)과 시뮬링크(Simulink)의 릴리스 2019b(이하 R2019b)를 발표했다. 

이번 릴리스에는 인공지능(AI), 딥러닝, 자동차 산업을 지원하는 기능들을 비롯해 매트랩 및 시뮬링크의 다양한 새로운 기능들이 포함됐다. 이에 더해 R2019b에는 로보틱스를 지원하는 새로운 제품, 이벤트 기반 모델링을 위한 새로운 교육 리소스 및 제품군 전체의 업데이트 및 버그 수정이 포함됐다.

R2019b 버전의 매트랩을 통해 사용자는 파라미터를 대화형으로 살펴보고, 데이터를 전처리하고, 라이브 스크립트의 일부가 되는 매트랩 코드를 생성할 수 있도록 하는 라이브 편집기 작업(Live Editor Tasks)을 사용할 수 있다. 매트랩 사용자는 이제 구문 또는 복잡한 코드가 아닌 작업에 집중할 수 있으며, 생성된 코드를 자동으로 실행해 시각화를 통해 파라미터를 빠르게 반복할 수 있다.

R2019b 버전의 시뮬링크를 통해 사용자는 필요에 따라 기능을 액세스하고 발견할 수 있도록 도와주는 새로운 시뮬링크 툴스트립(Simulink Toolstrip)을 사용할 수 있다. 시뮬링크에서 툴스트립 탭이 워크플로우에 따라 배열되고 사용 빈도에 따라 정렬돼 탐색 및 검색 시간을 줄여준다.

올해 초에 적용된 유연한 훈련 루프 및 네트워크를 기반으로 R2019b에서는 한층 발전한 딥러닝 툴박스(Deep Learning Toolbox)를 제공한다. 이제 새로운 기능을 통해 사용자들은 사용자 지정 훈련 루프, 자동 미분, 공유 가중치, 사용자 지정 손실함수를 사용해 고급 네트워크 아키텍처를 훈련시킬 수 있다. 이에 더해, 사용자는 이제 생성적 적대 신경망(GAN), 샴 네트워크(Siamese Networks), 변량 자동 인코더(Variational Autoencoders) 및 주의 네트워크(Attention Networks)를 구축할 수도 있다. 

또한 딥러닝 툴박스는 이제 CNN(Convolutional Neural Network) 계층과 LSTM(Long Short-Term Memory) 계층을 결합하는 네트워크와 3D CNN 계층을 포함하는 네트워크를 ONNX(Open Neural Network Exchange) 형식으로 내보낼 수 있다.

R2019b에서는 ▲자동 주행 툴박스(Automated Driving Toolbox) ▲파워트레인 블록셋(Powertrain Blockset) ▲센서 퓨전 및 추적 툴박스(Sensor Fusion and Tracking Toolbox) ▲폴리스페이스 버그 파인더(Polyspace Bug Finder)와 같은 기능들이 여러 제품에 도입됐다. 

로보틱스 시스템 툴박스(Robotics System Toolbox)에 추가된 새로운 기능 외에 R2019b부터 ▲네비게이션 툴박스(Navigation Toolbox) ▲ROS 툴박스(ROS Toolbox)와 같은 두 가지의 새로운 제품이 도입됐다.

R2019b에서는 사용자가 스테이트플로우 모델을 생성, 편집 및 시뮬레이션하는 방법을 익힐 수 있도록 돕는 대화형 튜토리얼인 스테이트플로우 온램프(Stateflow Onramp)를 제공한다. 매트랩, 시뮬링크 및 딥러닝을 위한 기존 온램프와 마찬가지로, 이 자기 주도 학습 강의는 자동 평가와 피드백을 포함한 비디오 튜토리얼 및 실습 연습 문제로 구성된다. editor@itworld.co.kr


2019.09.25

매스웍스, 매트랩 및 시뮬링크 릴리스 2019b 발표

편집부 | ITWorld
매스웍스(https://kr.mathworks.com/)가 매트랩(MATLAB)과 시뮬링크(Simulink)의 릴리스 2019b(이하 R2019b)를 발표했다. 

이번 릴리스에는 인공지능(AI), 딥러닝, 자동차 산업을 지원하는 기능들을 비롯해 매트랩 및 시뮬링크의 다양한 새로운 기능들이 포함됐다. 이에 더해 R2019b에는 로보틱스를 지원하는 새로운 제품, 이벤트 기반 모델링을 위한 새로운 교육 리소스 및 제품군 전체의 업데이트 및 버그 수정이 포함됐다.

R2019b 버전의 매트랩을 통해 사용자는 파라미터를 대화형으로 살펴보고, 데이터를 전처리하고, 라이브 스크립트의 일부가 되는 매트랩 코드를 생성할 수 있도록 하는 라이브 편집기 작업(Live Editor Tasks)을 사용할 수 있다. 매트랩 사용자는 이제 구문 또는 복잡한 코드가 아닌 작업에 집중할 수 있으며, 생성된 코드를 자동으로 실행해 시각화를 통해 파라미터를 빠르게 반복할 수 있다.

R2019b 버전의 시뮬링크를 통해 사용자는 필요에 따라 기능을 액세스하고 발견할 수 있도록 도와주는 새로운 시뮬링크 툴스트립(Simulink Toolstrip)을 사용할 수 있다. 시뮬링크에서 툴스트립 탭이 워크플로우에 따라 배열되고 사용 빈도에 따라 정렬돼 탐색 및 검색 시간을 줄여준다.

올해 초에 적용된 유연한 훈련 루프 및 네트워크를 기반으로 R2019b에서는 한층 발전한 딥러닝 툴박스(Deep Learning Toolbox)를 제공한다. 이제 새로운 기능을 통해 사용자들은 사용자 지정 훈련 루프, 자동 미분, 공유 가중치, 사용자 지정 손실함수를 사용해 고급 네트워크 아키텍처를 훈련시킬 수 있다. 이에 더해, 사용자는 이제 생성적 적대 신경망(GAN), 샴 네트워크(Siamese Networks), 변량 자동 인코더(Variational Autoencoders) 및 주의 네트워크(Attention Networks)를 구축할 수도 있다. 

또한 딥러닝 툴박스는 이제 CNN(Convolutional Neural Network) 계층과 LSTM(Long Short-Term Memory) 계층을 결합하는 네트워크와 3D CNN 계층을 포함하는 네트워크를 ONNX(Open Neural Network Exchange) 형식으로 내보낼 수 있다.

R2019b에서는 ▲자동 주행 툴박스(Automated Driving Toolbox) ▲파워트레인 블록셋(Powertrain Blockset) ▲센서 퓨전 및 추적 툴박스(Sensor Fusion and Tracking Toolbox) ▲폴리스페이스 버그 파인더(Polyspace Bug Finder)와 같은 기능들이 여러 제품에 도입됐다. 

로보틱스 시스템 툴박스(Robotics System Toolbox)에 추가된 새로운 기능 외에 R2019b부터 ▲네비게이션 툴박스(Navigation Toolbox) ▲ROS 툴박스(ROS Toolbox)와 같은 두 가지의 새로운 제품이 도입됐다.

R2019b에서는 사용자가 스테이트플로우 모델을 생성, 편집 및 시뮬레이션하는 방법을 익힐 수 있도록 돕는 대화형 튜토리얼인 스테이트플로우 온램프(Stateflow Onramp)를 제공한다. 매트랩, 시뮬링크 및 딥러닝을 위한 기존 온램프와 마찬가지로, 이 자기 주도 학습 강의는 자동 평가와 피드백을 포함한 비디오 튜토리얼 및 실습 연습 문제로 구성된다. editor@itworld.co.kr


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