신군의 역학사전

이전 포스팅까지해서 열역학 1법칙과 적용사례를 정리했다. 에너지 보존법칙(열역학 1법칙)만으로는 자연계에서 일어나는 과정의 반응의 방향성과 실질적 효율의 한계를 설명하기에 부족하므로, 이를 보완할 새로운 열역학 법칙의 도입이 필요하다. 이번 게시글에서는 열역학 2법칙에 대한 내용을 정리해보겠다. 열역학 2법칙의 서술(Statements of the Second Law)열역학 2법칙은 엔트로피 개념을 통해 자연계의 자발적 과정의 방향성과 비가역적 손실을 규정하는 법칙으로, 여러 관점에서 다양한 서술법이 제시되어 있지만 모두 동일한 본질을 다룬다. 이에 대해 자세히 정리해보면 아래와 같다.1. 클라우지우스 서술(Clausius Statements of the Second Law)It is impossible..

앞선 게시글에서 열린계에서의 에너지 보존 방정식, 즉 열역학 1법칙에 대한 내용을 정리했다. 이번 게시글에서는 실제 열역학적 사이클 혹은 시스템을 구성하는 다양한 컴포넌트들에 대해 이를 적용해보는 예시들을 정리해보겠다. 대부분 정상상태(Steady-State)를 가정하므로, 아래의 수식을 간소화하는 형태가 되겠다.1. 노즐 & 디퓨저(Nozzle & Diffuser)노즐과 디퓨저는 유체의 속도와 압력을 조절하기 위해 단면적을 변화시켜 사용하는 장치로, 노즐은 단면적을 줄여 작동유체의 속도를 높이고, 디퓨저는 단면적을 넓혀 작동유체의 속도를 줄이는 역할을 수행한다. 이는 연속방정식(Av=constant)로부터 알 수 있고, 추가로 베르누이 방정식에 따라 속도와 압력은 반비레 관계로 변화하게 된다.따라서 이..

슬라이드 마스터 기능을 사용하여 자동 페이지 할당기능을 활용할 수 있는데문제는 슬라이드 넘버가 페이지 수로 디폴트로 할당이 되면서, 표지 슬라이드에 1번이 할당되는 경우가 있다.이 경우, 본문의 시작페이지가 2페이지가 되어서 조금 거슬릴 수 있는데이 경우 슬라이드의 시작페이지를 0으로 설정해주면 해결할 수 있다.[디자인] - [슬라이드 크기] - [사용자 지정 슬라이드 크기] -[슬라이드 시작번호 1->0 변경]슬라이드 시작번호를 0으로 수정해주면이렇게 본문의 시작페이지를 1로 맞춰줄 수 있다.

1. 개요(Overview)주성분분석(Principal Component Analysis, PCA)는 고차원 데이터를 저차원 공간에 효과적으로 투영하여 데이터의 주요 변동을 최대한 보존하는 투영 기반 차원 축소 기법으로, 데이터에 가장 가까운 초평면(Hyperplane)을 정의한 다음, 데이터를 해당 평면에 투영시킨다. 이와같은 PCA의 활용을 통해 고차원 데이터 분석에서 발생할 수 있는 문제점들을 효과적으로 해결할 수 있다. 2. 주성분(Principal Component)PCA의 목적은 Raw Data의 데이터의 특성(분포)을 최대한 유지하며 차원을 낮추는 것으로, 저차원의 부분공간에 투영하기 전에 최적의 초평면을 결정해야한다. 여기서 최적의 초평면은 투영한 저차원의 데이터의 분산이 최대가 되도록하는..

1. 차원의 저주(Curse of Dimensionality)차원의 저주(Curse of Dimensionality)란 여러 특성(Feature)을 가진 고차원 데이터를 다룰 때 직면할 수 있는 여러 문제들을 총칭하여 부르는 용어로, 주로 데이터의 차원이 증가할수록 학습 모델의 계산 속도와 정확도가 저하되는 현상을 지칭한다. 데이터의 특성(Feature)의 수가 많아질 수록 계산속도가 기하급수적으로 늘어나는 것은 쉽게 납득이 가능하나, 모델의 정확도 관련해서는 다소 의문이 들 수 있는데, 이는 데이터 희소성(Sparsity) 문제로 설명이 가능하다. 예를 들어, 한 학급의 학생들을 여러 기준에 따라 분류하는 상황을 가정해볼 수 있다. 여기서 키와 몸무게만으로 학생들을 분류하는 경우와 키,몸무게와 더불어 ..

1. DBSCAN 개요DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)은 데이터가 밀집되어 있는 영역을 클러스터로 보고, 희소 영역(밀도가 낮은 부분)을 노이즈로 간주하는 밀도 기반 군집화 알고리즘이다. DBSCAN은 임의의 형태의 클러스터를 찾을 수 있고, 노이즈를 제거하거나 탐지하는 용도로 활용이 가능하여 다른 클러스터링 기법에 비해 우수한 면이 있다. 2. TheoremDBSCAN 알고리즘의 구현을 위해 정리해야할 몇가지 이론(혹은 정의)이 있는데, 정리하면 다음과 같다.2-1. ε-neighborhood어떤 점 p를 기준으로, 데이터셋 D 안에 있는 점들 중, 거리(dist)가 ε 이하인 점들의 집합을 ε-이웃(ε-neighb..

1. 계층적 군집화(Hierarchical Clustering)계층적 군집화(Hierarchical Clustering)는 데이터 간의 유사성을 기반으로, 각 데이터가 개별 군집에서 시작하여 반복적인 병합 또는 분할 과정을 통해 계층적인 트리 구조(Dendrogram)를 형성하는 비지도학습 기법이다. K-means Clustering과는 달리 클러스터의 수를 사용자가 미리 지정해주지 않아도 된다는 장점이 있으며, 트리 구조를 통해 의미있는 분류 체계를 도출할 수 있다(트리구조의 높이로 taxonomy를 찾아낼 수도 있다). 최종적으로 생성된 덴드로그램을 바탕으로 사용자가 적절한 Cutting Point를 정해 클러스터 수를 나누게 된다. 아래의 그림을 예로들면, 수직선을 어디에 긋냐에 따라 최종 클러스터..

1. K-평균 군집화(K-means Clustering)란?K-means Clustering은 분할 군집화(Partitional Clustering) 알고리즘 중 하나로, 미리 지정된 K개의 클러스터로 데이터를 나누어 각 클러스터 내에서 데이터가 최대한 서로 가깝게 되도록 하는 것을 목표로 한다. 이를 통해, 정답 레이블링이 없는 상황에서 유사한 데이터셋을 하나의 Subset으로 효과적으로 묶어낼 수 있다. 다만, 클러스터의 수(K)는 사용자가 지정해주어야 하는 하이퍼파라미터로 사용자 판단하에 최적값을 모델에 집어넣어주어야 한다. 보통 최적 클러스터 수는 엘보우 방법(Elbow Method)에 따라 선택하며, 관련 내용은 아래의 게시글과 같다.https://ymechanics.tistory.com/ent..