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R언어 기본 용어 정리 과제2025.04.261. 스칼라(scalar) 스칼라는 단순히 객체에 하나의 값을 할당했을 때, 바로 그 할당되는 값을 지칭합니다. 스칼라값에는 실수, 문자열, 논리값(TRUE, FALSE)이라는 3가지 자료형이 있으며, 벡터와는 달리 하나의 값만을 지정해준다는 특징이 있습니다. 2. 벡터(vector) 벡터는 같은 자료형을 가진 스칼라값들을 순서를 가지고 일렬로 나열한 자료구조입니다. R에서는 c() 함수를 이용하여 여러 개의 데이터를 입력할 수 있으며, 벡터의 각 요소를 반복해서 추출하고 싶을 때는 times와 each를 사용할 수 있습니다. 3....2025.04.26
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방송통신대학교 통계데이터학과) R컴퓨팅 출석과제물 (30점 만점 A+)2025.01.261. R 프로그래밍 제출된 자료에는 R 프로그래밍을 활용한 다양한 작업이 포함되어 있습니다. 이를 통해 R 언어의 기본 문법과 통계 함수 사용법, 데이터 처리 및 분석 기법 등을 익힐 수 있습니다. 특히 학번을 이용한 벡터 생성, 결측치 처리, airquality 데이터셋 활용 등의 내용이 포함되어 있습니다. 2. 통계 데이터 분석 제출된 자료에는 통계 데이터 분석과 관련된 내용이 포함되어 있습니다. 벡터 데이터의 평균, 분산, 중앙값 계산, airquality 데이터셋의 결측치 확인 및 분석 등을 통해 통계 데이터 처리 및 분석 ...2025.01.26
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방통대 통계데이터학과 R컴퓨팅 A+2025.01.241. R 프로그래밍 이 프레젠테이션은 R 프로그래밍 언어를 사용하여 다양한 통계 작업을 수행하는 방법을 다룹니다. 주요 내용으로는 벡터 생성, 통계 함수 사용, 결측치 처리, 데이터 추출 및 조작, 성적 등급 부여, 반복문 활용 등이 포함됩니다. 2. 통계 데이터 분석 이 프레젠테이션은 R 프로그래밍을 통해 통계 데이터를 분석하는 방법을 소개합니다. 주요 내용으로는 USArrests 데이터셋을 활용한 데이터 추출 및 통계량 계산, 모의시험 점수 데이터를 이용한 성적 등급 부여 등이 포함됩니다. 3. 반복문 활용 이 프레젠테이션은 f...2025.01.24
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PCA & SVD2025.01.131. PCA (주성분 분석) PCA는 데이터의 분산(variance)을 최대한 보존하면서 서로 직교하는 새 기저(축)를 찾아, 고 차원 공간의 표본들을 선형 연관성이 없는 저차원 공간으로 변환하는 기법입니다. 데이터의 분산을 최대로하는 새로운 기저를 찾기 위해서는 데이터 행렬 A의 공분산 행렬을 구해야 합니다. 공분산 행렬의 고유분해(Eigendecomposition)를 통해 가장 큰 고유값 몇 개를 고르고, 그에 해당하는 고유벡터를 새로운 기저로 하여 데이터 벡터들을 정사영시키면 PCA 작업이 완료됩니다. 2. SVD (특이값 분...2025.01.13
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벡터 데이터베이스2025.05.081. 벡터 데이터베이스 벡터 데이터베이스는 복합 비정형 데이터를 효과적이고 효율적으로 저장하고 검색하기 위한 기술입니다. 단어나 문장과 같은 정보를 숫자로 변환하여 숫자와 유사한 것을 찾는 방식의 데이터베이스입니다. 기존 데이터베이스는 텍스트 기반 검색을 사용했지만, 벡터 데이터베이스는 숫자 기반 검색을 사용합니다. 이를 통해 비정형 데이터와 벡터 데이터를 효율적으로 저장할 수 있습니다. 이 기술의 배경에는 뉴럴 네트워크(CNN)의 발달로 복합 비정형 데이터를 정확하게 임베딩하여 숫자(벡터)로 표현할 수 있게 된 것이 있습니다. 예...2025.05.08
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질점 평형 측정 실험 보고서2025.05.091. 힘의 벡터 합성과 분해 실험의 목적은 힘의 벡터 합성과 분해, 그리고 여러 힘의 평형 조건을 실험하는 것입니다. 물체의 평형상태는 물체가 원래의 상태를 변함없이 계속 유지하고 있는 것을 의미하며, 정지상태, 등속직선 운동상태, 등속회전 운동상태 등의 모든 경우를 포함합니다. 평형 상태의 조건은 (1) 제 1 평형조건: 모든 외력의 합이 0이 되어야 하고, (2) 제 2 평형조건: 임의의 축에 관한 모든 힘의 모멘트, 즉 토크의 합이 0이 되어야 합니다. 이 실험에서는 질점의 평형상태를 다루므로 제 1 평형조건만 만족하면 됩니다...2025.05.09
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힘의 평형과 벡터 합성 물리학실험보고서2025.05.091. 힘의 평형 실험을 통해 한 점에 작용하는 여러 힘의 평형 조건을 알아보고, 도식법과 해석법을 이용하여 힘 벡터의 분해와 합성을 이해하였다. 물체에 작용하는 외력의 합이 0이 되거나 회전력의 합이 0일 때 물체는 평형상태에 있다. 병진 평형과 회전 평형을 동시에 만족해야 한다. 2. 벡터 분해 및 합성 힘은 벡터량으로 크기와 방향을 갖는 물리량이므로 힘 벡터의 분해와 합성을 통해 힘의 평형 조건을 논의할 수 있다. 도식법과 해석법을 이용하여 벡터를 합성할 수 있다. 도식법은 벡터를 그림으로 나타내어 합력을 구하는 방법이고, 해석...2025.05.09
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QGIS 초보탈출 가이드_3편2025.05.081. 지오프로세싱(Geoprocessing) 지오프로세싱은 공간데이터를 처리하는 다양한 기능을 제공합니다. 버퍼, 잘라내기, 빼기, 디졸브, 교차영역, 유니온, 벡터레이어 병합 등의 기능을 통해 공간데이터를 분석하고 가공할 수 있습니다. 2. 버퍼(Buffer) 버퍼 기능은 특정 피처를 기준으로 직선거리 내의 권역을 생성하고, 그 내부에 속하는 또는 속하지 않는 피처를 검색하는데 사용됩니다. 레이어를 선택한 후 지리정보처리도구 메뉴에서 버퍼 기능을 실행할 수 있습니다. 3. 잘라내기(Clip) 잘라내기 기능은 레이어에 존재하는 폴리...2025.05.08
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서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)2025.05.101. 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM) 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)의 이름은 알고리즘의 기본 원리와 핵심 개념에 기반하여 지어졌습니다. 데이터 포인트들을 분류하기 위해 사용되는 초평면(hyperplane)의 위치는 이 서포트 벡터들에 의해 결정됩니다. 서포트 벡터는 결정 경계와 가장 가까운 데이터 포인트들을 의미합니다. 이러한 포인트들은 결정 경계 주변에서 서로 다른 클래스에 속하는 데이터들을 분리하는 역할을 수행합니다. SVM은 주어진 데이터를 기반으로 ...2025.05.10
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힘의 평형 예비 레포트2025.05.131. 힘의 개념과 단위 힘은 크기와 방향을 가진 벡터이며, 힘의 합성과 분해를 통해 평형 상태를 이해할 수 있다. 실험에서는 정역학적 평형 조건인 모든 외력의 합이 0이 되는 조건을 만족하는지 확인하였다. 2. 힘의 평형 조건 물체가 평형 상태를 유지하기 위해서는 두 가지 조건이 필요하다. 첫째, 모든 외력의 합(벡터합)이 0이 되어야 하고, 둘째, 임의의 축에 관한 모든 힘의 모멘트(토크)의 합이 0이 되어야 한다. 본 실험에서는 제1 평형 조건만 만족하면 된다. 3. 힘의 벡터 합성 힘의 벡터 합성은 기하학적 방법(도식법, 작도...2025.05.13
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