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파이썬으로 수행하는 공정시뮬레이션 기법 I2025.01.031. 공정 시뮬레이션 공정 시뮬레이션은 실험 결과를 수식화하여 일반화하거나, 다양한 변수의 영향을 관찰하여 최적의 조건을 찾는 데 사용됩니다. 상용 패키지 프로그램은 복잡한 식을 동시에 풀어낼 수 있지만, 특정 현상에 제한적일 수 있습니다. 따라서 개인이 직접 시뮬레이션 프로그램을 개발하는 것이 중요합니다. 이를 위해서는 다양한 물리화학적 현상을 동시에 고려할 수 있는 능력이 필요합니다. 2. 파이썬을 이용한 시뮬레이션 파이썬을 이용하여 시뮬레이션을 수행할 때, 변수 설정과 결과값 비교가 중요합니다. 수치적 변수와 반응경로와 같은 ...2025.01.03
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공업수학의 차원(dimension) 도구 중 극좌표의 효과적 활용2025.01.201. 극좌표 개념과 응용 극좌표는 좌표 평면에서 한 점의 위치를 나타내기 위해 각도와 반지름을 사용하는 좌표계입니다. 이는 일반적인 직교 좌표계와 달리, 중심점(원점)에서 특정 각도와 거리로 한 점을 표현합니다. 극좌표계는 특히 원형 또는 방사형 대칭을 가지는 문제에서 유용하게 적용되며, 물리학, 기계공학, 전기공학 등 다양한 공학 분야에서 활용됩니다. 2. 극좌표의 장점 분석 극좌표는 방사형 대칭성을 가진 문제에 대한 접근성을 높여주며, 특정 물리적 현상을 모델링하는 부분에 있어 직교 좌표계보다 효율적입니다. 또한 극좌표는 다양한...2025.01.20
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신호및시스템(건국대) 9주차과제2025.01.171. 신호 및 시스템 이 과제는 신호 및 시스템 수업의 9주차 과제로, 주기 신호 생성, 푸리에 급수 함수 개발, 복소 계수 계산 및 도시, 부분 푸리에 급수를 이용한 신호 재구성 등의 내용을 다루고 있습니다. 이를 통해 신호 및 시스템 분석 기술을 익히고 응용할 수 있습니다. 2. 푸리에 급수 이 과제에서는 FourierSeries.m 함수를 개발하여 복소 푸리에 계수를 계산하고, 그 크기, 실수부, 허수부를 도시하는 작업을 수행합니다. 또한 부분 푸리에 급수를 이용하여 원 신호를 재구성하고 비교하는 내용이 포함되어 있습니다. 이...2025.01.17
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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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몬테카를로 시뮬레이션으로 원의 면적 구하기 (파이썬코드예제 포함)2025.05.091. 몬테카를로 시뮬레이션 몬테카를로 추정(Monte Carlo estimation)은 통계학과 컴퓨터 과학 등 다양한 분야에서 널리 사용되는 추정 방법 중 하나입니다. 이 방법은 통계적인 시뮬레이션을 통해 확률적인 모델링을 수행하여 원하는 값을 추정하는 방식으로 작동합니다. 몬테카를로 추정은 랜덤 샘플링과 통계적 분석을 결합하여 정확한 결과를 얻기 어려운 문제를 해결하는 데 유용하게 사용됩니다. 2. 원의 면적 구하기 원의 면적을 구하기 위해서는 원 안에 몬테카를로 시뮬레이션으로 생성된 점들 중 원 안에 속하는 점들의 비율을 계산...2025.05.09
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23-2 아주대 전산열유체역학 Project1(Two-dimensional laminar flow over a circular cylinder)2025.01.291. 2차원 층류 유동 원형 실린더 주위를 흐르는 2차원 층류 유동(laminar flow)을 해석하였다. 2차원 steady 유동인 Re=4와 2차원 unsteady 유동인 Re=80 두 케이스에 대하여 Ansys Fluent를 사용한 시뮬레이션을 수행하였다. 2. 수치해석 방법 수업시간에 제공한 cyl.msh 파일을 사용하였고, 제공된 강의노트의 setting을 사용하였다. Ansys에서 레이놀즈 수를 기입하는 칸이 없어 점성계수 값을 바꾸어 원하는 레이놀즈 수를 계산하였다. 3. Re=4 유동 해석 Re=4 유동에 대해 잔차,...2025.01.29
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매트랩(Matlab)활용한 이공계열 학습의 활용 방안에 대한 고찰 - 실제 학습 예제들을 중심으로- (version cire)2025.04.261. 다변수 함수 그래프 시각화 이 코드는 다변수 함수의 그래프를 시각화하는 방법을 보여줍니다. 먼저 x 벡터를 만들고, y를 x와 1대1 대응되도록 만듭니다. 그 다음 meshgrid() 함수를 사용하여 정의역을 만들고, 다변수 함수 식을 코딩에 맞게 변환한 후 surf() 함수를 사용하여 그래프를 그립니다. 2. 다항식의 최적함수피팅, 최대값, 최솟값 찾기 이 코드는 특정한 유한개의 점들로 n-1차 다항식을 만들고, 그 곡선의 최대값과 최소값을 찾는 방법을 보여줍니다. 최소자승법과 polyfit(), polyval(), poly...2025.04.26
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파이썬으로 공학계산 따라하기 IX - 2차미분방정식(라플라스변환, solve_ivp, RK4)2024.12.311. 2차 미분방정식 풀이 2차 이상의 미분방정식을 풀어내고 그래프화 하기 위해서는 계산 과정을 구성하여 일반해 및 수치해를 풀어내는 과정에서 반드시 일정 수준 이상의 수학적 지식을 필요로 합니다. 그러나 대부분의 공학 계산에서는 3차 이상의 미분방정식의 활용이 극히 드물고 2차까지의 미분방정식 정도가 대부분이기 때문에, 복잡한 수학적 지식의 습득에 많은 노력을 할애하기 보다는 간단한 패턴을 숙지하여 반복적으로 활용하는 편이 훨씬 유용합니다. 2. Runge-Kutta (4th order) 방법 Runge-Kutta (4th ord...2024.12.31
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'심슨의 역설'은 무엇인지 그 발생원인을 포함하여 구체적으로 기술하고, 우리 주위에서 발생한 사례를 찾아 요약 정리하되, 그 역설을 해결하여 올바로 해석하시오.2025.05.101. 심슨의 역설 심슨의 역설은 데이터 분석에서 중요한 개념으로, 전체적인 패턴과 그룹 내부의 패턴이 상반되는 현상을 의미합니다. 이 현상은 데이터를 해석하거나 결론을 도출할 때 오해를 초래할 수 있으며 잘못된 결정이나 판단으로 이어질 수 있습니다. 심슨의 역설은 데이터의 부분적인 관찰 결과가 전체적인 관찰 결과와는 다른 경향을 보일 때 발생하며, 데이터의 구성이나 변수 사이의 상호작용에 의해 발생할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해서는 데이터를 세분화하여 그룹별로 분석하고, 교차분석을 통한 종합적인 판단, 데이터 시각화 등의 방안...2025.05.10
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ESR 측정2025.01.131. 적혈구 침강속도 측정 적혈구의 침강속도를 측정하여 임상적 의의를 알아보는 실험입니다. 전혈을 측정관에 넣고 수직으로 방치하면 적혈구가 비중 차이로 아래로 가라앉는데, 건강한 사람은 비교적 서서히 가라앉지만 질환이 진행 중인 경우 빨리 가라앉습니다. 적혈구 침강은 3단계로 이루어지며, 침강속도는 세포 응집 질량에 비례하고 표면적에 반비례합니다. 혈장 내 단백질 변화가 가장 큰 영향을 미치는 것으로 보입니다. 2. ESR 측정 방법 이번 실습에서는 Westergren법을 사용했습니다. 측정관을 꽂아두고 1시간 후 떨어진 깊이를 측...2025.01.13
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