공업수학의 차원(次元, dimension) 도구 중 한 가지 선택 후 주제 대상의 효과적 활용에 대해 장점이나 근거, 예시 등을 구체적으로 제시하되 자기 고유 의견을 포함시켜 논술하시오

소개

공업수학1
공업수학의 차원(次元, dimension) 도구 중 한 가지 선택 후 주제 대상의 효과적 활용에 대해 장점이나 근거, 예시 등을 구체적으로 제시하되 자기 고유 의견을 포함시켜 논술하시오

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 본론
1. 차원
2. 차원 축소
3. 금융 분야
4. 제조 분야
5. 나의 생각

Ⅲ. 결론

Ⅳ. 참고문헌

본문내용

공업수학에서 말하는 차원은 “무언가를 표현하는 데 필요한 독립적인 방향의 개수”로 이해된다. 이 정의는 일상적인 공간 감각과도 연결된다. 점은 한 방향으로만 움직인다고 생각하면 일차원에 가깝고, 평면은 서로 다른 두 방향이 필요하므로 이차원, 우리가 사는 공간은 세 방향이 필요하므로 삼차원으로 설명된다. 여기까지는 직관적이다. 공업수학에서는 이 직관을 더 넓은 대상에 적용한다. 예를 들어 온도, 압력, 진동, 전류 같은 센서 값이 여러 개 모이면, 그 자료는 “변수의 개수만큼의 차원”을 가진 벡터로 정리된다. 이런 방식은 단순해 보이지만, 실제 공학 문제에서 매우 강력하다. 데이터가 많아질수록 표현은 쉬워지는 대신, 해석과 계산이 무거워지고 오류 가능성도 커진다. 그래서 “차원을 줄이되 핵심을 유지하는” 발상이 실제 현장에서 자주 쓰인다. 이때 바탕이 되는 개념이 벡터 공간의 차원과 그 응용인 차원 축소이다. 본 과제에서는 벡터 공간의 차원 개념을 중심으로, 차원 축소가 최근 국내 산업과 사회 영역에서 어떻게 활용되고 어떤 장점과 한계를 보이는지 구체적 사례와 함께 서술하고자 한다.

참고자료

· 권기태, 오지원, 곽병문, 이미기, & 빈범호. (2019). PCA 를 적용한 결함 심각도 기반 차원 축소 모델. 한국소프트웨어감정평가학회논문지, 15(1), 79-86.
· 홍준호, 오민지, 조용빈, 이경희, & 조완섭. (2020). 다차원 데이터의 군집분석을 위한 차원축소 방법: 주성분분석 및 요인분석 비교. 한국빅데이터학회지, 5(2), 135-143.
· 권진웅, & 김예빈. (2025). 인공지능 대전환(AX), 금융이 선도하겠습니다.. 금융위원회. https://www.fsc.go.kr/no010101/85908
· 이수빈. (2026). 금융당국, '금융문턱' 된 신용평가 개편…AI·비정형정보 활용. 이데일리. https://www.edaily.co.kr/News/Read?newsId=0*************688