잡다구리 너구리

학부 때는 연구한다고 하루가 멀다 하고 코드를 봤었는데, 막상 취업하고 나니 하게 될 일이 없게 되었다. 이제 코딩을 놓은 지 1년이 다 되어가, 뭔가를 해봐야겠다고 생각하던 와중 DNN 코드를 짜기에는 너무 무거워지는 느낌이라 가볍게 할 수 있는(?) 블로그 자동화를 해보기로 하였다. 찾아보니 유튜브에도 잘 나와있긴 하지만, 재생목록 시간 자체가 너무 길기도 하고, 이런 거 유료강의는 얼마나 잘 나와있나 궁금하기도 하고, 좀 체계적이겠지 하는 기대 반으로 수강하였다. 아직 듣는 중이긴 하지만, 생각과 달리 방법론만 알려주고 코드 자체를 알려주는 느낌은 아니지만, 이런 거에 대한 개념을 잡아두면 추후 써먹을 일이 있지 않을까 싶어 하나씩 써볼까 한다. 한 번씩 키보드를 잘못 누르면, F12가 눌러 개발..

새로운 것들을 공부해야겠다고 다짐은 하지만, 새로운 공부를 하기란 쉽진 않은 것 같다. 궁금한 건 많은데, 누가 정리해서 알려주면 좋겠다는 생각이 자주 든다. 그런 의미로 평소처럼 학부 때 공부했던 오일러리안 프레임워크와 라그랑지안 프레임워크에 대해 정리해보고자 한다. 물리 지식 기반 인공지능에 대한 수많은 논문들을 보며, 공통적으로 유체 역학 지배 방정식 문제들을 위주로 풀어서, 왜 이런 것들만 풀지라는 의문을 가졌던 적이 있다. 실제로 유체 역학 관련해서는 엔디비아에서 어떤 랩실(Anima 교수였나)과 협동에서 전지구적인 기상을 한 번에 예측하는 알고리즘을 이미 몇 년 전에 구현한 것으로 기억하는데, 아직 고체 역학 관련해서는 많은 연구가 진행되어 있지는 않다. 그래서 한 번 이런 이유에 대해 적어볼..

학부 때 주 연구가 Inverse Problem, 역문제를 해석하는 연구였다. 당시에는 Forward Problem(순방향 문제)와 Inverse Problem(역문제)에 대한 구분이 코에 걸면 코걸이, 귀에 걸면 귀걸이 느낌이 강했던 것 같다. 단순히 원인과 결과를 기준으로 원인을 바탕으로 결과를 예측하면 순방향 문제이고, 결과로 원인을 예측하면 역문제이기에 A에서 B를 예측한다는 점에서 비슷하지 않았나 하는 느낌. 그래서 다른 연구에도 역문제라고 생각되는 문제에 인공 신경망을 도입해서 해결해보려 한 적도 있는데, 쉽게 되지 않았다. 이는 역문제의 특성 때문이라는 걸 알게 되었는데, 한 번 순방향 문제와 역문제에 대한 차이점을 정리해볼까 한다. Forward Problem(순방향 문제)란? Forw..

학부연구생 때는 그때그때 들어오는 해석을 진행하느라, 다양한 해석을 해봤던 것 같다. 전자기장 해석, 점탄성 물질 해석, 구조 해석 등등.. 당시에는 내가 해석해야 하는 문제에 적합한 이론들만을 공부하였지만, 이젠 급급하게 일들을 쳐내던 당시에 비하면 여유 시간도 있고, 한 번 천천히 이론들을 정립해 봐도 될 것 같아 공부하는 내용들을 기록해보려고 한다. 어디까지나 독학이기에 체계적인 공부는 되진 못하겠지만 말이다. 원래는 할 생각이 없었지만, 최적 설계와 위상 최적화를 공부해 보려다가, CAE와 일맥상통하는 부분이 있는 것 같길래 천리길부터 한 걸음부터... 본 포스팅의 내용은 아래의 유튜브 강의를 일부 참고하였다. https://youtu.be/MJBksGUrqpg? si=rKmKOPZTm3 LFcU..