일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | ||||||
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 |
30 | 31 |
- 연산자 학습
- Neural Operator 설명
- Resonance frequency
- jax
- 맥스웰 방정식
- Neural Operator
- HFSS
- Operator Learning
- 순수 함수
- 품질 인자
- Physics Informed Neural Network
- jax error
- COLAB
- Wireless Power Transform
- Burgers Equation
- Anaconda
- Pino
- 딥오넷
- Physics Informed Neural Operator
- 일러스트레이터 수식
- Q factor
- DeepONet
- FNO
- Maxwell Equation
- PINN
- PIDoN
- Governing Equation
- 일반기계기사
- Wireless Power Transfer
- WPT
- Today
- Total
목록분류 전체보기 (25)
잡다구리 너구리

금일 일반기계기사 2회 차 실기에 대한 결과가 나오고, 다행히도 1트에 합격하게 되어서 합격 수기를 쓸 수 있게 되었다. 필기는 몰라도 필답형과 작업형은 나름 짧은 시간 내에 가성비 있게 붙었다고 생각하여, 이에 대한 합격 수기와 어떻게 공부했는지를 쓰고자 한다. 하지만 실기를 붙을 거라는 100% 확신은 없었기 때문에 다들 넉넉하게 기간을 잡고 준비하는 것이 좋을 것 같다. 먼저 합격 인증 공부 기간 필기 시험의 경우 겨울 방학에 현장 실습을 다니며, 연구실 활동 또한 병행하며 기사를 준비해야 했기 때문에 공부 기간을 의식해서 조금 길게 잡았다. 이렇게 1회 차 필기시험을 본 뒤, 바로 실기 시험을 보기에는 개강 이슈와 현장 실습을 하며 밀린 연구 활동을 해야 하기 때문에 2회 차 실기 시험을 보기로 ..

종종 논문에 들어갈 Figure를 작업할 일이 있는데, 이때 Adobe의 일러스트레이터 프로그램을 통해 작업을 하게 된다. 왜 해당 프로그램을 쓰냐는 교수님이 시켜서도 있긴 한데, 찾아보니 가장 큰 이유가 화질이 깨지지 않으며, png 파일로 자유 변환이 되기 때문인 것 같다. 하지만 기계공학도로써, 아무래도 이런 프로그램은 생소할 수밖에 없고 사실 쓸 때마다 몇몇 키들을 까먹어 다시 찾아보곤 한다. 그중 수식 입력의 경우 아무래도 일러스트레이터가 그림 그리는 프로그램이다 보니, 프로그램 내에 수식 입력에 대한 지원이 잘 이뤄져있지 않다. 그렇기 때문에 매 번 찾아보다 보니 귀찮기도 하고 할 때마다 다른 방법으로 하는 것 같아, 이번 기회에 정리해보고자 한다. 1단계. 한글에 수식 입력 후 PDF 저장 ..
어쩌다 보니 맥스웰 방정식에 대해 공부해야 할 일이 생겨, 겸사겸사 이에 대해 포스팅하며 내 안의 이해를 확고하게 하고자 한다. 열역학을 공부할 때 맥스웰 관계식에 대해 공부했던 기억이 있어, 똑같은 건 줄 알고 복습도 할 겸 열역학 관점에서의 맥스웰 관계식과 전자기학 관점의 맥스웰 방정식의 차이 또한 비교해보고자 했는데 아예 다른 거더라. 맥스웰 그는 G.O.A.T. 내 생각에는 지금 시점에서는 맥스웰 방정식에 대해 심도 깊게 알 필요성은 없을 것 같아 전반적인 식과 의미, 각 항이 해당 식에서 무슨 역할을 하는지 등을 살펴보고자 한다. (내가 전자기학에 대해 심도 깊은 지식이 없다 보니) 맥스웰 방정식이란? 맥스웰 이전의 시대에부터 전기와 자기에 대한 연구는 활발하게 진행되어 왔지만, 그 당시에는 전..
최근 캘텍 대학의 Anima 교수님을 필두로 펜실베이니아 대학의 Lu lu 교수님 등 Neural Operator에 관한 논문들이 점차적으로 증가하고 있다. 비슷한 종류의 Neural Network를 통한 PDE Solver를 연구하는 입장에서 솔직히 말하면 Comsol, Abaqus 등의 해석 시뮬레이션 프로그램을 PDE Solver가 대체하려면 많이 멀었다고 생각했었다. 그런데 버클리 국립연구소에서 엔비디아와 Fourier Neural Operator를 통해 지구를 모델로 Data-Driven을 통해 기후 예측에 대한 연구를 하고 있다는 것을 듣고 어쩌면 내 생각보다 빠르게 대체하지 않을까 하는 생각도 든다. 여하튼 본문에서는 Physics-Informed Neural Operator, Physics..