우선 여기 블로그에서 다루는 코딩은 일반인들이 배우고 싶어하는 UI 나 웹,앱 개발과 관련한 내용이 아님을 먼저 밝히겠다. 공학도로서 일을 하다보면 수치해석이나 미분방정식 등으로 자연현상이나 사물의 거동을 예측하거나 묘사해야하는 경우가 상당히 많은데 이런 부분을 수계산이나 엑셀같은 스프레드시트만으로 표현하려면 너무 시간이 오래 걸린다. 따라서 프로그램 툴을 이용하거나 직접 코딩을 하게되는데 아무래도 이런 부분에 관해서는 mathworks 사의 matlab 프로그램이 가장 적합하게 개발되어 왔기에 수치해석을 해야하는 많은 연구실에서 사용하고 있다. 나 같은 경우에도 업무상 필요한 차원에서 엑셀 VBA나 매트랩 내에서의 기초적인 코딩은 다루고 있으나(그냥 그때 그때 필요한 대로 쓰는 정도라 제대로 다루고 있..

개인적으로 정한 포스팅 스케쥴 상으로는 공학 관련 포스팅과 코딩 관련 글을 올려야 하는데 막상 적으려고 보니 전공 분야 쪽이 오히려 쉽게 설명하기가 어려워 개인적으로 아주 기초적인 부분부터 다시 공부를 하는 중이다. 미분방정식 풀이나 그런 것을 다 포함하여 설명하기에는 이 블로그에서 추구하는 일반인들에게 쭉쭉 읽혀지는 내용이 아니게 되고, 개념적으로 쉽게 얘기를 하자니 나의 지식이 얉았음을 느끼게 된다. 앞으로 확률에 대해 좀 더 깊이 있는 내용을 다루려면 좀 더 까다로운 수식들을 다루게 되는데 이와 관련해서도 천천히 공부를 하면서 준비가 되는대로 이어서 다루겠다. 우선은 이전 포스팅에서 다루어진 베이스정리를 어떤 식으로 활용할 수 있는지 예시를 보이려고 한다. 해당 문제는 Probability Conc..

전체 확률의 원리 (total probability theorem), 조건부 확률 (Conditional probability) 이전 포스트에서 베이스 정리에 대해 설명하면서 이해를 돕기위해, 그리고 실제 사용할때 생각나기 쉽게 선행사건과 후행사건으로 구별을 하였지만 사실 해당 공식에서 두 사건은 순서가 바뀌는 경우여도 괜찮고 동시에 일어나는 경우여도 괜찮다. 지금 설명할 두 개념도 마찬가지다. 먼저 확률론의 기본적인 용어 정리를 이해하게 쉽게 풀이를 하자면 사건의 집합: Sample space 특정 사건의 집합: event 가능한 하나의 사건: sample point 발생한 사건: outcome(s) 사건을 발생시키는 시도 혹은 랜덤한 사건 발생: experiment (trial) 임을 숙지하자. ev..

Bayesian theorem 을 설명하기 앞서 역확률에 대해 언급한다. TIP 역확률 : 어떤 시행의 결과가 있을 때 그 이전 시행의 확률 구하는 과정 ex)A,B,C 세 사람이 존재하고 세사람이 가위바위보를 할때 한명이 이기는지 두명이 이기는지 비기는지 확인하는 시행 ->한 사람이 이겼을 때, 이긴 사람이 A일 확률 역확률의 개념을 짚어봤으니 베이스 정리(베이즈 룰)에 대해 이해해 보자. 처음 실행한 사건 A와 다음으로 시행되는 사건 B가 있다.

개인적인 예상과 달리 공학,과학 첫 포스트가 다른 분야에 비해 가장 후 순위로 밀렸다. 사실 나는 진흙을 비균질 토양입자로 구성된 콜로이드 현탄액으로 일컫는걸 즐길 정도로 과학적 표현을 인문학적표현보다 좋아하는 과학 덕후로 살아왔다. 하지만 요새의 뉴스를 바라보면 너무 4차산업과 IT만을 과학적인것으로 조명하고 있다보니 개인적으로 끌리는 주제가 많지가 않다. 물론 요새 코로나19로 인해 바이러스와 관련된 의학지식은 흥미롭지만 이 블로그에는 내 사전지식이 기반이 되는 글만 올리고 싶었기에 새로 배운 지식을 정리하기 급급한 글은 지양하고 있으니, 의학 관련 글을 쓰게된다면 시간이 꽤나 흐른 후일 것이다. 그래서 결심을 한 것이 한동안은 일반적인 공대생들이 대학에서 보편적으로 배우는 역학적 지식들 중에 많이들..