J.A.I.Lab

아마 연구 카테고리의 제 글을 읽으신 분들은 제가 무얼 하는지 대략적으로 아실 거예요. 유효성 검증이라고도 하는데 이는 넓게 사람이든 컴퓨터든 우리가 가진 값에 대한 질적 향상을 의미해요. 그러니까 우리가 최초로 가진 값을 어떻게든 더 나은 값으로 향상을 해야 하죠. 그때 더 나은 값이라는 의미는 두 가지로 나눠볼 수 있는데 정확과 정밀이죠. 마침 학회 때 썼던 자료가 있어서 가져왔어요. 위의 그림에서 보시면 정확하다는 것은 어떤 불확실성은 있지만 그래도 그들이 지향하는 방향은 맞다는 것이고, 정밀하다는 것은 방향은 틀렸지만 꽤나 확실하게 한 방향을 가리킬 수 있다는 건데요. 왼쪽의 그림처럼 정확하지만 정밀하지 않은 경우에는 이들의 불확실성을 줄이는 쪽으로 그리고 오른쪽 그림처럼 정밀하지만 정확하지 않은..

지난 시간에는 민감도에 대해서 이야기했었어요. 지난번 포스팅은 안 보신 분들은 여기를 클릭하시면 됩니다. 민감도는 그 자체로도 원하는 출력값/결과값에 대한 입력값이 중요도를 알 수 있기에 의미가 있긴 하지만요. 이러한 분석은 입력값이 수가 적을 때는 가능할지 몰라도 너무 많은 경우에는 일일이 다 파악하기엔 의미 있는 연구를 이끌어내기가 쉽지 않을 수가 있어요. 그보다도 제 연구분야에서 민감도는 이전 포스팅에서 말씀드린 대로 샌드위치 법칙이라고도 불리는 불확실성 전파를 위해 사용되곤 해요. 먼저 공분산에 대해서 이야기하고 진행하는 게 좋을 것 같네요. 통계학에는 표준편차 또는 분산이란 개념이 있어요. 모집단 또는 모집단에서 추출한 표본집단의 퍼진 정도를 측정하죠. 평균값과 더불어 통계학에선 매우 중요한 개..

제 이야기는 많이 들려드렸지만 제가 속한 연구실 이야기는 자주 드리지 않은 것 같아서 이번 포스팅에선 제가 합류한 후 저희 연구실의 멤버와 역사 등을 간략하게 말씀도 드릴 겸 된다면 홍보도 할 겸 겸사겸사 이것저것들을 다뤄보도록 하겠습니다. 첫 학기, 방사선 연구실 저는 2019년 1월에 박사학위를 시작했는데요. 첫 학기에는 너무 아무것도 모르고 영어도 못하기도 해서 지도교수를 찾는 것도 어려웠죠. 제가 학기가 시작하고 2주 뒤에 미국에 도착했는데 수업도 필수 수업이라는 거 두 개 정하고 그럴 때였는데 그중 한 수업을 담당하는 교수님이 너무 친절하여도 좋아보시더군요. 게다가 제가 전에 조금이라도 해봤던 방사능 쪽을 하는 교수님이시기도 해서 그 교수님께 지도교수가 되어주실 수 있는지 여쭤봤는데 흔쾌히 수락..

이번 포스팅에서는 제 첫번째 연구주제였던 민감도 분석의 기본적인 내용들을 쉽게 다뤄볼까해요. 사실 쉽게 다뤄보고 할 필요도 없는게 제가 연구를 시작할때 만해도 아무 배경지식도 없는 사람들과 마찬가지였으니까요. 그럼 천천히 둘러보실까요? 민감도는 영어로 Sensitivity로 쓰는데요. 미분계수 민감도와 중요도 민감도로 분류가 되는데 저도 후자는 개념만 알고 실제 연구에 사용해 본적이 없어서 생략하고 전자에 대해서 먼저 설명드릴게요. 미분계수 민감도는 종종 경사도(Gradient)로 표현이 되고 dy/dx 이런 식으로 많이 쓰죠. 기하학적 의미으로는 y의 변화를 최대로 이끌 수 있는 x의 방향이라고 이해하시면 좋을 것 같네요. 수학적으로는 간단히 탄젠트로 구할 수 있고요. 아래 그림이 조금 더 이해를 도울..

이번 포스팅에서는 제가 박사 기간 동안 연구하는 연구 주제의 전반적인 개요를 소개해 드리고자 합니다. 앞으로 이런 분야를 공부하거나 이 분야에서 일하시는 분들 혹은 그냥 재미 삼아 보시는 분들에게도 도움이 될 수 있게끔 최대한 노력해 보려 합니다. 그럼 가차없이 바로 시작해 볼까요? 제 연구는 영어로는 Validation and Verification (한국어로는 검사와 타당성 검증) 인데 한국어 번역이나 뜻 풀이를 봐도 전혀 이해하기 힘든 말로 써있더군요. Valiation은 어떤 복잡한 문제의 풀이가 올바른 방향으로 가고 있는지, Verification은 그 문제가 제대로 풀렸는지 검사하는 거라는데 몇번씩 봐도 이해가 안되더라고요. 제가 저희 분야에서 사용되는 의미를 알려드리도록 할게요. Valida..

첫 번째 논문은 제가 2019년 여름 지도교수를 바꾸고 바로 시작했어요. 처음에 저희 랩 (CYNICS - Purdue Nuclear Engineering)에 오고나니 교수가 열심히 하면 이번 논문 1저자로 써주겠다 말씀하시더라고요. 이 때는 아는 것도 없고 1저자니 뭐니 이런 것도 몰랐고 수업도 따라가는게 바빳기에 어쨌든 알았다고 말하고 시작하게 되었죠. 거기다가 영어는 말도 서툴렀을 뿐만 아니라 수업 때도 못 알아듣는게 많았으니 제가 무슨 수로 학술지에 논문을 쓰겠습니까? 부끄럽지만 첫번째 논문은 저희 교수가 아이디러 뿐만 아니라 내용도 대부분 다 써주었어요. 시간이 지나서야 왜 교수가 아무것도 모르는 저에게 논문에 기여하라고 했는지 알겠더라고요. 제가 추측한 이유는 다음과 같아요. 1. 쉽지 않은 ..

저는 아주 운이 좋게도 분수에 맞지 않은 많은 기회를 받은 것 같아요. 그 중에서도 이 카테고리에 해당하는 부분은 제가 군의 지원을 받아서 공부한 내용들을 공유드리고자 합니다. 제가 배운 것들이 군에도 도움이 되고 더 나아가 제 글을 읽는 분들이 조그마한 영감이라도 받았으면 하는 바램에서 이 카테고리를 새로 만들게 되었어요. 제 연구의 많은 부분은 핵공학에 관련되어 있기 보다는 데이터 사이언스쪽에 많은 무게가 실려있어요. 그러다보니 핵분열, 핵연료와 같은 주제보다 머신러닝, 회귀분석 같은 단어가 더 자주 나올 것 같네요. 핵공학에 관련해서는 따로 공부도 하고 다른 카테고리에서 주로 다룰 예정이고요. 천천히 제가 공부한 것들도 남길 겸 포스팅을 할까 합니다. 주로 다룰 내용으로는 제 논문과 제가 기여한 리..