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공부150

[TED] 니콜라스 크리스타키스 : 사회연결망의 숨겨진 영향력 니콜라스 크리스타키스, 비만, 행복 등의 사회적 연결망에 의한 전파 과정을 연구한 인물이다. 사회연결망이 지니는 의미가 무엇이며, 이러한 연결망이 마치 살아있는 생물체 처럼 지속되어져가는 것에 대해 설명해주는 영상이다. 2017. 11. 30.
[통계역학] 해석역학 통계역학 캠퍼스 제미 라는 책을 사서 박사1년 친구와 함께 공부를 시작했다. 통계역학은 미시적 작용이 거시적으로 어떻게 나타나는지를 설명해주는 학문이다. 이 책의 프롤로그에서는 본격적으로 통계역학을 설명하기 전에, 통계역학을 이해하기 위해 사전적으로 알아야 할 기초지식에 관해 소개하고 있다. 어디까지나 소개이기 때문에 그 레벨은 깊지 않다. 먼저 소개 하는 부분이 바로 오늘 글의 제목인 해석역학이다. 해석역학은 기존의 뉴턴역학을 다른 방식으로 해석함에서 시작한다. 뉴턴역학은 힘과 가속도, 가속도와 속도, 속도와 위치의 관계를 설명한다. 그래서 가장 익숙하고, 직관적으로 이해하기가 쉽다. 하지만, 조금 복잡한 시스템 속에서는 수많은 힘과 작용점에 의해 발생하는 복잡한 관계가 생기게 되는데, 이를 뉴턴방정식.. 2017. 11. 1.
[논문소개] Barabasi-Albert model (바라바시 알베르트 모델) 바라바시의 Emergence of Scaling in Random Networks 라는 논문에서 소개된 Barabasi-Albert model (BA 모델)을 파해쳐 보기로 한다.참조: [논문] Emergence of Scaling in Random Networks (http://mons1220.tistory.com/47) (노드=지점 : 새로운 네트워크 기점을 가르킴) Babasi-Albert Model의 의의 바라바시모델은 기존의 네트워크 모델들이 사회현상에서 발생하는 거듭제곱 분포(Power Law Distribution)을 설명하지 못했던 것을, 두가지의 네트워크 생성원칙의 도입을 통해 해결하였다. 거듭제곱 분포의 법칙이란 한개의 네트워크를 가진 기점의 수, 두개의 네트워크를 가진 기점의 수..... 2017. 10. 22.
[인공지능] 인공지능의 한계점과 진화방향에 대한 고찰 요즘 머신러닝 관련공부를 거의 하지 못했다. 간간히 소식만 접하며, 간만 보았다. 어쩌면 인공지능 인공지능 들썩들썩 거리는 현 상황에 북적이는 곳을 싫어하는 내 성격이 발동하여, 한발치 물러난 것일지도 모르겠다. 인공지능은 확실히 대단한 것 같다. 그 중 뉴럴 네트워크는 엄청난 정보속에서 우리가 원하는 연관성을 위해 조직화 되는 네트워크 집단이다. 간단한 데이터 분석을 위해 최소자승법을 통해 선형 핏팅을 하곤 하는데, 뉴럴 네트워크는 더 높은 차원의 핏팅을 만들어 내주는 회귀분석이다. 이러한 인공지능의 대단한 점은 우리가 연관성을 찾지 못하거나, 말이나 논리로 일목요연하게 설명하기에는 애매한 부분에 대한 핏팅까지 해주는 것이다. 엄청난 데이터를 통해 인공지능은 특징점을 네트워크에 기억시키는 훈련을 통해,.. 2017. 10. 18.
[논문소개] Emergence of Scaling in Random Networks Emergence of Scaling in Random Neworks 라는 논문은 바라바시가 쓴 새로운 네트워크의 구조에 대한 논문이다. 이 논문이 등장하기 전까지 복잡한 네트워크 구조를 분석하기 위해 다음과 같은 네트워크의 특성에 대해 연구가 되어왔다고 한다.정해진 수로 연결된 네트워크(Regular Network)랜덤하게 서로 다른 두 점을 연결하는 네트워크(Random Network)정해진 수로 연결된 네트워크 에서 일정 확률로 연결을 끊어 다른 연결로 잇는 네트워크(Small world Network) 이 중, Small world Network는 몇개의 연결만 수정했을 뿐인데, 각 지점간의 최단거리가 급속도로 짧아지는 특이한 현상이 발견된 네트워크이다. 예를 들면, 6다리만 건너면 세계 모든 사.. 2017. 10. 14.
[연구] 프랙털 -고찰- 왜 자연계에서는 프랙털이 관찰될까? 이를 위해 간단한 구조의 프랙털을 살펴보자. 코흐곡선은 다음과 같이 만들어진다.각 변을 3등분해서, 한 변의 길이가 이 3등분의 길이와 같은 정삼각형을 붙인다.2.의 과정을 무한히 반복한다. 프랙털 구조상의 큰 부분을 보던지, 작은 부분을 보던지 똑같은 모양으로 보이게 된다. 이로부터 프랙털은 사이즈에 관계없이 한가지 원리에 의해 설명되어질 수 있다고 할 수 있다. 마찬가지로 자연계에서 프랙털이 발견되었을 때, 다음과 같이 생각할 수 있다. 1. 특정 생성 원리에 의해 발생하였다.2. 스케일에 상관없이 작용하는 힘에 의해 만들어졌다. 우리는 복잡한 자연속에서 작용을 만들어내는 힘에 대해 어느정도 알고 있다. 이러한 특정한 원리가 스케일에 따라 같게 또는 다르게 적용되며.. 2017. 10. 6.
[연구] 프랙털(Fractal) -공부 시작- 프랙털이란 확대하여도 축소하여도 같은 구조가 계속해서 나오는 기하학적 형태를 말한다. 이러한 특성때문에 프랙털 구조의 어떤 한 부분을 확대해 보면 현재의 모습과 같아진다. 그래서 그런지 수많은 구조들의 프랙털들을 보자면 신비한 느낌을 받게 된다. 프랙털이 왜 중요한가 하면, 자연계에서 나타나는 프랙털 구조들 때문이다. 우주에서, 생물에서, 결정에서, 경제활동에서, 난류에서 등등.. 수많은 분야에서 프랙탈의 구조가 나타난다. 이러한 활동들은 너무나 복잡하고, 불규칙적으로 보여 분석하기 힘들 것이라 생각하였는데, 프랙털의 관점에서 이러한 활동들을 바라본다면 이러한 현상들을 설명할 수 있지 않을까? 라는 관점이다. 즉, 복잡한 현상속에서 단순한 원리에 대해 생각해 볼 수 있는 좋은 도구인 셈인 것이다. 프랙털.. 2017. 10. 4.
[진화론] 진화는 우연이 아니라 필연이다? 뉴스페퍼민트에서 읽은 재미있는 진화이야기를 소개한다.(http://newspeppermint.com/2016/09/05/m-ball2) 내용이 어려워 완벽히 이해하긴 힘들었지만 정리하자면 다음과 같다. - 한가지 표현형을 지니는 수많은 서열들이 존재한다. 즉, 한가지 목표를 위한 여러가지 해답이 존재한다는 것- 복잡한 전기회로에서 진화가능한 구조가 있음이 발견되었다. 즉, 복잡할수록 변화에 대해 더 강한 진화가능성, 창조성, 혁신성이 생물학적 특성이 아닌 복잡한 네트웤의 기본적인 특징일 수 있다고 생각된다. => 진화는 복잡한 시스템에서 정보가 구성되면서 필연적으로 발생하는 결과이다. 생명의 탄생은 환상적인 우연이 아니라 수학적으로 필연적인 사건이었을 것이다. 빅데이터를 이용하여 복잡한 네트워크를 트레이.. 2017. 7. 24.
[진화론] 남자가 여자보다 일찍 죽는 이유 뉴스페퍼민트에서 "남자가 여자보다 일찍 죽는 이유" 라는 글을 읽고 내용이 재미있어 간단히 요약을 해 보았다.(http://newspeppermint.com/2017/05/14/m-ageing2/?utm_source=related_news&utm_medium=inner&utm_campaign=yarpp) 간간히 웃긴 글로, 위험한 짓을 하는 남자들 영상을 모아놓고, 남자가 여자보다 일찍 죽는 이유 라는 동영상이 인터넷상에 돌곤 한다. 그냥 웃고 말던 내용이었는데 과학적으로 분석을 해놓으니 재미있는 관점이 되었다. 자연계에서 번식 활동은 자신의 자손을 번식 시키기 위해 필요한 행위이다. 이 때 수컷은 한번 한번의 번식을 통해 자신의 자손을 번식시킬 수 있지만, 암컷은 임신기간이 있어 생애 자손을 번식할 수.. 2017. 7. 24.

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