Back to : retrospects-and-plans

์ด๋ฒˆํ•™๊ธฐ๋„ ๋ฌด์‚ฌํžˆโ€ฆใ…‹ใ…‹ใ…‹ใ…‹ ํ•™๊ธฐ์— ๋ญ˜ ๋ฐฐ์› ๋Š”์ง€๋„ ๋Œ์•„๋ณด๊ณ , ๊ณต๋ถ€ํ–ˆ๋˜๊ฑฐ์— ๋Œ€ํ•œ ์ƒ๊ฐ์„ ์ ์–ด๋ณด๋ ค๊ณ  ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

Academic

Spring Semester Courses

Hardware System Design (CSE, 3)

  • Verilog๋ฅผ ์ด์šฉํ•˜์—ฌ ํ–‰๋ ฌ๊ณฑ์…ˆ ํ•˜๋“œ์›จ์–ด ๊ฐ€์†๊ธฐ๋ฅผ ๋งŒ๋“ค๊ณ , CNN์„ ๋นจ๋ฆฌ๋Œ๋ฆฌ๋Š”..๋ญ ๊ทธ๋Ÿฐ๊ฑธ ๋ฐฐ์šฐ๋Š” ๊ณผ๋ชฉ์ž…๋‹ˆ๋‹ค.
  • ์ €๋Š” ๋ฒ ๋ฆด๋กœ๊ทธ ์ฝ”๋”ฉ์„ ๊ต‰์žฅํžˆ ํž˜๋“ค์–ดํ•˜๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์— ํŒ€์›์ด ์ข€ ๋งŽ์ด ๊ณ ์ƒํ–ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๋…ผ๋ฆฌ์„ค๊ณ„๋•Œ ์ข€ ์—ด์‹ฌํžˆ ๋“ค์„๊ฑธ ํ•˜๋Š” ๊นŠ์€ ํ›„ํšŒ์™€ ๋ฏธ์•ˆํ•จ์„ ๋Š๋ผ๊ณ  ์žˆ์–ด์„œ, ์ฐฝํ†ต์„ค์€ ์ œ๊ฐ€ ์ข€๋” ๋‚˜์„œ์„œ ๊ณ ์ƒํ•  ๊ณ„ํš์ž…๋‹ˆ๋‹ค (์•„๋งˆ๋„โ€ฆ)
  • ๊ทธ์™€๋Š” ๋ณ„๊ฐœ๋กœ ๋ฐฐ์šฐ๋Š” ๋‚ด์šฉ์€ ๋งค์šฐ ํฅ๋ฏธ๋กœ์› ๋Š”๋ฐ, ์ €ํ•œํ…Œ๋Š” ์ข€ ํž˜๋“ค์—ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ œ ๊ด€์‹ฌ ๋ถ„์•ผ์™€๋Š” ๋ฉ€๋‹ค๋ณด๋‹ˆ ์ „์„ ์ด์—ˆ๋‹ค๋ฉด ์•ˆ ๋“ค์—ˆ์„ ๊ฒƒ ๊ฐ™์€๋ฐ ์ „ํ•„์ด๋ผ (๋‚ด ์„ ํƒ์— ๋งก๊ฒผ๋‹ค๋ฉด ์žˆ๋Š”์ง€๋„ ๋ชฐ๋ž์„ ๊ฒƒ๋“ค์„) ๋ฐฐ์šธ ์ˆ˜ ์žˆ์—ˆ๋‹ค๋Š” ๋ฐ ์˜์˜๊ฐ€ ์žˆ๋‹ค๊ณ  ์ƒ๊ฐํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์†”์งํžˆ NPU, ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์šฉ FPGA ๋“ฑ์ด ๋งค์šฐ ์ „๋ง์žˆ๊ณ  ๋ฏธ๋ž˜์— ์ค‘์š”ํ•œ ๊ธฐ์ˆ ์ผ ๊ฑฐ๋ผ๋Š” ์ƒ๊ฐ์€ ๋“ญ๋‹ˆ๋‹ค. ๋‹ค๋งŒ ์ œ๊ฐ€ ๊ฐœ์ฒ™ํ•  ๋ฏธ๋ž˜๋Š” ์•„๋‹ˆ๊ณ , ๋‹ค๋ฅธ ํ›Œ๋ฅญํ•œ ์—”์ง€๋‹ˆ์–ด๋“ค์ด ์ˆ˜์‹ญ๋ฐฐ ๋น ๋ฅธ NPU๋ฅผ ๋งŒ๋“ค์–ด ์ค„๊ฑฐ๋ผ๊ณ  ๋ฏฟ์–ด ์˜์‹ฌ์น˜ ์•Š์Šต๋‹ˆ๋‹ค.
  • ํ”„๋กœ์ ํŠธ๊ฐ€ ์ •๋ง ๋นก์„ธ์ง€๋งŒ ๋๋‚˜๊ณ  ๋ณด๋‹ˆ ๊ทธ๋Ÿญ์ €๋Ÿญ ์žฌ๋ฐŒ๊ธฐ๋„ ํ–ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๋‹ค๋งŒ ์กฐ๊ธˆ ํž˜๋“ค์—ˆ๋˜ ๋ถ€๋ถ„๋“ค์— ๋Œ€ํ•ด์„œ๋Š” ์–ธ์  ๊ฐ€ ์ œ ์‹œ๊ฐ„์ด ํ—ˆ๋ฝํ•˜๊ณ  ํŒ€์›์ด ๋™์˜ํ•˜๋ฉด ์…€ํ”„ ๊ฒ€์—ด์„ ์ข€ ๊ฑฐ์ณ์„œ ์–˜๊ธฐํ•ด๋ณด๊ณ  ์‹ถ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์†Œ๊ฐœ์›์‹ค ํ”„๋กœ์ ํŠธ๋Š” ์ด๋ ‡๊ฒŒ ๋งํ•˜๊ณ  ์˜์›ํžˆ ๊ฒ€์—ด์„ ํ†ต๊ณผํ•˜์ง€ ๋ชปํ–ˆ๋Š”๋ฐ, ํ•˜์‹œ์„ค์€ ๊ทธ์ •๋„๋กœ ๊ณ ํ†ต์Šค๋Ÿฝ์ง€๋Š” ์•Š์•˜๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์— ์–ธ์  ๊ฐ€๋Š” ๊ฒ€์—ด์„ ํ†ต๊ณผํ• ์ˆ˜ ์žˆ์„ ๊ฒƒ ๊ฐ™์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

Discrete Mathematics (CSE, 1)

  • CS 101์ธ๋ฐ ์ง€๊ธˆ๋“ฃ๋Š” ๋†€๋ผ์šด ์—ญ์ˆ˜๊ฐ•์˜ ๊ฒฐ๊ณผ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. Subgraph Isomorphism์— ๋Œ€ํ•œ ๋…ผ๋ฌธ์„ ์ฝ๋‹ค๊ฐ€ graph๊ฐ€ ๋ญ๊ณ  simple graph๊ฐ€ ๋ญ”์ง€ ๋ฐฐ์šฐ๋Š” ๋“ฑโ€ฆ ๋งŽ์€ ๊ดด๋ฆฌ๊ฐ€ ์žˆ์—ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.
  • ๋‹ค๋ฅธ ํ•™๊ต์˜ ์ด์‚ฐ์ˆ˜ํ•™๊ณผ๋Š” ๋‹ฌ๋ฆฌ ์ €ํฌ๋Š” Group์ด ๋ฌด์—‡์ธ์ง€, Lattice๊ฐ€ ๋ฌด์—‡์ธ์ง€ ๋“ฑ ์ข€ ์‹ ๊ธฐํ•œ ๊ฒƒ๋“ค์„ ๋งŽ์ด ๋ฐฐ์›๋‹ˆ๋‹ค. Lattice๋Š” ์ฒ˜์Œ ๋“ฃ๋Š” ๋‚ด์šฉ์ด๋ผ ๋‹นํ™ฉํ•ด์„œ (์ •์ˆ˜๋ก ์˜ Lattice๊ฐ€ ์•„๋‹Œ ์ง‘ํ•ฉ๋ก ์˜ Lattice์ž…๋‹ˆ๋‹ค) ๋‹ค๋ฅธํ•™๊ต ์ปด๊ณต๊ณผ ์นœ๊ตฌ๋“ค ๋ช‡๋ช… ๋ถ™์žก๊ณ  ์ด๊ฒŒ๋„๋Œ€์ฒด ๋ญ๋ƒ๊ณ  ๋ฌผ์–ด๋ดค์ง€๋งŒ ์•„๋ฌด๋„ ๋ชจ๋ฅด๋˜๋ฐ, ๋‚˜๋ฆ„ ์‹ ๊ธฐํ•œ ๋ญ๊ฐ€ ๋งŽ์•˜์Šต๋‹ˆ๋‹ค.
  • ๋ณ„๊ฐœ๋กœ, 1ํ•™๋…„๋•Œ ๋“ค์—ˆ๋‹ค๋ฉด ์ข‹์•˜์„๊ฒƒ ๊ฐ™์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ €์•ผ ์ˆ˜ํ•™์„ ๋ณต์ˆ˜์ „๊ณตํ•˜๋‹ˆ๊นŒ Proof์˜ ๊ตฌ์กฐ๋‚˜ Function, Relation ๋“ฑ์— ๋Œ€ํ•ด ๊ณต๋ถ€ํ•  ์ผ์ด ์–ด์ฐจํ”ผ ์žˆ์—ˆ๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์— ๊ทธ ํšจ์šฉ์ด ํฌ์ง€ ์•Š์•˜๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค๋งŒ ์ €์ฒ˜๋Ÿผ ์ˆ˜ํ•™์„ ๋งŽ์ด๋Š” ๊ณต๋ถ€ํ•˜๊ณ  ์‹ถ์ง€ ์•Š๋”๋ผ๋„ CS ์ „๊ณต์ž์—๊ฒŒ ํ•„์š”ํ•œ ์ˆ˜ํ•™์„ ๋‹จ์‹œ๊ฐ„์— ๋น ๋ฅด๊ฒŒ ์Šต๋“ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๊ณผ๋ชฉ์ด์—ˆ๋‹ค๋Š” ์ƒ๊ฐ์ด ๋“ญ๋‹ˆ๋‹ค.

Numerical Linear Algebra (MATH, 3)

  • ์ˆ˜๋ฆฌ๊ณผํ•™๋ถ€ ์ˆ˜์น˜ํ•ด์„ ๋ฃจํŠธ์˜ ๊ณผ๋ชฉ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. MATLAB ๋˜๋Š” Python์„ ์ด์šฉํ•œ ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋ฐ๋„ ํ•ด์•ผ ํ•˜๊ณ , ๊ทธ๋ƒฅ ๊ณผ์ œ์˜ ์–‘์ด ์ •๋ง ์ถฉ๊ฒฉ์ ์œผ๋กœ ๋งŽ์•˜๋Š”๋ฐ ๊ทธ๋งŒํผ ๋งŽ์ด ๋ฐฐ์› ๋‹ค๊ณ  ์ƒ๊ฐํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์ค‘๊ฐ„๊ณ ์‚ฌ ๋•Œ๊นŒ์ง€๋Š” ์‚ฌ์‹ค ๋งŽ์€ ๋‚ด์šฉ์„ ์–ด๋””์„œ ์ฃผ์›Œ๋“ค์€ ๊ฒƒ๋“ค์ด๋ผ๊ณ  ์ƒ๊ฐํ–ˆ์—ˆ๋Š”๋ฐ, ์ค‘๊ฐ„๊ณ ์‚ฌ๋ฅผ ๋ณด๊ณ  ๊ทธ๋ ‡์ง€ ์•Š์Œ์„ ๊นจ๋‹ฌ์€ ๋’ค (โ€ฆ) ๊ธฐ๋ง๊ณ ์‚ฌ๋Š” ์—ด์‹ฌํžˆ ๊ณต๋ถ€ํ•˜๊ณ  ๋ดค์Šต๋‹ˆ๋‹ค.
  • ๊ฐ„๋‹จํžˆ ์š”์•ฝํ•˜์ž๋ฉด, ํ–‰๋ ฌ์— ๋Œ€ํ•œ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์„ ๋ฐฐ์šฐ๋Š” ๊ณผ๋ชฉ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. numpy์˜ ์ˆ˜๋งŽ์€ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜๋“ค์„ ๊ทธ๋Œ€๋กœ ๊ฐ€์ ธ๋‹ค ์“ธ์ˆ˜๋„ ์žˆ๊ฒ ์ง€๋งŒ, ๋ˆ„๊ตฐ๊ฐ€๋Š” ๊ทธ๋Ÿฐ๊ฒƒ๋“ค์„ ๋งŒ๋“ค์–ด์•ผ ํ•˜๋‹ˆ๊นŒ์š”. ์˜ˆ๋ฅผ ๋“ค์–ด, 1000 * 1000 ํ–‰๋ ฌ์˜ eigenvalue๋ฅผ ์–ด๋–ป๊ฒŒ ๊ตฌํ• ์ง€, eigenvalue ์ „๋ถ€๊ฐ€ ์•„๋‹ˆ๋ผ ๋ช‡๊ฐœ๋งŒ ํ•„์š”ํ•˜๋‹ค๋ฉด ์–ด๋–ป๊ฒŒ ๊ตฌํ• ์ง€โ€ฆ $Ax = b$๋Š” ์ •ํ•ด์ง„ ํ•ด $x = A^{-1} b$ ๊ฐ€ ์žˆ์ง€๋งŒ, ์„ธ์ƒ์—๋Š” ๊ฐํžˆ ์—ญํ–‰๋ ฌ์„ ๊ตฌํ•  ์‹œ๋„์กฐ์ฐจ ํ•  ์ˆ˜ ์—†๋Š” ์‚ฌ์ด์ฆˆ์˜ ๋ฌธ์ œ๋“ค์ด ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๊ทธ๋ ‡๊ธฐ์— iteration method ๋“ฑ ์—ฌ๋Ÿฌ clever ํ•œ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜๋“ค์„ ์จ์•ผ ํ•˜๋Š”๋ฐ, ๊ทธ๋Ÿฐ ๋ถ€๋ถ„๋“ค์„ ๋ฐฐ์›๋‹ˆ๋‹ค.
  • ์ปดํ“จํ„ฐ๊ณตํ•™๋ถ€ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ์ˆ˜์—…์€ ์•„๋ฌด๋ž˜๋„ ์ด์‚ฐ์ ์ธ ๊ตฌ์กฐ์— ์ง‘์ค‘ํ•˜๊ณ , ๋‹ค์ต์ŠคํŠธ๋ผ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜, ๋‹ค์ด๋‚˜๋ฏน ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋ฐ ๋“ฑ๋“ฑ์„ ๋ฐฐ์›Œ์•ผ ํ•˜๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์— ์ˆ˜์น˜์  ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์€ ๋‹ค๋ฃจ์ง€ ์•Š๊ฒŒ ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์ €ํฌ๊ณผ๋Š” ์ˆ˜์น˜ํ•ด์„์— ๋Œ€ํ•ด์„œ๋Š” ๊ณตํ•™์ˆ˜ํ•™์—์„œ ์กฐ๊ธˆ ๋ฐฐ์šฐ๋Š” ์ •๋„์ด๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์—, ํ›„๋ฐ˜๋ถ€ ๋‚ด์šฉ๋“ค์€ ๊ต‰์žฅํžˆ ์ƒˆ๋กœ์› ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.
  • ํ•„๊ธฐ๋…ธํŠธ๋ฅผ ์–ธ์  ๊ฐ€ LaTeX๋กœ ๋ฐ”๊ฟ”์„œ ๋ธ”๋กœ๊ทธ์— ๊ณต์œ ํ•˜๊ณ  ์‹ถ์€ ๊ณผ๋ชฉ์œผ๋กœ ํ˜„์žฌ๋กœ์„œ๋Š” ๋‘๋ฒˆ์งธ์— ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค (์ฒซ๋ฒˆ์งธ๋Š” ์ง€๋‚œํ•™๊ธฐ์— ๋“ค์—ˆ๋˜ ์ตœ์ ํ™” ์ด๋ก ์ž…๋‹ˆ๋‹ค) ๋‹ค๋งŒ ๊ฐ€์žฅ ํฐ ๋ฌธ์ œ๋Š”, LaTeX๊ฐ€ ํ–‰๋ ฌ ํƒ€์ดํ•‘์ด ๊ต‰์žฅํžˆ ์–ด๋ ต๋‹ค๋Š” ์ ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ๊ณ ๋ฏผํ•ด๋ณด๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

Number Theory (MATH, 2)

  • ์ˆ˜๋ฆฌ๊ณผํ•™๋ถ€ 2ํ•™๋…„ ๊ณผ๋ชฉ์ด๊ณ , KMO ์ถœ์‹ ๋“ค์„ ์ด๊ธธ์ˆ˜ ์—†๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์— ํ•™์ ์€ ํฌ๊ธฐํ•˜๊ณ  ๋“ค์–ด์•ผ ํ•˜๋Š” ๊ณผ๋ชฉ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ๋‹ค๋งŒ ๊ต์ˆ˜๋‹˜๊ป˜์„œ ์›๋ž˜ Cryptography๋ฅผ ์—ฐ๊ตฌํ•˜์‹œ๊ณ , Pollard-Rho ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์˜ ๋ฐœ์ „์— ์ง€๋Œ€ํ•œ ๊ณตํ—Œ์„ ํ•˜์‹  ๋“ฑ Computational Number Theory์— ๊ฐ€๊นŒ์šด ๋ถ„์ด์‹œ๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์— ์ €ํ•œํ…Œ๋Š” ์ •๋ง ์žฌ๋ฐŒ๋Š” ์ˆ˜์—…์ด์—ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ˆ˜์—…์ค‘ Algorithmicํ•œ ๋ถ€๋ถ„๋“ค - ์˜ˆ๋ฅผ๋“ค์–ด Lenstra์˜ ์†Œ์ธ์ˆ˜๋ถ„ํ•ด ๋“ฑ - ์— ๋Œ€ํ•œ ์–ธ๊ธ‰์ด ๋งŽ์•˜๊ณ , ๊ฒฉ์ž์ด๋ก ์ด๋‚˜ ๋™ํ˜•์•”ํ˜ธ์— ๋Œ€ํ•œ ํŠน๊ฐ• ๋“ฑ ์ปดํ“จํ„ฐ๊ณตํ•™ ์ „๊ณต์ธ ์ €ํ•œํ…Œ๋Š” ์ •๋ง ๋ฐฐ์šธ๊ฒŒ ๋งŽ์•˜์Šต๋‹ˆ๋‹ค.
  • PSํ•˜๋ฉด์„œ ๋ฐฐ์šด ์ •์ˆ˜๋ก ์„ ์ข€๋” ์ •ํ™•ํžˆ ์ดํ•ดํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์—ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ดˆ๋ฐ˜์— ๋น ๋ฅด๊ฒŒ ์ผ๋ฐ˜์ ์ธ ์ •์ˆ˜๋ก ์˜ ์ฃผ์ œ๋“ค (์ค‘๊ตญ์ธ์˜ ๋‚˜๋จธ์ง€ ์ •๋ฆฌ, ํŽ˜๋ฅด๋งˆ ์†Œ์ •๋ฆฌ, ์˜ค์ผ๋Ÿฌ ํ”ผ ํ•จ์ˆ˜, ๋ฅด์žฅ๋“œ๋ฅด ๊ธฐํ˜ธ, ์ด์ฐจ ์ž‰์—ฌ, ๋””๋ฆฌํด๋ ˆ ํ•ฉ์„ฑ๊ณฑ ๋“ฑ) ์„ ๋‹ฌ๋ฆฐ ํ›„, ํ›„๋ฐ˜์—๋Š” ํƒ€์›๊ณก์„ , ๋ฌด๋ฆฌ์ˆ˜์˜ ์œ ๋ฆฌ๊ทผ์‚ฌ, ์†Œ์ˆ˜์ •๋ฆฌ ๋“ฑ์˜ ์žฌ๋ฐŒ๋Š” ์ฃผ์ œ๋“ค์„ ํญ๋„“๊ฒŒ ๋‹ค๋ฃจ์—ˆ๋Š”๋ฐ ์†”์งํžˆ 80%๋„ ์ฑ„ ์†Œํ™”ํ•˜์ง€ ๋ชปํ•œ ๊ฒƒ ๊ฐ™์•„ ์•„์‰ฝ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์–ธ์  ๊ฐ€ ์ œ๊ฐ€ ~์ •์‹ ์„ ์žƒ๊ณ ~ ๋Œ€์ˆ˜์  ์ •์ˆ˜๋ก  ๊ฐ™์€๊ฑธ ํŽด๋ณผ ๋‚ ์ด ์˜ฌ๊นŒ์š”?

Real Analysis (MATH, Grad 1) / Undergrad Real Analysis (MATH, 4)

  • ์ด๋ฒˆํ•™๊ธฐ๋ฅผ ์ง€๋ฐฐํ•œ ์‹คํ•ด์„/์‹ค๋ณ€์ˆ˜ ์„ธํŠธ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์‹คํ•ด์„ํ•™์€ ์›Œ๋‚™ ์œ ๋ช…ํ•œ ๊ณผ๋ชฉ์œผ๋กœ ๋Œ€ํ•™์› 1๋…„์ฐจ ๊ณผ๋ชฉ์ž„์—๋„ ํ•™๋ถ€์ƒ ์ˆ˜๊ฐ•์ƒ์ด ํ›จ์”ฌ๋” ๋งŽ๊ณ  ํƒ€๊ณผ์ƒ๋„ ๋งŽ์Šต๋‹ˆ๋‹ค๋งŒ ์ œ๊ธฐ์–ต์— ์ปด๊ณต๊ณผ๋Š” ์ €๋ฐ–์— ์—†์—ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ฃผ๋กœ ํ•ด์„ํ•™์„ ๋ฐฐ์›Œ์•ผ ํ•˜๋Š” ํ†ต๊ณ„ํ•™๊ณผ, ๊ฒฝ์ œํ•™๊ณผ๊ฐ€ ๋งŽ์•˜์Šต๋‹ˆ๋‹ค.
  • GRA / URA๋กœ ๊ตฌ๋ถ„ํ•˜์ž๋ฉด, GRA๋Š” ๋ฃจ๋”˜์˜ Real and Complex Analysis์˜ ์•ž๋ถ€๋ถ„ ๋ฐ˜์ •๋„๋ฅผ ์ปค๋ฒ„ํ•˜๊ณ , URA๋Š” Folland์˜ Real Analysis๋ฅผ ๊ธฐ์ค€์œผ๋กœ ๊ทธ์ค‘ ์ผ๋ถ€๋ฅผ ๋‚˜๊ฐ‘๋‹ˆ๋‹ค. ๋‘ ๊ณผ๋ชฉ์˜ ๊ฐ€์žฅ ํฐ ์ฐจ์ด๋Š” โ€˜์„ธํŒ…โ€™ ์ด์—ˆ๋‹ค๊ณ  ์ƒ๊ฐํ•˜๋Š”๋ฐ, GRA๋Š” Locally Compact Hausdorff space X๋ฅผ ๊ธฐ๋ณธ ์„ธํŒ…์œผ๋กœ ๋‘๋Š”๋ฐ ๋น„ํ•ด URA์˜ ๊ธฐ๋ณธ ์„ธํŒ…์€ $\R$ ๋˜๋Š” $\R^2$ ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์˜ˆ๋ฅผ๋“ค์–ด Fourier Series๋ฅผ ์ดํ•ดํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด URA์—์„œ๋Š” ์ง์ ‘ ์ ๋ถ„์„ ๊ณ„์‚ฐํ•˜๊ณ  Dirichlet Kernel, Fejer Kernel ๋“ฑ๋“ฑ์„ ์ด์šฉํ•˜์—ฌ ๋‚ด์šฉ์„ ์ง„ํ–‰ํ•˜๋Š”๋ฐ ๋น„ํ•ด, GRA์—์„œ๋Š” Hilbert space (์™„๋น„๋‚ด์ ๊ณต๊ฐ„)์— ๋Œ€ํ•œ ์ผ๋ฐ˜์ ์ธ ์„ฑ์งˆ๋“ค์„ ๊ณต๋ถ€ํ•˜๊ณ  ๊ทธ๊ฑธ $L^2([-\pi, \pi])$ ์— ์ ์šฉํ•˜๋Š” ์‹์ž…๋‹ˆ๋‹ค.
  • ๊ทธ๋ ‡๋‹ค๋ณด๋‹ˆ Measure theory, Lebesgue ์ ๋ถ„ ๋“ฑ์„ ๋‘๊ฐ€์ง€ ๊ด€์ ์—์„œ ๋™์‹œ์— ๋ณด๋ฉด์„œ (๋š๋ฐฐ๊ธฐ๊ฐ€ ๋ฐ•์‚ด๋‚˜๊ธด ํ–ˆ์ง€๋งŒ) ์žฌ๋ฐŒ๊ฒŒ ๊ณต๋ถ€ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์—ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ข…ํ•ฉํ•ด์„œ ํ•ด์„ํ•™์— ๋Œ€ํ•œ ์ดํ•ด๋ฅผ ๋†’์ผ ์ˆ˜ ์žˆ์—ˆ๋‹ค๊ณ  ์ƒ๊ฐํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.
  • ๋‹ค๋งŒ ์ €์ฒ˜๋Ÿผ ์ˆ˜ํ•™์„ ์ฐ๋จนํ•  ์‚ฌ๋žŒ์ด๋ฉด ๋ชจ๋ฅผ๊นŒ, ์ˆ˜ํ•™ ์ „ ๋ถ„์•ผ์— ๋Œ€ํ•œ ์ดํ•ด๋ฅผ ์ข€ ๊ฐ€์ ธ์•ผ ํ•  ์ˆ˜๋ฆฌ๊ณผํ•™ ์ „๊ณต์ƒ๋“ค์—๊ฒŒ ๊ถŒํ• ๋งŒํ•œ ํ…Œํฌ์ธ์ง€๋Š” ์ž˜ ๋ชจ๋ฅด๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. Redundancy๊ฐ€ ์žˆ๋Š”๊ฑด ์‚ฌ์‹ค์ด๋‹ˆ๊นŒ์š”. ์ €๋Š” ๋ณต์ˆ˜์ „๊ณต์ž๋‹ˆ๊นŒ ์ „ํ•„๋งŒ ๋“ฃ๊ณ ๋‚˜๋ฉด ์ œ๊ฐ€ ๋“ฃ๊ณ ์‹ถ์€๊ฑฐ ์ ๋‹นํžˆ ๊ณจ๋ผ๋“ฃ๊ณ  ์ฑ™๊ธฐ๋ฉด์„œ ์›€์ง์—ฌ๋„ ๋ญ ๋˜์ง€ ์•Š์„๊นŒ์š”.
  • Measure theory๋ฅผ ๊ณต๋ถ€ํ•˜๊ฒŒ ๋œ ๊ณ„๊ธฐ๋Š”, 3ํ•™๋…„ 2ํ•™๊ธฐ ๋•Œ ์ˆ˜๊ฐ•ํ–ˆ๋˜ ์ตœ์ ํ™” ์ด๋ก ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์ตœ์ ํ™” ์ด๋ก ์—์„œ Martingale ๋“ฑ ๋†€๋ผ์šด ์ด๋ก ๋“ค์„ ํ†ตํ•ด ์ˆ˜๋ ด์„ฑ์„ ์–ป๋Š”๊ฒŒ ์ข€ ์žˆ์—ˆ๋Š”๋ฐ, ๋„๋Œ€์ฒด ์ˆ˜๋ ดํ•˜๋ฉด ์ˆ˜๋ ดํ•˜๋Š”๊ฑฐ์ง€ Almost surely convergeํ•œ๋‹ค๋Š”๊ฑด ๋ฌด์Šจ์†Œ๋ฆฌ์ธ๊ฐ€??? ์— ๋Œ€ํ•ด ๋‹ตํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๊ฒŒ ๋˜์—ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ตœ์ ํ™”์ด๋ก  ์ˆ˜์—… ์ดํ›„ ์กฐ์–ธ์„ ๊ตฌํ•˜์˜€์„ ๋•Œ, measure theory์™€ stochastic differential equation์— ๋Œ€ํ•œ ๊ณต๋ถ€๊ฐ€ ์ตœ์ ํ™” ๋ถ„์•ผ์˜ ์—„๋ฐ€ํ•œ ์ดํ•ด์— ๋„์›€์ด ๋  ๊ฒƒ์ด๋ผ๋Š” ์กฐ์–ธ์„ ์–ป์„ ์ˆ˜ ์žˆ์—ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

Extracurricular

  • ์ง€๋‚œ 2ํ•™๊ธฐ ~ ์ด๋ฒˆ 4์›”๊นŒ์ง€ ์ปดํ“จํ„ฐ๊ณตํ•™๋ถ€ ์ปดํ“จํ„ฐ์ด๋ก  ๋ฐ ์‘์šฉ ์—ฐ๊ตฌ์‹ค์—์„œ ์ˆ˜ํ–‰ํ–ˆ๋˜ UROP ๊ฒฐ๊ณผ๋กœ ์ž‘์„ฑ์— ์ฐธ์—ฌํ•œ ๋…ผ๋ฌธ์„ ํ•œ๊ตญ์ •๋ณด๊ณผํ•™ํšŒ์—์„œ ์ฃผ๊ด€ํ•˜๋Š” ํ•œ๊ตญ ์ปดํ“จํ„ฐ ์ข…ํ•ฉ ํ•™์ˆ ๋Œ€ํšŒ (Korea Computer Congress) ์— ์ œ์ถœํ•˜์—ฌ ๋ฐœํ‘œ (๋ฐœํ‘œ๋Š” ์ œ๊ฐ€ ํ•˜๋Š”๊ฑด ์•„๋‹ˆ์ง€๋งŒ) ํ•˜๊ฒŒ ๋˜์—ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์†”์งํžˆ ์งง์€ ๊ฒฝํ—˜๊ณผ ๋ถ€์กฑํ•œ ์ง€์‹, ์ฝ”๋กœ๋‚˜ ์‹œ๊ตญ์ด๋ผ ๋Œ€๋ถ€๋ถ„์ด ๋น„๋Œ€๋ฉด์œผ๋กœ ์ง„ํ–‰๋œ ํ˜„์‹ค ์ƒ ์ œ๊ฐ€ ๋ญ”๊ฐ€ ๋”ฅํ•˜๊ฒŒ ํ• ์ˆ˜ ์žˆ์—ˆ๋˜๊ฑด ๋ณ„๋กœ ์—†๊ณ , ์–ด๋–ค์‹์œผ๋กœ ์ด๋Ÿฐ ํ”„๋กœ์„ธ์Šค๋“ค์ด ๋Œ์•„๊ฐ€๋Š”์ง€ ๋ฐฐ์› ๋‹ค๋Š” ๊ฒƒ, ๋…ผ๋ฌธ ์ฝ๊ณ  ์ฝ”๋“œ ์ข€ ๊ณ ์ณ์„œ ํ…Œ์ŠคํŠธํ•ด๋ณด๋ฉด์„œ ๊ทธ๋ž˜๋„ ํ•™๊ต ๊ณต๋ถ€์™€๋Š” ๋˜ ๋‹ค๋ฅธ ๋Š๋‚Œ์˜ ๋ญ”๊ฐ€๋ฅผ ์ƒ๊ฐํ•ด๋ดค๋‹ค๋Š”๋ฐ ์˜์˜๊ฐ€ ์žˆ๋Š”๊ฒŒ ์•„๋‹Œ๊ฐ€ ์ƒ๊ฐํ•˜๊ธฐ๋กœ ํ—€์Šต๋‹ˆ๋‹ค.
  • ์—ฐ๊ตฌ์‹ค์—์„œ ๊ฐ์‚ฌํ•˜๊ฒŒ๋„ KCC ์ฐธ๊ฐ€๋น„์šฉ์„ ์ง€์›ํ•ด์ฃผ์…”์„œ, 23-25์ผ์—๋Š” ๋ฐœํ‘œ๋„ ๋“ฃ๊ณ  ๊ทธ๋Ÿฌ๊ฒŒ ๋˜์—ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์žฌ๋ฐŒ๋Š”๊ฒŒ ์žˆ์œผ๋ฉด ์ •๋ฆฌํ•ด์„œ ๋ญ˜ ๋ฐฐ์› ๋Š”์ง€ ๋˜ ํฌ์ŠคํŒ… ํ•ด๋ณด๋ ค๊ณ  ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.
  • [UPD] KCC 2021์— ๊ฒฐ๊ณผ๋ฌผ์ธ โ€œ๋ถ€๋ถ„ ๊ทธ๋ž˜ํ”„ ๋งค์นญ ๋ฌธ์ œ๋ฅผ ์œ„ํ•œ ํ–ฅ์ƒ๋œ ๋™์  ๋งค์นญ ์ˆœ์„œโ€ ๋ฅผ ์ œ์ถœํ•˜์—ฌ Oral ๋ฐœํ‘œ ์„ธ์…˜์—์„œ ๋ฐœํ‘œ๋  ์˜ˆ์ •์ž…๋‹ˆ๋‹ค. (๋ฐœํ‘œ๋Š” ๋ญ ์ œ๊ฐ€ ํ•˜๋Š”๊ฑด ์•„๋‹ˆ๊ณ , ์ฃผ์ €์ž์ด์‹  ๋ฐ•์‚ฌ๊ณผ์ • ์—ฐ๊ตฌ์›๋‹˜๊ป˜์„œ ํ•˜์‹ญ๋‹ˆ๋‹ค) ๋ถ€์กฑํ•œ ์ œ๊ฒŒ ์ •๋ง ๊ณผ๋ถ„ํ•˜๊ฒŒ ์ข‹์€ ๊ฒฝํ—˜์ด์—ˆ๊ณ  ๊ฐ์‚ฌํ•˜๊ฒŒ ์ƒ๊ฐํ•˜๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

Miscellaneous

  • ์ฝ”๋กœ๋‚˜ ์‹œ๊ตญ์ด๋ผ Personalํ•˜๊ฒŒ ํฌ๊ฒŒ ๋ฐ”๋€”๋งŒํ•œ๊ฑด ์—†๋Š”๋“ฏํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.
  • ๊ฐ€๊นŒ์šด ์นœ๊ตฌ/์ง€์ธ ๋ช‡๋ช…์ด ๋ณ‘ํŠน ๋“ฑ์„ ํฌ๊ธฐํ•˜๊ณ  ๊ตฐ๋Œ€๋ฅผ ๊ฐ”์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์‚ฐ์—…๊ธฐ๋Šฅ์š”์› TO ๊ฐ์†Œ๋ฅผ ๋น„๋กฏํ•˜์—ฌ ์—ฌ๋Ÿฌ ์ด์Šˆ๋“ค์ด ๊ฒน์ณ์ง„๊ฒƒ ๊ฐ™์€๋ฐ, ๊ฐœ์ธ์ ์œผ๋กœ ์„์ „์—ฐ/๋ฐ•์ „์—ฐ ์ค‘ ํ•œ์ชฝ์„ ์ œ ๋ฃจํŠธ๋กœ ์ƒ๊ฐํ•˜๊ณ  ์žˆ์–ด์„œ ํ˜„์žฌ๋Š” ์ž…๋Œ€๋Š” ๊ณ„ํš์— ์—†์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๊ทธ๋ž˜๋„ ์œ ํ•™ ๋“ฑ ๋•Œ๋ฌธ์— ๊ณ ๋ฏผ์€ ๋งŽ๋„ค์š”โ€ฆ

2021 Summer

  • ์กธ์—…์„ ํ•ด์•ผ ํ•˜๋ฏ€๋กœ (โ€ฆ) ๊ณผํ•™ ๊ต์–‘์„ ์ฑ„์›Œ์•ผ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์‹คํ—˜ ๋“ฃ๊ธฐ ์‹ซ์–ด์„œ ๋ฏธ๋ค˜๋˜ ์ฃ„๊ฐ’์„ ์น˜๋ฅผ ์ˆœ๊ฐ„์ด ์™”์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๋ฒˆ ์—ฌ๋ฆ„์— ์ผ๋ฐ˜์ƒ๋ฌผํ•™๊ณผ ์ผ๋ฐ˜์ƒ๋ฌผํ•™ ์‹คํ—˜์„ ๋“ฃ๊ฒŒ ๋˜์—ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๊ณ ๋“ฑํ•™๊ต ๋•Œ ์•”๊ธฐ๊ฐ€ ์‹ซ์–ด์„œ ์ƒ๋ช…๊ณผํ•™ 2๋ฅผ ๊ณ ๋ฅด๋Š๋‹ˆ ๋ฌผ๋ฆฌ2 ํ™”ํ•™2 ์ˆ˜๋Šฅ์„ ๋ณด๊ณ  ๋ง๊ฒ ๋‹ค๊ณ  ์„ ์–ธํ•˜๊ณ  (๊ฐ€์˜ค์— ์ง€๋ฐฐ๋‹นํ•ด์„œ) ์‹ค์ œ๋กœ ๊ทธ๋ ‡๊ฒŒ ํ–ˆ๋˜ ์ œ๊ฒŒ๋Š” ๋„ˆ๋ฌด๋‚˜ ๋”์ฐํ•œ ํ˜•๋ฒŒ์ด ์•„๋‹ ์ˆ˜ ์—†์Šต๋‹ˆ๋‹ค.
    • ๊ทธ๋Ÿฌ๋‚˜ ๋Š˜ ๊ทธ๋ ‡๋“ฏ ์ƒˆ๋กœ์šด๊ฑธ ๋ฐฐ์šฐ๊ธฐ ์ „๊นŒ์ง€๋Š” ์•Œ ์ˆ˜ ์—†๋Š” ๋ฒ•์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์ €๋Š” ์ œ๊ฐ€ ๋Œ€ํ•™์™€์„œ ์ˆ˜ํ•™์„ ์ด๋ ‡๊ฒŒ ๋งŽ์ด ๊ณต๋ถ€ํ• ์ง€ ๋ชฐ๋ž์œผ๋‹ˆ๊นŒ์š”.
    • ๋ผ๊ณ  ์…€ํ”„ ์„ธ๋‡Œํ•˜๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.
  • ์ˆ˜ํ•™๊ณผ์˜ ์ง€์ธ๊ณผ ์ง€์‹๊ณต์œ ? ์˜ ์ฐจ์›์—์„œ, ์ œ๊ฐ€ ์ž๋ฃŒ๊ตฌ์กฐ/์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜๊ณผ C++ ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋ฐ์„ ์ข€ ๊ฐ€๋ฅด์ณ์ฃผ๊ณ  ํ˜„๋Œ€๋Œ€์ˆ˜2์˜ ๋‚ด์šฉ์„ ์ข€ ๋ฐฐ์šฐ๊ธฐ๋กœ ํ–ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๋‹ค์Œํ•™๊ธฐ์— ํ˜„๋Œ€๋Œ€์ˆ˜2๋ฅผ ๋“ค์„ ์˜ˆ์ •์ธ๋ฐ ํ˜„๋Œ€๋Œ€์ˆ˜1์„ ๋ชจ๋‘ ์žŠ์–ด๋ฒ„๋ ธ๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์— ๋ณต์Šต๊ณผ ์˜ˆ์Šต์ด ์กฐ๊ธˆ ํ•„์š”ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์–ด์ œ ๊ทธ ์ง€์ธ๋ถ„์ด โ€œ๊ทธ๋ ‡๊ฒŒ ์•„์˜ˆ ์žŠ์–ด๋ฒ„๋ฆฌ๊ธฐ์•ผ ํ–ˆ๊ฒ ๋Š๋ƒโ€๋ฉฐ, ย โ€Normal subgroup์ด ๋ญ”์ง€ ๊ธฐ์–ตํ•˜์ฃ ? Ideal์ด๋ž‘โ€ ๋ผ๊ณ  ๋ฌผ์—ˆ์„ ๋•Œ โ€˜์–ดโ€ฆ$g$๋ž‘ $g^{-1}$๋ฅผ ์•ž๋’ค๋กœ ๊ณฑํ–ˆ๋˜๊ฑฐ ๊ฐ™์€๋ฐโ€ฆโ€™ ์™€ โ€˜์•„๋‡จ ๊ธฐ์–ต ์•ˆ๋‚˜๋Š”๋ฐ์š”โ€™ ๋กœ ๋Œ€๋‹ตํ•˜๋Š” ๋†€๋ผ์šด ๋‹น๋‹นํ•จ์„ ๋ณด์—ฌ์คฌ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๋ชจ๋ฅด๊ธด ๋ชฐ๋ผ๋„ ์ด์ƒ›๊ธฐ๋Š” ๋ถ•์–ด์ธ๊ฐ€?? ํ•˜๋Š” ์ƒ๊ฐ์— FACEPALMํ•˜๊ณ  ์žˆ์ง€ ์•Š์„๊นŒ์š”?
  • ๊ทธ์™ธ ๊ณ„ํš์€ ์•„์ง ๋ฏธ์ •์ž…๋‹ˆ๋‹ค. PS๋„ ์ข€ ํ•˜๊ณ  (์ด๊ฑด ์ด์ œ ๋ฐ˜์ฏค ์ทจ๋ฏธ์ฃ )โ€ฆ