https://leader-vibe.com/the-birkman-method-2/ 학교 세미나에서 듣고 birkman assessment를 알게 됐는데 신기해서 적는다. 개인의 업무에서 어떤 성향인지를 나타내는지를 4가지로 분류했다. 위아래는 외향인지 내향인지를 나타내고 왼쪽은 업무 지향적, 오른쪽은 관계 지향적인지를 나타낸다.빨간색은 에너지를 발산하고, 직접 움직이고 그 결과를 바탕으로 판단하는 성향. (Doers)초록색은 다른 사람과 협업하고 소통하는 성향. (Communicator)노란색은 계획하고 공정하고 객관적으로 업무를 분배, 조직하는 성향. (Analyzer)파란색은 상상하고 생각하고 그걸 표현하는 성향이다. (Thinker) 네 가지의 성향을 기반으로, 1. Likes : 내가 어떤 활동..

일시적인 게 아니라 매년 뽑는 펠로위쉽, 어워드 위주로 기록한다. 내국인만 쓸 수 있는 것은 제외한다. Sony Research Award Programhttps://www.sony.com/en/SonyInfo/research-award-program/#FacultyInnovationAward Sony Research Award Program - Sony Group PortalSONY RESEARCH AWARD PROGRAM 2026 Sony Research Award Program is accepting proposals starting from July 15, 2026, until September 15, 2026. Details of the program, submission guidelines a..

** 이민법 관련해서는 꼭 변호사 등의 전문가와 상의할 것 여기에서는 간단하게 비자와 관련된 사실들을 정리하고 싶어서 작성된 글임을 미리 알린다. 유학올 때 발급받는 서류I-20 : 미국 학교 입학과 졸업 기간이 적힌 서류F-1 : 여권에 부착되어 입국할 때 보여주는 서류. 미국 공항 입국 가능한 기간이 적혀 있다.I-94 : 미국 내 합법적으로 체류할 수 있는 기간. * 추가 용어USCIS : U.S. Citizenship and Immigration ServicesAUD : admit until dateI-539 EOS : Application to extend/change nonimmigration status 이 세 개만 구별해도 도움이 된다. I-20는 학교에서 발급해주는 서류이고, F-1..

t-SNE는 PCA와 UMAP과 더불어 고차원 데이터를 시각화할 때 많이 사용하는 방법이다. 이 글은 Journal of Machine Learning Research에 실린 Visualizing Data using t-SNE 논문을 정리한 것이다. (검색하기 쉽게 복사 가능한 코드 블럭에 인용을 넣어놓는다)van der Maaten, L. & Hinton, G. Visualizing data using t-SNE. Journal of Machine Learning Research 9, 2579–2605 (2008). 1. Dimensionality reduction Dimensionality reduction 문제 : high-dimensional data set $X=\left\{ x_1,x_2,\..

2023년에 배포된 라이브러리인 JAX-FEM에서 Sensitivity analysis를 어떻게 하는지 설명하고자 한다. 참고문헌 :Xue, T. et al. JAX-FEM: A differentiable GPU-accelerated 3D finite element solver for automatic inverse design and mechanistic data science. Computer Physics Communications 291, 108802 (2023). Inverse design 문제를 푸는 것은 주로 topology optimization (TO)이라고도 표현하는데, 이 때 목적함수에 대한 gradient 값을 계산해야한다. 일반적으로 TO 문제는 Adjoint method를 통해..

Generative modeling에서 GAN 이후로 다양한 모델이 나왔는데 현재도 그 모델 안에서 발전 중이다. 나름대로 흐름을 설명하면서 이야기하고 싶어서 조금씩 커버를 하고자 한다. 첫 번째 이야기는 Normalizing flows에 대한 이야기이다. 정확히 이게 뭔지를 알아야 나중에 discrete normalizing flows에서 continuous normalizing flows로 넘어가는 걸 이해할 수 있다. 사실 이전에 Variational autoencoder를 또 이해해야하는 문제인데 그건 나중에 작성해서 여기에 링크를 남길 예정이다. 흐름 normalizing flows (Ordinary differential equation model) (2016) - diffusion mode..

Nature materials format 기준으로 설명한다. : https://www.nature.com/nmat/submission-guidelines/aip-and-formatting자잘한 당연한 내용은 생략. 1. Document type- LaTeX 기준 article.cls, revtex.cls or amsart.cls와 같은 class file 사용- Computer Modern fonts를 사용할 것. Computer modern fonts : https://www.fontsquirrel.com/fonts/computer-modern- graphicx.sty 사용 - package graphicx를 import하면 됨.- number로만 인용할 것. manuscript 안에 referenc..

기계진동학을 공부했지만 acoustics를 전혀 몰라서 작성하는 글. dispersion relation in acoustics는 wave frequency가 어떻게 wave number와 연관이 되어있느냐, 주파수에 따라 sound waves가 어떻게 빨리 전달되느냐에 대한 정보이다. 여기서 의문이었던 것은나는 항상 wave frequency = wave number라고 생각했기 때문이다. dispersion relation은$$\omega = \omega(k)$$다음과 같이 $\omega$는 angular frequency, $k$는 wave number이다. 이를 wave propagation behavior라고 한다. 이 관계에서phase velocity(speed of individual wa..

Iris dataset (2d feature)로 PCA를 적용한 예시이다. import numpy as npfrom sklearn.decomposition import PCAfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.datasets import load_iris# 1. Load sample data (Iris dataset)data = load_iris()X = data.data# 2. Standardize the data (Mean=0, Variance=1)scaler = StandardScaler()X_scaled = scaler.fit_transform(X)# 3. Apply PCA (reduce to 2 components)pca ..

최근에 AI를 활용한 코딩을 어떻게 할 것인가에 대한 논의가 많다.vscode 내에서도 copilot을 이용할 수 있고, CURSOR라는 소프트웨어도 IDE와 AI를 통한 코드 작성을 합친 편한 기능을 제공했다. Cursor의 등장 후에OpenAI (chatGPT)에서는 CODEX를 출시하고 구글(Gemini)에서는 Google antigravity를 출시했다. 둘 다 코드 편집을 위한 IDE와 AI를 같이 쓸 수 있는 프로그램이다. 나는 이미 Cursor를 쓰고 있었고 꽤 만족하고 있었다.둘 다 테스트를 해봐야겠다고 생각하던 와중에 클로드 코드가 좋다는 얘기를 들었다. 클로드 코드는 터미널에서 코드를 편집할 수 있도록 한 프로그램으로, 현재 기준 pro 버전을 구독해야 쓸 수 있다. 보통은 ID..