건국대학교 여준현 교수님의 전자기학1 수업을 정리한 내용입니다. 교재: Introduction to electrodynamics, David J. Griffths (4판) Magnetic on Materials 물질에 자기장을 쏘면 어떻게 반응할까? 자성은 움직이는 전하가 만들어내고, 원자 수준에서 보면 전자가 핵 주위를 도는 것과 전자의 Spi...

서론 여러 개의 지식 관리 프레임워크를 돌아가면서 총 6개월간 사용해보았습니다. 사용해본 결과, 한두 개씩 불편한 점이 있었습니다. PARA (Project, Area, Resource, Archive) PARA를 사용하다 ACE로 교체. 교체 이유는 오래되서 기억이 나지 않음.. ACE (Atlas, C...

건국대학교 고급컴퓨터그래픽스 김형석 교수님의 수업을 정리한 내용입니다. Structure Vulkan을 사용하는 Application의 계층 구조는 위와 같다. Vulkan Library 사용자는 가장 먼저 Instance를 생성해야 한다. Instance를 통해 초기 환경설정을 셋팅한다. Instance는 현재 프로세스를 실행중인 Device...

건국대학교 고급컴퓨터그래픽스 김형석 교수님의 수업을 정리한 내용입니다. Ray Tracing 이론적으로는 광원에서 빛이 나오고, 빛이 여러군데에서 반사되어 최종적으로 나의 눈(카메라 렌즈)로 들어오는 것이다. 이 방법은 구현도 어렵고, 광원에서 무한한 양의 빛이 나오기 때문에 계산이 불가능하다. 따라서 실제 구현은 Ray-Casting 방식으로 ...

건국대학교 알고리즘 김성열 교수님의 수업을 정리한 내용입니다. Randomized Algorithm Las Vegas Monte Carlo 랜더마이즈 알고리즘 알고리즘을 수행하는 과정에서 난수를 활용하는 알고리즘이다. 예를 들어 퀵 소트의 피벗을 랜덤하게 선택하도록 하면, 특정 상황에 최악의 경우를 내던 알고리즘이 평균적...

건국대학교 알고리즘 김성열 교수님의 수업을 정리한 내용입니다. Backtracking 모든 케이스를 다 따져보다가, 이건 굳이 안따져도 되는 케이스다 싶은 것을 굳이 체크하지 않고 걸러내면 Backtracking이라고 한다. 어떤 조건을 달았을 때 시간복잡도가 어떻게 달라지는지 계산하기는 매우 어렵다. [!example]- 최대 가치 막대 ...

건국대학교 알고리즘 김성열 교수님의 수업을 정리한 내용입니다. Graph 문제 상황을 노드와 간선 관계로 표현할 수 있다면, 문제 상황을 그래프로 옮겨서 풀 수 있다. 예를들어 컴퓨터 네트워크를 컴퓨터를 노드, 연결 상태를 간선으로 생각할 수 있다. 또는 미로의 각 칸을 노드, 갈 수 있는 길을 간선으로 표현할 수 있다. 그래프에서 사용 가능한 ...

건국대학교 알고리즘 김성열 교수님의 수업을 정리한 내용입니다. Dynamic Programing Dynamic Programing의 본질은 ‘기록하며 풀기’와 같다. 알고리즘이란 문제의 모든 경우를 일반적으로 해결하는 방법이다. 따라서 문제를 해결하기 위해 모든 경우를 다 따져봐야 하는데, 그 과정에서 중복되는 계산이 많이 생기면 배열과 같은 곳에...

건국대학교 알고리즘 김성열 교수님의 수업을 정리한 내용입니다. Divide and Conquer 입력값을 절반으로 나눠서 재귀적으로 답을 구했다고 치자. 두 답을 합쳐서 반환할 답을 만들 수 있다면 Divide and Conquer로 문제를 해결한 것과 같다. 정리하면 다음과 같다. 입력 값을 나눈다. (보통 절반) 각각 재귀적으로 답이...

건국대학교 알고리즘 김성열 교수님의 수업을 정리한 내용입니다. Greedy 모든 경우를 다 따져보지 않아도 현재 상태에서 최선이라고 생각되는 경우만 선택했을 때 답이 구해지는 알고리즘이다. 최선의 기준은 여러가지가 있을 수 있고, 기준에 따라 그리디 알고리즘이 해를 찾을 수도, 못찾을 수도 있다. 따라서 최선을 선택하는 방법을 잘 선택하는 것이 핵...