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파이토치 텐서 조작 실험 결과보고서2025.12.111. 파이토치 텐서 파이토치 라이브러리의 핵심 개념인 텐서를 학습하고 응용하는 실험입니다. torch.FloatTensor 함수를 사용하여 텐서를 생성하고, .shape 속성으로 텐서의 형태를 확인하는 방법을 습득했습니다. 다차원 텐서 생성과 출력을 통해 다차원 데이터를 효과적으로 표현하고 관리하는 방법을 배웠습니다. 2. 텐서 형태 변형 텐서의 형태를 변형하는 방법을 학습했습니다. .view() 메서드와 .reshape() 메서드를 사용하여 텐서의 형태를 원하는 형태로 변형할 수 있습니다. 또한 torch.from_numpy() ...2025.12.11
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머신러닝 개요 및 Google Colab, Jupyter Notebook 기초 실습2025.12.111. Google Colab 및 Jupyter Notebook Google Colab과 Jupyter Notebook의 기초 사용법을 학습하는 실습 과정이다. EX1-1_Colab_Tutorial 파일을 작성하여 모든 코드 블록을 실행하고 인쇄 모드로 확인했다. 각 코드 줄마다 주석을 기재하여 코드의 역할을 명확히 했으며, 문서 상단에 제목, 작성자, 작성일자 정보를 추가했다. 이를 통해 클라우드 기반 개발 환경과 로컬 노트북 환경의 기본 사용법을 습득했다. 2. Markdown 문법 및 문서 작성 Markdown 형식을 사용하여 ...2025.12.11
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직접회로 소자 공정 미세 분석법 실험2025.12.111. EDX(에너지 분산형 X-선 분광법) EDX는 고에너지 전자 빔을 시료에 조사하여 원자 내 껍질 전자를 변위시키고 방출되는 X-선을 분석하는 기술이다. 시료의 원소 조성을 정성적, 정량적으로 분석할 수 있으며 비파괴 분석이 가능하다. SEM 또는 TEM과 통합되어 마이크로 또는 나노 규모에서 국부적 분석을 수행한다. EDX 데이터 시트에서는 원소 조성, 정량분석, 정성분석, 공간분포 정보를 얻을 수 있다. 2. TEM(투과전자현미경) TEM은 매우 얇은 시편을 통해 전자빔을 투과시켜 원자 규모의 이미지화를 수행하는 기술이다. ...2025.12.11
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직접회로 소자 공정 미세 분석법 실험2025.12.111. X-선 회절 분석(XRD) X-선 회절은 X-선이 물질의 결정 구조에 의해 회절되는 원리를 기반으로 한다. 브래그의 법칙(nλ=2d sinθ)이 기본이며, 분말법, 박막 회절, 고해상도 회절 분석 등 다양한 방법이 있다. XRD는 결정상 확인, 격자 매개변수 측정, 결정체 크기 및 변형률 결정, 질감 및 방향 분석에 사용된다. 비파괴 분석으로 금속, 세라믹, 폴리머 등 광범위한 재료에 적용 가능하며 높은 정확도를 제공한다. 2. 주사전자현미경(SEM) 주사전자현미경은 집속된 전자빔을 시료 표면에 스캔하여 방출된 2차 전자 또는...2025.12.11
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집적회로 소자 공정 실험: 마이크로히터 설계2025.12.111. 4점 프로브(Four Point Probe) 측정 원리 4점 프로브는 반도체에서 절연체 위에 형성된 금속 박막의 비저항을 측정하는 표준 방법이다. 4개의 프로브 팁이 일정 간격으로 일렬로 정렬되어 있으며, 외부 프로브(1과 4)를 통해 전류를 인가하고 내부 프로브(2와 3) 사이에서 전압을 측정한다. 2점 프로브와 달리 기판과 프로브 간의 접촉 저항을 정확하게 구분할 수 있어 특별한 보정 절차 없이 간단하고 정확한 측정이 가능하다. 2. 면저항(Sheet Resistance) 개념 및 활용 면저항은 두께가 균일한 박막에서 저항...2025.12.11
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Negative feedback 및 OP Amp 회로 실험2025.12.111. OP Amp (Operational Amplifier) OP Amp는 큰 신호 이득을 얻을 수 있는 증폭기로서 외부 feedback 회로에 의해 응답특성이 제어되는 선형 소자입니다. 이상적인 OP Amp의 특성은 무한 이득, 무한 입력 임피던스, 0 출력 임피던스, 0 응답시간, 무한 CMRR을 가집니다. 실제 OP Amp 741은 이득 100,000, 입력 임피던스 2MΩ, 출력 임피던스 75Ω의 값을 갖습니다. 2. Negative Feedback 회로 Negative feedback은 출력단에서 입력단으로 피드백되는 회로...2025.12.11
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모스펫 응용회로 및 주파수 특성 실험2025.12.111. MOSFET 스위칭 회로 MOSFET는 gate와 채널 사이에 절연체(SiO2)를 가지고 있어 forward bias를 인가할 수 있다. E-MOSFET는 gate-source에 전압이 인가되지 않으면 소스의 전자가 p-채널에 막혀 drain에 도달할 수 없으나, +전압을 인가하면 gate가 전자를 끌어당겨 n-채널로 변환되어 전류가 흐른다. 스위칭 소자로 사용하기 위해서는 ohmic region과 cutoff region을 사용하며, on/off 동작을 위해 gate 전압에 VGS(on) 또는 0V를 인가한다. 2. MOSF...2025.12.11
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다중 분류 머신러닝 실험 예비보고서2025.12.111. 다중 분류(Multinomial Classification) 다중 분류는 세 개 이상의 범주를 가진 범주형 목표 변수를 예측하는 기계 학습 방법입니다. 이진 분류와 달리 입력된 특징을 기반으로 여러 클래스 중 하나에 입력을 할당합니다. 핵심은 softmax 함수를 사용하여 각 클래스의 확률을 계산하고, 이 확률들의 합이 1이 되도록 정규화합니다. 자연어 처리, 의료 진단, 이미지 인식 등 다양한 분야에서 필수적으로 사용됩니다. 2. Softmax 함수와 교차 엔트로피 손실 Softmax 함수는 로지스틱 함수를 여러 클래스로 일...2025.12.11
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전기공학머신러닝 실험 4. 로지스틱 회귀 예비보고서2025.12.111. 로지스틱 회귀 로지스틱 회귀는 이진 분류 문제를 해결하기 위한 통계적 기법으로, 입력 데이터가 특정 범주에 속할 확률을 추정하여 분류한다. 시그모이드 함수를 사용하여 출력값을 0과 1 사이의 확률로 변환하며, 사전에 정의된 임계값(예: 0.5)을 기준으로 최종 분류 결정을 내린다. 복잡한 비선형 관계를 모델링할 수 있으면서도 상대적으로 간단하고 해석하기 쉬운 모델이다. 2. 시그모이드 함수 시그모이드 함수는 로지스틱 회귀 모델의 핵심 요소로, 실수 집합의 모든 값을 0과 1 사이의 확률로 변환한다. 수학적으로 σ(z) = 1/...2025.12.11
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파이토치를 이용한 선형회귀 실험2025.12.111. 선형회귀(Linear Regression) 선형회귀는 종속변수와 독립변수 간의 선형관계를 모델링하는 통계적 기법입니다. 주어진 데이터에 가장 적합한 선형함수를 찾아 데이터의 패턴을 설명하고 새로운 데이터의 값을 예측하는 데 사용됩니다. 경제학, 의학, 기계학습 등 다양한 분야에서 활용되며, 최소제곱오차(MSE)를 최소화하는 방향으로 가중치를 학습합니다. 선형성, 독립성, 등분산성, 정규성의 가정을 기반으로 하며, 간단하고 이해하기 쉬운 모델입니다. 2. 파이토치(PyTorch) 구현 파이토치는 파이썬 기반의 딥러닝 프레임워크로...2025.12.11
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