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[MRAM] 뉴메모리 MRAM의 동작 및 역사 뉴메모리의 등장 반도체 소자의 Cell Size가 감소되면서, 여러 문제가 발생하였다. DRAM의 경우 cell이 계속 작아지며 트렌지스터 특성 열화, capacitor 공정 난이도 상승이 일어났고 NAND의 경우 3D 구조 적층 공정 난이도 증가.. SRAM의 경우 chip 내 SRAM 면적 비중이 증가하며 cost와 파워소모가 증가하였다. 사이즈 스케일링의 한계공정 기술 난이도 증가전력 소모 감소 요구 증가새로운 응용분야 대응등의 이유에 의해 새로운 메모리의 개발을 필요하였고, 이에 뉴메모리에 대한 연구가 계속되고 있다. 메모리의 분류 메모리는 다음과 같이 분류된다. 전원 공급이 끊기면 데이터가 사라지는 휘발성, 그렇지 않은 비휘발성 부터 나뉘며, 뉴메모리는 모두 비휘발성 메모리이고 MRAM, PRA.. 2024. 11. 8.
[전자기학] Electric Field in Matter - Polarization(편극) 전기장 속의 부도체(dielectrics = insulator) 외부 전기장 속의 부도체는, 원자끼리 아주 약간만 움직일 수 있기에 제한된 영역 안에서 각각 분극을 형성한다.그리고 외부 전기장이 부도체의 charge distribution에 영향을 주는것은 1) stretching 과 2) roatating 방면에서 고려해야한다. 전하의 존재 > 전기장 생성전기장의 존재 > 물질 내 편극 생성     유도 쌍극자(Induced Dipoles) 제일 작은 단위인 원자 단위로 한 번 살펴보자.중성 원자가 전기장 안에 들어간다면, 분극이 유도될것이다.(Induced dipole)  화학의 유도 쌍극자에 의한 london force 와 같은 곳에서도 induced dipole을 많이 봤을 것이다.이 dipole.. 2024. 11. 7.
[KT AICE] Feature Engineering Binning : 연속형 변수를 범주형 변수로 만들기 - 그룹짓기cut - 길이 기준으로 구간 나누기qcut - 개수 기준으로 구간 나누기 (원하는 개수 입력) Scaling : 숫자 데이터간의 상대적인 크기 차이를 제거하기( 대표적 예시로 정규화)  StandardScaler: 평균을 0, 표준편차를 1로 맞추어 정규화.RobustScaler: 중앙값과 IQR을 사용하여 이상치의 영향을 줄임.MinMaxScaler: 모든 특성 값을 [0, 1] 사이로 조정.MaxAbsScaler: 특성 값을 [-1, 1] 사이로 조정, 특히 음수값이 없는 경우 유용.  Label Encoding : 범주형 변수의 문자열 값을 숫자로 매핑컴퓨터는 문자열 이해를 못하기에 그에 상응하는 숫자로 전달해줘야한다. One Hot.. 2024. 11. 5.
[생명과학실험2] 내부공생 (Endosymbiosis) 생명과학실험2 내부공생(Endosymbiosis ) : 광합성 생물들 레포트 실험원리내부공생(Endosymbiosis) - 내부공생이란 미토콘드리아(mitochondria)나 엽록체(plastid/ chloroplasts)의 기원에 대한 가설.  - 분자적, 생화학적인 증거에 의해 미토콘드리아는 proteobacteria로부터 그리고 엽록체는cyanobacteria로부터 진화되었음을 추측한다.  1차 내부공생(Primary endosymbiosis) - 1차 내부공생은 원생생물이 독립영양생물인 시아노박테리아(cyanobacteria)를 잡아 삼키는 것으로 설명할 수 있다.  - 삼킨 후, 먹힌세포(시아노박테리아)에서 숙주로 유전자를 전송함으로써 숙주세포는 먹힌세포를 제어한다.  - 따라서 숙주는 자신의 .. 2024. 10. 27.
[생명과학실험2] ABO식 혈액형 판정 생명과학실험2 ABO식 혈액형 실험원리1. 항원과 항체(antigen & antibody)에 대하여 1) 항원(Antigen) 항원이란 면역계에 의해 항체 생성을 유발하는 물질 또는 분자이다.  - 항원결정기(Epitope): 항체에 의해 특이적으로 인식되는 항원의 일부분이다.2) 항체(Antibody) 면역글로불린(immunoglobulin)이라고도 알려진 항체는 박테리아와 바이러스와 같은 외부 물질을 식별하고 제거하기 위해 면역계가 사용하는 커다란 Y모양의 단백질이다. 각 항체는 항원의 특이적인 부분을 인식한다. - Paratope: 항원을 인지하는 항체의 일부로, antigen-binding site라고도 한다.2. ABO식 혈액형(ABO blood system) - ABO blood group s.. 2024. 10. 26.
[미분학] Gradient, Divergence, Curl Gradientx,y,z 세 변수에 영향을 받는 함수 T가 있다고 가정하면, 함수 T는 각 변수의 미소 변화에 어떤 영향을 받는지 궁금할 것이다. 이를 우리가 고등교육에서 배운 도함수(편미분)로 표현한다면 다음과 같이 작성할 수 있다.  그리고 앞의 역삼각형 표시가 있는 부분이 T의 gradient라고 하고, 정리하면 다음과 같다.식을 보면 단위벡터들로 표현된만큼, gradient는 벡터 값을 가진다.  gradient의 물리적 의미는 스칼라장의 변화가 최대인 방향을 가르킨다. 그림상으론 해당 함수의 기울기가 가장 가파른 곳을 가르킨다.그리고 gardient 크기는 기울기를 나타낸다.실생활의 예시로 본다면, 산에서 위치와 고도의 두 변수로 영향을 받을 때, 주위에서 가장 가파른 경사면의 방향 gradie.. 2024. 9. 10.
[KT AICE] 데이터 전처리 - 결측치처리 데이터 탐색하기함수설명예시head()데이터프레임의 처음 몇 줄을 반환합니다. 기본적으로 처음 5줄을 반환합니다.df.head() Name Age Score 0 Alice 24 85 1 Bob 30 90 2 Charlie 22 88 3 David 35 95 4 Eve 29 92tail()데이터프레임의 마지막 몇 줄을 반환합니다. 기본적으로 마지막 5줄을 반환합니다.df.tail() Name Age Score 5 Frank 33 84 6 Grace 28 89 7 Helen 26 87 8 Ian 32 93 9 Jack 31 91info()데이터프레임의 요약 정보를 제공하며, 각 열의 데이터 타입과 null이 아닌 값들의 개수를 포함합니다.df.info()describe()숫자형 열에 대한 기술 통계를 생성합니.. 2024. 8. 29.
[KT AICE] Pandas 기초 - Dataframe 병합하기 concat 함수동일한 컬럼명을 가지는 데이터프레임을 단순히 합칠때 사용 - (행,열 중복 제거 안해줌) ex) pandas.concat([A,B]) 기본적으로 axis = 0인 것을 전제하고 있다. 이 경우 위아래로 합쳐짐axis=1을 준다면 옆으로 합치는 것도 가능 ignore_index = True 옵션을 준다면, 합친 데이터 프레임 index 를 초기화해서 0부터 이쁘게 출력한다. merge 함수두 dataframe의 같은 컬럼을 기준으로 합침(집합 느낌) ex) pandas.merge(A, B, how='inner', on='기준 컬럼명') inner공통된 column 기준으로 합치는 교집합 느낌left왼쪽 데이터 프레임 기준으로, 왼쪽 데이터는 모두 들어감right오른쪽 데이터 프레임 기준으로.. 2024. 8. 22.
[KT AICE] Pandas 활용 - Dataframe 변형하기 https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/reshaping.html#stack-and-unstackGroupby범주형 컬럼을 기준으로 같은 값을 묶어 통계 또는 집계결과를 얻어 사용하는 것#Exampledataframe.groupby('성별').mean() groupby는 데이터 분할(split) > 적용(applying) > 데이터 병합(combine) 세 단계를 거쳐서 진행된다.   Pivot_tableDataFrame 형태를 변경하는 것#Examplepd.pivot_table(data=sample, index='고객ID', columns='상품코드', values='구매금액',aggfunc='mean')   stack, unstackstack : 컬럼 ➡️ 인덱스로.. 2024. 8. 18.
[KT AICE] Pandas 기초 - Dataframe 살펴보기 DataFrame 생성방법일단 pandas import 하기 import pandas as pd딕셔너리로 생성 ➡️ column 단위로 생성됨a1=pd.DataFrame({"a":[1,2,3],"b":[4,5,6],"c":[7,8,9]}) abc014712582369리스트로 생성 ➡️row 단위로 생성됨a2=pd.DataFrame([1,2,3], [4,5,6], [7,8,9],columns=['a','b','c']) abc012314562789파일을 불러서 생성df=pd.read_csv('파일명.csv')      DataFrame 조회 기초 함수들df.head데이터의 앞 5개 라인 출력(index [0:4]) df.tail데이터의 뒤 5개 라인 출력(index[n-4:n]) df.shaperow와 .. 2024. 8. 14.

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