GLP-1 Ra라는 당뇨병에 참 좋은 약물이 나왔는데, 등신같이 중증을 제외하고는 쓰지 못하는 국가가 있다면.. 아마도 한국이 될것이다. 필자는 당뇨병 환자가 주변에 많이 있어서 이번 오젬픽 급여화를 환영했는데 - 실상은 급여화가 아니라 그냥 쇄국정책이었다. 인슐린이랑 병용하는건 둘째 치고, 대부분의 당뇨환자들이 Metformin + SGLT-2i or DPP-4i를 약으로 쓰는 상황에서.. 뜬금없이 HIRA에서 Metformin+Sulfonylurea 조합을 들고 나오셨다. 거기에 2~4개월 투여해도 HbA1C가 7% 넘는 환자 중에서 인슐린이 안되거나/BMI가 25 넘는 사람들 한정으로 해준다는데. 3제 쓰던 사람들은 SU로 갈아타서 개고생 하다가 7% 넘겨야 급여를 해주겠다는 건가? 필자는 순간 ..

문득 그런 생각이 들었다. 나는 내 자신에 대해서 꾸미지도 않고, 그냥 있는 대로 얘기하는데.. 남들은 그게 동정이나 공감을 유도려고 하는 말인줄 안다고. 그러니까, 모든 사람들은 자존감이 있을대로 높아서 지 잘난것만 얘기하고 못난건 얘기를 안하며 만약 그런 사람이 있다면 씹고 뜯고 즐기기 좋은 먹잇감이라고. 물론 내 귀책사유가 없는건 아니겠지.. 나같은 도태된 것들은 말을 존나 못해서 가끔 실수를 하니까. 근데 저 근거없는 자신감은 도대체 어디서 온걸까. "난 AI에 따먹힐 개발자이고, 딱히 좋은 학교를 나온거 같지도 않고, 온갖 저주란 저주는 다 받고 태어났는데. 그래서 그냥 내가 이런사람이요, 따라서 여기에서 문제가 있는거 같으니 그에대해서 사과하겠다." 라는 말은 그들에겐 통하지 않는 것 처럼 ..

※ 참조사항- 교양 수준 정도의 전자기학/회로이론 지식이 필요합니다. 동기 발전기(Synchronous Generator)는 일정한 동기속도로 회전하는 발전기를 말합니다. 그리고 생긴건 위와같이 생겼고, 대게 Y결선을 사용하는 편 이긴 합니다. 참고로 이때 동기속도 N은 아래와 같이 작성할 수 있습니다. 구조 여튼 동기발전기는 대게 3상 동기발전기를 말하게 되고, 따라서 A/B/C(U/V/W)상이 존재하게 됩니다. 근데 DC에서와의 다른 점이라면 - 전기자가 회전하지 않고 계자가 회전하게 됩니다. 그리고 이 계자가 한바퀴를 돌면, 정현파 한주기가 나옵니다. 물론 나중에는 왜곡되서 엉망 진창이 되긴 하겠습니다만. 참고로 여기서 전기자는 유기 기전력을 생산하는 곳, 회전자는 전자기유도에 필요한 자속을 ..

Decision Tree나 Random Forest가 아닌 이상, 스케일링은 아주 중요한 작업입니다. 대부분의 ML과 최적화 알고리즘은 특성의 스케일이 비스므리 할때 훨씬 성능이 좋기 때문입니다. 뭔소리냐면, 한 속성은 char타입이고 다른 얘가 int타입이라 치면 range 범위 차이가 장난 아니게 납니다. 그걸 그대로 MSE에 가져다 박는다 치면 알고리즘은 두번째 특성의 영향을 정말로 무지막지하게 받게 될 것입니다. 해서 스케일이 다른 특성을 맞추는 방법으로는 대표적으로 Normalization과 Standardization이 있습니다. 먼저 대부분 정규화의 경우는 특성의 스케일을 [0, 1] 범위에 맞추는 것을 말하는데 - 그냥 min-max Scaling을 생각하면 편합니다. 이 친구는 정해..

자고로 송전선은 선처럼 보이지만, 사실 물리적으로는 "아아아아아아주주주주주길게 늘어진 회로 덩어리"라서 분포정수회로로 간주해야만 한다. 여기서 분포 정수 회로란, R/L/C가 고르게 퍼져 있음을 말하며 반대로 R/L/C가 덩어리처럼 뭉쳐 있을 경우를 덩어리 회로라고 한다. 쨋든 이게 문제는 아니고, 저 빌어먹을 분포정수회로를 어떻게 해석하느냐가 문제인데. 이는 사고실험을 통해서 적당히 해석할 수 있다. 대충 송전선을 아주 짧은 길이 deltaX만큼 잘라서 보면... 이 작은 조각 하나가 나오게 된다. 그리고 여기에는 항상 네가지가 따라 붇는다. 이중 Rx는 도선 자체의 저항이고, Lx는 전류가 흐르며 생기는 자기장, Cx는 두 도선 사이의 전기정, Gx는 절연체 누설로 해석할 수 있다. 그리고 이걸 엄청..

실제 데이터를 만지다 보면, 뜬금 없는 이유로 샘플에 값이 텅텅 비어 있는 경우가 있습니다. 아니면 인풋으로 1000Row를 고정해 놨는데, 정작 찍힌건 973개 밖에 없다거나 하는 식으로요...(하필 시계열 데이터여서 이걸 어떻게 해야되나 심각하게 고민했었던 기억이 있네요.) 해서 빌어먹을 누락 데이터를 어떻게 다뤄야 할지 논의좀 해보겠습니다. 일반적으로 누락된 값은 NaN(Not a Number)나 NULL과 같은 값을 사용합니다. 물론 샘플에 이게 박혀 있으면 끔찍하기 따로 없죠. 그래서 방법은 여러가지가 있는데, 일단 무식하게 1. 누락값 샘플 숙청누락 데이터를 다루는 가장 쉬운 방법입니다. df.dropna와 같은 메서드를 사용하여 쉽게 누락값이 있는 행/열(axix=0/1)을 숙청할 수 있습니..