우리는 실생활에서도 가장 좋은 방법을 찾으려는 노력을 많이 한다. 하루 일정을 세울 때나, 예산을 분배할 때, 난방을 조절할 때 등등, 최소한의 노력이나 소비로 최대한의 효과를 바란다. 이런 종류의 문제들은, 흔히, 최적화 문제(Optimal control problem)라고 불리고, 수학적으로도, 계산적으로도 상당히 어려운 문제에 속한다. 데이터를 ...

현재는 머신러닝을 기초로 한 생성 모델들로 엄청나게 많은 창작물들이 나오는 시대이다. 뿐만 아니라, 파악하기 힘든 복잡한 현상이 있을 때, 신경망 모델로 훌륭하게 패턴을 파악하여 미래를 에측하거나, 다른 상황에서의 결과를 예측하는 일은 이제 매우 흔한 일이다. 저자는 대학원 시절 지식 기반 모델들을 활용하여 이러한 일들을 진행하였다. 이러한 모델들은 ...

접촉 조사(Contact survey)는 다방면에서 활용할 수 있는 매우 중요한 정보이다. 다른 글에서도 언급했듯 질병학에서 매우 활용도가 높고, 이외에도 여러 사회학 연구 등에서 많이 활용된다. 예를 들어, 글쓴이의 대학원 시절, 유럽의 큰 조사였던 POLYMOD 프로젝트나 국내 접촉 조사 등을 활용하여 수두 바이러스라던가, COVID-19 등의 확...

과거의 글쓴이는 클래식 기타 노래를 즐겨 들었다. 비록 연주에는 열의를 쏟지 못했지만, 듣는 것은 매우 즐겼다. 평소에 여러 장르의 곡들을 가리지 않고 듣는 편인데, 기타 연주곡들을 많이 듣게 되면서 대학 시절 나의 플레이 리스트(이하, 플리)엔 기타 연주곡들이 가득 차게 됐다. 당시, 기타라고 하면 다들 스틸 스트링을 낀 어쿠스틱 기타(통칭, 통기타...

기초 재생산 지수(Basic reproduction number, $R_0$)는 감염병 연구에서 매우 중요한 지표 중 하나로, 감염병이 퍼질 것인지 판단하는 기준으로 쓰이는 수이다. 이 수에서 파생하여 각종 재생산 지수의 개념을 만들 수 있고, 각 상황에서 감염병의 퍼지는 정도를 알거나, 퍼질지 말지 알 수 있는 기준으로써 사용이 된다. 기초 재생산 ...

기계 학습 관련된 지식은 현재 공부하는 중입니다. 차후 스스로 전문가라고 자칭할 수 있을 때, 잘못된 지식은 수정 예정입니다. 기계 학습에서는 주로 함수의 기울기(Gradient, 이하 그라디언트)를 이용하여 최적화(Optimization)하는 알고리즘을 이용한다. 현재까지 저자가 이해한 기계 학습은, 여러 함수가 관여하여 만들어진 신경망(N...

수리 모델을 활용한 문제를 풀거나, 기계 학습(Machine learning), 강화 학습(Reinforcement learning)을 진행할 때, 최적 제어 문제(Optimal control problem)를 쉽게 접할 수 있다. 조금 더 현실적으로 다가올 수 있는 문제는, 코로나바이러스감염증(COVID-19)이 한창 퍼지고 있을 때, 백신을 어떤 ...

다양한 바이러스나 균들이 여러 생물에게 병을 발현시킨다. 이들은 다영한 경로를 통해 다른 개체에 전파되고, 이럴 때 우리는 이 병을 전염병이라고 부른다. 최근 코로나바이러스감염증(COVID-19)의 전국적인 확산으로 전염병에 대한 관심이 많이 높아졌다. 세계적으로, 인류는 천연두(Smallpox), 수두(Chickenpox), 독감(Influenza)...