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유클리드 호제법 (Euclidean algorithm), 유클리드 알고리즘과 최대공약수 & 최소공배수 구하기. 1. 유클리드 호제법과 최대 공약수 구하기. 2개의 자연수의 최대공약수를 구하는 알고리즘의 하나임. 호제법이란 말자체에서 알 수 있듯이 두 수가 서로 상대방 수를 나누어서 결국 원하는 수를 얻는 알고리즘을 나타낸다 일반적으로 최대공약수를 구하기 위해선 먼저 소인수분해를 해야한다. 두 수를 소인수분해한 후, 공통된 소수를 찾으면 된다. 하지만!! 이 방법은 수가 커질수록 소인수분해하기 어려워진다는 단점이 있으며, 이때, 유클리드 호제법을 사용하면 조금 더 효율적으로 최대공약수를 구할 수 있다!!!!!! 방법은 아래와 같다 두개의 자연수 A, B (A>B) 가 있을때 큰수(A)를 작은 수(B) 로 나누면 몫(C)와 나머지(D)를 구할 수 있다. A / B = C, A%B =D 이때 중요한 것은 나머지이다. .. 2023. 5. 23.
벡터의 내적(Dot Product, inner product) 정의와 의미, 그리고 특징 1. 벡터의 내적 내적은 두 벡터 간의 각도를 구할때 많이 사용한다. 게임에서는 내적을 이용해서 물체가 앞에 있는지, 뒤에 있는지 판별할 수 있다. 캐릭터의 시선을 기준으로 좌, 우 90도가 넘어가는 순간 코사인 값은 음수를 갖기에 벡터와 몬스터의 위치벡터를 내적해서 양수값이면 캐릭터의 정면, 음수값이면 후면에 존재한다는 뜻으로 활용이 가능하다. 이를 이용하여 시야각 내에 있는지 없는지도 확인 가능하다. 내적은 벡터를 마치 숫자처럼 곱하는 개념이으로, 방향이 있으므로 일치하는 만큼만 곱한다. (정사영 시켜서 그 벡터의 크기를 곱하는 형태이다.) 그래서 벡터의 내적의 결과값은 벡터가 아닌 스칼라이다. 예를 들어 두 벡터의 방향이 같으면, 두 벡터의 크기를 그냥 곱한다. 두 벡터가 이루는 각이 90도일 땐,.. 2023. 5. 17.
[고체역학] 보의 처짐, 외팔보의 처짐, 처짐각, 처짐량 (집중하중, 분포하중) [고체역학] 보의 처짐, 외팔보의 처짐, 처짐각, 처짐량 (집중하중, 분포하중) 1. 집중하중을 받는 외팔보의 처짐각, 처짐량 길이 l 인 외팔보의 자유단에 집중 하중 P를 받을 때의 처짐각과 처짐량에 대해 알아보겠다. 먼저 자유단으로 부터 x 거리에 있는 임의의 단면에서의 굽힘 모멘트 M 은 M에 대해서는 앞서 확인한 처짐 미분 방정식을 통해 확인 가능하다 (아래 글 참고) 2023.04.30 - [공학/고체역학] - [고체역학] 보의 처짐, 보의 탄성 곡선 미분 방정식, 처짐 곡선 방정식 유도 [고체역학] 보의 처짐, 보의 탄성 곡선 미분 방정식, 처짐 곡선 방정식 유도 1. 처짐 곡선 방정식 보에 횡하중이 작용하면 보의 축선은 구부러져 곡선으로 변형된다. 이 구부러진 중심선을 탄성 곡선 또는 처짐 .. 2023. 4. 30.
[고체역학] 보의 처짐, 보의 탄성 곡선 미분 방정식, 처짐 곡선 방정식 유도 1. 처짐 곡선 방정식 보에 횡하중이 작용하면 보의 축선은 구부러져 곡선으로 변형된다. 이 구부러진 중심선을 탄성 곡선 또는 처짐 곡선이라고 하며, 구부러지기 전의 중심선에서 이 탄성 곡선까지의 수직 변위를 처짐(Deflection)이라 한다. 곡선의 곡률은 순수 굽힘의 곡률과 굽힘 모멘트에 대한 관계식 (미소거리 ds 사이의 임의의 요소에 있어서는 순수 굽힘 가정) 으로 표현이 가능하다. θ 는 x축 (가로) 과 M 점이 이루는 각도을 나타내며 dθ는 M과 N점에서의 그 곡선의 접선 또는 법선 사이의 각을 나타낸다. 미소거리 ds 와 곡률 반지름 ρ 사이의 관계식은 ds = ρ x dθ이며 로 표현이 가능하다. 탄성 영역내에서는 일반적인 보의 경우 지지점 사이의 거리에 비해 곡률이 작으므로 할 수 있으.. 2023. 4. 30.
[데이터 모델링] 논리 데이터 모델링 1. 정의 - 비즈니스 정보의 규조와 규칙을 명확하게 표현할 수 있는 기법 - ER 다이어그램으로 표현된 개념적 구조를 데이터 베이스에 저장할 형태로 표현한 논리적 구조 - 물리적인 스키마 설계를 하기 전 단계의 데이터 모델 형태 ※ 스키마 : 데이터베이스의 구조와 제약 조건에 관한 전반적인 명세를 기술한 메타데이터의 집합 데이터베이스를 구성하는 데이터 개체(Entity), 속성(Attribute), 관계(Relationship) 및 데이터 조작 시 데이터 값들이 갖는 제약 조건 등에 관해 전반적으로 정의한다. 2. 논리 데이터 모델링의 이해 - 개념 데이터 모델링에서 정의한 핵심 엔터티와 관계를 바탕으로 속성을 정의하고 식별자를 확정하는 과정 - 정규화를 통하여 새로운 엔터티가 생성되거나 또는 새로운 .. 2023. 4. 21.
[데이터 모델링] 개념 데이터 모델링 1. 정의 - 건물의 골격과 같은 형태 - 주제별로 분휴 가능한 업무를 분석해서, 핵심 엔터티를 추출하고 그들 간의 관계를 정의하여 데이터의 골격을 생성하는 것 - 전사적 데이터 모델링 2. 주제 영역 1) 정의 - 주제 영역은 기업이 사용하는 데이터의 최상위 집합 - 계획 수립 단계는 하향식 분석을 원칙으로 하고, 검증을 위해서는 부분적으로 상향식 분석을 사용. 2) 분류 원칙 ① 데이터 중복 최소화 ② 데이터 확장성 보장 ③ 데이터 관련성 및 편의성이 확보 3) 주제 영역 분류 방법 ① 1차 분류 - 주요 데이터의 집합의 유형을 정의 (업무의 변화에 민감하지 않도록 폭 넓게 정의) ② 2차 분류 - 분석 주제와 현황 등의 영역으로 분류 - 1차 분류를 세분화 함. ③ 3차 분류 - 2차 영역의 분류를.. 2023. 4. 21.
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