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암페어 법칙 제대로 알고 쓰자카테고리 없음 2024. 8. 17. 03:57
$\nabla \times H = J$를 면적에 대해 플럭스 적분해보자. 그리고 좌항을 스토크스 정리를 적용하면,$\oint_L H \cdot dL = i$이다. 그리고 트랜스포머를 생각해 봤는데, 이상하다. 플라이백이 말이 안 돼 보인다.플라이백은 1차 측에 전류가 흐르지 않는 타이밍이 있고 2차 측도 전류가 흐르지 않는 타이밍이 있다.???. 어쨌든 1차 측, 2차 측 둘 중 하나는 전류가 흐를 테니가 철심에 자속은 항상 있을 건데,그러면 같은 자속을 공유하는 1차 측 코일과 2차 측 코일에는 동시에 전류가 항상 흘러야 하는 거 아닌가? 알고보니 자기장은 소스 (source) $J$에 의해 구분이 되는 애들이었다.즉, 소스에 따라서 따로 따로 선적분을 해 줘야 된다.$\oint_{L_1} {H_1} ..
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인덕터 제대로 알고 쓰자.전자공학 2024. 8. 17. 02:51
문제의 시작$$V_L = L \frac {\partial {i_L}} {\partial {t}}$$이 식은 인덕터의 가장 기본적인 식이다.그런데 생각해 보면 이상하다.인덕터는 저항이 존재하지 않는데 어떻게 $V_L$이 존재하는 것 일까?$V_L$이 0이 아님으로써 $P = V_L \cdot i_L$에 의해 전력도 소모하게 될텐데, 저항은 없다? 전압의 정체이 식의 진정한 의미를 알려면 맥스웰 방정식에서 출발해야 한다. $$\nabla \cdot D = \rho$$$$\nabla \times E = - \frac {\partial B} {\partial t}$$$$\nabla \times H = J + \frac {\partial D} {\partial t}$$$$\nabla \cdot B = 0$$(이..
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깊은 관계를 맺고 싶다면 상대방의 프라이버시를 존중하자.카테고리 없음 2024. 8. 10. 04:57
내가 상대방에 대해 너무 깊이 알려고 하면, 상대방도 바보가 아니라면 본능적으로 느낄 것이다. 내가 상대방이 보여 주고 싶지 않은 부분 까지 알려고 한다는 것을. 사람은 자신이 드러내지 않은 자신의 면을 잘 아는 사람들과는 자연스럽게 거리를 두게 된다. 가면을 필요 이상으로 강화하기 위해 뇌의 너무 많은 부분을 때어내는 것이 손해이기 때문이다. 그렇게 때어낸 또 다른 나는 원래의 나와의 신호 소통이 점점 끊어지게 될 수도 있는데, 더 확실한 자아 분리를 통한 가면 강화를 위해 그렇게 되는 것이다. 뇌의 영역 사이의 소통이 단절 되는 것은 엄청난 손실이다. 그 정도의 손실을 감내 하느니 그냥 손절 각을 보는 것이 맞지 않겠는가? 그래서 타인에 대해 지나치게 많이 알려고 하는 태도는 타인을 밝혀냄으로써 나의..
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gain margin, phase margin 제대로 알고 사용하자.공학 2024. 8. 2. 02:30
gain margin과 phase margin은 시스템이 얼마나 안정한가 즉 상대 안정도를 판정하는 도구이다.current mode buck converter를 설계할 때 분명 bode선도에 그려지기로는 margin 설계를 잘 했는 데 시스템의 안정성이 확보되지 않았던 경험이 있다.결론 부터 이야기 하자면 시스템의 openloop이득의 극점의 위치, nyquist 선도, bode 선도를 같이 봐야 margin 설계가 제대로 됐는 지 확인할 수 있는 가능성이 생긴다. nyquist 선도nyquist 선도 이론에 대한 공부가 선행되지 않았다면 웹서핑을 하거나 nise의 제어시스템공학 같은 책을 사서 공부하고 오기 바란다. 안정성을 판별하는 주제에서 nyquist선도를 통해 우리가 최종적으로 궁금한 것은 복소..
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거꾸로 생각해 보는 것의 중요성사고법 2024. 7. 30. 21:10
사고의 초보자들이 흔히 하는 실수가 너무 정직하게 접근하는 것이다.하지만 문제풀이는 답만 내면 장땡이기 때문에 사고 흐름의 인과성은 그다지 중요하지 않다.아무 이유 없이 거꾸로 생각해보자. 대표적인 예시는 브루트 포스이다.해답의 형태를 미리 정해놓고 검증해나가는 방식이다.해답이 항상 정공법으로 전개하다보면 나올 것이라고 생각하는 것은 착각이라고 파인만도 말했다. 귀류법도 마찬가지이다.틀리다고 가정해놓고 모순을 발견하여 참임을 증명하는 거꾸로 사고법이다. 내림차순으로 데이터를 정렬했는데 해답이 안 떠오르면 오름차순으로 정렬해보자.이유? 없다. 뭐가 잘 안 들어가면 뒤집어 보자. DAG의 indegree를 계산해 봤는데 답이 안나오면 degree를 계산해 보자.인공지능에게 뭘 하지 말라고 했는데 말을 안 들..