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단일 분야 획기적인 구독자 수 37만 유튜버, 전병칠 쌤의 ‘찐초보 걸음마 전기’ 책에 이은 2탄 찐초보 생활 전기 책이 출간되었습니다! 내 손으로 전선을 연결하고 조명과 콘센트 교체하는 것부터 꼭 필요한 공구와 기기 사용법, 주의해야 할 내용 및 전기 관련 법령과 기술기준까지 생활 속 전기의 모든 것! 스위치는 새것으로 바꾸고, 낡은 형광등은 LED로, 기존 콘센트는 충전 가능한 USB형으로 교체하세요! 차단기, 리모콘 스위치, 트랙 조명,

우리는 인간 삶의 방식에 근본적인 변화를 요구하는 가히 혁명적인 새바람을 마주하고 있다. 21세기 들어서면서 규모를 키워온 이 바람은 “인공 지능이나 로봇 공학 또는 자율 주행 자동차 등으로 대변되는 4차 산업혁명을 어떻게 이해하고 대처해야 하는가?”라는 근본적인 질문을 제시하고 있다. 인류는 2022년 James Webb Space Telescope가 보내온 심우주에 대한 정보를 기반으로, 길게 보아도 수백 만년에 지나지 않는 인류의 역사가

데이터 과학 시대에서 통계학은 데이터 사이언스의 중심 학문으로, 통계 전공자는 데이터에 포함된 유의미한 패턴을 인식할 수 있는 통찰력을 가져야 한다. 이를 위하여 수리통계 관련 지식은 필수적이다. 지금까지 다양한 수리통계 서적들이 출간되었지만 기존의 서적들은 주로 정리와 수리적 증명 위주로 기술되어 있어 데이터 사이언스 전공자에게는 다소 적합하지 않다. 이러한 아쉬움을 보완하고자 이 책에서는 데이터 사이언스에 필요한 수리통계 이론 및 활용을 중

4차 산업혁명 이후 융복합 패러다임의 등장으로 전후방 산업간 경계가 급속하게 허물어지고 있으며, 이에 따라 산업 분야별로 기존의 학문 및 산업기술의 새로운 위상 정립에 이은 체제 변화가 급속도로 진행되고 있습니다. 섬유산업의 기계발명으로 촉발된 하드웨어 기술혁신은 1차 산업혁명의 교두보 역할을 하였습니다. 또한 섬유공학은 대량생산과 소프트웨어 기술로 2차 산업혁명을 견인하였으며, 이어진 3차 산업혁명에는 소프트웨어와 하드웨어의 병합 기술 창출로

이 책은 2000년에 펴낸 허명회ㆍ문승호의 《탐색적 자료 분석》의 R 버전이다. R의 장점을 살리고자 특히 이변량 및 다변량 자료의 탐색 부분을 대폭 보강하였고 동적 그래픽스 부분을 추가하였다. (R은 오픈 소스의 통계 소프트웨어/언어이다). 이 책의 주제인 탐색적 자료 분석 (EDA, exploratory data analysis)은 데이터의 특징과 내재하는 구조를 알아내기 위한 통계적 기법들의 통칭이다. EDA는 최근 관심인 데이터 마이닝(

앙상블러닝이나 딥러닝은 예측의 정밀도 측면에서 전통적인 통계적 예측 방법론을 앞서고 있다고 해도 과언은 아니다. 이러한 예측 정밀도에도 불구하고 AI를 알지 못하는 end-user에게 이들 모형의 예측이 ‘왜?’‘어떻게?’를 설명하지 못하면, 정밀도만 높을 뿐 모형의 예측 결과가 산업현장의 의사결정에 거의 도움을 주지 못하게 된다. XAI는 AI 모형과 end-user 간의 이러한 괴리를 메꿀 뿐만 아니라 AI 모형을 투명하고(transpare

화학 분석 과학자는 인간들의 미약한 지식을 통해서 “하나님이 만들어 놓은 창조의 세계에 감추어진 것들을 알아내는 일을 하는 자”들이라고 생각한다. 2002년 『실용적인 기체· 액체 크로마토그래피와 질량 분석학』이라는 제목으로 책을 출간한 이래 몇 번의 개정을 하였고, 이를 바탕으로 2018년 『크로마토그래피 및 질량 분석학의 이해』라는 새로운 제목으로 다시 책을 발간하게 되어 무척 보람되고 기쁘다. 그동안 GC와 HPLC를 비롯한 크로마토그래프

이 책은 저자가 계획하고 있는 두 권의 물리화학 책 ‘물리화학: 화학 열역학과 반응 속도론’과 ‘물리화학: 양자화학과 분자 구조’ 중 첫 번째 책이다. 이 책은 학부에서 화학 또는 화학 관련 전공을 하는 학생들을 위한 교재로 한학기용 교재로 엮었다. 시중에는 외국의 물리화학 교재 번역판이 10여 종이나 판매되고 있고, 대부분의 대학에서 이 책들을 채택하여 학부 교육에 사용하고 있다. 이들 외국교재들은 학부에서 공부해야 할 내용을 비교적 상세하게

머신러닝은 주어진 데이터만을 이용하여 예측, 분류, 차원축소, 생성, 재생 등을 실행하는 데이터과학 모형을 말한다. 통계학에서는 데이터에 대한 가정을 바탕으로 상당한 수준의 통계적, 수학적 지식을 이용하여 추정, 검정, 예측 등의 통계적 추론을 하게 된다. 그러나 머신러닝은 데이터에 대한 가정 없이 주어진 데이터만으로 좋은 통계적 추론을 도출할 수 있도록 데이터의 split, sample weights, resampling, randomizat

이 책은 필자가 년에 출간했던 2018 『SPSS 24를 이용한 통계분석』을 SPSS 최신 버전인 IBM SPSS Statistics 29에 의거하여 다시 집필한 것이다. 2018년 버전과 마찬가지로 이 버전 역시 별도의 한글판이 없으며, SPSS를 설치할 때 한국어를 선택하는 방식으로 보다 편리하게 한글판을 사용할 수 있다. IBM SPSS Statistics 29로 업그레이드되면서 선형회귀모형을 추정하는 데 과대적합을 방지하기 위한 방법으로

이 책은 2012년에 발간된 《R 몬테칼로와 함께하는 베이지안 통계추론》의 개정판이다. 이전의 책에 비하여 가장 큰 변화는 기존의 R 프로그램에 추가하여 JAGS를 이용한 몬테칼로 기법의 적용을 소개한 것이다. JAGS는 BUGS의 후속 소프트웨어로 몬테칼로 프로그램 작성에 익숙하지 않은 초보자들도 손쉽게 사용할 수 있는 장점이 있다. 이 책은 크게 세 단원으로 나눌 수 있는데, 1장부터 3장까지의 첫 번째 단원은 R 사용법과 베이지안 추론에