데이터 재료과학 (제 1강)

데이터 분석/해석 및 시각화(그래프) 등 기초 컴퓨터 활용 능력

• 1 수업 소개
• 2. 세부 수업 목표
• 3. 강의 자료 및 수업 진행 방식
• 4. 실습 / 코딩
• 5. 평가 방법
• 6. Take home

1 수업 소개

• 정영웅, 국립창원대학교 재료금속공학과,

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• 52호관 212호

• yjeong@changwon.ac.kr

• 055-213-3694

• 분석 및 해석 기술의 발달로 다량의 데이터들이 생성되고 있다. 재료공학에서 데이터 해석 및 분석 능력의 중요성이 날로 높아지고 있다. 본 수업을 통해 학생들은 기초적인 데이터 분석/해석 및 시각화(그래프)를 위해 필요한 다양한 툴들을 익히고, 재료공학적 문제에 활용하는 경험을 하게된다.

• 관련 분야에서 가장 널리 활용되는 Python 언어를 활용하고, JuPyter 환경을 활용하겠다.

• 재료공학 전공자에게 필요한 데이터 분석, IO, 해석 및 시각화 (그래프) 등 기초 컴퓨터활용 능력을 길러주기 위한 강의로 설계되었다. 본 교과목은 국립창원대학교 재료금속과 전공 선택교과이나, 이후 개설될 수치해석, 이동현상, 기초 전산역학 등의 교과과정의 이해를 위해서 선수강하길 권한다.

• 교수자는 Apple사의 MacOS 컴퓨터를 활용해 MS사의 VScode내의 JuPyter 활용할 계획이며, 강의자료는 본 웹페이지를 활용할 계획이다. 수업시간에 보여질 시연/실습 환경과 무관하게, Windows, MacOS, Linux 등 다양한 컴퓨터 환경에서 실습 가능하다. 다만, 실습이 가능한 환경으로 개별 학생들의 환경을 세팅하는 것은 각자의 몫이다. 필요하다면 수업 전후에 도움을 줄 수 있다.

• 구글 계정을 활용해서 Google Colab와 Google Drive를 함께 활용해서 실습 가능하다. 인터넷 연결된 웹브라우저를 활용해서 실습 가능하나 추천하는 환경은 아니다. 이 경우 환경 세팅이 비교적 수월하겠으나, 인터넷 접속이 유지되어야 하고 계산 속도가 다소 느릴 수 있다.

• (optional) 스스로 프로그램을 작성하고, 더욱 세밀하게 관리하고 싶다면 git을 배우고, 나아가 GitHub 계정을 만들고 결합하길 권한다.

2. 세부 수업 목표

• 수강자의 기초 파이썬 활용 능력 향상
• 최신 데이터 해석/분석 툴의 기초적 활용법을 익힘
  • Python
  • JuPyter
  • NumPy
  • matplotlib
• 이를 활용해 재료공학 기초 문제 해결을 위해 활용 경험
• 기초적 이해를 바탕으로, 재료공학 실전 문제 해결에 응용을 할 수 있는 원리 이해
• 각자에게 주어진 문제를 스스로 해결하기 위해 필요한 배경 지식 습득

3. 강의 자료 및 수업 진행 방식

1. 강의 자료는 markdown 파일로 작성되어, 홈페이지에내의 lectures 메뉴 게시물을 활용한다. 게시물은 상시로 업데이트가 될 수 있다.
2. 원활한 수업 진행을 위해 수강생은 인터넷이 연결된 노트북을 가지고 오거나, 미리 수업 자료를 출력해와야 한다. (준비가 안된 학생은 수업 태도/참여 점수 반영)
3. 수업 시간에 필요한 개념에 대해 설명하고, 교수자가 필요한 시연을 보인다. 이후 수강생들과 함께 차근차근 실습하거나, 혹은 학생들이 스스로 그리고 혼자서 실습해봐야 한다
4. 강의 자료에 실습 가능한 Python 코드는 아래와 같이 박스로 표기된다.

print('Hello, world')

1. 때에 따라서, 기존에 입력한 코드가 이미 실행되어 있어야만 제대로 작동하는 경우가 있으니, 긴장을 놓지 않고 수업의 진행을 잘 따라오길 바란다. 놓친 부분에 집착하기 보다는 수업 시간에 놓친 부분을 사전에 마킹한 후, 강의 이후 스스로 찾아서 살펴보시오.
2. 수업 시간에 배운 내용을 반드시 스스로 반복해서 실습해봐야 한다. 그리고 수업 시간내 다룬 예제를 혼자서 해보는 경험이 필요하다.

graph LR
first([개념 설명]) ==> second([교수자 시연]) ==>
third([학생 시연/실습]) ==> fourth([수업후 개념 복습])
==> fifth([수업 후 스스로 혼자 연습])  ==> first

4. 실습 / 코딩

• 본 수업은 재료과학/공학에서 활용되는 다양한 데이터 분석을 경험하고 활용하기 위해 필요한 기초 적 도구(tool)의 활용을 익히는 것이 목표이기 때문에, 코딩(coding)이 필요하다.
• 코딩을 위해서 필요한 적절한 환경이 갖춰진 컴퓨터가 없이 코딩을 배우는 건 매우 어렵다. 축구공이 없이 축구를 배울 순 없다. 실습을 할때마다 본인의 실습환경에 맞게 컴퓨터 환경을 다시 세팅하거나, 필요한 패키지를 설치하는 건 여간 귀찮은 일이 아니다. 실습에 맞는 개인용 컴퓨터를 보유하고 있길 권한다. 각종 cloud service나, 학교 전산실습실 이용으로 실습이 가능하나, 교수자가 추천하지 않는 건 실습 환경을 직접 세팅해볼 수가 없기 때문이다. 친구/가족에게 노트북을 빌리는 것도 가능하나, 학교에서 대여도 한다 - 링크: 마지막으로 연결해본 날짜: 2026-06-05 하지만 물량이 많지 않고 조기에 대여가 완료된다.
• 코딩은 , , ,, , , 등과 비슷하다. 모두 몸으로 익혀야 한다. 교수자나 주위 친구가 하는 걸 백번 보는 것보다 직접 해보는 것이 낫다. 어려운 개념은 반복해서 예습을 풀어보며 머리 뿐만 아니라 몸(muscle memory)으로 익혀라.
• 수업 시간 예제 반드시 스스로 해보기
  • 스스로 공부할 때, 혹은 예제를 풀 때 ChatGPT에 도움을 받는 건 좋으나, 단순 질문과 답을 구하기 보다 스스로의 이해를 돕기 위해 활용하길 바란다.
  • 예제를 일일이 다 쳐보기. 네모 박스 코드를 일일이 다 정확히 쳐보기 (copy&paste 금지)
  • 결과를 스스로 살펴봐야 하고 이해하도록 노력해보기
  • 예제를 바꿔서 적용하고 그 변화를 살펴보기.
  • 예시로 주어진 프로그램을 한줄씩, 한 명령어씩 다 뜯어서 살펴보기 (hacking)
  • 
• 영문 키보드 반드시 숙지 필요
  • 영타가 느리면 그만큼 학습이 느려진다.
  • 예시로 주어지는 코드를 모두 직접 입력해봐야 한다.
  • 키보드 익히기 유용한 링크
    • 1,
    • 2,
    • 3 …

• 각종 기호들 위치 익히기! 평소에 쓰지 않은 다양한 부호가 컴퓨터에 있음을 인지할 것.

  • `: accent
  • ’: single quotation mark
  • ”: double quotation mark
  • !: exclamation mark
  • @: ‘at’
  • #: number sign (sharp)
  • $: dollar sign
  • %: percent
  • ^: caret
  • &: ampersand
  • *: asterisk
  • (: left parenthesis
  • ): right parenthesis
  • -: dash (minus)
  • =: equal sign
  • ,: comma
  • _: underscore
  • +: plus
  • [: left square bracket
  • ]: right square bracket
  • /: slash
  • \: blackslash
  • <: left bracket
  • >: right bracket
• 교수자가 사용하는 도구들: MacOS, MS VScode, 기본 terminal, JuPyter notebook, Google Colab …
  • 하지만, 실습은 Windows, MacOS, Linux .. 등 어디서든 가능합니다.
  • Google colab에서는 인터넷 연결만 되어 있다면 JuPyter notebook 실습 가능합니다.
  • 수업 중간에 인터넷을 통해 몇몇 Python 패키지를 설치해야 할 수도 있으므로, 교내 와이파이 접속 가능해야 함.
  • VS code에 대해 상세히 알고 싶다면 여기를 통해 알아보자. 영어로 된 문서가 부담스럽거나 어렵다면, 최신 웹브라우저들은 대부분 번역 기능을 제공하니 적극적으로 활용해보길 바란다.

5. 평가 방법

• 출석과 결석 (출석 부를 때 없으면 결석, 수업 시작 30 분 이내 도착하면 이후 지각처리)

• 중간/기말 평가

  • 꾸준한 출석이 매우 중요한 교과목(20%)이며, 교과목 특성상 스스로 예제를 풀이하는 경험이 필수적이다.
  • 단순 출석을 넘어서 수업에 적극적으로 참여하는 태도가 필요하다(태도 점수 20%).
  • 중요한 원리를 이해하기 위해서는 설명을 읽는 것에 그치지 않고 직접 실습을 해야 한다.
  • 수업시간 다룬 예제 중심으로 이해 필요하며, 꾸준히 반복 수행해야 한다.
  • 고득점(A, A+)을 원한다면 주어진 예제를 실습하는데 그치지 않고 이를 응용 할 수 있어야 한다.
  • AI등 툴을 수업 시간에 활용하는 것은 환영하나, 지필 고사(중간고사 및 기말고사)에서 활용 수 없다.

pie title 평가 방법
    "출석" : 20
    "중간고사(Questionary/quiz)" : 30
    "기말고사(maybe final interview/project)" : 30
    "수강/실습/과제 태도 및 참여" : 20

6. Take home

• 각 학생들마다 컴퓨터 환경 (Windows, MacOS, Linux, cloud … 등등)이 다르므로 본인의 컴퓨터 환경에 맞게 환경 세팅 필요함.
• 파이썬 설치 및 환경 설정 완성 (Python 3.12, JuPyter, VS code, pip)
  • 설치 설명 참고 링크
• YouTube에서 간단한 Python tutorial 영상 찾아서 보고 따라해보기.
• 영문타자 익히기 - 여기1, 여기2, 여기3서 연습해보기.
• 키보드 기호들의 위치 숙지 필요.
• 강의실 내 인터넷 접속 사전에 해보기. 교수가자 따로 인터넷 제공하지 않는다.
• Google colab에서 Notebook 만들어 실습해보기.
• Google colab활용한다면 아이패드나 갤럭시 탭, 심지어는 핸드폰(?)으로도 실습 가능하다. 하지만 여러 이유로 컴퓨터가 아닌 기기는 추천하지 않는다.