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[CAE를 위한 서로게이트 #4] 최신 딥러닝 구조의 적용: Transformer, Autoencoder, GNN의 가능성과 한계

CAE(Computer Aided Engineering) 데이터의 복잡성은 기존의 CNN이나 RNN만으로는 한계가 명확합니다. 특히 비정형 구조, 고차원 데이터, 노이즈 포함 시뮬레이션 결과를 처리할 때는 최신 딥러닝 아키텍처의 장점이 부각됩니다. 본 글에서는 Transformer, Autoencoder, GNN(Graph Neural Network)이라는 세 가지 최신 아키텍처의 원리, 적용 사례, 실제 연구 예시와 함께 각 구조의 장단점을 명확히 분석합니다. Vision Transformer (ViT): Self-Attention 기반의 시공간 학습Transformer는 자연어 처리에서 시작되었지만, 최근에는 구조역학, 유동해석 등의 CAE 문제에서도 Self-Attention 기반의 전역 정보 처리..

[리더십키우기 #22] 권위와 카리스마 – 리더십의 힘은 어디서 오는가?

말 한마디로 사람을 움직이는 리더, 억누르지 않고 이끄는 리더의 비밀“리더십은 지위에서 나오지 않습니다. 사람들의 마음이 따라야 진짜 힘이 생깁니다.”한 신입 팀원이 말했습니다.“우리 팀장님은 조용한데, 왠지 다들 따라요. 뭔가 말을 하면 확신이 느껴지고, 이상하게 믿음이 가요.”이처럼 말수가 적더라도 사람을 끌어당기는 리더가 있습니다.그들의 리더십은 어디에서 나올까요?리더의 힘은 억압이 아닌 끌림에서 나온다조직에서 리더는 책임과 권한을 갖고 움직입니다. 하지만 구성원이 ‘리더가 시켜서’가 아니라 ‘함께하고 싶어서’ 움직이게 만들려면, 그 힘은 단순한 직위나 연차가 아니라 신뢰와 존재감에서 나옵니다.사회학자 막스 베버(Max Weber)는 권위를 세 가지로 나눴습니다:합법적 권위 – 직책이나 제도로 주어..

리더십키우기 2025.06.08