본문 바로가기

박사 정보

[매트랩/matlab] 엑셀 대신 보고서 그래프는 매트랩?

반응형

매트랩 (MATLAB)은 이공계열에서 공부를 하고 논문을 쓴다면 꼭 빠지지 않는 프로그램 중 하나이다.

데이터를 분석하고 알고리즘을 짜고 모델을 만들어 내는 데 사용이 되는 프로그램이다. 가끔 우리가 엑셀로 데이터 값을 입력하고 그래프를 만드는 것과 동일한 작업을 한다고 생각하면 된다.

매트랩 아이콘 모양  mathworks.com/products/matlab.html

 


- 매트랩의 장점과 단점

장점

구체를 만들 수 있다.

   1. 다양성

무슨 데이터든지 다 처리가 가능하다. 예를 들면, 2D로는 엑셀에 있는 단순 데이터 분석, 분포도, 사진과 같은 복잡한 것도 처리가 가능하다. 3D로도 가능한데 예를 들면 사진의 높낮이, 구 그리기 등등 만들어 낼 수 있다. 그리고 간단히 함수를 넣어 바로 평균값을 낸다거나 복잡한 계산을 해서 그래프 안에 표시 또한 가능하다. 

 

   2. 수정할 수 있는 범위

엑셀로 수정 할 수 있는 것들은 한계가 있다. 그리고 내가 뭘 바꾸려고 할 때에는 자꾸만 다른 게 바뀌고 마음처럼 되지 않을 때가 있는데 매트랩은 가능하다. 예를 들면, x축 y축에 표시되는 숫자도 내 마음대로 변경할 수 있고, 그래프의 색깔, 범위 등이 손쉽게 변경 가능하다. 나는 현재 그래프를 만들어 내는데 쓰고 있지만 사진을 사용했을 때에는 더 많은 변화를 예상할 수 있겠다.

 

   3. 정보력

데이터를 입력하고 플랏(plot)하기까지가 오래걸리는 것은 사실이다. 하지만 동시에 세계에 많은 사람들이 같은 문제를 겪고 질문을 해놓았기 때문에 구글에 단순히 내가 겪고 있는 문제를 검색하면 해결법이 나오기도 하고 매트랩 홈페이지에도 사용법을 설명해 놓았다. 그런 점에서 나에게 한계가 있어도 다른 사람이 해결을 해준다는 것이 정말 큰 장점이라고 생각하다. 

 

sine wave 함수 만들기: https://de.mathworks.com/help/dsp/ref/dsp.sinewave-system-object.html

 

Generate discrete sine wave - MATLAB - MathWorks Deutschland

The table lookup method precomputes the unique samples of every output sinusoid at the start of the simulation, and recalls the samples from memory as needed. Because a table of finite length can only be constructed when all output sequences repeat, the me

de.mathworks.com

 

단점

   1. 긴 적응기간

매트랩은 역시나 내가 다뤘던 다른 프로그램들 처럼 처음 사용하는 데 있어서 적응기간이 꼭 필요하다. 하지만 이전에 코딩을 했거나 조금 익숙하다면 적응하는데 큰 문제는 없다.

 

사실 단점은 사용하는데 익숙해지기만 하면 그 외에는 없는 것 같다.


- 매트랩 다운로드

매트랩은 이전에 이야기 했던 라텍스 (Latex)/오버리프 (Overleaf)나 잉크스케이프 (InkScape)와는 달리 안타깝지만 유료이다. 하지만 학생인 경우, 어디 회사에서 일을 하는 경우 등등 단체에서는 라이선스를 구매해서 쓰는 경우가 많기 때문에 학교 또는 회사에 물어보면 다운을 받을 수 있다. 

 

만약에, 지원이 되지 않을 경우는 내가 직접 라이센스를 결제해야 하는데, 버전에 따라 나의 신분에 따라서 달라진다.

보통 가격은 100 - 150 달러 정도이고, 학생인 경우에는 50 달러에 구매를 할 수 있다. 

 

 


 

대체적으로 매트랩을 아는 사람은 많이 있을것이라 생각이 된다. 하지만 처음 석사를 하는 사람 (몇 년 전의 나)에게는 굉장히 생소할 수 있기 때문에 다뤄 보았다. 항상 엑셀을 쓰다가 매트랩을 쓰고 알게 되었을 때에는 정말 행복했던 기억이 있다.

앞으로도 논문이나 보고서를 쓸 때 조금 더 편하고 도움이 될 수 있는 글을 포스팅해보겠다.

 

반응형