• SEARCH

    통합검색
세모계
    • Dark Mode
    • GNB Always Open
    • GNB Height Maximize
    • Color
    • Brightness
    • SINCE 2015.01.19.
    • 세모계 세모계
    •   SEARCH
    • 세상의 모든 계산기
      • 자유(질문) 게시판
      • 계산기 뉴스/정보
      • 수학, 과학, 공학 이야기
      • 세모계 : 공지 게시판
        • 구글 맞춤검색
    • TI
    • CASIO
    • HP
    • SHARP
    • 일반(쌀집) 계산기
    • 기타계산기
    • by OrangeDay
  • 세상의 모든 계산기 수학, 과학, 공학 이야기
    • 세상의 모든 계산기 수학, 과학, 공학 이야기 공학 ()
    • Heaviside Step function, 단위 계단 함수 (= Unit Step Function)

    • Profile
      • 세상의모든계산기
      • 2024.11.22 - 09:02 2024.10.18 - 19:05 743 2

    헤비사이드 계단 함수(Heaviside step function) 또는 단위 계단 함수는 특정 시점을 기준으로 함수의 값이 갑작스럽게 변하는 불연속 함수입니다. 이 함수들은 수학적 분석에서 시스템의 상태 변화나 신호의 시작을 모델링할 때 매우 유용하게 사용됩니다. 다음은 헤비사이드 계단 함수(=단위 계단 함수)의 개요입니다.

     

    image.png

     

    1. 정의 및 기본 표현


    단위 계단 함수는 시간 또는 독립 변수의 값이 특정 지점에서 변하는 불연속적인 함수로, 가장 일반적인 형태는 아래와 같습니다:

    \[
    u(t) =
    \begin{cases}
    0 , & \text{if } t < 0 \\
    1 , & \text{if } t \geq 0
    \end{cases}
    \]

    여기서 \( t = 0 \)을 기준으로 함수 값이 0에서 1로 전환됩니다.

    ※ 어떤 정의에서는 H(0)=0.5 으로 나누어 3 구간으로 정의하기도 합니다. 

     

    이 함수는 신호의 "켜짐"을 나타낼 때 유용하며, 물리학, 전기공학, 제어 시스템, 신호 처리 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

    - 단위 계단 함수는 영어로 "Unit Step Function"이라고 불리며, 헤비사이드 계단 함수는 영국 수학자 올리버 헤비사이드(Oliver Heaviside)의 이름을 따서 명명되었습니다. 이 둘은 본질적으로 동일한 함수입니다. Heavy 한 side 가 아닙니다. 

     

     

    2. 일반화된 형태


    단위 계단 함수는 특정 시점 \( t = a \)에서 신호가 발생하는 상황도 표현할 수 있습니다. 이때, 단위 계단 함수는 다음과 같은 일반화된 형태로 나타납니다:

    \[
    u(t - a) =
    \begin{cases}
    0 , & \text{if } t < a \\
    1 , & \text{if } t \geq a
    \end{cases}
    \]

    여기서 \( u(t - a) \)는 \( t = a \)에서 신호가 0에서 1로 전환됨을 나타냅니다. 예를 들어, \( u(t - 2) \)는 \( t = 2 \)에서 값이 1로 변하는 함수입니다.

     

     

    3. 헤비사이드 계단 함수의 역할


    단위 계단 함수는 주로 신호의 켜짐과 꺼짐을 모델링합니다. 특히 다음과 같은 상황에서 매우 유용합니다:

    - 시스템의 시작/정지: 시스템이 특정 시점에서 작동을 시작하거나 멈출 때, 이 상황을 수학적으로 표현하기 위해 단위 계단 함수를 사용합니다.
    - 충격 응답 분석: 물리적 시스템에 순간적으로 힘이 가해질 때, 그 응답을 설명하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 기계적 시스템에서 순간적인 외부 힘이 작용할 때의 동작을 설명할 수 있습니다.
    - 전기 신호 모델링: 특정 시간 이후에 켜지는 전기 신호나 회로의 스위칭 동작을 수학적으로 표현하는 데 자주 사용됩니다.

     

     

     

    4. 라플라스 변환과 단위 계단 함수

     

    라플라스 변환에서는 단위 계단 함수가 매우 중요한 역할을 합니다. 라플라스 변환을 통해 시간 영역에서 정의된 함수를 주파수 영역으로 변환하여 시스템 분석을 용이하게 할 수 있습니다. 단위 계단 함수의 라플라스 변환은 다음과 같이 나타납니다:

    \[
    \mathcal{L}\{ u(t - a) \} = \frac{e^{-as}}{s}
    \]

    여기서 \( u(t - a) \)는 \( t = a \)에서 신호가 시작되는 단위 계단 함수이며, \( e^{-as} \)는 신호가 \( t = a \) 시점에서 시작됨을 나타냅니다. 라플라스 변환에서는 이러한 계단 함수를 사용하여 시스템의 상태 전이나 특정 시간 이후에 발생하는 신호를 수학적으로 표현할 수 있습니다.

     

     

     

    5. 단위 계단 함수와 함수 조합


    단위 계단 함수는 다른 함수와 조합하여 특정 시간 이후에 발생하는 신호나 상태 변화를 나타내는 데 사용됩니다. 예를 들어, 다음과 같은 구간별 정의된 함수는 단위 계단 함수로 간단히 표현할 수 있습니다:

    - 예시 1: \( f(t) = 
    \begin{cases} 
    0 , & t < 2 \\
    1 , & t \geq 2 
    \end{cases} \)
      
      이 함수는 \( f(t) = u(t - 2) \)로 표현됩니다.

    - 예시 2: \( f(t) = 
    \begin{cases} 
    0 , & t < 1 \\
    t - 1 , & t \geq 1 
    \end{cases} \)
      
      이 함수는 \( f(t) = (t - 1)u(t - 1) \)로 표현됩니다.

    이처럼, 구간별로 정의된 복잡한 함수들도 단위 계단 함수를 사용하여 단일 식으로 나타낼 수 있습니다. 이를 통해 계산이 간단해지고 분석이 용이해집니다.

     

    sgn(x) = signum(x) 함수와의 관계 (H(0)=0.5 일 때)

     

    sgn(x) = 2H(x) - 1

    H(x) = (1/2)*(sgn(x)+1)

     

     

    6. 단위 계단 함수의 미분 (디랙 델타 함수)


    단위 계단 함수를 미분하면 디랙 델타 함수(Dirac delta function)가 나옵니다. 디랙 델타 함수는 특정 지점에서 무한대의 값을 갖고 그 외에는 0인 함수로, 이를 통해 매우 짧은 시간 동안 발생하는 순간적인 신호나 충격을 모델링할 수 있습니다.

    \[
    \frac{d}{dt}u(t) = \delta(t)
    \]

    디랙 델타 함수는 신호나 힘이 특정 순간에만 작용하는 시스템을 모델링하는 데 사용되며, 단위 계단 함수와 밀접한 관계가 있습니다.

     

     

     

    7. 단위 계단 함수의 응용 분야


    단위 계단 함수는 다양한 분야에서 사용됩니다. 대표적인 응용 분야는 다음과 같습니다:

    - 신호 처리: 디지털 신호의 "켜짐"과 "꺼짐"을 표현하는 데 사용됩니다.
    - 제어 이론: 시스템의 상태 전이를 모델링하고, 제어 시스템에서의 동작을 설명하는 데 필수적입니다.
    - 물리학 및 공학: 순간적인 외부 힘이나 전기 신호의 도입을 표현할 때 자주 사용됩니다. 예를 들어, 전자회로에서 스위치의 작동이나 순간적인 전압 상승을 모델링할 수 있습니다.
    - 수학적 모델링: 구간별로 정의된 복잡한 함수들을 더 간결하게 표현하고, 계산을 단순화하는 데 유용합니다.

     

     

     

    정리


    - 헤비사이드 계단 함수와 단위 계단 함수는 본질적으로 같은 함수로, 특정 시점에서 함수 값이 0에서 1로 변하는 불연속적인 함수입니다.
    - 이 함수는 신호의 시작/정지, 시스템의 상태 변화 등을 표현하는 데 사용되며, 다양한 공학 및 과학 분야에서 중요하게 활용됩니다.
    - 라플라스 변환에서 단위 계단 함수는 특정 시간 이후의 신호를 표현할 때 매우 유용하며, 미분하면 디랙 델타 함수와도 연결됩니다.
    - 구간별로 정의된 함수는 단위 계단 함수를 사용해 간단하게 표현할 수 있습니다.

    Attached file
    image.png 4.2KB 24
    이 게시물을..
    N
    0
    0
    • 세상의모든계산기 25
      세상의모든계산기

      계산기는 거들 뿐
      혹은
      계산기를 거들 뿐

    세상의모든계산기 님의 최근 글

    미래 AI의 세 번째 임계점: '자율 AI 에이전트'와 '효율성'의 만남 13 2025 11.06 AI 발전의 두 번째 임계점: LLM과 창발적 능력의 시대. written by gemini-2.5 12 2025 11.06 AI 발전의 첫 번째 임계점: GPU와 딥러닝 혁명. written by gemini-2.5 13 2025 11.06 적록 색약 보정 렌즈(안경) 를 컴퓨터로 시뮬레이션 해본다면? 96 7 2025 11.04 [ticalc.org 펌] Gamma & Zeta function +more. 감마 제타 함수 외 129 2 2025 10.29

    세상의모든계산기 님의 최근 댓글

    HP-39gII 에 ExistOS 설치하기 https://allcalc.org/38526   2025 11.07   1. 왜 검은색이 아닌 다른 색으로 보일까? (제공된 LUT 필터)     제가 제공해 드린 magenta_lens.cube LUT 필터는 540~560nm(녹색-노란색) 파장대의 색상을 '완전히 제거(검은색으로   만듦)'하는 대신, '다른 색상으로 왜곡/변환'하도록 설계되었습니다.    * 원리: LUT(Look-Up Table)는 특정 입력 색상(Input RGB)을 미리 정해진 다른 출력 색상(Output RGB)으로 매핑하는      테이블입니다. 이 LUT는 540~560nm에 해당하는 RGB 값들이 들어오면, 검은색(0, 0, 0)이 아닌, 매우 어둡거나 채도가      낮은 특정 색(예: 어두운 올리브색, 갈색 등)으로 변환하라고 지시합니다.    * 의도:        * 현실적인 물리 필터 시뮬레이션: 실제 고가의 색약 보정 안경도 특정 파장을 100% 완벽하게 차단하지는 못합니다.          빛의 일부를 흡수하고 일부는 통과시키거나 변환하는데, 이 LUT는 그러한 현실 세계의 필터 효과를 더 비슷하게          흉내 냈을 수 있습니다.        * 시각적 정보 유지: 특정 색을 완전히 검게 만들면 그 부분의 형태나 질감 정보가 완전히 사라집니다. 하지만 다른          어두운 색으로 대체하면, 색상 정보는 왜곡되더라도 밝기나 형태 정보는 어느 정도 유지되어 전체적인 이미지가 덜           어색하게 보일 수 있습니다.   결론적으로, 스펙트럼 그림에서 해당 대역의 색이 갑자기 '다른 색으로 툭 바뀌는' 현상은, LUT 필터가 "이 파장대의   색은 앞으로 이 색으로 표시해!"라고 강제적으로 지시한 결과이며, 이것이 바로 이 필터가 작동하는 방식 그   자체입니다.     2. 왜 'Color Vision Helper' 앱은 검은색으로 보일까?     비교하신 'Color Vision Helper' 앱은 노치 필터의 원리를 더 이상적(Ideal)이고 교과서적으로 구현했을 가능성이   높습니다.    * 원리: "L-콘과 M-콘의 신호가 겹치는 540~560nm 파장의 빛은 '완전히 차단'되어야 한다"는 개념에 매우 충실한      방식입니다.    * 구현: 따라서 해당 파장에 해당하는 색상 정보가 들어오면, 어떠한 타협도 없이 그냥 '검은색(RGB 0, 0, 0)'으로      처리해 버립니다. 이는 "이 파장의 빛은 존재하지 않는 것으로 처리하겠다"는 가장 강력하고 직접적인 표현입니다. 2025 11.06 적용사례 4 - 파장 스펙트럼 https://news.samsungdisplay.com/26683   ㄴ (좌) 연속되는 그라데이션 ➡️ (우) 540 이하 | 구분되는 층(색) | 560 이상    - 겹치는 부분, 즉 540~560 nm 에서 색상이 차단? 변형? 된 것을 확인할 수 있음. 그럼 폰에서 Color Vision Helper 앱으로 보면? ㄴ 540~560 nm 대역이 검은 띠로 표시됨. 완전 차단됨을 의미   2025 11.05 빨간 셀로판지로도 이시하라 테스트 같은 숫자 구분에서는 유사한 효과를 낼 수 있다고 합니다. 색상이 다양하다면 빨강이나, 노랑, 주황 등도 테스트해보면 재밌겠네요. 2025 11.05 안드로이드 앱 - "Color Vision Helper" 다운받아 본문 내용을 카메라로 찍어 보니,  본문 프로그램에서는 애매하게 보이던 부분에서도 구분이 완전 확실하게 되네요.    숫자 구분 능력 & 편의성 면에서 압도적이라고 할 수 있겠습니다.    2025 11.05
    글쓴이의 서명작성글 감추기 

    댓글2

    • Profile 0
      세상의모든계산기
      2024.11.22 - 08:56 2024.10.18 - 19:06 #50439

      참고 링크 :


      위키피디아

      댓글
    • Profile 0
      세상의모든계산기
      2024.10.18 - 20:05 2024.10.18 - 19:07 #50442

      예시 - 조각함수를 헤비사이드 함수로 표현하면?


      $ f_5(x) = \begin{cases}0,x<-2 \\ −1,−2≤x<−1 \\ x,−1≤x<1 \\ 3-x,1≤x<2 \\ 0,2≤x \end{cases} $ 

      image.png

      주어진 함수 \( f_5(x) \)는 단위 계단 함수 자체가 아니라 구간별로 정의된 함수입니다.

      이를 단위 계단 함수(Heaviside 함수)로 표현한다는 것은, 구간별로 정의된 함수의 각 부분을 단위 계단 함수로 변환하여 하나의 표현식으로 나타내는 것을 의미합니다. 

      단위 계단 함수 \( u(x - c) \)는 특정 지점 \( c \)에서 값이 0에서 1로 변하는 특성을 갖고 있으므로, 이를 이용해 여러 구간에 대해 함수 값을 정의할 수 있습니다.

       

      우선, 주어진 함수 \( f_5(x) \)는 여러 구간으로 나뉘어 있습니다:

      1. \( -2 \leq x < -1 \) 에서 \( f_5(x) = -1 \)
      2. \( -1 \leq x < 1 \) 에서 \( f_5(x) = x \)
      3. \( 1 \leq x < 2 \) 에서 \( f_5(x) = 3 - x \)
      4. \( 2 \leq x \) 에서 \( f_5(x) = 0 \)
      5. \( x < -2 \) 에서 \( f_5(x) = 0 \)

       

      이제 각 구간에 해당하는 부분을 단위 계단 함수를 사용해 나타내 보겠습니다.

       

      1. 구간 \( -2 \leq x < -1 \)에서
      이 구간에서 함수는 \( f_5(x) = -1 \)입니다.

      이를 단위 계단 함수로 표현하면, 구간 \( -2 \leq x < -1 \)에 해당하는 부분을 \( u(x + 2) - u(x + 1) \)로 나타낼 수 있습니다.

      즉, \( x = -2 \)에서 함수가 시작되고, \( x = -1 \)에서 끝납니다.

      따라서, 이 구간에서 \( f_5(x) \)는 다음과 같습니다:
      \[
      -1 \cdot (u(x + 2) - u(x + 1))
      \]

       

      2. 구간 \( -1 \leq x < 1 \)에서
      이 구간에서 함수는 \( f_5(x) = x \)입니다. 이

      구간을 단위 계단 함수로 표현하면, 구간을 \( u(x + 1) - u(x - 1) \)로 나타낼 수 있습니다.

      따라서, 이 구간에서 \( f_5(x) \)는:
      \[
      x \cdot (u(x + 1) - u(x - 1))
      \]

       

      3. 구간 \( 1 \leq x < 2 \)에서
      이 구간에서 함수는 \( f_5(x) = 3 - x \)입니다.

      이 구간을 단위 계단 함수로 표현하면, 구간을 \( u(x - 1) - u(x - 2) \)로 나타낼 수 있습니다.

      따라서, 이 구간에서 \( f_5(x) \)는:
      \[
      (3 - x) \cdot (u(x - 1) - u(x - 2))
      \]

       

      4. 구간 \( 2 \leq x \)
      이 구간에서 함수는 \( f_5(x) = 0 \)이므로 따로 표현하지 않아도 됩니다.

      단위 계단 함수로 이 구간을 표현하면 \( u(x - 2) \)가 될 수 있습니다.

       

      5. 구간 \( x < -2 \)
      이 구간에서 함수는 \( f_5(x) = 0 \)이므로 따로 표현하지 않아도 됩니다.

      단위 계단 함수로는 \( u(x + 2) \)로 표현할 수 있습니다.

       


      전체 조각함수를 단위 계단 함수로 표현

       

      위의 각 구간을 종합하면, \( f_5(x) \)를 단위 계단 함수로 표현한 결과는 다음과 같습니다:

      \[
      f_5(x) = -1 \cdot (u(x + 2) - u(x + 1)) + x \cdot (u(x + 1) - u(x - 1)) + (3 - x) \cdot (u(x - 1) - u(x - 2))
      \]

      이처럼 단위 계단 함수를 이용해 구간별 함수들을 하나의 식으로 나타낼 수 있습니다.

      따라서, 주어진 함수는 단위 계단 함수가 아니지만, 단위 계단 함수를 활용하여 동일한 동작을 표현할 수 있습니다.

       

      image.png

       

      image.png

      Attached file
      image.png 51.5KB 18 image.png 47.9KB 15 image.png 14.6KB 15 heavyside.tns 5.5KB 16
      댓글
    • 댓글 입력
    • 에디터 전환
    댓글 쓰기 에디터 사용하기 닫기
    • view_headline 목록
    • 14px
    • 목록
      view_headline
    2
    × CLOSE
    전체 수학 64 확률통계 18 공학 13 물리학 2 화학 3 생물학 재무금융 10 기타 2
    기본 (0) 제목 날짜 수정 조회 댓글 추천 비추
    분류 정렬 검색
    등록된 글이 없습니다.
    • 세상의 모든 계산기 수학, 과학, 공학 이야기
    • 세상의모든계산기
    • 사업자등록번호 703-91-02181
    • 세모계 all rights reserved.