무료 MATLAB 호환 프로그램인 Octave에게 AI 에이전트를 붙여주면 어떤 일이 벌어질까요? 궁금해서 이틀 동안 직접 해봤습니다. 이 페이지는 그 실험에서 나온 글 여섯 편을 읽기 좋은 순서로 모아둔 곳입니다.
수치 계산을 독학하고 싶은데 MATLAB 라이선스 가격을 보고 조용히 창을 닫으신 분, AI에게 계산 작업을 시켜보고 싶은데 어디서부터 시작할지 막막한 분을 생각하며 썼습니다.
왜 지금 Octave인가 — 먼저 읽으면 좋은 두 편
본격적으로 손을 움직이기 전에, 배경이 되는 이야기 두 편입니다.
AI 시대에 Octave가 거꾸로 빛날 자리
다들 Python으로 떠난 시대에, 공짜 행렬 계산기 Octave가 교육 도구로 오히려 가치를 회복하는 이유를 정리했습니다. 독학하시는 분과 교재 만드시는 분을 염두에 둔 안내 글입니다.
AI에게 Octave를 맡겨봤습니다 — 이틀간 만난 함정 다섯 개
AI 에이전트에게 Octave 작업을 시키면 정확히 어디서 넘어지는지, 직접 삽질한 기록과 처방전을 표로 정리했습니다. 아래 워크스루를 시작하기 전에 읽어두시면 같은 곳에서 넘어지지 않습니다.
손으로 해보는 워크스루 네 편 — 한 편에 한 시간
각 편은 따라 하면서 배우는 작은 프로젝트입니다. 개념 설명 → 단계별 코드 → AI에게 물어보기 좋은 시점 → 막힐 만한 곳 순서로 진행되고, 한 시간 안에 끝나도록 만들었습니다.
워크스루 01 — 칼만 필터로 잡음 속 위치 추정
잡음 섞인 측정값에서 진짜 위치를 추정합니다. 로봇·자율주행에 관심이 있다면 여기서 시작하세요.
워크스루 02 — SVD로 이미지 압축
특이값 분해로 이미지를 눌러 담아 봅니다. 머신러닝의 수학적 직관을 잡고 싶다면 이 편이 어울립니다.
워크스루 03 — PID 제어기로 1차원 운동 제어
제어공학의 영원한 주인공 PID를 시뮬레이션으로 만져 봅니다. 게인을 바꿔가며 물체가 출렁이는 걸 직접 보는 재미가 있습니다.
워크스루 04 — 음성/음악에 FFT 돌리기
소리를 주파수로 쪼개 봅니다. 결과가 가장 즉각적으로 눈에(귀에) 보이는 편이라, 빠른 보람을 원하신다면 여기부터.
어떤 순서로 하면 좋을까요?
워크스루 네 편은 서로 독립적이라 아무거나 먼저 하셔도 됩니다. 굳이 추천하자면 — 신호 처리에 흥미가 있다면 04(FFT)가 가장 즉각적으로 보람 있고, 머신러닝 직관이 궁금하다면 02(SVD), 로봇·자율주행 쪽이라면 01(칼만)이나 03(PID)이 어울립니다.
한 편을 끝내면 환경 설정이 다 되어 있어서, 두 번째부터는 30분이면 충분합니다. 첫 편의 한 시간 중 절반은 사실 설치와의 싸움이거든요.
즐거운 삽질 되시길 바랍니다. 어차피 삽질은 AI가 대신해 주니까요. 아마도요.