전체 글

디지털 시스템은 정보를 0과 1의 이진 값으로 표현하며, 컴퓨터, 스마트폰, 통신, 의료 등 다양한 분야에서 활용된다. 아날로그와 달리 이산적인 신호를 사용하여 높은 신뢰성과 빠른 연산 속도를 제공한다. 이진수는 디지털 시스템의 기본 연산 단위로, 십진수 대신 2진법을 사용하여 데이터를 저장하고 처리한다. 또한, 8진수와 16진수는 긴 이진수를 간결하게 표현하는 방식으로 활용된다. 디지털 시스템과 이진수의 개념은 현대 기술 발전의 핵심이며, 컴퓨터 공학 및 IT 분야에서 필수적인 기초 지식이다. 1. Digital Systems and Binary Numbers1. 이진 체계 (Binary system)이진수는 디지털 시스템에서 정보를 표현하는 기본적인 방식으로, 0과 1 두 개의 숫자만을 사용한다. 이..

가우시안 스플래팅(Gaussian Splatting)은 3D Scene을 수천 개의 가우시안 분포로 표현하여, 각 가우시안을 2D 이미지 공간에 투영하고 블렌딩하는 방식으로 렌더링을 수행한다. 이는 기존 뉴럴 렌더링 기법인 NeRF(Neural Radiance Fields)와 달리 복잡한 볼륨 샘플링과 레이 마칭을 필요로 하지 않아, 학습 및 렌더링 속도가 훨씬 빠르다. NeRF는 Scene을 암시적으로 표현하는 MLP(다층 퍼셉트론)를 최적화해야 하지만, 가우시안 스플래팅은 Scene을 직접적으로 표현하는 파라미터화된 3D 가우시안 분포를 최적화하는 방식이므로 학습이 빠르게 수렴하고, 실시간 렌더링이 가능하다. 성능 면에서, NeRF는 고품질 렌더링을 위해 수 분에서 수 시간의 추론 시간이 필요하지만,..

실시간 캐릭터 애니메이션을 위해서는 대체로 캐릭터의 골격(Skeleton)을 이용한다. 골격은 다수의 뼈(Bone)로 구성된 관절체(Articulated body)이다.Animation1. Character Mesh and Skeleton  Character Mesh and Skeleton(a) Default Pose of the Character Mesh : 모든 캐릭터를 애니메이션하기 위한 시작점으로 bind pose 또는 rest pose라고 불린다.(b) Skeleton Templates : 3ds Max에서 제공하는 바이페드(biped)라는 기본 골격이다.(c) Customization : 높은 커스터마이징이 가능하다. 예를 들어, 3ds Max에서 기본 스켈레톤을 편집하여 더 간단한 Rig를 ..

Computer Graphics Camera Model카메라 모델(Camera Model) : 디스플레이에 그래픽스를 표현하기 위해서는 카메라가 촬영을 할 때 카메라 안에서 어떤일이 벌어지는지를 이해하고 가상의 카메라를 모델링 할 수 있어야 한다. 1. Imaging Geometry ​카메라 모델의 Imaging Geometry는 3D 공간의 물체를 2D 이미지 평면에 투영하는 과정을 4단계로 설명한다.   Imaging GeometryWorlds Coords - Camera Coords = Rigid TransformationCamera Coords - Film Coords = Perspective , Weak PerspectiveFilm Coords - Pixel Coords = Affine Tran..

셰이더 (Shader)는 컴퓨터 그래픽스에서 빛과 물체의 상호작용을 수학적으로 계산하여 화면에 보이는 최종 이미지를 결정하는 단계이다. 기본적으로 셰이더는 3D 장면의 기하학적 정보와 물리적 속성을 바탕으로 색상, 밝기, 질감 등을 연산하여 현실감 있는 시각적 표현을 만들어낸다. 이는 인간이 실제 세계를 인식하는 과정과 유사한 원리를 따르며, 빛의 반사, 산란, 투과 같은 광학적 현상을 수식으로 모델링하여 그래픽 요소에 적용한다. 따라서 셰이더는 단순히 화면을 그리는 도구가 아니라, 가상의 세계를 더욱 사실적으로 시뮬레이션하는 중요한 개념으로 이해할 수 있다.1. Lighting 셰이더에서 빛을 이해하는 것은 화면에 표현되는 물체의 색상, 질감, 입체감, 그리고 현실감을 결정하는 핵심 요소이다. 빛은 물..

텍스처링(Texture Mapping)은 컴퓨터 그래픽스에서 물체의 표면을 더욱 현실적으로 표현하기 위해 사용하는 기술이다. 텍스처링은 마치 물체의 표면에 벽지를 붙이는 것처럼 텍스처를 적용하는 과정이며, 이를 통해 단순한 기하학적 형태의 3D 모델에도 복잡한 질감과 디테일을 표현할 수 있다. 특히, 폴리곤 메시의 경우 각 정점(Vertex)마다 텍스처 좌표(Texture Coordinates, UV 좌표)를 할당해야 하며, 이를 기반으로 3D 모델의 표면이 이미지 텍스처와 정확히 일치하도록 매핑된다. 텍스처링을 이해하는 것은 사실적인 그래픽스를 구현하는 데 필수적이며, 먼저 텍스처가 단순한 이미지 배열이라는 점과 이를 물체의 표면에 어떻게 적용하는지 개념적으로 이해하는 것이 중요하고 UV 매핑과 같은 ..

Stable Diffusion XL(SDXL)은 이미지 생성 모델의 최신 버전으로, 이전 버전인 Stable Diffusion v1.5에 비해 월등히 향상된 성능과 품질을 제공한다. SDXL은 "Stable Diffusion Extra Large"의 약자로, 확장된 크기와 높은 성능을 강조하는 모델이다. SDXL은 사실적인 이미지 생성, 텍스트 이해, 미세 디테일 표현, 영어 문장 생성, 어두운 이미지 처리 등 다양한 면에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 오픈소스 소프트웨어로 공개되어 누구나 사용할 수 있다. SDXL은 기본적으로 두 개의 모델로 구성된다. 첫 번째는 "Base 모델"로, 전체적인 이미지를 구성하고 구도를 설정한다. 두 번째는 "Refiner 모델"로, Base 모델이 생성한 이미지에 디테일을..

딥러닝 모델은 데이터에서 복잡한 패턴과 특성을 학습하여 다양한 문제를 해결하는 데 사용된다. 기존의 머신러닝 방식과 달리 딥러닝은 다층 신경망 구조를 활용해 이미지, 음성, 텍스트 등 비정형 데이터를 효과적으로 처리한다. 최신 딥러닝 모델들은 점점 더 깊고 복잡해지며, Transformers, Diffusion Models, GANs 등과 같은 혁신적인 아키텍처가 등장해 자연어 처리, 생성적 AI, 영상 생성 및 복원과 같은 다양한 분야에서 새로운 가능성을 열었다. 최신 딥러닝 모델을 이해하고 활용하는 것은 기술적 경쟁력을 유지하는 데 필수적이다. 연구와 개발은 빠르게 발전하며, 이러한 흐름에 뒤처질 경우 기존 기술만으로는 경쟁력을 유지하기 어렵다. 예를 들어, 최신 모델인 GPT-4, Stable Di..

통계적 유의성을 검증하는 방법은 데이터의 특성과 연구 목적에 따라 다양하게 분류된다. 모수적 검정은 데이터가 특정 분포(주로 정규분포)를 따른다는 가정하에 t-검정, ANOVA 등을 사용하며, 비모수적 검정은 분포 가정 없이 순위 기반 분석을 통해 Mann-Whitney U 검정 등으로 유의성을 평가한다. 회귀 분석은 변수 간 관계를 모델링하여 독립 변수의 영향을 추정하며, 다중 비교 교정은 여러 가설 검정 시 발생할 수 있는 오류를 통제하기 위해 Bonferroni 교정이나 FDR 조정을 활용한다. 또한, 정규성 검정은 데이터가 정규분포를 따르는지 확인하여 분석 방법 선택에 도움을 주고, 질적 데이터 분석은 비수치적 데이터를 구조화해 패턴과 이론적 유의성을 도출한다. 각각의 방법은 데이터의 특성과 가정..

코딩테스트에서는 제한된 시간 내에 문제를 해결해야 하므로, 표준 라이브러리의 자료구조와 알고리즘, 내장 함수를 잘 이해하고 숙지하는 것이 필요하다. 표준 라이브러리는 효율적으로 구현된 검증된 코드로 구성되어 있어 직접 알고리즘을 구현하는 것보다 빠르고 안정적인 해결책을 제공하며, 시간 복잡도 면에서도 최적화되어 있어 불필요한 연산을 줄일 수 있다. 예를 들어, 정렬이 필요할 때 직접 정렬 알고리즘을 구현하는 것보다 sorted() 또는 heapq를 활용하는 것이 훨씬 효율적이며, 스택과 큐가 필요한 경우 deque를 사용하면 시간 복잡도를 줄일 수 있다. 또한, 탐색과 해싱이 필요한 문제에서는 set과 dict가 O(1)에 가까운 접근 속도를 제공하기 때문에 성능 차이가 크게 발생할 수 있다. 결국, 표..