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이태원에서 사는 다섯식구의 무직 가장. 흰둥에미

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1. 슈도 랜덤과 가우스 랜덤(가우스 분포 랜덤)에 대해 설명할 수 있나요.?

.... 잘모르겠습니다.


2. 가우스 랜덤이란 난수 발생이 정규분포를 갖는 것을 의미합니다. 그럼 슈도 랜덤을 이용해 가우스 랜덤 수를 만들수 있을까요?

.... 안될 것 같습니다.


----------------------------------------------------

질답은 이렇게 끝났다.


슈도 랜덤은 컴퓨터를 이용한 일반적인 난수 발생을 의미한다.

여기서 '일반적'이란 c 라이브러리의 시드를 이용한 테이블 참조인(1) rand() 함수를 이용한 방법같은 컴퓨터를 이용해 난수처럼 보이는 수를 발생시키는 방법.(2)


우선 정규 분포에 대해 위키나 웹의 대부분은 가우스(또는 가우시안) 분포라고 규정하고 있음.

가우스 분포는 수집된 데이터의 분포가 평균으로 갈수록 빈번함을 나타내게 되며, 매개 변수에 따라 분포의 형태가 바뀌기도 함.(3)


당황해서 2번에 대한 대답을 안된다고 해버렸지만, 컴퓨터로 수학적인 왠만한건 다된다고 생각하기에 된다고 대답했어야 함.

그럼 질문이 이어져서, 이유에 대해선 또 막혔겠지만..


그럼 가우스 랜덤수를 어떻게 발생시키냐에 대해 생각해보자.

매개변수로는 최소, 최대 값이 있을테고 표준 편차가 필요하겠다. 몇개의 난수를 발생시킬지도..(4)

쉽게 표준 편차도 빼고, 최소와 최대만을 이용하면, 

 a - 각 값들의 분포 비율의 역수를 값에 대한 가중치로 한다.(5)

 b - 낮은 비율로 나타나는 쪽을 -1, 높은 비율로 나타나는 쪽을 1로 하는 factor를 만들어 낸다.(-0.5 ~ 0.5도 좋고 정규화의 느낌으로.)

 c - 발생되는 난수(슈도 랜덤을 이용한)에 대해 factor*가중치를 누적시키며, 0에 가깝게 만들어 나간다.

      이때, 정확히 0이 나오기는 힘들기에 해당 값을 쓸지 말지 결정하는 기준이 필요할 듯 하다.

      (누적된 값이 0을 기준으로 어느정도 멀어지면 reject 하는 방식 같은..)

일단 알고리즘에 대한 것은 직접 작성한 것으로 맞는지 틀린지도 모른다. 하지만 가우스 분포에 대해 알고 갔다면, 이런식으로 대답하지 않았을까 한다. 다만 버벅였겠지만...


이제 여기서부터는 웹질을 통해 알고리즘을 알아보자.

내일....--;;


주.

(1) 정확한 의미는 아닐수도 있지만, 내가 이해한바에 따라 줄여서 씀

(2) 즉, 좀더 랜덤한 많은 방법들이 있지만 사실상 진정한 랜덤은 아니며, 동일한 수열을 발생시킬수 있음.

(3) 위키를 보면 좀 더 잘 나와있음.

(4) 위키는 평균값과 표준편차가 매개변수라지만, 실제로 랜덤수를 사용하는 경우는 특정 범위의 수를 추출하는 경우가 더 많기에, 평균(최대,최소가 fix되지 않는)값보단 최대, 최소로 하는게 나을 듯.

(5) 이산적으로 값들을 지정해 테이블을 만들어 주고 발생되는 값에 대해 보간하던지,

     표준편차를 이용해서 내부적으로 발생되는 난수마다 계산을 해주던지 하면 될듯..

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Posted by 흰둥에미

SourceBSP Map

soo'study/결과 / 2014.03.18 20:01


수정 버전 - 라이트 맵 안맞는거 수정. displacement도 안맞는거 수정. 하지만 인페르노는 약간 깨지는 부분이 있고, 아즈텍은 맵 버전 문제로 안됨(데이터가 버전에 따라 다른 lump가 있음)



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Posted by 흰둥에미

BSP Rendering

soo'study/생각 / 2014.03.10 22:13

Source BSP 맵의 파싱 및 렌더링.

leafface와 displacement 데이터와 그들의 텍스쳐, 라이트맵 까지..


displacement들간 크랙이 심함, 위치 계산이 잘못된 건지, 아니면 원래 저정도의 크랙이 있는건지 확인필요.

displacement의 라이트맵도 제대로 된것 같지 않음. 똑같은 땅을 표현하는데 색이 달라짐.


texture는 wrap 모드로, lightmap은 clamp !!!

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Posted by 흰둥에미

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