야곰야곰's S/W 공부

4 point alignment 4점 얼라인먼트는 2점과 달리 전체 면을 고르게 맞추는 방법이다. 그래서 사각형의 중심을 기준으로 얼라인먼트를 하게 된다. 두 좌표계의 중심을 p, q는 정의된 중심점이 일치되도록 정렬한다. 위치 이송량 dx, dy는 p와 q의 차이로부터 정해지며, 각도 이송량 dθ는 대각선 사이 각도의 평균으로 정한다.

기판의 치수 변형으로 인해 발생하는 정렬 오차를 최소화하기 위해 이를 고려한 정렬 방법이 필요하다. 중심 정렬(center alignment)은 가장 널리 사용되는 알고리즘 중 하나다. 2 point alignment 두 마크를 잇는 직선의 중심을 각각 p, q라고 하면 다음과 같이 정의할 수 있다. 정의된 중심점이 일치되도록 정렬해야 한다. p, q를 중심으로 회전할 수 있다면 간단히 계산할 수 있지만 회전은 회전 중심으로 회전하기 때문에 회전 후에 위치 이송량 dx, dy를 구해야 한다. 물론 두 직선의 각도를 구한 후 차를 구해도 된다. 회전 행렬을 이용하여 사이 각 만큼 회전을 하면 다음과 같은 모양이 된다. q' 는 다음과 같이 계산할 수 있다. 회전된 중심 q'과 기준 중심 p의 차이를 이용하..

함수 템플릿은 다양한 데이터 유형에 대한 작업을 수행하고 해당 작업을 구현하기 위해 인수로 전달된 다양한 작업을 사용할 수 있다는 점에서 일반 함수를 일반화한 것이다. 알고리즘은 문제를 해결하기 위한 절차 또는 공식이다. 결과를 생성하기 위한 유한한 일련의 계산 단계다. 따라서 함수 템플릿을 종종 알고리즘이라고 한다. 특정 데이터에 대해 특정 작업을 수행하는 함수에서 다양한 데이터 유형에 대해 보다 일반적인 작업을 수행하는 알고리즘으로 어떻게 이동할까? 좋은 알고리즘을 얻는 가장 효과적인 방법은 하나의 구체적인 예에서 일반화하는 것이다. 이러한 일반화를 Lifting이라고 한다. 즉, 이러한 일반화를 Lifting이라고 한다. 성과를 유지하고 합리적인 것을 주시하면서 구체적인 것에서 추상적인 것으로 나아..

상관 분석(Correlation analysis, 상관관계, 상관)은 확률론과 통계학에서 두 변수 간에 어떤 선형적 또는 비선형적 관계를 갖고 있는지를 분석하는 방법이다. 두 변수는 서로 독립적인 관계이거나 상관된 관계일 수 있으며 이때 두 변수 간의 관계의 강도를 상관관계(Correlation analysis)라고 한다. (위키백과) 상관관계 상관관계는 일정한 수치로 계산되어 두 대상이 서로 관련성이 있다고 추측되는 관계를 말한다. '상관 연구'는 연구 대상 간의 상호 관련성을 알아보는 데 사용된다. 관계성의 정도는 상관계수(correlation coefficient)라고 불리는 수치로 표시된다. 상관 계수는 양(+)의 값 혹은 음(-)의 값을 가진다. 상관 계수가 0일 때는 대상 간에 아무 관련성이 ..

K-NN 알고리즘이란 새로운 데이터가 들어왔을 때 특성 공간 내에 데이터 간의 거리가 가까운 데이터를 찾아서 그것의 레이블의 값으로 분류하는 알고리즘이다. 이때 K는 특성 값을 기준으로 가장 거리가 가까운 데이터의 개수를 의미한다. 그림에서 초록색으로 표시된 새로운 데이터를 노란색으로 분류할지 파란색으로 분류할지를 결정하는 문제를 가정해 보자. K-NN 알고리즘으로 분류한다면, 입력된 데이터의 특성 공간에서 가장 가까운 거리의 데이터가 어떤 색인지 확인한다. 만약 K가 1인 경우, 다음 그림과 같이 새로 입력된 초록색 데이터에서 가장 가까운 거리에는 주황색 데이터가 있다. 그러므로 새로 입력된 데이터는 주황색 데이터로 분류된다. K가 3인 경우를 보면 새로 입력된 초록색 데이터를 중심으로 가장 거리가 가..