아웃라스트 트라이얼 파이프 밸브 찾는 방법

아웃라스트 트라이얼 파이프 밸브 찾는 방법

국소 좌표계에 상대적인 좌표를 전역 에피소드 좌표계에 상대적인 좌표로 바꾸는 것을 세계 변환world transform이라고 부르고, 해당 행렬을 세계 행렬world matrix라고 부른다. 각 모형을 자신의 국소 좌표계에서 정의하는 데에는 여러 혜택이 있습니다. 세계 행렬을 제작하기 위해서는 국소 공간 원점 및 축들의 세계 공간에 상대적인 좌표를 이해해야 합니다. 그러나 그런 좌표들을 구하기 쉽지 않거나 직관적이지 않은 경우가 있습니다. 좀 더 흔한 접근방식은 W를 일련의 변환들의 형태로 정의하는 것입니다.

예를 들어 W SRT로 둘 수 있어요. 비례행렬, 회전행렬, 이동행렬을 곱한 것을 세계 행렬로 사용합니다.

Name Gender 예제 프로그램 포팅

Colab에서 작성한 파이썬 코드를 Airflow로 포팅할 것입니다. 그리고 일부 내용을 개선합니다. params를 통해 변수를 넘긴다. link, Redshift의 스키마와 테이블 이름 executiondata를 얻어낸다. Xcom 객체를 사용해 3개의 Task로 나눈다. E, T, L Variable 이용하여 CSV parameter 넘긴다. Redshift Connection 사용합니다.

PythonOperator 대신에 Task Decorator 사용합니다. (이 경우 Xcom 사용 필요 없음) Connections and Variables 각각 데이터베이스 연결 및 공통 설정 값을 저장하고 관리하는 데 사용됩니다.

Airflow.cfg에 대해서

DAGs 폴더는 기본적으로 Airflow가 설치된 디렉토리 밑의 dags 폴더가 되며, dagsfolder 키에 저장됩니다. DAGs 폴더에 새로운 DAG를 만들면 정말로 Airflow 시스템에서 5분 300 후에 알게 되며, 이 스캐닝 주기를 결정해주는 키의 이름은 dagdirlistinterval 입니다. 이 파일에서 Airflow를 API 형태로 외부에서 조작하고 싶다면 api 섹션의 autobackend를 airflow.api.auth.backend.basicauth로 변경하면 됩니다.

Variable에서 변수의 값이 encrypted가 되려면 변수의 이름에 password, secret, passwd, authorization, apikey, apikey, accesstoken 같은 단어가 들어가야 합니다.

2 시야 공간

3차원 장면의 2차원 이미지를 만들어 내려면 이상의 카메라를 배치해야 합니다. 그 카메라는 세계에서 관찰자에게 보이는 영역을 결정합니다. 그 구역이 바로 응용 프로그램이 2차원 이미지로 만들어서 화면에 표시할 영역입니다. 그러한 가상 카메라에 국소 좌표계를 부여한다고 하자. 이 좌표계는 시점 공간이나 카메라 공간이라고도 하는 시야 공간view space을 정의합니다. 카메라는 이 시야 공간의 원점에 놓여서 양의 z축을 바라봅니다.

세계 공간에서 시야 공간으로의 좌표 변경 변환을 시야 변환view transform이라고 부르고, 해당 전환 행렬을 시야 행렬view matrix이라고 부른다. 시야 공간에서 세계 공간으로의 좌표 변경 행렬은 다음과 같다. 세계 공간에서 시야 공간으로의 전환 행렬은 바로 W의 역행렬입니다.

3 투영과 동차 절단 공간

카메라에 보이는 공간은 하나의 절두체로 정의됩니다. 3차원의 환상을 만들어 내려면 투영을 무요건 평행선들이 하나의 소실점으로 수렴하는 방식으로, 그리고 물체의 3차원 깊이가 증가함에 따라 그 투영의 크기가 감소하는 방식으로 수행해야 합니다. 원근 투영이 바로 그런 방식입니다. 3차원 기하구조의 한 정점에서 시점으로의 직선을 정점의 투영선이라고 부른다. 원근 투영 변환은 하나의 3차원 정점 v를 그 투영선이 2차원 투영 평면과 만나는 점 v로 변환하는 변환입니다.

3 정규화된 장치 좌표NDC

앞에서는 투영된 점의 좌표를 시야 공간에서 계산했다. 이 방식의 문제점은 투영 창의 크기가 종횡비에 의존해야만 되는 것입니다. 종횡비에 대한 의존성을 없앨 수 있다면야 작업이 더 수월할 것입니다. 해결책은, 투영된 점의 x성분을 다음과 같이 r, r 구간에서 1, 1으로 비례하는 것입니다. x, y 성분을 이렇게 사상한 후의 좌표를 정규화된 장치 좌표normalized device coordinates, NDC라고 부른다.

이 경우 점x, y, z가 절두체 안에 있을 필요충분조건은 다음과 같다. 시야 공간에서 NDC 공간으로의 이렇나 변환을 일종의 단위 변환으로 볼 수 있어요. x 축에서 NDC의 한 단위는 시야 공간의 r단위와 같다즉, 1ndc r vs. 따라서, 시야 공간의 x단위를 NDC의 단위로 변환하고 싶다면 다음 공식을 사용하면 됩니다.

실제 코딩을 해보는 시간을 가졌는데, 이해가 잘 되지 않습니다. 이건 프로그래밍 언어적인 문제입니다. 좀 더 많이 해보고, 학습하는 수밖에. 파이썬과 SQL 모두 공부해야 합니다. 그리고 Airflow의 기능들에 대해서도 더 알아봐야겠다.

자주 묻는 질문