Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/geometric-algorithms
안녕하세요, 여러분! 오늘은 Coursera에서 제공하는 Geometric Algorithms 과정에 대해 소개하고자 합니다. 이 과정은 기하학적 문제를 해결하기 위한 알고리즘들에 대해 배우고, 실제로 적용해보는 데 초점을 맞추고 있습니다.
기하학 알고리즘은 점, 선, 다각형 등과 같은 기하학적 개체를 다루며, 로봇공학, 컴퓨터 그래픽스, 가상 현실, 지리 정보 시스템 등 다양한 분야에서 필수적인 역할을 합니다. 이 과정은 이러한 기하학적 데이터를 저장하고 분석하며 조작하는 알고리즘적 측면을 다루고 있습니다.
우선, 이 과정의 주요 강의 내용인 Plane Sweep Algorithms 모듈을 살펴보겠습니다. 이 모듈에서는 선분 교차점 문제를 해결하기 위한 알고리즘을 다룹니다. 이 알고리즘은 입력 크기뿐만 아니라 교차점의 수와 같은 출력 크기에도 의존합니다. Plane Sweep 기법을 사용하여 많은 알고리즘 문제를 해결할 수 있는 방법을 배울 수 있습니다.
다음으로, Voronoi diagrams and Delaunay triangulations 모듈을 소개하겠습니다. 이 모듈에서는 Voronoi 다이어그램과 Delaunay 삼각분할의 개념 및 그 특성을 배우고, 무작위 증가 구축 기법을 사용하여 Delaunay 삼각분할을 만드는 알고리즘도 다루게 됩니다. 이 알고리즘들을 분석하는 방법도 학습할 수 있습니다.
마지막으로 Orthogonal range searching 모듈이 있습니다. 이 모듈에서는 범위 검색 문제를 도입하고, 1차원 문제를 다루며 이후 더 높은 차원으로 일반화합니다. KD 트리와 Range 트리라는 두 가지 데이터 구조를 사용하여 범위 검색을 수행하고, 각각의 구축 시간, 메모리 사용량 및 쿼리 시간 등을 비교합니다.
이 과정은 기하학적 알고리즘에 대한 체계적인 이해를 제공하며, 실제 대규모 데이터셋에서도 효율적으로 적용할 수 있는 방법을 제시합니다. 컴퓨터 과학 전공자나 관련 분야에 종사하는 분들께 강력하게 추천드립니다. 기하학적 문제해결의 기본기를 다질 수 있는 좋은 기회가 될 것입니다!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/geometric-algorithms