동차좌표계(homogeneous coordinates)는 기하학적 변환을 효과적으로 다루기 위해 컴퓨터 그래픽스와 컴퓨터 비전에서 자주 사용된다. 따라서 동차좌표계를 다룰 때 수치적 안정성(numerical stability)을 유지하는 방법을 아는 것이 중요하다. 이 절에서는 동차좌표계에서의 수치 해석 방법에 대해 다룬다.

동차좌표계의 정의

동차좌표계는 $(x, y, z)$와 같은 3차원 좌표를 $(x, y, z, w)$와 같은 4차원 좌표로 확장한다. 여기서 $w$는 스칼라 값이다. 이렇게 표현된 각각의 동차 좌표 $\mathbf{H} = (x, y, z, w)$는 비동차 좌표 $\mathbf{C} = (x/w, y/w, z/w)$로 변환할 수 있다.

제일 중요한 점은, $\mathbf{H}$와 $k\mathbf{H}$ (단, $k \neq 0$)는 동일한 비동차 좌표 $\mathbf{C}$를 나타낸다는 것이다.

수치적 안정성과 오차 전파

컴퓨터에서 실수 계산은 유한한 정밀도를 가지기 때문에, 수치적 안정성이 중요하다. 동차좌표계에서의 계산은 다음과 같은 이유로 인해 불안정할 수 있다:

1. 스케일링 및 정규화 문제: $w$가 너무 큰 값이거나 너무 작은 값이 될 때, 수치적 오차가 커질 수 있다.
2. 부동소수점 표현 한계: 부동소수점 연산은 항상 유효 숫자 뒤에 작은 오차를 동반하므로, 이를 충분히 고려해야 한다.

행렬 변환의 수치적 안정성

동차좌표계의 주요 장점 중 하나는 변환을 행렬 곱셈으로 표현할 수 있다는 것이다. 예를 들어, 변환 행렬 $\mathbf{T}$가 주어졌을 때, 점 $\mathbf{H}$는 다음과 같이 변환될 수 있다:

하지만 이러한 변환에서 행렬 $\mathbf{T}$의 조건수가 높을 경우, 작은 수치적 오차가 크게 증폭될 수 있다. 조건수 $\kappa(\mathbf{T})$는 다음과 같이 정의된다:

조건수가 큰 행렬은 수치적으로 불안정한 변환을 유발할 수 있다.

수치적 안정성을 위한 전략

동차좌표계를 사용할 때 수치적 안정성을 유지하기 위해 다음과 같은 전략을 사용할 수 있다:

1. 정규화: 변환 후 벡터를 정규화하는 것이 중요하다. 특히 $w$의 값이 매우 클 때나 작을 때 수치적 오차를 줄이기 위해 $(x'/w', y'/w', z'/w')$로 정규화한다.
2. 조건수 관리: 변환 행렬 $\mathbf{T}$의 조건수를 가능한 낮게 유지하기 위해 행렬에 대한 사전 분석을 수행하고 필요에 따라 조정한다.
3. 정밀도 관리: 부동 소수점의 정밀도를 최대한 유지하기 위해 중간 결과를 저장할 때 충분한 정밀도를 사용하는 것이 좋다. 필요시 더 높은 정밀도의 데이터 타입을 사용한다.

정규화의 예

정규화 예시는 다음과 같다. 변환된 동차 좌표 $\mathbf{H}'$가 $(x', y', z', w')$로 주어졌다면:

이와 같이 수학적 계산을 통해 수치적 안정성을 유지할 수 있다.

동차좌표계의 장점과 사용 예

동차좌표계를 사용하는 주요 이유 중 하나는 기하학적 변환을 더 간편하고 일관되게 다룰 수 있다는 점이다. 대표적인 사용 예들을 살펴보도록 한다:

1. 평행 이동: 동차좌표계를 사용하면 평행 이동은 단지 행렬의 덧셈으로 표현된다. 평행 이동 행렬 $\mathbf{T}$는 다음과 같다:

1. 회전: 회전 변환도 마찬가지로 행렬 곱셈으로 표현된다. 예를 들어, $z$축에 대한 회전 변환 $\mathbf{R}$는 다음과 같다:

1. 축척 변환: 동차좌표계를 사용하면 축척 변환도 행렬로 간단히 표현된다: