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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 제33권 제3·4호
발행연도
2006.4
수록면
231 - 241 (11page)

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제어 가능하고 상황에 따라 반응하는 아바타의 제작은 컴퓨터 게임 및 가상현실 분야에서 중요한 연구 주제이다. 최근에는 아바타 애니메이션과 제어의 사실성을 높이기 위해 대규모 동작 캡처 데이타가 활용되고 있다. 방대한 양의 동작 데이타는 넓은 범위의 자연스러운 인간 동작을 수용할 수 있다는 장점을 갖는다. 하지만 동작 데이타가 많아지면 적절한 동작을 찾는데 필요한 계산량이 크게 증가하여 대화형 아바타 제어에 있어 병목으로 작용한다. 이 논문에서 우리는 레이블링(labeling)이 되어있지 않은 모션 데이타로부터 아바타의 행동을 학습시키는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법을 사용하면 최소의 실시간 비용으로 아바타를 애니메이션하고 제어하는 것이 가능하다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 Q-러닝이라는 기계 학습 기법에 기초하여 아바타가 동적인 환경과의 상호작용에 따른 시행착오를 통해 주어진 상황에 어떻게 반응할지 학습하도록 한다. 이 접근 방식의 유효성은 아바타가 서로 간에, 그리고 사용자에 대해 상호작용하는 예를 보임으로써 증명한다.
#휴먼 애니메이션 #모션 캡쳐 #강화 학습 #가상 환경 #대화형 제어 #human animation #motion capture #reinforcement learning #virtual environments #interactive control

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 배경
3. 상태-행동 모델
4. 학습
5. 실시간 합성
6. 실험
7. 토의
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저자소개

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