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학술저널
저자정보
박수환 (서울대학교) 이제희 (서울대학교)
저널정보
한국컴퓨터그래픽스학회 컴퓨터그래픽스학회논문지 컴퓨터그래픽스학회논문지 제27권 제5호
발행연도
2021.12
수록면
73 - 79 (7page)

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최근 컴퓨터 애니메이션 분야에서는 기존의 유한상태기계나 그래프 기반의 방식들에서 벗어나 딥러닝을 이용한 동작 생성방식이 많이 연구되고 있다. 동작 학습에 요구되는 네트워크의 표현력은 학습해야 하는 동작의 단순한 길이보다는 그 안에 포함된 동작의 다양성에 더 큰 영향을 받는다. 본 연구는 이처럼 학습해야 하는 동작의 종류가 다양한 경우에 효율적인 네트워크 구조를 찾는것을 목표로 한다. 기본적인 fully-connected 구조, 여러개의 fully-connected 레이어를 병렬적으로 사용하는 mixture of experts구조, seq2seq처리에 널리 사용되는 순환신경망(RNN), 그리고 최근 시퀀스 형태의 데이터 처리를 위해 자연어 처리 분야에서 사용되고 있는 transformer구조의 네트워크들을 각각 학습하고 비교한다.
#딥러닝 #동작 생성 #컴퓨터 애니메이션 #시뮬레이션 #Deep Learning #Motion Generation #Computer Animation #Simulation

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 피격 반응 생성 시스템
4. 네트워크 학습
5. 실험 결과
6. 결론 및 향후 연구
References

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