과제정보
이 성과는 2022 년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(No.NRF-2022R1A2B5B01001553). 이 논문은 2022 년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임 (No.RS-2022-00155915, 인공지능융합 혁신인재양성(인하대학교)).
한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)
- 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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- Pages.571-574
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- 2023
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
모방학습과 모션 블렌딩을 이용한 객체 상호작용 애니메이션
Object Interaction Animation Using Imitation Learning and Motion Blending
- Jeong-Min-Shin (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Inha University) ;
- Sang-Won Han (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Inha University) ;
- Byeong-Seok Shin (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Inha University)
- 발행 : 2023.11.02
초록
애니메이션은 주어진 키프레임(key frame)에 맞추어 움직이기 때문에, 다른 객체와 상호작용할 때 상대편 물체의 위치나 방향을 애니메이션에 맞추어 변환해야 한다. 이 논문에서는 모방학습으로 애니메이션을 학습하고, 모션 블렌딩(motion blending) 기법으로 객체 간 상호작용을 학습하여 새로운 애니메이션을 생성하는 방법을 제안한다. 에이전트(agent)는 오브젝트의 상태를 관측하고 주어진 모션들을 블렌딩하는 방법으로 다양한 행동을 취하고 목적에 대한 보상을 받는다. 에이전트가 행동하는 과정에서 모션 블렌딩 비율에 대한 가중치를 계산하는 함수를 설계하고, 생성되는 애니메이션이 사람이 취할 수 있는 동작에 가깝도록 회전 각도 clamping 함수와 보상 시스템을 설계하여 반영한다. 모방학습 기반 모션 블렌딩 기법은 객체의 변화에 상호작용하는 애니메이션을 기존 강화학습 기반 애니메이션 생성 기법보다 적은 학습량으로 생성할 수 있음을 확인했다.
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