http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
물리 시뮬레이션 및 모션캡쳐 데이터의 물체 및 관절 사이의 관계 인식
이도해(Dohae Lee),오영진(Young Jin Oh),이인권(In-Kwon Lee) 한국컴퓨터그래픽스학회 2021 한국컴퓨터그래픽스학회 학술대회 Vol.2021 No.7
개체들이 서로 특정한 관계를 가지고 상호작용하는 시스템 속 개체 사이의 관계를 추론하기 위한 graph neural network 기반의 방법들이 활발히 연구되고 있다. 이러한 방법들을 이용하여 물체 시뮬레이션 데이터 및 캐릭터 애니메이션 데이터 등의 상호작용 시스템에서 개체 간 관계를 추론하고 미래 움직임을 예측하는 것이 가능하였다. 하지만, 이전 연구들에서 제안된 방법들은 시스템 속 관계의 수를 모르거나, 관계의 수가 많은 데이터에 적용하기 어려웠다. 본 논문에서는 개체 간 관계를 잠재 공간에 임베딩하여 추론할 수 있는 방법을 제안하고, 기존 방법들과의 성능 비교 실험을 수행하였다. 가상 물리 시뮬레이션 데이터와 모션 캡쳐 데이터를 이용한 성능 비교 실험 결과, 본 논문에서 제안한 방법은 기존 방법들보다 상호작용 시스템 속 개체 간 관계를 더 정확하게 추론할 수 있었다.
이윤지(Yunjee Lee),오영진(Young Jin Oh),이도해(Dohae Lee),이인권(In-Kwon Lee) 한국컴퓨터그래픽스학회 2021 한국컴퓨터그래픽스학회 학술대회 Vol.2021 No.7
본 논문에서는 딥러닝을 이용하여 큰 타임스텝 시뮬레이션을 같은 시간 동안의 작은 타임스텝 시뮬레이션 결과와 가까워지도록 보정하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 통해 기존 연기 시뮬레이션 보간의 한계를 극복할 수 있고, 기존의 딥러닝 기반 연기 시뮬레이션 방법보다 더 빠르고 정확한 생성이 가능하다.
이윤지(Yunjee Lee),김한중(Hanjung Kim),방승연(Seungyeon Bang),이용우(Yongwoo Lee),이도해(Dohae Lee),이인권(In-Kwon Lee) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.2
본 논문은 3 차원 상에서 빠르게 움직이는 물체가 촬영된 비디오에 모션블러가 존재할 때, 촬영된 물체의 상태와 모양을 추론하고 미래 움직임을 예측하는 모델을 제안한다. 모션블러가 발생한 동영상에서 물체의 위치와 속도를 추론하고 미래의 움직임을 예측하는 모델을 제안한 연구[1]가 있었지만, 3 차원 공간에서 움직이는 물체에는 적용할 수 없었으며, 원형의 물체에만 적용 가능하였다. 본 논문은 기존 연구[1]에서 제안된 모델을 확장하여 3 차원 상에서 움직이는 다양한 형태의 물체에 대해 미래의 움직임을 예측할 수 있는 방법을 제안한다. 실제 비디오와 유사하게 생성한 가상 데이터로의 실험을 통해 제안된 모델이 물체의 상태와 모양, 그리고 미래 궤적을 높은 정확도로 예측할 수 있음을 보였다.
김채현(Chaehyeon Kim),이도해(Dohae Lee),이인권(In-Kwon Lee) 한국HCI학회 2023 한국HCI학회 학술대회 Vol.2023 No.2
본 논문은 옷을 착용한 3D 인체 메쉬의 텍스쳐 맵에 특화된 초해상화 방법을 제안한다. 메쉬의 segmentation map 과 normal map 정보를 활용하는 transformer 기반의 네트워크는 3 차원 메쉬의 텍스쳐 맵 중, 옷의 질감과 같은 세부적인 부분을 더욱 세밀하게 초해상화 할 수 있다. 저해상도 3 차원 인체 메쉬의 텍스쳐 맵을 초해상화 하는 실험 결과, 본 논문에서 제안한 방법이 기존 방법보다 더 정확하게 텍스쳐 맵을 초해상화 할 수 있었다. 제안하는 방법을 활용하여 이미지나 동영상으로부터 복원된 3 차원 인체메쉬의 저해상도 텍스쳐를 개선할 수 있으며, 이는 다양한 응용에 사용될 수 있다.