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이충연(Chung-Yeon Lee),김지섭(Ji-seob Kim),김은솔(Eun-Sol Kim),Karinne Ramírez Amaro,Michael Beetz,장병탁(Byoung-Tak Zhang) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.2B
카메라 영상 기반 모션 캡처 시스템을 이용하여 수집한 주방 공간에서의 인간 행동 데이터로부터 기본 동작들의 모션 데이터를 추출 및 전처리한 후 non-linear generative model인 cRBM을 이용하여 각 모션 데이터를 학습하였다. 초기 모션 일부를 seed로 사용하여 자동으로 생성한 새로운 모션들은 학습에서 사용된 모션들과 동일한 작업을 수행하는 결과를 나타냈다. 본 실험 결과는 일상 환경에서 인간으로부터 획득한 모션 데이터를 이용하여 생성된 가상의 모션 데이터를 통해 로봇이나 아바타의 움직임을 보다 유연하게 제어할 수 있으며 또한 인간이 유아기 때부터 주위 사람들의 행동을 따라하며 자연스럽게 자신의 행동 방법을 배우는 방식과 유사한 행동 학습 메커니즘이 로봇에게도 적용시킬 수 있음을 보인다.