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이충연 (서울대학교) 김지섭 (서울대학교) 김은솔 (서울대학교) Karinne Ramírez Amaro (뮌헨공과대학교) Michael Beetz (뮌헨공과대학교) 장병탁 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2011가을 학술발표논문집 제38권 제2호(B)
발행연도
2011.11
수록면
357 - 360 (4page)

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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.

목차

요약
1. 서론
2. 연구 내용 및 방법
3. 실험 결과
4. 결론 및 향후연구
참고문헌

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