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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.