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경험 이식 기법을 통한 제어기 간접 학습 알고리즘 : Controller Indirect Learning Algorithm Using Experimental Implantation Technique

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Authors

박종호

Advisor
이제희
Major
공과대학 컴퓨터공학부
Issue Date
2017-08
Publisher
서울대학교 대학원
Keywords
물리 시뮬레이션강화학습동작 제어기
Description
학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 공과대학 컴퓨터공학부, 2017. 8. 이제희.
Abstract
물리 기반 애니매이션이란 가상의 캐릭터들이 물리 법칙의 지배 하에서 움직이도록 하는 것으로, 움직임에 현실성을 부여함으로써 보는 사람들로 하여금 자연스러운 느낌이 들게 해주는 기법이다. 현재 가상 캐릭터의 동작을 생성하기 위해 가장 보편적으로 이용되고 있는 방법은 모션 캡쳐 기법인데, 이 방법은 현실의 사람이나 동물이 배우가 되어 직접 촬영한다는 점에서 필연적으로 몇 가지 물리적 한계를 갖는다. 본 논문은 두 가지 알고리즘을 제안한다. 먼저 첫 번째는 원하는 물리 환경과 가상 캐릭터가 있을 때, 얻고자 하는 동작의 종류에 따라 캐릭터의 움직임에 대한 보상(reward) 시스템만 정해주면 강화학습을 통해 주어진 조건에 맞는 동작을 자동으로 생성할 수 있는 제어기를 학습시키는 방법이다. 두 번째 제안 알고리즘은 첫 번째에 이어지는 내용으로, 주어진 환경에서 잘 학습된 동작 제어기를 갖고 있을 때, 형태 및 구조는 동일하지만 다른 방식으로 환경을 인식하는 가상 캐릭터의 제어기를 빠르게 학습시킴으로써 환경 인식 센서를 일반화하는 방법이다. 실험으로는 장애물을 피해 목표물로 비행하는 가상 캐릭터를 이용하여 이미 학습된 제어기의 경험을 통해 간접적으로 학습된 제어기의 성능을 검증하였다.
Language
Korean
URI
https://hdl.handle.net/10371/137441
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