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지난 블로그 개발 후기에서 조금 더 추가했었어야 하지만 그동안 졸업으로 바빠서 남기지 못했다. 뭔가 About 부분이 영 마음에 들지 않아서 취준하는 동안 이력서 사이트를 조금 더 academic하게 꾸미는 것으로 결정하였다.

본 논문은 Convolutional Autoencoder를 이용하여 latent space(manifold)를 토대로 high level parameter를 regression하여 Motion synthesis framework에 대해 소개한다.

본 논문은 유저들에게 더 직관적인 모션 생성을 위해 NLP를 인터페이스를 제공한다. 커맨드와 모션 데이터 기반으로 훈련된 모델은 adversarial imitiation learning 기반으로 다양한 모션을 생성해낼 수 있다.

Tailwindcss-Nextjs-Starter blog template으로 깃허브 블로그를 완성시켜보았다. 이전 디자인 비교와 블로그의 방향성에 대해!

본 논문은 Convolutional Autoencoder를 이용하여 latent space(manifold)를 토대로 Motion denoise, Motion interpolation task contribution에 대해 소개한다.

이 논문에서 다루는 분야는 character animation 분야 중 skeleton motion control 이며 Deep Reinforcement Learning를 활용에 대해 소개한다.

지난 2월, 2022 베이징 올림픽에서 특정 국가 제외 상당히 박한 점수로 석연치 않은 판정으로 Motion estimation 모델로 prediction을 한 적이 있었다. 상당히 많은 국내 팬분들이 웹사이트를 만드는 것을 희망하셨고, 현재 석사 과정으로 바쁜 시간을 쪼개서 만들게 되었다.

다행히 대학원 연구실과 연구분야, 연구주제까지 다 대비했던 편이라 그에 대해서는 문제가 없었는데, 문제는 내가 해당 분야에 대해 무지했던 점, 그렇다고 어디서부터 시작할지 막막했던 적이 있었다. 그렇게 방황하면서 코스웍도 듣고 1기를 보냈던 것 같다.