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◎ 지난 2016년 구글 딥마인드의 알파고의 등장은 전 세계에 적잖은 충격을 주었다. 그리고 이듬해에 딥마인드는 강화학습(Reinforcement Learning)을 이용한 디지털 휴먼 모션 연구를 소개했다. 강화학습을 이용한 이 기술은 인간형 캐릭터가 다양한 지형에서 길을 찾고 장애물을 뛰어 넘는 보행 동작을 스스로 학습한다. 그동안 복잡한 지형지물에서 보행하는 제어기 개발은 매우 어려운 문제로 여겨졌으나 이 연구는 제어기가 스스로 해결 방법을 찾도록 한 것이다. 본 고에서는 다양한 딥러닝 기술을 사용한 연구를 살펴봄으로써 최근 연구 방향과 주제를 알아본다. 다음 Ⅱ장에서 합성곱을 이용한 다양한 스타일의 보행 모션을 생성하는 연구를 소개하고, Ⅲ장에서는 순환 신경망으로 모션의 시공간을 모델링하여 다음 동작을 예측하는 연구를 소개한다. 그리고 물리 시뮬레이션을 이용해 동적인 동작을 생성하는 강화학습에 관한 연구를 Ⅳ장에서 다룬 뒤, 마지막으로 Ⅴ장에서 결론 및 시사점을 제시한다.

출처 - 정보통신기술진흥센터
 

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