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Instructor |
E-mail: jehee (at)
mrl (dot) snu (dot) ac (dot) kr Office: 302-325 Phone: 880-1845 |
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Teaching
Assistant |
Email: khlee (at)
mrl (dot) snu (dot) ac (dot) kr Office 302-312-1 Phone: 880-1864 |
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Class
hours |
Friday, 10:30 to
12:30 |
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Class Room |
Building 302, Room
309 (Friday) |
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Schedule
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Week
1 |
3 / 24 |
(Yongsung Kim) Authoring directed gaze for
full-body motion capture SIGGRAPH ASIA 2016 (Dongchul Jo) Perceptual
Effect of Shoulder Motions on Crowd Animations SIGGRAPH 2016 (Kwanyu Kim) Multi-agent
Reinforcement Learning for Simulating Pedestrian Navigation International
Workshop on Adaptive and Learning Agents 2011 |
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Week
2 |
4 / 7 |
(Ri Yu) Reconstructing
Personalized Anatomical Models for Physics-based Body Animation SIGGRAPH
ASIA 2016 (Kyungho Lee) A novel
method for automated human behavior segmentation Computer
Animation and Virtual Worlds 2016 (Seunghwan Lee) Efficient
elasticity for character skinning with contact and collisions SIGGRAPH
2011 |
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Week
3 |
4 / 28 |
(Jungdam Won) WarpDriver: context-aware
probabilistic motion prediction for crowd simulation SIGGRAPH
ASIA 2016 (Dongchul Jo) Using computed muscle
control to generate forward dynamic simulations of human walking from
experimental data Journal of Biomechanics 2006 |
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Week
4 |
6 / 2 |
(Kibeom Youn) 논자시 발표 연습 (Sehee Min) Phase-Functioned
Neural Networks for Character Control SIGGRAPH 2017 (Minseok Kim) DeepLoco:
Dynamic Locomotion Skills Using Hierarchical Deep Reinforcement Learning SIGGRAPH
2017 |
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Week
5 |
6 / 9 |
(Jungnam Park) Multi-Contact Locomotion
Using a Contact Graph with Feasibility Predictors Transactions
on Graphics 2017 (Chemin Jason) Audio-Driven
Facial Animation by Joint End-to-End Learning of Pose and Emotion SIGGRAPH
2017 (Seyeong Lee) DeepSketch2Face: A
Deep Learning Based Sketching System for 3D Face and Caricature Modeling SIGGRAPH
2017 |
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Week
6 |
7 / 7 |
(Hwangpil Park) Lightweight
Structure Design Under Force Location Uncertainty SIGGRAPH
2017 (Jongho Park) Generative Adversarial Networks / Unpaired Image-to-Image Translation
using Cycle-Consistent Adversarial Networks (Jaedong Lee) Implicit
Crowds: Optimization Integrator for Robust Crowd Simulation SIGGRAPH
2017 |
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Week
7 |
9 / 8 |
(Soohwan Park) Discovering and Synthesizing
Humanoid Climbing Movements SIGGRAPH 2017 (Kwanyu Kim) Synthesizing
Obama: Learning Lip Sync from Audio SIGGRAPH 2017 |
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Week
8 |
9 / 22 |
(Minseok Kim) Augmenting sampling based
controllers with machine learning SCA 2017 (Sehee Min) Data-Driven Physics for
Human Soft Tissue Animation SIGGRAPH 2017 (Seunghwan Lee) Interactive design of
animated plushies SIGGRAPH 2017 |
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Week
9 |
10 / 13 |
(Seyeong Lee) Learning to Schedule Control
Fragments for Physics-Based Characters Using Deep Q-Learning SIGGRAPH
2017 (Soohwan Park) O-CNN: Octree-based Convolutional
Neural Networks for 3D Shape Analysis SIGGRAPH 2017 |
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Week
10 |
10 / 27 |
(Kyungho Lee) Interactive Example-Based
Terrain Authoring with Conditional Generative Adversarial Networks SIGGRAPH
ASIA 2017 (Jungnam Park) Momentum-Mapped Inverted
Pendulum Models for Controlling Dynamic Human Motions Transactions
on Graphics 2017 (Yongsung Kim) Real-Time User-Guided Image
Colorization with Learned Deep Priors SIGGRAPH 2017 |
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Week
11 |
11 / 3 |
(Kibeom Youn) FlowRep: Descriptive
Curve Networks for Free-Form Design Shapes SIGGRAPH 2017 (Jaedong Lee) Aggressive, Tense, or Shy?
Identifying Personality Traits from Crowd Videos IJCAI,
2017 (Hwangpil Park) Embodied
Hands: Modeling and Capturing Hands and Bodies Together SIGGRAPH
ASIA 2017 |
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Week
12 |
12 / 1 |
(Chemin Jason) Learning Locomotion Skills Using
DeepRL: Does the Choice of Action Space Matter? (Ri Yu) Bringing
Portraits to Life SIGGRAPH ASIA 2017 |
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Week
13 |
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(Dongchul Jo) (Jungdam Won) (Yongsung Kim) |
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Week
14 |
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Week
15 |
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Here are papers that we may read for
class. Siggraph 2016
asia papers link Siggraph 2015
asia papers link Siggraph 2014 asia papers link Siggraph 2013
asia papers link |
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발표
및 토론 ·
매 시간 두 편의 논문에 대한 토론을 진행할 예정이다. 모든 수강생들은 2편 정도의 논문을 발표하고 토론을 주도해야 한다. 발표자가 먼저 각 논문에 대해 10분에서 15분 정도의 시간 동안 논문에서 다루는 문제와 해결 방법에 대해 설명한 뒤 수강생 전체가 참여하는 자유 토론 형식으로 진행한다. ·
모든 수강생들은 매 강의 토론할 논문 2편을 최소한 서론까지 읽어 각 논문에서 해결하고자 하는 문제가 무엇인지 파악하고 강의에 참여해야 한다. 본문의 내용과 결과 등은 한번 훑어보는 정도로 충분하며, 이보다 더 중요한 것은 나라면 그 문제를 어떻게 해결할 것인가를
미리
생각해
보는
것이다. 강의에서는 논문에서 제시하는 방법과 자신의 생각을 비교해 생각하며 토론에 참여한다. ·
Saying
enough without saying too much: 10분에서 15분 정도의 비교적 짧은 시간 동안 논문의 내용을 충실히 설명하기 위해서는 논문의 핵심적인 내용을 요약해야 한다. 먼저, 문제를 명쾌하게 설명해야 한다. 문제에 입력이 무엇이고 기대하는 출력이 무엇인지를 명확히 해야 한다. 둘째, 논문에서 제시하는 해결책을 개략적으로 설명한다. 필요한 경우 이와 연관된 한두 가지의 기술적인 주제에 대해 추가적인 설명을 덧붙인다. 발표에 있어서 가장 중요한 점은 반드시 설명해야 하는 핵심적인 주제와 생략할 수 있는 부수적인 내용을 구분하는 것이다. ·
발표는 원칙적으로 말로 설명하며 필요한 경우 칠판을 사용한다. 파워포인트 슬라이드는 허용되지 않는다. 이는 논문의 주요 내용을 정확한 표현으로 설명하는 연습을 위한 것으로, 그간 슬라이드의 남용으로 인해 말로 설명하기 보다는 슬라이드에 의존하는 경향을 피하고자 한다. 다만, 논문의 결과 영상과 비디오를 보여주기 위한 용도로 프로젝터를 사용할 수 있다. 노트북 컴퓨터는 매 강의 미리 준비되어 있을 예정이므로
USB 메모리
등에
필요한
자료를
담아오거나, 데이터가 너무 큰 경우에는 최소한 강의 하루 전에 데이터를 미리 강의용 노트북 컴퓨터에 다운로드 받아야 한다. ·
논문에 대해서는 다음과 같은 내용을 토론한다. o
다루어지는 문제가 중요한가? 문제의 중요도는 여러 가지 측면에서 생각해 볼 수 있다. 일단 다양한 응용 분야에서 활용 가능하거나, 오랜 시간 미제로 남겨져 있었거나, 앞으로 새로운 문제들을 창조하는 기폭제 역할을 할 경우에 중요한 문제로 볼 수 있다. o
제시된 해결책이 적절한가? 실제로 풀고자 하는 문제를 해결하고 있는지, 일반적인 경우에 항상 적용할 수 있는지, 계산 시간이나 메모리 소모에 있어서 실용적인지 등을 고려한다. o
개선할 여지가 있는가? 문제의 범위를 넓히거나, 더 풀기 쉬운 형태로 바꾸는 것을 고려한다. 해결책에 있어서 개선할 여지가 있는지, 혹은 제시된 해결책을 다른 문제에 적용할 수 있는지 등을 고려한다. ·
토론에 있어서 발표자의 역할은 (1) 질문에 대해 답을 할 수 있도록 논문의 세부적인 내용을 숙지하고 있어야 하고, (2)
수강생들의
관심과
참여를
이끌
수
있는
주제를
설정하여
토론을
주도해야
한다. |
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