본 블로그 포스트에서 사용된 표, 이미지 및 기타 관련 자료는 해당 논문에서 발췌한 것입니다. 이 자료들은 논문의 내용을 요약하고 이해를 돕기 위한 참고용으로 제공됩니다. 또한, 해석 과정에서 일부 오류가 있을 수 있으니 원 논문을 참고하여 확인하시기 바랍니다. 이 글을 읽기전에 먼저 읽어보세요: Auto Encoder 논문 Denosing Auto Encoder 논문">이 글을 읽기전에 먼저 읽어보세요:Auto Encoder 논문Denosing Auto Encoder 논문 Abstract본 논문에서는 비지도 학습을 통해 유용한 특징을 추출하는 컨볼루션 오토인코더(Convolutional Auto-Encoder, CAE)를 제안한다. 제안된 CAE는 별도의 정규화 기법 없이, 합성곱 기반 온라인 경사..

본 블로그 포스트에서 사용된 표, 이미지 및 기타 관련 자료는 해당 논문에서 발췌한 것입니다. 이 자료들은 논문의 내용을 요약하고 이해를 돕기 위한 참고용으로 제공됩니다. 또한, 해석 과정에서 일부 오류가 있을 수 있으니 원 논문을 참고하여 확인하시기 바랍니다. 이 글을 읽기전에 먼저 읽어보세요: Auto Encoder 논문 Denosing Auto Encoder 논문 Convolution Auto Encoder 논문">이 글을 읽기전에 먼저 읽어보세요:Auto Encoder 논문Denosing Auto Encoder 논문Convolution Auto Encoder 논문※ 들어가기 전에, 용어 정리더보기 1. 유향 확률 모델(Directed Probabilistic Model)그래프 이론과 확률론을..

본 블로그 포스트에서 사용된 표, 이미지 및 기타 관련 자료는 해당 논문에서 발췌한 것입니다. 이 자료들은 논문의 내용을 요약하고 이해를 돕기 위한 참고용으로 제공됩니다. 또한, 해석 과정에서 일부 오류가 있을 수 있으니 원 논문을 참고하여 확인하시기 바랍니다. * 오토(auto)’는 ‘자동’(automatic)이 아니라 그리스어 αὐτός(autos)에서 온 ‘스스로(self)’라는 뜻이다. 즉, 오토인코더(autoencoder)는 입력을 “스스로” 재구성(self‐reconstruct)한다는 의미로, 입력 값 자체를 복원하는 과정을 통해 내부 표현을 학습하는 네트워크 구조다. 1. Introduction신경망(neural networks)은 일반적으로 지도 학습(supervised learning) ..

* 본 블로그 포스트에서 사용된 표, 이미지 및 기타 관련 자료는 해당 논문에서 발췌한 것입니다. 이 자료들은 논문의 내용을 요약하고 이해를 돕기 위한 참고용으로 제공됩니다. 또한, 해석 과정에서 일부 오류가 있을 수 있으니 원 논문을 참고하여 확인하시기 바랍니다 ABSTRACT인공지능 기술의 발전으로 청소년 스포츠 자세 교정용 3D 포즈 추정 시스템에 대한 관심이 높아지고 있다. 기존 기법들은 복잡한 동작, 실시간 피드백 제공, 다양한 자세 처리에서 특히 가림(occulusion), 빠른 움직임, IoT 장치의 연산 자원 제약으로 인해 정확도와 실시간 성능 간 균형을 이루기 어렵다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 IoT 환경과 $\textbf{GTA-Net}$을 제안한다.$\textbf{핵심 구성}..

본 블로그 포스트에서 사용된 표, 이미지 및 기타 관련 자료는 해당 논문에서 발췌한 것입니다. 이 자료들은 논문의 내용을 요약하고 이해를 돕기 위한 참고용으로 제공됩니다. 또한, 해석 과정에서 일부 오류가 있을 수 있으니 원 논문을 참고하여 확인하시기 바랍니다.  Ⅰ. 서론메타버스는 IoT, 디지털 트윈, AI, 블록체인, Web 3.0, VR/AR 등의 기술이 융합된 차세대 인터넷 환경으로, 현실과 가상 세계 간의 상호작용을 촉진한다. 메타버스는 가상 환경에서 현실 세계의 다양한 활동을 모방하며, 사용자들에게 상호작용의 기회를 제공한다. 아바타는 메타버스의 핵심 요소로, 사용자가 자신의 정체성을 표현하고 다른 객체들과 상호작용하는 수단이 된다. 그러나 기존 아바타 개발 기술은 주로 정적인 모델 구축에 ..

본 블로그 포스트에서 사용된 표, 이미지 및 기타 관련 자료는 해당 논문에서 발췌한 것입니다. 이 자료들은 논문의 내용을 요약하고 이해를 돕기 위한 참고용으로 제공됩니다. 또한, 해석 과정에서 일부 오류가 있을 수 있으니 원 논문을 참고하여 확인하시기 바랍니다. 1. 소개 (Introduction)본 연구는 OpenCV와 MediaPipe를 활용한 실시간 자세 검출(Pose Detection) 시스템을 제안한다. 사용자는 운동 중 자신의 자세를 감지하고 즉각적인 피드백을 받을 수 있다. 이는 올바른 자세 유지와 부상의 방지를 목표로 한다.코로나19 팬데믹 이후 온라인 운동의 수요가 증가했으나, 정확한 자세를 유지하는 것은 여전히 어려운 문제다. 기존 연구들은 웨어러블 기기나 센서 기반 솔루션을 제공했지만..