JaehyeonByun

생성형 모델은 데이터 생성 과정에 중점을 둔 모델로, 주어진 데이터셋과 유사한 새로운 데이터를 생성하기 위해 학습된다. 이 모델은 데이터의 잠재 확률 분포 p(x)를 학습하고, 이를 활용해 새로운 샘플을 생성하거나 기존 데이터의 특성을 이해하는 데 사용된다. 이 과정은 확률적이며, 데이터 생성이 랜덤 샘플링에 기반하기 때문에 같은 입력 데이터라도 결과가 달라질 수 있다. 생성 모델은 쉽게 말해 학습한 데이터를 흉내 내는 모델이라고 생각하면 쉽다. 예를 들어, 빵집에서 맛있는 빵을 만드는 비법을 배운다고 해보자. 이 모델은 빵집에서 맛있다고 평가받는 빵의 특징을 배우고 나서, 그 비슷한 빵을 만들어낸다. 완전히 똑같진 않지만, 빵집에서 만든 것과 유사한 느낌의 빵을 만들어낼 수 있는 것이다. 여기서 중요한..

계산 복잡도 분석은 문제를 해결할 수 있는 모든 알고리즘의 효율성을 평가하고, 해당 문제의 하한(Ω)을 결정하는 과정이다. 예를 들어, 행렬 곱셈 문제의 일반 알고리즘은 Θ(n3)의 시간복잡도를 가지며, 개선된 알고리즘으로는 쉬트라쎈 알고리즘 (Θ(n2.81))과 위노그라드 알고리즘 (Θ(n2.38))이 존재한다. 하지만, 이 문제의 계산 복잡도 하한은 Θ(n2)로 알려져 있으나, 이만큼 효율적인 알고리즘은 아직 발견되지 않았다. 이는 하한보다 효율적인 알고리즘을 만드는 것이 불가능함을 의미하며, 예를 들어 3×3 행렬 곱셈에서는 기존 방식으로는 27번의 연산이 필요하지만, 개선된 알고리즘은 이를 줄일 수 있음을 보여준다. 계산 복잡도에서 문제의 복잡도 하한이 Ω(f(n))인 경우, 시간 복잡도가 Θ(f..

해당 논문은 Leap Motion의 핸드 트레킹과 Unity의 물리 엔진을 결합하여 사용자가 미세 중력의 가상 환경에서 손으로 객체를 조작하는 몰입감 있는 상호작용을 제공하는 연구이다. Leap Motion은 손의 위치, 속도, 회전 데이터를 실시간으로 추적하며, Unity의 물리 엔진은 충돌 감지, 접촉 지점 계산, 임펄스와 마찰력 적용을 통해 현실감 있는 물리적 반응을 시뮬레이션한다. 또한, 노이즈 필터링 기법을 적용해 손의 움직임을 안정적으로 처리하며, 사용자가 가상 객체를 잡고, 이동하며, 놓는 등의 섬세한 상호작용을 수행할 수 있도록 설계되었다.  God Object 접근법을 사용하여 손이 가상 객체를 뚫고 지나가는 문제를 해결하고, 손과 객체 간의 접촉을 유지하며 자연스러운 시각적 피드백을 제..