Author: 김 영규

안녕하세요, 이번주 x-review는 Amazon Robotics에서 나온 시뮬레이터에서 활용 가능한 asset generation에 관한 논문입니다. 기존의 논문들과 다르게 3d reconstruction을 진행할 때 pick and place setup을 이용해…

안녕하세요, 이번주 리뷰는 소수의 human teleloperation 데모를 통해 자동으로 엄청나게 많은 양의 시뮬레이션 데모를 만들어 낼 수 있는 방법을 제안한 논문입니다. NVIDIA에서 수행한 연구인 만큼…

안녕하세요, 지난주에는 scene을 3D로 복원한 뒤 이를 기반으로 효율적인 학습을 수행하는 논문을 리뷰했는데요, 이번에는 그보다 한 단계 더 나아가 시간 축을 포함한 4D 정보를 복원하여…

안녕하세요, 이번주에는 Real 2 Sim 2 Real 파이프라인을 제시한 논문에 대한 리뷰를 해보려고 합니다. 기존의 관심사가 Sim에서의 조작을 통한 Real 데이터를 최대한 효율적으로 활용하며 Policy의…

안녕하세요, 이번엔 2025년 4월에 나온 따끈따끈한 논문을 리뷰해보려고 합니다. 지난주에 Behavior-1K논문을 리뷰했었는데, Behavior-1K는 수많은 asset을 제작해서 하나의 거대한 데이터셋을 제작했다면, 이번에 리뷰할 논문은 여러 시뮬레이터에서…

안녕하세요, 이번주엔 여태까지 진행하던 강화학습 논문들 리뷰를 접어두고 Embodied AI를 위한 벤치마크 논문을 가지고 왔습니다. BEHAVIOR-1K는 comprehensive 한 시뮬레이션 벤치마크로, BEHAVIOR-1K 데이터셋과 OmniGibson이라는 시뮬레이션을 지원한다는…

안녕하세요, 이번주도 Deep Reinforcement learning 논문을 들고왔습니다. 사실 Deep RL을 적용한 논문을 처음으로 리뷰했을 때 그 논문에 쓰인 알고리즘인데, 그 때는 지식이 너무 부족한 상황이어서…

안녕하세요, 이번주도 저번주에 이어서 강화학습에 딥러닝을 적용한 논문을 리뷰해보도록 하겠습니다. 강화학습에 처음으로 딥러닝을 적용한 DQN이 가지고 있는 Q-value 과대추정(overestimation bias) 문제를 해결하기 위해 제안된 알고리즘입니다….

안녕하세요 이번 논문은 Q Learning의 Q값을 Regression하는 DQN(Deep Q Network)를 적용해서 게임을 하는 강화학습 논문 입니다. DNN과 RL을 결합하는 최초의 시도는 아니지만 정말 의미있는 수준의…

안녕하세요, 이번주는 미니 챌린지 마지막 단계의 목표인 강화학습을 통한 복잡한 모션 수행을 위해 공부하던 중 발견 한 논문 리뷰입니다. 이 논문에서는 강화학습을 적용하여 카메라 영상만을…