카테고리 설명

1. computer graphics - physics controller

 컴퓨터 그래픽스의 2018년도 기준 역사와 근황을 살펴보는 과목이었다. ACM SIGGRAPH 기준으로 논문을 쓸 때 자신의 contribution이 어떤 맥락에서 존재하는지 알아야 올바른 글쓰기를 할 수 있다. 그리고 이를 통해 reject를 면할 것이다(나는 논문 한편 안써본 석사 나부랭이지만..). 따라서 2018년 기준 그래픽스 분야에 흥행중인 DRL이 접목된 controller에 대해 주로 다룰 것이다. 이를 위해 PD controller, Deep Reinforcement Learning에 대해 알아볼 것이다. DRL에 Neural Network이 쓰이긴 하지만 주로 visuomotor control 을 위해 시각 정보 인식용 CNN, 연속적인 운동 정보 사용을 위한 RNN 등 제한적으로만 사용될 것이다. 그러므로 NN에 관한 설명은 하지 않을 것이다.

2. 논문 쓰는 과정

 논문은 논리적으로 실험결과를 담아내는 글이지만, 논문 심사과정은 매우 정치적인 것이라고 한다. reviewer가 왜 내 것은 cite 안했는지 의문을 가지는 것부터 (자연계열 중 심한 곳에는)자기 학파가 아니라고 reject하는 경우까지 있다고 한다. 좋게 말하면 전문가가 좋은 논문을 엄선해주는 것이지만, 나쁘게 말하면 끼리끼리 해먹으며(익명 논문의 글, 결과 사진, 그래프 등을 보면 어느 연구실인지 정도를 약간 추측 가능하다) 자신의 이익에 따라 권력을 휘두를 수 있는 존재가 있다고 할 수 있다(하지만 이는 conflict of interest라 하여 금기시한다). 다만 top tier를 보면 각자 맡은 역할을 열심히 하여 단점이 최소화된 모습을 보인다. 이에 관한 내용을 생각나는 대로 쓸 것이며(2019년 현재 너무 많이 까먹음) 논문 학회 대신 더 좋은, 발전적인 집단 연구 방법이 생기길 바란다. 앞서 말했듯이 나는 석사 나부랭이이며 수업 회상용으로 쓰는 글이므로 전적으로 신뢰하지는 않길 바란다.