본 논문은 인간 동작 역학에 대한 데이터 기반 이해를 발전시키기 위해 기존 연구의 이질성 문제를 해결하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 기존 연구는 운동학적 표현, 역학적 표현, 그리고 생체역학 및 강화학습과 같은 서로 다른 데이터 도메인에서 이질성을 보입니다. 본 논문은 이러한 이질성에도 불구하고 모든 연구가 인간 동작이라는 동일한 사실을 다른 관점에서 표현한다는 점에 주목하여, 이질적인 데이터를 통합하고 역-순방향 역학 절차에서 영감을 얻어 균질한 잠재 공간을 학습하는 균질 동역학 공간(HDyS)을 제안합니다. HDyS는 다양한 표현과 데이터셋을 활용하여 인간 운동학과 역학 간의 매핑을 달성하며, 광범위한 실험과 응용을 통해 그 실현 가능성을 보여줍니다.
