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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
송성헌 (동서대학교) 최봉준 (동서대학교) 문미경 (동서대학교)
저널정보
한국전자통신학회 한국전자통신학회 논문지 한국전자통신학회 논문지 제17권 제2호
발행연도
2022.4
수록면
291 - 298 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

생성적 적대 신경망을 활용한부분 위변조 이미지 생성에 관한 연구
송성헌 ,  최봉준 ,  문미경 한국전자통신학회 논문지 2022.04 학술저널

2021

생성적 적대 신경망을 활용한 다른 그림 찾기 생성 시스템
송성헌 ,  문미경 ,  최봉준 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2021.07 학술대회자료

초록· 키워드

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생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GAN)은 내부의 두 신경망(생성망, 판별망)이 상호 경쟁하면서 학습하는 네트워크이다. 생성자는 현실과 가까운 이미지를 만들고, 구분자는 생성자의 이미지를 더 잘 감별하도록 프로그래밍 되어있다. 이 기술은 전체 이미지 X를 다른 이미지 Y로 생성, 변환 및 복원하기 위해 다양하게 활용되고 있다. 본 논문에서는 원본 이미지에서 부분 이미지만 추출한 후, 이를 자연스럽게 위변조할 수 있는 방법에 관해 기술한다. 먼저 원본 이미지에서 부분 이미지만 추출한 후, 기존에 학습시켜놓은 DCGAN 모델을 통해 새로운 이미지를 생성하고, 이를 overall style transfer 기술을 사용하여 원본 이미지의 질감과 크기에 어울리도록 re-styling 한 후, 원본 이미지에 자연스럽게 결합하는 과정을 거친다. 본 연구를 통해 원본 이미지의 특정 부분에 사용자가 원하는 객체 이미지를 자연스럽게 추가/변형할 수 있음으로써 가짜 이미지 생성의 또 다른 활용 분야로 사용될 수 있을 것이다.
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