• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.480-484
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• 2022

텍스트 분류는 입력받은 텍스트가 어느 종류의 범주에 속하는지 구분하는 것이다. 분류 모델에 있어서 좋은 성능을 나타내기 위해서는 충분한 양의 데이터 셋이 필요함을 많은 연구에서 보이고 있다. 이에 따라 데이터 증강기법을 소개하는 많은 연구가 진행되었지만, 실제로 사용하기 위한 모델에 곧바로 적용하기에는 여러 가지 문제점들이 존재한다. 본 논문에서는 데이터 증강을 위해 스타일 변환 기법을 이용하였고, 그 결과 기존 방법 대비 한국어 감성 분류의 성능을 높였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.19-22
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• 2021

기존 영상 콘텐츠에 새로운 물체를 삽입하는 등의 영상 재구성 기술은 새로운 게임, 가상현실, 증강현실 콘텐츠를 생성하거나 인공신경망 학습을 위한 데이터 증대를 위해 사용될 수 있다. 하지만, 기존 기술은 컴퓨터 그래픽스, 사람에 의한 수동적인 영상 편집에 의존하고 있어 금전적/시간적 비용이 높다. 이에 본 연구에서는 인공지능 신경망을 활용하여 낮은 비용으로 영상을 재구성하는 기술을 소개하고자 한다. 제안하는 방법은 기존 콘텐츠와 삽입하고자 하는 객체를 포함하는 영상이 주어졌을 때, 객체 세그먼테이션 네트워크를 활용하여 입력 영상에서 객체를 분리하고, 스타일 변환 네트워크를 활용하여 입력 영상을 스타일 변환한 후, 사용자 입력과 두 네트워크의 결과를 활용하여 기존 콘텐츠에 새로운 객체를 삽입하는 것이다. 실험에서는 기존 콘텐츠는 온라인 영상을 활용하였으며 삽입 객체를 포함한 영상은 ImageNet 영상 분류 데이터 세트를 활용하였다. 실험을 통해 제안한 방법을 활용하면 기존 콘텐츠와 잘 어우러지게끔 객체를 삽입할 수 있음을 보인다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권11호
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• pp.465-472
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• 2022

본 연구에서는 기존의 동영상 합성 네트워크에 스타일 합성 네트워크를 접목시켜 동영상에 대한 스타일 합성의 한계점을 극복하고자 한다. 본 논문의 네트워크에서는 동영상 합성을 위해 스타일갠 학습을 통한 스타일 합성과 동영상 합성 네트워크를 통해 스타일 합성된 비디오를 생성하기 위해 네트워크를 학습시킨다. 인물의 시선이나 표정 등이 안정적으로 전이되기 어려운 점을 개선하기 위해 3차원 얼굴 복원기술을 적용하여 3차원 얼굴 정보를 이용하여 머리의 포즈와 시선, 표정 등의 중요한 특징을 제어한다. 더불어, 헤드투헤드++ 네트워크의 역동성, 입 모양, 이미지, 시선 처리에 대한 판별기를 각각 학습시켜 개연성과 일관성이 더욱 유지되는 안정적인 스타일 합성 비디오를 생성할 수 있다. 페이스 포렌식 데이터셋과 메트로폴리탄 얼굴 데이터셋을 이용하여 대상 얼굴의 일관된 움직임을 유지하면서 대상 비디오로 변환하여, 자기 얼굴에 대한 3차원 얼굴 정보를 이용한 비디오 합성을 통해 자연스러운 데이터를 생성하여 성능을 증가시킴을 확인했다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.157-159
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• 2002

현재 생명 정보는 웹 상에서 다양한 포맷으로 배포되고 있다. 이러한 생명 정보 분석을 위한 데이터베이스나 시스템마다 이질적인 포맷을 지원하고 있기 때문에 각 시스템에서 이용되는 포맷들간의 변환이 필요하다. 이러한 생명 정보의 포맷 변환은 1대1의 파서를 구현하여 진행하고 있으며 1:1 파서의 구현에는 많은 시간과 비용이 소모된다. 따라서, 이 논문에서는 생명 정보를 XML로 표현하고 이질적인 포맷간의 매핑 정보를 데이터베이스에 저장한다. 이러한 매핑 정보를 XML의 스타일 시트로 나타내어 최종적으로 원하는 포맷으로 변환한다. 이렇게 포맷 변환에 XML기술을 이용함으로써 파서를 구현할 필요가 없이 매핑 정보를 스타일 시트로 기술하면 되기 때문에 구현이 용이하며, 원시 소스가 변경되었을 때 소스 전체를 수정할 필요가 없이 수정한 필드의 매핑 정보만 수정하고 그에 따라서 XSL을 수정하면 되기 때문에 원시 소스 변경의 영향을 많이 받지 않는다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권4호
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• pp.767-776
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• 2020

GcGAN은 기하학적 일관성을 유지하며 영상 간 스타일을 변환하는 딥러닝 모델이다. 그러나 GcGAN은 회전이나 반전(flip) 등의 한정적인 기하 변환으로 영상의 형태를 보존하기 때문에 영상의 세밀한 형태 정보를 제대로 유지하지 못하는 단점을 가지고 있다. 그래서 본 연구에서는 이런 단점을 개선한 새로운 영상 간 변환 기법인 MSGcGAN(Multi-Scale GcGAN)을 제안한다. MSGcGAN은 GcGAN을 확장한 모델로서, 다중 스케일의 영상을 동시에 학습하여 스케일 불변 특징을 추출함으로써, 영상의 의미적 왜곡을 줄이고 세밀한 정보를 유지하는 방향으로 영상 간 스타일 변환을 수행한다. 실험 결과에 의하면 MSGcGAN은 GcGAN보다 정량적 정성적 측면에서 모두 우수하였고, 영상의 전체적인 형태 정보를 잘 유지하면서 스타일을 자연스럽게 변환함을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권11호
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• pp.473-482
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• 2021

최근 딥러닝을 이용한 한글 생성 모델이 연구되고 있으나, 한글 폰트의 구조가 복잡하고 많은 폰트 데이터가 필요하여 상당한 시간과 자원을 필요로 할 뿐 아니라 스타일이 제대로 변환되지 않는 경우도 발생한다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여, 본 논문에서는 한글의 초성, 중성, 종성의 구성요소를 기반으로 최소 글자를 사용하는 한글 폰트 생성 모델인 CKFont 모델을 제안한다. CKFont 모델은 GAN을 사용하는 한글 자동 생성 모델로, 28개의 글자와 초/중/종성 구성요소를 이용하여 다양한 스타일의 모든 한글을 생성할 수 있다. 구성요소로부터 로컬 스타일 정보를 획득함으로써, 글로벌 정보 획득보다 정확하고 정보 손실을 줄일 수 있다. 실험 결과 스타일을 자연스럽게 변환되지 못하는 경우를 감소시키고 폰트의 품질이 향상되었다. 한글 폰트를 생성하는 다른 모델들과 비교하여, 본 연구에서 제안하는 CKFont는 최소 글자를 사용하는 모델로, 모델의 구조가 간결하여 폰트를 생성하는 시간과 자원이 절약되는 효율적인 모델이다. 구성요소를 이용하는 방법은 다른 언어 폰트의 변환은 물론 다양한 이미지 변환과 합성에도 사용될 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.35-43
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• 2022

메이크업은 사람의 외모를 개선하는 가장 보편적인 방법이다. 하지만 메이크업의 스타일이 매우 다양하기 때문에 한 개인이 본인에게 직접 메이크업을 하는 것에는 많은 시간적, 비용적 문제점이 존재한다. 이에 따라 메이크업 자동화에 대한 필요성이 증가하고 있다. 메이크업의 자동화를 위해 메이크업 변환(Makeup Transfer)가 연구되고 있다. 메이크업 변환은 메이크업이 없는 얼굴 영상에 메이크업 스타일을 적용시키는 분야이다. 메이크업 변환은 전통적인 영상 처리 기반의 방법과 딥러닝 기반의 방법으로 나눌 수 있다. 특히 딥러닝 기반의 방법에서는 적대적 생성 신경망을 기반으로 한 연구가 많이 수행되었다. 하지만 두 가지 방법 모두 결과 영상이 부자연스럽거나 메이크업 변환의 결과가 뚜렷하지 않고 번지거나 메이크업 스타일 얼굴 영상의 영향을 많이 받는다는 단점이 있다. 메이크업의 뚜렷한 경계를 표현하고 메이크업 스타일 얼굴 영상에서 받는 영향을 완화시키기 위해 본 연구에서는 메이크업 영역을 분할하고 HoG(Histogram of Gradient)를 사용해 손실 함수를 계산한다. HoG는 영상 내에 존재하는 에지의 크기와 방향성을 통해 영상의 특징을 추출하는 방법이다. 이를 통해 에지에 대해 강건한 학습을 수행하는 메이크업 변환에 대해 제안한다. 제안한 모델을 통해 생성된 영상과 베이스 모델로 사용하는 BeautyGAN을 통해 생성된 영상을 비교해 본 연구에서 제안한 모델의 성능이 더 뛰어남을 확인하고 추가로 제시할 수 있는 얼굴 정보에 대한 사용 방법을 향후 연구로 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권8호
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• pp.31-38
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• 2023

딥러닝 기반 영상 처리 기술 중 최근 활발히 연구되어 많은 성능 향상을 이룬 기술 중 하나는 스타일 전이 (Style Transfer) 기술이다. 스타일 전이 기술은 콘텐츠 영상과 스타일 영상을 입력받아 콘텐츠 영상의 스타일을 변환한 결과 영상을 생성하는 기술로 디지털 콘텐츠의 다양성을 확보하는데 활용할 수 있어 중요성이 커지고 있다. 이런 스타일 전이 기술의 사용성을 향상하기 위해서는 안정적인 성능의 확보가 중요하다. 최근 자연어 처리 분야에서 트랜스포머 (Transformer) 개념이 적극적으로 활용됨에 트랜스포머의 기반이 되는 어텐션 맵이 스타일 전이 기술 개발에도 활발하게 적용되어 연구되고 있다. 본 논문에서는 그중 대표가 되는 SANet과 AdaAttN 기술을 분석하고 향상된 스타일 전이 결과를 생성 할 수 있는 새로운 어텐션 맵 기반 구조를 제안한다. 결과 영상은 제안하는 기술이 콘텐츠 영상의 구조를 보존하면서도 스타일 영상의 특징을 효과적으로 적용하고 있음을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1785-1788
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• 2002

웹상의 데이터베이스 간의 서로 다른 속성 이름이 동일한 속성 값을 가진 경우에, 속성값의 전송이 필요한 경우가 있다. 본 논문은 이를 위해 XSL 스타일시트를 자동 생성하여 이용하며, XSL 스타일시트의 생성은 규칙 기반의 지능형 방법을 이용한다. 이 방법을 통하여 서로 다른 속성 이름을 갖는 다양한 데이터베이스 간의 데이터 전송이 유연하게 처리될 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (A)
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• pp.195-196
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• 2007

우리는 비디오의 모션을 전통적인 애니메이션과 같은 스타일로 변환하는 시스템을 제안한다. 우리의 시스템은 비디오의 물리적인 상황에 맞게 자연스러운 변형을 손쉽게 적용할 수 있는 새로운 비디오의 만화화 방법이다. 선택된 비디오 오브젝트의 운동량, 운동방향, 힘과 같은 물리적인 요인들을 분석하여 물리적으로 타당한 변형을 적용함으로써 자연스러운 효과를 적용한다는 것이 장점이다.