오늘날 AI 이미지 생성 기술은 산업 전반으로 확대되어 활용되고 있다. 이에 따라 패션 산업 분야에 최적화된 다양한 AI 이미지 생성 프로그램들이 개발되어 상용화되고 있다. 본 연구에서는 플레이그라운드, 미드저니, 더뉴블랙 등의 AI 이미지 생성 프로그램에서 생성한 패션 이미지의 시각적 특징을 비교 분석하여 각 프로그램의 특징을 파악하고 각 프로그램이 활용될 수 있는 분야와 문제점을 짚어보았다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 플레이그라운드와 미드저니는 명령어의 내용을 직관적으로 적용하여 실제 패션 트랜드와는 다른 이미지를 생성하는 반면 뎌뉴블랙은 패션 트랜드와 비교적 유사한 이미지를 생성하였다. 둘째, 플레이그라운드는 명령어 내용에 해당하는 이미지를 분리 또는 조합하는 반면 미드저니는 다양한 디테일을 추가하여 융합함으로써 새로운 이미지를 생성하는 경향이 있다. 셋째, 플레이그라운드에서는 명령어에 제시되지 않은 색상이 배색되어 나타나는 무작위성이 있으며 더뉴브랙에서는 명령어에 포함되지 않은 색상이 코디네이션되어 나타나고 미드저니는 명령어에 지시한 색상을 비교적 정확히 생성한다. 결론적으로 미드저니는 독특하고 창의적인 패션디자인 개발을 위한 영감을 얻고자 할 때 활용할 수 있으며 더 뉴 블랙은 패션 트랜드를 참고하거나 패션 스타일링에 도움이 될 수 있겠다. 반면 플레이그라운드는 색상 생성에 있어 다소 혼돈이 있을 수 있으니 주의할 부분이라고 할 수 있다. 본 연구를 통하여 패션디자인 개발에 있어 AI 이미지 생성 도구가 더욱 효율적으로 활용될 수 있기를 기대한다.
본 논문에서는 교육용 게임 프로그램을 구현하기 위해 이미지 생성과정을 연구하고 그 결과로서 패밀리 프로그램을 개발하였다. 그리고 선정된 시나리오를 바탕으로 패밀리 게임기로 잘 알려진 8비트 게임기에 사용되는 이미지 에디터인 FFE(Family font Editor)에 대해 분석하고 이 이미지 에디터로 폰트, 맵, 맵 배치 설계, 스프라이트 폰트를 생성하여 패밀리 프로그램을 구현하였다.
현재 생성형 AI가 활발히 연구되고 있는 가운데, 대부분의 이미지 생성 AI는 프롬프트를 기반으로 한 Text-To-Image 방식을 주로 사용하고 있다. 하지만, 프롬프트 기반의 생성 AI는 실제 서비스에 도입하기 어려운 점이 많다. 여러 이미지 중, 하늘 이미지는 메타버스 등 가상 공간에서 매우 자주 사용되는 이미지 중 하나이면서 여러 입력값에 의해 이미지가 달라진다. 이 논문에서는 GAN을 활용해 기상 조건에 적합한 하늘 이미지를 생성하는 프로그램을 설계 및 구현한다.
자바가상기계는 기계독립적인 바이트코드, 즉 자바 컴파일러가 자바 원천코드로 생성한 클래스 파일의 정보를 읽어 응용 프로그램을 실행한다. 클래스 파일의 내부정보는 동적인 클래스 적재를 지원하기 위한 각종 심볼명과 클래스, 상수, 필드, 메소드 등으로 구성되어 있으며 여러 가지 링크 정보와 디버깅 정보로 인해 메모리 낭비와 클래스 파일에 대한 정보를 접근하는데 비효율적인 요소가 많다. 이런 이유로 인해 메모리 사용에 제한을 받는 내장형 시스템 환경에서 동작하는 자바가상기계에서 클래스 파일을 그대로 이용하기에는 적합하지 않다. 따라서 클래스 파일을 다른 새로운 형태인 클래스 이미지 파일로 변환이 요구되는데 이를 지원하는 자바가 상기계로 simpleRTJ와 leJOS등이 있다. 클래스 이미지 파일의 지원은 내장형 시스템에서 동작하는 자바가상기계의 메모리 절감과 함께 클래스 정보의 접근 효율성을 높이는데 있다. 본 논문에서는 simpleRTJ 및 leJOS의 클래스 이미지 파일을 분석한 후 자바가상기계의 메모리 절감과 접근의 효율을 높여주기 위한 목적에 의해 클래스 이미지 파일을 생성하는 응용 프로그램인 cls2bin 이라는 클래스 이미지 변환기로 생성한 이미지 파일과 비교하여 cls2bin이 생성한 클래스 이미지 파일이 얼마만큼의 효과를 가지는지에 대해 검증해 보고자 한다.
사진에는 의도하지 않은 노이즈나 찍는 과정 중에 발생한 실수나 문제로 원치 않게 가려진 부분이 있을 수 있는데, 이미지 완성 어플리케이션은 사용자가 전문적인 프로그램이나 전문가의 도움 없이 노이즈나 가려진 부분을 제거할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 GAN(Generative Adversial Network) 모델에 노이즈가 있는 사진을 입력으로 넣어 노이즈가 제거 된 사진을 생성하도록 하였고, 생성 된 사진과 기존 이미지가 자연스럽게 합성 될 수 있도록 보정을 하여 완성 된 이미지를 출력하는 어플리케이션을 제안한다. GAN 분류 모델의 시그모이드 교차-엔트로피와 생성이미지와 원본이미지간의 평균 제곱 오차를 함께 최소화 하도록 생성 모델을 학습시켰고, 낮은 평균 제곱 오차를 가지는 완성 이미지를 생성 할 수 있었다. 이미지 보정을 통해 생성 된 이미지와 입력 이미지와의 밝기 차이를 해소시켜 좀 더 자연스러운 완성 이미지 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 Bounding Box가 포함된 증강 이미지 데이터셋을 손쉽게 생성할 수 있는 독립형 GUI 프로그램을 제안한다. 본 논문의 연구를 통하여 직관적인 마우스 클릭 동작만으로 적은 수의 이미지 파일과 annotation 파일로부터 필요한 만큼의 증강 이미지 데이터셋을 짧은 시간 내에 생성하고, 다양한 아키텍처의 학습용 이미지 데이터셋 증강에 적용할 수 있다.
프로세스 구동시마다 캐시 이미지를 메모리로부터 버스트 로딩하여 초기 캐시 실패를 줄이는 방법은 프로그램의 시작으로부터 초기화 부분의 지연을 줄이고 에너지 소모를 줄이는 데 효과적이다. 하지만 로딩에 사용하기 위한 적절한 캐시 이미지는 컴파일러와 인스톨러 등 소프트웨어적인 접근 방법을 이용하여 적절한 캐시 이미지를 생성하는 과정이 필요하며, 동적인 수행 특성을 보이는 프로세스의 경우 비효율적이다. 본 논문은 이러한 손실에 주목하여, 하드웨어를 부가하여 캐시 이미지를 동적으로 생성하고 관리하는 방법을 제안하고자 한다. 시뮬레이션 결과에 따르면 제안한 방법을 사용할 경우 프로그램의 캐시 필요량에 따른 적절한 이미지 크기를 유지할 수 있어 기존의 캐시 이미지 로딩 기법을 더욱 효율적으로 개선할 수 있었다.
가상 데스크탑 시스템은 단일 물리적 서버상에 가상화 기술을 사용하여 다수의 가상 머신을 실행하고, 이를 네트워크로 연결된 클라이언트에서 사용하는 기술이다. 가상 데스크탑에는 저장장치의 역할을 하는 가상 데스크탑 이미지가 연결되며, 본 이미지에는 운영체제 및 필요한 응용 프로그램이 설치되어 배포된다. 따라서, 새로운 가상 데스크탑을 생성할 때 가상 데스크탑 이미지를 함께 생성해야 하며, 이는 저장장치를 사용한 작업으로 시간이 많이 소요되는 작업이다. 본 논문에서는 이미지 풀을 사용한 빠른 가상 데스크탑 생성 방안을 제안한다. 이미지 풀은 일정 수의 가상 데스크탑 이미지를 포함하고 있으며, 이미지 준비기는 이미지 풀에 있는 이미지의 개수가 일정하게 유지되도록 골든 이미지에서 복사해오는 역할을 담당한다. 가상 데스크탑 생성시, 이미지 풀에서 필요한 이미지를 지연시간 없이 바로 가져옴으로써, 가상 데스크탑 생성에 소요되는 시간을 감소시킬 수 있다.
이미지의 특정 객체를 제거할 때, 주변 환경을 고려하면서 제거하기에 어려움이 있다. 본 연구는 특정 객체가 제거되면서 생기는 빈자리를 자연스럽게 보완하기 위해서 이미지 내용을 기반으로 이미지를 변경하는 Seam Carving 알고리즘을 이용하여 보다 자연스러운 결과 이미지를 생성하는 프로그램을 구현했다.
광선 추적법(Ray-Tracer)은 물체에 직.간접적으로 영향을 미치는 빛의 반사 및 굴절 경로를 역추적함으로써 실제감있는 이미지를 생성하는 렌더링(rendering)기법이다. 이러한 광성 추적법을 장시간의 계산을 필요로 하는 단점이 있으나. 각각의 광선을 병렬적으로 추적함으로써 속도의 향상을 피할 수 있다. 본 논문에서는 자바를 사용하는 메시지 기반 병렬 프로그래밍 시스템인 JPVM 상에서 동작하는 병렬 광선 추적기를 구현하였다. 병렬 광성 추적기를 사용자에 의해 지정된 장면 정의 파일(Scene Defintion File)을 읽어 들여 피싱(parsing)한후, 생성된 장면 객체를 각 worker프로그램에게 전송한다. 병렬 광선 추적기는 전체 화면 영역을 분활하여 각 worker 프로그램에 할당하며, worker프로그램들은 자신에게 할당된 영역의 이미지를 병렬적으로 생성한다. 실험 결과, 병렬 광선 추적기는 단일 광선 추적기에 비해 빠르게 렌더링을 수행하였으며, worker프로그램의 수가 증가함에 따라 수행 속도가 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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