• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.1113-1119
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• 2006

본 논문에서는 광고나 포스터제작에 사용될 수 있는 이미지 모자이크 기법을 소개한다. 모자이크는 임의의 개수의 셀로 하나의 전체 이미지를 표현하는 기법이다. 이중 포토 모자이크는 사진의 조합으로 새로운 사진을 생성한다. 이는 만들고자 하는 영상을 격자를 이용해 나누고 해당 격자에 최적의 이미지를 영상 DB 로부터 찾아 격자를 채움으로써 하나의 이미지 모자이크를 생성한다. 본 논문에서는 하나의 단위 이미지(색이 할당되지 않고 형태만 갖는 영상)를 사용하여 경계로 구분된 특정 영역을 채워나감으로써 하나의 추상화된 예술적 모자이크 영상을 생성하는 알고리즘을 소개한다. 하나의 단위 이미지는 회전, 이동을 통해 다양하게 변할 수 있으며 입력영상의 그래디언트의 방향과 에지정보를 이용해 해당영역을 채우게 된다. 이를 위해서 에지를 넘어서지 않도록 단위 이미지를 변환시키며 최적의 위치를 찾게된다. 또한 입력영상의 색상이나 임의의 색상이나 특정 색상테이블을 이용해 단위 이미지에 색상을 할당함으로써 만들고자 하는 입력영상과 비슷한 모양을 갖거나 형태만을 유지한 추상화된 모자이크 영상 생성이 가능하다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제4권2호
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• pp.1-6
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• 2018

이미지와 같은 고차원 데이터로부터 새로운 샘플 데이터를 생성하는 기술은 음성 합성, 이미지 변환 및 이미지 복원 등에 다양하게 활용되고 있다. 본 논문은 고해상도의 이미지들을 생성하는 것과 생성한 이미지들의 variation을 높이기 위한 방안으로 Progressive Growing of Generative Adversarial Networks(PG-GANs)을 구현 모델로 채택하였고, 이를 패션 이미지 데이터에 적용하였다. PG-GANs은 생성자(Generator)와 판별자(discriminator)를 동시에 점진적으로 학습하도록 하는데, 저해상도의 이미지에서부터 계속해서 새로운 레이어들을 추가하여 결과적으로 고해상도의 이미지를 생성할 수 있게끔 하는 방식이다. 또한 생성 데이터의 다양성을 높이기 위하여 미니배치 표준편차 방법을 제안하였고 GAN 모델을 평가하기 위한 기존의 MS-SSIM이 아닌 Sliced Wasserstein Distance(SWD) 평가 방법을 제안하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.79-84
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• 2023

이미지 생성 모델은 다양한 분야에 적용되어 데이터 부족 문제와 시간 및 비용 문제를 극복하고 있다. 그러나 규칙적 패턴 이미지에서의 이미지 생성과 해당 데이터의 결함 검출에는 한계를 가진다. 본 논문에서는 이미지 생성 모델의 패턴 이미지 생성의 가능성을 확인하고 OLED 패널의 결함 검출을 위한 데이터 증강에 적용하였다. OLED 결함 검출 모델을 학습하기 위해 필요한 데이터는 OLED 패널의 높은 비용 문제로 실제 데이터 세트를 확보하기 어렵다. 그렇기 때문에 해당 데이터 세트를 확보한다 하더라도 여러가지 결함 유형을 정의하고 분류하는 작업이 필요하다. 이를 위한 가상의 기반 데이터 세트를 획득할 OLED 패널 결함 데이터 획득 시스템을 소개하고, 이미지 생성 모델로 해당 데이터를 증강한다. 또, 확산모델에서의 패턴 이미지 생성의 어려움을 확인하여 가능성을 제안하고, 이미지 생성 모델 이용한 데이터 증강 및 결함 검출 데이터 증강의 제한 사항을 개선하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.28-30
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• 2003

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.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.464-471
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• 2023

본 논문에서는 StyleGAN Encoder를 활용한 표정 이미지 생성에서의 연령 왜곡을 감소시키는 방법을 제안한다. 표정 이미지 생성 과정은 StyleGAN Encoder를 사용하여 얼굴 이미지를 생성하고, SVM을 이용하여 학습된 boundary를 잠재 벡터에 적용하여 표정을 변화시킨다. 그러나 웃는 표정의 boundary를 학습할 때 표정 변화에 따른 연령 왜곡이 발생한다. 웃는 표정에 대한 SVM 학습에서 생성된 smile boundary는 표정 변화로 인해 생긴 주름이 학습 요소로 포함되어 있으며 연령에 대한 특성도 함께 학습된 것으로 판단한다. 이를 해결하기 위해, 제안된 방법에서는 smile boundary와 age boundary의 상관계수를 계산하고, 이를 이용하여 smile boundary에서 age boundary를 상관계수에 비례하여 조절하는 방식을 도입한다. 제안된 방법의 효과를 확인하기 위해 공개된 표준 얼굴 데이터셋인 FFHQ 데이터셋을 사용하고 FID score를 측정하여 실험한 결과는 다음과 같다. Smile 이미지에서는 기존 방법에 비하여, Ground Truth와 제안된 방법으로 생성된 smile 이미지의 FID score가 약 0.46 향상되었다. 또한, Smile 이미지에서 기존 방법에 비하여, StyleGAN Encoder로 생성된 이미지와 제안된 방법으로 생성된 smile 이미지의 FID score가 약 1.031 향상되었다. Non-smile 이미지에서는 기존 방법에 비하여, Ground Truth와 본 논문에서 제안된 방법으로 생성된 non-smile 이미지의 FID score가 약 2.25 향상되었다. 또한, Non-smile 이미지에서 기존 방법에 비하여, StyleGAN Encoder로 생성된 이미지와 제안된 방법으로 생성된 non-smile 이미지의 FID score가 약 약 1.908 향상됨을 확인하였다. 한편, 각 생성된 표정 이미지의 연령을 추정하여 StyleGAN Encoder로 생성된 이미지의 추정된 연령과 MSE를 측정한 결과, 기존방법 대비 제안하는 방법이 smile 이미지에서 약 1.5, non-smile 이미지에서 약 1.63의 성능 향상되어 제안한 방법에 대한 성능의 효율성이 입증되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.222-223
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• 2020

최근 악성코드로 인한 피해가 증가하고 있다. 악성코드는 악성코드가 속한 종류에 따라서 대응하는 방법도 다르기 때문에 악성코드를 종류별로 분류하는 연구도 중요하다. 기존에는 악성코드 시각화 과정을 통해서 생성된 악성코드의 글로벌 이미지를 사용해 악성코드를 각 종류별로 분류한다. 글로벌 이미지를 악성코드로부터 추출한 바이너리 정보를 사용해서 생성한다. 하지만, 글로벌 이미지만을 사용해서 악성코드를 각 종류별로 분류하는 경우 악성코드의 종류별로 중요한 특징을 고려하기 않기 때문에 분류 정확도가 떨어진다. 본 논문에서는 악성코드의 글로벌 이미지에 악성코드의 종류별 특징을 나타내기 위한 로컬 특징 기반 글로벌 이미지를 사용한 악성코드 분류 방법을 제안한다. 첫 번째, 악성 코드로부터 바이너리를 추출하고 추출된 바이너리를 사용해서 글로벌 이미지를 생성한다. 두 번째, 악성 코드로부터 로컬 특징을 추출하고 악성코드의 종류별 핵심 로컬 특징을 단어-역문서 빈도(Term Frequency Inverse Document Frequency, TFIDF) 알고리즘을 사용해 선택한다. 세 번째, 생성된 글로벌 이미지에 악성코드의 패밀리별 핵심 특징을 픽셀화해서 적용한다. 네 번째, 생성된 로컬 특징 기반 글로벌 이미지를 사용해서 컨볼루션 모델을 학습하고, 학습된 컨볼루션 모델을 사용해서 악성코드를 각 종류별로 분류한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.569-572
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• 2023

최근 하루가 다르게 발전하고 있는 생성형 AI가 창작과 예술 분야에 어떤 영향을 미칠 수 있는지, 새롭게 등장하고 있는 다양한 분야에서 활용 가능한 획기적인 기능 등을 살펴보고 이를 바탕으로 새로운 창작 방향을 제시할 수 있는 방법들을 살펴보려 한다. 최근, 작곡가와 소설가들은 물론, 디지털 아티스트들까지도 생성형 AI를 활용하여 독특한 음악, 글, 그리고 이미지를 창조하는데 성공했다는 사례들이 속속 드러나고 있고 영상, 게임, 웹툰 등 많은 산업현장에서 직접적인 활용방법에 대한 연구결과가 등장하고 실제 적용 사례도 늘어나고 있다. 이미지 생성기인 미드저니와 스테이블디퓨전 같은 도구들은 혁신적인 방법으로 빠르게 높은 퀄리티의 이미지를 생성하고 다양한 아이디어를 제공 받을 수 있는 도구로 창작과 예술 분야에서 큰 관심을 받고 있다. 이러한 발전은 창작과 예술 분야에서 생성형 AI의 무한한 가능성을 보여주는 한편, 인간의 창의성 침해와 예술가들의 노력 희석에 대한 비판적 시각을 불러일으키기도 한다. 본 연구는 이런 다양한 관점에서 창작·예술 분야의 생성형 AI 활용을 깊이 있게 탐구한다. 그 과정에서 여러 생성형 AI 도구들, 특히 이미지 생성기 미드저니와 스테이블디퓨전의 기능과 활용 방안, 그로 인한 사회적, 윤리적 측면을 분석하며, 창작·예술 분야에서의 생성형 AI 활용의 적절한 방향성과 미래 전망을 제시해 보고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.508-510
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• 2001

건강과 장수에 관심이 많은 현대인에게 심장 질환은 꾸준히 증가하고 있다. 심장 질환을 측정하기 위하여 정확한 진단은 꼭 필요한 부분인데, 정확한 측정을 위해서 원하는 부분의 정확한 이미지 획득은 중요한 부분이다. 기존의 M-mode 이미지와 2자원 이미지는 각자의 장점과 단점을 가지고 있는데, 이 이미지들을 이용하여 정확한 결과를 얻기는 어려운 일이다. 본 논문에서는 기존의 두 이미지의 장점을 혼합하여 새로운 이미지를 생성하였다. 즉, Synthetic M-mode 이미지라고 불리는 새로운 좌심실 이미지는 사용자가 측정하고 싶은 부분의 이미지를 정확히 재 생성하여 보다 좋은 결과를 얻게 하고 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.646-648
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• 2003

본 연구는 이미지 합성을 이용하여 서버가 사용자를 인증하기 위한 알고리즘을 개발하고 이들을 구현하여 그 성능을 평가하고 분석한다. 서버는 사용자가 소지하는 사용자카드를 랜덤하게 점을 찍어 생성하고, 각 사용자에게 배포된 사용자카드의 정보를 유지.관리한다. 한 사용자로부터 인증요청이 들어오면, 서버는 그 사용자의 사용자카드 정보를 기반으로 서버카드를 실시간에 생성하여 사용자에게 송신한다. 서버카드는 인증마다 다르게 생성되므로 원타임 패스워드 챌린지(challenge) 역할을 한다. 사용자는 본인이 소유하고 있는 사용자카드와 서버로부터 송신된 서버카드를 겹쳤을 때 생성되는 이미지를 판독하여 인증을 수행한다. 보안성을 높이면서 이미지 판독을 효율적으로 하기 위해 다양한 기법을 제시하고 구현을 통하여 실용성을 진단한다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권44호
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• pp.307-331
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• 2016

웹툰은 동시대 한국을 대표하는 대중문화 콘텐츠이다. 본 연구에서는 웹툰을 둘러싼 참여 문화의 양상을 살펴보고, 웹툰이 동시대 한국에서 지니는 문화적 함의를 밝히고자 한다. 이때 웹툰의 참여 문화가 사용자 생성 이미지를 중심으로 형성되고 있다는 점에 주목하고 그 재현 양상을 분석한다. 이를 위해 먼저 2장에서는 사용자 생성 이미지가 모방되는 과정을 '밈' 개념을 기반으로 분석한다. 특히 사용자 생성 이미지의 그림과 글이 변이 혹은 복제되는 정도에 따라 이를 '완전 복제형', '부분 변이형', '완전 변이형'의 세 가지 유형으로 분류한다. 사용자들은 이렇게 변용한 이미지를 일상적인 메신저 대화 등에 이식함으로써 하나의 놀이 요소로 사용하고 있다. 3장에서는 이러한 사용자 생성 이미지가 생성되는 과정에서 도출되는 문화적 의미를 밝힌다. 특히 대부분의 사용자 생성 이미지가 원본 웹툰의 주인공을 모방한다는 점에 주목하고, 노스럽 프라이의 문학 양식 이론을 통해 그 근저에 깔린 대중의 욕망을 분석한다. 웹툰의 주된 독자는 한국의 대도시에 살아가는 소시민이며, 사용자 생성 이미지 역시 이러한 평범한 사람들의 일상을 반영하는 방식으로 나타난다. 이처럼 웹툰의 사용자 생성 이미지는 그림이나 글을 복제 및 변이하는 방식으로 원본을 모방하며, 사용자들 사이에서 하나의 유희적 코드로서 소비 및 향유된다. 특히 주인공의 모습을 자기반영적으로 모방함으로써 사용자들의 일상적 공감에 소구한다. 본 연구는 웹툰의 사용자 생성 이미지가 동시대 한국을 살아가는 대중의 욕망을 드러낸다는 점에서 그 문화적 함의를 고찰한다.