• 스마트미디어저널
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• 제10권1호
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• pp.79-87
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• 2021

In recent years research on automatic font generation with machine learning mainly focus on using transformation-based methods, in comparison, generative model-based methods of font generation have received less attention. Transformation-based methods learn a mapping of the transformations from an existing input to a target. This makes them ambiguous because in some cases a single input reference may correspond to multiple possible outputs. In this work, we focus on font generation using the generative model-based methods which learn the buildup of the characters from noise-to-image. We propose a novel way to train a conditional generative deep neural model so that we can achieve font style control on the generated font images. Our research demonstrates how to generate new font images conditioned on both character class labels and character style labels when using the generative model-based methods. We achieve this by introducing a modified generator network which is given inputs noise, character class, and style, which help us to calculate losses separately for the character class labels and character style labels. We show that adding the character style vector on top of the character class vector separately gives the model rich information about the font and enables us to explicitly specify not only the character class but also the character style that we want the model to generate.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권11호
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• pp.5427-5445
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• 2019

While deep neural networks have achieved remarkable performance in representation learning, a huge amount of labeled training data are usually required by supervised deep models such as convolutional neural networks. In this paper, we propose a new representation learning method, namely generative adversarial networks (GAN) based bagging deep convolutional autoencoders (GAN-BDCAE), which can map data to diverse hierarchical representations in an unsupervised fashion. To boost the size of training data, to train deep model and to aggregate diverse learning machines are the three principal avenues towards increasing the capabilities of representation learning of neural networks. We focus on combining those three techniques. To this aim, we adopt GAN for realistic unlabeled sample generation and bagging deep convolutional autoencoders (BDCAE) for robust feature learning. The proposed method improves the discriminative ability of learned feature embedding for solving subsequent pattern recognition problems. We evaluate our approach on three standard benchmarks and demonstrate the superiority of the proposed method compared to traditional unsupervised learning methods.

• 스마트미디어저널
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• 제8권4호
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• pp.33-37
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• 2019

심전도 신호는 시간 및 환경 변화에 따라 측정되는 시계열 데이터로 매번 등록 데이터와 동일한 크기의 비교 데이터를 취득해야 하는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 신호 크기 부적합 문제를 해결하기 위해 가상 생체신호 생성을 위한 보조 분류기 기반 적대적 생성 신경망(Auxiliary Classifier Generative Adversarial Networks)의 네트워크 모델을 제안한다. 생성된 가상 생체신호의 유사성을 확인하기 위해 코사인 각도와 교차 상관관계를 이용하였다. 실험 결과, 코사인 유사도 측정 결과로 평균 유사도는 0.991의 결과를 나타냈으며, 교차 상관관계를 이용한 유클리디언 거리 기반 유사성 측정 결과는 평균 0.25 유사도 결과를 나타냈다. 이는 등록 데이터와 실험 데이터간의 크기가 일치하지 않더라도 가상 생체신호 생성을 통해 신호 크기 부적합 문제를 해결함을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권1호
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• pp.9-18
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• 2021

생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GANs)은 컴퓨터 비전 분야와 관련 분야에서 큰 인기를 얻었으나, 아직까지는 오디오 신호를 직접적으로 생성하는 GAN이 제시되지 못했다. 오디오 신호는 이미지와 다르게 이산 값으로 구성된 생플링된 신호이므로, 이미지 생성에 널리 사용되는 CNN 구조로 학습하기 어렵다. 이러한 제약을 해결하고자, 최근 GAN 연구자들은 오디오 신호의 시간-주파수 표현을 기존 이미지 생성 GAN에 적용하는 전략을 제안했다. 본 논문은 이 전략을 따르면서 GAN을 사용해 생성된 오디오 신호의 충실도를 높이기 위한 개선된 방법을 제안한다. 본 방법은 공개된 스피치 데이터세트를 사용해 검증했으며, 프레쳇 인셉션 거리(Fréchet Inception Distance, FID)를 사용해 평가했다. 기존의 최신(state-of-the-art) 방법은 11.973의 FID를, 본 연구에서 제안하는 방법은 10.504의 FID를 보였다(FID가 낮을수록 충실도는 높다).

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.565-567
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• 2022

질병을 앓고 있는 환자는 상태에 따라 병실, 주거지, 요양원 등 조호환경 내 생활 시 의료 인력의 지속적인 추적 및 관찰을 통해 신체에 이상이 생긴 경우 이를 감지하고, 신속하게 조치할 수 있도록 해야 한다. 의료 인력이 직접 환자를 확인하는 방법은 의료 인력의 반복적인 노동이 요구되며 실시간으로 환자를 확인해야 한다는 특성상 의료 인력이 상주해야 하기에 이는 곧, 의료 인력의 부족과 낭비로 이어진다. 해당 문제 해결을 위해 의료 인력을 대신하여 조호환경 내 환자의 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있는 딥러닝 모델들이 연구되고 있다. 딥러닝 모델은 데이터의 수가 많을수록 강인한 모델을 설계할 수 있으며, 데이터셋의 배경, 객체의 특징 분포 등 다양한 조건에 영향을 받기 때문에 학습에 필요한 도메인을 가지는 많은 양의 전처리된 데이터를 수집해야 한다. 따라서, 조호환경 내 환자에 대한 데이터셋이 필요하지만, 공개된 데이터셋의 경우 양이 매우 적으며 이를 반전, 회전기법 등을이용할 경우 데이터의 수를 늘릴 수 있지만, 같은 분포의 특징을 가지는 데이터가 생성되기에 데이터 증강 기법을 단순하게 적용하면 딥러닝 모델의 과적합을 야기한다. 또한, 조호환경 내 이미지 데이터셋은 얼굴 노출과 같은 개인정보가 포함 될 수 있으며 이를 보호하기 위해 정보들을 비식별화 해야 한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 조호환경에서 수집된 데이터 증강을 위한 Style-Generative Adversarial Networks 기법을 적용하여 조호환경 데이터셋 수집에 효과적인 증강 기법을 제안한다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권6호
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• pp.34-46
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• 2023

자동차 타이어의 휠과 트레드 사이에 탄성중합체 또는 다각형의 스포크를 채우는 방식으로 제작하는 비공기압 타이어는 자동차 관련 학계 및 항공우주 업계의 중요한 연구 주제가 되고 있다. 본 연구에서는 생성형 적대 신경망을 기반으로 비공기압 타이어 디자인을 생성하는 시스템 개발했다. 특히 비공기압 타이어의 종류와 사용 환경, 제작 방식, 공기압 타이어와의 차이점 그리고 스포크 디자인에 따른 하중 전달의 변화 등 디자인에 영향을 미칠만한 변수들에 대한 조사를 실시했다. 이 연구는 OpenCV를 통해 다양한 스포크 형태의 이미지를 만들고, projected GANs에 학습시켜 비공기압 타이어 디자인에 사용될 스포크를 생성했다. 디자인된 비공기압 타이어는 사용 가능 및 불가능으로 레이블링하고, 이를 Vision Transformer 이미지 분류 AI 모델에 학습시켜 분류하도록 하였다. 최종적으로 분류 모델의 평가를 통해 0에 가까운 loss의 수렴, 99%의 정확도를 확인했다. 차후 도형 및 스포크 이미지와 알고리즘을 이용한 디자인이 아닌, 완전 자동화 시스템의 개발과 더 나아가 3D의 물리적 해석 없이 사용 가능한 디자인을 생성하는 것을 목표로 한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.1-9
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• 2018

본 논문에서는 손상된 흑백 얼굴 이미지를 컬러로 복원하는 방법을 제안한다. 기존 연구에서는 오래된 증명사진처럼 손상된 흑백 사진에 컬러화 작업을 하면 손상된 영역 주변이 잘못 색칠되는 경우가 있었다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 입력받은 사진의 손상된 영역을 먼저 복원한 후 그 결과를 바탕으로 컬러화를 수행하는 방법을 제안한다. 본 논문의 제안 방법은 BEGAN(Boundary Equivalent Generative Adversarial Networks) 모델 기반 복원과 CNN(Convolutional Neural Network) 기반 컬러화의 두 단계로 구성된다. 제안하는 방법은 이미지 복원을 위해 DCGAN(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks) 모델을 사용한 기존 방법들과 달리 좀 더 선명하고 고해상도의 이미지 복원이 가능한 BEGAN 모델을 사용하고, 그 복원된 흑백 이미지를 바탕으로 컬러화 작업을 수행한다. 최종적으로 다양한 유형의 얼굴 이미지와 마스크에 대한 실험 결과를 통해 기존 연구에 비해 많은 경우에 사실적인 컬러 복원 결과를 보여줄 수 있음을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권8호
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• pp.3942-3961
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• 2019

Recently, the models of deep super-resolution networks can successfully learn the non-linear mapping from the low-resolution inputs to high-resolution outputs. However, for large scaling factors, this approach has difficulties in learning the relation of low-resolution to high-resolution images, which lead to the poor restoration. In this paper, we propose Stage Generative Adversarial Networks (Stage-GAN) with semantic maps for image super-resolution (SR) in large scaling factors. We decompose the task of image super-resolution into a novel semantic map based reconstruction and refinement process. In the initial stage, the semantic maps based on the given low-resolution images can be generated by Stage-0 GAN. In the next stage, the generated semantic maps from Stage-0 and corresponding low-resolution images can be used to yield high-resolution images by Stage-1 GAN. In order to remove the reconstruction artifacts and blurs for high-resolution images, Stage-2 GAN based post-processing module is proposed in the last stage, which can reconstruct high-resolution images with photo-realistic details. Extensive experiments and comparisons with other SR methods demonstrate that our proposed method can restore photo-realistic images with visual improvements. For scale factor ${\times}8$, our method performs favorably against other methods in terms of gradients similarity.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1357-1369
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• 2022

구름 제거는 식생 모니터링, 변화 탐지 등과 같은 광학 영상이 필요한 모든 작업에서 필수적인 영상 처리 과정이다. 이 논문에서는 조건부 생성적 적대 신경망(conditional generative adversarial networks, cGANs)과 회귀 기반 보정을 결합하여 구름이 없는 시계열 광학 영상 세트를 구성하는 2단계의 구름 제거 기법을 제안하였다. 첫 번째 단계에서는 광학 영상과 synthetic aperture radar 영상 간 정량적 관계를 이용하는 cGANs을 이용하여 초기 예측 결과를 생성한다. 두 번째 단계에서는 구름이 아닌 영역에서 예측 결과와 실제 값과의 관계를 random forest 기반 회귀 모델링을 통해 정량화한 후에 cGANs 기반 예측 결과를 보정한다. 제안 기법은 김제의 벼 재배지에서 Sentinel-2 영상과 COSMO-SkyMed 영상을 이용한 구름 제거 실험을 통해 적용 가능성을 평가하였다. cGAN 모델은 구름 영역에서 지표면 상태의 급격한 변화가 발생하는 논 재배지를 대상으로 반사율 값을 효과적으로 예측할 수 있었다. 또한 두 번째 단계의 회귀 기반 보정은 예측 대상 영상에서 시간적으로 떨어진 보조 영상을 이용하는 회귀 기반 구름 제거 기법에 비해 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 이러한 실험 결과는 구름이 없는 광학 영상을 환경 모니터링에 이용할 수 없는 경우 제안된 방법이 구름 오염 지역을 복원하는데 효과적으로 적용될 수 있음을 나타낸다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.171-179
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• 2020

최근 연구 결과에 따르면, 컨볼루션 신경 회로망은 이미지 분류, 객체 검출, 이미지 생성 등의 문제에서 최고의 성능을 보여주고 있다. 비전 카메라를 사용한 결함 검사는 다른 결함 검사보다 경제적이기 때문에 공장 자동화에 있어서 아주 중요하고, 딥러닝의 지도학습은 전통 기계학습 방식의 결함 검사 성능을 월등히 뛰어넘었다. 하지만, 딥러닝의 지도학습은 엄청난 양의 데이터 주석 작업을 요구하기 때문에, 이를 실제 산업 현장에 적용하는 것은 효율적이지 않다. 따라서 본 연구는 최근 이미지 생성 과업에서 큰 성공을 보여주고 있는 변분 오토인코더와 적대적 생성 신경망을 활용하여 비지도 방식의 비정상 검출을 위한 신경망 회로 구조를 제안하였고, 이를 MNIST, 용접 결함 데이터에 적용하여 비정상 검출 성능을 검증하였다.