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.
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.
본 논문에서는 발성하고 있는 입 주변에 40 kHz의 주파수를 갖는 초음파 신호를 방사하고 되돌아오는 신호의 도플러 변이를 검출하여 발성음을 합성하는 무 음성 대화기술을 제안하였다. 무음성 대화 기술에서는 비 음성 신호로 부터 추출된 특징변수와 해당 음성 신호의 파라메터 간 대응 규칙을 생성하고 이를 이용하여 음성신호를 합성하게 된다. 기존의 무 음성 대화기술에서는 추정된 음성 파라메터와 실제 음성 파라메터간의 오차가 최소화되도록 대응규칙을 생성한다. 본 연구에서는 추정 음성 파라메터가 실제 음성 파라메터의 분포와 유사하도록 생성적 적대 신경망을 도입하여 대응 규칙을 생성하도록 하였다. 60개 한국어 음성을 대상으로 한 실험에서 제안된 기법은 객관적, 주관적 지표상 으로 기존의 신경망 기반 기법보다 우수한 성능을 나타내었다.
인공지능이 다루기 어려운 개념에서 아주 익숙한 도구로 자리매김 하고 있다. 이와 더불어 금융권에서도 인공지능 기술을 도입하여 기존 시스템의 문제점을 개선하고자 하는 추세이며, 그 대표적인 예가 이상거래탐지 시스템(Fraud Detection System, FDS)이다. 결제 수단의 다양화 및 전자금융거래의 증가에 따라 치밀해져 가는 사이버 금융사기(Fraud)를 기존의 규칙기반 FDS로는 탐지하기 어려워지고 있다. 이를 극복하기 위해 딥러닝 기술을 적용하여 이상거래 탐지율을 향상시키고, 이상행위에 즉각 대응하며, 탐지 결과의 반영을 자동화하고자 하는 시도가 이루어지고 있다. 딥러닝 FDS 구축에서 핵심 문제는 데이터 불균형과 이상거래 패턴의 변동이다. 본 논문에서는 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 활용한 오버샘플링 기법을 통해 데이터 불균형 문제를 개선하고, 이상거래 분류기로써 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)과 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 적용하여 이러한 문제를 개선하고자 하였다. 실험 결과, GAN 오버샘플링이 이상거래 데이터의 불균형 문제를 개선하는데 효과를 보였으며, WGAN이 가장 높은 개선 효과가 있음을 확인하였다. 또한 제안 FDS 모형의 AUC가 0.9857로 랜덤포레스트 FDS 모형에 비해 약 6.5% 향상되어, 딥러닝이 이상거래 탐지에 뛰어난 성능을 가짐을 입증하였다. 더불어 딥러닝 모형 중 DNN은 CNN에 비해 오버샘플링의 효과를 더 잘 반영함을 확인하였다.
생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Network)은 두 개의 신경망을 대립하여 이미지를 생성하는 방법이다. 이미지를 생성할 때 랜덤으로 생성한 노이즈를 재배열하여 이미지를 생성하는데 이러한 방법으로 생성된 이미지는 노이즈에 따라 생성이 잘 이루어지지 않고, 이미지의 픽셀이 적은 경우 제대로 된 이미지를 생성하기 어렵다는 문제점이 발생할 수 있다. 또한 데이터 분류에서 데이터가 쌓이는 속도와 크기가 증가되는데 이들을 라벨링하는 데는 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 랜덤으로 생성하던 노이즈에 실제 데이터를 사용하여 노이즈를 생성하고 이를 기반으로 이미지를 생성하는 기법을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존에 있는 이미지를 기반으로 하는 이미지를 생성하는 것이므로 좀 더 자연스러운 이미지의 생성이 가능하다는 것을 확인하였고 이를 학습에 이용할 경우 기존의 생성적 적대 신경망을 사용한 방법보다 더 높은 적중률을 보임을 확인하였다.
The field of artificial intelligence (AI) is rapidly advancing, and AI models are increasingly applied in the medical field, especially in medical imaging, pathology, natural language processing, and biosignal analysis. On the basis of these advances, telemedicine, which allows people to receive medical services outside of hospitals or clinics, is also developing in many countries. The mechanisms of deep learning used in medical AI include convolutional neural networks, residual neural networks, and generative adversarial networks. Herein, we investigate the possibility of using these AI methods in the field of craniofacial surgery, with potential applications including craniofacial trauma, congenital anomalies, and cosmetic surgery.
최근 자연언어처리 분야에서 딥러닝 모델이 좋은 성과를 보이고 있다. 이러한 딥러닝 모델의 성능을 향상시키기 위해서는 많은 양의 데이터가 필요하다. 하지만 많은 양의 데이터를 모으기 위해서는 많은 인력과 시간이 소요되기 때문에 데이터 확장을 통해 이와 같은 문제를 해소할 수 있다. 그러나 문장 데이터의 경우 이미지 데이터에 비해 데이터 변형이 어렵기 때문에 다양한 문장을 생성할 수 있는 생성 모델을 통해 문장 데이터 자동 확장을 해보고자 한다. 본 연구에서는 최근 이미지 생성 모델에서 좋은 성능을 보이고 있는 생성적 적대 신경망 중 하나인 CS-GAN을 사용하여 학습 데이터로부터 새로운 문장들을 생성해 보고 유용성을 다양한 지표로 평가하였다. 평가 결과 CS-GAN이 기존의 언어 모델을 사용할 때보다 다양한 문장을 생성할 수 있었고 생성된 문장을 감성 분류기에 학습시켰을 때 감성 분류기의 성능이 향상됨을 보였다.
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.
초해상이란 해상도가 낮은 영상을 해상도가 높은 영상으로 합성하는 기술이다. 딥러닝은 영상의 해상도를 높이는 초해상 기술에도 응용되며 실현은 2아4년에 발표된 SRCNN(Super Resolution Convolutional Neural Network) 모델로부터 시작됐다. 이후 오토인코더 (Autoencoders) 구조로는 SRCAE(Super Resolution Convolutional Autoencoders), 합성된 영상을 실제 영상과 통계적으로 구분되지 않도록 강제하는 GAN (Generative Adversarial Networks) 구조로는 SRGAN(Super Resolution Generative Adversarial Networks) 모델이 발표됐다. 모두 SRCNN의 성능을 웃도는 모델들이나 그중 가장 높은 성능을 끌어내는 SRGAN 조차 아직 완벽한 성능을 내진 못한다. 본 논문에서는 SRGAN의 성능을 개선하기 위해 사전 훈련된 특징 추출기(Pre-trained Feature Extractor) VGG(Visual Geometry Group)-19 모델을 변경하고, 기존 모델과 성능을 비교한다. 실험 결과, VGG-19 모델보다 윤곽이 뚜렷하고, 실제 영상과 더 가까운 영상을 합성할 수 있는 모델을 발견할 수 있을 것으로 기대된다.
넥플릭스,유튜브로 대표되는 OTT 동영상 제작 서비스에 인공지능으로 콘텐츠를 개인별 맞춤식 추천 시스템은 보편화 되었다. 유튜브의 개인별 맞춤 추천서비스 시스템은 두 개의 신경망으로 구성되는데 신경망 하나는 추천 후보생성 모델이고 다른 하나는 순위평가 네트워크로 구성된다. Netflix의 동영상 추천 시스템은 두 개 데이터 분류 시스템으로 구성되어 있으며 콘텐츠 기반 필터링과 협업 필터링으로 나누어진다. 코로나 펜데믹으로 온라인 플랫폼 주도의 콘텐츠 제작이 활성화 되면서 인공지능을 활용한 가상 인플루언서 분야가 부각되고 있다. 가상인플루언서는 GAN(Generative Adversarial Networks) 인공지능으로 제작되는데 성격이 다른 두 시스템이 서로 경쟁하는 방식으로 학습이 반복되는 비교사(Unsupervised) 학습 알고리즘이다. 이 연구는 AI 개인별 추천 기반 플랫폼과 가상인플루언서(메타버스)가 향후 OTT의 핵심콘텐츠로의 발전 가능성도 연구해 보았다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.