• 방송공학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.437-450
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• 2022

생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Networks)는 이미지 생성 분야에서 주목할 만한 발전을 이루었다. 하지만 큰 데이터 셋에서 불안정한 모습을 보인다는 한계 때문에 다양한 응용 분야에 쉽게 적용하기 어렵다. 단일 이미지 생성적 적대 신경망은 한장의 이미지의 내부 분포를 잘 학습하여 다양한 영상을 생성하는 분야이다. 큰 데이터셋이 아닌 단 한장만 학습함으로써 안정적인 학습이 가능하며 이미지 리타겟팅, 이미지 조작, super resolution 등 다양한 분야에 활용 가능하다. 본 논문에서는 SinGAN, ConSinGAN, InGAN, DeepSIM, 그리고 One-Shot GAN 총 다섯 개의 단일 이미지 생성적 적대 신경망을 살펴본다. 우리는 각각의 단일 이미지 생성적 적대 신경망 모델들의 성능을 비교하고 장단점을 분석한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권12호
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• pp.4326-4344
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• 2021

The SinGAN is one of generative adversarial networks that can be trained on a single nature image. It has poor ability to learn more global features from nature image, and losses much local detail information when it generates arbitrary size image sample. To solve the problem, a non-linear function is firstly proposed to control downsampling ratio that is ratio between the size of current image and the size of next downsampled image, to increase the ratio with increase of the number of downsampling. This makes the low-resolution images obtained by downsampling have higher proportion in all downsampled images. The low-resolution images usually contain much global information. Therefore, it can help the model to learn more global feature information from downsampled images. Secondly, the attention mechanism is introduced to the generative network to increase the weight of effective image information. This can make the network learn more local details. Besides, in order to make the output image more natural, the TVLoss function is introduced to the loss function of SinGAN, to reduce the difference between adjacent pixels and smear phenomenon for the output image. A large number of experimental results show that our proposed model has better performance than other methods in generating random samples with fixed size and arbitrary size, image harmonization and editing.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.201-203
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• 2022

최근 5년간 당뇨병으로 진료받은 환자가 322만 명으로 27.7% 증가하였으며 여전히 손가락 채혈을 통해 혈당을 확인하므로 연속적인 혈당 측정과 혈당 피크 확인이 어렵고 고통스러워한다. 이를 해결하기 위해 14일 간 측정한 혈당 데이터를 기반으로 인공지능 기술을 사용하여 3개월간의 혈당 예측 데이터를 당뇨 환자들에게 제공해준다.