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저자정보
이혜인 (금오공과대학교) 이조은 (금오공과대학교) 이연수 (금오공과대학교) 오병우 (금오공과대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2020년도 종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2020.10
수록면
620 - 623 (4page)

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기존의 Style Transfer 서비스는 변환을 수행하기 위해 화풍(style)을 담고 있는 이미지 데이터와 변환할 이미지 데이터, 총 2개의 사진을 요구하며, 데이터 입력 시마다 style image에 대한 최적화를 진행했다. 이로 인해 사용자에게 빠르고 간편한 서비스를 제공하지 못하였다. 본 논문에서 제안하는 서비스는 미리 학습된 모델을 사용하여 수행 시간을 단축하였으며, 하나의 그림이 아닌, 특정 화가의 전반적인 Style을 학습하여 결과를 제시한다는 점에서 차별점을 두고 있다. 또한, 단순히 사진 변환뿐 아니라 촬영 위치를 기반으로 한 시각적 요소를 제공함으로써 화풍 변환 기술을 실생활에 접목했다는 데에 의의가 있다.
#style transfer #cyclegan #location #application

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 화풍 변환을 위한 인공신경망
Ⅲ. 모바일 어플리케이션
Ⅳ. 웹 서비스
Ⅴ. 결론
참고문헌

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