메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
윤진현 (Seowon University) 이병권 (Seowon University) 김병완 (Seowon University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제26권 제1호(통권 제202호)
발행연도
2021.1
수록면
77 - 84 (8page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
오늘날 문화재 복원은, 기존 자료와 전문가에 의존하는 것과 더불어 최신 IT 기술을 적용하여 복원하고 있다. 하지만 새로운 자료가 나와서 기존 복원이 틀리게 되는 경우, 복원하는데 너무 오랜 시간이 걸릴 때도 있다. 그리고 예상과 다른 결과가 나올 가능성도 있다. 이에 우리는 중요 문화재의 복원을 인공지능을 이용하여 빠르게 복원을 해 보고자 한다. 최근에 Generative Adversarial Networks(GANs) 알고리즘에서 DcGAN[2] 알고리즘이 나오면서 이미지 생성, 복원 분야가 지속해서 발전하고 있다. 이에 본 연구에서는 다양한 GAN 알고리즘을 문화재 복원에 GAN 알고리즘을 적용해 보았다. DcGAN과 StyleGAN을 적용하였으며, 유의미한 결과를 얻었다. GAN 알고리즘 중 DCGAN과 Style GAN 알고리즘을 실험한 결과 DCGAN 알고리즘은 학습이 진행되었으며, 낮은 해상도로 탑 이미지가 생성되는 것을 확인했다. 그리고 Style GAN 알고리즘에서도 역시 학습이 진행 되었으며, 탑 이미지가 생성되었다. 결론적으로 GAN 알고리즘을 사용하여 높은 해상도의 탑 이미지를 구할 수 있게 되었다.
#GAN #DCGAN #StyleGAN #TENSORFLOW #PYTORCH #AI

목차

Abstract
요약
I. Introduction
II. Preliminaries
III. The Proposed Scheme
IV. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
Alec Radford / 2016 / Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks / ICLR 2016 google schola Tero Karras / 2019 / A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks / Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) :4401~4410 google schola David Berthelot / 2017 / BEGAN:Boundary Equilibrium Generative Adversarial Networks / arXiv:1703.10717 google schola Tero Karras / 2018 / Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation / arXiv:1710.10196 google schola AIHUB google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

대한민국 시대별 석탑 3D 데이터셋 제작에 관한 연구
이병권 ,  김은지 한국컴퓨터정보학회논문지 2023 .09
유물 복원 시 인공지능 훈련을 위한 탑 모델링에 관한 연구
이병권 ,  박영채 한국컴퓨터정보학회논문지 2023 .09
임진왜란 당시 조선 화포(중완구) 문화재복원
임형웅 ,  최원호 한국콘텐츠학회논문지 2020 .07
오디오와 이미지의 다중 시구간 정보와 GAN을 이용한 영상의 하이라이트 예측 알고리즘
이한솔 ,  이계민 방송공학회논문지 2020 .03
지류 문화재 복원용 한지의 건식 및 습식 인공열화 특성 분석
손하늘 ,  예준희 ,  장경주 외 1명 펄프·종이기술 2017 .12

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0