http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
GAN을 이용한 동영상 스타일 생성 및 합성 네트워크 구축
최희조 ( Heejo Choi ),박구만 ( Gooman Park ),김상준,이유진,상혜준 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.2
이미지와 비디오 합성 기술에 대한 수요가 늘어남에 따라, 인간의 손에만 의존하여 이미지나 비디오를 합성하는데에는 시간과 자원이 한정적이며, 전문적인 지식을 요한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근에는 스타일 변환 네트워크를 통해 이미지를 변환하고, 믹싱하여 생성하는 알고리즘이 등장하고 있다. 이에 본 논문에서는 GAN을 이용한 스타일 변환 네트워크를 통한 자연스러운 스타일 믹싱에 대해 연구했다. 먼저 애니메이션 토이 스토리의 등장인물에 대한 데이터를 구축하고, 모델을 학습하고 두 개의 모델을 블렌딩하는 일련의 과정을 거쳐 모델을 준비한다. 그 다음에 블렌딩된 모델을 통해 타겟 이미지에 대하여 스타일 믹싱을 진행하며, 이 때 이미지 해상도와 projection 반복 값으로 스타일 변환 정도를 조절한다. 최종적으로 스타일 믹싱한 결과 이미지들을 바탕으로 하여 스타일 변형, 스타일 합성이 된 인물에 대한 동영상을 생성한다.
데이터 시각화 기반의 UCI Sensor Data 분석
장일식(Chang, Il-Sik),최희조(Choi, Hee-jo),박구만(Park, Goo-man) 한국방송·미디어공학회 2020 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2020 No.11
대용량의 데이터를 시각적 요소를 활용하여 눈으로 볼 수 있도록 하는 데이터 시각화에 대한 관심이 꾸준히 증가하고 있다. 데이터 시각화는 데이터의 전처리를 거쳐 차원 축소를 하여 데이터의 분포를 시각적으로 확인할 수 있다. 공개된 데이터 셋은 캐글(kaggle), 아마존 AWS 데이터셋(Amazon AWS datasets), UC 얼바인 머신러닝 저장소(UC irvine machine learning repository)등 다양하다. 본 논문에서는 UCI의 화학 가스의 데이터셋을 이용하여 딥러닝을 이용하여 다양한 환경 및 조건에서의 학습을 통한 데이터분석 및 학습 결과가 좋을 경우와 그렇지 않을 경우의 마지막 레이어의 특징 벡터를 시각화하여 직관적인 결과를 확인 가능 하도록 하였다. 또한 다차원 입력 데이터를 시각화 함으로써 시각화 된 결과가 딥러닝의 학습결과와 연관이 있는지를 확인 한다.
실시간 사용자 관절과 YOLOv3를 이용한 사용자 행동 검출
오예준(Oh, Ye-Jun),김상준(Kim, Sang-Joon),최희조(Choi, Hee-Jo),박구만(Park, Goo-Man) 한국방송·미디어공학회 2021 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2021 No.6
인물의 행동 및 이동을 인식하는 것은 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 사람의 행동을 파악하여 니즈를 예상하고 맞춤형 콘텐츠를 제공하거나 행동을 예측하여 범죄나 폭력을 예방하는 등 여러 방면으로 활용 가능하다. 그러나 이동과 현재 위치 정보만으로 인물의 행동을 예측하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 실시간으로 사람의 이동과 행동을 인식하기 위해 Kinect v2가 제공하는 관절 정보와 YOLOv3를 이용하여 실시간으로 사람의 행동을 인식하는 시스템을 제작하였다.