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L-GAN 3D : 3D 얼굴 모델링을 위한 랜드마크기반 GAN 모델
현선영,하영국,이경숙 국제차세대융합기술학회 2023 차세대융합기술학회논문지 Vol.7 No.11
최근 인공지능 기술이 발전하면서 다양한 분야에서 이 기술을 적용하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있 다. 이 중 이미지 생성 분야에서는 GAN, Diffusion Model 등을 주로 사용한다. 이 모델들을 활용하여 원하는 형 태를 가진 이미지를 생성하기 위한 연구는 많이 진행되고 있지만 그것을 3D 모델로 생성하는 데에는 어려움이 있 다. 이에 본 연구에서는 얼굴 랜드마크를 이용하여 원하는 얼굴 형태를 가진 3D 모델을 생성하는 L-GAN 3D를 제안한다. L-GAN 3D는 사람의 랜드마크 이미지를 기반으로 각도와 형태를 유지하며 가짜 2D 이미지를 생성하 는 L-GAN 모델을 변형하고 2차원 이미지를 3차원으로 만들어주기 위한 3D-Optimizer를 추가하여 원하는 얼굴 구조를 가진 3D 모델을 생성하는 모델이다. 기존의 모델은 원하는 얼굴 형태를 가진 3D 모델을 만들지 못하지만 L-GAN 3D는 2D 사람 얼굴의 랜드마크를 수정하여 입력함으로써 원하는 특징을 가진 3D 사람 얼굴 모델을 생 성할 수 있다. With the recent development of artificial intelligence technology, research to apply this technology in various fields is actively being conducted. Among them, GAN and Diffusion Model are mainly used in the field of image generation. Many studies are being conducted to generate images with desired forms using these models, but it is difficult to generate them as 3D models. Therefore, this study proposes L-GAN 3D that generates 3D models with a desired face shape using a face landmark. L-GAN 3D is a model that creates 3D models with the desired face structure by transforming the L-GAN model that generates 2D images while maintaining angles and shapes based on human landmark images and adding 3D-Optimizer to make 2D images into 3D models. Existing models can’t create 3D models with the desired face shape, but L-GAN 3D can create 3D human face models with the desired features by modifying and inputting landmarks of 2D human faces.
MLP 모델을 위한 Mixup 알고리즘 기반의 Data Augmentation에 관한 연구
현선영 ( Sun-young Hyun ),김필송 ( Pil-song Kim ),황성연 ( Seong-yeon Hwang ),하영국 ( Young-guk Ha ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.2
본 논문에서는 CNN 모델에서 학습에 사용할 이미지 데이터를 늘리기 위해 사용되는 Mixup 알고리즘을 MLP 모델에 사용하는 데이터셋에 적용하여 data augmentation 효과를 얻을 수 있는 지에 대한 테스트를 수행했다. 테스트 결과 MLP 모델에 사용할 데이터셋에도 Mixup 알고리즘으로 data augmentation 효과를 기대할 수 있음을 보여준다.
모과추출물의 C2C12 근육세포에서 근분화 및 에너지대사조절인자 발현 증진 효과 연구
강석용,현선영,권예담,박용기,정효원 대한본초학회 2019 大韓本草學會誌 Vol.34 No.6
Objective : The present study was conducted to investigate the effects of Chaenomelis Fructus (CF) on the regulation of biogenesis in C2C12 mouse skeletal muscle cells. Methods : C2C12 myoblasts were differentiated into myotubes in 2% horse serum-containing medium for 5 days, and then treated with CF extract at different concentrations for 48 hr. The expression of muscle differentiation markers, myogenin and myosin heavy chain (MHC) and mitochondrial biogenesis-regulating factors, peroxisome proliferator- activated receptor gamma coactivator 1alpha (PGC1α), sirtuin1 (Sirt1), nuclear respiratory factor1 (NRF1) and transcription factor A, mitochondrial (TFAM), and the phosphorylation of AMP-activated protein kinase (AMPK) and acetyl-CoA carboxylase (ACC) were determined in C2C12 myotubes by reverse transcriptase (RT)-polymerase chain reaction (RT-PCR) and western blot, respectively. The cellular glucose levels and total ATP contents were measured by cellular glucose uptake and ATP assays, respectively. Results : Treatment with CF extract (0.01, 0.02, and 0.05 ㎎/㎖) significantly increased the expression of MHC protein in C2C12 myotubes compared with non-treated cells. CF extract significantly increased the expression of PGC1α and TFAM in the myotubes. Also, CF extract significantly increased glucose uptake levels and ATP contents in the myotubes. Conclusion : CF extract can stimulate C2C12 myoblasts differentiation into myotubes and increase energy production through upregulation of the expression of mitochondrial biogenetic factors in C2C12 mouse skeletal muscle cell. This suggests that CF can help to improve skeletal muscle function with stimulation of the energy metabolism.