딥-러닝 기반 스타일 전이 기법은 영상의 고차원적 구조적 특성을 적절하게 반영하여 높은 품질의 스타일 전이 결과를 제공함으로써 최근 크게 주목받고 있다. 본 논문은 이러한 딥-러닝 기반 스타일 전이 방식의 안정적이고 보다 다양한 스타일 전이 결과 제공에 대한 문제를 다룬다. 스타일 전이를 위한 광범위한 초-매개변수 설정에 따른 실험 결과에 대한 고찰을 바탕으로 스타일 전이 결과의 안정성 및 다양성에 대한 문제를 정의하고, 이러한 문제를 해결하기 위한 부분 손실 정규화 방법을 제안한다. 제안된 정규화 방식을 이용한 스타일 전이는 입력 영상의 특징에 상관없이 초-매개변수 설정을 통해 동일 수준의 스타일 전이 정도를 조절할 수 있을 뿐 아니라, 스타일 손실을 정의하는 계층 별 가중치 설정의 조절을 통해 기존 방식과 달리 보다 다양한 스타일 전이 결과를 제공하며, 입력 영상의 해상도 차이에 대해 보다 안정적인 스타일 전이 결과를 제공하는 특징을 가진다.
텍스처전이(Texture Transfer) 기법은 타겟영상의 고주파 성분인 텍스쳐를 소스영상에 적용시키는 영상처리 방법이다. 이 텍스쳐 전이기법은 입력 영상에 표현되고 있는 질감 등의 스타일을 대상 영상에 전이시키는데 사용 될 수 있다. 본 연구에서는 이러한 텍스쳐 전이기법을 비디오에 적용시키기 위한 방법을 제안한다. 특히 동영상에 적용시키기 위한 실시간 병렬 처리 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서 기존 텍스쳐 전이기법에 사용되는 커널의 모양을 변경하여 병렬화가 가능하도록 하였으며, 동영상 적용 시 발생하는 시간적 일관성문제를 해결하기 위한 방법으로 비디오 프레임 영상의 다중해상도를 사용한 광류측정법을 제안하여 적용함으로써 실시간 비디오 처리를 가능하게 하였다.
색상 전이는 스타일 전이, 색이 바랜 사진의 복원, 색상화, 색상의 보정에 사용될 수 있는 기법이다. 본 연구에서는 기존 색상 전이의 문제점을 해결하기 위해서 영상 분할 기반의 색상전이 기법을 제시한다. 영상에서 색상의 가장 의미있는 최소 단위를 픽셀로 보고 있는 기존 연구에 반해서, 본 연구에서는 영상 조각을 영상에서 가장 의미 있는 최소 단위로 보고 색상 전이를 수행한다. 영상 분할 기반의 색상 전이를 통해서 기존 연구에서 발생할 수 있었던 픽셀간의 코헤런스 문제를 해결한다. 또한 영상 분할 기반으로 했을 때에 생길 수 있는 경계 문제를 해결하기 위한 새로운 방법을 제시한다. 제시된 기법을 이용해서 색상 전이의 응용인 스타일 전이에 적용한다.
신경망 기반 스타일 전이 기법은 영상의 고차원적 구조적 특징을 반영하여 높은 품질의 스타일 전이 결과를 제공함으로써 최근 크게 주목받고 있다. 본 논문은 이러한 신경망 기반 스타일 전이의 GPU 메모리 제한에 따른 해상도 한계에 대한 문제를 다룬다. 신경망 출력이 가진 제한적 수용장 특징을 바탕으로, 부분 영상 기반의 스타일 전이 손실함수 경사도 연산이 전체 영상을 대상으로 구한 경사도 연산과 동일한 결과를 생성할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 이러한 아이디어를 기반으로, 본 논문에서는, 스타일 전이 손실함수의 각 구성 요소에 대한 경사도 연산 구조를 분석하고, 이를 통해 부분 영상의 생성 및 패딩에 대한 필요조건을 구하고, 전체 영상의 신경망 출력에 좌우되는 경사도 연산 요구 데이터를 확인하여 구조화함으로써 재귀적 초고해상도 스타일 전이 알고리즘을 개발하였다. 제안된 기법은, 사용하는 GPU 메모리가 처리할 수 있는 크기로 초고해상도 입력을 분할하여 스타일 전이를 수행함으로써, GPU 메모리 한계에 따른 해상도 제한을 받지 않으며, 초고해상도 스타일 전이에서만 감상할 수 있는 독특한 세부 영역의 전이 스타일 특징을 제공할 수 있다.
본 논문은 사전 학습된 심층생성모델을 기반으로 가수 별 가사의 특성을 반영하여 새로운 가사를 생성하는 모델을 소개한다. 베이스 모델로 한국어 사전 학습 모델 KoGPT-2 를 사용하였으며, 총 가수 10 명의 노래 823 곡을 수집하여 미세조정 기법을 바탕으로 학습하였다. 특히, 가수 별로 구분한 가사를 학습 데이터로 구축하여, 가수 별로 독특하게 나타나는 가사 스타일이 전이되도록 하였다. 가수의 이름과 시작 단어를 입력으로 주고 작사를 수행한 실험 결과, (i) 가수 별로 생성되는 가사의 어휘와 스타일이 그 가수의 기존 곡들의 가사와 유사함을 확인하였고, (ii) 작사 결과 가수 별 차이를 확인하였다. 추후 설문을 통해, 개별 가수들의 가사와 생성된 가사의 어휘와 스타일 유사성을 확인하고, 가수 별 차이 또한 확인하고자 한다.
최근, 비대면 경험 및 서비스에 관한 관심이 증가하면서 스마트폰이나 태블릿과 같은 모바일 기기를 이용하여 손쉽게 이용할 수 있는 웹 동영상 콘텐츠에 대한 수요가 급격히 증가하고 있다. 이와 같은 요구사항에 대응하기 위하여, 본 논문에서는 애니메이션이나 영화에 등장하는 명소를 방문하는 무대 탐방 경험을 제공할 수 있는 영상 콘텐츠를 보다 효율적으로 제작하기 위한 기법을 제안한다. 이를 위하여, Google Maps와 Google Street View API를 이용하여 무대탐방 지역에 해당하는 이미지를 수집하여 이미지 데이터셋을 구축하였다. 그 후, 딥러닝 기반의 style transfer 기술을 접목시켜 애니메이션의 독특한 화풍을 실사 이미지에 적용한 후 동영상화하기 위한 방법을 제시하였다. 마지막으로, 다양한 실험을 통해 제안하는 기법을 이용하여 보다 재미있고 흥미로운 형태의 무대탐방 영상 콘텐츠를 생성할 수 있음을 보였다.
CIO는 정보시스템부서의 관리자가 아니라 경영자로서의 역할을 하도록 요구하고 있다. 이는 점차 CIO 역할이 확대되고 있음을 나타내는 것으로 이에 따라 CIO의 리더십 스타일이 IS 성과에 영향을 미칠 수 있다. 이러한 관점에서 CIO 리더십 스타일과 IS 성과와의 관계를 알아보고자 하였다. CIO 리더십 스타일을 추진목표와 추진방법에 따라 나누고 이들 간에 어떠한 차이가 있는지를 설문지 기법을 사용하여 실증적으로 분석하였다. 리더십 스타일 분류는 리더십의 균형성에 의하여 각각 3가지로 분류하였다. 결과적으로 전략적 추진과 인화적 방법이 다른 스타일에 비하여 대체로 효과적임을 나타내었다.
심바스타틴은 cholesterol 생합성 과정에서 속도 조절 효소인 HMG-CoA reductase의 강력한 상경적 길항약으로서 고지혈증 치료에 널리 쓰이는 약물이다. 심바스타틴 제제인 MSD 사의 조코 20 mg정을 대조약으로 하여 시험약인 유영 제약의 엘바스타 20mg정의 생물학적 동등성 평가를 하기 위해 22명의 건강한 지원자를 모집하였다. 지원자를 두 군으로 나누어 2정씩 투여하였고 $2{\times}2$ 교차시험을 실시하였다. 심바스타틴의 혈장 중의 농도를 정량하기 위하여 발리데이션된 LC/MS/MS를 사용하였다. 채혈 시간은 투약 전 및 투약 후 0.5, 1, 1.5, 2, 2.5, 3, 4, 6, 8, 10, 12 시간에 걸쳐 총 12시점에 걸쳐 시행하였다. 생물학적 동등성을 판정하기 위한 파라미터로 12시간까지의 혈장 중 농도곡선 하 면적 ($AUC_{12hr}$)과 최고 혈중 농도($C_{max}$)를 사용하였다. 12시간 까지의 혈중 농도 곡선 하 면적의 기하 평균은 $17.30ng{\cdot}ml/hr$(시험약)과 $17.35ng{\cdot}ml/hr$(대조약)으로 나타났다. 최고 혈중 농도의 경우 각 각 5.08 ng/ml(시험약)과 5.20 ng/ml(대조약)으로 관찰 되었다. $AUC_{12hr}$의 경우 로그변환한 평균치 차의 $90{\%}$ 신뢰구간이 log0.8510 - log1.1694이었고, $C_{max}$의 경우 log0.8176 - log1.1649로 계산되어 두 항목 모두 log0.8-log1.25이어야 한다는 식품의약품 안전청과 FDA의 기준을 모두 만족시켰다. 이상의 결과를 종합하면 시험약 엘바스타 정 20mg은 대조약 조코정 20 mg에 대하여 생물학적 동등한 것으로 판정되었다.트리머 전기비저항 탐사를 수행하였다. 이를 통해 하저에 케이블을 설치하는 방식에 비해 매우 신속하고 경제적으로 하저에 분포하는 이상대의 분포범위와 발달방향을 규명할 수 있었다.대에 대해 가장 효과적이다. 모델과 현장 적용 결과들을 통해 GRM SSM 방법을 이용하여 불규칙한 굴절면을 가진 지층들에 대해 좀 더 신뢰할 수 있는 정밀한 탄성파 속도를 산출할 수 있음을 보여주고 있다.별한 주의를 기울여야 한다.EX>$\alpha/\beta$=10인 경우 $62.0\~121.9\;Gy_{10}$ (중앙값: $93.0\;Gy_{10}$)의 분포를, ${\alpha/\beta}=3$인 경우 $93.6\~187.3\;Gy_3$ (중앙값=$137.6\;Gy_3$ )의 분포를 보였다. MD-BED $Gy_3$는 직장합병증 발생과의 관계는 통계적으로 유의하였고, 방광합병증과는 유의하지 않았다. 직장합병증과의 연관성은 MD-BED $Gy_3$보다 개별 환자의 직장전벽 총 선량 BED값인 R-BED $Gy_3$가 훨씬 더 높았다. 요도카테터 풍선의 후방지점이 대변하는 방광의 총 선량 BED값인 V-BED $Gy_3$도 방광합병증과 경향성 테스트에서 통계적 유의성을 보였다. 하지만, 어떠한 방사선선량도 골반제어율과 의미 있는 상관관계를 보이지 않았다. 본 기관에서 주치의의 선호도에 따라 강내근접치료가 외부방사선치료의 중간에 시행되는 형태인 샌드위치기법과 외부방사선치료 후반부에 시행되는 순차적 기법으로 구분하였을 때, 두 방식간 치료성적 및 합병증의 차이는 없었다. 총 치료기간에 대한 분석에서는 치료기간이 길어질수록 재발 위험이 커지는 경향을 보였으나, 나이 및 병기, 종양의 크기, MD-BED $Gy_{10}$
수묵 담채화는 먹과 채색을 동시에 사용하는 예술 양식을 의미한다. 이는 동양 미술의 전통적인 기법중의 하나로 널리 알려져 있으며, 영화 및 광고 포스터 및 카메라의 다양한 특수효과 표현 등에 널리 활용된다. 본 연구에서는 컴퓨터 그래픽스 및 영상처리 기법을 기반으로, 참조된 예제 이미지의 수묵담채화 특징이 반영된 결과영상 생성 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 우리는 크게 두 가지 단계를 거친다. 첫 번째 단계는 채색 효과 표현단계이다. 우리는 예제 영상에 나타나는 재질감을 수치적으로 분석해 결과 영상에 반영할 수 있는 질감 전이 기법을 활용하였다. 두번째는 먹선 효과의 표현이다. 우리는 예제영상의 윤곽선에서 나타나는 명도 변화 값을 고려하여 먹선 효과를 표현하였다. 우리의 알고리즘은 선택된 참조 영상에 따라 다양한 느낌의 수묵 담채 스타일의 결과를 표현할 수 있으며, 이 기법은, 다양한 콘텐츠 생성 연구에 활용 가능하다.
1900년대 항구도시인 뉴올리언즈에는 다양한 민족과 인종들이 뒤섞여 대혼란을 이루고 있는 시기였다. 아프리카에서 끌려온 흑인노예들이 불렀던 노동요, 영가, 블루스와 영국 민요, 프랑스의 민속음악과 발레음악, 스페인의 춤곡, 군악대의 행진곡 등이 크레올의 래그타임(Rag Time)등과 뒤섞여 문화적인 다양성을 가지게 되었고 이러한 상황이 초기의 재즈로 발전하는 계기가 되었다. 20세기 역사상 가장 대중적이고 대중들의 사랑을 많이 받았던 스윙 재즈, 즉 비밥은 빅 밴드의 편곡 위주로 연주되던 스윙 재즈와는 달리 소규모 악기편성을 선호하였고 '즉흥연주'가 전면으로 나서게 된 재즈의 변형된 형태로 발전하게 되었다. 비밥의 빠르고 복잡한 코드진행에 반기를 들고 새로운 스타일을 개척한 쿨 재즈를 비롯해 20년 전의 비밥보다 훨씬 더 강도 높게 재즈의 전통으로 부터 근본적인 단절을 꾀한 양식으로 받아들여진 프리 재즈가 탄생하게 된다. 재즈의 역사의 중심에 있었던 마일스 데이비스가 재즈에 록(Rock) 비트를 도입하면서 시작된 퓨전 재즈 등으로 발전되었다. 이렇게 시대별로 각기 다른 이름으로 발전해온 재즈의 매력은 '즉흥연주'에 있다고 볼 수 있다. 시대별로 코드 진행과 스케일, 리듬 등에 약간의 스타일적인 변화가 있었지만 결국 21세기를 살고 있는 지금의 연주자들도 재즈의 연주에서 제일 중요하게 생각하는 것은 다름 아닌 '즉흥연주'이다. 같은 시대에 살면서 음악활동을 했던 유명 연주자들도 그 시대의 전체적인 분위기를 따라 가면서 각기 다른 자신만의 연주 스타일을 가지고 있었다. 그렇기 때문에 똑같은 곡을 연주해도 헤드는 비슷하게 연주 하지만 솔로 부분에서는 각기 다른 자기만의 즉흥연주 스타일을 표현하게 되는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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