• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.727-730
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• 2021

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.

• 박물관보존과학
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• 제31권
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• pp.55-70
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• 2024

스타일 전이 알고리즘은 현재 활발히 연구되는 분야로 일반 이미지를 고전 회화 스타일로 전이시키는 알고리즘도 개발되었다. 그러나 우리나라의 문화유산 이미지에 적용하였을 때 적절한 성과를 보이지 않으며, 적용 사례도 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 우리나라 문화유산 스타일로 응용할 수 있는 스타일 전이 알고리즘을 개발하고자 한다. 이는 표현 학습을 통해 유의미한 특성을 학습하여 데이터에 대한 이해도를 높였으며, 대상 이미지 내에서 배경과 문화유산을 분리하고, 스타일 이미지에서 원하는 색상과 질감의 스타일 영역을 추출할 수 있게 제작하였다. 이를 통해 대상 이미지의 형태를 유지하면서 스타일 이미지의 특징을 효과적으로 전이하여 새로운 이미지를 생성할 수 있으며, 다양한 문화유산 스타일을 전이시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.562-565
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• 2021

스타일 변환 모델은 이미지 전체나 이미지 내에서 사용자가 지정한 영역을 대상으로 스타일을 변환시킨다. 이런 방식은 이미지 내의 다수의 객체에 대해 스타일 변환을 시행할 때 일일이 영역을 지정해 줘야 한다는 불편함과 결과물의 전체 해상도가 떨어진다는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 이런 한계들을 극복하기 위해 객체탐지 모델과 스타일변환 모델을 연동한 객체스타일변환모델을 제안하고 모델 간 연동방법에 대해 자세히 서술한다. 객체탐지모델인 Mask R-CNN 을 통해 필요한 객체를 탐지하고 탐지한 객체의 특징맵들을 스타일변환 모델인 zi2zi 의 입력 값으로 전달하여 이미지 내의 필요한 객체들만 스타일변환이 이루어지도록 모델이 동작한다. 이러한 모델은 기존에 있는 두 모델을 재사용함으로써 모델을 처음부터 새로 설계할 필요가 없다는 장점이 있으며, 공개된 다양한 모델들을 서로 융합하여 사용할 수 있는 방법을 제시하는데 도움을 줄 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권7호
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• pp.27-33
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• 2022

본 논문은 콘텐츠 이미지에 스타일 이미지를 입혀 스타일이 적용된 이미지를 생성하고자 기존의 이미지 대 이미지 방법이 아닌 다중 도메인 스타일 트랜스퍼(style transfer) 방법을 적용한다. 도메인별로 데이터 분포에 대한 다양한 특성을 고려하고, 콘텐츠 데이터의 특징을 잘 보존하면서 높은 품질의 이미지가 생성되도록 잠재 벡터(latent vector)와 가우시안 노이즈를 추가하는 새로운 GAN의 생성자(generator) 아키텍처를 제안한다. 콘텐츠 이미지가 도메인별 스타일을 잘 학습할 수 있도록 네트워크를 구성하고 사계절 이미지로 구성된 도메인에 적용하여 고해상도의 스타일 트랜스퍼 결과를 보여준다.

• 자연과학논문집
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• 제11권1호
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• pp.165-171
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• 1999

본 연구의 목적은 의복 스타일 선호에 신체만족도와 이상적인 신체이미지의 중요성이 미치는 영향을 규명하는 것이다. 신체만족도와 이성적인 신체이미지의 중요성은 신체 5부위(얼굴, 상체, 하체, 신장, 체중) 각각에 대해 측정되었고, 의복스타일 선호는 섹시스타일에 대한 선호, 타이트한 정도에 대한 선호, 어두운 색상에 대한 선호, 허리 강조에 대한 선호로 측정되었다. 결과로 특정 부위에 대한 신체만족도와 이상적인 신체이미지의 중요성은 그 부위에 관련된 의복스타일 선호와 관계가 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.275-285
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• 2010

감성사회, 무한경쟁사회로 진입하면서 남성의 스타일이나 이미지는 힘과 권위로 상징되던 과거 스타일에서 많은 변화를 보이고 있다. 오늘날 남성 스타일과 이미지에 관한 정보는 소비대중의 요구와 매체들의 보도에 의해 필요와 학습의 과정을 거치면서, 정보의 제공자나 수용자 모두에게 적절한 이익을 주고 있다. 일반적으로 잡지의 표지는 잡지의 컨셉과 이미지를 대표하며, 표지 모델은 잡지의 상징적인 이미지, 시대성, 대중의 호감도와 밀접한 연관성을 지닌다. 따라서 라이프스타일 잡지의 표지 모델에 관한 연구는 현재 스타일의 흐름을 단적으로 파악할 수 있다는 점에서 의미가 있다. 본 연구는 남성 잡지 표지 모델의 섹슈얼 이미지에 관한 연구로 현대 남성의 이미지를 호모 섹슈얼, 크로스 섹슈얼, 메트로 섹슈얼, 위버 섹슈얼의 이미지로 구분하여 연구하였다. 연구의 결과 국내 남성 잡지에서 나타나고 있는 섹슈얼 이미지는 위버 섹슈얼이 압도적이었으며, 메트로 섹슈얼이 그 다음을 차지하였다. 결과적으로 현대 남성들의 이 같은 섹슈얼 이미지는 남성 성역할의 변화와 함께 남성 이미지의 범위 확대를 뜻하는 것으로 파악할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1339-1342
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• 2022

예술적 스타일 전이는 예술 작품이 지닌 특징을 다른 이미지에 적용하는 이미지 처리의 오랜 화두 중 하나로, 최근에는 StyleGAN 과 같이 미리 학습된 GAN(생성적 적대 신경망)을 통해 제한된 데이터로도 고해상도의 예술적 초상화를 생성하도록 학습하는 연구가 다양한 방면에서 성과를 내고 있다. 본 논문에서는 2 가지 경로의 StyleGAN과 Facial Destylization 을 통해 고해상도의 예시 기반 스타일 전이를 달성한 DualStyleGAN 연구에 대해 소개하고, 기존 연구에서 사용된 Facial Destylization 방법이 지닌 한계점을 분석한 뒤, 이를 개선한 새로운 방법, Re-Destyle을 제안한다. 새로운 Re-Destyle 방법으로 Facial Destylization 을 적용할 경우 학습 시간을 기존 연구의 방법보다 20 배 이상 개선할 수 있으며 그 결과 1000 개 이하의 적은 데이터와 1~2 시간의 추가 학습만으로도 원하는 타겟 초상화 스타일에 대해 1024×1024 수준의 고해상도의 예시 기반 초상화 스타일 전이 및 이미지 생성 모델을 학습할 수 있다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권3호
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• pp.13-19
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• 2023

본 논문에서는 빅데이터와 딥페이크 기반의 헤어스타일 추천 시스템 구현에 관해 연구하였다. 제안한 헤어스타일 추천 시스템은 사용자의 사진(이미지)을 바탕으로 얼굴형을 인식한다. 얼굴형은 타원형, 둥근형, 장방형으로 구분하며, 얼굴형에 잘 어울리는 헤어스타일을 딥페이크를 통해 합성하여 동영상으로 제공한다. 헤어스타일은 빅데이터를 바탕으로 최신 트랜드(trend)와 얼굴형에 어울리는 스타일을 적용하여 추천한다. 이미지의 분할 맵과 Motion supervised Co-Part Segmentation 알고리즘으로 같은 카테고리(머리, 얼굴 등)를 가지는 이미지들 간 요소를 합성할 수 있다. 다음으로 헤어스타일이 합성된 이미지와 미리 지정해둔 동영상을 Motion Representations for Articulated Animation 알고리즘에 적용하여 동영상 애니메이션을 생성한다. 제안한 시스템은 가상 피팅 등 전반적인 미용산업에 활용될 수 있을 것으로 기대한다. 향후 연구에서는 거울에 사물인터넷 기능 등을 적용하여 헤어스타일등을 추천해주는 스마트 거울을 연구할 예정이다.

• 산업융합연구
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• 제18권3호
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• pp.63-72
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• 2020

본 연구는 웨딩드레스 이미지에 따른 업스타일 표현 기법에 대한 연구로 웨딩드레스 이미지와 어울리는 업스타일을 찾고자 하여 미용업에 종사하는 미용사를 중심으로 설문을 했고 그 설문에 따른 결과로 작품을 제작하여 제시하였다. 로맨틱한 웨딩드레스에 어울리는 업스타일은 가르마가 없는 올백형으로 빗질을 시원하게 위로 향하게 하여 탑포인트에 연출하는 땋기 기법을 활용하여 작품을 제작하는 것이 귀여운 이미지 연출 방법으로 조사되었다. 엘레강스한 이미지의 웨딩드레스에 어울리는 업스타일은 3 : 7 비율의 가르마를 형성하여 귀를 덮는 정도의 빗질로 네츄럴 포인트를 기준으로 롤 기법을 활용하여 작품을 제작하여 스타일을 표현하는 것이 엘레강스한 이미지를 연출할 수 있는 방법으로 나타났다. 클래식한 이미지의 웨딩드레스에 어울리는 업스타일은 2 : 8 비율의 가르마를 형성하여 귀를 절반 정도 덮는 정도의 빗질로 백 포인트를 기준으로 꼬기 기법을 활용하는 것이 클래식한 이미지에 적합한 것으로 조사되었다. 미용 전문가들이 꼽은 웨딩드레스 이미지에 대해 업스타일을 연출하였는데 이 자료는 업스타일 기초자료를 제공함과 동시에 업스타일을 이해하는 디자인 영역에 기여할 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.432-434
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• 2022

우리는 전이 학습을 이용하여 원하는 특정 패션 스타일 분류기를 학습하였다. 패션 스타일 검색 결과물을 온라인 쇼핑몰과 연결하는 웹 서비스를 사용자에게 제공한다. 패션 스타일 분류기는 구글에서 이미지 검색을 통해 수집된 데이터를 이용하여 ResNet34[1]에 전이 학습하였다. 학습된 분류 모델을 이용하여 사용자 이미지로부터 패션 스타일을 17가지 클래스로 분류하였고 F1 스코어는 평균 65.5%를 얻었다. 패션 스타일 분류 결과를 네이버 쇼핑몰과 연결하여 사용자가 원하는 패션 상품을 구매할 수 있는 서비스를 제공한다.