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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
차주형 (동의대학교) 우영운 (동의대학교) 이임건 (동의대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제23권 제8호
발행연도
2019.8
수록면
896 - 902 (7page)

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본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 기존 영상과 유사한 영상을 자동으로 생성하는 두 가지 방법을 제안하였다. 실험은 각각의 제안된 방법을 사용하여 두 가지 크기 (256 × 256, 512 × 512)의 흑백 영상과 컬러 영상에서 수행되었다. 실험 결과, 전체 영상을 분할된 서브 영상으로 구분하여 모델링한 후 진화하는 기법이 전체 영상을 단일 유전자로 모델링하여 진화한다는 것보다 훨씬 정교하고 진화 속도도 빠르다는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 향후 기존 영상과 유사한 영상을 생성하거나 다른 영상으로부터 합성된 영상을 신속하고 자연스럽게 학습하기 위해서는 영상을 분할하여 유전자를 모델링 하는 기법을 이용하여 유전자 모델링, 선택, 교차, 돌연변이 기법 등을 신중하게 결정해야 할 필요가 있다.
#유전자 알고리즘 #영상 생성 #유전자 모델링 #영상 합성 #Genetic algorithm #Image generation #Gene modeling #Image synthesis

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안한 유전자 알고리즘
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
J. Soderlund / 2018 / Adversarial Image Generation Using Evolution and Deep Learning / 2018 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC) :1~8 google schola K. Sims / 1991 / Artificial Evolution for Computer Graphics / Computer Graphics 25(4):319~328 google schola T. Cook / Gauguin: Generating Art Using Genetic Algorithms & User Input Naturally / Honors Theses google schola AI Dev google schola 문창민 / 2016 / 가변 그룹 유전자알고리즘 기반의 시험자원할당 문제 해결 / 한국정보통신학회논문지 20(8):1415~1421 dbpia

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