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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김준호
- 발행연도
- 2019
- 저작권
- 국민대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수0
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본 논문에서는 직물 패턴 간의 유사도를 거리로 정의하고, 이를 활용하여
직물 패턴을 검색하고 새로운 직물 패턴을 생성해 낼 수 있는 합성곱 신경망을
제안한다. 먼저 임의의 직물 패턴과 유사 직물 패턴, 유사하지 않은 직물 패턴
등 3개의 직물 패턴을 하나의 데이터로 구성한 데이터셋을 생성한다. 이후,
구성된 데이터셋을 통해 triplet 신경망 기반 딥 메트릭 러닝을 통해 임의의
직물 패턴에 대한 다차원 좌표를 정의하는 임베딩 신경망을 학습시킨다. 직물
패턴 검색 시스템은 입력 직물 패턴의 임베딩 좌표와 유사한 좌표를 가지는
다수의 직물 패턴들을 데이터셋에서 검색하는 시스템이다. 이를 통해, 사용
자는 찾고자 하는 직물 패턴이나 유사 직물 패턴을 손쉽게 검색 할 수 있다.
직물 패턴 생성 시스템은 조건부 적대적 생성 신경망을 이용하여 데이터셋에
없지만 입력 임베딩 좌표 근처에 존재할 수 있는 새로운 직물 패턴을 생성하는
시스템이다. 이를 통해, 사용자가 제시한 조건을 만족하면서도 기존 데이터
셋에 없는 새로운 직물 패턴을 손쉽게 생성할 수 있다. 실험을 통해 제안하는
직물 패턴 검색 시스템과 직물 패턴 생성 시스템의 성능을 보인다.
직물 패턴을 검색하고 새로운 직물 패턴을 생성해 낼 수 있는 합성곱 신경망을
제안한다. 먼저 임의의 직물 패턴과 유사 직물 패턴, 유사하지 않은 직물 패턴
등 3개의 직물 패턴을 하나의 데이터로 구성한 데이터셋을 생성한다. 이후,
구성된 데이터셋을 통해 triplet 신경망 기반 딥 메트릭 러닝을 통해 임의의
직물 패턴에 대한 다차원 좌표를 정의하는 임베딩 신경망을 학습시킨다. 직물
패턴 검색 시스템은 입력 직물 패턴의 임베딩 좌표와 유사한 좌표를 가지는
다수의 직물 패턴들을 데이터셋에서 검색하는 시스템이다. 이를 통해, 사용
자는 찾고자 하는 직물 패턴이나 유사 직물 패턴을 손쉽게 검색 할 수 있다.
직물 패턴 생성 시스템은 조건부 적대적 생성 신경망을 이용하여 데이터셋에
없지만 입력 임베딩 좌표 근처에 존재할 수 있는 새로운 직물 패턴을 생성하는
시스템이다. 이를 통해, 사용자가 제시한 조건을 만족하면서도 기존 데이터
셋에 없는 새로운 직물 패턴을 손쉽게 생성할 수 있다. 실험을 통해 제안하는
직물 패턴 검색 시스템과 직물 패턴 생성 시스템의 성능을 보인다.
목차
제 1 장 서론 1제 2 장 배경지식 및 관련 연구 4제 1 절 딥 메트릭 러닝 4제 2 절 적대적 생성 신경망 8제 3 절 패션 분야에 적용된 합성곱 신경망 10제 3 장 딥 메트릭 러닝을 이용한 직물 패턴의 임베딩 공간 추정과 검색 시스템 12제 1 절 Triplet 신경망의 구조 13제 2 절 Triplet 신경망의 손실 함수 14제 3 절 Triplet 신경망의 데이터 셋 153.1 Triplet 데이터 셋 16제 4 절 임베딩 공간을 활용한 직물 패턴 검색 시스템 19제 5 절 실험 및 결과 195.1 딥 메트릭 러닝을 이용한 임베딩 공간 추정 205.2 임베딩 공간을 활용한 직물 패턴 검색 시스템 결과 20제 4 장 적대적 생성 신경망을 이용한 직물 패턴 생성 22제 1 절 조건부 적대적 신경망의 구조 23제 2 절 조건부 적대적 생성 신경망의 목적 함수 24제 3 절 조건부 적대적 생성 신경망의 입력 25제 4 절 실험 및 결과 25제 5 장 결론 28참고문헌 30영문 요약 33
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