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김양희,이찬희,황태선,김경민,임희석,Kim, Yanghee,Lee, Chanhee,Whang, Taesun,Kim, Gyeongmin,Lim, Heuiseok 한국사물인터넷학회 2018 한국사물인터넷학회 논문지 Vol.4 No.2
이미지와 같은 고차원 데이터로부터 새로운 샘플 데이터를 생성하는 기술은 음성 합성, 이미지 변환 및 이미지 복원 등에 다양하게 활용되고 있다. 본 논문은 고해상도의 이미지들을 생성하는 것과 생성한 이미지들의 variation을 높이기 위한 방안으로 Progressive Growing of Generative Adversarial Networks(PG-GANs)을 구현 모델로 채택하였고, 이를 패션 이미지 데이터에 적용하였다. PG-GANs은 생성자(Generator)와 판별자(discriminator)를 동시에 점진적으로 학습하도록 하는데, 저해상도의 이미지에서부터 계속해서 새로운 레이어들을 추가하여 결과적으로 고해상도의 이미지를 생성할 수 있게끔 하는 방식이다. 또한 생성 데이터의 다양성을 높이기 위하여 미니배치 표준편차 방법을 제안하였고 GAN 모델을 평가하기 위한 기존의 MS-SSIM이 아닌 Sliced Wasserstein Distance(SWD) 평가 방법을 제안하였다. Techniques for generating new sample data from higher dimensional data such as images have been utilized variously for speech synthesis, image conversion and image restoration. This paper adopts Progressive Growing of Generative Adversarial Networks(PG-GANs) as an implementation model to generate high-resolution images and to enhance variation of the generated images, and applied it to fashion image data. PG-GANs allows the generator and discriminator to progressively learn at the same time, continuously adding new layers from low-resolution images to result high-resolution images. We also proposed a Mini-batch Discrimination method to increase the diversity of generated data, and proposed a Sliced Wasserstein Distance(SWD) evaluation method instead of the existing MS-SSIM to evaluate the GAN model.
맞춤형 UX 설계를 위한 시니어와 주니어 사용자의 생체능력 비교 분석 연구
소아람(Aram So),이설화(SeolHwa Lee),허윤아(YunA Hur),황태선(Taesun Whang),임희석(HeuiSeok Lim) 한국컴퓨터교육학회 2018 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 Vol.22 No.2
스마트 시니어란 기존의 고령자 세대와 달리 문화향유 의욕을 가진 계층으로 컴퓨터, 스마트 기기 등 컴퓨팅 기기를 사용할 수 있고, 취미·문화 활동에 적극적으로 참여한다. 또한 고령자의 인터넷이용률도 증가하고 있다. 하지만 고령자들은 신체적 노화에 따른 한계점에 인터넷이용에 불편을 겪기도 한다. 이에 본 논문에서는 시니어와 주니어의 생체능력 비교실험을 통하여 스마트 시니어를 대상으로 하는 인지반응 분석 기술을 개발하는 것을 목적으로 한다. 시니어와 주니어의 비교분석으로 주니어에서 시니어로 변화되는 과정을 파악할 수 있고 이는 스마트 시니어에게 알맞은 UI/UX제공 및 스마트 시니어에게 최적화된 콘텐츠 및 서비스를 제공할 수 있을 것 이라 사료된다.