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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
양석환 (동국대학교) 이영숙 (동국대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제24권 제5호
발행연도
2021.5
수록면
736 - 743 (8page)

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Due to COVID-19, the non-face-to-face content market is growing rapidly. However, most of the non-face-to-face content such as webtoons and web novels are produced based on the traditional culture of other countries, not Korean traditional culture. The biggest cause of this situation is the lack of reference materials for creating based on Korean traditional culture. Therefore, the need for materials on traditional Korean culture that can be used for content creation is emerging. In this paper, we propose a generation model of source data based on traditional folk paintings through the fusion of traditional Korean folk paintings and AI technology. The proposed model secures basic data based on folk tales, analyzes the style and characteristics of folk tales, and converts historical backgrounds and various stories related to folk tales into data. In addition, using the built data, various new stories are created based on AI technology. The proposed model is highly utilized in that it provides a foundation for new creation based on Korean traditional folk painting and AI technology.
#Korean Traditional Folk Paintings #AI #Content Source Data #Content Generation Model #Automatic Story Generation

목차

ABSTRACT
1. 서론
3. 제안 모델
4. 결론
REFERENCE

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
Naver 2020 3rd Quarter Earnings Announcement (2020.10.29.). https://www.navercorp.com/navercorp_/ir/earningsRelease/2020/3Q20%20Naver_Earnings_Kor_final.pdf (accessed May 21, 2021). google schola Digital New Deal Roadmap(2020-2025), Ministry of Science and ICT. https://digital.go.kr/common/file/uploadFileDownload.do?atchFileId=100&fileSeq=2 (accessed May 21, 2021). google schola L.A. Gatys, A.S. Ecker, and M. Bethge, “Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 2414-2423, 2016. google schola I.J. Goodfellow, J.P. Abadie, M. Mirza, B. Xu, D.W. Farley, S. Ozair, and et al., “Generative Adversarial Nets,” Proceedings of the 27th International Conference on Neural Information Processing Systems, Vol. 2, pp. 2672-2680, 2014. google schola J. Zhu, T. Park, P. Isola, and A.A. Efros, “Unpaired Image-to-Image Translation Using Cycle-Consistent Adversarial Networks,” 2017 IEEE International Conference on Computer Vision, pp. 2242-2251, 2017. google schola

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