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저자정보
최민지 (과학기술연합대학원대학교) 원루빈 (과학기술연합대학원대학교) 최지훈 (한국전자통신연구원) 배병준 (한국전자통신연구원)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제28권 제6호
발행연도
2023.11
수록면
733 - 742 (10page)
DOI
10.5909/JBE.2023.28.6.733

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본 논문은 정보 인지가 취약한 계층에게 재난 상황을 효과적으로 알리기 위한 한국형 재난 이미지 생성의 새로운 접근법을 탐구한다. 현재까지의 재난 문자는 주로 텍스트를 이용하지만, 이는 고령층, 장애인, 외국인 등 다양한 사람들에게는 한계가 있음을 인식하고 있다. 이에 따라, 파인 튜닝 기술과 이미지 생성 모델을 이용해 한국의 특성과 지형에 맞는 재난 정보를 전달하는 방법을 연구한다. 특히 한옥이라는 한국의 대표적인 랜드마크를 중심으로 실험을 진행, 한국형 재난 이미지 생성을 위한 다양한 파인 튜닝 방법에 따른 결과를 확인하고, 성능을 분석한다. 결과적으로 각각의 파인 튜닝 기술들은 컴퓨터 사양, 프롬프트 설계, 연산 시간 등 추가적인 변수에 따른 성능 차이가 있어 추가 연구가 필요하다는 결론을 내린다. 본 논문의 연구는 국내뿐만 아니라 글로벌 재난 대응에도 적용할 수 있을 것으로 예상되며, 미래 재난 연구의 방향성을 제시한다.
#image generation #text to image model #Fine tuning #disaster image #prompt engineering

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이미지 생성 & 파인 튜닝 기법
Ⅲ. 한옥 이미지의 중요성 및 선택 배경
Ⅳ. 입력 프롬프트 별 이미지 생성 결과
Ⅴ. 평가 결과
Ⅵ. 결과 분석
Ⅶ. 결론
참고문헌 (References)

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
Federal Emergency Management Agency, “The IPAWS Symbol Set”, FEMA, 2021, IPAWS TIP #36, 2021. google schola C. Schuhmann, R. Beanumont, R. Vencu, C. Gordon, R. Wightman, M. Cherti, T. Coombes, A. Katta, C. Mullis, M. Wortsman, P. Schramowski, S. Kundurthy, K. Crowson, L. Schmidt, R. Kaczmarczyk, and J. Jitsev, "Laion-5b: An open large-scale dataset for training google schola N. Ruiz, Y. Li, V. Jampani, W. Wei, T. Hou, Y. Pritch, N. Wadhwa, M. Rubinstein, and K. Aberman. "Hyperdreambooth: Hypernetworks for fast personalization of text-to-image models." 2023. doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.06949 google schola M. Arar, R. Gal, Y. Atzmon, G. Chechik, D. Cohen-Or, A. Shamir, and A. H. Bermano. "Domain-agnostic tuning-encoder for fast personalization of text-to-image models," 2023. doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.06925 google schola R. Rombach, A. Blattmann, D. Lorenz, P. Esser, and B. Ommer, "High-resolution image synthesis with latent diffusion models," Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, New Orleans, LA, USA, pp.10684-10695, 2022. doi google schola

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