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자료유형
학술저널
저자정보
이해원 (강남대학교) 배성근 (강남대학교)
저널정보
아태인문사회융합기술교류학회 아시아태평양융합연구교류논문지 Asia-pacific Journal of Convergent Research Interchange Vol.10 No.2
발행연도
2024.2
수록면
43 - 52 (10page)
DOI
http://dx.doi.org/10.47116/apjcri.2024.02.05

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최근 이미지 처리 및 딥러닝 기술의 발전으로 초고해상도 이미지 생성과 cartoon-style 변환 분야의 연구 및 응용이 더욱 확대되고 있다. 특히 초해상도 이미지 생성 모델 중 CartoonGAN 모델은 cartoon-style의 이미지를 생성하는 데 특화되어 있으나, 해상도 향상 측면에서 제약이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 CartoonGAN의 한계를 극복하고 이미지의 해상도와 품질을 향상시키기 위해 Super-Resolution Convolutional Neural Network (SRCNN)을 추가적으로 적용하는 혁신적인 방법을 제안한다. 이를 통해 미술 및 디자인 분야에서의 응용 가능성을 확장하고, 딥러닝 기반 이미지 생성 기술의 성능을 한 단계 더 발전시킬 것으로 기대된다. CartoonGAN 모델과 SRCNN 모델의 세부 구조 및 알고리즘 프로세스를 간략하게 이해하고, 이러한 이해를 기반으로 본 연구에서 제안하는 알고리즘을 실험을 통해 검증하였다. 실험 결과, 이미지 품질 평가 매트릭스인 PSNR, MSE, SSIM의 값을 통해 SRCNN을 활용한 고해상도 이미지가 품질 측면에서 개선을 보였음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 SRCNN을 적용한 CartoonGAN 이미지 생성이 기존의 CartoonGAN 대비 높은 해상도와 품질을 제공함을 입증하며, cartoon-image 생성 분야에서의 새로운 기술적 기여를 제시한다.
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