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학술저널
저자정보
홍승진 (홍익대학교) 강신진 (홍익대학교) 조성현 (홍익대학교)
저널정보
한국게임학회 한국게임학회 논문지 한국게임학회 논문지 제18권 제2호
발행연도
2018.4
수록면
89 - 98 (10page)
DOI
10.7583/JKGS.2018.18.2.89

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최근의 인공 신경망(Neural Network) 기법은 전통적인 분류 문제와 군집화 문제 해결에서 벗어나 이미지 생성 같은 컨텐츠 생성에서도 좋은 성능을 보이고 있다. 본 연구에서는 차세대 컨텐츠생성 기법으로 인공신경망을 이용한 이미지 생성기법을 제안한다. 제안하는 인공신경망 모델은 두 개의 이미지를 입력받아서 하나의 이미지에서는 색상을, 다른 이미지에서는 모양을 가져와 새로운 이미지로 조합해낸다. 이 모델은 컨볼루션 인공신경망(Convolutional Neural Network)으로 제작되었으며 각각 이미지에서 색상과 모양을 추출해내는 두 개의 인코더와 각 인코더의 값을 모두 넘겨받아 하나의 조합이 되는 이미지를 생성해내는 하나의 디코더로 구성이 되어있다. 본 연구의 성과는 저비용으로 게임 개발 프로세스 상 다양한 2차원 이미지 생성 및 보정 작업에 활용될 수 있다.
#Procedural Contents Generation #Neural Network #Autoencoder

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련연구
3. 제안 시스템
4. 실험
5. 결론
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