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강지연 (덕성여자대학교) 김서현 (덕성여자대학교) 김서영 (덕성여자대학교) 이경미 (덕성여자대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제22권 제12호
발행연도
2021.12
수록면
1,951 - 1,958 (8page)
DOI
10.9728/dcs.2021.22.12.1951

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사진을 포함하지 않는 표준이력서가 도입되고 있지만, 여전히 많은 기업이 응시원서나 이력서에 사진을 붙이는 관행을 가지고 있다. 최근 취업사진의 촬영을 위한 모바일 앱(application)의 출시가 꾸준히 이루어지고 있으나, 이 앱들이 고화질 영상 미지원, 헤어스타일 및 정장, 인상 합성 불가 등의 이유로 취업사진이라는 특수한 상황에 알맞은 사진을 생성하는 것이 불가능하다는 단점이 여전히 존재한다. 본 논문에서는 딥러닝 알고리즘인 starGAN-V2를 이용하여 헤어스타일과 정장, 인상을 합성한 얼굴 이미지를 생성하고 간단한 메이크업으로 얼굴을 보정하며 배경을 합성할 수 있는 고품질의 통합형 취업사진 생성 앱을 제안한다. 제안하는 얼굴 합성 알고리즘은 딥러닝 생성을 위한 얼굴 면적 조정 전처리를 통해 보다 자연스런 얼굴 합성을 할 수 있었으며, 생성된 취업사진 속 얼굴은 원본 얼굴과 평균 85.3% 이상의 높은 유사도를 보여준다.
#딥러닝 #생성적 적대 신경망 #영상 생성 #얼굴 합성 #모바일 앱 #Deep learning #Generative adversarial network #Image generation #Face synthesis #Mobile application

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 통합형 취업사진 생성 알고리즘
Ⅳ. 제안하는 취업사진 생성 앱 개발
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
임인숙 / 2019 / 채용과정의 여성･외모 차별 예방을 위한 ‘사진정보’ 폐지의 법제화 논의 / 한국여성학 35(2):37~74 dbpia KnNews / 62% of applicants were rejected because of their resume photo... why google schola JobKorea / Is your resume photo still important? google schola The Hankyoreh / Interviewers look at 'impression' rather than 'appearance' google schola JobKorea / Spending 287,000 won per month on job preparation for job seekers google schola

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