Repository at Hanyang UniversityCOLLEGE OF ENGINEERING[S](공과대학)COMPUTER SCIENCE(컴퓨터소프트웨어학부)Articles
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dc.contributor.author최용석-
dc.date.accessioned2020-04-27T05:15:14Z-
dc.date.available2020-04-27T05:15:14Z-
dc.date.issued2019-06-
dc.identifier.citation한국정보과학회 2019 한국컴퓨터종합학술대회 논문집, Page. 895-897en_US
dc.identifier.issn2466-0825-
dc.identifier.urihttp://www.dbpia.co.kr/view/ar_view.asp?arid=4812761-
dc.identifier.urihttps://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/151295-
dc.description.abstract본 논문은 다양한 도메인의 이미지로부터 다른 도메인으로 변환한 이미지의(image to image translation) 품질을 향상시키기 위해 오토 인코더 기반의 네트워크 구조를 제안한다. 도메인이 다른 이미지로부터 발생할 수 있는 이미지 품질의 문제점을 해결하기 위해 해당 네트워크 구조를 효과적이게 학습시킬 수 있는 방안을 소개한다. 제시한 네트워크의 구조와 학습 방식을 이용해 변환된 이미지와 기존의 네트워크를 이용해 변환한 이미지를 비교하여 PSNR, SSIM과 같은 정량적인 이미지 유사도 분석 방식을 사용하여 타당성 및 적합성을 검증한다.en_US
dc.description.sponsorship이 논문은 2018년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구이며(No.2018R1A5A7059549), 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 대학ICT연구센터지원사업의 연구결과로 수행되었음 (IITP-2017-0-01642)en_US
dc.language.isoko_KRen_US
dc.publisher한국정보과학회en_US
dc.titleAuto-Encoder와 GAN을 이용한 Image to Image Translation의 성능 향상 기법en_US
dc.title.alternativeImage to Image Translation Performance Improvement Method Using Auto-Encoder and GANen_US
dc.typeArticleen_US
dc.relation.page895-897-
dc.contributor.googleauthor유재창-
dc.contributor.googleauthor엄희송-
dc.contributor.googleauthor최용석-
dc.contributor.googleauthorYoo, Jaechang-
dc.contributor.googleauthorEom, Heesong-
dc.contributor.googleauthorChoi, Yongsuk-
dc.sector.campusS-
dc.sector.daehakCOLLEGE OF ENGINEERING[S]-
dc.sector.departmentDEPARTMENT OF COMPUTER SCIENCE-
dc.identifier.pidcys-
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