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[국내논문] CycleGAN을 이용한 인터랙티브 웹페이지
Interactive Web using CycleGAN 원문보기

한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회, 2021 Fall, 2021년, pp.280 - 282  

김지원 (서울과학기술대학교) ,  정해정 (서울과학기술대학교) ,  김동호 (서울과학기술대학교)

초록
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최근에 딥러닝 기술인 GAN (Generative Adversarial Networks) 연구는 Image-to-Image translation 분야에서 활발하게 이뤄지고 있다. 이러한 기술을 바탕으로 사용자에게 편의와 재미를 제공하는 서비스가 애플리케이션 및 웹사이트의 형태로 개발되고 있다. 이에 본 논문은 CycleGAN 모델을 사용하여 이미지를 변환하고, 이를 인터랙티브 웹페이지를 통해 사용자와 실시간으로 상호작용하며 결과 이미지를 제공할 수 있는 방법을 연구하였다. 모델을 구현하기 위해 Tensorflow 및 Keras를 사용하였고, Django와 HTML5, CSS, JavaScript를 사용하여 웹사이트를 제작하였다.

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