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지능정보융합과 미래교육 Intelligent Information Convergence and Future Education eISSN: 2951-4762

Acronym : IICFE
Frequency : Continuous Publication
Doi Prefix : 10.59482/iicfe.
Year of Launching : 2022
Publisher : Intelligent Software Education Research Institute

As a research center for artificial intelligence education in Korea, Jeju National University's Institute of Intelligent Software Education is committed to building an educational foundation for fostering artificial intelligence (AI) convergence talents in the intelligent information society.The institute is building a foundation for AI education to cultivate computational thinking skills as a digital competency required in the intelligent information society, researching AI education for computer non-majors and majors at the lifelong education level from infants to middle-aged adults, researching AI education for the information-deprived class to bridge the digital divide, along with AI ethics research that emphasizes the positive functions of AI and minimizes its negative functions, researching AI convergence technology to solve creative and new problems by looking at trends in the field of AI.In order to systematically study the major research areas listed above and to specifically realize the purpose of the institute, we are publishing a journal under the theme of 「Intelligent Information Convergence and Future Education」.We aim to publish research that seeks to pursue more effective problem-solving methods by integrating intelligent information technology centered on computer science and intelligent information in various fields, and research on information·computer education and convergence education for future education, including artificial intelligence, to foster future human resources to lead the intelligent information society, and we aim to improve the quality of educational research.We look forward to receiving submissions from all researchers in related fields..우리나라 인공지능교육의 연구거점, 제주대학교 지능소프트웨어교육연구소는 지능정보사회의 인공지능(AI) 융합 인재 양성을 위한 교육 기반 구축에 힘을 쏟고 있습니다.본 연구소는 지능정보사회에서 갖춰야 할 디지털 소양으로써의 컴퓨팅 사고력을 함양하기 위한 인공지능교육 기반 구축, 유아부터 중장년층까지 평생교육 차원의 컴퓨터 비전공자 및 전공자를 위한 인공지능교육에 대한 연구, 디지털 격차 해소를 위한 정보배려계층 대상 인공지능교육 연구, 지능정보기술의 순기능을 강조함과 동시에 역기능을 최소화할 수 있는 인공지능윤리 연구 등과 함께, 인공지능 분야의 동향을 살펴 창의적이고 새로운 문제해결을 위해 인공지능 융합 기술을 연구하고 있습니다.이에 본 연구소는 앞서 제시한 주요 연구 분야를 체계적으로 연구함과 동시에 연구소의 목적을 구체적으로 실현하고자 「지능정보융합과 미래교육」을 주제로 학술지를 발간합니다.컴퓨터과학을 중심으로 하는 지능정보기술과 다양한 분야에 지능정보를 융합하여보다 효과적인 문제해결 방법을 추구하고자 하는 연구, 지능정보사회를 이끌어갈 미래 인재양성을 위해 인공지능을 포함한 정보·컴퓨터교육과 미래교육을 위한 융·복합 교육 관련 연구를 게재하고 교육 연구의 질적인 향상을 이루고자 합니다.관련 분야에 계신 모든 연구자 분들의 많은 투고를 부탁드립니다.

KCI 후보
2024년 1월 등재후보학술지 선정
KCI IF
KCI Impact Factor
Intelligent Information Convergence and Future Education Vol.2 No.3 pp.35-41 https://www.doi.org/10.59482/iicfe.2023.2.3.04
생성망 학습과 스케치를 이용한 새로운 로고 제작 방안 연구
A Study on Noble Methods to Generate Logo Images Using Generative Network Learning and Sketching
정환희 상명대학교 스마트정보통신공학과 학부생
김갑수 상명대학교 스마트정보통신공학과 학부생
정승도 상명대학교 스마트정보통신공학과 부교수
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Abstract

회사의 로고는 회사의 이미지를 한눈에 파악할 수 있는 가장 효율적인 요소 중 하나이다. 잘 제작된 로고는 지속적으로 회사의 이미지 를 제고하거나 기업의 홍보 및 광고 도구로써 매우 중요한 역할을 부여받는다. 실제로 대부분의 기업이 많은 비용을 투자하여 회사를 대표하는 브랜드 로고를 만들고 있다. 그러나 전문 기관에 의뢰하여 로고를 제작하는 것은 많은 노력과 비용이 지출된다. 이러한 지출 은 스타트업 기업이나 신규 기업에게 있어 큰 부담이 될 수 있다. 이러한 부담을 줄이기 위하여 본 연구에서는 자동으로 새로운 로고 이 미지를 생성하는 방안에 대해 다룬다. 단순히 이미지 생성망을 이용하여 로고를 생성하는 경우 특정 모양이나 기업의 특색이 반영된 로 고가 생성되는 것을 기대하기가 어렵다. 이를 해결하기 위하여 본 연구에서는 기업의 특징을 나타낼 수 있는 스케치를 입력하고 이를 반영한 로고를 생성할 수 있는 AI 기반의 로고 생성 방법을 제안한다. 데이터 생성에는 인공지능 생성모델인 GAN을 활용하였다. 기존 의 GAN을 기반으로 스케치 영상을 함께 반영하여 생성할 수 있는 네트워크 구조의 모델을 구성했다. 로고를 생성하기 위해 사용자로 부터 스케치를 입력받고, 입력받은 스케치를 새로운 로고 생성을 위한 데이터 입력으로 활용하여 로고를 생성해준다. GAN 모델의 안 정적인 학습을 위해서 비용함수로는 와서스테인 거리(Wasserstein distance)를 이용했고, 데이터셋은 Large-Logo Dataset의 32x32 크기의 이미지 48000장을 사용하였다. 또한 파이썬 기반의 GUI를 이용해서 쉽게 사용자가 스케치 영상을 제작할 수 있도록 지 원하였다. 실험을 통해 주어진 스케치와 기존의 로고 데이터에 대한 학습 결과를 반영하여 스케치의 특징을 가지면서도 다양한 변화를 갖는 새로운 로고 이미지가 생성되는 것을 확인하였다.
키워드 : 경쟁적 적대 신경망,이미지 생성,이미지-이미지 변환,로고 생성
A company's logo is one of the most effective elements to identify a company's image at a glance. A well-crafted logo is given a very important role as a company's promotional and advertising tool that continuously enhances the company's image. However, producing a logo through a professional organization requires a lot of effort and expense. In fact, most companies invest a lot of money to create a brand logo that represents the company. However, it is a very big burden for new start-up companies to spend the cost of brand logo production. In order to reduce this burden, this study deals with the method of automatically generating a new logo image. When a logo is simply generated using an image generating network, it is difficult to expect a logo that reflects a specific shape or company's characteristics to be created. In order to solve this problem, this research proposes an AI-based logo generation method that can create a logo that reflects the sketch which can represent the characteristics of the company. For data generation, GAN, an artificial intelligence generation model, was used. Based on the existing GAN, a model of network structure that can be generated by reflecting the sketch image together was constructed. To generate a logo, a sketch is input from the user, and a logo is generated by using the input sketch as data input for creating a new logo. For stable learning of the proposed generation model, Wasserstein distance was used as the cost function, and 48,000 images of 32x32 size of the Large-Logo Dataset were uses as the dataset. In addition, by using a GUI based on Python, users can easily create sketch images. Through extensive experiments, it was confirmed that a new logo image with various changes was generated while having the characteristics of the sketch by reflecting the learning results on the existing logo data.
Key Words : Generative Adversarial Networks,Image Generation,Image-to-Image translation,Logo Generation
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