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초록

영어

The advancement of AI-based image generation technology has resulted in the creation of various images, emphasizing the need for technology capable of accurately discerning them. The amount of generated image data is limited, and to achieve high performance with a limited dataset, this study proposes a model for discriminating generated images using transfer learning. Applying pre-trained models from the ImageNet dataset directly to the CIFAKE input dataset, we reduce training time cost followed by adding three hidden layers and one output layer to fine-tune the model. The modeling results revealed an improvement in the performance of the model when adjusting the final layer. Using transfer learning and then adjusting layers close to the output layer, small image data-related accuracy issues can be reduced and generated images can be classified.

한국어

인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기반 이미지 생성 기술의 발달로 다양한 이미지가 생성되고 있으며, 이를 정확하게 판별하는 기술이 필요하다. 생성된 이미지 데이터의 양에는 한계가 있으며, 한정된 데이터로 높은 성능을 내기 위해 본 연구에서는 전이 학습(Transfer Learning)을 활용한 생성 이미지를 판별하는 모델을 제안한다. ImageNet 데이터 셋으로 사전학습 된 모델을 입력 데이터 셋인 CIFAKE 데이터 셋에 그대로 적용하여 학습의 시간 비용을 줄인 후, 3개의 은닉층과 1개의 출력층을 더해 모델을 튜닝한다. 모델링 결과, 최종 레이어를 조정한 모델의 성능이 높아짐을 확인하였다. 딥러닝에서 전이 학습을 통해 학습한 후 출력층과 가까운 레이어를 데이터의 특성에 맞 게 추가 및 조정하는 과정을 통해 적은 이미지 데이터로 인한 학습 정확도 이슈를 줄이고 생성된 이미지 판별을 할 수 있다는 데 의의가 있다

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 전이 학습
III. 제안 방법
1. CIFAKE 데이터 셋
2. 데이터 전처리
3. 전이 학습을 위한 사전학습 모델
4. 모델링
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
References

키워드

저자

• 김채원 [ Chaewon Kim | 준회원, 서울여자대학교 데이터사이언스학과 학부생 ]
• 윤성연 [ Sungyeon Yoon | 준회원, 서울여자대학교 데이터사이언스학과 대학원생 ]
• 한명은 [ Myeongeun Han | 준회원, 서울여자대학교 데이터과학전공 학부생 ]
• 박민서 [ Minseo Park | 정회원, 서울여자대학교 데이터사이언스학과 교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  The Journal of the Convergence on Culture Technology (JCCT) [문화기술의 융합]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2384-0358

• eISSN

  2384-0366

• 수록기간

  2015~2025

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 600 DDC 700