https://capstone.uos.ac.kr/cdc/api.php?action=feedcontributions&feedformat=atom&user=%EC%95%84%EB%B3%B4%EC%B9%B4%EB%8F%84 2026-06-18T16:39:43Z 사용자 기여 MediaWiki 1.28.2 https://capstone.uos.ac.kr/cdc/index.php?title=%EC%95%84%EB%B3%B4%EC%B9%B4%EB%8F%84%EC%A1%B0&diff=2041 2019-06-27T03:33:15Z

<p>아보카도: /* 완료작품의 평가 */</p> <hr /> <div>&lt;div&gt;__TOC__&lt;/div&gt;<br /> <br /> ==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> ''' 국문 : ''' 브러쉬스트로크를 이용한 이미지 페인팅 프로그램<br /> <br /> ''' 영문 : ''' image painting program using brushstroke<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 아보카도<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 김성환 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2019년 3월 ~ 2019년 6월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920062 최창현(팀장)<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920043 이은규<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920019 문철현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> 주어진 이미지를 바탕으로 실제 사람이 붓으로 그린 느낌(brushstroke 단위)의 이미지 생성<br /> ====개발 과제의 배경====<br /> 다양한 컨텐츠에 대한 수요가 높아지는 시대에 새로운 컨텐츠 제공<br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> 사용자가 원하는 이미지를 신속하고 효율적으로 그려주는 프로그램의 개발<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> *전 세계적인 기술현황<br /> <br /> 가. CNN(Convolutional Neural Network)<br /> <br /> ◇ CNN은 이미지의 공간 정보를 유지하면서 인접 이미지와의 특징을 효과적으로 인식하고 강조하는 방식으로 이미지의 특징을 추출하는 부분과 이미지를 분류하는 부분으로 구성 ◇ 특징 추출 영역은 Filter를 사용하여 공유 파라미터 수를 최소화하면서 이미지의 특징을 찾는 Convolution layer와 특징을 강화하고 모으는 Pooling layer로 구성<br /> <br /> ◇ CNN은 Filter의 크기, Stride, Padding과 Pooling 크기로 출력 데이터 크기를 조절하고, 필터의 개수로 출력 데이터의 채널을 결정<br /> <br /> 나. GAN(Generative Adversarial Networks)<br /> <br /> ◇ GAN : 비지도학습에 사용되는 인공지능 알고리즘으로 서로 경쟁하는 두 개의 신경 네트워크 시스템에 의해 구현됨. 시스템들은 이 제로섬 게임의 틀 안에 있기 때문에 두 시스템이 경쟁하며 학습하는 모델<br /> <br /> [[파일:GAN.png]]<br /> <br /> ◇ G(generator) : 랜덤한 노이즈에서 데이터를 만들어내는 생성자<br /> <br /> ◇ D(discriminator) : 분류를 담당하는 판별자<br /> <br /> ◇ GAN은 생성자와 판별자의 두 개의 모델로 구성됨<br /> <br /> ◇ GAN : 생성자 G와 판별자 D가 대립하며 서로의 성능을 개선시켜 나가는 모델<br /> <br /> [[파일:GAN수식.png]]<br /> <br /> ◇ x~pdata(x) : 실 데이터의 확률분포<br /> <br /> ◇ x : 그 중 샘플링한 데이터 <br /> <br /> ◇ 판별자 D : 출력이 실 데이터가 들어오면 1에 가깝게 확률을 추정하고, G가 만들어낸 가짜 데이터가 들어오면 0에 가깝게 함. log를 사용했기 때문에 실 데이터라면 log 1, 즉 최댓값인 0에 가까운 값이 나오고 가짜 데이터라면 -∞으로 발산하게 되기 때문에 V(D, G)를 최대화 하는 방향으로 학습<br /> <br /> ◇ z~pz(z) : 보통 정규분포로 사용하는 임의의 노이즈 분포<br /> <br /> ◇ z : 노이즈 분포에서 샘플링한 임의의 코드<br /> <br /> ◇ 생성자 G : 이 입력을 생성자 G에 넣어 만든 데이터를 판별자 D가 속아 넘어가서 진짜로 판별되면 log(1- D(G(z)))이기 때문에 D(G(z))이 1이며 으로 발산하고 판별자를 속이지 못하면 D(G(z))는 0이기 때문에 log(1- D(G(z))) 는 0에 가까운 최댓값이 나오게 될 것이다. 따라서 G는 V(D, G)를 최소화하는 방향으로 학습하게 됨<br /> <br /> ◇ 즉, V(D, G)에 있어서 G는 이를 최소화 하는 방향으로, D는 최대화 하는 방향으로 가게 하는 minimax Problem<br /> <br /> 다. SBR(Stroke-Based Rendering)<br /> <br /> ◇ NPR(Non-Photorealistic Rendering) : 사람이 만들어낸 듯 한 예술적인 영상들을 컴퓨터로 재현해내<br /> 는 것이 목적인 컴퓨터그래픽스 분야 중 하나<br /> <br /> ◇ SBR(스트로크 기반 렌더링)은 NPR의 한 종류<br /> <br /> ◇ 스트로크(stroke) : 그림을 그릴 때 긋는 한 획 또는 점 등을 일컫는 용어<br /> <br /> ◇ 이미지를 이용한 SBR : 영상처리 기술을 통해 입력영상을 분석하고 분석된 데이터에 기반하여 방향,<br /> 위치, 색상, 길이 등 서로 다른 속성을 가진 다양한 브러시 스트로크를 생성<br /> <br /> ◇ 소스 영상을 효과적으로 표현하기 위해 브러시 스트로크의 다양한 속성들을 얼마나 정확하게 자동<br /> 적으로 추출 혹은 생성할 수 있는지가 가장 중요한 요소<br /> <br /> ◇ SBR 과정<br /> <br /> 브러시 스트로크를 그릴 위치와 브러시의 크기를 결정 → 해당 위치에 적합한 스트로크 탐색 → 찾아진 스트로크를 스트로크 표현기법에 의해 캔버스에 그림<br /> <br /> *특허조사 및 특허 전략 분석<br /> <br /> *기술 로드맵<br /> <br /> ====시장상황에 대한 분석====<br /> *경쟁제품 조사 비교<br /> deepart io<br /> <br /> [[그림:Deepart io.JPG]]<br /> *마케팅 전략 제시<br /> SNS 등을 활용한 마케팅<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> 이용자 수가 늘어남에 따라 얻게 되는 데이터로 점점 더 정교한 이미지 생성이 가능해진다.<br /> <br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> 다른 사람과 차별되는 자신만의 이미지를 만들 수 있다.<br /> 여러 컨텐츠에 사용됨으로써 수익 창출을 기대할 수 있다.<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> <br /> [[파일:개발일정.PNG]]<br /> <br /> ====구성원 및 추진체계====<br /> ◇ 최창현 : GAN을 이용한 전박적인 코딩에 대한 추진<br /> ◇ 이은규 : 외부 디자인 구성 및 style 이미지 선정<br /> ◇ 문철현 : Keras, GAN 등 개발도구에 대한 학습 및 코딩<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> ====설계 사양====<br /> ===개념설계안===<br /> [[파일:Intrinsic style transfer.PNG]]<br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> ===상세설계 내용===<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> [[파일:Painted image.gif]]<br /> <br /> ====포스터====<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> <br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> [[파일:아보카도평가.PNG]]<br /> <br /> ===향후계획===<br /> <br /> <br /> ===특허 출원 내용===</div>

아보카도 https://capstone.uos.ac.kr/cdc/index.php?title=%ED%8C%8C%EC%9D%BC:%EC%95%84%EB%B3%B4%EC%B9%B4%EB%8F%84%ED%8F%89%EA%B0%80.PNG&diff=2040 2019-06-27T03:33:05Z

<p>아보카도: </p> <hr /> <div></div>

아보카도 https://capstone.uos.ac.kr/cdc/index.php?title=%EC%95%84%EB%B3%B4%EC%B9%B4%EB%8F%84%EC%A1%B0&diff=2039 2019-06-27T03:27:35Z

<p>아보카도: /* 프로토타입 사진 혹은 작동 장면 */</p> <hr /> <div>&lt;div&gt;__TOC__&lt;/div&gt;<br /> <br /> ==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> ''' 국문 : ''' 브러쉬스트로크를 이용한 이미지 페인팅 프로그램<br /> <br /> ''' 영문 : ''' image painting program using brushstroke<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 아보카도<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 김성환 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2019년 3월 ~ 2019년 6월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920062 최창현(팀장)<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920043 이은규<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920019 문철현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> 주어진 이미지를 바탕으로 실제 사람이 붓으로 그린 느낌(brushstroke 단위)의 이미지 생성<br /> ====개발 과제의 배경====<br /> 다양한 컨텐츠에 대한 수요가 높아지는 시대에 새로운 컨텐츠 제공<br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> 사용자가 원하는 이미지를 신속하고 효율적으로 그려주는 프로그램의 개발<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> *전 세계적인 기술현황<br /> <br /> 가. CNN(Convolutional Neural Network)<br /> <br /> ◇ CNN은 이미지의 공간 정보를 유지하면서 인접 이미지와의 특징을 효과적으로 인식하고 강조하는 방식으로 이미지의 특징을 추출하는 부분과 이미지를 분류하는 부분으로 구성 ◇ 특징 추출 영역은 Filter를 사용하여 공유 파라미터 수를 최소화하면서 이미지의 특징을 찾는 Convolution layer와 특징을 강화하고 모으는 Pooling layer로 구성<br /> <br /> ◇ CNN은 Filter의 크기, Stride, Padding과 Pooling 크기로 출력 데이터 크기를 조절하고, 필터의 개수로 출력 데이터의 채널을 결정<br /> <br /> 나. GAN(Generative Adversarial Networks)<br /> <br /> ◇ GAN : 비지도학습에 사용되는 인공지능 알고리즘으로 서로 경쟁하는 두 개의 신경 네트워크 시스템에 의해 구현됨. 시스템들은 이 제로섬 게임의 틀 안에 있기 때문에 두 시스템이 경쟁하며 학습하는 모델<br /> <br /> [[파일:GAN.png]]<br /> <br /> ◇ G(generator) : 랜덤한 노이즈에서 데이터를 만들어내는 생성자<br /> <br /> ◇ D(discriminator) : 분류를 담당하는 판별자<br /> <br /> ◇ GAN은 생성자와 판별자의 두 개의 모델로 구성됨<br /> <br /> ◇ GAN : 생성자 G와 판별자 D가 대립하며 서로의 성능을 개선시켜 나가는 모델<br /> <br /> [[파일:GAN수식.png]]<br /> <br /> ◇ x~pdata(x) : 실 데이터의 확률분포<br /> <br /> ◇ x : 그 중 샘플링한 데이터 <br /> <br /> ◇ 판별자 D : 출력이 실 데이터가 들어오면 1에 가깝게 확률을 추정하고, G가 만들어낸 가짜 데이터가 들어오면 0에 가깝게 함. log를 사용했기 때문에 실 데이터라면 log 1, 즉 최댓값인 0에 가까운 값이 나오고 가짜 데이터라면 -∞으로 발산하게 되기 때문에 V(D, G)를 최대화 하는 방향으로 학습<br /> <br /> ◇ z~pz(z) : 보통 정규분포로 사용하는 임의의 노이즈 분포<br /> <br /> ◇ z : 노이즈 분포에서 샘플링한 임의의 코드<br /> <br /> ◇ 생성자 G : 이 입력을 생성자 G에 넣어 만든 데이터를 판별자 D가 속아 넘어가서 진짜로 판별되면 log(1- D(G(z)))이기 때문에 D(G(z))이 1이며 으로 발산하고 판별자를 속이지 못하면 D(G(z))는 0이기 때문에 log(1- D(G(z))) 는 0에 가까운 최댓값이 나오게 될 것이다. 따라서 G는 V(D, G)를 최소화하는 방향으로 학습하게 됨<br /> <br /> ◇ 즉, V(D, G)에 있어서 G는 이를 최소화 하는 방향으로, D는 최대화 하는 방향으로 가게 하는 minimax Problem<br /> <br /> 다. SBR(Stroke-Based Rendering)<br /> <br /> ◇ NPR(Non-Photorealistic Rendering) : 사람이 만들어낸 듯 한 예술적인 영상들을 컴퓨터로 재현해내<br /> 는 것이 목적인 컴퓨터그래픽스 분야 중 하나<br /> <br /> ◇ SBR(스트로크 기반 렌더링)은 NPR의 한 종류<br /> <br /> ◇ 스트로크(stroke) : 그림을 그릴 때 긋는 한 획 또는 점 등을 일컫는 용어<br /> <br /> ◇ 이미지를 이용한 SBR : 영상처리 기술을 통해 입력영상을 분석하고 분석된 데이터에 기반하여 방향,<br /> 위치, 색상, 길이 등 서로 다른 속성을 가진 다양한 브러시 스트로크를 생성<br /> <br /> ◇ 소스 영상을 효과적으로 표현하기 위해 브러시 스트로크의 다양한 속성들을 얼마나 정확하게 자동<br /> 적으로 추출 혹은 생성할 수 있는지가 가장 중요한 요소<br /> <br /> ◇ SBR 과정<br /> <br /> 브러시 스트로크를 그릴 위치와 브러시의 크기를 결정 → 해당 위치에 적합한 스트로크 탐색 → 찾아진 스트로크를 스트로크 표현기법에 의해 캔버스에 그림<br /> <br /> *특허조사 및 특허 전략 분석<br /> <br /> *기술 로드맵<br /> <br /> ====시장상황에 대한 분석====<br /> *경쟁제품 조사 비교<br /> deepart io<br /> <br /> [[그림:Deepart io.JPG]]<br /> *마케팅 전략 제시<br /> SNS 등을 활용한 마케팅<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> 이용자 수가 늘어남에 따라 얻게 되는 데이터로 점점 더 정교한 이미지 생성이 가능해진다.<br /> <br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> 다른 사람과 차별되는 자신만의 이미지를 만들 수 있다.<br /> 여러 컨텐츠에 사용됨으로써 수익 창출을 기대할 수 있다.<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> <br /> [[파일:개발일정.PNG]]<br /> <br /> ====구성원 및 추진체계====<br /> ◇ 최창현 : GAN을 이용한 전박적인 코딩에 대한 추진<br /> ◇ 이은규 : 외부 디자인 구성 및 style 이미지 선정<br /> ◇ 문철현 : Keras, GAN 등 개발도구에 대한 학습 및 코딩<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> ====설계 사양====<br /> ===개념설계안===<br /> [[파일:Intrinsic style transfer.PNG]]<br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> ===상세설계 내용===<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> [[파일:Painted image.gif]]<br /> <br /> ====포스터====<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> <br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> <br /> <br /> ===향후계획===<br /> <br /> <br /> ===특허 출원 내용===</div>

아보카도 https://capstone.uos.ac.kr/cdc/index.php?title=%ED%8C%8C%EC%9D%BC:Painted_image.gif&diff=2038 2019-06-27T03:27:22Z

<p>아보카도: </p> <hr /> <div></div>

아보카도 https://capstone.uos.ac.kr/cdc/index.php?title=%EC%95%84%EB%B3%B4%EC%B9%B4%EB%8F%84%EC%A1%B0&diff=2037 2019-06-27T03:23:59Z

<p>아보카도: /* 결과 및 평가 */</p> <hr /> <div>&lt;div&gt;__TOC__&lt;/div&gt;<br /> <br /> ==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> ''' 국문 : ''' 브러쉬스트로크를 이용한 이미지 페인팅 프로그램<br /> <br /> ''' 영문 : ''' image painting program using brushstroke<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 아보카도<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 김성환 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2019년 3월 ~ 2019년 6월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920062 최창현(팀장)<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920043 이은규<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920019 문철현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> 주어진 이미지를 바탕으로 실제 사람이 붓으로 그린 느낌(brushstroke 단위)의 이미지 생성<br /> ====개발 과제의 배경====<br /> 다양한 컨텐츠에 대한 수요가 높아지는 시대에 새로운 컨텐츠 제공<br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> 사용자가 원하는 이미지를 신속하고 효율적으로 그려주는 프로그램의 개발<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> *전 세계적인 기술현황<br /> <br /> 가. CNN(Convolutional Neural Network)<br /> <br /> ◇ CNN은 이미지의 공간 정보를 유지하면서 인접 이미지와의 특징을 효과적으로 인식하고 강조하는 방식으로 이미지의 특징을 추출하는 부분과 이미지를 분류하는 부분으로 구성 ◇ 특징 추출 영역은 Filter를 사용하여 공유 파라미터 수를 최소화하면서 이미지의 특징을 찾는 Convolution layer와 특징을 강화하고 모으는 Pooling layer로 구성<br /> <br /> ◇ CNN은 Filter의 크기, Stride, Padding과 Pooling 크기로 출력 데이터 크기를 조절하고, 필터의 개수로 출력 데이터의 채널을 결정<br /> <br /> 나. GAN(Generative Adversarial Networks)<br /> <br /> ◇ GAN : 비지도학습에 사용되는 인공지능 알고리즘으로 서로 경쟁하는 두 개의 신경 네트워크 시스템에 의해 구현됨. 시스템들은 이 제로섬 게임의 틀 안에 있기 때문에 두 시스템이 경쟁하며 학습하는 모델<br /> <br /> [[파일:GAN.png]]<br /> <br /> ◇ G(generator) : 랜덤한 노이즈에서 데이터를 만들어내는 생성자<br /> <br /> ◇ D(discriminator) : 분류를 담당하는 판별자<br /> <br /> ◇ GAN은 생성자와 판별자의 두 개의 모델로 구성됨<br /> <br /> ◇ GAN : 생성자 G와 판별자 D가 대립하며 서로의 성능을 개선시켜 나가는 모델<br /> <br /> [[파일:GAN수식.png]]<br /> <br /> ◇ x~pdata(x) : 실 데이터의 확률분포<br /> <br /> ◇ x : 그 중 샘플링한 데이터 <br /> <br /> ◇ 판별자 D : 출력이 실 데이터가 들어오면 1에 가깝게 확률을 추정하고, G가 만들어낸 가짜 데이터가 들어오면 0에 가깝게 함. log를 사용했기 때문에 실 데이터라면 log 1, 즉 최댓값인 0에 가까운 값이 나오고 가짜 데이터라면 -∞으로 발산하게 되기 때문에 V(D, G)를 최대화 하는 방향으로 학습<br /> <br /> ◇ z~pz(z) : 보통 정규분포로 사용하는 임의의 노이즈 분포<br /> <br /> ◇ z : 노이즈 분포에서 샘플링한 임의의 코드<br /> <br /> ◇ 생성자 G : 이 입력을 생성자 G에 넣어 만든 데이터를 판별자 D가 속아 넘어가서 진짜로 판별되면 log(1- D(G(z)))이기 때문에 D(G(z))이 1이며 으로 발산하고 판별자를 속이지 못하면 D(G(z))는 0이기 때문에 log(1- D(G(z))) 는 0에 가까운 최댓값이 나오게 될 것이다. 따라서 G는 V(D, G)를 최소화하는 방향으로 학습하게 됨<br /> <br /> ◇ 즉, V(D, G)에 있어서 G는 이를 최소화 하는 방향으로, D는 최대화 하는 방향으로 가게 하는 minimax Problem<br /> <br /> 다. SBR(Stroke-Based Rendering)<br /> <br /> ◇ NPR(Non-Photorealistic Rendering) : 사람이 만들어낸 듯 한 예술적인 영상들을 컴퓨터로 재현해내<br /> 는 것이 목적인 컴퓨터그래픽스 분야 중 하나<br /> <br /> ◇ SBR(스트로크 기반 렌더링)은 NPR의 한 종류<br /> <br /> ◇ 스트로크(stroke) : 그림을 그릴 때 긋는 한 획 또는 점 등을 일컫는 용어<br /> <br /> ◇ 이미지를 이용한 SBR : 영상처리 기술을 통해 입력영상을 분석하고 분석된 데이터에 기반하여 방향,<br /> 위치, 색상, 길이 등 서로 다른 속성을 가진 다양한 브러시 스트로크를 생성<br /> <br /> ◇ 소스 영상을 효과적으로 표현하기 위해 브러시 스트로크의 다양한 속성들을 얼마나 정확하게 자동<br /> 적으로 추출 혹은 생성할 수 있는지가 가장 중요한 요소<br /> <br /> ◇ SBR 과정<br /> <br /> 브러시 스트로크를 그릴 위치와 브러시의 크기를 결정 → 해당 위치에 적합한 스트로크 탐색 → 찾아진 스트로크를 스트로크 표현기법에 의해 캔버스에 그림<br /> <br /> *특허조사 및 특허 전략 분석<br /> <br /> *기술 로드맵<br /> <br /> ====시장상황에 대한 분석====<br /> *경쟁제품 조사 비교<br /> deepart io<br /> <br /> [[그림:Deepart io.JPG]]<br /> *마케팅 전략 제시<br /> SNS 등을 활용한 마케팅<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> 이용자 수가 늘어남에 따라 얻게 되는 데이터로 점점 더 정교한 이미지 생성이 가능해진다.<br /> <br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> 다른 사람과 차별되는 자신만의 이미지를 만들 수 있다.<br /> 여러 컨텐츠에 사용됨으로써 수익 창출을 기대할 수 있다.<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> <br /> [[파일:개발일정.PNG]]<br /> <br /> ====구성원 및 추진체계====<br /> ◇ 최창현 : GAN을 이용한 전박적인 코딩에 대한 추진<br /> ◇ 이은규 : 외부 디자인 구성 및 style 이미지 선정<br /> ◇ 문철현 : Keras, GAN 등 개발도구에 대한 학습 및 코딩<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> ====설계 사양====<br /> ===개념설계안===<br /> [[파일:Intrinsic style transfer.PNG]]<br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> ===상세설계 내용===<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> <br /> ====포스터====<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> <br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> <br /> <br /> ===향후계획===<br /> <br /> <br /> ===특허 출원 내용===</div>

아보카도 https://capstone.uos.ac.kr/cdc/index.php?title=%EC%95%84%EB%B3%B4%EC%B9%B4%EB%8F%84%EC%A1%B0&diff=2036 2019-06-27T03:23:48Z

<p>아보카도: /* 완료 작품의 소개 */</p> <hr /> <div>&lt;div&gt;__TOC__&lt;/div&gt;<br /> <br /> ==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> ''' 국문 : ''' 브러쉬스트로크를 이용한 이미지 페인팅 프로그램<br /> <br /> ''' 영문 : ''' image painting program using brushstroke<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 아보카도<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 김성환 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2019년 3월 ~ 2019년 6월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920062 최창현(팀장)<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920043 이은규<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920019 문철현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> 주어진 이미지를 바탕으로 실제 사람이 붓으로 그린 느낌(brushstroke 단위)의 이미지 생성<br /> ====개발 과제의 배경====<br /> 다양한 컨텐츠에 대한 수요가 높아지는 시대에 새로운 컨텐츠 제공<br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> 사용자가 원하는 이미지를 신속하고 효율적으로 그려주는 프로그램의 개발<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> *전 세계적인 기술현황<br /> <br /> 가. CNN(Convolutional Neural Network)<br /> <br /> ◇ CNN은 이미지의 공간 정보를 유지하면서 인접 이미지와의 특징을 효과적으로 인식하고 강조하는 방식으로 이미지의 특징을 추출하는 부분과 이미지를 분류하는 부분으로 구성 ◇ 특징 추출 영역은 Filter를 사용하여 공유 파라미터 수를 최소화하면서 이미지의 특징을 찾는 Convolution layer와 특징을 강화하고 모으는 Pooling layer로 구성<br /> <br /> ◇ CNN은 Filter의 크기, Stride, Padding과 Pooling 크기로 출력 데이터 크기를 조절하고, 필터의 개수로 출력 데이터의 채널을 결정<br /> <br /> 나. GAN(Generative Adversarial Networks)<br /> <br /> ◇ GAN : 비지도학습에 사용되는 인공지능 알고리즘으로 서로 경쟁하는 두 개의 신경 네트워크 시스템에 의해 구현됨. 시스템들은 이 제로섬 게임의 틀 안에 있기 때문에 두 시스템이 경쟁하며 학습하는 모델<br /> <br /> [[파일:GAN.png]]<br /> <br /> ◇ G(generator) : 랜덤한 노이즈에서 데이터를 만들어내는 생성자<br /> <br /> ◇ D(discriminator) : 분류를 담당하는 판별자<br /> <br /> ◇ GAN은 생성자와 판별자의 두 개의 모델로 구성됨<br /> <br /> ◇ GAN : 생성자 G와 판별자 D가 대립하며 서로의 성능을 개선시켜 나가는 모델<br /> <br /> [[파일:GAN수식.png]]<br /> <br /> ◇ x~pdata(x) : 실 데이터의 확률분포<br /> <br /> ◇ x : 그 중 샘플링한 데이터 <br /> <br /> ◇ 판별자 D : 출력이 실 데이터가 들어오면 1에 가깝게 확률을 추정하고, G가 만들어낸 가짜 데이터가 들어오면 0에 가깝게 함. log를 사용했기 때문에 실 데이터라면 log 1, 즉 최댓값인 0에 가까운 값이 나오고 가짜 데이터라면 -∞으로 발산하게 되기 때문에 V(D, G)를 최대화 하는 방향으로 학습<br /> <br /> ◇ z~pz(z) : 보통 정규분포로 사용하는 임의의 노이즈 분포<br /> <br /> ◇ z : 노이즈 분포에서 샘플링한 임의의 코드<br /> <br /> ◇ 생성자 G : 이 입력을 생성자 G에 넣어 만든 데이터를 판별자 D가 속아 넘어가서 진짜로 판별되면 log(1- D(G(z)))이기 때문에 D(G(z))이 1이며 으로 발산하고 판별자를 속이지 못하면 D(G(z))는 0이기 때문에 log(1- D(G(z))) 는 0에 가까운 최댓값이 나오게 될 것이다. 따라서 G는 V(D, G)를 최소화하는 방향으로 학습하게 됨<br /> <br /> ◇ 즉, V(D, G)에 있어서 G는 이를 최소화 하는 방향으로, D는 최대화 하는 방향으로 가게 하는 minimax Problem<br /> <br /> 다. SBR(Stroke-Based Rendering)<br /> <br /> ◇ NPR(Non-Photorealistic Rendering) : 사람이 만들어낸 듯 한 예술적인 영상들을 컴퓨터로 재현해내<br /> 는 것이 목적인 컴퓨터그래픽스 분야 중 하나<br /> <br /> ◇ SBR(스트로크 기반 렌더링)은 NPR의 한 종류<br /> <br /> ◇ 스트로크(stroke) : 그림을 그릴 때 긋는 한 획 또는 점 등을 일컫는 용어<br /> <br /> ◇ 이미지를 이용한 SBR : 영상처리 기술을 통해 입력영상을 분석하고 분석된 데이터에 기반하여 방향,<br /> 위치, 색상, 길이 등 서로 다른 속성을 가진 다양한 브러시 스트로크를 생성<br /> <br /> ◇ 소스 영상을 효과적으로 표현하기 위해 브러시 스트로크의 다양한 속성들을 얼마나 정확하게 자동<br /> 적으로 추출 혹은 생성할 수 있는지가 가장 중요한 요소<br /> <br /> ◇ SBR 과정<br /> <br /> 브러시 스트로크를 그릴 위치와 브러시의 크기를 결정 → 해당 위치에 적합한 스트로크 탐색 → 찾아진 스트로크를 스트로크 표현기법에 의해 캔버스에 그림<br /> <br /> *특허조사 및 특허 전략 분석<br /> <br /> *기술 로드맵<br /> <br /> ====시장상황에 대한 분석====<br /> *경쟁제품 조사 비교<br /> deepart io<br /> <br /> [[그림:Deepart io.JPG]]<br /> *마케팅 전략 제시<br /> SNS 등을 활용한 마케팅<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> 이용자 수가 늘어남에 따라 얻게 되는 데이터로 점점 더 정교한 이미지 생성이 가능해진다.<br /> <br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> 다른 사람과 차별되는 자신만의 이미지를 만들 수 있다.<br /> 여러 컨텐츠에 사용됨으로써 수익 창출을 기대할 수 있다.<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> <br /> [[파일:개발일정.PNG]]<br /> <br /> ====구성원 및 추진체계====<br /> ◇ 최창현 : GAN을 이용한 전박적인 코딩에 대한 추진<br /> ◇ 이은규 : 외부 디자인 구성 및 style 이미지 선정<br /> ◇ 문철현 : Keras, GAN 등 개발도구에 대한 학습 및 코딩<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> ====설계 사양====<br /> ===개념설계안===<br /> [[파일:Intrinsic style transfer.PNG]]<br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> ===상세설계 내용===<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> <br /> ====포스터====<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

아보카도 https://capstone.uos.ac.kr/cdc/index.php?title=%EC%95%84%EB%B3%B4%EC%B9%B4%EB%8F%84%EC%A1%B0&diff=2035 2019-06-27T03:22:22Z

<p>아보카도: /* 구성원 및 추진체계 */</p> <hr /> <div>&lt;div&gt;__TOC__&lt;/div&gt;<br /> <br /> ==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> ''' 국문 : ''' 브러쉬스트로크를 이용한 이미지 페인팅 프로그램<br /> <br /> ''' 영문 : ''' image painting program using brushstroke<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 아보카도<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 김성환 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2019년 3월 ~ 2019년 6월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920062 최창현(팀장)<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920043 이은규<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920019 문철현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> 주어진 이미지를 바탕으로 실제 사람이 붓으로 그린 느낌(brushstroke 단위)의 이미지 생성<br /> ====개발 과제의 배경====<br /> 다양한 컨텐츠에 대한 수요가 높아지는 시대에 새로운 컨텐츠 제공<br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> 사용자가 원하는 이미지를 신속하고 효율적으로 그려주는 프로그램의 개발<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> *전 세계적인 기술현황<br /> <br /> 가. CNN(Convolutional Neural Network)<br /> <br /> ◇ CNN은 이미지의 공간 정보를 유지하면서 인접 이미지와의 특징을 효과적으로 인식하고 강조하는 방식으로 이미지의 특징을 추출하는 부분과 이미지를 분류하는 부분으로 구성 ◇ 특징 추출 영역은 Filter를 사용하여 공유 파라미터 수를 최소화하면서 이미지의 특징을 찾는 Convolution layer와 특징을 강화하고 모으는 Pooling layer로 구성<br /> <br /> ◇ CNN은 Filter의 크기, Stride, Padding과 Pooling 크기로 출력 데이터 크기를 조절하고, 필터의 개수로 출력 데이터의 채널을 결정<br /> <br /> 나. GAN(Generative Adversarial Networks)<br /> <br /> ◇ GAN : 비지도학습에 사용되는 인공지능 알고리즘으로 서로 경쟁하는 두 개의 신경 네트워크 시스템에 의해 구현됨. 시스템들은 이 제로섬 게임의 틀 안에 있기 때문에 두 시스템이 경쟁하며 학습하는 모델<br /> <br /> [[파일:GAN.png]]<br /> <br /> ◇ G(generator) : 랜덤한 노이즈에서 데이터를 만들어내는 생성자<br /> <br /> ◇ D(discriminator) : 분류를 담당하는 판별자<br /> <br /> ◇ GAN은 생성자와 판별자의 두 개의 모델로 구성됨<br /> <br /> ◇ GAN : 생성자 G와 판별자 D가 대립하며 서로의 성능을 개선시켜 나가는 모델<br /> <br /> [[파일:GAN수식.png]]<br /> <br /> ◇ x~pdata(x) : 실 데이터의 확률분포<br /> <br /> ◇ x : 그 중 샘플링한 데이터 <br /> <br /> ◇ 판별자 D : 출력이 실 데이터가 들어오면 1에 가깝게 확률을 추정하고, G가 만들어낸 가짜 데이터가 들어오면 0에 가깝게 함. log를 사용했기 때문에 실 데이터라면 log 1, 즉 최댓값인 0에 가까운 값이 나오고 가짜 데이터라면 -∞으로 발산하게 되기 때문에 V(D, G)를 최대화 하는 방향으로 학습<br /> <br /> ◇ z~pz(z) : 보통 정규분포로 사용하는 임의의 노이즈 분포<br /> <br /> ◇ z : 노이즈 분포에서 샘플링한 임의의 코드<br /> <br /> ◇ 생성자 G : 이 입력을 생성자 G에 넣어 만든 데이터를 판별자 D가 속아 넘어가서 진짜로 판별되면 log(1- D(G(z)))이기 때문에 D(G(z))이 1이며 으로 발산하고 판별자를 속이지 못하면 D(G(z))는 0이기 때문에 log(1- D(G(z))) 는 0에 가까운 최댓값이 나오게 될 것이다. 따라서 G는 V(D, G)를 최소화하는 방향으로 학습하게 됨<br /> <br /> ◇ 즉, V(D, G)에 있어서 G는 이를 최소화 하는 방향으로, D는 최대화 하는 방향으로 가게 하는 minimax Problem<br /> <br /> 다. SBR(Stroke-Based Rendering)<br /> <br /> ◇ NPR(Non-Photorealistic Rendering) : 사람이 만들어낸 듯 한 예술적인 영상들을 컴퓨터로 재현해내<br /> 는 것이 목적인 컴퓨터그래픽스 분야 중 하나<br /> <br /> ◇ SBR(스트로크 기반 렌더링)은 NPR의 한 종류<br /> <br /> ◇ 스트로크(stroke) : 그림을 그릴 때 긋는 한 획 또는 점 등을 일컫는 용어<br /> <br /> ◇ 이미지를 이용한 SBR : 영상처리 기술을 통해 입력영상을 분석하고 분석된 데이터에 기반하여 방향,<br /> 위치, 색상, 길이 등 서로 다른 속성을 가진 다양한 브러시 스트로크를 생성<br /> <br /> ◇ 소스 영상을 효과적으로 표현하기 위해 브러시 스트로크의 다양한 속성들을 얼마나 정확하게 자동<br /> 적으로 추출 혹은 생성할 수 있는지가 가장 중요한 요소<br /> <br /> ◇ SBR 과정<br /> <br /> 브러시 스트로크를 그릴 위치와 브러시의 크기를 결정 → 해당 위치에 적합한 스트로크 탐색 → 찾아진 스트로크를 스트로크 표현기법에 의해 캔버스에 그림<br /> <br /> *특허조사 및 특허 전략 분석<br /> <br /> *기술 로드맵<br /> <br /> ====시장상황에 대한 분석====<br /> *경쟁제품 조사 비교<br /> deepart io<br /> <br /> [[그림:Deepart io.JPG]]<br /> *마케팅 전략 제시<br /> SNS 등을 활용한 마케팅<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> 이용자 수가 늘어남에 따라 얻게 되는 데이터로 점점 더 정교한 이미지 생성이 가능해진다.<br /> <br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> 다른 사람과 차별되는 자신만의 이미지를 만들 수 있다.<br /> 여러 컨텐츠에 사용됨으로써 수익 창출을 기대할 수 있다.<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> <br /> [[파일:개발일정.PNG]]<br /> <br /> ====구성원 및 추진체계====<br /> ◇ 최창현 : GAN을 이용한 전박적인 코딩에 대한 추진<br /> ◇ 이은규 : 외부 디자인 구성 및 style 이미지 선정<br /> ◇ 문철현 : Keras, GAN 등 개발도구에 대한 학습 및 코딩<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> ====설계 사양====<br /> ===개념설계안===<br /> [[파일:Intrinsic style transfer.PNG]]<br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> ===상세설계 내용===<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> 내용<br /> ====포스터====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

아보카도 https://capstone.uos.ac.kr/cdc/index.php?title=%EC%95%84%EB%B3%B4%EC%B9%B4%EB%8F%84%EC%A1%B0&diff=2034 2019-06-27T03:22:09Z

<p>아보카도: /* 개발과제의 기대효과 */</p> <hr /> <div>&lt;div&gt;__TOC__&lt;/div&gt;<br /> <br /> ==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> ''' 국문 : ''' 브러쉬스트로크를 이용한 이미지 페인팅 프로그램<br /> <br /> ''' 영문 : ''' image painting program using brushstroke<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 아보카도<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 김성환 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2019년 3월 ~ 2019년 6월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920062 최창현(팀장)<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920043 이은규<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920019 문철현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> 주어진 이미지를 바탕으로 실제 사람이 붓으로 그린 느낌(brushstroke 단위)의 이미지 생성<br /> ====개발 과제의 배경====<br /> 다양한 컨텐츠에 대한 수요가 높아지는 시대에 새로운 컨텐츠 제공<br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> 사용자가 원하는 이미지를 신속하고 효율적으로 그려주는 프로그램의 개발<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> *전 세계적인 기술현황<br /> <br /> 가. CNN(Convolutional Neural Network)<br /> <br /> ◇ CNN은 이미지의 공간 정보를 유지하면서 인접 이미지와의 특징을 효과적으로 인식하고 강조하는 방식으로 이미지의 특징을 추출하는 부분과 이미지를 분류하는 부분으로 구성 ◇ 특징 추출 영역은 Filter를 사용하여 공유 파라미터 수를 최소화하면서 이미지의 특징을 찾는 Convolution layer와 특징을 강화하고 모으는 Pooling layer로 구성<br /> <br /> ◇ CNN은 Filter의 크기, Stride, Padding과 Pooling 크기로 출력 데이터 크기를 조절하고, 필터의 개수로 출력 데이터의 채널을 결정<br /> <br /> 나. GAN(Generative Adversarial Networks)<br /> <br /> ◇ GAN : 비지도학습에 사용되는 인공지능 알고리즘으로 서로 경쟁하는 두 개의 신경 네트워크 시스템에 의해 구현됨. 시스템들은 이 제로섬 게임의 틀 안에 있기 때문에 두 시스템이 경쟁하며 학습하는 모델<br /> <br /> [[파일:GAN.png]]<br /> <br /> ◇ G(generator) : 랜덤한 노이즈에서 데이터를 만들어내는 생성자<br /> <br /> ◇ D(discriminator) : 분류를 담당하는 판별자<br /> <br /> ◇ GAN은 생성자와 판별자의 두 개의 모델로 구성됨<br /> <br /> ◇ GAN : 생성자 G와 판별자 D가 대립하며 서로의 성능을 개선시켜 나가는 모델<br /> <br /> [[파일:GAN수식.png]]<br /> <br /> ◇ x~pdata(x) : 실 데이터의 확률분포<br /> <br /> ◇ x : 그 중 샘플링한 데이터 <br /> <br /> ◇ 판별자 D : 출력이 실 데이터가 들어오면 1에 가깝게 확률을 추정하고, G가 만들어낸 가짜 데이터가 들어오면 0에 가깝게 함. log를 사용했기 때문에 실 데이터라면 log 1, 즉 최댓값인 0에 가까운 값이 나오고 가짜 데이터라면 -∞으로 발산하게 되기 때문에 V(D, G)를 최대화 하는 방향으로 학습<br /> <br /> ◇ z~pz(z) : 보통 정규분포로 사용하는 임의의 노이즈 분포<br /> <br /> ◇ z : 노이즈 분포에서 샘플링한 임의의 코드<br /> <br /> ◇ 생성자 G : 이 입력을 생성자 G에 넣어 만든 데이터를 판별자 D가 속아 넘어가서 진짜로 판별되면 log(1- D(G(z)))이기 때문에 D(G(z))이 1이며 으로 발산하고 판별자를 속이지 못하면 D(G(z))는 0이기 때문에 log(1- D(G(z))) 는 0에 가까운 최댓값이 나오게 될 것이다. 따라서 G는 V(D, G)를 최소화하는 방향으로 학습하게 됨<br /> <br /> ◇ 즉, V(D, G)에 있어서 G는 이를 최소화 하는 방향으로, D는 최대화 하는 방향으로 가게 하는 minimax Problem<br /> <br /> 다. SBR(Stroke-Based Rendering)<br /> <br /> ◇ NPR(Non-Photorealistic Rendering) : 사람이 만들어낸 듯 한 예술적인 영상들을 컴퓨터로 재현해내<br /> 는 것이 목적인 컴퓨터그래픽스 분야 중 하나<br /> <br /> ◇ SBR(스트로크 기반 렌더링)은 NPR의 한 종류<br /> <br /> ◇ 스트로크(stroke) : 그림을 그릴 때 긋는 한 획 또는 점 등을 일컫는 용어<br /> <br /> ◇ 이미지를 이용한 SBR : 영상처리 기술을 통해 입력영상을 분석하고 분석된 데이터에 기반하여 방향,<br /> 위치, 색상, 길이 등 서로 다른 속성을 가진 다양한 브러시 스트로크를 생성<br /> <br /> ◇ 소스 영상을 효과적으로 표현하기 위해 브러시 스트로크의 다양한 속성들을 얼마나 정확하게 자동<br /> 적으로 추출 혹은 생성할 수 있는지가 가장 중요한 요소<br /> <br /> ◇ SBR 과정<br /> <br /> 브러시 스트로크를 그릴 위치와 브러시의 크기를 결정 → 해당 위치에 적합한 스트로크 탐색 → 찾아진 스트로크를 스트로크 표현기법에 의해 캔버스에 그림<br /> <br /> *특허조사 및 특허 전략 분석<br /> <br /> *기술 로드맵<br /> <br /> ====시장상황에 대한 분석====<br /> *경쟁제품 조사 비교<br /> deepart io<br /> <br /> [[그림:Deepart io.JPG]]<br /> *마케팅 전략 제시<br /> SNS 등을 활용한 마케팅<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> 이용자 수가 늘어남에 따라 얻게 되는 데이터로 점점 더 정교한 이미지 생성이 가능해진다.<br /> <br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> 다른 사람과 차별되는 자신만의 이미지를 만들 수 있다.<br /> 여러 컨텐츠에 사용됨으로써 수익 창출을 기대할 수 있다.<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> <br /> [[파일:개발일정.PNG]]<br /> <br /> ====구성원 및 추진체계====<br /> ◇ 최창현 : GAN을 이용한 전박적인 코딩에 대한 추진<br /> <br /> ◇ 이은규 : 외부 디자인 구성 및 style 이미지 선정<br /> <br /> ◇ 문철현 : Keras, GAN 등 개발도구에 대한 학습 및 코딩<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> ====설계 사양====<br /> ===개념설계안===<br /> [[파일:Intrinsic style transfer.PNG]]<br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> ===상세설계 내용===<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> 내용<br /> ====포스터====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

아보카도 https://capstone.uos.ac.kr/cdc/index.php?title=%EC%95%84%EB%B3%B4%EC%B9%B4%EB%8F%84%EC%A1%B0&diff=2033 2019-06-27T03:21:37Z

<p>아보카도: /* 시장상황에 대한 분석 */</p> <hr /> <div>&lt;div&gt;__TOC__&lt;/div&gt;<br /> <br /> ==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> ''' 국문 : ''' 브러쉬스트로크를 이용한 이미지 페인팅 프로그램<br /> <br /> ''' 영문 : ''' image painting program using brushstroke<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 아보카도<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 김성환 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2019년 3월 ~ 2019년 6월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920062 최창현(팀장)<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920043 이은규<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920019 문철현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> 주어진 이미지를 바탕으로 실제 사람이 붓으로 그린 느낌(brushstroke 단위)의 이미지 생성<br /> ====개발 과제의 배경====<br /> 다양한 컨텐츠에 대한 수요가 높아지는 시대에 새로운 컨텐츠 제공<br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> 사용자가 원하는 이미지를 신속하고 효율적으로 그려주는 프로그램의 개발<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> *전 세계적인 기술현황<br /> <br /> 가. CNN(Convolutional Neural Network)<br /> <br /> ◇ CNN은 이미지의 공간 정보를 유지하면서 인접 이미지와의 특징을 효과적으로 인식하고 강조하는 방식으로 이미지의 특징을 추출하는 부분과 이미지를 분류하는 부분으로 구성 ◇ 특징 추출 영역은 Filter를 사용하여 공유 파라미터 수를 최소화하면서 이미지의 특징을 찾는 Convolution layer와 특징을 강화하고 모으는 Pooling layer로 구성<br /> <br /> ◇ CNN은 Filter의 크기, Stride, Padding과 Pooling 크기로 출력 데이터 크기를 조절하고, 필터의 개수로 출력 데이터의 채널을 결정<br /> <br /> 나. GAN(Generative Adversarial Networks)<br /> <br /> ◇ GAN : 비지도학습에 사용되는 인공지능 알고리즘으로 서로 경쟁하는 두 개의 신경 네트워크 시스템에 의해 구현됨. 시스템들은 이 제로섬 게임의 틀 안에 있기 때문에 두 시스템이 경쟁하며 학습하는 모델<br /> <br /> [[파일:GAN.png]]<br /> <br /> ◇ G(generator) : 랜덤한 노이즈에서 데이터를 만들어내는 생성자<br /> <br /> ◇ D(discriminator) : 분류를 담당하는 판별자<br /> <br /> ◇ GAN은 생성자와 판별자의 두 개의 모델로 구성됨<br /> <br /> ◇ GAN : 생성자 G와 판별자 D가 대립하며 서로의 성능을 개선시켜 나가는 모델<br /> <br /> [[파일:GAN수식.png]]<br /> <br /> ◇ x~pdata(x) : 실 데이터의 확률분포<br /> <br /> ◇ x : 그 중 샘플링한 데이터 <br /> <br /> ◇ 판별자 D : 출력이 실 데이터가 들어오면 1에 가깝게 확률을 추정하고, G가 만들어낸 가짜 데이터가 들어오면 0에 가깝게 함. log를 사용했기 때문에 실 데이터라면 log 1, 즉 최댓값인 0에 가까운 값이 나오고 가짜 데이터라면 -∞으로 발산하게 되기 때문에 V(D, G)를 최대화 하는 방향으로 학습<br /> <br /> ◇ z~pz(z) : 보통 정규분포로 사용하는 임의의 노이즈 분포<br /> <br /> ◇ z : 노이즈 분포에서 샘플링한 임의의 코드<br /> <br /> ◇ 생성자 G : 이 입력을 생성자 G에 넣어 만든 데이터를 판별자 D가 속아 넘어가서 진짜로 판별되면 log(1- D(G(z)))이기 때문에 D(G(z))이 1이며 으로 발산하고 판별자를 속이지 못하면 D(G(z))는 0이기 때문에 log(1- D(G(z))) 는 0에 가까운 최댓값이 나오게 될 것이다. 따라서 G는 V(D, G)를 최소화하는 방향으로 학습하게 됨<br /> <br /> ◇ 즉, V(D, G)에 있어서 G는 이를 최소화 하는 방향으로, D는 최대화 하는 방향으로 가게 하는 minimax Problem<br /> <br /> 다. SBR(Stroke-Based Rendering)<br /> <br /> ◇ NPR(Non-Photorealistic Rendering) : 사람이 만들어낸 듯 한 예술적인 영상들을 컴퓨터로 재현해내<br /> 는 것이 목적인 컴퓨터그래픽스 분야 중 하나<br /> <br /> ◇ SBR(스트로크 기반 렌더링)은 NPR의 한 종류<br /> <br /> ◇ 스트로크(stroke) : 그림을 그릴 때 긋는 한 획 또는 점 등을 일컫는 용어<br /> <br /> ◇ 이미지를 이용한 SBR : 영상처리 기술을 통해 입력영상을 분석하고 분석된 데이터에 기반하여 방향,<br /> 위치, 색상, 길이 등 서로 다른 속성을 가진 다양한 브러시 스트로크를 생성<br /> <br /> ◇ 소스 영상을 효과적으로 표현하기 위해 브러시 스트로크의 다양한 속성들을 얼마나 정확하게 자동<br /> 적으로 추출 혹은 생성할 수 있는지가 가장 중요한 요소<br /> <br /> ◇ SBR 과정<br /> <br /> 브러시 스트로크를 그릴 위치와 브러시의 크기를 결정 → 해당 위치에 적합한 스트로크 탐색 → 찾아진 스트로크를 스트로크 표현기법에 의해 캔버스에 그림<br /> <br /> *특허조사 및 특허 전략 분석<br /> <br /> *기술 로드맵<br /> <br /> ====시장상황에 대한 분석====<br /> *경쟁제품 조사 비교<br /> deepart io<br /> <br /> [[그림:Deepart io.JPG]]<br /> *마케팅 전략 제시<br /> SNS 등을 활용한 마케팅<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> 이용자 수가 늘어남에 따라 얻게 되는 데이터로 점점 더 정교한 이미지 생성이 가능해진다.<br /> <br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> 다른 사람과 차별되는 자신만의 이미지를 만들 수 있다.<br /> <br /> 여러 컨텐츠에 사용됨으로써 수익 창출을 기대할 수 있다.<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> <br /> [[파일:개발일정.PNG]]<br /> <br /> ====구성원 및 추진체계====<br /> ◇ 최창현 : GAN을 이용한 전박적인 코딩에 대한 추진<br /> <br /> ◇ 이은규 : 외부 디자인 구성 및 style 이미지 선정<br /> <br /> ◇ 문철현 : Keras, GAN 등 개발도구에 대한 학습 및 코딩<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> ====설계 사양====<br /> ===개념설계안===<br /> [[파일:Intrinsic style transfer.PNG]]<br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> ===상세설계 내용===<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> 내용<br /> ====포스터====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

아보카도 https://capstone.uos.ac.kr/cdc/index.php?title=%EC%95%84%EB%B3%B4%EC%B9%B4%EB%8F%84%EC%A1%B0&diff=2032 2019-06-27T03:21:08Z

<p>아보카도: /* 서론 */</p> <hr /> <div>&lt;div&gt;__TOC__&lt;/div&gt;<br /> <br /> ==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> ''' 국문 : ''' 브러쉬스트로크를 이용한 이미지 페인팅 프로그램<br /> <br /> ''' 영문 : ''' image painting program using brushstroke<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 아보카도<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 김성환 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2019년 3월 ~ 2019년 6월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920062 최창현(팀장)<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920043 이은규<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920019 문철현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> 주어진 이미지를 바탕으로 실제 사람이 붓으로 그린 느낌(brushstroke 단위)의 이미지 생성<br /> ====개발 과제의 배경====<br /> 다양한 컨텐츠에 대한 수요가 높아지는 시대에 새로운 컨텐츠 제공<br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> 사용자가 원하는 이미지를 신속하고 효율적으로 그려주는 프로그램의 개발<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> *전 세계적인 기술현황<br /> <br /> 가. CNN(Convolutional Neural Network)<br /> <br /> ◇ CNN은 이미지의 공간 정보를 유지하면서 인접 이미지와의 특징을 효과적으로 인식하고 강조하는 방식으로 이미지의 특징을 추출하는 부분과 이미지를 분류하는 부분으로 구성 ◇ 특징 추출 영역은 Filter를 사용하여 공유 파라미터 수를 최소화하면서 이미지의 특징을 찾는 Convolution layer와 특징을 강화하고 모으는 Pooling layer로 구성<br /> <br /> ◇ CNN은 Filter의 크기, Stride, Padding과 Pooling 크기로 출력 데이터 크기를 조절하고, 필터의 개수로 출력 데이터의 채널을 결정<br /> <br /> 나. GAN(Generative Adversarial Networks)<br /> <br /> ◇ GAN : 비지도학습에 사용되는 인공지능 알고리즘으로 서로 경쟁하는 두 개의 신경 네트워크 시스템에 의해 구현됨. 시스템들은 이 제로섬 게임의 틀 안에 있기 때문에 두 시스템이 경쟁하며 학습하는 모델<br /> <br /> [[파일:GAN.png]]<br /> <br /> ◇ G(generator) : 랜덤한 노이즈에서 데이터를 만들어내는 생성자<br /> <br /> ◇ D(discriminator) : 분류를 담당하는 판별자<br /> <br /> ◇ GAN은 생성자와 판별자의 두 개의 모델로 구성됨<br /> <br /> ◇ GAN : 생성자 G와 판별자 D가 대립하며 서로의 성능을 개선시켜 나가는 모델<br /> <br /> [[파일:GAN수식.png]]<br /> <br /> ◇ x~pdata(x) : 실 데이터의 확률분포<br /> <br /> ◇ x : 그 중 샘플링한 데이터 <br /> <br /> ◇ 판별자 D : 출력이 실 데이터가 들어오면 1에 가깝게 확률을 추정하고, G가 만들어낸 가짜 데이터가 들어오면 0에 가깝게 함. log를 사용했기 때문에 실 데이터라면 log 1, 즉 최댓값인 0에 가까운 값이 나오고 가짜 데이터라면 -∞으로 발산하게 되기 때문에 V(D, G)를 최대화 하는 방향으로 학습<br /> <br /> ◇ z~pz(z) : 보통 정규분포로 사용하는 임의의 노이즈 분포<br /> <br /> ◇ z : 노이즈 분포에서 샘플링한 임의의 코드<br /> <br /> ◇ 생성자 G : 이 입력을 생성자 G에 넣어 만든 데이터를 판별자 D가 속아 넘어가서 진짜로 판별되면 log(1- D(G(z)))이기 때문에 D(G(z))이 1이며 으로 발산하고 판별자를 속이지 못하면 D(G(z))는 0이기 때문에 log(1- D(G(z))) 는 0에 가까운 최댓값이 나오게 될 것이다. 따라서 G는 V(D, G)를 최소화하는 방향으로 학습하게 됨<br /> <br /> ◇ 즉, V(D, G)에 있어서 G는 이를 최소화 하는 방향으로, D는 최대화 하는 방향으로 가게 하는 minimax Problem<br /> <br /> 다. SBR(Stroke-Based Rendering)<br /> <br /> ◇ NPR(Non-Photorealistic Rendering) : 사람이 만들어낸 듯 한 예술적인 영상들을 컴퓨터로 재현해내<br /> 는 것이 목적인 컴퓨터그래픽스 분야 중 하나<br /> <br /> ◇ SBR(스트로크 기반 렌더링)은 NPR의 한 종류<br /> <br /> ◇ 스트로크(stroke) : 그림을 그릴 때 긋는 한 획 또는 점 등을 일컫는 용어<br /> <br /> ◇ 이미지를 이용한 SBR : 영상처리 기술을 통해 입력영상을 분석하고 분석된 데이터에 기반하여 방향,<br /> 위치, 색상, 길이 등 서로 다른 속성을 가진 다양한 브러시 스트로크를 생성<br /> <br /> ◇ 소스 영상을 효과적으로 표현하기 위해 브러시 스트로크의 다양한 속성들을 얼마나 정확하게 자동<br /> 적으로 추출 혹은 생성할 수 있는지가 가장 중요한 요소<br /> <br /> ◇ SBR 과정<br /> <br /> 브러시 스트로크를 그릴 위치와 브러시의 크기를 결정 → 해당 위치에 적합한 스트로크 탐색 → 찾아진 스트로크를 스트로크 표현기법에 의해 캔버스에 그림<br /> <br /> *특허조사 및 특허 전략 분석<br /> <br /> *기술 로드맵<br /> <br /> ====시장상황에 대한 분석====<br /> *경쟁제품 조사 비교<br /> deepart io<br /> <br /> [[그림:Deepart io.JPG]]<br /> *마케팅 전략 제시<br /> 다양한 SNS 등을 활용하여 마케팅<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> 이용자 수가 늘어남에 따라 얻게 되는 데이터로 점점 더 정교한 이미지 생성이 가능해진다.<br /> <br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> 다른 사람과 차별되는 자신만의 이미지를 만들 수 있다.<br /> <br /> 여러 컨텐츠에 사용됨으로써 수익 창출을 기대할 수 있다.<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> <br /> [[파일:개발일정.PNG]]<br /> <br /> ====구성원 및 추진체계====<br /> ◇ 최창현 : GAN을 이용한 전박적인 코딩에 대한 추진<br /> <br /> ◇ 이은규 : 외부 디자인 구성 및 style 이미지 선정<br /> <br /> ◇ 문철현 : Keras, GAN 등 개발도구에 대한 학습 및 코딩<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> ====설계 사양====<br /> ===개념설계안===<br /> [[파일:Intrinsic style transfer.PNG]]<br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> ===상세설계 내용===<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> 내용<br /> ====포스터====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

아보카도 https://capstone.uos.ac.kr/cdc/index.php?title=%EC%95%84%EB%B3%B4%EC%B9%B4%EB%8F%84%EC%A1%B0&diff=2031 2019-06-27T03:20:51Z

<p>아보카도: /* 프로젝트 개요 */</p> <hr /> <div>&lt;div&gt;__TOC__&lt;/div&gt;<br /> <br /> ==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> ''' 국문 : ''' 브러쉬스트로크를 이용한 이미지 페인팅 프로그램<br /> <br /> ''' 영문 : ''' image painting program using brushstroke<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 아보카도<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 김성환 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2019년 3월 ~ 2019년 6월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920062 최창현(팀장)<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920043 이은규<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920019 문철현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> 주어진 이미지를 바탕으로 실제 사람이 붓으로 그린 느낌(brushstroke 단위)의 이미지 생성<br /> ====개발 과제의 배경====<br /> 다양한 컨텐츠에 대한 수요가 높아지는 시대에 새로운 컨텐츠 제공<br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> 사용자가 원하는 이미지를 신속하고 효율적으로 그려주는 프로그램의 개발<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> *전 세계적인 기술현황<br /> <br /> 가. CNN(Convolutional Neural Network)<br /> <br /> ◇ CNN은 이미지의 공간 정보를 유지하면서 인접 이미지와의 특징을 효과적으로 인식하고 강조하는 방식으로 이미지의 특징을 추출하는 부분과 이미지를 분류하는 부분으로 구성 ◇ 특징 추출 영역은 Filter를 사용하여 공유 파라미터 수를 최소화하면서 이미지의 특징을 찾는 Convolution layer와 특징을 강화하고 모으는 Pooling layer로 구성<br /> <br /> ◇ CNN은 Filter의 크기, Stride, Padding과 Pooling 크기로 출력 데이터 크기를 조절하고, 필터의 개수로 출력 데이터의 채널을 결정<br /> <br /> 나. GAN(Generative Adversarial Networks)<br /> <br /> ◇ GAN : 비지도학습에 사용되는 인공지능 알고리즘으로 서로 경쟁하는 두 개의 신경 네트워크 시스템에 의해 구현됨. 시스템들은 이 제로섬 게임의 틀 안에 있기 때문에 두 시스템이 경쟁하며 학습하는 모델<br /> <br /> [[파일:GAN.png]]<br /> <br /> ◇ G(generator) : 랜덤한 노이즈에서 데이터를 만들어내는 생성자<br /> <br /> ◇ D(discriminator) : 분류를 담당하는 판별자<br /> <br /> ◇ GAN은 생성자와 판별자의 두 개의 모델로 구성됨<br /> <br /> ◇ GAN : 생성자 G와 판별자 D가 대립하며 서로의 성능을 개선시켜 나가는 모델<br /> <br /> [[파일:GAN수식.png]]<br /> <br /> ◇ x~pdata(x) : 실 데이터의 확률분포<br /> <br /> ◇ x : 그 중 샘플링한 데이터 <br /> <br /> ◇ 판별자 D : 출력이 실 데이터가 들어오면 1에 가깝게 확률을 추정하고, G가 만들어낸 가짜 데이터가 들어오면 0에 가깝게 함. log를 사용했기 때문에 실 데이터라면 log 1, 즉 최댓값인 0에 가까운 값이 나오고 가짜 데이터라면 -∞으로 발산하게 되기 때문에 V(D, G)를 최대화 하는 방향으로 학습<br /> <br /> ◇ z~pz(z) : 보통 정규분포로 사용하는 임의의 노이즈 분포<br /> <br /> ◇ z : 노이즈 분포에서 샘플링한 임의의 코드<br /> <br /> ◇ 생성자 G : 이 입력을 생성자 G에 넣어 만든 데이터를 판별자 D가 속아 넘어가서 진짜로 판별되면 log(1- D(G(z)))이기 때문에 D(G(z))이 1이며 으로 발산하고 판별자를 속이지 못하면 D(G(z))는 0이기 때문에 log(1- D(G(z))) 는 0에 가까운 최댓값이 나오게 될 것이다. 따라서 G는 V(D, G)를 최소화하는 방향으로 학습하게 됨<br /> <br /> ◇ 즉, V(D, G)에 있어서 G는 이를 최소화 하는 방향으로, D는 최대화 하는 방향으로 가게 하는 minimax Problem<br /> <br /> 다. SBR(Stroke-Based Rendering)<br /> <br /> ◇ NPR(Non-Photorealistic Rendering) : 사람이 만들어낸 듯 한 예술적인 영상들을 컴퓨터로 재현해내<br /> 는 것이 목적인 컴퓨터그래픽스 분야 중 하나<br /> <br /> ◇ SBR(스트로크 기반 렌더링)은 NPR의 한 종류<br /> <br /> ◇ 스트로크(stroke) : 그림을 그릴 때 긋는 한 획 또는 점 등을 일컫는 용어<br /> <br /> ◇ 이미지를 이용한 SBR : 영상처리 기술을 통해 입력영상을 분석하고 분석된 데이터에 기반하여 방향,<br /> 위치, 색상, 길이 등 서로 다른 속성을 가진 다양한 브러시 스트로크를 생성<br /> <br /> ◇ 소스 영상을 효과적으로 표현하기 위해 브러시 스트로크의 다양한 속성들을 얼마나 정확하게 자동<br /> 적으로 추출 혹은 생성할 수 있는지가 가장 중요한 요소<br /> <br /> ◇ SBR 과정<br /> <br /> 브러시 스트로크를 그릴 위치와 브러시의 크기를 결정 → 해당 위치에 적합한 스트로크 탐색 → 찾아진 스트로크를 스트로크 표현기법에 의해 캔버스에 그림<br /> <br /> *특허조사 및 특허 전략 분석<br /> <br /> *기술 로드맵<br /> <br /> ====시장상황에 대한 분석====<br /> *경쟁제품 조사 비교<br /> deepart io<br /> <br /> [[그림:Deepart io.JPG]]<br /> *마케팅 전략 제시<br /> 다양한 SNS 등을 활용하여 마케팅<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> 이용자 수가 늘어남에 따라 얻게 되는 데이터로 점점 더 정교한 이미지 생성이 가능해진다.<br /> <br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> 다른 사람과 차별되는 자신만의 이미지를 만들 수 있다.<br /> <br /> 여러 컨텐츠에 사용됨으로써 수익 창출을 기대할 수 있다.<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> <br /> [[파일:개발일정.PNG]]<br /> <br /> ====구성원 및 추진체계====<br /> ◇ 최창현 : GAN을 이용한 전박적인 코딩에 대한 추진<br /> <br /> ◇ 이은규 : 외부 디자인 구성 및 style 이미지 선정<br /> <br /> ◇ 문철현 : Keras, GAN 등 개발도구에 대한 학습 및 코딩<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> ====설계 사양====<br /> ===개념설계안===<br /> [[파일:Intrinsic style transfer.PNG]]<br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> ===상세설계 내용===<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> 내용<br /> ====포스터====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

아보카도 https://capstone.uos.ac.kr/cdc/index.php?title=%EC%95%84%EB%B3%B4%EC%B9%B4%EB%8F%84%EC%A1%B0&diff=2030 2019-06-27T03:20:37Z

<p>아보카도: /* 과제 팀명 */</p> <hr /> <div>&lt;div&gt;__TOC__&lt;/div&gt;<br /> <br /> ==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> ''' 국문 : ''' 브러쉬스트로크를 이용한 이미지 페인팅 프로그램<br /> <br /> ''' 영문 : ''' image painting program using brushstroke<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 아보카도<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 김성환 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2019년 3월 ~ 2019년 6월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920062 최창현(팀장)<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920043 이은규<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920019 문철현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> 주어진 이미지를 바탕으로 실제 사람이 붓으로 그린 느낌(brushstroke 단위)의 이미지 생성<br /> ====개발 과제의 배경====<br /> 다양한 컨텐츠에 대한 수요가 높아지는 시대에 새로운 컨텐츠 제공<br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> 사용자가 원하는 이미지를 신속하고 효율적으로 그려주는 프로그램의 개발<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> *전 세계적인 기술현황<br /> <br /> 가. CNN(Convolutional Neural Network)<br /> <br /> ◇ CNN은 이미지의 공간 정보를 유지하면서 인접 이미지와의 특징을 효과적으로 인식하고 강조하는 방식으로 이미지의 특징을 추출하는 부분과 이미지를 분류하는 부분으로 구성 ◇ 특징 추출 영역은 Filter를 사용하여 공유 파라미터 수를 최소화하면서 이미지의 특징을 찾는 Convolution layer와 특징을 강화하고 모으는 Pooling layer로 구성<br /> <br /> ◇ CNN은 Filter의 크기, Stride, Padding과 Pooling 크기로 출력 데이터 크기를 조절하고, 필터의 개수로 출력 데이터의 채널을 결정<br /> <br /> 나. GAN(Generative Adversarial Networks)<br /> <br /> ◇ GAN : 비지도학습에 사용되는 인공지능 알고리즘으로 서로 경쟁하는 두 개의 신경 네트워크 시스템에 의해 구현됨. 시스템들은 이 제로섬 게임의 틀 안에 있기 때문에 두 시스템이 경쟁하며 학습하는 모델<br /> <br /> [[파일:GAN.png]]<br /> <br /> ◇ G(generator) : 랜덤한 노이즈에서 데이터를 만들어내는 생성자<br /> <br /> ◇ D(discriminator) : 분류를 담당하는 판별자<br /> <br /> ◇ GAN은 생성자와 판별자의 두 개의 모델로 구성됨<br /> <br /> ◇ GAN : 생성자 G와 판별자 D가 대립하며 서로의 성능을 개선시켜 나가는 모델<br /> <br /> [[파일:GAN수식.png]]<br /> <br /> ◇ x~pdata(x) : 실 데이터의 확률분포<br /> <br /> ◇ x : 그 중 샘플링한 데이터 <br /> <br /> ◇ 판별자 D : 출력이 실 데이터가 들어오면 1에 가깝게 확률을 추정하고, G가 만들어낸 가짜 데이터가 들어오면 0에 가깝게 함. log를 사용했기 때문에 실 데이터라면 log 1, 즉 최댓값인 0에 가까운 값이 나오고 가짜 데이터라면 -∞으로 발산하게 되기 때문에 V(D, G)를 최대화 하는 방향으로 학습<br /> <br /> ◇ z~pz(z) : 보통 정규분포로 사용하는 임의의 노이즈 분포<br /> <br /> ◇ z : 노이즈 분포에서 샘플링한 임의의 코드<br /> <br /> ◇ 생성자 G : 이 입력을 생성자 G에 넣어 만든 데이터를 판별자 D가 속아 넘어가서 진짜로 판별되면 log(1- D(G(z)))이기 때문에 D(G(z))이 1이며 으로 발산하고 판별자를 속이지 못하면 D(G(z))는 0이기 때문에 log(1- D(G(z))) 는 0에 가까운 최댓값이 나오게 될 것이다. 따라서 G는 V(D, G)를 최소화하는 방향으로 학습하게 됨<br /> <br /> ◇ 즉, V(D, G)에 있어서 G는 이를 최소화 하는 방향으로, D는 최대화 하는 방향으로 가게 하는 minimax Problem<br /> <br /> 다. SBR(Stroke-Based Rendering)<br /> <br /> ◇ NPR(Non-Photorealistic Rendering) : 사람이 만들어낸 듯 한 예술적인 영상들을 컴퓨터로 재현해내<br /> 는 것이 목적인 컴퓨터그래픽스 분야 중 하나<br /> <br /> ◇ SBR(스트로크 기반 렌더링)은 NPR의 한 종류<br /> <br /> ◇ 스트로크(stroke) : 그림을 그릴 때 긋는 한 획 또는 점 등을 일컫는 용어<br /> <br /> ◇ 이미지를 이용한 SBR : 영상처리 기술을 통해 입력영상을 분석하고 분석된 데이터에 기반하여 방향,<br /> 위치, 색상, 길이 등 서로 다른 속성을 가진 다양한 브러시 스트로크를 생성<br /> <br /> ◇ 소스 영상을 효과적으로 표현하기 위해 브러시 스트로크의 다양한 속성들을 얼마나 정확하게 자동<br /> 적으로 추출 혹은 생성할 수 있는지가 가장 중요한 요소<br /> <br /> ◇ SBR 과정<br /> <br /> 브러시 스트로크를 그릴 위치와 브러시의 크기를 결정 → 해당 위치에 적합한 스트로크 탐색 → 찾아진 스트로크를 스트로크 표현기법에 의해 캔버스에 그림<br /> <br /> *특허조사 및 특허 전략 분석<br /> <br /> *기술 로드맵<br /> <br /> ====시장상황에 대한 분석====<br /> *경쟁제품 조사 비교<br /> deepart io<br /> <br /> [[그림:Deepart io.JPG]]<br /> *마케팅 전략 제시<br /> 다양한 SNS 등을 활용하여 마케팅<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> 이용자 수가 늘어남에 따라 얻게 되는 데이터로 점점 더 정교한 이미지 생성이 가능해진다.<br /> <br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> 다른 사람과 차별되는 자신만의 이미지를 만들 수 있다.<br /> <br /> 여러 컨텐츠에 사용됨으로써 수익 창출을 기대할 수 있다.<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> <br /> [[파일:개발일정.PNG]]<br /> <br /> ====구성원 및 추진체계====<br /> ◇ 최창현 : GAN을 이용한 전박적인 코딩에 대한 추진<br /> <br /> ◇ 이은규 : 외부 디자인 구성 및 style 이미지 선정<br /> <br /> ◇ 문철현 : Keras, GAN 등 개발도구에 대한 학습 및 코딩<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> ====설계 사양====<br /> ===개념설계안===<br /> [[파일:Intrinsic style transfer.PNG]]<br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> ===상세설계 내용===<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> 내용<br /> ====포스터====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

아보카도 https://capstone.uos.ac.kr/cdc/index.php?title=%EC%95%84%EB%B3%B4%EC%B9%B4%EB%8F%84%EC%A1%B0&diff=2029 2019-06-27T03:20:05Z

<p>아보카도: /* 관련 기술의 현황 및 분석(State of art) */</p> <hr /> <div>&lt;div&gt;__TOC__&lt;/div&gt;<br /> <br /> ==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> ''' 국문 : ''' 브러쉬스트로크를 이용한 이미지 페인팅 프로그램<br /> <br /> ''' 영문 : ''' image painting program using brushstroke<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 아보카도<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 김성환 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2019년 3월 ~ 2019년 6월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920062 최창현(팀장)<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920043 이은규<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920019 문철현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> 주어진 이미지를 바탕으로 실제 사람이 붓으로 그린 느낌(brushstroke 단위)의 이미지 생성<br /> ====개발 과제의 배경====<br /> 다양한 컨텐츠에 대한 수요가 높아지는 시대에 새로운 컨텐츠 제공<br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> 사용자가 원하는 이미지를 신속하고 효율적으로 그려주는 프로그램의 개발<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> *전 세계적인 기술현황<br /> <br /> 가. CNN(Convolutional Neural Network)<br /> <br /> ◇ CNN은 이미지의 공간 정보를 유지하면서 인접 이미지와의 특징을 효과적으로 인식하고 강조하는 방식으로 이미지의 특징을 추출하는 부분과 이미지를 분류하는 부분으로 구성 ◇ 특징 추출 영역은 Filter를 사용하여 공유 파라미터 수를 최소화하면서 이미지의 특징을 찾는 Convolution layer와 특징을 강화하고 모으는 Pooling layer로 구성<br /> <br /> ◇ CNN은 Filter의 크기, Stride, Padding과 Pooling 크기로 출력 데이터 크기를 조절하고, 필터의 개수로 출력 데이터의 채널을 결정<br /> <br /> 나. GAN(Generative Adversarial Networks)<br /> <br /> ◇ GAN : 비지도학습에 사용되는 인공지능 알고리즘으로 서로 경쟁하는 두 개의 신경 네트워크 시스템에 의해 구현됨. 시스템들은 이 제로섬 게임의 틀 안에 있기 때문에 두 시스템이 경쟁하며 학습하는 모델<br /> <br /> [[파일:GAN.png]]<br /> <br /> ◇ G(generator) : 랜덤한 노이즈에서 데이터를 만들어내는 생성자<br /> <br /> ◇ D(discriminator) : 분류를 담당하는 판별자<br /> <br /> ◇ GAN은 생성자와 판별자의 두 개의 모델로 구성됨<br /> <br /> ◇ GAN : 생성자 G와 판별자 D가 대립하며 서로의 성능을 개선시켜 나가는 모델<br /> <br /> [[파일:GAN수식.png]]<br /> <br /> ◇ x~pdata(x) : 실 데이터의 확률분포<br /> <br /> ◇ x : 그 중 샘플링한 데이터 <br /> <br /> ◇ 판별자 D : 출력이 실 데이터가 들어오면 1에 가깝게 확률을 추정하고, G가 만들어낸 가짜 데이터가 들어오면 0에 가깝게 함. log를 사용했기 때문에 실 데이터라면 log 1, 즉 최댓값인 0에 가까운 값이 나오고 가짜 데이터라면 -∞으로 발산하게 되기 때문에 V(D, G)를 최대화 하는 방향으로 학습<br /> <br /> ◇ z~pz(z) : 보통 정규분포로 사용하는 임의의 노이즈 분포<br /> <br /> ◇ z : 노이즈 분포에서 샘플링한 임의의 코드<br /> <br /> ◇ 생성자 G : 이 입력을 생성자 G에 넣어 만든 데이터를 판별자 D가 속아 넘어가서 진짜로 판별되면 log(1- D(G(z)))이기 때문에 D(G(z))이 1이며 으로 발산하고 판별자를 속이지 못하면 D(G(z))는 0이기 때문에 log(1- D(G(z))) 는 0에 가까운 최댓값이 나오게 될 것이다. 따라서 G는 V(D, G)를 최소화하는 방향으로 학습하게 됨<br /> <br /> ◇ 즉, V(D, G)에 있어서 G는 이를 최소화 하는 방향으로, D는 최대화 하는 방향으로 가게 하는 minimax Problem<br /> <br /> 다. SBR(Stroke-Based Rendering)<br /> <br /> ◇ NPR(Non-Photorealistic Rendering) : 사람이 만들어낸 듯 한 예술적인 영상들을 컴퓨터로 재현해내<br /> 는 것이 목적인 컴퓨터그래픽스 분야 중 하나<br /> <br /> ◇ SBR(스트로크 기반 렌더링)은 NPR의 한 종류<br /> <br /> ◇ 스트로크(stroke) : 그림을 그릴 때 긋는 한 획 또는 점 등을 일컫는 용어<br /> <br /> ◇ 이미지를 이용한 SBR : 영상처리 기술을 통해 입력영상을 분석하고 분석된 데이터에 기반하여 방향,<br /> 위치, 색상, 길이 등 서로 다른 속성을 가진 다양한 브러시 스트로크를 생성<br /> <br /> ◇ 소스 영상을 효과적으로 표현하기 위해 브러시 스트로크의 다양한 속성들을 얼마나 정확하게 자동<br /> 적으로 추출 혹은 생성할 수 있는지가 가장 중요한 요소<br /> <br /> ◇ SBR 과정<br /> <br /> 브러시 스트로크를 그릴 위치와 브러시의 크기를 결정 → 해당 위치에 적합한 스트로크 탐색 → 찾아진 스트로크를 스트로크 표현기법에 의해 캔버스에 그림<br /> <br /> *특허조사 및 특허 전략 분석<br /> <br /> *기술 로드맵<br /> <br /> ====시장상황에 대한 분석====<br /> *경쟁제품 조사 비교<br /> deepart io<br /> <br /> [[그림:Deepart io.JPG]]<br /> *마케팅 전략 제시<br /> 다양한 SNS 등을 활용하여 마케팅<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> 이용자 수가 늘어남에 따라 얻게 되는 데이터로 점점 더 정교한 이미지 생성이 가능해진다.<br /> <br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> 다른 사람과 차별되는 자신만의 이미지를 만들 수 있다.<br /> <br /> 여러 컨텐츠에 사용됨으로써 수익 창출을 기대할 수 있다.<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> <br /> [[파일:개발일정.PNG]]<br /> <br /> ====구성원 및 추진체계====<br /> ◇ 최창현 : GAN을 이용한 전박적인 코딩에 대한 추진<br /> <br /> ◇ 이은규 : 외부 디자인 구성 및 style 이미지 선정<br /> <br /> ◇ 문철현 : Keras, GAN 등 개발도구에 대한 학습 및 코딩<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> ====설계 사양====<br /> ===개념설계안===<br /> [[파일:Intrinsic style transfer.PNG]]<br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> ===상세설계 내용===<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> 내용<br /> ====포스터====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

아보카도 https://capstone.uos.ac.kr/cdc/index.php?title=%ED%8C%8C%EC%9D%BC:GAN%EC%88%98%EC%8B%9D.png&diff=2028 2019-06-27T03:18:13Z

<p>아보카도: </p> <hr /> <div></div>

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<p>아보카도: </p> <hr /> <div></div>

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<p>아보카도: /* 개념설계안 */</p> <hr /> <div>&lt;div&gt;__TOC__&lt;/div&gt;<br /> <br /> ==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> ''' 국문 : ''' 브러쉬스트로크를 이용한 이미지 페인팅 프로그램<br /> <br /> ''' 영문 : ''' image painting program using brushstroke<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 아보카도<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 김성환 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2019년 3월 ~ 2019년 6월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920062 최창현(팀장)<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920043 이은규<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920019 문철현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> 주어진 이미지를 바탕으로 실제 사람이 붓으로 그린 느낌(brushstroke 단위)의 이미지 생성<br /> ====개발 과제의 배경====<br /> 다양한 컨텐츠에 대한 수요가 높아지는 시대에 새로운 컨텐츠 제공<br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> 사용자가 원하는 이미지를 신속하고 효율적으로 그려주는 프로그램의 개발<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> *전 세계적인 기술현황<br /> <br /> *특허조사 및 특허 전략 분석<br /> <br /> *기술 로드맵<br /> <br /> ====시장상황에 대한 분석====<br /> *경쟁제품 조사 비교<br /> deepart io<br /> <br /> [[그림:Deepart io.JPG]]<br /> *마케팅 전략 제시<br /> 다양한 SNS 등을 활용하여 마케팅<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> 이용자 수가 늘어남에 따라 얻게 되는 데이터로 점점 더 정교한 이미지 생성이 가능해진다.<br /> <br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> 다른 사람과 차별되는 자신만의 이미지를 만들 수 있다.<br /> <br /> 여러 컨텐츠에 사용됨으로써 수익 창출을 기대할 수 있다.<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> <br /> [[파일:개발일정.PNG]]<br /> <br /> ====구성원 및 추진체계====<br /> ◇ 최창현 : GAN을 이용한 전박적인 코딩에 대한 추진<br /> <br /> ◇ 이은규 : 외부 디자인 구성 및 style 이미지 선정<br /> <br /> ◇ 문철현 : Keras, GAN 등 개발도구에 대한 학습 및 코딩<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> ====설계 사양====<br /> ===개념설계안===<br /> [[파일:Intrinsic style transfer.PNG]]<br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> ===상세설계 내용===<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> 내용<br /> ====포스터====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

아보카도 https://capstone.uos.ac.kr/cdc/index.php?title=%ED%8C%8C%EC%9D%BC:Intrinsic_style_transfer.PNG&diff=2025 2019-06-27T03:11:05Z

<p>아보카도: </p> <hr /> <div></div>

아보카도 https://capstone.uos.ac.kr/cdc/index.php?title=%EC%95%84%EB%B3%B4%EC%B9%B4%EB%8F%84%EC%A1%B0&diff=2024 2019-06-27T03:10:32Z

<p>아보카도: /* 설계 */</p> <hr /> <div>&lt;div&gt;__TOC__&lt;/div&gt;<br /> <br /> ==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> ''' 국문 : ''' 브러쉬스트로크를 이용한 이미지 페인팅 프로그램<br /> <br /> ''' 영문 : ''' image painting program using brushstroke<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 아보카도<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 김성환 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2019년 3월 ~ 2019년 6월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920062 최창현(팀장)<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920043 이은규<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920019 문철현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> 주어진 이미지를 바탕으로 실제 사람이 붓으로 그린 느낌(brushstroke 단위)의 이미지 생성<br /> ====개발 과제의 배경====<br /> 다양한 컨텐츠에 대한 수요가 높아지는 시대에 새로운 컨텐츠 제공<br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> 사용자가 원하는 이미지를 신속하고 효율적으로 그려주는 프로그램의 개발<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> *전 세계적인 기술현황<br /> <br /> *특허조사 및 특허 전략 분석<br /> <br /> *기술 로드맵<br /> <br /> ====시장상황에 대한 분석====<br /> *경쟁제품 조사 비교<br /> deepart io<br /> <br /> [[그림:Deepart io.JPG]]<br /> *마케팅 전략 제시<br /> 다양한 SNS 등을 활용하여 마케팅<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> 이용자 수가 늘어남에 따라 얻게 되는 데이터로 점점 더 정교한 이미지 생성이 가능해진다.<br /> <br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> 다른 사람과 차별되는 자신만의 이미지를 만들 수 있다.<br /> <br /> 여러 컨텐츠에 사용됨으로써 수익 창출을 기대할 수 있다.<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> <br /> [[파일:개발일정.PNG]]<br /> <br /> ====구성원 및 추진체계====<br /> ◇ 최창현 : GAN을 이용한 전박적인 코딩에 대한 추진<br /> <br /> ◇ 이은규 : 외부 디자인 구성 및 style 이미지 선정<br /> <br /> ◇ 문철현 : Keras, GAN 등 개발도구에 대한 학습 및 코딩<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> ====설계 사양====<br /> ===개념설계안===<br /> <br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> ===상세설계 내용===<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> 내용<br /> ====포스터====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

아보카도 https://capstone.uos.ac.kr/cdc/index.php?title=%EC%95%84%EB%B3%B4%EC%B9%B4%EB%8F%84%EC%A1%B0&diff=2023 2019-06-27T03:09:24Z

<p>아보카도: /* 구성원 및 추진체계 */</p> <hr /> <div>&lt;div&gt;__TOC__&lt;/div&gt;<br /> <br /> ==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> ''' 국문 : ''' 브러쉬스트로크를 이용한 이미지 페인팅 프로그램<br /> <br /> ''' 영문 : ''' image painting program using brushstroke<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 아보카도<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 김성환 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2019년 3월 ~ 2019년 6월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920062 최창현(팀장)<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920043 이은규<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920019 문철현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> 주어진 이미지를 바탕으로 실제 사람이 붓으로 그린 느낌(brushstroke 단위)의 이미지 생성<br /> ====개발 과제의 배경====<br /> 다양한 컨텐츠에 대한 수요가 높아지는 시대에 새로운 컨텐츠 제공<br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> 사용자가 원하는 이미지를 신속하고 효율적으로 그려주는 프로그램의 개발<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> *전 세계적인 기술현황<br /> <br /> *특허조사 및 특허 전략 분석<br /> <br /> *기술 로드맵<br /> <br /> ====시장상황에 대한 분석====<br /> *경쟁제품 조사 비교<br /> deepart io<br /> <br /> [[그림:Deepart io.JPG]]<br /> *마케팅 전략 제시<br /> 다양한 SNS 등을 활용하여 마케팅<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> 이용자 수가 늘어남에 따라 얻게 되는 데이터로 점점 더 정교한 이미지 생성이 가능해진다.<br /> <br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> 다른 사람과 차별되는 자신만의 이미지를 만들 수 있다.<br /> <br /> 여러 컨텐츠에 사용됨으로써 수익 창출을 기대할 수 있다.<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> <br /> [[파일:개발일정.PNG]]<br /> <br /> ====구성원 및 추진체계====<br /> ◇ 최창현 : GAN을 이용한 전박적인 코딩에 대한 추진<br /> <br /> ◇ 이은규 : 외부 디자인 구성 및 style 이미지 선정<br /> <br /> ◇ 문철현 : Keras, GAN 등 개발도구에 대한 학습 및 코딩<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> 내용<br /> ====설계 사양====<br /> 내용<br /> <br /> ===개념설계안===<br /> 내용<br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> 내용<br /> <br /> ===상세설계 내용===<br /> 내용<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> 내용<br /> ====포스터====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

아보카도 https://capstone.uos.ac.kr/cdc/index.php?title=%EC%95%84%EB%B3%B4%EC%B9%B4%EB%8F%84%EC%A1%B0&diff=2022 2019-06-27T03:08:14Z

<p>아보카도: /* 개발 일정 */</p> <hr /> <div>&lt;div&gt;__TOC__&lt;/div&gt;<br /> <br /> ==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> ''' 국문 : ''' 브러쉬스트로크를 이용한 이미지 페인팅 프로그램<br /> <br /> ''' 영문 : ''' image painting program using brushstroke<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 아보카도<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 김성환 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2019년 3월 ~ 2019년 6월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920062 최창현(팀장)<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920043 이은규<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920019 문철현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> 주어진 이미지를 바탕으로 실제 사람이 붓으로 그린 느낌(brushstroke 단위)의 이미지 생성<br /> ====개발 과제의 배경====<br /> 다양한 컨텐츠에 대한 수요가 높아지는 시대에 새로운 컨텐츠 제공<br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> 사용자가 원하는 이미지를 신속하고 효율적으로 그려주는 프로그램의 개발<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> *전 세계적인 기술현황<br /> <br /> *특허조사 및 특허 전략 분석<br /> <br /> *기술 로드맵<br /> <br /> ====시장상황에 대한 분석====<br /> *경쟁제품 조사 비교<br /> deepart io<br /> <br /> [[그림:Deepart io.JPG]]<br /> *마케팅 전략 제시<br /> 다양한 SNS 등을 활용하여 마케팅<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> 이용자 수가 늘어남에 따라 얻게 되는 데이터로 점점 더 정교한 이미지 생성이 가능해진다.<br /> <br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> 다른 사람과 차별되는 자신만의 이미지를 만들 수 있다.<br /> <br /> 여러 컨텐츠에 사용됨으로써 수익 창출을 기대할 수 있다.<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> <br /> [[파일:개발일정.PNG]]<br /> <br /> ====구성원 및 추진체계====<br /> 내용<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> 내용<br /> ====설계 사양====<br /> 내용<br /> <br /> ===개념설계안===<br /> 내용<br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> 내용<br /> <br /> ===상세설계 내용===<br /> 내용<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> 내용<br /> ====포스터====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

아보카도 https://capstone.uos.ac.kr/cdc/index.php?title=%EC%95%84%EB%B3%B4%EC%B9%B4%EB%8F%84%EC%A1%B0&diff=2021 2019-06-27T03:06:27Z

<p>아보카도: /* 개발 일정 */</p> <hr /> <div>&lt;div&gt;__TOC__&lt;/div&gt;<br /> <br /> ==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> ''' 국문 : ''' 브러쉬스트로크를 이용한 이미지 페인팅 프로그램<br /> <br /> ''' 영문 : ''' image painting program using brushstroke<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 아보카도<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 김성환 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2019년 3월 ~ 2019년 6월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920062 최창현(팀장)<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920043 이은규<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920019 문철현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> 주어진 이미지를 바탕으로 실제 사람이 붓으로 그린 느낌(brushstroke 단위)의 이미지 생성<br /> ====개발 과제의 배경====<br /> 다양한 컨텐츠에 대한 수요가 높아지는 시대에 새로운 컨텐츠 제공<br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> 사용자가 원하는 이미지를 신속하고 효율적으로 그려주는 프로그램의 개발<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> *전 세계적인 기술현황<br /> <br /> *특허조사 및 특허 전략 분석<br /> <br /> *기술 로드맵<br /> <br /> ====시장상황에 대한 분석====<br /> *경쟁제품 조사 비교<br /> deepart io<br /> <br /> [[그림:Deepart io.JPG]]<br /> *마케팅 전략 제시<br /> 다양한 SNS 등을 활용하여 마케팅<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> 이용자 수가 늘어남에 따라 얻게 되는 데이터로 점점 더 정교한 이미지 생성이 가능해진다.<br /> <br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> 다른 사람과 차별되는 자신만의 이미지를 만들 수 있다.<br /> <br /> 여러 컨텐츠에 사용됨으로써 수익 창출을 기대할 수 있다.<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> <br /> [[파일:개발일정.png]]<br /> <br /> ====구성원 및 추진체계====<br /> 내용<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> 내용<br /> ====설계 사양====<br /> 내용<br /> <br /> ===개념설계안===<br /> 내용<br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> 내용<br /> <br /> ===상세설계 내용===<br /> 내용<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> 내용<br /> ====포스터====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

아보카도 https://capstone.uos.ac.kr/cdc/index.php?title=%ED%8C%8C%EC%9D%BC:%EA%B0%9C%EB%B0%9C%EC%9D%BC%EC%A0%95.PNG&diff=2020 2019-06-27T03:05:16Z

<p>아보카도: </p> <hr /> <div></div>

아보카도 https://capstone.uos.ac.kr/cdc/index.php?title=%EC%95%84%EB%B3%B4%EC%B9%B4%EB%8F%84%EC%A1%B0&diff=2019 2019-06-27T03:02:30Z

<p>아보카도: /* 경제적, 사회적 기대 및 파급효과 */</p> <hr /> <div>&lt;div&gt;__TOC__&lt;/div&gt;<br /> <br /> ==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> ''' 국문 : ''' 브러쉬스트로크를 이용한 이미지 페인팅 프로그램<br /> <br /> ''' 영문 : ''' image painting program using brushstroke<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 아보카도<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 김성환 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2019년 3월 ~ 2019년 6월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920062 최창현(팀장)<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920043 이은규<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920019 문철현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> 주어진 이미지를 바탕으로 실제 사람이 붓으로 그린 느낌(brushstroke 단위)의 이미지 생성<br /> ====개발 과제의 배경====<br /> 다양한 컨텐츠에 대한 수요가 높아지는 시대에 새로운 컨텐츠 제공<br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> 사용자가 원하는 이미지를 신속하고 효율적으로 그려주는 프로그램의 개발<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> *전 세계적인 기술현황<br /> <br /> *특허조사 및 특허 전략 분석<br /> <br /> *기술 로드맵<br /> <br /> ====시장상황에 대한 분석====<br /> *경쟁제품 조사 비교<br /> deepart io<br /> <br /> [[그림:Deepart io.JPG]]<br /> *마케팅 전략 제시<br /> 다양한 SNS 등을 활용하여 마케팅<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> 이용자 수가 늘어남에 따라 얻게 되는 데이터로 점점 더 정교한 이미지 생성이 가능해진다.<br /> <br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> 다른 사람과 차별되는 자신만의 이미지를 만들 수 있다.<br /> <br /> 여러 컨텐츠에 사용됨으로써 수익 창출을 기대할 수 있다.<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> 내용<br /> ====구성원 및 추진체계====<br /> 내용<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> 내용<br /> ====설계 사양====<br /> 내용<br /> <br /> ===개념설계안===<br /> 내용<br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> 내용<br /> <br /> ===상세설계 내용===<br /> 내용<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> 내용<br /> ====포스터====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

아보카도 https://capstone.uos.ac.kr/cdc/index.php?title=%EC%95%84%EB%B3%B4%EC%B9%B4%EB%8F%84%EC%A1%B0&diff=2018 2019-06-27T03:02:12Z

<p>아보카도: /* 경제적, 사회적 기대 및 파급효과 */</p> <hr /> <div>&lt;div&gt;__TOC__&lt;/div&gt;<br /> <br /> ==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> ''' 국문 : ''' 브러쉬스트로크를 이용한 이미지 페인팅 프로그램<br /> <br /> ''' 영문 : ''' image painting program using brushstroke<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 아보카도<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 김성환 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2019년 3월 ~ 2019년 6월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920062 최창현(팀장)<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920043 이은규<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920019 문철현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> 주어진 이미지를 바탕으로 실제 사람이 붓으로 그린 느낌(brushstroke 단위)의 이미지 생성<br /> ====개발 과제의 배경====<br /> 다양한 컨텐츠에 대한 수요가 높아지는 시대에 새로운 컨텐츠 제공<br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> 사용자가 원하는 이미지를 신속하고 효율적으로 그려주는 프로그램의 개발<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> *전 세계적인 기술현황<br /> <br /> *특허조사 및 특허 전략 분석<br /> <br /> *기술 로드맵<br /> <br /> ====시장상황에 대한 분석====<br /> *경쟁제품 조사 비교<br /> deepart io<br /> <br /> [[그림:Deepart io.JPG]]<br /> *마케팅 전략 제시<br /> 다양한 SNS 등을 활용하여 마케팅<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> 이용자 수가 늘어남에 따라 얻게 되는 데이터로 점점 더 정교한 이미지 생성이 가능해진다.<br /> <br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> 다른 사람과 차별되는 자신만의 이미지를 만들 수 있다.<br /> 여러 컨텐츠에 사용됨으로써 수익 창출을 기대할 수 있다.<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> 내용<br /> ====구성원 및 추진체계====<br /> 내용<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> 내용<br /> ====설계 사양====<br /> 내용<br /> <br /> ===개념설계안===<br /> 내용<br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> 내용<br /> <br /> ===상세설계 내용===<br /> 내용<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> 내용<br /> ====포스터====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

아보카도 https://capstone.uos.ac.kr/cdc/index.php?title=%EC%95%84%EB%B3%B4%EC%B9%B4%EB%8F%84%EC%A1%B0&diff=2017 2019-06-27T03:00:22Z

<p>아보카도: /* 기술적 기대효과 */</p> <hr /> <div>&lt;div&gt;__TOC__&lt;/div&gt;<br /> <br /> ==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> ''' 국문 : ''' 브러쉬스트로크를 이용한 이미지 페인팅 프로그램<br /> <br /> ''' 영문 : ''' image painting program using brushstroke<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 아보카도<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 김성환 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2019년 3월 ~ 2019년 6월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920062 최창현(팀장)<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920043 이은규<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920019 문철현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> 주어진 이미지를 바탕으로 실제 사람이 붓으로 그린 느낌(brushstroke 단위)의 이미지 생성<br /> ====개발 과제의 배경====<br /> 다양한 컨텐츠에 대한 수요가 높아지는 시대에 새로운 컨텐츠 제공<br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> 사용자가 원하는 이미지를 신속하고 효율적으로 그려주는 프로그램의 개발<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> *전 세계적인 기술현황<br /> <br /> *특허조사 및 특허 전략 분석<br /> <br /> *기술 로드맵<br /> <br /> ====시장상황에 대한 분석====<br /> *경쟁제품 조사 비교<br /> deepart io<br /> <br /> [[그림:Deepart io.JPG]]<br /> *마케팅 전략 제시<br /> 다양한 SNS 등을 활용하여 마케팅<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> 이용자 수가 늘어남에 따라 얻게 되는 데이터로 점점 더 정교한 이미지 생성이 가능해진다.<br /> <br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> 내용<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> 내용<br /> ====구성원 및 추진체계====<br /> 내용<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> 내용<br /> ====설계 사양====<br /> 내용<br /> <br /> ===개념설계안===<br /> 내용<br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> 내용<br /> <br /> ===상세설계 내용===<br /> 내용<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> 내용<br /> ====포스터====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

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<p>아보카도: /* 시장상황에 대한 분석 */</p> <hr /> <div>&lt;div&gt;__TOC__&lt;/div&gt;<br /> <br /> ==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> ''' 국문 : ''' 브러쉬스트로크를 이용한 이미지 페인팅 프로그램<br /> <br /> ''' 영문 : ''' image painting program using brushstroke<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 아보카도<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 김성환 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2019년 3월 ~ 2019년 6월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920062 최창현(팀장)<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920043 이은규<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920019 문철현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> 주어진 이미지를 바탕으로 실제 사람이 붓으로 그린 느낌(brushstroke 단위)의 이미지 생성<br /> ====개발 과제의 배경====<br /> 다양한 컨텐츠에 대한 수요가 높아지는 시대에 새로운 컨텐츠 제공<br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> 사용자가 원하는 이미지를 신속하고 효율적으로 그려주는 프로그램의 개발<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> *전 세계적인 기술현황<br /> <br /> *특허조사 및 특허 전략 분석<br /> <br /> *기술 로드맵<br /> <br /> ====시장상황에 대한 분석====<br /> *경쟁제품 조사 비교<br /> deepart io<br /> <br /> [[그림:Deepart io.JPG]]<br /> *마케팅 전략 제시<br /> 다양한 SNS 등을 활용하여 마케팅<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> 내용<br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> 내용<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> 내용<br /> ====구성원 및 추진체계====<br /> 내용<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> 내용<br /> ====설계 사양====<br /> 내용<br /> <br /> ===개념설계안===<br /> 내용<br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> 내용<br /> <br /> ===상세설계 내용===<br /> 내용<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> 내용<br /> ====포스터====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

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<p>아보카도: /* 시장상황에 대한 분석 */</p> <hr /> <div>&lt;div&gt;__TOC__&lt;/div&gt;<br /> <br /> ==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> ''' 국문 : ''' 브러쉬스트로크를 이용한 이미지 페인팅 프로그램<br /> <br /> ''' 영문 : ''' image painting program using brushstroke<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 아보카도<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 김성환 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2019년 3월 ~ 2019년 6월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920062 최창현(팀장)<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920043 이은규<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920019 문철현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> 주어진 이미지를 바탕으로 실제 사람이 붓으로 그린 느낌(brushstroke 단위)의 이미지 생성<br /> ====개발 과제의 배경====<br /> 다양한 컨텐츠에 대한 수요가 높아지는 시대에 새로운 컨텐츠 제공<br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> 사용자가 원하는 이미지를 신속하고 효율적으로 그려주는 프로그램의 개발<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> *전 세계적인 기술현황<br /> <br /> *특허조사 및 특허 전략 분석<br /> <br /> *기술 로드맵<br /> <br /> ====시장상황에 대한 분석====<br /> *경쟁제품 조사 비교<br /> deepart io<br /> [[그림:Deepart io.JPG]]<br /> *마케팅 전략 제시<br /> 다양한 SNS 등을 활용하여 마케팅<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> 내용<br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> 내용<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> 내용<br /> ====구성원 및 추진체계====<br /> 내용<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> 내용<br /> ====설계 사양====<br /> 내용<br /> <br /> ===개념설계안===<br /> 내용<br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> 내용<br /> <br /> ===상세설계 내용===<br /> 내용<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> 내용<br /> ====포스터====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

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<p>아보카도: /* 시장상황에 대한 분석 */</p> <hr /> <div>&lt;div&gt;__TOC__&lt;/div&gt;<br /> <br /> ==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> ''' 국문 : ''' 브러쉬스트로크를 이용한 이미지 페인팅 프로그램<br /> <br /> ''' 영문 : ''' image painting program using brushstroke<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 아보카도<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 김성환 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2019년 3월 ~ 2019년 6월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920062 최창현(팀장)<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920043 이은규<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920019 문철현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> 주어진 이미지를 바탕으로 실제 사람이 붓으로 그린 느낌(brushstroke 단위)의 이미지 생성<br /> ====개발 과제의 배경====<br /> 다양한 컨텐츠에 대한 수요가 높아지는 시대에 새로운 컨텐츠 제공<br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> 사용자가 원하는 이미지를 신속하고 효율적으로 그려주는 프로그램의 개발<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> *전 세계적인 기술현황<br /> <br /> *특허조사 및 특허 전략 분석<br /> <br /> *기술 로드맵<br /> <br /> ====시장상황에 대한 분석====<br /> *경쟁제품 조사 비교<br /> [[그림:Deepart io.JPG]]<br /> *마케팅 전략 제시<br /> 다양한 SNS 등을 활용하여 마케팅<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> 내용<br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> 내용<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> 내용<br /> ====구성원 및 추진체계====<br /> 내용<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> 내용<br /> ====설계 사양====<br /> 내용<br /> <br /> ===개념설계안===<br /> 내용<br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> 내용<br /> <br /> ===상세설계 내용===<br /> 내용<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> 내용<br /> ====포스터====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

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<p>아보카도: /* 시장상황에 대한 분석 */</p> <hr /> <div>&lt;div&gt;__TOC__&lt;/div&gt;<br /> <br /> ==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> ''' 국문 : ''' 브러쉬스트로크를 이용한 이미지 페인팅 프로그램<br /> <br /> ''' 영문 : ''' image painting program using brushstroke<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 아보카도<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 김성환 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2019년 3월 ~ 2019년 6월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920062 최창현(팀장)<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920043 이은규<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920019 문철현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> 주어진 이미지를 바탕으로 실제 사람이 붓으로 그린 느낌(brushstroke 단위)의 이미지 생성<br /> ====개발 과제의 배경====<br /> 다양한 컨텐츠에 대한 수요가 높아지는 시대에 새로운 컨텐츠 제공<br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> 사용자가 원하는 이미지를 신속하고 효율적으로 그려주는 프로그램의 개발<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> *전 세계적인 기술현황<br /> <br /> *특허조사 및 특허 전략 분석<br /> <br /> *기술 로드맵<br /> <br /> ====시장상황에 대한 분석====<br /> *경쟁제품 조사 비교<br /> [[그림:deepart_io.jpg]]<br /> *마케팅 전략 제시<br /> 다양한 SNS 등을 활용하여 마케팅<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> 내용<br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> 내용<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> 내용<br /> ====구성원 및 추진체계====<br /> 내용<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> 내용<br /> ====설계 사양====<br /> 내용<br /> <br /> ===개념설계안===<br /> 내용<br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> 내용<br /> <br /> ===상세설계 내용===<br /> 내용<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> 내용<br /> ====포스터====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

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<p>아보카도: </p> <hr /> <div></div>

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<p>아보카도: /* 시장상황에 대한 분석 */</p> <hr /> <div>&lt;div&gt;__TOC__&lt;/div&gt;<br /> <br /> ==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> ''' 국문 : ''' 브러쉬스트로크를 이용한 이미지 페인팅 프로그램<br /> <br /> ''' 영문 : ''' image painting program using brushstroke<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 아보카도<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 김성환 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2019년 3월 ~ 2019년 6월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920062 최창현(팀장)<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920043 이은규<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920019 문철현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> 주어진 이미지를 바탕으로 실제 사람이 붓으로 그린 느낌(brushstroke 단위)의 이미지 생성<br /> ====개발 과제의 배경====<br /> 다양한 컨텐츠에 대한 수요가 높아지는 시대에 새로운 컨텐츠 제공<br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> 사용자가 원하는 이미지를 신속하고 효율적으로 그려주는 프로그램의 개발<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> *전 세계적인 기술현황<br /> <br /> *특허조사 및 특허 전략 분석<br /> <br /> *기술 로드맵<br /> <br /> ====시장상황에 대한 분석====<br /> *경쟁제품 조사 비교<br /> [[파일:Example.jpg]]<br /> *마케팅 전략 제시<br /> 다양한 SNS 등을 활용하여 마케팅<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> 내용<br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> 내용<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> 내용<br /> ====구성원 및 추진체계====<br /> 내용<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> 내용<br /> ====설계 사양====<br /> 내용<br /> <br /> ===개념설계안===<br /> 내용<br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> 내용<br /> <br /> ===상세설계 내용===<br /> 내용<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> 내용<br /> ====포스터====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

아보카도 https://capstone.uos.ac.kr/cdc/index.php?title=%EC%95%84%EB%B3%B4%EC%B9%B4%EB%8F%84%EC%A1%B0&diff=2010 2019-06-27T02:49:13Z

<p>아보카도: /* 시장상황에 대한 분석 */</p> <hr /> <div>&lt;div&gt;__TOC__&lt;/div&gt;<br /> <br /> ==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> ''' 국문 : ''' 브러쉬스트로크를 이용한 이미지 페인팅 프로그램<br /> <br /> ''' 영문 : ''' image painting program using brushstroke<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 아보카도<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 김성환 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2019년 3월 ~ 2019년 6월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920062 최창현(팀장)<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920043 이은규<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920019 문철현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> 주어진 이미지를 바탕으로 실제 사람이 붓으로 그린 느낌(brushstroke 단위)의 이미지 생성<br /> ====개발 과제의 배경====<br /> 다양한 컨텐츠에 대한 수요가 높아지는 시대에 새로운 컨텐츠 제공<br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> 사용자가 원하는 이미지를 신속하고 효율적으로 그려주는 프로그램의 개발<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> *전 세계적인 기술현황<br /> <br /> *특허조사 및 특허 전략 분석<br /> <br /> *기술 로드맵<br /> <br /> ====시장상황에 대한 분석====<br /> *경쟁제품 조사 비교<br /> [[파일:C:\Users\은규\Desktop\2019년 1학기\캡스톤\2. 경쟁력분석 보고서\deepart_io.jpg]]<br /> *마케팅 전략 제시<br /> 다양한 SNS 등을 활용하여 마케팅<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> 내용<br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> 내용<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> 내용<br /> ====구성원 및 추진체계====<br /> 내용<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> 내용<br /> ====설계 사양====<br /> 내용<br /> <br /> ===개념설계안===<br /> 내용<br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> 내용<br /> <br /> ===상세설계 내용===<br /> 내용<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> 내용<br /> ====포스터====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

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<p>아보카도: /* 관련 기술의 현황 및 분석(State of art) */</p> <hr /> <div>&lt;div&gt;__TOC__&lt;/div&gt;<br /> <br /> ==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> ''' 국문 : ''' 브러쉬스트로크를 이용한 이미지 페인팅 프로그램<br /> <br /> ''' 영문 : ''' image painting program using brushstroke<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 아보카도<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 김성환 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2019년 3월 ~ 2019년 6월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920062 최창현(팀장)<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920043 이은규<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920019 문철현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> 주어진 이미지를 바탕으로 실제 사람이 붓으로 그린 느낌(brushstroke 단위)의 이미지 생성<br /> ====개발 과제의 배경====<br /> 다양한 컨텐츠에 대한 수요가 높아지는 시대에 새로운 컨텐츠 제공<br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> 사용자가 원하는 이미지를 신속하고 효율적으로 그려주는 프로그램의 개발<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> *전 세계적인 기술현황<br /> <br /> *특허조사 및 특허 전략 분석<br /> <br /> *기술 로드맵<br /> <br /> ====시장상황에 대한 분석====<br /> *경쟁제품 조사 비교<br /> 내용<br /> *마케팅 전략 제시<br /> 내용<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> 내용<br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> 내용<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> 내용<br /> ====구성원 및 추진체계====<br /> 내용<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> 내용<br /> ====설계 사양====<br /> 내용<br /> <br /> ===개념설계안===<br /> 내용<br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> 내용<br /> <br /> ===상세설계 내용===<br /> 내용<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> 내용<br /> ====포스터====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

아보카도 https://capstone.uos.ac.kr/cdc/index.php?title=%EC%95%84%EB%B3%B4%EC%B9%B4%EB%8F%84%EC%A1%B0&diff=2008 2019-06-27T02:44:45Z

<p>아보카도: /* 개발 과제의 개요 */</p> <hr /> <div>&lt;div&gt;__TOC__&lt;/div&gt;<br /> <br /> ==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> ''' 국문 : ''' 브러쉬스트로크를 이용한 이미지 페인팅 프로그램<br /> <br /> ''' 영문 : ''' image painting program using brushstroke<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 아보카도<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 김성환 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2019년 3월 ~ 2019년 6월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920062 최창현(팀장)<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920043 이은규<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920019 문철현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> 주어진 이미지를 바탕으로 실제 사람이 붓으로 그린 느낌(brushstroke 단위)의 이미지 생성<br /> ====개발 과제의 배경====<br /> 다양한 컨텐츠에 대한 수요가 높아지는 시대에 새로운 컨텐츠 제공<br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> 사용자가 원하는 이미지를 신속하고 효율적으로 그려주는 프로그램의 개발<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> *전 세계적인 기술현황<br /> 내용<br /> *특허조사 및 특허 전략 분석<br /> 내용<br /> *기술 로드맵<br /> 내용<br /> <br /> ====시장상황에 대한 분석====<br /> *경쟁제품 조사 비교<br /> 내용<br /> *마케팅 전략 제시<br /> 내용<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> 내용<br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> 내용<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> 내용<br /> ====구성원 및 추진체계====<br /> 내용<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> 내용<br /> ====설계 사양====<br /> 내용<br /> <br /> ===개념설계안===<br /> 내용<br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> 내용<br /> <br /> ===상세설계 내용===<br /> 내용<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> 내용<br /> ====포스터====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

아보카도 https://capstone.uos.ac.kr/cdc/index.php?title=%EC%95%84%EB%B3%B4%EC%B9%B4%EB%8F%84%EC%A1%B0&diff=2007 2019-06-27T02:41:29Z

<p>아보카도: /* 구성원 소개 */</p> <hr /> <div>&lt;div&gt;__TOC__&lt;/div&gt;<br /> <br /> ==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> ''' 국문 : ''' 브러쉬스트로크를 이용한 이미지 페인팅 프로그램<br /> <br /> ''' 영문 : ''' image painting program using brushstroke<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 아보카도<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 김성환 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2019년 3월 ~ 2019년 6월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920062 최창현(팀장)<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920043 이은규<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920019 문철현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> 내용<br /> ====개발 과제의 배경====<br /> 내용<br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> *전 세계적인 기술현황<br /> 내용<br /> *특허조사 및 특허 전략 분석<br /> 내용<br /> *기술 로드맵<br /> 내용<br /> <br /> ====시장상황에 대한 분석====<br /> *경쟁제품 조사 비교<br /> 내용<br /> *마케팅 전략 제시<br /> 내용<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> 내용<br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> 내용<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> 내용<br /> ====구성원 및 추진체계====<br /> 내용<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> 내용<br /> ====설계 사양====<br /> 내용<br /> <br /> ===개념설계안===<br /> 내용<br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> 내용<br /> <br /> ===상세설계 내용===<br /> 내용<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> 내용<br /> ====포스터====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

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<p>아보카도: /* 지도교수 */</p> <hr /> <div>&lt;div&gt;__TOC__&lt;/div&gt;<br /> <br /> ==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> ''' 국문 : ''' 브러쉬스트로크를 이용한 이미지 페인팅 프로그램<br /> <br /> ''' 영문 : ''' image painting program using brushstroke<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 아보카도<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 김성환 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2019년 3월 ~ 2019년 6월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 ㅁㅁ공학부·과 2011XXX0** 김**(팀장)<br /> <br /> 서울시립대학교 ㅁㅁ공학부·과 2011XXX0** 정**<br /> <br /> 서울시립대학교 ㅁㅁ공학부·과 2011XXX0** 조**<br /> <br /> 서울시립대학교 ㅁㅁ공학부·과 2011XXX0** 이**<br /> <br /> 서울시립대학교 ㅁㅁ공학부·과 2011XXX0** 남**<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> 내용<br /> ====개발 과제의 배경====<br /> 내용<br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> *전 세계적인 기술현황<br /> 내용<br /> *특허조사 및 특허 전략 분석<br /> 내용<br /> *기술 로드맵<br /> 내용<br /> <br /> ====시장상황에 대한 분석====<br /> *경쟁제품 조사 비교<br /> 내용<br /> *마케팅 전략 제시<br /> 내용<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> 내용<br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> 내용<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> 내용<br /> ====구성원 및 추진체계====<br /> 내용<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> 내용<br /> ====설계 사양====<br /> 내용<br /> <br /> ===개념설계안===<br /> 내용<br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> 내용<br /> <br /> ===상세설계 내용===<br /> 내용<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> 내용<br /> ====포스터====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

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<p>아보카도: /* 과제 팀명 */</p> <hr /> <div>&lt;div&gt;__TOC__&lt;/div&gt;<br /> <br /> ==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> ''' 국문 : ''' 브러쉬스트로크를 이용한 이미지 페인팅 프로그램<br /> <br /> ''' 영문 : ''' image painting program using brushstroke<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 아보카도<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 000 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2019년 3월 ~ 2019년 6월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 ㅁㅁ공학부·과 2011XXX0** 김**(팀장)<br /> <br /> 서울시립대학교 ㅁㅁ공학부·과 2011XXX0** 정**<br /> <br /> 서울시립대학교 ㅁㅁ공학부·과 2011XXX0** 조**<br /> <br /> 서울시립대학교 ㅁㅁ공학부·과 2011XXX0** 이**<br /> <br /> 서울시립대학교 ㅁㅁ공학부·과 2011XXX0** 남**<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> 내용<br /> ====개발 과제의 배경====<br /> 내용<br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> *전 세계적인 기술현황<br /> 내용<br /> *특허조사 및 특허 전략 분석<br /> 내용<br /> *기술 로드맵<br /> 내용<br /> <br /> ====시장상황에 대한 분석====<br /> *경쟁제품 조사 비교<br /> 내용<br /> *마케팅 전략 제시<br /> 내용<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> 내용<br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> 내용<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> 내용<br /> ====구성원 및 추진체계====<br /> 내용<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> 내용<br /> ====설계 사양====<br /> 내용<br /> <br /> ===개념설계안===<br /> 내용<br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> 내용<br /> <br /> ===상세설계 내용===<br /> 내용<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> 내용<br /> ====포스터====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

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<p>아보카도: /* 기술개발 과제 */</p> <hr /> <div>&lt;div&gt;__TOC__&lt;/div&gt;<br /> <br /> ==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> ''' 국문 : ''' 브러쉬스트로크를 이용한 이미지 페인팅 프로그램<br /> <br /> ''' 영문 : ''' image painting program using brushstroke<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 00000..<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 000 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2019년 3월 ~ 2019년 6월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 ㅁㅁ공학부·과 2011XXX0** 김**(팀장)<br /> <br /> 서울시립대학교 ㅁㅁ공학부·과 2011XXX0** 정**<br /> <br /> 서울시립대학교 ㅁㅁ공학부·과 2011XXX0** 조**<br /> <br /> 서울시립대학교 ㅁㅁ공학부·과 2011XXX0** 이**<br /> <br /> 서울시립대학교 ㅁㅁ공학부·과 2011XXX0** 남**<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> 내용<br /> ====개발 과제의 배경====<br /> 내용<br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> *전 세계적인 기술현황<br /> 내용<br /> *특허조사 및 특허 전략 분석<br /> 내용<br /> *기술 로드맵<br /> 내용<br /> <br /> ====시장상황에 대한 분석====<br /> *경쟁제품 조사 비교<br /> 내용<br /> *마케팅 전략 제시<br /> 내용<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> 내용<br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> 내용<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> 내용<br /> ====구성원 및 추진체계====<br /> 내용<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> 내용<br /> ====설계 사양====<br /> 내용<br /> <br /> ===개념설계안===<br /> 내용<br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> 내용<br /> <br /> ===상세설계 내용===<br /> 내용<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> 내용<br /> ====포스터====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

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<p>아보카도: /* 구성원 소개 */</p> <hr /> <div>&lt;div&gt;__TOC__&lt;/div&gt;<br /> <br /> ==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> ''' 국문 : ''' EOS기반 분산형 클라우드 게이밍 플랫폼 개발<br /> <br /> ''' 영문 : ''' Development of distributed cloud gaming platform based on EOS<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> KOS<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 김성환 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2019년 3월 ~ 2019년 6월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 20139200** 김*준<br /> <br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 20139200** 노*선<br /> <br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 20139200** 임*범<br /> <br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 20139200** 장*석<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> <br /> 게임 산업 규모는 매 년 커져감에 반해 하드웨어의 보급의 속도는 그렇지 못한 편이다. 이에 블록 체인 기술과 함께 분산형 클라우드 게이밍 플랫폼 서비스를 제공, 사용자(게이머)로 하여금 다양 한 플랫폼에서 고사양의 게임을 플레이 할 수 있도록 도와주는 것이 주된 개발 과제이다.<br /> <br /> ====개발 과제 요약====<br /> ◇ EOS Block Chain을 활용한 분산형 클라우드 게이밍 DApp(Decentralized Application)<br /> <br /> ◇ 저사양 PC를 소유한 게이머가 고사양 게임을 플레이 할 수 있는 Platform<br /> <br /> ◇ 트랜잭션 처리 시 수수료가 필요 없는 EOS를 이용한 경제적인 서비스<br /> <br /> ◇ EOS의 월등한 트랙잭션 처리 속도로 인한 빠른 게임 플레이 환경 제공<br /> <br /> ◇ IPFS를 이용한 빠르고 쾌적한 스트리밍 서비스<br /> <br /> ====개발 과제의 배경====<br /> ◇ 게이머와 게임 산업의 규모는 커지고 있지만 하드웨어의 보급이 그 속도를 따라가지 못하고 있음<br /> &gt; 클라우드 게이밍을 통한 하드웨어 격차 감소<br /> <br /> ◇ 분산형 클라우드 게이밍 플랫폼 개발을 통한 향상된 스트리밍 서비스 제공<br /> &gt; 기존 클라우드 게이밍 플랫폼과 비교하여 스트리밍 지연속도 감소<br /> <br /> ◇ 기존 시장에서 사용되던 이더리움 기반이 아닌 EOS 기반 플랫폼을 개발<br /> &gt; 이더리움보다 월등한 EOS의 초당 트랜잭션 처리 수가 게임 처리 속도의 향상을 제공<br /> <br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> ◇웹을 기반으로 한 실시간 스트리밍 게이밍 플랫폼 제공<br /> <br /> ◇ 다양한 사용자의 욕구를 충족시키기 위해 폭넓은 장르의 게임 지원<br /> <br /> ◇ EOS 기반의 DApp개발로 다양한 경쟁력 확보<br /> <br /> ◇ IPFS/Adaptive HTTP Protocol을 활용한 스트리밍 환경 개발<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> *전 세계적인 기술현황<br /> <br /> ◇ 3세대 블록체인 후보 이오스(EOS)<br /> <br /> 1) EOS란?<br /> <br /> 1 프로젝트로서의 EOS<br /> <br /> • EOS는 블록체인 프로젝트로서, 최초의 블록체인 OS(First Blockchain Operating System)을 표 방함. 즉, EOS는 DApp을 개발하고 구동하기 위한 플랫폼을 개발하는 프로젝트라 할 수 있음<br /> <br /> ※ ( DApp 이란? ) 탈중앙화 어플리케이션(Decentralized Application)의 약자. 데이터의 흐름, 저 장, 로직이 탈중앙화 되어 있어서 중앙화된 어플리케이션의 대표적인 문제점인 운영자의 탈선, 해 킹으로 인한 데이터 위변조, 개인 정보 유출, 서버 다운 등의 문제가 일어날 가능성을 극도로 낮춰 줌<br /> <br /> • DApp의 한계<br /> <br /> 근간이 되는 블록체인의 성능 자체가 대부분 중앙화 서버대비 떨어지기 때문에 스케일링이 어렵 고, 사용자들이 트랜잭션을 일으킬 때마다 비용을 지불해야함. 또, 중앙화된 서버에서의 개발 방 식과는 전혀 다르기 때문에, 해킹에 취약해지거나 퍼포먼스가 떨어지는 문제가 있을 수 있음<br /> <br /> • EOS는 이러한 한계를 극복하기 위한 프로젝트라고 할 수 있음.<br /> <br /> 고성능을 요구하는 상용 서비스(거래소, 소셜미디어 등)가 가능한 수준의 스케일링이 가능<br /> <br /> 사용자들이 플랫폼을 사용할 때마다 지불해야 되는 비용(가스)가 없음<br /> <br /> 2 소프트웨어로서의 EOS<br /> <br /> • Block.one이 개발중인 EOS.IO를 의미함<br /> <br /> 3 토큰으로서의 EOS<br /> <br /> • ERC20 : 이더리움 블록체인 상에 그 수량과 교환방식 등이 정의된 토큰 EOS21이라는 프로토콜을 통해 EOS기반의 토큰으로 전환할 수 있게 됨<br /> <br /> 2) EOS의 BP 시스템<br /> <br /> <br /> 1 DPoS 방식의 EOS<br /> <br /> 3. 관련 기술의 현황<br /> <br /> 대표자들은 전체적인 블록체인의 방향을 설정하고 블록 생성을 담당. 이러한 대표자를 블록프로듀서 (Block Producer,BP)라고 부름<br /> <br /> 2 EOS DPoS의 대표자, BP의 역할과 보상<br /> <br /> • EOS BP의 역할<br /> <br /> 1. EOS 메인 블록체인의 지원<br /> <br /> 개발자, 플랫폼 커뮤니티 지원 이오스 관련 콘텐츠 배급 등<br /> <br /> 2. 이오스 메인 블록체인의 운영<br /> <br /> 매 라운드 ( 126초 ) 동안 0.5초당 1개 블록 생성<br /> <br /> • EOS BP의 혜택<br /> <br /> 1년 동안 EOS 발행량의 1%를 보상으로 받음<br /> <br /> 총 보상의 25%는 상위 21명 BP, 나머지 75%는 상위BP와 백업BP를 포함한 모든 BP가 투표율에 따 라 받음<br /> <br /> 3) 스마트 컨트랙트<br /> <br /> *특허조사 및 특허 전략 분석<br /> <br /> 특허에서 공개된 비즈니스 모델은 블록체인 업체의 비즈니스 모델과 유사한 부분이 존재한다. 개 인정보를 제공하고, 개인정보에 따른 보상금을 지급하는 구조이다. 위의 특허는 기존 특허에 대한 하나의 예시이고, 개인정보에 따른 보상과 관련된 기술, 개인 데이터를 추적하는 기술은 다른 특 허에도 많이 기술되어 있기 때문에 이러한 기존의 비즈니스 모델 특허와 블록체인 특허가 차별점 을 가지기 위해서는 블록체인과 블록체인과 트랜잭션을 발생시키는 노드 간의 동작에 대한 구체 화, 블록 상에서의 데이터 처리 등에 관련된 특징들이 반드시 필요하다.<br /> 예를 들어, 블록체인에 올라간 스마트 콘트랙트를 기반으로<br /> △수집된 개인 정보가 블록체인과는 어떠한 관계를 가지고 처리되는지<br /> △개인 정보의 거래는 블록체인 상에서 어떻게 수행되는지<br /> △보상은 블록체인 상에서 어떻게 발생되는지<br /> 위와 같은 블록체인, 블록과 연관된 구체적인 트랜잭션들이 블록체인 특허에 도시되고 기술되어 야한다. 이러한 특징이 있다면, 블록체인 특허가 기존 특허와 차별화를 가질 수 있고 등록 가능성 도 높아지게 됩니다.<br /> <br /> <br /> *기술 로드맵<br /> <br /> 내용<br /> <br /> ====시장상황에 대한 분석====<br /> *경쟁제품 조사 비교<br /> <br /> 내용<br /> <br /> *마케팅 전략 제시<br /> <br /> 1) EOS블록체인 기반 서비스를 제공함으로써<br /> <br /> ◇ 채굴자는 개인으로서 경제적이득(가상화폐)을 얻을 기회가 생긴다.<br /> <br /> ◇채굴자는 시장 활성화가 커져갈수록, 같은 서비스 제공으로 더 많은 이득을 얻을 수 있다.<br /> <br /> ◇ 사용자(게이머)는 저성능의 컴퓨터를 소유하고 있더라도, 약간의 이용료를 지불하여 고사양의 게임을 최고의 퀄리티로 즐길 수 있다.<br /> <br /> <br /> 1. 개발 과제의 개요<br /> <br /> ◇ 사용자(게이머)는 기존 클라우드 게이밍 서비스보다도 훨씬 더 저렴한 가격으로 이용할 수 있 다.<br /> <br /> ◇5G 상용화와 더불어 안정적인 서비스 제공을 통해 커다란 시장이 형성될 수 있다.<br /> <br /> 2) 월등한 EOS의 초당 트랜잭션 처리 수로 인한 게임 처리 속도의 향상<br /> <br /> ◇ 쾌적한 게임 플레이 가능<br /> <br /> 3) 국내에서 인기 있는 게임 위주 서비스 제공<br /> <br /> ◇ 기존의 클라우드 게이밍 플랫폼에서 제공되는 게임들은 해외에서 인기있는 게임 위주였기 때 문에 국내 게이머들의 관심을 끌기 어려웠다.<br /> <br /> ◇ 국내에서 인기 있는 게임 위주로 서비스를 제공하여 국내 게이머들의 관심도 증가<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> <br /> ◇ 분산형 컴퓨팅을 통한 안정적인 서비스 제공<br /> <br /> ◇ 저사양 플랫폼에서 고사양 게임 가능<br /> <br /> ◇ 이더리움보다 월등한 EOS의 초당 트랜잭션 처리 수가 게임 처리 속도의 향상을 제공<br /> <br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> <br /> ◇ 새로운 기술 보급을 통한 시장 흐름 변화<br /> <br /> ◇ 개인의 소비 패턴 변화(기존 : 하드웨어 성능 중시 → 서비스 제공이후 : 클라우드 서비스 중시)<br /> <br /> ◇ 생소했던 클라우드 게이밍에 국내 인지도 상승<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> ◇ 먼저 AWS 서비스를 기반으로 Node.js 웹 서버를 구축한 후, Ejs/CSS 등을 이용하여 간단하고 기본적인 페이지 라우팅 구조(Back-End), UI/UX(Front- End) 등을 구축해놓는다.<br /> <br /> ◇ 그 다음, EOS.IO기반 로컬 체인을 구축하고, 웹 서버와 연동한 뒤 사용자 회원가입/지불 시스템 등의 로직을 Smart Contract로 구현한다.<br /> <br /> ◇ Smart Contract 구현에 성공하면, 실 게임 구동 서버-클라이언트 간 기본적인 실시간 스트리밍 서비스를 구현한다.<br /> <br /> ◇ 실시간 스트리밍 서비스 구현에 성공하면, Smart Contract로 사용자 - 게임 구동 서버 매칭 로직을 구현하고, 스트리밍 시 전송되는 비디오/오디오 데이터를 EOS.IO Storage 기반으로 저장하는 방식으로 EOS.IO 위에 올려서 스트리밍 서비스를 구현한다.<br /> <br /> ◇ 마지막으로 세부적인 기능들을 구현한 뒤 UI/UX를 다듬고 테스트한다.<br /> <br /> ====구성원 및 추진체계====<br /> 가. 개발 일정<br /> <br /> 3월 : 기존 EOS 기술 및 클라우드 시스템 분석 <br /> <br /> 분산형 클라우드 시스템 설계 및 구현 <br /> <br /> 4월 : 게임 스트리밍 서비스 설계 및 구현<br /> <br /> 5월 : 매칭 시스템 설계 및 구현<br /> <br /> 6월 : 전체 시스템 테스트 및 검토<br /> <br /> <br /> 나. 구성원 및 추진체계<br /> <br /> ◇김용준: 분산형 클라우드 시스템, 매칭 시스템 담당 및 전체 검토<br /> <br /> ◇노기선: 분산형 클라우드 시스템, 게임 스트리밍 서비스 담당 및 전체 검토<br /> <br /> ◇ 임종범: 기존 시스템 분석, 게임 스트리밍 서비스 담당 및 전체 검토<br /> <br /> ◇ 장원석: 기존 시스템 분석, 매칭 시스템 담당 및 전체 검토<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> 1. 기능적 요구사항<br /> <br /> ◇1) 사용자가 보유한 토큰양을 불러와 서비스 사용 가능 시간을 산출해준다.<br /> <br /> ◇2) 게임 별로 각각 다른 비용을 책정하여, 그에 맞게 사용 시간을 차감한다. (고사양일수록 비용 상승)<br /> <br /> ◇3) 서비스 사용 시작부터 종료시 까지, 사용자가 플레이 하는 게임의 영상을 스트리밍 서비스 형태로 제공한다.<br /> <br /> ◇4) 키보드, 마우스 등 사용자가 게임 플레이를 위해 입력하는 입력 신호를 송/수신한다.<br /> <br /> ◇5) 스피커, 스크린샷 등 사용자 컴퓨터에 출력되는 출력 신호를 송/수신한다.<br /> <br /> <br /> 2. 비기능적 요구사항<br /> <br /> ◇1) EOS와 AWS를 이용한 SmartContract 환경을 조성한다.<br /> <br /> ◇2) IPFS를 이용하여 영상 스트리밍은 최소 30FPS에서 최대 60FPS까지 서비스 할수 있도록 한다.<br /> <br /> ◇3) 게임 플레이 시 입/출력 신호의 딜레이 최소화는 아주 중요하다. 이 딜레이는 반드시 짧아야한다.<br /> <br /> ◇4) 블록에는 게임 이용시간, 사용한 토큰 수, 플레이한 게임의 종류 등을 포함한다.<br /> <br /> ====설계 사양====<br /> 내용<br /> <br /> ===개념설계안===<br /> ◇ 웹 플랫폼 기반으로 구축함으로써 다양한 기기(데스크탑, 모바일 기기 등)에서 접근하기가 용이하다.<br /> <br /> - 언제 어디서든 기기만 있으면 원하는 게임 실행 가능한 환경 구축<br /> <br /> <br /> ◇ 다양한 사용자의 욕구를 충족시키기 위해 폭넓은 장르의 게임 지원<br /> <br /> - 고사양이 필요한 게임도 지원하여 하드웨어의 장벽 완화<br /> <br /> <br /> ◇ 실시간 게임 플레이 영상 및 입출력 조작 신호 송/수신(스트리밍)<br /> <br /> - IPFS 시스템을 이용해 빠른 속도의 오디오/비디오 데이터 전송<br /> <br /> - 기존의 실시간 스트리밍 방식에 비해 빠르고, 안전하고, 개방적임<br /> <br /> - 실시간 스트리밍 서비스에서 가장 중요한 요소인 지연 시간(Latency) 개선 가능<br /> <br /> <br /> ◇ EOS 기반의 DApp으로 안정성 및 보안성, 가격 경쟁력 확보<br /> <br /> - EOS는 타 블록체인 기반의 DApp(이더리움 등)에 비해 많은 트랜잭션 처리가 가능하도록 설계되어 있어 안정적이고, 그 외 수많은 장점 덕에 점점 사용률이 높아지는 DApp 플랫폼이다.<br /> <br /> - 트랜잭션 당 사용료(Gas)를 내야 하는 이더리움(Ethereum)에 비해, EOS는 DApp 사용 시에 요금을 낼 필요가 없어 사용자 입장에서 경제적이다.<br /> <br /> <br /> ◇ 블록체인에 정보를 기록함으로써 토큰 거래 정보의 위변조를 방지, 신뢰성을 보장한다.<br /> <br /> - 컴퓨팅 파워 제공자/게이머, 게임 플레이 관련 정보를 블록체인에 기록한다<br /> <br /> - 컴퓨팅 파워 제공자와 게이머의 매칭은 스마트 컨트랙트로 수행된다<br /> <br /> <br /> ◇ Adaptive HTTP Protocol을 활용하여 쾌적한 스트리밍 환경을 제공한다.<br /> <br /> - 동영상 콘텐츠를 다양한 해상도로 인코딩하고 여러 데이터 조각으로 나누어 저장한다.<br /> <br /> - 네트워크 상황에 따라 실시간으로 적절한 해상도를 가진 영상 데이터 조각들이 다운로드 되어 버퍼링 없는 스트리밍 환경을 제공한다.<br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> 내용<br /> <br /> ===상세설계 내용===<br /> 1 CLIENT : 웹 페이지를 통해 DApp에 접근하도록 구성, Node.js 기반 웹 Back-End, Front-End 구현(자체 구현)<br /> <br /> 2 EOS.IO 기반 DApp : 오픈소스 소프트웨어인 EOS.IO를 기반으로 게이밍 플랫폼 DApp 개발(오픈소스 기반 구현)<br /> <br /> 3 Smart Contract : 사용자(CLIENT)와의 이용권 - 요금 지불 시스템 및 요금을 지불한 사용자를 대상으로 게임을 구동할 수 있는 서버(SERVER)와 매칭 시스템 구현(자체 구현)<br /> <br /> 4 IPFS File Storage : EOS.IO 내부에 IPFS 방식으로 설계되어 있는 EOS.IO Storage를 기반으로 구현(오픈소스기반 구현)<br /> <br /> 5 Server : 게임을 실제 구동하는 서버, 구동 중 실시간으로 출력된 오디오/비디오 데이터를 캡처하여 오픈소스 소 프트웨어인 ffmpeg을 이용하여 인코딩 후, DApp 내부 IPFS File Storage에 업로드하고 사용자(CLIENT) 단말기에 서 받아 화면에 출력하는 방식으로 구현. 서버에 전달된 게이머의 입력신호는 서버에서 구동되는 게임의 입력으로 처리되도록 구현. (오픈소스 기반 구현)<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> 내용<br /> ====포스터====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

아보카도 https://capstone.uos.ac.kr/cdc/index.php?title=KOS%EC%A1%B0&diff=1196 2019-06-13T09:39:00Z

<p>아보카도: /* 구성원 소개 */</p> <hr /> <div>&lt;div&gt;__TOC__&lt;/div&gt;<br /> <br /> ==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> ''' 국문 : ''' EOS기반 분산형 클라우드 게이밍 플랫폼 개발<br /> <br /> ''' 영문 : ''' Development of distributed cloud gaming platform based on EOS<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> KOS<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 김성환 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2019년 3월 ~ 2019년 6월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2013920017 김용준(팀장)<br /> <br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2013920022 노기선<br /> <br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2013920054 임종범<br /> <br /> 서울시립대학교 컴퓨터과학부 2013920055 장원석<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> <br /> 게임 산업 규모는 매 년 커져감에 반해 하드웨어의 보급의 속도는 그렇지 못한 편이다. 이에 블록 체인 기술과 함께 분산형 클라우드 게이밍 플랫폼 서비스를 제공, 사용자(게이머)로 하여금 다양 한 플랫폼에서 고사양의 게임을 플레이 할 수 있도록 도와주는 것이 주된 개발 과제이다.<br /> <br /> ====개발 과제 요약====<br /> ◇ EOS Block Chain을 활용한 분산형 클라우드 게이밍 DApp(Decentralized Application)<br /> <br /> ◇ 저사양 PC를 소유한 게이머가 고사양 게임을 플레이 할 수 있는 Platform<br /> <br /> ◇ 트랜잭션 처리 시 수수료가 필요 없는 EOS를 이용한 경제적인 서비스<br /> <br /> ◇ EOS의 월등한 트랙잭션 처리 속도로 인한 빠른 게임 플레이 환경 제공<br /> <br /> ◇ IPFS를 이용한 빠르고 쾌적한 스트리밍 서비스<br /> <br /> ====개발 과제의 배경====<br /> ◇ 게이머와 게임 산업의 규모는 커지고 있지만 하드웨어의 보급이 그 속도를 따라가지 못하고 있음<br /> &gt; 클라우드 게이밍을 통한 하드웨어 격차 감소<br /> <br /> ◇ 분산형 클라우드 게이밍 플랫폼 개발을 통한 향상된 스트리밍 서비스 제공<br /> &gt; 기존 클라우드 게이밍 플랫폼과 비교하여 스트리밍 지연속도 감소<br /> <br /> ◇ 기존 시장에서 사용되던 이더리움 기반이 아닌 EOS 기반 플랫폼을 개발<br /> &gt; 이더리움보다 월등한 EOS의 초당 트랜잭션 처리 수가 게임 처리 속도의 향상을 제공<br /> <br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> ◇웹을 기반으로 한 실시간 스트리밍 게이밍 플랫폼 제공<br /> <br /> ◇ 다양한 사용자의 욕구를 충족시키기 위해 폭넓은 장르의 게임 지원<br /> <br /> ◇ EOS 기반의 DApp개발로 다양한 경쟁력 확보<br /> <br /> ◇ IPFS/Adaptive HTTP Protocol을 활용한 스트리밍 환경 개발<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> *전 세계적인 기술현황<br /> <br /> ◇ 3세대 블록체인 후보 이오스(EOS)<br /> <br /> 1) EOS란?<br /> <br /> 1 프로젝트로서의 EOS<br /> <br /> • EOS는 블록체인 프로젝트로서, 최초의 블록체인 OS(First Blockchain Operating System)을 표 방함. 즉, EOS는 DApp을 개발하고 구동하기 위한 플랫폼을 개발하는 프로젝트라 할 수 있음<br /> <br /> ※ ( DApp 이란? ) 탈중앙화 어플리케이션(Decentralized Application)의 약자. 데이터의 흐름, 저 장, 로직이 탈중앙화 되어 있어서 중앙화된 어플리케이션의 대표적인 문제점인 운영자의 탈선, 해 킹으로 인한 데이터 위변조, 개인 정보 유출, 서버 다운 등의 문제가 일어날 가능성을 극도로 낮춰 줌<br /> <br /> • DApp의 한계<br /> <br /> 근간이 되는 블록체인의 성능 자체가 대부분 중앙화 서버대비 떨어지기 때문에 스케일링이 어렵 고, 사용자들이 트랜잭션을 일으킬 때마다 비용을 지불해야함. 또, 중앙화된 서버에서의 개발 방 식과는 전혀 다르기 때문에, 해킹에 취약해지거나 퍼포먼스가 떨어지는 문제가 있을 수 있음<br /> <br /> • EOS는 이러한 한계를 극복하기 위한 프로젝트라고 할 수 있음.<br /> <br /> 고성능을 요구하는 상용 서비스(거래소, 소셜미디어 등)가 가능한 수준의 스케일링이 가능<br /> <br /> 사용자들이 플랫폼을 사용할 때마다 지불해야 되는 비용(가스)가 없음<br /> <br /> 2 소프트웨어로서의 EOS<br /> <br /> • Block.one이 개발중인 EOS.IO를 의미함<br /> <br /> 3 토큰으로서의 EOS<br /> <br /> • ERC20 : 이더리움 블록체인 상에 그 수량과 교환방식 등이 정의된 토큰 EOS21이라는 프로토콜을 통해 EOS기반의 토큰으로 전환할 수 있게 됨<br /> <br /> 2) EOS의 BP 시스템<br /> <br /> <br /> 1 DPoS 방식의 EOS<br /> <br /> 3. 관련 기술의 현황<br /> <br /> 대표자들은 전체적인 블록체인의 방향을 설정하고 블록 생성을 담당. 이러한 대표자를 블록프로듀서 (Block Producer,BP)라고 부름<br /> <br /> 2 EOS DPoS의 대표자, BP의 역할과 보상<br /> <br /> • EOS BP의 역할<br /> <br /> 1. EOS 메인 블록체인의 지원<br /> <br /> 개발자, 플랫폼 커뮤니티 지원 이오스 관련 콘텐츠 배급 등<br /> <br /> 2. 이오스 메인 블록체인의 운영<br /> <br /> 매 라운드 ( 126초 ) 동안 0.5초당 1개 블록 생성<br /> <br /> • EOS BP의 혜택<br /> <br /> 1년 동안 EOS 발행량의 1%를 보상으로 받음<br /> <br /> 총 보상의 25%는 상위 21명 BP, 나머지 75%는 상위BP와 백업BP를 포함한 모든 BP가 투표율에 따 라 받음<br /> <br /> 3) 스마트 컨트랙트<br /> <br /> *특허조사 및 특허 전략 분석<br /> <br /> 특허에서 공개된 비즈니스 모델은 블록체인 업체의 비즈니스 모델과 유사한 부분이 존재한다. 개 인정보를 제공하고, 개인정보에 따른 보상금을 지급하는 구조이다. 위의 특허는 기존 특허에 대한 하나의 예시이고, 개인정보에 따른 보상과 관련된 기술, 개인 데이터를 추적하는 기술은 다른 특 허에도 많이 기술되어 있기 때문에 이러한 기존의 비즈니스 모델 특허와 블록체인 특허가 차별점 을 가지기 위해서는 블록체인과 블록체인과 트랜잭션을 발생시키는 노드 간의 동작에 대한 구체 화, 블록 상에서의 데이터 처리 등에 관련된 특징들이 반드시 필요하다.<br /> 예를 들어, 블록체인에 올라간 스마트 콘트랙트를 기반으로<br /> △수집된 개인 정보가 블록체인과는 어떠한 관계를 가지고 처리되는지<br /> △개인 정보의 거래는 블록체인 상에서 어떻게 수행되는지<br /> △보상은 블록체인 상에서 어떻게 발생되는지<br /> 위와 같은 블록체인, 블록과 연관된 구체적인 트랜잭션들이 블록체인 특허에 도시되고 기술되어 야한다. 이러한 특징이 있다면, 블록체인 특허가 기존 특허와 차별화를 가질 수 있고 등록 가능성 도 높아지게 됩니다.<br /> <br /> <br /> *기술 로드맵<br /> <br /> 내용<br /> <br /> ====시장상황에 대한 분석====<br /> *경쟁제품 조사 비교<br /> <br /> 내용<br /> <br /> *마케팅 전략 제시<br /> <br /> 1) EOS블록체인 기반 서비스를 제공함으로써<br /> <br /> ◇ 채굴자는 개인으로서 경제적이득(가상화폐)을 얻을 기회가 생긴다.<br /> <br /> ◇채굴자는 시장 활성화가 커져갈수록, 같은 서비스 제공으로 더 많은 이득을 얻을 수 있다.<br /> <br /> ◇ 사용자(게이머)는 저성능의 컴퓨터를 소유하고 있더라도, 약간의 이용료를 지불하여 고사양의 게임을 최고의 퀄리티로 즐길 수 있다.<br /> <br /> <br /> 1. 개발 과제의 개요<br /> <br /> ◇ 사용자(게이머)는 기존 클라우드 게이밍 서비스보다도 훨씬 더 저렴한 가격으로 이용할 수 있 다.<br /> <br /> ◇5G 상용화와 더불어 안정적인 서비스 제공을 통해 커다란 시장이 형성될 수 있다.<br /> <br /> 2) 월등한 EOS의 초당 트랜잭션 처리 수로 인한 게임 처리 속도의 향상<br /> <br /> ◇ 쾌적한 게임 플레이 가능<br /> <br /> 3) 국내에서 인기 있는 게임 위주 서비스 제공<br /> <br /> ◇ 기존의 클라우드 게이밍 플랫폼에서 제공되는 게임들은 해외에서 인기있는 게임 위주였기 때 문에 국내 게이머들의 관심을 끌기 어려웠다.<br /> <br /> ◇ 국내에서 인기 있는 게임 위주로 서비스를 제공하여 국내 게이머들의 관심도 증가<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> <br /> ◇ 분산형 컴퓨팅을 통한 안정적인 서비스 제공<br /> <br /> ◇ 저사양 플랫폼에서 고사양 게임 가능<br /> <br /> ◇ 이더리움보다 월등한 EOS의 초당 트랜잭션 처리 수가 게임 처리 속도의 향상을 제공<br /> <br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> <br /> ◇ 새로운 기술 보급을 통한 시장 흐름 변화<br /> <br /> ◇ 개인의 소비 패턴 변화(기존 : 하드웨어 성능 중시 → 서비스 제공이후 : 클라우드 서비스 중시)<br /> <br /> ◇ 생소했던 클라우드 게이밍에 국내 인지도 상승<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> ◇ 먼저 AWS 서비스를 기반으로 Node.js 웹 서버를 구축한 후, Ejs/CSS 등을 이용하여 간단하고 기본적인 페이지 라우팅 구조(Back-End), UI/UX(Front- End) 등을 구축해놓는다.<br /> <br /> ◇ 그 다음, EOS.IO기반 로컬 체인을 구축하고, 웹 서버와 연동한 뒤 사용자 회원가입/지불 시스템 등의 로직을 Smart Contract로 구현한다.<br /> <br /> ◇ Smart Contract 구현에 성공하면, 실 게임 구동 서버-클라이언트 간 기본적인 실시간 스트리밍 서비스를 구현한다.<br /> <br /> ◇ 실시간 스트리밍 서비스 구현에 성공하면, Smart Contract로 사용자 - 게임 구동 서버 매칭 로직을 구현하고, 스트리밍 시 전송되는 비디오/오디오 데이터를 EOS.IO Storage 기반으로 저장하는 방식으로 EOS.IO 위에 올려서 스트리밍 서비스를 구현한다.<br /> <br /> ◇ 마지막으로 세부적인 기능들을 구현한 뒤 UI/UX를 다듬고 테스트한다.<br /> <br /> ====구성원 및 추진체계====<br /> 가. 개발 일정<br /> <br /> 3월 : 기존 EOS 기술 및 클라우드 시스템 분석 <br /> <br /> 분산형 클라우드 시스템 설계 및 구현 <br /> <br /> 4월 : 게임 스트리밍 서비스 설계 및 구현<br /> <br /> 5월 : 매칭 시스템 설계 및 구현<br /> <br /> 6월 : 전체 시스템 테스트 및 검토<br /> <br /> <br /> 나. 구성원 및 추진체계<br /> <br /> ◇김용준: 분산형 클라우드 시스템, 매칭 시스템 담당 및 전체 검토<br /> <br /> ◇노기선: 분산형 클라우드 시스템, 게임 스트리밍 서비스 담당 및 전체 검토<br /> <br /> ◇ 임종범: 기존 시스템 분석, 게임 스트리밍 서비스 담당 및 전체 검토<br /> <br /> ◇ 장원석: 기존 시스템 분석, 매칭 시스템 담당 및 전체 검토<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> 1. 기능적 요구사항<br /> <br /> ◇1) 사용자가 보유한 토큰양을 불러와 서비스 사용 가능 시간을 산출해준다.<br /> <br /> ◇2) 게임 별로 각각 다른 비용을 책정하여, 그에 맞게 사용 시간을 차감한다. (고사양일수록 비용 상승)<br /> <br /> ◇3) 서비스 사용 시작부터 종료시 까지, 사용자가 플레이 하는 게임의 영상을 스트리밍 서비스 형태로 제공한다.<br /> <br /> ◇4) 키보드, 마우스 등 사용자가 게임 플레이를 위해 입력하는 입력 신호를 송/수신한다.<br /> <br /> ◇5) 스피커, 스크린샷 등 사용자 컴퓨터에 출력되는 출력 신호를 송/수신한다.<br /> <br /> <br /> 2. 비기능적 요구사항<br /> <br /> ◇1) EOS와 AWS를 이용한 SmartContract 환경을 조성한다.<br /> <br /> ◇2) IPFS를 이용하여 영상 스트리밍은 최소 30FPS에서 최대 60FPS까지 서비스 할수 있도록 한다.<br /> <br /> ◇3) 게임 플레이 시 입/출력 신호의 딜레이 최소화는 아주 중요하다. 이 딜레이는 반드시 짧아야한다.<br /> <br /> ◇4) 블록에는 게임 이용시간, 사용한 토큰 수, 플레이한 게임의 종류 등을 포함한다.<br /> <br /> ====설계 사양====<br /> 내용<br /> <br /> ===개념설계안===<br /> ◇ 웹 플랫폼 기반으로 구축함으로써 다양한 기기(데스크탑, 모바일 기기 등)에서 접근하기가 용이하다.<br /> <br /> - 언제 어디서든 기기만 있으면 원하는 게임 실행 가능한 환경 구축<br /> <br /> <br /> ◇ 다양한 사용자의 욕구를 충족시키기 위해 폭넓은 장르의 게임 지원<br /> <br /> - 고사양이 필요한 게임도 지원하여 하드웨어의 장벽 완화<br /> <br /> <br /> ◇ 실시간 게임 플레이 영상 및 입출력 조작 신호 송/수신(스트리밍)<br /> <br /> - IPFS 시스템을 이용해 빠른 속도의 오디오/비디오 데이터 전송<br /> <br /> - 기존의 실시간 스트리밍 방식에 비해 빠르고, 안전하고, 개방적임<br /> <br /> - 실시간 스트리밍 서비스에서 가장 중요한 요소인 지연 시간(Latency) 개선 가능<br /> <br /> <br /> ◇ EOS 기반의 DApp으로 안정성 및 보안성, 가격 경쟁력 확보<br /> <br /> - EOS는 타 블록체인 기반의 DApp(이더리움 등)에 비해 많은 트랜잭션 처리가 가능하도록 설계되어 있어 안정적이고, 그 외 수많은 장점 덕에 점점 사용률이 높아지는 DApp 플랫폼이다.<br /> <br /> - 트랜잭션 당 사용료(Gas)를 내야 하는 이더리움(Ethereum)에 비해, EOS는 DApp 사용 시에 요금을 낼 필요가 없어 사용자 입장에서 경제적이다.<br /> <br /> <br /> ◇ 블록체인에 정보를 기록함으로써 토큰 거래 정보의 위변조를 방지, 신뢰성을 보장한다.<br /> <br /> - 컴퓨팅 파워 제공자/게이머, 게임 플레이 관련 정보를 블록체인에 기록한다<br /> <br /> - 컴퓨팅 파워 제공자와 게이머의 매칭은 스마트 컨트랙트로 수행된다<br /> <br /> <br /> ◇ Adaptive HTTP Protocol을 활용하여 쾌적한 스트리밍 환경을 제공한다.<br /> <br /> - 동영상 콘텐츠를 다양한 해상도로 인코딩하고 여러 데이터 조각으로 나누어 저장한다.<br /> <br /> - 네트워크 상황에 따라 실시간으로 적절한 해상도를 가진 영상 데이터 조각들이 다운로드 되어 버퍼링 없는 스트리밍 환경을 제공한다.<br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> 내용<br /> <br /> ===상세설계 내용===<br /> 1 CLIENT : 웹 페이지를 통해 DApp에 접근하도록 구성, Node.js 기반 웹 Back-End, Front-End 구현(자체 구현)<br /> <br /> 2 EOS.IO 기반 DApp : 오픈소스 소프트웨어인 EOS.IO를 기반으로 게이밍 플랫폼 DApp 개발(오픈소스 기반 구현)<br /> <br /> 3 Smart Contract : 사용자(CLIENT)와의 이용권 - 요금 지불 시스템 및 요금을 지불한 사용자를 대상으로 게임을 구동할 수 있는 서버(SERVER)와 매칭 시스템 구현(자체 구현)<br /> <br /> 4 IPFS File Storage : EOS.IO 내부에 IPFS 방식으로 설계되어 있는 EOS.IO Storage를 기반으로 구현(오픈소스기반 구현)<br /> <br /> 5 Server : 게임을 실제 구동하는 서버, 구동 중 실시간으로 출력된 오디오/비디오 데이터를 캡처하여 오픈소스 소 프트웨어인 ffmpeg을 이용하여 인코딩 후, DApp 내부 IPFS File Storage에 업로드하고 사용자(CLIENT) 단말기에 서 받아 화면에 출력하는 방식으로 구현. 서버에 전달된 게이머의 입력신호는 서버에서 구동되는 게임의 입력으로 처리되도록 구현. (오픈소스 기반 구현)<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> 내용<br /> ====포스터====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

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