생성망 학습과 스케치를 이용한 새로운 로고 제작 방안 연구
저자
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2023
작성언어
Korean
주제어
KDC
370
자료형태
학술저널
수록면
35-41(7쪽)
제공처
회사의 로고는 회사의 이미지를 한눈에 파악할 수 있는 가장 효율적인 요소 중 하나이다. 잘 제작된 로고는 지속적으로 회사의 이미지 를 제고하거나 기업의 홍보 및 광고 도구로써 매우 중요한 역할을 부여받는다. 실제로 대부분의 기업이 많은 비용을 투자하여 회사를 대표하는 브랜드 로고를 만들고 있다. 그러나 전문 기관에 의뢰하여 로고를 제작하는 것은 많은 노력과 비용이 지출된다. 이러한 지출 은 스타트업 기업이나 신규 기업에게 있어 큰 부담이 될 수 있다. 이러한 부담을 줄이기 위하여 본 연구에서는 자동으로 새로운 로고 이 미지를 생성하는 방안에 대해 다룬다. 단순히 이미지 생성망을 이용하여 로고를 생성하는 경우 특정 모양이나 기업의 특색이 반영된 로 고가 생성되는 것을 기대하기가 어렵다. 이를 해결하기 위하여 본 연구에서는 기업의 특징을 나타낼 수 있는 스케치를 입력하고 이를 반영한 로고를 생성할 수 있는 AI 기반의 로고 생성 방법을 제안한다. 데이터 생성에는 인공지능 생성모델인 GAN을 활용하였다. 기존 의 GAN을 기반으로 스케치 영상을 함께 반영하여 생성할 수 있는 네트워크 구조의 모델을 구성했다. 로고를 생성하기 위해 사용자로 부터 스케치를 입력받고, 입력받은 스케치를 새로운 로고 생성을 위한 데이터 입력으로 활용하여 로고를 생성해준다. GAN 모델의 안 정적인 학습을 위해서 비용함수로는 와서스테인 거리(Wasserstein distance)를 이용했고, 데이터셋은 Large-Logo Dataset의 32x32 크기의 이미지 48000장을 사용하였다. 또한 파이썬 기반의 GUI를 이용해서 쉽게 사용자가 스케치 영상을 제작할 수 있도록 지 원하였다. 실험을 통해 주어진 스케치와 기존의 로고 데이터에 대한 학습 결과를 반영하여 스케치의 특징을 가지면서도 다양한 변화를 갖는 새로운 로고 이미지가 생성되는 것을 확인하였다.
더보기A company's logo is one of the most effective elements to identify a company's image at a glance. A well-crafted logo is given a very important role as a company's promotional and advertising tool that continuously enhances the company's image. However, producing a logo through a professional organization requires a lot of effort and expense. In fact, most companies invest a lot of money to create a brand logo that represents the company. However, it is a very big burden for new start-up companies to spend the cost of brand logo production. In order to reduce this burden, this study deals with the method of automatically generating a new logo image. When a logo is simply generated using an image generating network, it is difficult to expect a logo that reflects a specific shape or company's characteristics to be created. In order to solve this problem, this research proposes an AI-based logo generation method that can create a logo that reflects the sketch which can represent the characteristics of the company. For data generation, GAN, an artificial intelligence generation model, was used. Based on the existing GAN, a model of network structure that can be generated by reflecting the sketch image together was constructed. To generate a logo, a sketch is input from the user, and a logo is generated by using the input sketch as data input for creating a new logo. For stable learning of the proposed generation model, Wasserstein distance was used as the cost function, and 48,000 images of 32x32 size of the Large-Logo Dataset were uses as the dataset. In addition, by using a GUI based on Python, users can easily create sketch images. Through extensive experiments, it was confirmed that a new logo image with various changes was generated while having the characteristics of the sketch by reflecting the learning results on the existing logo data.
더보기분석정보
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)