한국게임학회 논문지 제18권 제2호 (p.89-98)

|게임 프로그래밍|
컨볼루션 인공신경망을 이용한 2차원 게임 이미지 색상 합성 시스템

2D Game Image Color Synthesis System Using Convolutional Neural Network
키워드 :
Procedural Contents Generation,Neural Network,Autoencoder

목차

요 약
ABSTRACT
1. 서 론
2. 관련 연구
  2.1 인공신경망
  2.2 컨볼루션 인공신경망
  2.3 오토인코더
  2.4 응용 모델
3. 제안 시스템
  3.1 혼합 오토인코더
  3.2 이미지 후처리 작업
4. 실 험
  4.1 캐릭터 이미지간의 합성
  4.2 캐릭터와 물체 이미지간의 합성
5. 결 론
REFERENCES

초록

최근의 인공 신경망(Neural Network) 기법은 전통적인 분류 문제와 군집화 문제 해결에서 벗어나 이미지 생성 같은 컨텐츠 생성에서도 좋은 성능을 보이고 있다. 본 연구에서는 차세대 컨텐츠 생성 기법으로 인공신경망을 이용한 이미지 생성기법을 제안한다. 제안하는 인공신경망 모델은 두 개의 이미지를 입력받아서 하나의 이미지에서는 색상을, 다른 이미지에서는 모양을 가져와 새로운 이미지로 조합해낸다. 이 모델은 컨볼루션 인공신경망(Convolutional Neural Network)으로 제작되 었으며 각각 이미지에서 색상과 모양을 추출해내는 두 개의 인코더와 각 인코더의 값을 모두 넘겨 받아 하나의 조합이 되는 이미지를 생성해내는 하나의 디코더로 구성이 되어있다. 본 연구의 성과는 저비용으로 게임 개발 프로세스 상 다양한 2차원 이미지 생성 및 보정 작업에 활용될 수 있다.
The recent Neural Network technique has shown good performance in content generation such as image generation in addition to the conventional classification problem and clustering problem solving. In this study, we propose an image generation method using artificial neural network as a next generation content creation technique. The proposed artificial neural network model receives two images and combines them into a new image by taking color from one image and shape from the other image. This model is made up of Convolutional Neural Network, which has two encoders for extracting color and shape from images, and a decoder for taking all the values of each encoder and generating a combination image. The result of this work can be applied to various 2D image generation and modification works in game development process at low cost.