본 논문에서는 게임 입력 영상을 일러스트 스케치로 변환하는 GAN 기반의 프레임워크를 제시한다. 이 프레임 워크는 HED(Holistically-Nested Edge Detection) 기법을 통해 게임 입력 영상의 윤곽선과 일러스트 스케치의 윤곽선을 추출하고, 추출한 윤곽선 간의 차이를 LPIPS(Learned Perceptual Image Patch Similarity) 기법으로 추정하는 완화된 순환 일치 손실 모듈을 적용한다. 이 모듈을 통해 게임 입력 영상과 일러스트 스케치의 윤곽선 을 비교하여 명확한 선 표현에 집중한다. 또한 집중적으로 변환해야 하는 영역을 식별하기 위해 의미론적인 영 역에 초점을 맞춘 어텐션 맵을 사용한다. 본 논문이 제시한 프레임워크는 스타일 추출 모듈, 생성자 모듈, 판별 자 모듈 및 완화된 순환 일치 손실 모듈로 구성된다. 먼저 스타일 추출 모듈을 사용하여 일러스트 스케치 영상의 스타일을 추출한다. 다음으로 생성자 모듈을 사용하여 게임 입력 영상에서 추출한 스타일 어텐션 맵을 통해 일러스트 스케치를 생성한다. 생성된 일러스트 스케치 영상을 판별자 모듈을 통해 처리하여 생성된 일러스트 스케치의 품질을 측정한다. 또한 생성된 일러스트 스케치에서 게임 입력 영상의 구조 유지 및 명확한 선 표현을 위해 완화된 순환 일치 손실을 적용한다. 다양한 게임 입력 영상의 스케치를 통해 프레임워크의 우수성을 입증한다.

흔히 일러스트가 전문가의 전유물인 것으로 판단하여 바쁜 현대인에게 외면되어 왔다. 그러나 이 논문에서는 일러스트가 현대인에게 틈나는 시간을 활용할 수 있는 유익한 치유 도구임을 강조하고자 한다. 연구범위는 일러스트 행위에서 나타나는 다양한 심적인 즐거움가운데 <멈춤, 없음, 흐름, 영원>의 순간적 포착에 의한 순수지평으로 제한하였다. 연구방법은 제한된 연구범위에서 생성하는 순간성의 치유체계에 나타나는 다양한 현상가운데 대표적인 4가지의 현상적인 지향성을 기술하는 형식으로 하였다. 결과적으로 순간성의 치유체계를 통해 정신적인 즐거움을 자각할 수 있었으며, 일러스트가 상업적인 목적성에 의한 수단이 아닌 정신적 치유를 위한 또 다른 일러스트 행위가 있음을 확인 하였다. 결론적으로 일러스트가 전문가의 전유물이 아닌 바쁜 현대인에게도 자신만의 고유한 순간성의 치유체계를 통해 정신적인 즐거움에 깊이를 더할 수 있음을 강조하고자 한다.