카이스트, 작가의탄생, ‘딥러닝 기반 그림책 디자인 엔진’ 개발
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카이스트, 작가의탄생, ‘딥러닝 기반 그림책 디자인 엔진’ 개발
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- 카이스트 주재걸 교수 연구실(참여연구원 박준우, 조원우) 공동연구 진행
- ‘그림책 제작 과정 간소화, 고퀄리티 유지’ 목표
- “전 세계 최초 그림책 제작 엔진, 그림책 디자인 자동화 기대”

인공지능(AI)을 활용한 ‘딥러닝 기반 그림책 디자인 엔진’이 작가의탄생과 카이스트 주재걸 교수 연구실(참여연구원 박준우, 조원우)과의 공동 연구로 2일 개발됐다.

작가의탄생은 그림책 전문 출판기획, 편집, 디자인 플랫폼이다. 최근 수요 증가에 따라 늘어난 작업량에 수작업을 통한 그림책 제작에 많은 시간과 비용이 소요됐다. 이에 ‘그림책 제작 과정 간소화, 고퀄리티 유지’라는 목표로 이 기술을 개발하게 됐다.

카이스트 AI 대학원 주재걸 교수 연구실(참여연구원: 박준우, 조원우)과의 공동연구를 통해 개발한 ‘딥러닝 기반 그림책 디자인 엔진’은 임의의 원본 이미지를 그림책으로 제작하는 과정을 자동화하는 기술이다.

작가의탄생은 딥러닝 기반 그림책 디자인 엔진은 △배경 외삽 △고해상도 이미지 변환 △이미지 자동 사이즈 조정 △글과 이미지 배치 등이다.

· 배경 외삽

입력된 이미지가 그림책 판형에 배치되면 빈 공간이 생긴다. 배경 외삽(Extrapolation)은 빈 공간을 인식하고 입력된 그림에 적절한 이미지를 생성해 연장하는 기술이다. 이 엔진은 어떤 이미지를 입력하더라도 적절한 이미지 생성이 가능하도록 학습됐다.

· 고해상도 이미지 변환

이미지를 그림책으로 출력해내기 위해서는 고화질의 이미지가 필요하다. 그림책 제작에 사용되는 이미지가 고화질이 아닐 경우 저화질의 이미지를 출력 가능한 고화질의 이미지(300dpi)로 변환시키는 AI 엔진을 추가로 개발했다.

· 이미지 자동 사이즈 조정 및 배치

이미지 입력 시 배치와 방향을 파악해 정방향이 되도록 회전시킨 후(Rotation Prediction), 판형에 알맞은 사이즈로 조정(Image Resize)해 용지에 배치(Position Prediction)한다. 그림책 제작에 주로 사용하는 210mm*230mm 판형에 맞게 사이즈 조정 및 배치를 훈련시켰다.

이 기술을 활용한 그림책 디자인 시간 및 비용은 기존보다 1/10로 줄어들어 대량의 작업을 보다 쉽고 간편하게 할 수 있게 됐다. 인공지능이 빠르게 배치한 글과 그림을 디자이너가 최종 검수하는 시스템으로 전문 디자이너가 핵심적인 부분에 집중할 수 있어 고수준의 작업 품질 유지한다.

카이스트 주재걸 교수는 “딥러닝 기반의 영상 생성 및 변환 기술을 실제 콘텐츠 제작에 적용함으로써 신사업 창출과 인공지능 기술의 저변확대에 기여할 수 있을 것”이라고 말했다.

김용환 작가의 탄생 대표는 “Custom made 그림책에 특화된 기술 개발로 맞춤형 그림책 시장 활성화에 앞장설 것”이라며 “앞으로 작가의 탄생이 확보한 기술을 고도화해나가며, 전 세계 최초 그림책 제작 인공지능으로 만날 작가의 탄생을 기대하고 있다”고 밝혔다. 이 기술은 돌아오는 12월부터 적극 사용될 예정이다.

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