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정보통신 기술의 발전은 사회, 문화 및 산업 전반에 크고도 빠른 변화를 가져오고 있다. 더불어 지능화로 대표되는 4차산업혁명의 진행과 코로나19로 인한 비대면의 강제적 도입은 기존의 오프라인 중심의 산업에 정보통신을 활용한 서비스의 적용 속도를 더욱 가속화 하고 있다. 특히 이 연구에서 주로 다루어질 박물관의 경우 셧다운이 되었거나 사회적 거리두기로 인하여 방문을 꺼리는 기피장소가 되었다. 또한 어두운 터널의 끝에는 디지털의 적용이 일상화된 뉴노멀의 시대가 도래하여 관람객을 예전과 같은 방식으로 맞이할 수 없는 환경에 있을 것이다. 이러한 변화들은 갑작스러움이 아닌 지속되는 흐름이며, 코로나19로 인하여 도입의 속도가 빨라졌을 뿐이다. 따라서 박물관들은 사실감 있는 전시, 방문객과의 소통, 재미요인을 제공하여 방문객 만족도 제고와 재방문을 위한 온라인 서비스의 도입이 필수 불가결하다. 이 연구에서는 딥러닝의 한 방법인 NST를 적용하여 pre-trained된 모델을 기반으로 content image와 style image를 입력으로 이용해 이미지 변환 네트워크를 학습하는 방법을 적용, 실시간으로 전시 미술품 관련 온라인 체험요인을 제공하는 기술을 개발하여 제안함으로서 방문객의 흥미와 만족도를 높이는 방안을 제시하고자 한다.
The development of information and communication technology is bringing huge and rapid changes across society, culture and industry. In addition, the progress of the Fourth Industrial Revolution, represented by intelligence, and the forced introduction of non-face-to-face due to Covid-19 are accelerating the application of ICT applied services to existing offline industries. In particular, museums that will be mainly covered in this study have become places of avoidance due to shutdowns or social distancing. In addition, at the end of the dark tunnel, the era of New-Normal where digital has become commonplace will be in an environment where visitors cannot be treated in the same way as before. These changes are not sudden, but continuous flows, and the introduction speed has only been accelerated due to Covid-19. Therefore, it is essential for museums to provide realistic exhibitions, communication with visitors, and fun factors to enhance visitor satisfaction and revisit by introducing online services. In this study, some methods are proposed to increase the interest and satisfaction of visitors by developing and proposing a technology that provides online experience factors related to exhibition artworks in real time by applying NST, a method of deep learning of an image conversion network using content image and style image as inputs based on a pre-trained model.
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The Society of Convergence Knowledge Transactions
