박인규
박인규
소속
인하대학교 (정보통신공학과)
AI요약
인하대학교 전기전자공학부 박인규 교수님의 전문 분야와 주요 특허 성과를 소개합니다. 박인규 교수님은 인공지능(AI) 기반의 영상 처리, 3차원 휴먼 형상 복원 및 생성 기술 분야에서 활발히 연구하고 계십니다. 특히, 온 디바이스 얼굴 라이트필드 합성, 의사 블러 합성기를 이용한 영상 디블러링, 적대적 생성신경망(GAN)을 활용한 데이터셋 생성, 그리고 확산 모델 및 광학 흐름을 이용한 미세 표정 합성 등 다양한 핵심 특허를 보유하고 계십니다. 이 특허들은 차세대 컴퓨터 비전 및 그래픽스 기술 발전에 기여하며, 실제 산업에 적용 가능한 혁신적인 솔루션을 제시하고 있습니다. 박인규 교수님의 연구는 디지털 콘텐츠, 가상현실, 자율주행 등 다양한 분야의 기술적 난제를 해결하고 미래 기술을 선도하는 데 중요한 역할을 합니다. 교수님의 지속적인 연구 활동을 통해 영상 처리 및 AI 분야의 기술 발전을 이끌어 가고 계십니다.
기본 정보
| 연구자 프로필 |  |
| 연구자 명 | 박인규 |
| 직책 | 교수 |
| 이메일 | pik@inha.ac.kr |
| 재직 상태 | 재직 중 |
| 부서 학과 | 정보통신공학과 |
| 사무실 번호 | 0328609190 |
| 연구실 | 시각컴퓨팅 및 학습 연구실 |
| 연구실 홈페이지 | https://sites.google.com/view/vcl-lab/lab-news |
| 홈페이지 | https://sites.google.com/view/vcl-lab/members/current?authuser=0 |
| 소속 | 인하대학교 |
경력정보
| 회사명 | 인하대학교 |
| 재직기간 | 2004.03.01 ~ 재직 중 |
| 담당업무 | 인하대학교 전기전자공학부 교수로 재직 중 |
| 회사명 | 인하대학교 인공지능융합연구센터/융합혁신대학원 |
| 재직기간 | 2020.01.01 ~ 재직 중 |
| 담당업무 | 인공지능융합연구센터 및 융합혁신대학원의 센터장 및 사업단장으로서, AI 인재 양성 및 산학협력 연구를 총괄 |
| 회사명 | UCSD |
| 재직기간 | 2018.01.01 ~ 2019.12.31 |
| 담당업무 | 방문학자로서 컴퓨터 비전 및 인공지능 분야의 국제 공동 연구 및 학술 교 |
| 회사명 | MIT Media Lab |
| 재직기간 | 2014.01.01 ~ 2015.12.31 |
| 담당업무 | 방문부교수 |
| 회사명 | Mitsubishi Electric Research Laboratories |
| 재직기간 | 2007.01.01 ~ 2008.12.31 |
| 담당업무 | 연구원 |
| 회사명 | 삼성종합기술원 |
| 재직기간 | 2001.01.01 ~ 2004.12.31 |
| 담당업무 | 전문연구원 |
중요 키워드
#라이트필드#디블러링#계산영상학#그래픽스#딥러닝#3D휴먼#인공지능#디지털휴먼#초해상화#컴퓨터비전#메타버스#온디바이스AI#영상처리#생성AI#가상현실
연구 분야
| 연구 1 | 컴퓨터 비전 및 AI 기반 영상 처리 |
| 내용 | 본 연구실은 컴퓨터 비전과 인공지능(AI) 기술을 활용하여 다양한 영상 처리 문제 해결에 집중하고 있습니다. 특히, 딥러닝 기반의 디블러링, 초해상화, 그리고 영상 특징 기술자 생성 등 핵심 영상 처리 기술을 개발하고 있습니다. 입력 영상의 품질을 개선하고, 블러 현상을 효과적으로 제거하며, 저해상도 영상을 고해상도로 복원하는 연구를 수행하여 실시간 영상 분석 및 활용도를 높이고 있습니다. 이 과정에서 적대적 생성 신경망(GAN) 모델과 같은 최신 딥러닝 기법을 적극 활용하며, 블러가 심한 환경에서도 강인한 성능을 보이는 알고리즘을 개발하고 있습니다. 연구 성과는 감시카메라 영상 분석, 자율주행, 의료 영상 진단 등 정밀한 영상 정보가 요구되는 다양한 산업 분야에 적용 가능하며, 실제 환경에서 영상 데이터의 가치를 극대화하는 데 기여하고 있습니다. 또한, OpenCL 및 GPU 기반 병렬 처리 기술을 활용하여 고속 영상 처리 시스템을 구축하는 데도 전문성을 보유하고 있습니다. |
| 연구 2 | 3D 휴먼 및 라이트필드 기반 실감 미디어 |
| 내용 | 본 연구실은 3차원 휴먼 형상 복원 및 라이트필드 기술을 활용한 실감 미디어 콘텐츠 생성에 주력하고 있습니다. 단안 비디오나 일반 RGBD 카메라 영상으로부터 정교한 3D 인체 모델 및 얼굴 모델을 복원하는 기술을 연구하며, 나아가 디지털 휴먼 생성 및 메타버스 환경 구현의 핵심 기술을 개발하고 있습니다. 특히, '제한 없는 임의 시공간에서 취득한 영상으로부터 완전한 얼굴 복원', '시공간 제한 없는 비디오에서 다중 휴먼 3차원 형상, 자세, 동작 복원 및 예측' 등의 과제를 통해 가상현실, 증강현실, 영화 및 게임 산업에서 혁신적인 응용 가능성을 제시합니다. 또한, 라이트필드 기반 실감 미디어 통합 플랫폼 구축을 목표로, 단안 비디오로부터 5차원 라이트필드 비디오를 합성하고, 가변적 다층 깊이 영상을 이용한 라이트필드 합성 기술을 고도화하고 있습니다. 이러한 연구는 사용자에게 몰입감 높은 실감 미디어 경험을 제공하며, 미래 콘텐츠 산업의 새로운 지평을 열어가고 있습니다. |
| 연구 3 | 생성형 AI 기반 데이터 및 콘텐츠 자동화 |
| 내용 | 본 연구실은 생성형 인공지능(Generative AI) 기술을 활용하여 다양한 데이터 생성 및 콘텐츠 자동화 솔루션을 개발하고 있습니다. 적대적 생성 신경망(GAN)과 확산 모델(Diffusion Model), 뉴럴 레이디언스 필드(NeRF) 등 최신 생성 AI 기법을 연구하여 조절 가능한 영상 데이터셋 생성, 얼굴 합성, 미세 표정 합성 등 고품질의 가상 데이터를 자동으로 생성하는 데 전문성을 보유하고 있습니다. 특히, '적대적 생성신경망에서의 조절 가능한 데이터셋 생성 방법', '확산 모델과 광학 흐름을 이용한 미세 표정 합성 방법 및 시스템' 등의 특허를 통해 특정 조건에 맞춰 원하는 특성을 가진 데이터를 만들어내거나, 기존 데이터의 부족한 부분을 증강하는 기술은 인공지능 모델 학습의 효율성을 크게 높일 수 있습니다. 이러한 기술은 감시카메라를 위한 얼굴 영상 합성, 결함 영상 데이터 증강, 그리고 메타버스 내 디지털 휴먼 콘텐츠 자동 생성 등 다양한 산업 분야에 적용되어 시간과 비용을 절감하며 혁신적인 결과물을 창출하고 있습니다. 생성형 AI를 통해 사용자 맞춤형 콘텐츠를 빠르고 효율적으로 생산하는 연구를 지속적으로 수행하고 있습니다. |
대외활동
| 활동 내용 | [학회/위원회 활동] - IEEE TPAMI 부편집장 - ICCV 2021/2019 Area Chair 및 Local Arrangement Chair [대외협력 및 교육 활동] - 산학협력 워크샵 및 산학협력위원회 참여 - 인공지능대학원 심포지엄 주최 및 참여 - AI확산연구회 활동 및 AI 교육 확산 기여 |
학력
| 학력 사항 | 서울대학교 전기컴퓨터공학부 공학박사 (2001) 서울대학교 제어계측공학과 공학석사 (1997) 서울대학교 제어계측공학과 공학사 (1995) |
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