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인하대학교 전기전자공학부 박인규 교수님은 AI 기반 영상처리 및 합성 분야의 선구자입니다. 교수님께서는 온 디바이스 얼굴 라이트필드 합성, 얼굴 초해상화, 영상 디블러링, 3D 휴먼 형상 복원 등 첨단 기술 관련 다수의 특허를 보유하고 계십니다. 특히, 적대적 생성신경망(GAN), 뉴럴 레이디언스 필드(NeRF), 확산 모델 등 최신 딥러닝 기법을 활용하여 실제와 같은 고품질 영상 생성 및 분석의 난제를 해결하고 계십니다. 박인규 교수님의 혁신적인 연구는 컴퓨터 비전 및 인공지능 분야 발전에 크게 기여하고 있습니다.
| 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 | http://image.inha.ac.kr |
| 홈페이지 | https://sites.google.com/view/vcl-lab/members/current?authuser=0 |
| 소속 | 인하대학교 |
| 회사명 | 인하대학교 전기전자공학부 |
| 재직기간 | 2004.03.01 ~ 재직 중 |
| 담당업무 | 교수로서 인공지능 및 컴퓨터 비전 분야 교육 및 연구 수행 |
| 회사명 | UCSD |
| 재직기간 | 2018.01.01 ~ 2019.12.31 |
| 담당업무 | 방문학자로서 공동 연구 및 학술 교류 활동 |
| 회사명 | MIT Media Lab |
| 재직기간 | 2014.01.01 ~ 2015.12.31 |
| 담당업무 | 방문부교수로서 인공지능 및 미디어 관련 연구 활동 |
| 회사명 | Mitsubishi Electric Research Laboratories |
| 재직기간 | 2007.01.01 ~ 2008.12.31 |
| 담당업무 | 연구원으로서 관련 기술 연구 및 개발 참여 |
| 회사명 | 삼성종합기술원 |
| 재직기간 | 2001.01.01 ~ 2004.12.31 |
| 담당업무 | 전문연구원으로서 기술 연구 및 개발 참여 |
| 연구 1 | AI 기반 영상처리 및 실감 합성 기술 |
| 내용 | 본 연구실은 인공지능 기반의 첨단 영상처리 및 실감 합성 기술 연구를 선도하고 있습니다. 특히, 실제와 같은 고품질 영상 생성 및 분석의 난제를 해결하기 위해 적대적 생성신경망(GAN), 뉴럴 레이디언스 필드(NeRF), 확산 모델 등 최신 딥러닝 기법을 적극적으로 활용합니다. '온 디바이스 얼굴 라이트필드 합성', '얼굴 초해상화', '영상 디블러링', 그리고 '라이트필드 초해상도와 블러 제거의 동시 수행' 기술 개발을 통해 실감 미디어 콘텐츠의 품질을 혁신하고 있습니다. 이러한 기술은 증강현실(AR), 가상현실(VR) 및 메타버스 환경에서 사용자에게 몰입감 높은 시각 경험을 제공하며, 보안 및 미디어 산업 등 다양한 분야에 적용될 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 지속적인 연구를 통해 영상 기반 AI 기술의 한계를 확장하고 새로운 시장 가치를 창출하는 데 기여하고 있습니다. |
| 연구 2 | 3D 휴먼 및 객체 복원 기술 |
| 내용 | 본 연구실은 20년 이상의 연구 경험을 바탕으로 영상 및 비디오 데이터로부터 3차원 휴먼 및 객체를 복원하고 모델링하는 핵심 기술을 개발하고 있습니다. 단일 또는 다중 비디오 영상에서 3차원 휴먼 형상, 자세, 동작을 정확하게 복원하고 예측하는 기술은 물론, RGBD 카메라를 이용한 3차원 얼굴 모델링 및 객체 스트리밍 기술에 강점을 보입니다. '영상으로부터 3차원 휴먼 형상 복원 방법 및 시스템', '지역적 신체영역 정보를 이용한 휴먼 모션 디블러링' 등의 특허를 통해 기술의 독창성과 우수성을 입증하였습니다. 이러한 기술은 영화 및 게임 산업의 캐릭터 생성, 디지털 트윈 구현, 원격 의료 진단, 그리고 로봇 비전 등 다양한 산업 분야에서 고정밀 3D 데이터의 필요성을 충족시키며 혁신적인 응용 가능성을 열어주고 있습니다. |
| 연구 3 | 생성형 인공지능 기반 데이터 및 콘텐츠 생성 |
| 내용 | 본 연구실은 생성형 인공지능(Generative AI) 기술을 활용하여 고품질의 영상 데이터셋을 구축하고 다양한 콘텐츠를 생성하는 연구를 수행합니다. 특히, 적대적 생성신경망(GAN)과 확산 모델(Diffusion Model)을 이용해 '적대적 생성신경망에서의 조절 가능한 데이터셋 생성 방법 및 장치', '확산 모델과 광학 흐름을 이용한 미세 표정 합성 방법 및 시스템', '매우 미세한 얼굴 피부 정보를 포함하는 얼굴 텍스처 생성 방법 및 시스템' 등의 특허를 보유하고 있습니다. 이러한 기술은 실제 데이터 확보가 어렵거나 비용이 많이 드는 분야에서 가상 데이터셋을 효율적으로 생성하여 AI 모델 학습의 성능을 향상시키고, 개인화된 얼굴 합성, 미세 표정 제어 등 새로운 형태의 디지털 콘텐츠를 제작하는 데 기여합니다. AI 기반 데이터 증강 및 콘텐츠 생성 기술은 메타버스, 엔터테인먼트, 광고 등 광범위한 산업에서 활용되어 사용자 경험을 풍부하게 하고 새로운 비즈니스 기회를 창출할 것입니다. |
| 활동 내용 | [학술/협력 활동] - 인공지능대학원 심포지엄 참가 및 주관 - 참여교수 워크샵, 산학협력 워크샵, 산학협력 간담회 개최 - AI 확산연구회 운영 및 성과발표회 진행 - AI 기업가정신 특강을 통해 최신 AI 기술 현황 및 창업 지식 공유 - 인공지능 챌린지 개최 및 산학협력 간담회 진행 - 국내외 다양한 학술대회 참가 지원을 통해 연구 성과 확산 - 정보통신기획평가원 주관 심포지엄 참여를 통해 산업계 및 학계 전문가와 인공지능 산학협력 및 인재양성 방안 논의 - 정기적인 산학협력 워크샵/간담회를 통한 산업계 기술 동향 파악 및 기업 애로사항 해결 방안 협의 |
| 학력 사항 | 서울대학교 공학박사 |
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