박인규
박인규
소속
인하대학교 (정보통신공학과)
AI요약
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.
기본 정보
| 연구자 프로필 |  |
| 연구자 명 | 박인규 |
| 직책 | 교수 |
| 이메일 | pik@inha.ac.kr |
| 재직 상태 | 재직 중 |
| 소속 | 인하대학교 |
| 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 |
경력정보
| 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 |
중요 키워드
#3D복원#기술사업화#라이트필드#디블러링#딥러닝#인공지능#산학협력#데이터셋생성#초해상화#컴퓨터비전#영상처리#얼굴인식#생성AI#증강현실#가상현실
대외활동
| 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 |
주요 연구 내용
| 연구 내용 | [연구 분야] 핵심 분야: 컴퓨터 비전, 인공지능, 영상 처리, 생성형 인공지능, 3D 모델링 세부 분야: 라이트필드 합성, 얼굴 영상 처리, 초해상화, 디블러링, 데이터셋 생성, 휴먼 형상 복원 [대표 연구 내용] 가상 얼굴 라이트필드 데이터셋을 활용하여 온 디바이스 환경에서 라이트필드 영상의 다중뷰를 효율적으로 생성하는 기술을 개발했습니다. 이 기술은 단안 입력 영상으로부터 다중뷰를 생성하고, 시점 변환 및 깊이 영상 추정까지 가능하게 하여, 가상 현실(VR), 증강 현실(AR) 및 실감형 미디어 분야에서 고품질 콘텐츠를 실시간으로 제공하는 데 기여합니다. 특히 온 디바이스 구현은 별도의 고성능 컴퓨팅 자원 없이도 사용자 기기 내에서 직접 처리할 수 있어, 모바일 환경에서의 확장성과 접근성을 크게 향상시키는 사업적 가치를 가집니다. 또한, 적대적 생성신경망(GAN)을 활용하여 조절 가능한 영상 데이터셋 생성 방법 및 개인별 변조를 이용한 얼굴 연령 편집 방법을 개발했습니다. 이는 특정 조건을 반영하거나 원하는 대로 영상을 변형할 수 있게 하여, 콘텐츠 제작, 엔터테인먼트, 그리고 가상 환경에서의 개인화된 경험 제공에 핵심적인 기술로 활용될 수 있습니다. 이러한 기술은 데이터 부족 문제를 해결하고, 맞춤형 AI 모델 개발을 가속화하며, 다양한 산업 분야에서 새로운 서비스 창출의 기회를 제공할 수 있습니다. |
학력
| 학력 사항 | 서울대학교 공학박사 |
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