최해철
최해철
소속
국립한밭대학교 (지능미디어공학과)
AI요약
현대 사회는 고용량, 고품질 미디어 데이터의 효율적인 처리와 지능적인 분석 기술을 필요로 합니다. 국립한밭대학교 지능미디어공학과 최해철 교수는 이러한 기술적 난제를 해결하고자 비디오 부호화, 영상 처리, AI 및 3D 미디어 분야에서 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 특히, Versatile Video Coding(VVC) 표준화, 딥러닝 기반 드론 탐지 및 인식, AR/VR 스트리밍 플랫폼, 그리고 공간 영상 화질 평가 알고리즘 개발 등 다양한 혁신 과제를 성공적으로 이끌며 미래 미디어 기술 발전에 기여하고 있습니다. 교수님의 축적된 연구 성과는 디지털 미디어 산업의 혁신을 촉진할 것입니다.
기본 정보
| 연구자 프로필 |  |
| 연구자 명 | 최해철 |
| 직책 | 교수 |
| 이메일 | choihc@hanbat.ac.kr |
| 재직 상태 | 재직 중 |
| 부서 학과 | 지능미디어공학과 |
| 사무실 번호 | 82428211149 |
| 연구실 | Visual Media Lab. |
| 연구실 홈페이지 | https://lab.hanbat.ac.kr/media |
| 홈페이지 | https://lab.hanbat.ac.kr/media/professor |
| 소속 | 국립한밭대학교 |
경력정보
| 회사명 | 한밭대학교 |
| 재직기간 | 2010.03.01 ~ 재직 중 |
| 담당업무 | 정보통신공학과 교수 |
| 회사명 | 한국전자통신연구원(ETRI) |
| 재직기간 | 2004.09.01 ~ 2010.02.28 |
| 담당업무 | 방송미디어연구부 선임연구원 |
중요 키워드
#기술이전#VVC#AR/VR#AI#딥러닝#드론인식#HEVC#스마트센서#UHD#포인트클라우드#비디오부호화#컴퓨터비전#화질평가#공동연구#영상처리
연구 분야
| 연구 1 | 비디오 압축 및 국제 표준화 기술 |
| 내용 | 본 연구실은 차세대 미디어 환경에 필수적인 비디오 압축 및 국제 표준화 기술 연구를 중점적으로 수행하고 있습니다. HEVC(High Efficiency Video Coding) 및 VVC(Versatile Video Coding)와 같은 고효율 비디오 부호화 기술 개발에 주력하며, 특히 MPEG 국제 표준화 회의에 적극적으로 참여하여 관련 기술 표준을 선도하고 있습니다. 딥러닝 기반 이미지 압축 최적화, 스크린 콘텐츠 비디오 코딩, 기계를 위한 특징 부호화(FCVCM) 등 다양한 혁신적인 압축 알고리즘을 개발하고 있으며, 이는 고용량 미디어 데이터의 효율적인 전송 및 저장에 기여합니다. 주요 연구 내용으로는 차분신호 기반 동영상 부호화/복호화, 다단계 변환 및 신호 분리 알고리즘을 이용한 비디오 인코딩, 현재 영상 복원 영역 참조 예측 부호화, 그리고 HEVC/VVC 화면 내 예측 모드 결정 및 미러링 기반 부호화 방법 등이 있습니다. 이러한 기술들은 AR/VR, UHD 방송, 스트리밍 서비스 등 고화질 미디어가 요구되는 다양한 분야에 적용될 수 있습니다. 연구실은 지속적인 기술 개발과 국제 표준화 활동을 통해 디지털 미디어 산업의 발전에 핵심적인 역할을 하고 있으며, 고효율 미디어 전송 및 처리 기술의 상용화를 목표로 합니다. |
| 연구 2 | AI 기반 컴퓨터 비전 및 영상 분석 |
| 내용 | 본 연구실은 인공지능(AI)과 딥러닝 기술을 활용하여 컴퓨터 비전 및 영상 분석 분야의 핵심 역량을 강화하고 있습니다. 특히, 위성 영상 분석, 드론 이미지 및 비디오 처리, 객체 탐지 및 추적 등 실제 환경에서 발생하는 다양한 영상 데이터로부터 유의미한 정보를 추출하고 해석하는 기술을 개발하고 있습니다. 딥러닝 기반 이미지 압축 최적화, 원격 감지 이미지 분할, 무인 항공기(UAV) 추적 기술은 데이터 제약 환경에서도 높은 성능을 발휘하며, 실제 적용 가능한 솔루션을 제공합니다. 최근 연구에서는 위성 영상의 탐지 및 분할 성능 향상을 위한 작업 특화 초고해상화 방법, 데이터 제약 환경에서의 앙상블 기반 위성영상 초해상화, 그리고 SAR-광학 영상 변환을 위한 확산 모델 기반 데이터 전처리 및 증대 기법 등을 성공적으로 개발하였습니다. 또한, 딥러닝 기반 드론 탐지 및 인식 알고리즘, 환경 변화에 강인한 실시간 무인비행체 탐지/추적 기술을 통해 국방 및 재난 관리 분야에 기여하고 있습니다. 공정성 및 보안성을 갖는 영상 인식 기반 스마트 자가 검침 기술 개발은 산업 분야의 자동화 및 효율성 증대에 기여하는 바가 큽니다. 이러한 AI 기반 영상 분석 기술은 감시, 보안, 자율주행, 스마트시티 등 다양한 산업 분야에서 혁신적인 가치를 창출할 것입니다. |
| 연구 3 | 실감 미디어 및 AR/VR 기술 |
| 내용 | 본 연구실은 증강현실(AR) 및 가상현실(VR) 환경에서의 몰입감 높은 사용자 경험을 제공하기 위한 실감 미디어 기술을 연구하고 있습니다. 특히, 포인트 클라우드 데이터를 활용한 3D 공간 정보 처리, AR/VR 스트리밍 플랫폼 기술 개발, 그리고 공간 영상의 주관적/객관적 화질 평가 알고리즘 고도화에 집중하고 있습니다. 이는 차세대 미디어 콘텐츠의 핵심 기반 기술로서, 사용자에게 더욱 생생하고 현실적인 디지털 경험을 선사하는 것을 목표로 합니다. 주요 연구 과제로는 '적응형 뷰어 중심 포인트 클라우드 AR/VR 스트리밍 플랫폼 기술 개발'을 통해 대용량 포인트 클라우드 데이터의 효율적인 전송 및 렌더링 기술을 개발하고 있습니다. 또한, '공간영상 객관적 화질평가 알고리즘 고도화' 및 '포인트 클라우드 시각 품질 평가' 연구를 통해 실감 미디어 콘텐츠의 품질을 정량적으로 평가하고 개선하는 방법을 제시합니다. '퍼즐형 Ultra-wide viewing 공간 미디어 생성 및 소비 기술 개발'은 혁신적인 3D 콘텐츠 제작 및 소비 방식을 탐구합니다. 본 연구실의 기술은 메타버스, 디지털 트윈, 원격 협업 시스템 등 다양한 실감 미디어 응용 분야에서 핵심적인 역할을 수행하며, 차세대 산업 발전에 기여할 것입니다. |
대외활동
| 활동 내용 | [대외 활동] - 「3D 영상 산업 인력양성을 위한 다시점 비디오 부호화 및 자유시점 비디오 재현 기술 연구」 과제 선정 |
학력
| 학력 사항 | 박사 한국과학기술원 전기및전자공학과 (2004) 석사 한국과학기술원 전기및전자공학과 (1999) 학사 경북대학교 전자공학과 (1997) |
보유 기술 로딩 중...