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인하대학교 실감미디어공학과 홍성은 부교수님은 인공지능 기반의 영상 처리 및 얼굴 인식 기술 분야를 선도하고 계십니다. 특히, 얼굴 초해상화, 개인 정보 보호 도메인 적응, 얼굴 연령 편집, 저해상도 얼굴 인식 등 AI 핵심 기술 관련 다수의 특허를 보유하고 계시며, 이를 통해 실감 미디어 분야의 혁신적인 발전에 기여하고 있습니다. 홍성은 교수님의 연구는 디지털 환경에서 발생하는 다양한 시각 데이터 처리 문제를 해결하고, 미래 기술 발전을 위한 중요한 기반을 마련하고 있습니다.
| 연구자 프로필 |  |
| 연구자 명 | 홍성은 |
| 직책 | 부교수 |
| 이메일 | csehong@skku.edu |
| 재직 상태 | 재직 중 |
| 부서 학과 | 정보통신공학과 |
| 사무실 번호 | 027401809 |
| 연구실 | AI & Media Lab |
| 연구실 홈페이지 | https://aim.skku.edu/ |
| 홈페이지 | https://www.csehong.com/ |
| 소속 | 인하대학교 |
| 회사명 | 성균관대 글로벌융합학부 |
| 재직기간 | 2024.01.01 ~ 재직 중 |
| 담당업무 | 부교수 재직 - 인공지능 및 미디어 분야 연구 및 교육 |
| 회사명 | 성균관대 글로벌융합학부 |
| 재직기간 | 2023.08.28 ~ 2023.12.31 |
| 담당업무 | 조교수 재직 - 실감미디어공학과 인공지능 연구 및 교육 |
| 회사명 | 인하대학교 전기컴퓨터공학과 |
| 재직기간 | 2020.01.01 ~ 2023.08.27 |
| 담당업무 | 조교수 재직 - 인공지능 및 컴퓨터공학 분야 연구 및 교육 |
| 회사명 | SK텔레콤 T-Brain |
| 재직기간 | 2018.01.01 ~ 2019.12.31 |
| 담당업무 | Research Scientist 근무 - AI 기술 연구 및 개발 |
| 연구 1 | 인공지능 기반 영상 처리 및 생성형 AI |
| 내용 | 본 연구실은 인공지능 기반의 영상 처리 및 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 다양한 시각 데이터를 분석하고 처리하는 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 얼굴 인식, 얼굴 초해상화, 얼굴 연령 편집과 같은 얼굴 기반 기술 개발에 중점을 두며, 생성형 적대 신경망(GAN)을 이용한 고품질 이미지 생성 및 변환 연구를 활발히 진행하고 있습니다. 이러한 연구는 메타휴먼, 가상현실, 증강현실과 같은 실감 미디어 분야의 핵심 기반 기술로 활용됩니다. 연구실은 이미지 처리, 객체 탐지, 영상 분석 등 컴퓨터 비전의 다양한 하위 분야에서 딥러닝 기반의 혁신적인 접근 방식을 탐구하고 있습니다. 특히, 최신 AI 모델 최적화 기법과 지식 증류(Knowledge Distillation)를 통해 모델의 효율성과 성능을 동시에 확보하며, 실제 산업 환경에 적용 가능한 기술을 개발하고 있습니다. 컴퓨터 비전 분야 top-tier 국제학회 챌린지에서 다수 입상(ECCV 2위/ ICCV 3위/ CVPR 3위)한 실적은 본 연구실의 기술력을 입증합니다. 본 연구를 통해 개발된 얼굴 초해상화, 얼굴 연령 편집, 저해상도 얼굴 인식 등 다수의 특허는 디지털 환경에서의 시각 데이터 처리 문제를 해결하고, 개인의 시각적 경험을 풍부하게 하며, 나아가 보안 및 엔터테인먼트 산업에 혁신적인 가치를 제공하고 있습니다. 네이버AI Lab, 카카오브레인, 삼성전자, SK텔레콤 등과의 연구 협력은 이러한 기술의 실제 적용 가능성을 더욱 높이고 있습니다. |
| 연구 2 | 도메인 적응 기반 강건한 AI 모델 개발 |
| 내용 | 본 연구실은 AI 모델이 다양한 실제 환경과 데이터 변화에 강건하게 작동하도록 돕는 도메인 적응(Domain Adaptation) 기술 개발에 집중하고 있습니다. 특히, 학습 데이터와 실제 적용 데이터 간의 분포 차이로 발생하는 성능 저하 문제를 해결하기 위해 데이터 프라이버시를 보호하면서도 효과적인 도메인 적응 기법들을 연구하고 있습니다. 이를 통해 AI 모델이 예측 불가능한 환경에서도 안정적이고 신뢰성 높은 성능을 유지하도록 만드는 것을 목표로 합니다. 연구실은 적응형 그래프 기반 적대적 네트워크, 생성적 도메인 적응, 전향적 분류 등 최신 도메인 적응 방법론을 탐구하며, 이를 영상 분류 및 분할, 얼굴 인식 등 다양한 컴퓨터 비전 문제에 적용하고 있습니다. 특히, 데이터 프라이버시 보호가 중요한 의료 및 생체 인식 분야에서 안전하게 AI를 활용할 수 있는 기술을 개발하여 사회적 가치 창출에 기여하고 있습니다. Task Vector Quantization for Memory-Efficient Model Merging과 같은 연구를 통해 모델의 효율성 또한 크게 향상시키고 있습니다. 이러한 강건한 AI 모델 개발 연구는 실세계의 복잡하고 변화무쌍한 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 핵심 역량이며, 다양한 산업 분야에서 AI 기술의 실질적인 적용 가능성을 확대합니다. 개인 정보 보호 도메인 적응 관련 특허는 본 기술의 독창성과 실용성을 보여주며, 네이버AI Lab, 카카오브레인 등과의 협력을 통해 실제 산업 현장의 난제를 해결하는 데 기여하고 있습니다. |
| 연구 3 | 멀티모달 학습 및 실감 미디어 기술 |
| 내용 | 본 연구실은 시각, 촉각, 깊이 등 다양한 양식(Modality)의 데이터를 통합적으로 학습하여 인공지능의 인지 능력을 극대화하는 멀티모달 학습(Multimodal Learning) 연구를 선도하고 있습니다. 특히 RGB-X 및 RGBD 센서 데이터를 활용한 다중-모달 데이터 처리 기술을 개발하여, 객체 인식, 의미론적 분할, 크라우드 카운팅 등 복잡한 컴퓨터 비전 문제를 해결하는 데 주력하고 있습니다. 이는 사람처럼 보고 느끼며 판단하는 실감 미디어 및 로봇 AI 분야의 발전에 필수적인 요소입니다. 연구실은 어텐션 메커니즘을 활용한 멀티모달 학습, 시각 및 촉각 정보 융합을 통한 점자 인식 연구 등 혁신적인 접근 방식을 통해 데이터 간의 상호작용을 효과적으로 모델링하고 있습니다. 이러한 기술은 로봇이 인간처럼 물체를 조작하거나, 가상 환경에서 사용자에게 더욱 몰입감 있는 경험을 제공하는 메타휴먼 플랫폼 구축에 핵심적인 역할을 합니다. ACM Multimedia, ICCV, CVPR 등 세계 유수의 학회에 다수의 논문을 발표하며 연구의 우수성을 인정받고 있습니다. 멀티모달 학습 및 실감 미디어 기술은 디지털 트윈, 확장 현실(XR), 지능형 로봇 등 차세대 기술 분야에 광범위하게 적용될 잠재력을 가지고 있습니다. 삼성전자 미래기술사업 지원 연구, AI 융합형 메타휴먼 플랫폼 연구실 운영 등을 통해 산업적 파급효과와 사회적 가치 창출에 기여하며, 미래 미디어 기술 혁신을 위한 기반을 다지고 있습니다. |
| 활동 내용 | [연구 협력] - 네이버AI Lab, 카카오브레인, 삼성전자 생산기술연구소, SK텔레콤 AI센터와 연구 협력 중 [학회/위원회 활동 및 수상] - SK텔레콤 최고기술전문가 그룹인 SKT TEB(Tech Expert Board) 일원으로 활동하며 대상 수상 - 컴퓨터 비전 분야 top-tier 국제학회 챌린지 다수 입상(ECCV 2위/ ICCV 3위/ CVPR 3위) - 네이버 Ph.D. 펠로우십 수상 (2017년) |
| 학력 사항 | Ph.D. KAIST 컴퓨터공학 (2018) MS KAIST 컴퓨터공학 (2012) BS 한양대학교 컴퓨터공학 (2010) |
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