이상철
이상철
소속
인하대학교 (컴퓨터공학과)
AI요약
인하대학교 컴퓨터공학과 이상철 교수는 AI 기반 영상처리 및 분석, 컴퓨터 비전, 지능형 자율주행 시스템 분야의 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 특히 주파수 도메인 데이터 증강을 통한 딥러닝 성능 향상, 실시간 노면 상태 감시, 주행 이벤트 분류 등 다수의 혁신적인 기술 특허를 보유하고 있습니다. 이 페이지에서는 이상철 교수의 주요 연구 분야와 특허 정보를 상세히 소개하여, 그의 기술적 기여와 비전을 파악하실 수 있습니다.
기본 정보
| 연구자 프로필 |  |
| 연구자 명 | 이상철 |
| 직책 | 교수 |
| 이메일 | sclee@inha.ac.kr |
| 재직 상태 | 재직 중 |
| 부서 학과 | 컴퓨터공학과 |
| 사무실 번호 | 0328607442 |
| 연구실 | 시각인공지능 연구 |
| 연구실 홈페이지 | http://imageinfo.inha.ac.kr/ |
| 홈페이지 | https://cse.inha.ac.kr/cse/982/subview.do?enc=Zm5jdDF8QEB8JTJGZGVwYXJ0bWVudEludHJvJTJGY3NlJTJGMTQwMiUyRjE0MTElMkZjb2xsZWdlUHJvZlZpZXcuZG8lM0ZzaXRlSWQlM0Rjc2UlMjZpbmhhaWQlM0RBMjc5MzY4RDlBRjAzMjdCNTcwN0 |
| 소속 | 인하대학교 |
경력정보
| 회사명 | 인하대학교 |
| 재직기간 | 2008.01.01 ~ 재직 중 |
| 담당업무 | 컴퓨터공학과 교수로서 학생 교육 및 연구 수행 |
| 회사명 | 딥카디오 주식회사 |
| 재직기간 | 2020.01.01 ~ 재직 중 |
| 담당업무 | 창업 인공지능을 이용한 심장 진단 기술 개발 및 상용화. 특히, 단순 12리드 심전도 검사로 발작성 심방세동을 정확히 예측하는 기술 개발 및 인하대병원과의 임상 공동 연구를 통해 베타 서비스 운영. |
| 회사명 | NCSA(USA) |
| 재직기간 | 2006.01.01 ~ 2008.01.01 |
| 담당업무 | 연구원 |
중요 키워드
#심방세동예측#기술사업화#주행이벤트분류#딥러닝#데이터증강#인공지능#산학협력#동영상최적화#주파수필터링#의료영상처리#컴퓨터비전#특허#노면감시#심장진단#폐렴진단
연구 분야
| 연구 1 | 인공지능 기반 의료 영상 분석 및 심혈관 질환 진단 |
| 내용 | 본 연구 분야는 인공지능(AI) 기술을 활용하여 의료 영상 데이터를 분석하고, 특히 심혈관 질환을 포함한 다양한 질병의 정밀 진단을 목표로 합니다. 연구실은 딥카디오 주식회사 창업을 통해 12리드 심전도(ECG) 데이터만으로 발작성 심방세동을 정확히 예측하는 기술을 개발하고 인하대병원과 임상 공동 연구를 수행하며 베타 서비스를 운영하고 있습니다. 이는 정상 동율동 상태에서도 심방세동 진행 정도를 파악할 수 있는 세계 최초의 혁신 의료기기 기술로 평가받고 있습니다. 또한, 모달리티 불가지론적 도메인 일반화 의료 영상 분할(Modality-agnostic Domain Generalizable Medical Image Segmentation), MRI 뇌종양 분할(MM-BiFPN), 폴립 분할(M3FPolypSegNet++), 폐렴 엑스레이 영상 분류를 위한 주파수 필터링 기반 데이터 증강 등 다양한 의료 영상 분야에서 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 이러한 기술들은 질병의 조기 진단 정확도를 높이고, 환자 맞춤형 치료 전략 수립에 기여하여 미래 정밀 의료 시대를 선도하는 핵심 역량을 구축하고 있습니다. 복잡한 의료 데이터를 효과적으로 해석하고 임상 의사결정을 지원함으로써 환자 건강 증진에 실질적인 가치를 제공합니다. |
| 연구 2 | 컴퓨터 비전 기반 이미지 처리 및 딥러닝 데이터 증강 |
| 내용 | 본 연구 분야는 컴퓨터 비전의 핵심 기술과 딥러닝을 결합하여 다양한 이미지 및 영상 데이터를 효과적으로 처리하고 분석하는 데 중점을 둡니다. 특히, 딥러닝 모델의 성능을 향상시키기 위한 주파수 도메인 데이터 증강(Frequency Domain Data Augmentation) 방법을 개발하여 데이터 편향성을 제거하고 학습 효율을 극대화하고 있습니다. 이는 적은 데이터셋으로도 강건한 모델을 구축할 수 있게 하여 실제 산업 현장에서의 활용 가치가 높습니다. 또한, 이미지 위변조 탐지(Image Forgery Localization)를 위한 FBI-Net 및 M2SFormer와 같은 혁신적인 알고리즘을 개발하여 디지털 콘텐츠의 신뢰성을 확보하는 데 기여하고 있습니다. 적응적 기준 범위 선택에 따른 디모자이킹(Adaptive Demosaicing) 방법과 검출 반복성을 최대화하는 특징점 선별 방법 등 기초 컴퓨터 비전 기술 연구를 통해 이미지 품질 개선 및 객체 인식 정확도를 향상시키고 있습니다. 이러한 연구는 단순히 이미지 인식률을 높이는 것을 넘어, 영상 보안, 콘텐츠 분석, 자율 시스템 등 광범위한 응용 분야에서 핵심적인 역할을 수행하며 기술적 우위를 점하고 있습니다. |
| 연구 3 | 지능형 자율주행을 위한 비전 기반 모빌리티 분석 |
| 내용 | 본 연구 분야는 지능형 자율주행 시스템의 핵심 요소인 환경 인지 및 모빌리티 데이터 분석 기술 개발에 주력하고 있습니다. 차량에 부착된 카메라와 멀티 센서(예: 3축 가속도 센서, GPS)에서 얻어지는 데이터를 융합하여 실시간 노면 상태 감시(Real-time Road Surface Monitoring) 기술을 개발, 노면의 균열, 파손 등을 고정밀도로 파악하여 운전자의 안전을 도모하고 도로 관리 효율성을 증대시킵니다. 또한, 영상 안정화 및 가속도 정보를 활용한 주행 이벤트 분류(Driving Event Classification) 기술을 통해 직진, 좌회전, 우회전, 정지, 과속방지턱 등의 주행 상황을 정확히 인지하고, 차선 변경과 같은 미묘한 이벤트까지 추정하여 운전자에게 시각화된 주행 정보를 제공합니다. 주행 중 풍절음 분석을 이용한 적응형 서스펜션 제어 방법과 같은 차량 자세 제어 기술도 개발하여 주행 안전성과 승차감을 향상시키고 있습니다. 이러한 연구는 자율주행 차량의 인지 및 판단 능력을 고도화하며, 안정적이고 효율적인 미래 모빌리티 환경 구축에 필수적인 기술적 기반을 제공합니다. |
대외활동
| 활동 내용 | [창업지원 활동] - 인하대학교 창업지원단장 - 초기 창업기업의 투자 유치 지원 - '인하-비룡 개인투자조합 1호', '비룡-이노스타트업 개인투자조합 2호', '인천혁신모펀드 제3호 조합' 등 투자조합 결성 - 투자유치교육·IR 피치덱 제작, 아랩 투자유치 프로그램, DX 인재 양성 및 매칭 프로그램, DX 역량 양성 및 창업혁신 프로그램 운영 - 아랩 액셀러레이팅 프로그램 운영 - 아랩 투자유치 프로그램 운영 |
학력
| 학력 사항 | University of Illinois at Urbana-Champaign 공학박사 (2005) 인하대학교 전자계산공학과 공학사 (1998) |
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