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인하대학교 융합전자공학부 이채은 교수의 연구 성과는 다양한 분야에서 혁신적인 기술 개발로 이어지고 있습니다. 특히 이 교수님은 영상 처리, 컴퓨터 그래픽스, AI 및 시스템 가속화 분야에서 다수의 핵심 특허를 등록하며 그 전문성을 입증하고 있습니다. 본 프로필은 영상 실감도를 높이는 메쉬 생성 기술, 비균일 조도 영상 처리, 추천 시스템을 위한 하이브리드 니어-메모리 프로세싱, FPGA 기반 홀로그램 연산 가속, GAN 활용 라이트 필드 이미지 인페이팅, 그리고 360도 파노라마 영상 기반 포인트 클라우드 후처리 기술 등 이채은 교수님의 6개 주요 특허 정보를 상세하게 소개하고 있습니다. 이 기술들은 미래 디지털 콘텐츠 및 AI 시스템 발전에 크게 기여할 것으로 기대됩니다. 이채은 교수의 첨단 기술 연구 방향과 성과를 본 프로필에서 확인하시기 바랍니다.
| 연구자 프로필 |  |
| 연구자 명 | 이채은 |
| 직책 | 교수 |
| 이메일 | crhee@hanyang.ac.kr |
| 재직 상태 | 재직 중 |
| 부서 학과 | 정보통신공학과 |
| 사무실 번호 | - |
| 연구실 | SYDLAB |
| 연구실 홈페이지 | https://sydlab.net/ |
| 홈페이지 | https://sydlab.net/people/ |
| 소속 | 인하대학교 |
| 회사명 | 한양대학교 융합전자공학부 |
| 재직기간 | 2024.01.01 ~ 재직 중 |
| 담당업무 | 교수 |
| 회사명 | 인하대학교 정보통신공학과 |
| 재직기간 | 2013.01.01 ~ 2024.02.29 |
| 담당업무 | 교수 |
| 회사명 | 네이버 CLOVA 연구소 |
| 재직기간 | 2020.01.01 ~ 2020.12.31 |
| 담당업무 | 방문연구원 |
| 회사명 | 서울대학교 |
| 재직기간 | 2011.01.01 ~ 2013.12.31 |
| 담당업무 | 박사후연구원/연구교수 |
| 회사명 | 삼성전자 SystemLSI 사업부 |
| 재직기간 | 2002.01.01 ~ 2005.12.31 |
| 담당업무 | 선임연구원 |
| 연구 1 | 실감 미디어 및 확장 현실(XR) 시스템 |
| 내용 | 본 연구실은 일상생활에서 비디오 애플리케이션의 실현과 상호작용 가능한 가상 현실(VR) 공간 생성을 목표로 실감 미디어 및 확장 현실(XR) 시스템 기술을 연구합니다. 2D부터 3D, 전방향, 볼류메트릭, 라이트 필드 영상에 이르기까지 몰입형 비디오의 획득, 렌더링, 스트리밍, 압축 등 전 단계에 걸친 핵심 기술을 개발하고 있습니다. 특히, 실시간 실감 영상 전송을 위한 라이트 필드 데이터의 구조 및 압축, 볼류메트릭 미디어 스트리밍 플랫폼 구현, 대규모 멀티 뷰 영상 압축 및 구조화 기법 연구 등을 통해 차세대 미디어 환경을 선도하고 있습니다. 고가의 전문 장비 없이 360도 파노라마 실내 영상으로 사실적인 포인트 클라우드를 생성하고 바닥면 평탄화를 수행하는 기술, 다중 평면 영상에서 메쉬를 생성하여 영상의 실감도를 높이는 기술, GAN을 활용하여 라이트 필드 이미지 인페이팅의 품질을 향상시키는 기술 등 다수의 특허를 통해 연구 역량을 입증했습니다. 이러한 연구는 메타버스의 핵심 기술인 확장 현실 시스템을 위한 영상 및 그래픽스의 효과적인 융합을 가능하게 하여, 사용자에게 공간 및 사람들과 상호작용하는 새로운 경험을 제공하고 산업적 가치를 창출합니다. |
| 연구 2 | 인공지능 하드웨어 가속 및 인메모리 컴퓨팅 |
| 내용 | 본 연구실은 딥러닝 및 인공지능 시스템의 성능을 극대화하기 위한 하드웨어 가속 및 인메모리 컴퓨팅 기술 연구에 집중하고 있습니다. 특히, 딥 뉴럴 네트워크를 위한 도메인 특화 아키텍처 설계와 탐구를 통해 AI 반도체 및 시스템 반도체 분야의 혁신을 주도합니다. 저전력 deep learning HW IP 설계 기술 개발, 딥러닝 기반 뉴로모픽 영상센서 시스템 설계 기술 개발과 같은 프로젝트를 수행하며 효율적인 인공지능 시스템 구현에 기여하고 있습니다. 또한, 고급 메모리의 필수 기술인 Processing-in-Memory(PIM) 아키텍처를 탐구하여 데이터 이동을 최소화하고 시스템 성능을 획기적으로 향상시키는 방안을 모색합니다. 추천 시스템의 임베딩 처리를 위한 하이브리드 니어-메모리 프로세싱 구조 및 방법, FPGA 기반 컴퓨터 생성 홀로그램의 연산 가속 방법 등 다수의 특허를 보유하고 있으며, 이는 메모리 용량 및 대역폭 한계를 극복하고 처리 속도를 향상시키는 독창적인 접근법을 제시합니다. 이러한 기술은 스마트 모빌리티, 빅데이터 서버 등 다양한 고성능 컴퓨팅 환경에서 인공지능 애플리케이션의 효율성과 확장성을 보장합니다. |
| 연구 3 | 딥러닝 기반 영상 처리 및 추천 시스템 최적화 |
| 내용 | 본 연구실은 딥러닝 기반 기술을 활용하여 영상 처리 및 추천 시스템의 성능을 최적화하는 연구를 활발히 수행하고 있습니다. 실제 시스템에 최첨단 딥러닝 기술을 적용하기 위한 다양한 최적화 기법을 개발하며, 딥러닝 기반 decomposition 알고리즘 경량화, 서버 향 동영상 스트리밍 압축 효율 향상을 위한 전처리 연구개발과 같은 프로젝트를 통해 실용적인 해결책을 제시하고 있습니다. 특히, 딥러닝 기반 추천 시스템의 메모리 크기와 에너지 소모를 줄이는 니어-메모리 프로세싱 방법 및 하이브리드 구조는 데이터 이동량을 획기적으로 줄여 처리 속도를 향상시키는 독창적인 접근법으로, 관련 특허를 통해 그 우수성을 인정받았습니다. 또한, 저조도 영상의 압축 속도를 향상시키기 위한 예측 모드 결정 최적화 조정 방법 등 영상 처리 분야에서도 딥러닝을 적극 활용하여 기존의 한계를 뛰어넘는 성과를 창출하고 있습니다. 이러한 연구는 복잡한 인공지능 모델의 효율성을 높이고, 다양한 비디오 애플리케이션 및 개인화된 서비스 분야에 혁신적인 가치를 제공합니다. |
| 활동 내용 | [기술 자문/이전] - 삼성전자 MX사업부 기술 자문단 위촉 (2025년) [학회/위원회 활동] - IEEE TCSVT, Associate Editor (2021년~현재) - 대한전자공학회 상임이사 (2018년~2020년) - 대한전자공학회 영상신호처리연구회 회장 (2021년~현재) - 2021년 신호처리합동학술대회 연구회위원장 |
| 학력 사항 | 서울대학교 전기컴퓨터공학부 박사 (2011) 서울대학교 전기공학부 석사 (2002) 서울대학교 전기공학부 학사 (2000) |
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