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장한얼 한밭대학교 컴퓨터공학과 부교수는 멀티미디어 보안, 컴퓨터 비전, 머신러닝 분야의 선도적인 연구자입니다. 특히 딥페이크 탐지, 디지털 포렌식, 이상 감지, 위성 원격 탐사, 의료 영상 등 첨단 AI 기술을 활용한 연구에 매진하고 있습니다. 카이스트에서 박사 학위를 취득한 후 네이버 클로바 AI 연구원, 국가보안기술연구소 선임연구원을 거쳐 현재 한밭대학교에서 후학 양성 및 연구 활동을 활발히 이어가고 있습니다. 캐글 ALASKA2 이미지 스테가노그래피 대회 금메달, 네이버 혁신상, WISA 최우수 논문상 등 다수의 수상 경력을 통해 그의 탁월한 연구 역량이 입증되었습니다. 인공지능과 보안 분야의 최신 지견을 얻고자 하시는 분들께 장한얼 교수의 연구는 중요한 통찰을 제공할 것입니다.
| 연구자 프로필 |  |
| 연구자 명 | 장한얼 |
| 직책 | 부교수 |
| 이메일 | hejang@hanbat.ac.kr |
| 재직 상태 | 재직 중 |
| 부서 학과 | 컴퓨터공학과 |
| 사무실 번호 | 0428211142 |
| 연구실 | AIMLAB |
| 연구실 홈페이지 | https://lab.hanbat.ac.kr/aimlab/professor |
| 홈페이지 | https://sites.google.com/view/aim-lab-hbnu/member?authuser=0 |
| 소속 | 울산과학기술원 |
| 회사명 | 한밭대학교(HBNU) |
| 재직기간 | 2024.03.01 ~ 재직 중 |
| 담당업무 | - |
| 회사명 | 한밭대학교(HBNU) |
| 재직기간 | 2020.03.01 ~ 2024.02.29 |
| 담당업무 | - |
| 회사명 | 국가보안기술연구소 |
| 재직기간 | 2018.01.01 ~ 2020.12.31 |
| 담당업무 | - |
| 회사명 | 네이버 클로바 AI 리서치 |
| 재직기간 | 2018.01.01 ~ 2018.12.31 |
| 담당업무 | - |
| 연구 1 | 멀티미디어 보안 및 디지털 포렌식 |
| 내용 | 본 연구실은 멀티미디어 콘텐츠의 보안 강화와 디지털 위변조 탐지를 위한 디지털 포렌식 기술 개발에 집중하고 있습니다. 특히, 딥페이크 탐지 기술은 물론, 이미지 스테가노그래피와 같은 은닉 기술 분석을 통해 미디어의 진위 여부를 판별하고 악의적인 사용을 방지하는 연구를 수행합니다. 인공지능 및 기계 학습 기법을 활용하여 대규모 멀티미디어 데이터 내에서 조작된 부분을 정밀하게 식별하며, 이는 콘텐츠의 신뢰성을 확보하고 온라인 환경의 안전을 지키는 데 기여합니다. 이러한 연구는 이미지, 영상, 오디오 등 다양한 형태의 멀티미디어 데이터에 적용되며, 디지털 증거의 무결성을 보존하고 분석하는 핵심 역량을 제공합니다. 네이버 웹툰 콘텐츠 보호 프로젝트에서 보인 성과와 국제 이미지 스테가노그래피 경진대회에서의 금메달 수상은 연구실의 독보적인 기술력을 입증합니다. 또한, 딥 신경망을 이용한 문맥 위반 감지 기술로 최우수 논문상을 수상하며 해당 분야의 선도적인 역할을 수행하고 있습니다. 국가 딥페이크 탐지 자문위원회 위원 활동과 한국디지털포렌식학회 이사 활동을 통해 사회적 문제 해결에도 적극적으로 참여하며, 멀티미디어 보안 및 디지털 포렌식 분야의 발전에 핵심적인 역할을 하고 있습니다. |
| 연구 2 | 컴퓨터 비전 및 이상 탐지 |
| 내용 | 본 연구실은 컴퓨터 비전 기술을 기반으로 다양한 데이터 내의 비정상적인 패턴을 탐지하는 연구에 주력하고 있습니다. 특히, 위성 원격 감지 데이터를 포함한 대용량 시각 정보에서 이상 징후를 자동으로 식별하는 인공지능 및 기계 학습 모델을 개발합니다. 이는 단순한 객체 인식을 넘어, 복잡한 환경 변화나 잠재적 위협을 예측하고 대응하는 데 필수적인 핵심 역량입니다. 연구실은 심층 학습 기반의 컴퓨터 비전 알고리즘을 활용하여 위성 영상의 변화 탐지, 특정 지역의 비정상적인 활동 감지, 그리고 산업 설비의 고장 징후 예측 등 광범위한 분야에 적용 가능한 솔루션을 제공합니다. 기존 방식으로는 감지하기 어려운 미묘한 변화까지 포착함으로써, 재해 예방, 국방 및 안보 강화, 사회 안전망 구축 등 다양한 사회적 가치를 창출하고 있습니다. 독창적인 알고리즘 개발과 실제 데이터 적용을 통해 컴퓨터 비전 기반의 이상 탐지 기술 발전에 기여하며, 미래 사회의 다양한 문제 해결을 위한 기술적 토대를 마련하고 있습니다. |
| 연구 3 | 기계 학습 기반 의료 영상 분석 |
| 내용 | 본 연구실은 기계 학습 기술을 활용하여 의료 영상 데이터를 심층적으로 분석하는 연구를 수행합니다. MRI, CT, X-ray 등 다양한 의료 영상에서 질병 진단, 예후 예측, 치료 반응 모니터링에 필요한 핵심 정보를 추출하고 해석하는 데 집중하고 있습니다. 특히, 뇌 질환, 암 등 중증 질환의 조기 진단 및 정밀한 병변 분석을 위한 혁신적인 인공지능 모델 개발에 주력하고 있습니다. 인공지능 및 기계 학습 알고리즘을 의료 영상 데이터에 적용하여, 미세한 병변이나 육안으로 확인하기 어려운 패턴을 자동으로 식별함으로써 의료진의 진단 정확도를 높이고 효율적인 치료 계획 수립을 지원합니다. 또한, 대규모 의료 영상 데이터셋으로부터 새로운 의학적 지식을 발굴하고, 환자 맞춤형 치료법 개발을 위한 기반 기술을 제공합니다. 퀄컴 혁신상 수상 경력을 통해 연구실의 독창적인 기술 개발 역량을 입증하였으며, 이 연구는 의료 현장에 실질적인 도움을 주고 정밀 의료의 발전에 기여함으로써 인류의 건강 증진에 큰 가치를 창출할 것입니다. |
| 활동 내용 | [학회/위원회 활동] - 국방부 딥페이크 탐지 자문위원회 위원 (2025–현재) - 한국방송미디어공학회 이사 (2025–현재) - 한국디지털포렌식학회 이사 (2022–현재) [수상 내역] - 금상 (1095팀 중 8위, 상위 0.73%), ALASKA2 이미지 스테가노그래피 대회, 캐글, 2020. - 네이버 혁신상, 머신러닝 기반 웹툰 콘텐츠 보호, 네이버, 2018. - 최우수 논문상, 딥 신경망을 이용한 문맥 위반 감지를 통한 디지털 위조 노출, 세계 정보 보안 응용 컨퍼런스(WISA), 2017. - 퀄컴 혁신상, 삼각형 테스트를 이용한 원본 카메라 식별, KAIST 퀄컴 혁신상 위원회, 2015. |
| 학력 사항 | 박사 KAIST 컴퓨터공학 (2018) 석사 KAIST 컴퓨터공학 (2014) 학사 아주대학교 정보컴퓨터공학 (2012) |
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