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고려대 이성환 교수가 2012년 2월 '이달의 과학기술자상' 수상자로 선정됐습니다.

이성환 교수는 기계학습 기법을 바탕으로 컴퓨터가 인간의 수화와 얼굴표정 등을 동시에 자동 인식하고 이해할 수 있는 독창적인 기술을 개발한 공로를 인정받았습니다.

이성환 교수는 패턴인식 기술 분야의 세계적인 석학으로, 컴퓨터 비전 기반의 휴먼 동작 자동 분석 및 인식 기술을 개발하여 학계의 큰 주목을 받았습니다.

□ 컴퓨터 비전 기반의 휴먼 동작 자동 분석 및 인식 기술은 △스마트 사용자 인터페이스 △지능 로봇 △비디오 감시(surveillance) △게임 및 엔터테인먼트 등 실생활의 다양한 분야에서 활용되는 핵심 기술로 미국, 일본, 유럽 등 선진국에서 앞 다투어 경쟁적으로 연구하고 있는 분야입니다.

컴퓨터 비전 기반 수화 인식 기술은 일반 카메라를 통해 입력된 말하는 사람(화자)의 동작을 자동으로 분석하여, 의미 없는 손동작과 의미 있는 수화 동작을 자동으로 구분하고, 사전에 정의된 수화 어휘로 인식하는 획기적인 기술입니다.

이성환 교수는 이러한 수화 인식기술을 개발함으로써 '휴먼 동작 자동 분석 및 인식'을 위한 원천 기술을 확보하게 되었고, 이 기술은 컴퓨터 비전 분야의 난제들 중 하나인 '동영상에서의 휴먼동작 자동검출 및 인식 문제'에 대한 해결방안을 제시한 획기적인 방법론으로 평가받고 있습니다.

이에 대한 연구 성과는 전기전자공학 전 분야 학술지 229종 중에서 영향력 지수(Impact Factor)가 가장 높은 국제학술지(IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence)에 2009년 7월 '최우수 논문'으로 게재되었고, 국제전기전자공학회(IEEE) 주관의 '2011년 기계 학습 및 사이버네틱스 국제학술대회(2011 IEEE International Conference on Machine Learning and Cybernetics)'에서 최우수 논문으로도 선정돼 국내 연구자로서는 처음으로 'Zadeh 최우수 논문상(Lotfi Zadeh Best Paper Award)'을 수상하기도 했습니다.

□ 이성환 교수는 지난 20년간 컴퓨터 비전 기반의 휴먼 동작 자동 분석 및 인식 기술에 대한 다양한 방법론과 소프트웨어를 개발하여, 과학인용색인(SCI) 등재 국제학술지에 115편, 국내학술지에 62편의 논문을 게재하였고, 11권의 관련저서(국내 2권, 국외 9권)를 출간했습니다.

현재까지 발표한 논문들의 피인용 횟수(논문의 질적 수준 평가 척도)가 4000회 이상에 달하며, h-index가 국내 컴퓨터과학 분야의 최고 수준인 30으로서, 연구의 양적 수준뿐만 아니라 질적 수준도 국내 최고로 평가 받고 있습니다.

이성환 교수는 휴먼 동작 자동 분석 및 인식 연구 분야에서의 탁월한 연구 업적과 다양한 봉사활동에 대한 공로를 인정받아, △1998년 IAPR(국제패턴인식학회) Fellow(석학회원) △2009년 고려대학교 현대·기아차 석좌교수 △2009년 한국과학기술한림원 정회원 △2009년 IEEE(국제전기전자공학회) Fellow에 각각 선임됐습니다.

<이성환 교수>

▶소속 : 고려대학교 정보통신대학 뇌공학과

● 학    력

▶1980 ∼ 1984    서울대학교 계산통계학과 학사
▶1984 ∼ 1986    KAIST 전산학과 석사
▶1986 ∼ 1989    KAIST 전산학과 박사

● 경    력

▶1995 ∼ 현재
▶1997 ∼ 2008
▶2008 ∼ 현재
▶2009 ∼ 현재
▶2009 ∼ 현재
고려대학교 정보통신대학 뇌공학과 정교수
고려대학교 인공시각연구센터장
고려대학교 WCU 뇌공학융합연구사업단장
고려대학교 현대·기아차 석좌교수
한국과학기술한림원 정회원, IEEE Fellow


● 주요업적 : 컴퓨터 비전 기반의 휴먼 동작 자동 분석 및 인식 기술 개발
□ 기계학습 기법을 바탕으로 컴퓨터가 동영상에서 의미있는 휴먼 동작을 자동으로 검출함과 동시에 인식할 수 있는 독창적인 기술을 개발함
□ 특히, 가장 복잡한 휴먼 동작인 수화 동영상에서 의미 있는 수화 동작들을 자동으로 검출함과 동시에 인식 가능한 독창적인 알고리즘을 개발함으로써, 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 분야에서 오랜 난제로 여겨졌던 동영상에서의 휴먼 동작 자동 검출 및 인식에 대한 문제 해결의 돌파구를 제시하였다는 점에서 학계의 커다란 주목을 받고 있음

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