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라이징스타

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국내외의 ICTㆍ융합 분야의 우수 연구자를 선별하여 소개합니다.
연구자의 연구 경험담 및 관련 분야 동향까지 연구활동에 대한 전반적인 내용을 인터뷰하여 정리하였습니다.

  • 정승원
  • 고려대학교 전기전자공학부
  • swjung83@korea.ac.kr

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▶ 교수님 소개 부탁드립니다.


   안녕하세요. 고려대학교 전기전자공학부에 부교수로 재직 중인 정승원입니다. 2005년 8월에 고려대학교 전자공학과를 졸업하고, 고려대학교의 CVIP 연구실에 진학하여 다양한 영상처리 기술을 연구하였습니다. 2011년 2월 박사학위를 받은 후에는 고려대학교 정보통신기술연구소에서 연구교수로 재직하였으며, 이듬해 3월부터 2014년 2월까지 삼성전자 종합기술원에서 깊이 영상 카메라 및 3차원 디스플레이 연구를 수행하였습니다. 이후 2014년 3월부터 2020년 2월까지 동국대학교 멀티미디어공학과에서 근무하였고, 2020년 3월에 모교로 돌아와 부교수로 재직하며 학생들과 연구를 하고 있습니다. 


 

▶ 주요 연구 분야 소개 및 동향에 대해 말씀 부탁드립니다.


   저는 영상처리 분야를 연구하고 있습니다. 영상을 잘 촬영하기 위한 카메라 ISP 기술, 촬영된 영상의 화질을 개선하기 위한 영상 후처리 기술, 영상 압축 및 복원 기술 등을 활발하게 연구하고 있습니다. 학위 기간 그리고 삼성에서 근무할 때는 주로 스테레오 영상 및 깊이 영상에 대한 획득, 처리 및 개선 기술에 대한 연구를 수행하였으며, 스테레오 영상의 화질 개선 기법, 깊이감 향상 기법, 3차원 영상 화질 개선 기법에 대한 다양한 기술을 논문으로 발표하였습니다. 교수 임용이 된 이후부터는 연구의 주제를 넓혀서 컴퓨터비전 분야의 다양한 연구 주제와 증강현실 등의 응용 기술에 대해서도 활발하게 연구하고 있습니다. 


   영상처리 및 컴퓨터비전 분야는 최근 딥러닝 기술이 활발하게 적용되고 있습니다. 과거의 노하우 기반의 고전적인 기법들이 딥러닝에 기반한 기법으로 대체되고 있습니다. 그렇지만 고전적인 기술에 대한 탄탄한 이해를 토대로 딥러닝 기술을 설계하는 것이 중요하다고 생각합니다. 또한 학습 기반으로 딥러닝 기술이 설계가 되기 때문에, 학습된 상황과 다른 상황에서 딥러닝 기술이 잘 동작하지 않는 문제가 존재합니다. 제가 최근에 연구를 수행하고 있는 영상 디노이징 분야를 예로 들면 과거 딥러닝 기술은 깨끗한 원본 영상에 노이즈를 합성하고 딥러닝 네트워크가 원본 영상을 복원하도록 설계가 되었습니다. 그러나 실제 카메라로 촬영한 영상에 존재하는 노이즈는 합성된 노이즈와 다르기 때문에 학습된 네트워크가 실제 환경에서 잘 동작하지 않는 문제가 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 Real-World Image Restoration이 최근 활발하게 연구되고 있습니다. 저희 연구실에서도 '2019 CVPR NTIRE Real-World Image Denoising 챌린지'에 참가하여 스마트 폰으로 촬영된 영상에 존재하는 열화를 복원하는 기술을 개발하였고, 여러 경쟁 팀들을 제치고 우승을 하였습니다. 다른 영상처리 및 컴퓨터비전 분야에서도 마찬가지로 과거 정제된 데이터를 이용하여 성능을 검증하였던 수준을 넘어서 실 세계 환경에서 잘 동작하는 기술을 설계하기 위한 많은 노력이 이루어지고 있습니다. 


[ NTIRE 2019 Real Image Denoising Challenge Award ] 
[ CLIC 2019 Low-rate Compression Challenge Award ]

[ NTIRE 2019 Real Image Denoising Challenge 수상 사진 (우측 첫 번째) ]  

 


▶ '해동젊은공학인상'을 수상하시는 등 '딥러닝을 활용한 영상처리와 컴퓨터비전' 분야에서 주목받고 계십니다. 이 분야에 관심을 갖게 된 계기가 있다면 말씀해 주세요.


   저는 원래 공부보다 그림 그리는 것을 좋아했고 더 잘 했습니다. 전자공학과에 진학하여 다양한 학문 분야에 대한 공부를 하면서 자연스럽게 영상처리에 가장 관심이 갔습니다. 무엇보다 영상이 눈으로 바로 보이고, 목표로 하는 영상을 상상할 수 있고, 또 제가 개발한 알고리즘을 통하여 상상했던 결과를 눈으로 확인하는 그 과정이 재미가 있었습니다. 특히 영상을 촬영하는 카메라, 영상을 재현하는 디스플레이, 영상을 보내고 받는 압축 및 전송 기술이 발전함에 따라서 지속적으로 영상처리 기술이 발전되어야 한다는 것을 느꼈고 이 분야를 선택한다면 향후에도 계속 재미있게 연구할 수 있을 것이라는 확신이 들었습니다. 딥러닝을 활용한 것은 다소 시대의 흐름에 따른 것이라고 할 수 있겠습니다만, 딥러닝 기술을 영상처리 분야에 적용하면서 새로운 문제점들을 발견하게 되었고 이를 해결해 나아가는 과정에 재미가 있어 계속 연구를 지속하고 있습니다. 


해동상 시상식 사진 (2019.12.13.) - 좌측에서 네 번째 ]



▶ 그 동안 연구활동을 해오시면서 특별히 느끼신 점이 있다면 말씀해 주세요.


   제가 연구하는 분야가 자고 일어나면 새로운 기술이 나오는 등 최근 너무 빠르게 발전하고 있습니다. 내가 진행하고 있는 연구가 마무리되기 전에 다른 더 좋은 기술이 논문으로 발표되지는 않을까 하는 긴장감을 갖고 연구를 하고 있습니다. 그러다보니 학생들을 재촉하게 되는 경우가 발생하는데 아직까지는 잘 따라와주는 학생들에게 고마워하며 연구를 수행하고 있습니다. 그렇게 하여 진행된 연구가 논문으로 세상에 공개가 될 때 가장 큰 보람을 느낍니다. 



▶ 관련 분야의 국내외 연구 및 기술 전망에 대한 교수님의 소견을 말씀해 주세요.


   앞서 말씀드린 것처럼 제가 연구하는 영상처리 분야는 센서, 디스플레이 등의 다른 분야와 함께 발전한다는 점이 장점이라고 생각합니다. 예를 들어 깊이 영상을 촬영하는 3D 카메라가 개발이 되었을 때, 저는 3D 카메라 영상이 갖는 문제를 해결하기 위한 다양한 영상처리 기술을 개발했습니다. 그리고 단순히 개발된 3D 카메라를 사용하여 문제를 해결하는 것만이 아니라 새로운 형태의 3D 카메라를 개발하기 위한 노력도 했습니다. 계속해서 카메라 기술이 발전하면서 다양한 종류와 형태의 카메라들이 제품에 적용되고 자율주행, 증강/가상 현실, 홀로그램 등 새로운 응용 분야들이 창출되고 있습니다. 그러나 아직 풀지 못한 문제가 너무 많습니다. 많은 분들이 이 분야로 진출하셨으면 좋겠습니다. 



▶ 교수님에게 영향을 미친 인물 또는 귀감으로 삼으시는 연구자가 있다면?


   저의 박사 학위 지도 교수님이신 고성제 교수님께서 가장 큰 영향을 주셨다고 생각합니다. 교수님께 연구에 대한 열정과 연구 방식, 학생 지도 방식 등 많은 것을 배웠고 지금도 배우고 있습니다. 



▶ 특별히 기억에 남거나 좋게 평가하는 자신의 논문이 있다면 말씀해 주세요. 

   더불어 도움이 될 만한 분야 관련 사이트 또는 서적이 있다면 추천 부탁드립니다.  


   기존 기술의 성능을 개선하는 것보다는 새로운 문제를 해결하는 기술을 논문으로 발표하는 것이 더 가치가 있다고 생각합니다. 그런 관점에서 제가 2012년도에 발표한 두 편의 논문 「Sharpness Enhancement of Stereo Images Using Binocular Just-Noticeable-Difference, IEEE TIP 2012」 「Depth Sensation Enhancement using the Just Noticeable Depth Difference, IEEE TIP 2012」은 기존에 없던 스테레오 영상의 화질 개선 기법과 깊이감 향상 기법을 다루었기 때문에 특별히 기억에 남습니다. 최근 논문 중에서는 데이터베이스를 만드는 데 1년에 가까운 시간이 들었던 인체 모델링에 관한 논문 「Parametric Shape Estimation of Human Body under Wide Clothing, IEEE TMM 2020」이 기억에 남습니다. 힘들게 만든 데이터베이스가 널리 사용되기를 기대하고 있습니다.  


   잘 알려져 있는 사이트입니다만 'Papers with Code (https://paperswithcode.com/)'가 연구 분야에 대한 동향을 파악하고 공개된 소스 코드를 통하여 실험을 진행하는데 큰 도움이 됩니다. 



▶ 본인을 표현하고자 하는 키워드를 꼽는다면? 


   '융합'을 꼽고 싶습니다. 다른 학문 분야와 융합 연구를 하는 것에 대해 큰 매력을 느낍니다. 지금도 '인체공학'을 연구하는 분과 '3D 인체 모델링' 연구를, 의사들과 'AI 진단' 연구를, '원예공학'을 연구하는 분과 '식물 생장 모델링' 연구를, '문화재'를 연구하는 분과 '문화제 3D 복원' 연구를 수행하고 있습니다. 다른 분야에 내 기술이 어떻게 적용될 수 있을지를 고민하고 적용하는 것이 제가 제일 좋아하고 또 잘 할 수 있는 일이라고 생각합니다. 



▶ 앞으로 계획이 있으시다면 말씀해 주세요.


   예전부터 뇌에 대한 관심이 있었는데 공부를 많이 못했습니다. 현재 뇌파 및 뇌 영상에 대한 구체적인 연구 계획을 하고 있는데 향후에는 이 분야에서 원천 기술을 개발하는 것을 목표로 하고 있습니다. 



▶ 그 밖에 하시고 싶은 이야기


   앞서 다른 교수님들께서도 말씀을 하셨습니다만 학문후속세대에 대한 제도적인 지원이 더 있어야 하는데 전문연구요원 축소, 글로벌박사 양성사업 폐지 등 역방향으로 가고 있는 것 같아 걱정이 큽니다. 라이징스타 배출을 위한 획기적인 제도 개선이 있기를 희망하며 저도 제가 할 수 있는 노력을 다 해 보겠습니다. 



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2020년 12월