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이수일 연구실
서울시립대학교 기계정보공학과 이수일 교수
영상기반 진동계측
Phase-Based Motion Magnification
비접촉 구조진동 모니터링
연구 영역
기본 정보
논문·특허
구성원

이수일 연구실

서울시립대학교 기계정보공학과 이수일 교수

이수일 연구실은 마이크로 및 나노 구조체의 동역학 해석과 첨단 계측 기술 개발을 중심으로 다양한 융합 연구를 수행하고 있습니다. 연구실은 원자현미경(AFM) 마이크로캔틸레버의 진동 특성 분석, 나노 스케일 표면 특성 평가, 그리고 분자간 작용력 가시화 등 나노기술 기반의 정밀 계측 및 분석 방법론을 개발해왔습니다. 특히, 비선형 동역학 해석, 적합직교분해법(POD), 유한요소해석 등 첨단 수치해석 기법을 활용하여 복잡한 나노 구조체의 동적 특성을 이론적·실험적으로 규명하고 있습니다. 연구실은 초음파를 이용한 플립칩 및 마이크로시스템 패키징 공정의 진동 최적화, 위상최적화 설계, 구조 신뢰성 평가 등 반도체 및 마이크로패키징 분야의 핵심 기술 개발에도 주력하고 있습니다. 실제 산업체와의 협력 프로젝트를 통해 스마트 반도체 웨이퍼 로딩/언로딩 시스템, 신뢰성 검사 장비, 기타스킨 개발 등 다양한 응용 기술을 실용화하고 있습니다. 이를 통해 연구실은 산업 현장에서 요구되는 고신뢰성, 고효율의 첨단 공정 기술을 제공하고 있습니다. 또한, 연구실은 나노바이오역학, 환경독성 평가, 표면분석 등 바이오 및 환경 분야와의 융합 연구도 활발히 진행하고 있습니다. AFM을 활용한 세포 표면 변화 분석, 멀티 진동모드 탐침형 나노 스펙트로스코피 개발 등은 나노바이오센서, 환경오염물질 검출 등 다양한 분야에 응용되고 있습니다. 이러한 융합 연구는 나노기술의 사회적 파급효과를 극대화하는 데 기여하고 있습니다. 최근에는 인공지능 및 머신러닝 기반의 데이터 분석 기법을 접목하여, 이미지 진동계, 도로 포장 분류, 소음 분석 등 새로운 응용 분야로 연구 영역을 확장하고 있습니다. 이를 통해 연구실은 미래 지향적 융합 연구와 산업 혁신을 동시에 추구하고 있습니다. 이수일 연구실은 앞으로도 나노 및 마이크로 구조체의 동역학 해석, 첨단 계측 및 패키징 기술, 인공지능 융합 연구 등 다양한 분야에서 학문적·산업적 가치를 창출하며, 차세대 융합공학 연구를 선도할 계획입니다.

영상기반 진동계측Phase-Based Motion Magnification비접촉 구조진동 모니터링레이저 도플러 진동계도시 소음·성가심 모델링
대표 연구 분야
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영상 기반 위상차 운동확대에 의한 실시간 진동 계측 연구 thumbnail
영상 기반 위상차 운동확대에 의한 실시간 진동 계측 연구
Real-Time Video-Based Phase-Based Motion Magnification for Vibration Measurement
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
4
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1
Preprint
|
인용수 0
·
2026
Real-Time Phase-Based Motion Magnification on Edge Devices: A Linear-Phase FIR Pipeline with Metrological Validation
Jae Young An, Hyobon Khoo, Soo Il Lee
SSRN Electronic Journal
https://doi.org/10.2139/ssrn.6629584
Pipeline (software)
Filter (signal processing)
Noise (video)
Parametric statistics
Laser Doppler vibrometer
Vibration
Fast Fourier transform
Displacement (psychology)
Metrology
Reduction (mathematics)
2
Article
|
인용수 13
·
2022
Phase-Based Motion Magnification for Structural Vibration Monitoring at a Video Streaming Rate
Jae Young An, Soo Il Lee
IF 3.9 (2022)
IEEE Access
여기서는 약 30 fps의 비디오 스트리밍 속도에서 프레임 단위 모션 배율(마그니피케이션)을 적용할 수 있게 하는 영상 확대(image magnification)를 위한 새로운 접근법을 제안한다. 이 새로운 접근법은 기존의 위상 기반 확대(phase-based magnification; PBM)에서 이미지 파일 전체를 일괄(batch) 처리하는 대신 사용할 수 있다. 본 새로운 PBM 방식은 30 fps로 디스플레이에서 즉시 확대된 비디오 스트림을 보여줄 수 있으며, 진동 측정 및 확대된 영상을 동시에 관찰해야 하는 모니터링 작업에 유용하다. 비디오 스트리밍 속도의 확대를 달성하기 위해, 제안된 PBM은 프레임 단위 동작을 위해 시간 영역 컨볼루션을 시간 밴드패스 필터링에서 사용한 반면, 기존 PBM은 이미지 파일 전체에 한 번에 적용되는 주파수 영역 필터를 사용한다. 동일한 프레임 속도로 웹캠 스트리밍을 이용하여 캔틸레버의 진동을 모니터링하는 실험을 수행하였고, 비교를 위해 레이저 도플러 진동계(laser Doppler vibrometer)로 데이터를 동시에 수집하였다. 실험 결과, 제안된 PBM 접근법이 기존 확대 방식보다 더 효과적임이 확인되었으며, 진동 측정을 위한 시스템 성능 또한 분석되었다. 추가로, 캔틸레버의 진동 변위 데이터에서(확대된 이미지 프레임들로부터 즉시 수집된) 특이값 분해(singular value decomposition)를 통해 적절한 고유 직교 모드(proper orthogonal mode)를 찾을 수 있었다. 또한 공진 주파수에서의 여기(excitation)로부터 지배 모드(dominant mode)를 효과적으로 추출할 수 있었다. 확대 배율(factors) 때문에 제안된 방법에서의 진동 변위는 선형 회귀(linear regression)로 추정되었고, 추정된 변위의 정확도는 허용 오차 범위 내에 있었다. 제안된 PBM은 프레임 단위 동작이므로, 확대 처리가 진행되는 동안에도 확대 배율 파라미터를 즉시 조정할 수 있다. 더불어 제안된 PBM은 시간 FIR 필터 차수(order)에 해당하는 이미지 프레임 수에 대해 독립적으로 조절 가능하다.
https://doi.org/10.1109/access.2022.3224601
Magnification
Computer science
Frame rate
Computer vision
Artificial intelligence
Vibration
Motion compensation
Frame (networking)
Laser Doppler vibrometer
Acoustics
3
Article
|
·
인용수 9
·
2021
Annoyance modeling using personal and situational variables for construction site noise in urban areas
Jae Kwan Lee, Jaewoong Jang, Seo Il Chang, Soo Il Lee
IF 3.614 (2021)
Applied Acoustics
https://doi.org/10.1016/j.apacoust.2021.108256
Annoyance
Noise (video)
Regression analysis
Statistics
Noise pollution
Variables
Loudness
Acoustics
Psychology
Computer science
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기업협력
반도체 수율 극대화를 위한 초음파 패키징 공정 솔루션
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연구자역량
나노 세계의 동역학을 해석하는 독보적 AFM 분석 기술
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기술파급력
AI 융합 지능형 진단: 소음과 이미지로 상태를 예측하다
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독창적기술
차세대 초정밀 센서의 핵심, CNT 나노 공진기 동역학 규명
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지속가능기술
AFM 기반 세포 손상 및 환경 독성 정량 평가 기술
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연구자역량
마이크로-나노 스케일 진동 해석 및 제어 원천 기술
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