차은주 연구실

지능형전자시스템전공 차은주

지능형전자시스템전공 연구실은 딥러닝을 활용한 이미지 처리와 생성 모델을 중심으로 연구를 수행하고 있습니다. 최근 3년간 이 연구실은 푸리에 위상 복원, 나노 크리스탈의 저선량 희소 보기 HAADF-STEM-EDX 단층 촬영, 3D 시간 비행 MRA 가속화, 그리고 초해상도 현미경 이미지 정량화 정보 개선 등 다양한 프로젝트를 성공적으로 완료하였습니다. 특히, 2022년에는 'DeepPhaseCut: Deep Relaxation in Phase for Unsupervised Fourier Phase Retrieval' 논문을 발표하며 푸리에 위상 복원 분야에서 중요한 성과를 거두었습니다. 연구실은 또한 'Deep learning stem-edx tomography of nanocrystals'와 같은 혁신적인 연구를 통해 나노 크리스탈 단층 촬영 기술을 발전시켰습니다. 이러한 성과는 연구실의 높은 연구 역량과 전문성을 입증하며, 기업과의 협력 가능성을 높이고 있습니다.

Tomography

Fourier Phase Retrieval

Generative Models

대표 연구 분야

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딥러닝을 활용한 이미지 처리

지능형전자시스템전공의 연구실은 딥러닝 기술을 활용하여 이미지 처리 및 복원 분야에서 우수한 연구 성과를 내고 있습니다. 특히, 저용량 및 희소 뷰 환경에서의 이미지 재구성, 나노 크리스탈의 3D 이미지 복원 및 전자현미경 데이터의 슈퍼 해상도 향상 등 다양한 응용 분야에 딥러닝 알고리즘을 적용하고 있습니다. 비지도 학습을 이용한 푸리에 변환 위상 복원, 가속화된 3D 시간비행 자기공명혈관조영술(MRA) 및 전자현미경 데이터를 활용한 토모그래피 등 첨단 기술을 연구하고 있으며, 이러한 연구들은 향후 영상 진단 장비 및 나노기술 분야의 발전에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.

주요 논문

발행물 전체보기

DeepPhaseCut: Deep Relaxation in Phase for Unsupervised Fourier Phase Retrieval

E. Cha, C. Lee, M. Jang, J. C. Ye

IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2022

Low-dose sparse-view haadf-stem-edx tomography of nanocrystals using unsupervised deep learning

E. Cha, H. Chung, J. Jang, J. Lee, E. Lee, J. C. Ye

ACS nano, 2022

Two-stage deep learning for accelerated 3d time-of-flight mra without matched training data

H. Chung, E. Cha, L. Sunwoo, J. C. Ye

Medical Image Analysis, 2021