Computer Vision Laboratory

인하대학교 본교(제1캠퍼스)
이상철 교수 인공지능공학과

Computer Science and Engineering

컴퓨터

연구실 소개

컴퓨터 비전 연구실은 인공지능공학과에 소속되어 있으며, 주로 이미지 분류, 의료 영상 분석, 심전도 분석, 비디오 트랜스코딩 최적화 분야에서 활발한 연구를 진행하고 있습니다. 최근 3년간 'FSDA: Frequency re-scaling in data augmentation for corruption-robust image classification', 'Artificial intelligence-enhanced 12-lead electrocardiography for identifying atrial fibrillation during sinus rhythm (AIAFib) trial' 등의 논문을 발표하며, 심전도 분석 및 의료 영상 분석 분야에서 두각을 나타내고 있습니다. 또한, 'Reducing Wind Noise in driving', '직비 통신을 이용한 실외 측위 방법' 등 다수의 특허를 보유하고 있어, 산업계와의 협력을 통해 실질적인 응용 연구를 수행하고 있습니다.

이미지 분류

의료 영상 분석

심전도

비디오 트랜스코딩 최적화

연구 분야

딥러닝을 이용한 심전도 기반 심장 질환 예측

심전도 데이터를 활용하여 심장 질환을 조기에 예측하고 판단할 수 있는 인공지능 모델을 개발합니다. 특히, 심방세동과 코로나19 등의 질환을 빠르고 정확하게 진단하여 환자의 생존 가능성을 높입니다. 심전도 데이터의 다양한 특징을 학습하고 분석하는 과정에서 딥러닝 기술과 통계적 방법을 융합하여 높은 정확도의 예측 모델을 구축합니다.

이미지 데이터의 왜곡 및 손실 복원

이미지 데이터의 다양한 왜곡과 손실을 복원하기 위한 알고리즘을 개발합니다. 높은 주파수 정보를 효과적으로 추출하고 노이즈를 제거하여 이미지의 품질을 향상시키는 방법론을 연구합니다. 나아가 이미지 위변조 탐지 및 감지 기술을 통해 이미지 데이터의 신뢰성을 확보하고자 합니다. 이를 위해 딥러닝 기반의 다중 과제 학습과 자가 주의 메커니즘을 활용합니다.

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주요 논문

FSDA: Frequency re-scaling in data augmentation for corruption-robust image classification

Ju-Hyeon Nam, Sang-Chul Lee

Pattern Recognition

2024

Artificial intelligence-enhanced 12-lead electrocardiography for identifying atrial fibrillation during sinus rhythm (AIAFib) trial: Protocol for a multicenter retrospective study

Yong-Soo Baek1, Soonil Kwon, Seng Chan You, Kwang-No Lee, Hee Tae Yu, So-Ryoung Lee, Seung-Young Roh, Dong-Hyeok Kim, Seung Y. Shin, Dae-In Lee, Junbeom Park, Yae M. Park, Young J. Suh, Eue-Keun Choi, Sang-Chul Lee, Boyoung Joung, Wonik Choi, Dae Hyeok Kim

Frontiers in Cardiovascular Medicine

2023

Artificial intelligence enhanced electrocardiography for early assessment of coronavirus disease 2019 severity

Yong-Soo Baek, Yoonsu Jo, Sang-Chul Lee, Wonik Choi, Dae-Hyeok Kim

Scientific Reports

2023

Meta-feature Fusion for Few-Shot Time Series Classification

Seo-Hyeong Park, Nur Suriza Syazwany, Sang-Chul Lee

IEEE Access

2023

Random image frequency aggregation dropout in image classification for deep convolutional neural networks

Ju-Hyeon Nam, Sang-Chul Lee