컴퓨터공학부/영상미디어연구실

[Hot!] 2024년 학부연구생 모집 (지원기간: ~2023/11/10): 마감되었습니다. (2024년 5월경 2학기 모집 예정)

24년 1월부터 우리연구실에 join할 학부 연구생을 1+명 모집합니다.
아래 지원 자격/방법 확인하셔서 기한내(~11/10 금)에 상담 및 지원 부탁드립니다. (결과 발표: 11/30 이전에 개별 통보)

지원 자격

우리 연구실 대학원 진학에 관심있는 2학년 이상 학생으로서,
(Self-motivated) 스스로 배우고 해결하려는 열정으로 가득하고,
(Open-minded) 원활한 소통과 협력을 통해 더 큰 결과를 만들 수 있는 학생

혜택

연구실 좌석 및 장비(PC/모니터) 지급
과제 참여시 매월 소정의 연구비 및 성과에 따른 연말 인센티브 지급
지도교수의 연구지도 + 연구실 자체 교육 프로그램 및 외부 교육/학술대회 참석 기회 제공

지원 방법

[상담] 지원하기 전에 미리 상담을 통해 궁금한 점이나 진로 논의. (email로 학부연구생 상담 신청)
[지원] 자기소개서(지원동기 포함)와 성적표를 첨부하여 Email로 학부연구생 지원.
email: hykim.v@khu.ac.kr

[FAQ 1] 영상처리/컴퓨터비전에 관심 있으면 어떤 걸 공부해야 하나요?

우리 학과는 영상처리/컴퓨터비전과 인공지능 관련된 학부 커리큘럼이 매우 잘 갖춰져 있습니다. 따라서 영상처리를 제대로 공부하고 싶으시다면, 아래 내용을 참고하셔서 관련 과목을 적절한 순서대로 이수하시는 걸 추천 드립니다.

고전적인 영상처리의 이론과 실습을 다루는 과목으로 “영상처리” 교과목이 있습니다. 그런데 영상처리 과목을 제대로 이해하기 위해서는 아래와 같은 내용(과목)들에 대한 기초가 탄탄해야 좋습니다. 따라서 아래 기초 과목을 먼저 수강하시길 권장 드립니다.
- 수학 기초: 미적분학, 선형대수, 확률및랜덤변수 (+이산구조)
- 프로그래밍 기초: 파이썬프로그래밍, 객체지향프로그래밍 (+자료구조)
- 신호처리 기초: 신호와시스템 (+디지털신호처리)

영상처리 과목과 함께 아래와 같은 관련 과목을 선택적으로 수강하시는 것도 좋습니다.
- 멀티미디어처리, 컴퓨터비전, (+컴퓨터그래픽스)

최근 영상처리/ 기술은 고전적인 방법과 인공지능 기술(특히 머신러닝/딥러닝 기술)을 접목한 형태로 발전하고 있습니다. 따라서 이와 관련된 교과목도 병행하여 공부하면 매우 좋습니다. 단, 이 과목들을 수강하기 전에 1번에 언급한 수학/프로그래밍 기초 과목을 수강 하시는 게 좋습니다.
- 인공지능기초수학
- 기계학습, 딥러닝, 실전기계학습

영상처리의 실무적인 활용에도 관심이 많으시다면, OpenCV와 관련된 책을 하나 골라서 하나하나 실습을 따라 해 보는 것도 좋습니다. 영상처리 과목의 부교재로 사용하고 있는 아래 책을 추천 드립니다.

OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝

[FAQ 2] 대학원에 진학하면 컴퓨터공학과와 인공지능학과 중 어디 소속이 되나요?

컴퓨터공학부 소속 대학원은 컴퓨터공학과와 인공지능학과의 2개 학과가 있습니다.

영상미디어분야는 두 개 학과에서 공통적으로 연구하는 분야이므로, 우리 연구실로 대학원 진학을 원하시는 학생은 두 학과 중 어느 학과로 지원하셔도 상관 없습니다.

단, 입학 시점마다 학과별 T/O가 다를 수 있으므로, 자세한 사항은 지원 전에 교수님과 상의하는 게 좋습니다.

[축!] IEEE VR 2024 (BK 우수국제학술대회) 3편 Accept (2024.01.30)

논문1: NHVC: Nerual Holographic Video Compression with Scalable Architecture (Oral, 반현민 외)
논문2: Distribution-Shifting: Improved Phase Hologram Processing with Novel Phase Distortion Metric (Poster, 최승미 외)
논문3: Propagation as Data (PaD): Neural Phase-only Hologram Generation with Variable Distance Support (Poster, 차준영 외)

[축!] 인공신경망 Feature 압축 기술 국제표준안 채택 (2024.01.27)

표준화 단체: ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG4 (MPEG Video)
표준(안) 명칭: MPEG-AI "Feature Coding for Machine"
기고서 명칭: [FCM] CE 1.1.8. L-MSFC-v2 with Fine-tuning
기고서 저자: 정혜원, 장승환, 임달홍, 김휘용, 이주영, 정세윤, 김연희

[축!] 박사과정 Salman 학생 인공지능 Top 학회 Accept! (2023.09.23)

학회: NeurIPS 2023 (Neural Information Processing Systems)
논문제목: Towards Efficient Image Compression Without Autoregressive Models
학생저자: Muhammad Salman Ali, 김영웅, Maryam Qamar
(배성호교수님 연구실 공동연구)

[축!] 학부연구생 윤규리 학생, 영상처리 국제학회 논문 Accept! (2023.09.23)

학회: IEEE VCIP (International Conference on Visual Communications and Image Processing)
논문제목: MEDO: Minimizing Effective Distortions Only for Machine-Oriented Visual Feature Compression
학생저자: 윤규리, 임달홍, 김영웅, 정혜원

[축!] 석사과정 김영웅 학생, Top 저널 Accept! (2023.07.24)

저널: IEEE TCSVT (Transactions on Circuit and Systems for Video Technoloty) - JCR IF Rank 8.9%
논문제목: End-to-End Learnable Multi-Scale Feature Compression for VCM
학생저자: 김영웅, 정혜원, 유장현

[축!] 2023년 한국방송미디어공학회
학부생논문경진대회 우수상(1등) 수상!
(2023.06.30)

조현동 외, "크기조정을 활용한 신경망 기반의 이미지 압축"

[축!] 2023년 삼성 글로벌테크놀러지심포지움(GTS)
SHARE Award 수상 (2023.04.21)

반현민, "Neural Holographic Video Compression with Scalable Architecture"

[축!] 한국방송미디어공학회 학부생논문경진대회 최우수상 및 장려상 수상! (2022.06.22)

최우수상 : 윤규리 (경희대학교)
블록 기반 특징맵 크기 조정을 이용한 DNN 특징맵 압축
윤규리, 정혜원, 김영웅, *김연희, *정세윤, 김휘용 (경희대학교, *ETRI)
장려상 : 최승미 (경희대학교)

복소 홀로그램 표현방식에 따른 압축 성능 분석
최승미, 반현민, *오관정, *임용준, 김휘용 (경희대학교,*ETRI)

[ 축 ! ] ‘삼성미래기술육성사업’ 선정('22.05) - 딥러닝 기반 위상 홀로그램 압축 기술

컴퓨터공학과 김휘용 교수 연구팀이 ‘삼성미래기술육성사업’에 선정됐다. 삼성미래기술육성사업은 대한민국 기초과학 발전, 세계적인 과학기술인 육성을 목표로 혁신적인 연구과제와 연구자를 발굴해 지원하는 공익 목적의 연구지원 사업이다. 김휘용 교수 연구팀은 ‘순환 표현 및 무작위성 규제에 기반한 위상 홀로그램(Phase hologram) 압축 부호화’를 주제로 삼성전자미래기술육성센터의 지원을 받아 연구한다.

상세기사:

머니투데이('22.05.03): https://news.mt.co.kr/mtview.php?no=2022050311297431126
경희미디어 Focus('22.05.12): www.khu.ac.kr/kor/focus/detail.do?seq=2160128&page=1&pageSize=5

우리 연구실은 디지털 영상미디어 서비스를 위한 인공지능 신호처리 기술 및 표준을 연구합니다.

Our Research Goal is

- To develop visual media processing technologies for both human and machine vision.
- More specifically, we try to maximize both human visual quality and machine vision intelligence with minimum possible amount of data.

Students of Our Lab will learn

How to exploit various image processing, computer vision, and machine learning algorithms for their own research.
How to contribute their results to related international standardization activities such as MPEG or JPEG (ISO/IEC JTC 1/SC 29).

Ongoing Projects

Research Project (연구 과제)

IITP: Video coding for machine (VCM) (기계비전을 위한 비디오 부호화)
IITP: Neural network based video coding (NNVC) for hyper-realistic tera-media (뉴럴넷 기반 초실감 비디오 부호화)
Samsung (SAIT): Neural network based motion estimation & compensation (뉴럴넷 기반 움직임 부호화)
Samsung (Future Technology): Phase hologram video compression (위상 홀로그램 비디오 압축)
ETRI: Metrology data compression and reconstruction (메트롤로지 데이터 압축 및 복원)

HR Development Project (대학원 인재양성 사업)
- IITP: AI Innovation Hub (AI 혁신허브)
- IITP: AI Convergence Innovation Human Resources Development (AI 융합혁신 인재양성)

- 연구분야 소개 동영상 (43분) youtu.be/ZGLmp-21Eds

영상미디어(Visual Media)란?

- 영상미디어란 시각적으로 소비/활용하는 디지털 영상을 말하며, TV/휴대폰/인터넷/영화관 등을 통해 소비되는 2D 영상뿐 아니라, HMD 등을 통한 VR/AR 영상, 그리고 멀티뷰3D/라이트필드/홀로그램 등 입체공간 영상을 포함합니다.
- 최근 들어 디지털 영상미디어가 질적/양적으로 팽창하고 있으며, 인공지능 기술과 접목되어 지능화/고도화 되면서 자율주행/국방/의료/교육 등 타 산업으로도 기술/서비스가 확산 되고 있습니다. 따라서 영상미디어 분야의 중요성과 파급력은 앞으로도 점점 커질 것으로 전망 됩니다.
- 영상미디어 연구를 위한 핵심 기술로는 “영상처리”, “머신러닝”, “컴퓨터비전” 등이 있으며, 우리 연구실은 개발된 기술의 국제표준화를 통해 실감나는 디지털 세상을 만드는 데 기여하는 것을 지향합니다.

About Our Professor

[More Info..]

Hui Yong Kim is an Associate Professor in the School of Computing (Dept. of Computer Science and Engineering and Dept. of Artificial Intelligence) in Kyung Hee University, Yongin, Korea since Mar. 2020. He was also an Associate Professor in the Dept. of Electronics Engineering in Sookmyung Women’s University, Seoul, Korea. Prior to joining universities, he served as the Managing Director of Realistic Audio & Video Research Group of Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI), Daejeon, Korea from 2005 to 2019. From 2003 to 2005, he worked for AddPac Technology Co. Ltd. as the Multimedia Research Team Leader.

He received his BS, MS, and Ph.D degrees from Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) in 1994, 1998, and 2004, respectively. He was also an affiliate professor in University of Science and Technology (UST) and was a visiting scholar in the Media Communications Lab. at University of Southern California (USC), USA.

He has published more than 60 papers on international journals and conferences, and holds more than 400 registered patents over the world. He has been an active technology contributor, editor, and ad-hoc group chair in developing several international standards including MPEG Multimedia Application Format (MAF), ITU-T/ISO/IEC JCT-VC High Efficiency Video Coding (HEVC) and JVET Versatile Video Coding (VVC). His current research focus is neural-network based visual data compression, including learned video compression, digital hologram compression and deep feature compression for machine vision.

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