학과장
강호철 부교수
Kang Hochul
- 02-2164-4946
- hckang19@catholic.ac.kr
- 다솔관 D532
연구분야
컴퓨터공학, 컴퓨터비전
연구키워드
컴퓨터 비전
의료 영상처리
머신러닝
딥러닝
교수소개
강호철 교수는 가톨릭대학교 미디어기술콘텐츠학과 부교수이다. 삼성SDS, LG전자기술원, LG전자MC연구소, SK C&C, 국립 암센터에서 근무를 하였고 서울대학교 전기컴퓨터공학부에서 박사학위를 취득한 후 서울대학교 컴퓨터연구소에서 박사후과정을 지냈다. 고려대학교 세종캠퍼스 전자및정보공학과, 성공회대학교 컴퓨터공학과에서 조교수로 근무하였고 2019년 가톨릭대학교 미디어기술콘텐츠학과에 임용된 후 현재 부교수로 재직 중이다. 연구분야는 3D 컴퓨터비전, 영상처리, 의료영상처리, 머신러닝/딥러닝 등이며 Computer Vision and Machine Intelligence 연구실을 운영 중이다.
Professor Kang Ho Chul is an associate professor in the Department of Media Technology and Contents at The Catholic University of Korea. He worked at Samsung SDS, LG Electronics Institute of Technology, LG Electronics MC Research Center, SK C&C, and the National Cancer Center. He received his Ph.D. in Electrical and Computer Engineering from Seoul National University, and he was a researcher at the Seoul National University Institute of Computer Technology. He worked as an assistant professor in the Department of Electronics and Information Engineering at Korea University Sejong Campus and the Department of Computer Engineering at Sungkonghoe University. And He has worked in the Department of Media Technology and Contents at The Catholic University since 2019, where he is currently an associate professor. His research areas include 3D computer vision, image processing, medical image processing, machine learning/deep learning, and he is currently running the Computer Vision and Machine Intelligence Research Laboratory.
최종학력
2015.02.26 | 서울대학교 | 컴퓨터 공학부 | 공학박사
연구실적
-
2024.07
| 교신저자
| JOURNAL OF ANIMAL SCIENCE AND TECHNOLOGY, 제66권 4호, pp.846-858
A study of duck detection using deep neural network based on RetinaNet model in smart farming -
2024.05
| 교신저자
| COMPUTER ANIMATION AND VIRTUAL WORLDS, 제35권 3호
PIPformers: Patch based inpainting with vision transformers for generalize paintings -
2023.04
| 교신저자
| JOURNAL OF POPULATION THERAPEUTICS AND CLINICAL PHARMACOLOGY, 제30권 6호, pp.374-383
A Study on the Classification of Cancers with Lung Cancer Pathological Images Using Deep Neural Networks and Self-Attention Structures -
2022.04
| 교신저자
| DIAGNOSTICS, 제12권 4호
Deep Learning Segmentation in 2D X-ray Images and Non-Rigid Registration in Multi-Modality Images of Coronary Arteries -
2021.08
| 교신저자
| 멀티미디어학회논문지, 제24권 8호, pp.1020-1025
Transposed Convolutional Layer 기반 Stacked Hourglass Network를 이용한 얼굴 특징점 검출에 관한 연구 -
2021.03
| 교신저자
| JOURNAL OF MEDICAL IMAGING AND HEALTH INFORMATICS, 제11권 3호, pp.810-816
Non-Rigid Liver Registration in Liver Computed Tomography Images Using Elastic Method with Global and Local Deformations -
2020.05
| 단독
| TEST ENGINEERING AND MANAGEMENT, 제83권 1호, pp.13080-13084
Automatic Cardiac Segmentation and Division of Left and Right Heart using Fully Convolutional Networks in cardiac CTA -
2020.03
| 단독
| TEST ENGINEERING AND MANAGEMENT, 제83권, pp.3901-3904
Feature Extraction and Detection of Aorta using Histogram of Oriented Gradients and Support Vector Machines in Cardiac CTA
-
2023.10.11
| 주발명자
| 가톨릭대학교 산학협력단
DAPI 염색 기반 세포 영상 분류를 위한 머신러닝 시스템(Machine learning system for cell image classification based on DAPI staining)
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2023.01.02
| 주발명자
| (주)모아이스
'DAPI 염색 기반 세포 영상으로 부터 종양 인식을 위한 데이터 증강 시스템'의 기술이전 -
2021.12.29
| 주발명자
| ㈜모아이스
"다중 실체학습 기반 DAPI 염색 기반 세포 영상 분류 시스템"의 기술이전 -
2021.01.06
| 주발명자
| ㈜모아이스
‘DAPI 염색 기반 세포 영상 분류 알고리즘 개발 및 최적화’ 기술의 기술이전 -
2020.01.03
| 주발명자
| ㈜파인브이티
‘머신러닝 기법을 이용한 비파괴 혈란검사 방법 및 그 시스템’의 기술이전