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* 기존 물체 추적 기술에서 정확성을 높인 기술 ‘Hedging Deep Features for Visual Tracking’ 연구는 패턴인식 및 인공지능 분야의 최고 권위 학술지인 국제전기전자공학회(IEEE)가 발행하는 ‘IEEE TPAMI(Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)’지에 게재 | * 기존 물체 추적 기술에서 정확성을 높인 기술 ‘Hedging Deep Features for Visual Tracking’ 연구는 패턴인식 및 인공지능 분야의 최고 권위 학술지인 국제전기전자공학회(IEEE)가 발행하는 ‘IEEE TPAMI(Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)’지에 게재 | ||
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* 삼성이 발표한 2016년도 미래기술육성사업([[삼성미래기술육성사업]]) 12개 과제중 하나로 선정 (2016. 7. 11 발표) | * 삼성이 발표한 2016년도 미래기술육성사업([[삼성미래기술육성사업]]) 12개 과제중 하나로 선정 (2016. 7. 11 발표) | ||
** 스마트 기기를 위한 인공지능 분야 : 도심의 혼잡한 환경에서의 자율 주행을 위한 전방향 비전 기반 지능형 상황 인식 기술 | ** 스마트 기기를 위한 인공지능 분야 : 도심의 혼잡한 환경에서의 자율 주행을 위한 전방향 비전 기반 지능형 상황 인식 기술 | ||
2020년 7월 24일 (금) 10:20 판
임종우는 한양대학교 서울캠퍼스 공과대학 컴퓨터소프트웨어학부 (대학원 컴퓨터·소프트웨어학과)교수이다.
- 전화번호 : 02-2220-2376
- 이메일 : jlim@hanyang.ac.kr / jongwoo.lim@gmail.com
- 주소 : ITBT관 505호
학력 및 경력
- 2012.03~, Assistant professor, Division of Computer Science & Engineering at Hanyang Univ.
- 2011 ~ 2012, Google inc., Software Engineer in StreetView team, main developers of Google Business View
- 2005 ~ 2011, Honda Research Institute USA as a Senior Scientist, robot vision problems
- 2002 ~ 2005, UCSD (kriegman-grp)
- 2000 ~ 2005.12, graduate student of Computer Science dept of UIUC, advised by prof. David Kriegman
- 1997.02, B.S. degree from Department of Computer Science, Seoul National Univ.
- 1993, 서울과학고등학교 졸업
연구분야
- 사물과 사람 추적 기술
인천국제공항에 설치된 1만 개의 CCTV에서 특정 물체를 찾을 때, 사람의 눈으로 확인하려면 많은 시간이 걸린다. 중요도가 높은 층에 더 많은 가중치를 자동으로 부여하는 새로운 물체추적기술인 ‘헤징(Hedging)’ 알고리즘을 적용함으로써 정확도와 신뢰도를 높였다.[1]
- 비전 모델 기반 공간 상황 인지 원천기술 연구로, 고리즘 방식과 딥러닝 방식을 융합하여 연구하고 있다. [2]
- 주요 연구 대상 : 자율주행 자동차와 CCTV 등에 활용될 컴퓨터 비전[3]
- 예) 차가 주행하는 동안 다양하게 변하는 주위 공간을 3차원으로 인식하는 기술
- 기존 물체 추적 기술에서 정확성을 높인 기술 ‘Hedging Deep Features for Visual Tracking’ 연구는 패턴인식 및 인공지능 분야의 최고 권위 학술지인 국제전기전자공학회(IEEE)가 발행하는 ‘IEEE TPAMI(Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)’지에 게재
수상/선정
- 삼성이 발표한 2016년도 미래기술육성사업(삼성미래기술육성사업) 12개 과제중 하나로 선정 (2016. 7. 11 발표)
- 스마트 기기를 위한 인공지능 분야 : 도심의 혼잡한 환경에서의 자율 주행을 위한 전방향 비전 기반 지능형 상황 인식 기술
주요논문
- Yi Wu, Jongwoo Lim*, Ming-Hsuan Yang, “Online Object Tracking: A Benchmark,” in CVPR 2013
- Vivek Pradeep, Jongwoo Lim*, “Egomotion Estimation Using Assorted Features,” in International Journal of Computer Vision, Vol. 98, Issue 2, Page 202-216, June 2012
- Jongwoo Lim, Jan-Michael Frahm, Marc Pollefeys, “Online Environment Mapping,” in CVPR 2011
- David Ross, Jongwoo Lim, Ruei-Sung Lin, Ming-Hsuan Yang*, “Incremental Learning for Robust Visual Tracking,” in International Journal of Computer Vision (Special Issue: Learning for Vision), Vol. 77, No. 1-3, Pg. 125-141, May 2008
- Benjamin Laxton, Jongwoo Lim, David Kriegman, “Leveraging temporal, contextual and ordering constraints for recognizing complex activities in video,” in CVPR 2007
- Jongwoo Lim, Jeffrey Ho, Ming-hsuan Yang, David Kriegman, “Passive Photometric Stereo from Motion,” in ICCV 2005, vol. 2, pp. 1635 - 1642
- Sameer Agarwal, Jongwoo Lim, Lihi Zelnik-Manor, Pietro Perona, David Kriegman, Serge Belongie, “Beyond Pairwise Clustering,” in CVPR 2005, vol. 2, pp. 838-845
