Image segmentation은 이미지 내에서 유사한 픽셀들을 그룹화하여 의미 있는 영역으로 나누는 과정이다. 이는 컴퓨터 비전에서 중요한 전처리 단계로, 의료 영상 분석, 자율 주행, 제조 품질 검사, 농작물 생육 상태 모니터링 등 다양한 응용 분야에서 활용된다. 일반적으로 segmentation의 목적은 객체와 배경을 구분하거나, 이미지 내에서 서로 다른 객체들을 분리하는 데 있다. 오늘 세미나에서는 image segmentation의 개념, 주요 방법론, 그리고 다양한 응용 분야를 소개하겠다. 특히, 반도체 검사와 농작물 탐지(crop detection)에서 image segmentation이 어떻게 활용되는지를 중심으로 설명하겠다.

#Bio 

고려대학교 산업경영공학부 교수로 2009년부터 재직 중이며, 고려대학교 인공지능공학연구소 소장, 기업산학연협력센터 센터장, 4단계 BK21 교육연구단장, 한국데이터마이닝학회 회장을 맡고 있다. 미국 텍사스주립대학교 산업공학과 교수를 역임하였으며, 한양대학교 산업공학과에서 학사 학위를, 미국 Georgia Institute of Technology에서 산업공학 석사 및 박사 학위를 취득하였다. 주요 연구 분야는 인공지능과 머신러닝을 활용하여 데이터에서 숨겨진 패턴을 발견하고, 이를 공정 개선, 품질 관리, 수요 예측, 공급망 최적화, 고객 행동 분석 등 다양한 분야의 문제 해결에 적용하는 것이다.