교원소개

우리는 사람과 영상 사이의 다양한 상호작용을 보다 더 쉽고, 정확하고, 직관적으로 만들기 위한 모델을 연구합니다. 특히 생성 모델 연구에 관심이 많으며, 생성 모델이 기계가 세상을 이해할 수 있는 가장 강력한 방법이라고 믿습니다. 우리가 세상을 보듯이 세상을 이해하는 모델을 만들기 위해 새로운 기계학습 기법을 개발하되, 단순히 성능이 좋은 모델을 만드는 것을 넘어서서 신호처리 기반의 분석을 바탕으로 효율적이고, 성능이 좋으면서도, 동작 원리를 잘 이해할 수 있는 모델을 만드는 것을 목표로 합니다.

[Curriculum Vitae]

● 2021-Present: Adjunct Professor, Department of Electrical Engineering, UNIST
● 2019-2021: Postdoctoral Researcher, EPFL
● 2018-2019: AI Research Scientist, Technical Leader of Generative AI, Clova, NAVER

[Education]

● 2018: Ph.D., Department of Bio&Brain Engineering, KAIST
● 2013: M.S., Department of Bio&Brain Engineering, KAIST
● 2011: B.S.., Department of Bio&Brain Engineering, KAIST

[Research  Keywords and Topics]

Computer Vision, Generative Models, Inverse Problems, BioMedical Imaging

[Publications (selected)]

● S. Yeo, Y. Jang, J. Sohn, D. Han, and J. Yoo*, “Can We Find Strong Lottery Tickets in Generative Models?”, AAAI (2023)
● J. Yoo*, K.H. Jin, H. Gupta, J. Yerly, M. Stuber, and M. Unser, “Time-Dependent Deep Image Prior for Dynamic MRI”, IEEE Transactions on Medical Imaging (2021)
● K. Baek, Y. Choi, Y. Uh, J. Yoo*, and H. Shim, “Rethinking the Truly Unsupervised Image-to-Image Translation”, ICCV (2021)
● M.F. Naeem, S.J. Oh, Y. Choi, Y. Uh, and J. Yoo* “Reliable Fidelity and Diversity Metrics for Generative Models” ICML (2020)
● J. Yoo*, N. Ahn, and K.A. Sohn, “Rethinking Data Augmentation for Image Super-resolution: A Comprehensive Analysis and a New Strategy, CVPR (2020)
● Y. Choi, Y. Uh, J. Yoo*, and J.W. Ha, : “StarGAN v2: Diverse Image Synthesis for Multiple Domains”, CVPR (2020)

[Awards/ Honors/ Memberships]

● 대한의료인공지능학회 총무이사, 2023-Present
● KCCV 2023 프로그램 조직위원, 2023-Present
● IPIU 2024 프로그램 조직위원, 2023-Present
● IEEE SPS Conputational Imaging Technical Committee, 2022-Present
● Samsung Human Tech. Award: Bronze, 2018
● CVPR NTIRE Challenge on Image Super-resolution Award: 3rd rank, 2017