이경무

이경무(Kyoung Mu Lee)는 대한민국의 전기·전자 및 컴퓨터공학자이자 서울대학교 전기정보공학부 석좌교수로, 컴퓨터 비전과 인공지능 분야에서 영상복원·초해상도·3D 인지 연구를 선도하였다. 서울대학교 대학원 협동과정 인공지능전공 초대 주임교수(2020–2023)를 지냈고, 2022–2024년에는 인공지능·컴퓨터과학 최상위 저널인 IEEE TPAMI의 편집장(Editor-in-Chief)을 맡았다(한국인 최초). 2020년 IEEE 펠로우로 선정되었고, 한국과학기술한림원(KAST)·한국공학한림원(NAEK) 회원이다. 서울대학교는 2022년 9월 1일자로 그를 석좌교수로 임용하였고, 2025년 9월 1일자로 재임용하였다.

 생애 및 학력 
서울대학교 제어계측공학과에서 1984년 학사, 1986년 석사를 취득하였고, 서던캘리포니아 대학교(USC)에서 1993년 전기공학 박사학위를 받았다.

 경력 
 1993–1994: USC Signal & Image Processing Institute 연구원(Research Associate).
 1995–2003: 홍익대학교 전자전기공학부 조교수·부교수.
 2003–현재: 서울대학교 전기정보공학부 교수(현재 석좌교수).
 2009–2011: 서울대학교 공과대학 부학장·연구지원소장.
 2012–2014: 서울대학교 자동화시스템공동연구소(ASRI) 소장.
 2018–2021: 한국컴퓨터비전학회(KCVS) 회장.
 2020–2023: 서울대학교 대학원 협동과정 인공지능전공 초대 주임교수.
 2022–2024: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence(TPAMI) 편집장(EIC).
 2022.09– , 2025.09– : 서울대학교 석좌교수(임용/재임용).

 연구 분야와 주요 성과 
딥러닝 기반 영상복원·초해상도, 동적 장면 복원, 3D 인체·장면 복원, 시각 인지 및 장면 이해를 중심으로 연구한다. 특히 단일 이미지 초해상도에서 VDSR(CVPR 2016)과 EDSR(CVPRW 2017)로 대표되는 심층 잔차 학습 계열을 개척하여 벤치마크와 대회(NTIRE 2017 등)에서 표준적 성능지표를 제시하였다. 또한 동적 장면 복원에서 대규모 실세계 데이터셋과 멀티스케일 합성곱 구조를 결합한 논문(CVPR 2017)을 통해 비정상적 모션 블러 제거 문제에 새로운 기준을 제시하였다.

 학회 및 편집 활동 
TPAMI 부편집장(AEIC, 2014–2019)과 다수 저널 편집위원을 지냈고, ICCV 2019(총괄 공동의장), ACM MM 2018·ACCV 2018(총괄 의장) 등 국제학술대회 조직·프로그램 의장을 맡았다. 2022–2024년 TPAMI 편집장으로 재직했으며, 한국인 최초 편집장 기록을 보유한다.

 정책·자문 및 공공 역할 
2020–2021년 과학기술정보통신부 AI 학습용 데이터 구축 총괄기획위원장, AI·SW 자문위원, 교육부 인공지능 교육정책 자문위원 등을 맡았다.

 수상 및 영예 
IEEE 펠로우(2020), 한국과학기술한림원 정회원(2020– ), 한국공학한림원 회원(2020– ), 서울대학교 학술연구교육상(연구부문, 2020) 등을 수상·선정되었다.

 저서 
 이경무(공편)·야스유키 마쓰시타(공편)·제임스 M. 레그(공편)·후 전이(공편), 《컴퓨터 비전 — ACCV 2012: 개정 논문집 제1권》(Computer Vision — ACCV 2012, Revised Selected Papers, Part I), 스프링거, 2013. doi:10.1007/978-3-642-37331-2.
 이경무(공편)·야스유키 마쓰시타(공편)·제임스 M. 레그(공편)·후 전이(공편), 《컴퓨터 비전 — ACCV 2012: 개정 논문집 제4권》(Computer Vision — ACCV 2012, Revised Selected Papers, Part IV), 스프링거, 2013. doi:10.1007/978-3-642-37447-0.

 논문 
 김지원; 이정권; 이경무 (2016). 〈정확한 이미지 초해상도를 위한 매우 깊은 합성곱 신경망(Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks)〉. 《2016 IEEE 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 회의(CVPR) 논문집》, 1646–1654. doi:10.1109/CVPR.2016.182.
 나승준; 김태현; 이경무 (2017). 〈동적 장면 복원을 위한 딥 멀티스케일 합성곱 신경망(Deep Multi-Scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring)〉. 《2017 IEEE 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 회의(CVPR) 논문집》, 257–265. doi:10.1109/CVPR.2017.35.
 림 비; 손상현; 김희원; 나승준; 이경무 (2017). 〈단일 이미지 초해상도를 위한 향상된 심층 잔차 네트워크(Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution)〉. 《2017 IEEE CVPR 워크숍 논문집》, 1132–1140. doi:10.1109/CVPRW.2017.151.

 외부 링크 
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 개인 홈페이지

 각주 

분류:대한민국의 전자공학자
분류:대한민국의 과학자
분류:서울대학교 교수
분류:서울대학교 공과대학 동문
분류:서던캘리포니아 대학교 동문