최민호 교수
Minho Choi
UNIST 전기전자공학과 · 공학
연구실 소개
최민호 교수의 연구실은 메타표면 기반 초박공한 렌즈 및 광학 소자 설계에 중점을 두고 있으며, 특히 RGB 스펙트럼에서의 맞춤형 점원소함수(PSF) 생성을 위한 기계학습 기반 최적화 기법을 개발하고 있습니다. 디퍼런셜 프로세스 기반의 광학 설계와 시뮬레이션-현장 간 격차를 줄이기 위한 지식 distillation 기법을 활용해 실세계 적용 가능성을 높이고 있으며, 특히 평면형 광학 평탄대(photonic flatbands)를 이용한 각도 및 편광에 관용적인 빛-물질 상호작용을 구현하는 데도 성공했습니다. 이는 향후 고성능 이미징, AR/VR, 포켓형 센서 등 다양한 응용 분야에 기여할 잠재력을 지닙니다.
연구 현황
연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
6Includes a Colab notebook for designing RGB metasurfaces that generate custom point spread functions using TensorFlow. Implements differentiable phase modeling, band-limited angular spectrum method, and loss minimization across RGB wavelengths.
Knowledge distillation for minimizing the sim-to-real gap of the PSF engineered meta-optical encoder
Knowledge distillation for minimizing the sim-to-real gap of the PSF engineered meta-optical encoder
Photonic flatbands offer promising light-matter interaction due to their unique slow-light nature. In recent years, flatbands have also attracted significant interest in optical engineering because of their angle-insensitive resonant characteristics. However, to date, no studies have reported the dispersionless behavior of flatbands under arbitrary two-dimensional incident angles and polarizations. Here, we present a two-dimensional photonic flatband created using a silicon metasurface with a Li
Includes a Colab notebook for designing RGB metasurfaces that generate custom point spread functions using TensorFlow. Implements differentiable phase modeling, band-limited angular spectrum method, and loss minimization across RGB wavelengths.
대표 연구 분야
최민호 교수의 연구를 Nubint에서 더 깊이 살펴보세요
이 연구실의 논문을 앱에서 열어 AI와 함께 읽고, 핵심을 요약하고, 내 글에 인용하세요.