Profesor de la cátedra de Ingeniería Eléctrica e Informática

David Han

Biografía

David Han es el titular inaugural de la Cátedra Bruce Eisenstein. Es miembro senior de ASME y miembro senior de IEEE. Anteriormente ha ocupado cargos como investigador y miembro de la facultad en el Laboratorio de Física Aplicada de la Universidad Johns Hopkins, el Laboratorio de Investigación del Ejército y la Universidad de Maryland en College Park, y además se ha desempeñado como Profesor Distinguido de la Cátedra IWS en la Academia Naval de los Estados Unidos.

Pasó más de 11 años como oficial de programas en la Oficina de Investigación Naval y se desempeñó como su Director Adjunto de Investigación, supervisando la cartera de Descubrimiento e Invención de más de $ 900 millones de 2012 a 2014. También se desempeñó como Director Asociado de Investigación Básica en Inteligencia Artificial y Robótica en la Oficina del Subsecretario de Investigación e Ingeniería de Defensa de 2014 a 2016, ayudando a supervisar una cartera de investigación anual de más de $ 2 mil millones. Han es autor o coautor de más de 100 artículos revisados por pares, incluidos cuatro capítulos de libros.

El profesor Han recibió una licenciatura con distinción, magna cum laude, en Lengua y Literatura Inglesas de la Universidad de Yale. Antes de ingresar a la facultad de derecho, trabajó como analista de planificación estratégica en Morgan Stanley en Nueva York. Recibió su J.D., magna cum laude, de la Facultad de Derecho de Harvard, donde se desempeñó como presidente de notas de la Harvard Law Review. Después de graduarse, trabajó para el Honorable Michael Boudin en la Corte de Apelaciones del Primer Circuito y para el Honorable David H. Souter en la Corte Suprema de los Estados Unidos.

Educación

PhD, Ingeniería Mecánica, Universidad Johns Hopkins

MSE, Ingeniería Mecánica, Universidad Johns Hopkins

Licenciatura en Ingeniería Mecánica, Universidad Carnegie-Mellon

Artículos

  • . Kim, S. Park, D. K. HAN, H. Ko, "Multi-band CNN Architecture Using Adaptive Frequency Filter For Acoustic Event Classification", Applied Acoustics, 2020.
  • S. Park, M. Elhilali, D. K. HAN, H. Ko, "Amphibian Sounds Generating Network based on Adversarial Learning", IEEE Signal Processing Letters, Vol. 27, Issue 1, pp. 640-644, diciembre de 2020.
  • J. Park, D. K. HAN, y H. Ko, "Fusion of Heterogeneous Adversarial Networks for Single Image Dehazing," IEEE Transactions on Image Processing, Vol.29, No.1, pp.4721-4732, diciembre de 2020.
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