컴퓨터 비전 및 딥러닝 기반 지능형 시스템

본 연구실은 컴퓨터 비전과 딥러닝 기술을 활용하여 다양한 환경에서 지능적인 시각 인식 및 이해 시스템을 개발하는 데 중점을 둡니다. 특히, 이미지 및 비디오 데이터로부터 복잡한 정보를 추출하고 분석하는 혁신적인 알고리즘과 모델을 연구합니다. 마스크드 이미지 모델링(MIM) 기반의 스테레오 매칭, 지식 증류(Knowledge Distillation)를 활용한 도메인 적응형 시맨틱 분할, 윤곽선 인식(Contour-Aware) 기반 시맨틱 분할 등 최신 딥러닝 기법을 적용하여 영상 이해의 정확도와 강건성을 높이고 있습니다. 2D/3D 비디오 처리, 계산 사진학, 연속/이산 최적화 등의 방법론을 통해 차세대 시각 지능 시스템을 구현합니다. 이러한 연구는 로봇 비전, 의료 영상 분석 등 다양한 산업 분야에서 핵심적인 시각 인지 솔루션을 제공하며, 복잡한 환경에서의 객체 인식, 장면 이해 및 정확한 거리 추정 능력을 향상시켜 지능형 시스템의 발전에 기여합니다.

자율주행 및 증강현실을 위한 비전 기술

본 연구실은 자율주행 시스템과 증강현실(AR) 응용 분야에서 요구되는 고정밀 컴퓨터 비전 기술 개발에 집중하고 있습니다. 안전하고 효율적인 자율주행과 몰입감 있는 AR 경험을 위한 핵심 기술을 제공하는 것을 목표로 합니다. 딥러닝 기반 스테레오 정합 신뢰도 추정, 강건한 스테레오 매칭을 위한 적대적 신뢰도 추정 네트워크, 계층적 강화 학습을 통한 로봇 제어 및 환경 이해 기술을 연구합니다. 또한, 3D 비전 및 3D 비디오 처리 기술을 활용하여 현실 세계와 가상 세계의 정교한 상호작용을 가능하게 합니다. AI 최적화 기법을 통해 실제 자율주행 환경의 동적 변화에 강인하게 대응하는 비전 시스템을 구축합니다. 개발된 기술은 자율주행차의 환경 인지 정확도를 높여 안전성을 확보하고, 로봇의 자율적인 판단 및 이동 능력을 강화합니다. 증강현실 분야에서는 가상 객체의 현실 공간 배치 정확도를 향상시켜 사용자 경험을 극대화하며, 메타버스 환경 구축에 필수적인 요소 기술로 활용될 수 있습니다.

고품질 영상 복원 및 향상 기술

본 연구실은 저품질 또는 손상된 영상의 품질을 복원하고 향상시키는 데 필요한 첨단 영상 처리 기술을 연구합니다. 다양한 악조건 속에서도 고품질의 시각 정보를 얻을 수 있도록 하는 것을 주요 목표로 합니다. 교차 스케일 KNN 이미지 트랜스포머를 활용한 이미지 복원, 단안 깊이 추정, 저조도 및 악천후 영상 개선 기술 등을 개발합니다. 특히, 영상의 노이즈 제거, 해상도 향상, 디헤이징(dehazing), 디레이닝(deraining) 등 다양한 복원 문제에 딥러닝 기반의 혁신적인 솔루션을 적용하고 있습니다. 기존 방식의 한계를 극복하는 강건하고 효율적인 알고리즘을 설계하는 데 강점이 있습니다. 이러한 기술은 보안 감시 시스템에서 흐릿하거나 손상된 영상을 선명하게 복원하여 정보 획득을 돕고, 의료 영상 분야에서는 진단 정확도를 높이는 데 기여합니다. 또한, 스마트폰 카메라, 드론 촬영 등 일상생활 및 산업 현장에서의 영상 품질을 획기적으로 개선하여 시각 정보의 활용 가치를 높입니다.