본 연구실은 컴퓨터 그래픽스 모델링과 3차원 기하 정보 처리 분야에서 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 3차원 모델의 효율적인 표현과 압축, 그리고 다양한 좌표계(특히 구면 좌표계)를 활용한 공간 분할 기법에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있습니다. 이러한 기술은 게임, 가상현실, 증강현실, 애니메이션 등 다양한 디지털 콘텐츠 제작에 필수적인 기반 기술로 자리 잡고 있습니다. 특히, 옥트리(Octree) 기반의 기하 정보 압축 및 S-Octree와 같은 구면 좌표계 확장 기법을 통해 3차원 모델의 데이터 효율성을 극대화하고 있습니다. 이와 더불어, Signed Distance Field(SDF)와 같은 거리장 기반의 모델링, 그리고 GPU 병렬 연산을 활용한 대용량 3차원 데이터의 실시간 처리 및 시각화 기술도 연구의 핵심을 이루고 있습니다. 이러한 연구는 실제 산업 현장에서의 대규모 3D 데이터 처리, 실시간 렌더링, 그리고 인터랙티브한 사용자 경험 제공에 큰 기여를 하고 있습니다. 또한, 본 연구실은 다양한 프로젝트와 특허를 통해 3차원 기하 정보 처리 기술의 실용화와 상용화에도 힘쓰고 있습니다. 예를 들어, 구면 좌표계를 사용하는 3차원 형상 표현장치 및 방법, 거리값에 기반한 적응적 거리장 합성장치 등은 실제 산업계에서 활용 가능한 혁신적인 기술로 평가받고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 컴퓨터 그래픽스 모델링 분야의 기술적 한계를 극복하고, 새로운 응용 분야를 개척하는 데 앞장설 것입니다.

본 연구실은 인공지능 기술을 활용한 시선 추적(Gaze Tracking) 및 영상 콘텐츠 분석 분야에서도 활발한 연구를 진행하고 있습니다. 최근에는 MPIIFaceGaze 데이터세트 기반의 시선 예측 모델, 다중 카메라 기반 시선 추적 데이터세트의 기하 정보 추정, 그리고 Transformer 기반의 개인화된 시선 추정 등 첨단 AI 기법을 적용한 연구가 다수 발표되었습니다. 이러한 연구는 사용자 행동 분석, 인터랙티브 미디어, 모바일 커머스, 광고, UX/UI 평가 등 다양한 분야에 응용될 수 있습니다. 특히, 시선 및 감정 데이터를 활용한 AI 기반 영상 콘텐츠 평가, 모바일 환경에서의 사용자 시선 데이터 분석 등은 실제 사용자 경험을 정량적으로 분석하고, 이를 바탕으로 맞춤형 콘텐츠 제공 및 서비스 개선에 기여하고 있습니다. 또한, Domain Adversarial Training을 활용한 블링크(눈 깜빡임) 추정, CNN 기반 CCTV 동영상 내 보행자 응급 상황 자동 감지 등 다양한 영상 분석 기술도 연구의 중요한 축을 이루고 있습니다. 이러한 연구 성과는 논문, 특허, 학술대회 발표 등 다양한 형태로 국내외에 소개되고 있으며, 실제 산업 현장에서의 적용 가능성도 높게 평가받고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 인공지능과 컴퓨터 비전 기술을 융합하여, 인간 중심의 스마트 미디어 환경 구현과 차세대 인터랙티브 시스템 개발에 앞장설 계획입니다.