로보틱스 및 컴퓨터 비전 연구실은 자율지능시스템을 위한 컴퓨터 비전과 머신러닝 기술 개발에 중점을 두고 있습니다. 특히, 자율주행차, 가정용 로봇 등 다양한 자율지능 시스템에서 시각정보를 효과적으로 처리하고 이해하는 기술을 연구합니다. 이를 위해 멀티모달 학습, 3D 장면 이해, 시각적 인지 등 다양한 컴퓨터 비전 분야의 최신 이론과 실용적 알고리즘을 개발하고 있습니다. 본 연구실은 실제 환경에서 발생할 수 있는 다양한 변동성에 강인한 알고리즘 개발을 목표로 하며, 자연적 사전지식을 활용하여 모델의 일반화 성능을 높이고 있습니다. 예를 들어, 열화상, RGB, 심도 등 다양한 센서 데이터를 융합하여 복잡한 환경에서도 정확한 인식과 판단이 가능하도록 연구를 진행합니다. 또한, 도메인 적응, 능동적 학습, 데이터 증강 등 머신러닝의 최신 기법을 적용하여 실제 산업 및 로봇 환경에서의 실용성을 극대화하고 있습니다. 이러한 연구는 자율주행, 스마트 팩토리, 스마트팜, 산업용 로봇 등 다양한 응용 분야에 적용되고 있으며, 실제 데이터셋 구축, 벤치마크 실험, 특허 및 논문 발표 등 활발한 산학연 협력을 통해 기술의 실용화와 확산에 기여하고 있습니다.

본 연구실은 멀티스펙트럴(다중 파장) 및 멀티모달(다중 센서) 데이터 기반의 인지 및 인식 기술 개발에 선도적인 역할을 하고 있습니다. RGB, 열화상, 심도, LiDAR 등 다양한 센서 데이터를 융합하여 낮과 밤, 악천후, 재난 환경 등 다양한 상황에서도 신뢰성 높은 인지 성능을 확보하는 것이 주요 목표입니다. 이를 위해 센서 융합, 도메인 적응, 비지도 학습 등 첨단 인공지능 기법을 적용하고 있습니다. 특히, 멀티스펙트럴 보행자 검출, 3D 객체 인식, 위치 인식, 결함 검출 등 실제 산업 및 로봇 응용에 필요한 핵심 기술을 개발하고 있습니다. 예를 들어, 산업 현장에서는 열화상과 RGB 이미지를 결합하여 미세한 결함을 탐지하고, 자율주행 환경에서는 다양한 센서 데이터를 활용해 보행자와 장애물을 정확히 인식합니다. 또한, 실내외 환경에서의 정밀한 위치 인식과 상황 인지 기술도 연구의 중요한 축입니다. 이러한 연구는 KAIST, 현대자동차, 삼성전자 등 다양한 산학협력 프로젝트와 정부 R&D 과제를 통해 실제 시스템에 적용되고 있습니다. 데이터셋 구축, 벤치마크, 특허 출원 등 실질적인 성과를 창출하며, 미래의 안전하고 지능적인 자율 시스템 구현에 기여하고 있습니다.

로보틱스 및 컴퓨터 비전 연구실은 대규모 비디오 및 시계열 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하고, 효과적으로 검색 및 활용할 수 있는 인공지능 기술을 연구합니다. 동영상 내 객체 탐지, 행동 인식, 시맨틱 분할, 비디오 검색 등 다양한 응용 분야를 다루며, MPEG CDVA, 비디오 특징 서술자, 확률적 임베딩 등 최신 기술을 개발하고 있습니다. 특히, 비디오 내 불필요한 프레임 억제, 다중 소스 도메인 학습, 약지도 기반 행동 구간 탐지 등 실제 환경에서 발생하는 다양한 문제를 해결하기 위한 알고리즘을 제안하고 있습니다. 이러한 기술은 OTT 서비스, 산업용 영상 분석, 스마트 시티 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 또한, 멀티모달 데이터 기반의 비디오 검색 및 정렬, 제품 중심의 비디오 이커머스 검색 데이터셋 구축 등 실용적 연구도 활발히 진행 중입니다. 이와 같은 연구는 특허 출원, 국제 학술대회 논문 발표, 산학협력 프로젝트 등 다양한 방식으로 성과를 내고 있으며, 실제 산업 현장에서의 적용 가능성을 높이고 있습니다. 미래에는 더욱 복잡하고 방대한 비디오 데이터 환경에서 효율적이고 정확한 인공지능 기반 검색 및 분석 기술의 발전을 이끌고자 합니다.