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박지훈 연구실

충남대학교 인공지능학과

박지훈 교수

박지훈 연구실

인공지능학과 박지훈

본 연구실은 인공지능(AI) 기술을 기반으로 한 첨단 시스템 개발을 중심으로 다양한 연구를 수행하고 있습니다. AI 기반 시스템, 컴퓨터 비전, 자율주행, 소프트웨어 공학 등 다양한 분야에서 혁신적인 연구를 진행하며, 실제 산업 및 국방 분야에 적용 가능한 실용적 기술 개발에 주력하고 있습니다. 특히, 컴퓨터 비전 분야에서는 객체 인식, 객체 추적, 영상 분할, 데이터 증강 등 핵심 기술을 연구하고 있습니다. 이러한 기술은 자율주행 차량, 드론, 도시 감시 시스템 등 다양한 응용 분야에 적용되어, 실시간 환경에서의 높은 정확도와 신뢰성을 확보하고 있습니다. 또한, 영상 및 라이다 센서 융합, 오클루전 대응 알고리즘 등 첨단 기술을 개발하여 자율주행 및 모빌리티 분야의 발전을 선도하고 있습니다. 소프트웨어 공학 분야에서는 대규모 소프트웨어 시스템의 신뢰성과 효율성을 높이기 위한 연구를 수행하고 있습니다. 오픈소스 프로젝트 관리, 버그 수정, 인적 자원 할당 등 실제 개발 현장에서 발생하는 문제를 실증적으로 분석하고, 인공지능 시스템의 품질을 높이기 위한 다양한 방법론을 제시하고 있습니다. 또한, 데이터 증강 기법을 활용하여 인공지능 모델의 성능을 극대화하는 연구도 활발히 이루어지고 있습니다. 본 연구실은 다수의 특허와 논문, 그리고 국방과학상 등 다양한 수상 경력을 통해 연구의 우수성을 입증하고 있습니다. 실용적이고 혁신적인 연구 성과를 바탕으로, 미래 인공지능 기술의 발전과 사회적 가치 창출에 기여하고자 합니다. 앞으로도 본 연구실은 인공지능, 컴퓨터 비전, 자율주행, 소프트웨어 공학 등 다양한 분야에서 첨단 연구를 지속적으로 수행하며, 산학연 협력을 통해 실제 문제 해결과 기술 상용화에 앞장설 계획입니다.

AI 기반 시스템
AI 기반 시스템은 인공지능 기술을 다양한 실제 환경에 적용하여 복잡한 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 본 연구실에서는 인공지능의 핵심 알고리즘과 딥러닝 모델을 활용하여 영상 인식, 데이터 분석, 의사결정 자동화 등 다양한 분야에 적용 가능한 시스템을 개발하고 있습니다. 이러한 시스템은 대규모 데이터 처리와 실시간 분석이 요구되는 환경에서도 높은 성능을 발휘할 수 있도록 설계됩니다. 특히, 엣지 컴퓨팅 환경에서의 도시 감시, 자율주행, 드론 추적 등 실제 응용 사례를 중심으로 연구가 진행되고 있습니다. 예를 들어, SWIR(Short-Wave Infrared) 이미지를 활용한 다중 객체 추적, 다양한 센서 데이터를 융합한 주행 가능 영역 식별 등은 AI 기반 시스템의 대표적인 연구 성과입니다. 이러한 연구는 실제 산업 현장과 국방 분야 등에서 높은 활용 가치를 지니고 있습니다. AI 기반 시스템 연구는 신뢰성, 확장성, 실시간성 등 다양한 요구사항을 충족시키기 위해 지속적으로 새로운 알고리즘과 시스템 구조를 탐구하고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 인공지능 기술의 한계를 극복하고, 더욱 지능적이고 효율적인 시스템 개발을 위해 노력할 것입니다.
컴퓨터 비전 및 자율주행
컴퓨터 비전은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 이미지를 이해하고 해석할 수 있도록 하는 기술입니다. 본 연구실에서는 객체 인식, 객체 추적, 영상 분할, 데이터 증강 등 컴퓨터 비전의 다양한 핵심 기술을 연구하고 있습니다. 특히, 실시간 환경에서의 정확한 객체 인식과 추적을 위해 딥러닝 기반의 첨단 알고리즘을 개발하고, 실제 데이터셋을 활용한 실험을 통해 성능을 검증합니다. 자율주행 분야에서는 영상 및 라이다 센서 데이터를 융합하여 차량의 주행 가능 영역을 식별하는 기술, 비포장 도로 및 험지에서의 주행을 위한 세분화된 환경 인식 기술 등이 주요 연구 주제입니다. 또한, 장애물이나 가려진 객체를 인식하기 위한 오클루전(occlusion) 대응 알고리즘, 데이터 증강 기법 등도 활발히 연구되고 있습니다. 이러한 연구는 자율주행 차량, 드론, 군사 장비 등 다양한 모빌리티 플랫폼에 적용되고 있습니다. 컴퓨터 비전 및 자율주행 연구는 실제 환경에서의 신뢰성과 안전성을 확보하는 것이 매우 중요합니다. 본 연구실은 다양한 특허와 논문을 통해 기술적 우수성을 입증하고 있으며, 앞으로도 첨단 센서 융합, 실시간 처리, 인공지능 기반 의사결정 등 미래 자율주행 기술의 발전을 선도할 계획입니다.
소프트웨어 공학 및 데이터 증강
소프트웨어 공학은 대규모 소프트웨어 시스템의 설계, 개발, 유지보수 과정을 체계적으로 연구하는 학문입니다. 본 연구실에서는 인공지능 및 컴퓨터 비전 시스템의 신뢰성과 효율성을 높이기 위한 소프트웨어 공학적 접근을 적극적으로 도입하고 있습니다. 예를 들어, 오픈소스 프로젝트에서의 패치 관리, 버그 수정, 인적 자원 할당 등 실제 소프트웨어 개발 현장에서 발생하는 다양한 문제를 실증적으로 분석하고 해결책을 제시합니다. 데이터 증강은 인공지능 모델의 성능을 높이기 위해 학습 데이터를 다양하게 변형하는 기술입니다. 본 연구실에서는 객체 인식 및 분할 성능을 향상시키기 위한 다양한 데이터 증강 기법을 개발하고 있습니다. 예를 들어, 유사 객체 대체 증강, 오클루전 데이터 증강, 랜덤 이레이징 등은 실제 논문과 특허를 통해 그 우수성이 입증되었습니다. 이러한 기술은 데이터가 부족한 환경에서도 높은 인식 성능을 유지할 수 있도록 도와줍니다. 소프트웨어 공학과 데이터 증강 연구는 인공지능 시스템의 실용화와 확장성 확보에 필수적인 요소입니다. 본 연구실은 이론적 연구와 실무적 적용을 병행하여, 더욱 견고하고 신뢰할 수 있는 인공지능 소프트웨어 개발을 위해 지속적으로 노력하고 있습니다.
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Multi-Object Tracking on SWIR Images for City Surveillance in an Edge-Computing Environment
J Park, J Hong, W Shim, DJ Jung*
Sensors, 2023
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Occlusion-aware spatial attention transformer for occluded object recognition
J Heo, Y Wang, J Park*
Pattern Recognition Letters (PRL), 2022
3
Drivable dirt road region identification using image and point cloud semantic segmentation fusion
J Park*, H Yoo, Y Wang
IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems (TITS), 2021