실시간구조연구실

전자통신공학과 정용진

실시간구조연구실은 전자통신공학과 소속 연구실로, 주로 이미지 증강, 위협 탐지, 배경 제거, 이상 탐지 등의 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 대규모 X-ray 보안 이미지에서 위협을 탐지하는 기술 개발에 중점을 두고 있으며, GAN 기반 이미지 증강과 자동 크로핑 기술을 활용하여 위협 객체 인식을 향상시키는 연구를 진행하고 있습니다. 최근 3년간 다수의 논문을 발표하였으며, 대표적으로 'GAN 기반 이미지 증강을 이용한 대규모 X-ray 보안 이미지에서의 위협 탐지 평가', '적응형 블록 학습을 이용한 실시간 이동 객체 탐지에 적합한 빠른 배경 제거' 등의 연구가 있습니다. 또한, 트위터 데이터 분석을 통한 스타트업 소셜 미디어 마케팅 수준 예측 방법론 개발과 같은 다양한 프로젝트를 수행하고 있습니다.

Image Augmentation

Background Subtraction

Threat Detection

대표 연구 분야

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대규모 X-레이 보안 이미지에서의 위협 탐지를 위한 GAN 기반 이미지 증강 연구

실시간구조연구실에서는 대규모 X-레이 보안 이미지에서의 위협 탐지를 개선하기 위한 연구를 진행하고 있습니다. 특히 GAN(Generative Adversarial Network)을 활용한 이미지 증강 기법을 통해 보안 위협 탐지의 정확성을 높이고자 합니다. 이러한 연구는 다양한 위협 물체를 식별하는 능력을 향상시키며, 실제 보안 시스템에 적용할 수 있는 실질적인 솔루션을 제공하는 데 중점을 두고 있습니다. 연구실은 이와 관련된 여러 연구 논문을 발표하였으며, 기업과의 협력을 통해 보다 효과적이고 신뢰성 높은 보안 시스템 개발을 목표로 하고 있습니다.

주요 논문

발행물 전체보기

Evaluating GAN-Based Image Augmentation for Threat Detection in Large-Scale X-ray Security Images

, 2021

Fast background subtraction with adaptive block learning using expectation value suitable for real-time moving object detection

, 2021

Twitter data analytical methodology development for prediction of start-up firms’ social media marketing level

, 2020