이은주 연구실은 인공지능 기술을 활용한 건축설계 자동화와 BIM(Building Information Modeling) 기반 평가 시스템 개발에 중점을 두고 있습니다. 최근 건축 분야에서는 설계의 복잡성과 데이터의 방대함으로 인해 효율적인 설계 검토와 인증이 필수적입니다. 본 연구실은 이러한 문제를 해결하기 위해 AI와 BIM을 융합한 자동화 평가 시스템을 개발하고 있습니다. 특히, ChatGPT와 같은 최신 인공지능 모델을 활용하여 설계 데이터의 변경 사항을 신속하게 반영하고, 대화형 인터페이스를 통해 설계자와의 소통을 강화하는 방법론을 연구합니다. 연구실은 BIM 모델의 기하정보와 설계 인증 평가용 룰셋을 연동하는 다양한 모듈을 개발하였으며, 설계 인증 평가의 정확성과 효율성을 높이기 위한 자동화 평가 기술을 지속적으로 발전시키고 있습니다. 이를 통해 설계자는 설계 데이터의 검토 과정을 빠르게 적용할 수 있으며, 평가 작업의 시간과 비용을 절감할 수 있습니다. 또한, 인공지능 학습모델을 평가 시스템에 연동하여, 설계 인증 평가의 품질과 신뢰성을 한층 강화하고 있습니다. 이러한 연구는 국토교통부 등 다양한 기관의 지원을 받아 진행되고 있으며, 실제 건축 현장에 적용 가능한 실용적인 솔루션 개발에 초점을 맞추고 있습니다. 앞으로도 연구실은 BIM과 인공지능의 융합을 통해 건축설계 자동화, 친환경 건축 평가, 설계 인증 등 다양한 분야에서 혁신적인 기술을 선도할 계획입니다.

이은주 연구실은 컴퓨터 비전과 패턴 인식 기술을 활용한 지능형 영상처리 연구에 오랜 기간 집중해왔습니다. 대표적으로, 드론과 열화상 카메라를 이용한 자동 싱크홀 탐지, 야간 보행자 검출, 교통 표지판 인식 등 다양한 실세계 문제 해결에 영상처리 기술을 적용하고 있습니다. 이러한 연구는 도시 안전, 교통 시스템, 인프라 관리 등 사회 전반에 걸쳐 실질적인 기여를 하고 있습니다. 특히, 딥러닝 기반의 컨벌루션 신경망(CNN)과 랜덤 포레스트 등 다양한 머신러닝 기법을 융합하여, 기존 방법보다 높은 정확도와 효율성을 달성하고 있습니다. 예를 들어, 야간 환경에서의 보행자 검출 및 위험 행동 인식, EEG 신호 분석을 통한 자동차 제어 등은 연구실의 창의적이고 융합적인 연구 역량을 보여줍니다. 또한, 대규모 데이터셋 구축과 실험을 통해 실제 환경에서의 적용 가능성을 높이고 있습니다. 이러한 영상처리 및 패턴 인식 연구는 다양한 학술지와 학회에서 우수 논문상 등으로 인정받고 있으며, OpenCV 등 오픈소스 기반의 실용적인 기술 개발에도 앞장서고 있습니다. 앞으로도 연구실은 인공지능과 영상처리의 융합을 통해 스마트 시티, 자율주행, 안전 모니터링 등 미래 지향적 분야에서 혁신을 이끌어 나갈 것입니다.