정구민 연구실은 차량용 소프트웨어 플랫폼과 SDV(Software Defined Vehicle) 기술 개발에 중점을 두고 있습니다. 최근 자동차 산업은 하드웨어 중심에서 소프트웨어 중심으로 빠르게 변화하고 있으며, 이에 따라 차량 내 다양한 기능을 소프트웨어로 정의하고 제어하는 기술이 필수적으로 요구되고 있습니다. 연구실은 AUTOSAR, Adaptive AUTOSAR, 차량용 MCU, 가상화, 시뮬레이션 등 최신 소프트웨어 아키텍처와 플랫폼 기술을 연구하며, 실제 차량 환경에서의 적용과 검증을 위한 다양한 프로젝트를 수행하고 있습니다. 특히, SDV용 전자아키텍처 검증, 차량용 어플리케이션 소프트웨어 개발, 클라우드-엣지-카 연계 SW 플랫폼 등 산업계와 연계된 대형 연구과제를 통해 실질적인 기술 개발과 산업 적용을 이루고 있습니다. 이러한 연구는 차량의 기능 안전, 신뢰성, 실시간성 확보와 더불어, 미래 자율주행차 및 커넥티드카 시대에 필수적인 기반 기술로 자리매김하고 있습니다. 또한, 차량용 소프트웨어의 시뮬레이션, 코드 파싱, 디바이스 드라이버 및 네트워크 가상화 등 다양한 요소 기술을 통합적으로 연구하여, 복잡한 차량 내 소프트웨어 환경의 효율적인 관리와 최적화를 추구합니다. 연구실은 국내외 학회 및 산업체와의 협력을 통해 최신 동향을 반영한 연구를 지속적으로 수행하고 있으며, 관련 특허 출원과 논문 발표를 통해 기술적 우수성을 입증하고 있습니다. 이러한 연구 성과는 미래 자동차 산업의 혁신을 선도하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

정구민 연구실은 자율주행 차량 및 지능형 모빌리티를 위한 제어 및 인식 기술 개발에 활발히 참여하고 있습니다. 비선형 모델 예측 제어, 경로 추종 제어, 쿼드콥터 드론 제어, 4D 이미징 레이더 기반 객체 인식, V2X 기반 위치 측위, 악천후 대응 인공지능 조명 제어 등 다양한 연구 주제를 다루고 있습니다. 이러한 연구는 자율주행차의 안전성, 신뢰성, 효율성 향상에 직접적으로 기여하며, 실제 차량 및 모형차 실험, 시뮬레이션, 데이터셋 품질 검증 등 실용적인 연구 방법론을 적용하고 있습니다. 특히, 딥러닝 및 머신러닝 기반의 인식 알고리즘, 데이터 증강, 센서 융합, 실시간 제어기 설계 등 첨단 기술을 활용하여 자율주행 환경에서 발생할 수 있는 다양한 상황에 효과적으로 대응할 수 있는 솔루션을 개발하고 있습니다. 최근에는 자율주행 데이터셋의 품질 검증, 가상 차선 생성, V2X 통신 기반 위치 보정, 악천후 및 터널 진입 등 특수 환경에서의 인식 및 제어 문제 해결에 집중하고 있습니다. 연구실은 다수의 특허 출원과 산학협력 프로젝트를 통해 산업계와 긴밀히 협력하고 있으며, 국내외 학술대회에서 활발히 연구 성과를 발표하고 있습니다. 이러한 연구는 미래 모빌리티의 핵심인 자율주행차, 드론, 퍼스널 모빌리티 등 다양한 분야에 적용될 수 있으며, 스마트시티 및 교통 인프라 혁신에도 크게 기여할 것으로 기대됩니다.

정구민 연구실은 웨어러블 센서와 IoT(사물인터넷) 기술을 활용한 인간 행동 인식 및 데이터 융합 기술 연구를 선도하고 있습니다. 스마트슈즈, 스마트밴드, 다양한 센서 디바이스를 이용하여 보행, 활동, 위치, 거리, 행위 인식 등 인간의 다양한 행동을 정밀하게 분석하는 기술을 개발하고 있습니다. 이러한 연구는 헬스케어, 스마트홈, 스마트시티, 안전 모니터링 등 다양한 응용 분야에 활용될 수 있습니다. 연구실은 LSTM, 딥러닝, 특징 되먹임 기반의 패턴 인식, 센서 데이터 융합 등 첨단 알고리즘을 적용하여, 일상생활에서 발생하는 다양한 행동 데이터를 효과적으로 수집·분석하고, 이를 기반으로 사용자 맞춤형 서비스 제공이 가능한 시스템을 구현하고 있습니다. 또한, 웨어러블 기기 간의 데이터 통합, 실시간 모니터링, 이상 행동 탐지 등 실용적인 연구를 통해 실제 생활에 밀접한 기술 개발을 추구하고 있습니다. 이와 더불어, 연구실은 IoT 기반 스마트홈, 스마트카, 스마트시티 등 다양한 융합 환경에서의 데이터 처리 및 서비스 구현에도 관심을 가지고 있으며, 관련 특허 및 논문 발표를 통해 기술적 성과를 축적하고 있습니다. 이러한 연구는 미래 사회의 안전, 건강, 편의성 증진에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.