Mobile Intelligence Laboratory
컴퓨터공학과 최성록
Mobile Intelligence Laboratory(모바일 인텔리전스 연구실)는 로봇, 드론, 자율주행차, 스마트폰 등 다양한 모바일 에이전트의 인지, 지능, 행동 기술을 연구하는 첨단 연구실입니다. 본 연구실은 컴퓨터 비전, 로봇 내비게이션, SLAM, 3차원 재구성, 객체 인식 및 추적, 경로 계획 등 다양한 분야를 아우르며, 실제 환경에서 적용 가능한 지능형 시스템 개발에 주력하고 있습니다.
특히, SLAM(동시적 위치추정 및 지도작성), 구조-모션(Structure-from-Motion), 3D 비전, 시각적 위치 인식, 다중 객체 추적 등 첨단 컴퓨터 비전 및 로봇공학 기술을 심도 있게 연구하고 있습니다. 이를 위해 다양한 센서 데이터(카메라, IMU, GPS, 라이다 등)를 융합한 알고리즘 개발과, 실시간 처리 및 강인성 향상에 중점을 두고 있습니다. 또한, 뉴럴 렌더링(NeRF)과 같은 최신 딥러닝 기반 3D 복원 기술도 적극적으로 도입하고 있습니다.
본 연구실은 실세계 문제 해결을 위한 모바일 인텔리전스 연구에도 집중하고 있습니다. 예를 들어, 이상 및 위험 상황 판단, 행동 인식, 경로 생성, 실시간 의사결정 등 실제 환경에서 요구되는 다양한 지능적 기능을 개발하고 있으며, 멀티모달 센서 기반의 위치화, 비정상 영역 검출, 3차원 곡면에서의 위치 인식 및 경로 생성, CCTV 기반 3D 오픈스페이스 주차 감지 등 다양한 실용적 프로젝트를 수행하고 있습니다.
이와 더불어, 오픈소스 소프트웨어 및 데이터셋 구축, 벤치마크 평가를 통해 연구 결과의 신뢰성과 재현성을 높이고, 학계 및 산업계와의 협력을 통해 기술의 확산과 실질적 활용을 적극적으로 추진하고 있습니다. 다양한 국내외 학술지 및 학회에서 우수 논문상, 젊은 과학자상 등 다수의 수상 경력을 보유하고 있으며, 실제 산업 현장과 연계된 연구를 통해 사회적 가치 창출에도 앞장서고 있습니다.
Mobile Intelligence Laboratory는 미래의 자율 시스템, 스마트 시티, 안전한 사회 구현을 위한 핵심 기반 기술을 연구하며, 로봇공학 및 컴퓨터 비전 분야의 선도적 연구실로 자리매김하고 있습니다.
3D Reconstruction
Camera Calibration
Visual SLAM
로봇 내비게이션 및 SLAM
로봇 내비게이션과 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)은 모바일 로봇이 미지의 환경에서 자신의 위치를 추정하고, 동시에 환경의 지도를 작성하는 핵심 기술입니다. 본 연구실에서는 다양한 센서 데이터를 융합하여 로봇의 위치 추정 정확도를 높이고, 실시간으로 환경을 인식하는 알고리즘을 개발하고 있습니다. 특히, GPS, IMU, 카메라 등 다양한 센서의 데이터를 통합하여 복잡한 실내외 환경에서도 안정적으로 로봇이 자율적으로 이동할 수 있도록 하는 연구에 집중하고 있습니다.
SLAM 기술은 자율주행차, 드론, 서비스 로봇 등 다양한 응용 분야에서 필수적으로 요구되며, 본 연구실은 이 분야에서 국내외적으로 인정받는 성과를 내고 있습니다. 예를 들어, Landmark 기반의 위치 추정, 경로 계획, 장애물 회피 등 실제 환경에서 적용 가능한 다양한 SLAM 알고리즘을 개발하고, 이를 오픈소스 툴킷으로 공개하여 학계와 산업계에 기여하고 있습니다. 또한, SLAM의 성능을 평가할 수 있는 벤치마크 데이터셋 구축에도 힘쓰고 있습니다.
이러한 연구는 로봇이 복잡하고 동적인 환경에서도 신뢰성 있게 동작할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 하며, 미래의 스마트 시티, 물류 자동화, 재난 대응 등 다양한 사회적 문제 해결에 기여할 것으로 기대됩니다.
3차원 컴퓨터 비전 및 인지 지능
3차원 컴퓨터 비전은 카메라와 센서 데이터를 활용하여 실제 세계의 구조와 객체를 인식하고, 3D 모델을 생성하는 기술입니다. 본 연구실은 단일 또는 다수의 카메라, RGB-D 센서, 라이다 등 다양한 센서로부터 획득한 데이터를 바탕으로, 구조-모션(Structure-from-Motion), 3D 재구성, 객체 추적 및 인식, 포즈 추정 등 첨단 컴퓨터 비전 기술을 연구하고 있습니다. 특히, 뉴럴 렌더링(NeRF)과 같은 최신 딥러닝 기반 3D 복원 기술도 적극적으로 도입하고 있습니다.
이러한 연구는 자율주행, 증강현실, 스마트 감시 시스템 등 다양한 분야에 적용될 수 있으며, 실제 환경에서의 강인한 인지와 실시간 처리 성능을 동시에 달성하는 것을 목표로 합니다. 예를 들어, 초고속 카메라와 스페클 패턴을 이용한 미소 진동 분석, 다중 객체 추적, 실내외 환경에서의 시각적 위치 인식 등 다양한 응용 연구가 진행되고 있습니다. 또한, 데이터셋 구축과 벤치마크 평가를 통해 연구 결과의 신뢰성과 재현성을 높이고 있습니다.
본 연구실은 이러한 3차원 컴퓨터 비전 기술을 바탕으로, 로봇의 지능적 행동과 환경 인지 능력을 극대화하고, 실제 산업 및 사회적 문제 해결에 기여하는 것을 목표로 하고 있습니다.
모바일 인텔리전스와 실세계 문제 해결
모바일 인텔리전스는 로봇, 드론, 자동차, 스마트폰 등 다양한 모바일 에이전트가 실제 환경에서 지능적으로 인식, 판단, 행동할 수 있도록 하는 기술을 의미합니다. 본 연구실은 모바일 인텔리전스의 핵심 요소인 인지, 추론, 행동 계획을 통합적으로 연구하며, 이를 통해 실세계의 다양한 문제를 해결하는 데 주력하고 있습니다. 예를 들어, 이상 및 위험 상황 판단, 행동 인식, 경로 생성, 실시간 의사결정 등 실제 환경에서 요구되는 다양한 지능적 기능을 개발하고 있습니다.
이러한 연구는 대규모 도시 데이터 분석, 스마트 감시, 물류 및 배송 로봇, 재난 대응 등 사회적으로 중요한 분야에 직접적으로 적용될 수 있습니다. 실제로, 본 연구실은 멀티모달 센서 기반의 위치화 및 비정상 영역 검출, 3차원 곡면에서의 위치 인식 및 경로 생성, CCTV 기반 3D 오픈스페이스 주차 감지 등 다양한 실용적 프로젝트를 수행하고 있습니다. 또한, 오픈소스 소프트웨어 개발과 데이터셋 구축을 통해 연구 결과의 확산과 산업적 활용을 적극적으로 추진하고 있습니다.
이러한 모바일 인텔리전스 연구는 미래의 자율 시스템, 스마트 시티, 안전한 사회 구현에 필수적인 기반 기술로 자리매김하고 있으며, 본 연구실은 이 분야의 선도적 역할을 수행하고 있습니다.
1
Leveraging Localization Accuracy with Off-centered GPS
Sunglok Choi, Jong-Hwan Kim
IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2020
2
Fast and Reliable Minimal Relative Pose Estimation under Planar Motion
Sunglok Choi, Jong-Hwan Kim
Image and Vision Computing, 2018
3
Simplified Epipolar Geometry for Real-time Monocular Visual Odometry on Roads
Sunglok Choi, Jaehyun Park, Wonpil Yu
International Journal of Control, Automation and Systems (IJCAS), 2015
1
이상 · 위험 상황 판단 및 행동 인식 AI 학습용 멀티모달 카메라 칼리브레션 및 태깅 Tool 구축
2
가상환경과 실환경 연계를 위한 비전 시스템 구축
3
AAM영상정보와 3D 공간정보 정합 기반 측위 기술동향 조사 및 구현, 검증
