김수균 연구실
컴퓨터공학전공
김수균
김수균 연구실은 컴퓨터공학과를 기반으로 게임 엔진, 컴퓨터 그래픽스, 인공지능, 컴퓨터 비전 등 첨단 소프트웨어 기술을 융합한 연구를 선도하고 있습니다. 연구실은 Unity, Unreal, Virtools 등 다양한 게임 엔진을 활용한 2D/3D 게임 개발, 실시간 렌더링, 캐릭터 애니메이션, 게임 레벨 생성 등 게임 제작의 전 과정을 아우르는 연구를 진행하고 있습니다. 또한, 컴퓨터 그래픽스 분야에서는 3차원 모델의 특징 추출, 메쉬 간략화, GPU 기반 고속 렌더링 등 기초 이론부터 응용 기술까지 폭넓은 연구를 수행하고 있습니다.
최근에는 인공지능과 컴퓨터 비전 기술을 접목하여 딥러닝 기반 얼굴 애니메이션, 객체 인식, 음성 감정 분류, 차량 번호판 인식, 집중도 예측 등 다양한 지능형 시스템 개발에 주력하고 있습니다. Conditional GAN, Graph Attention Network, CNN, SwinTransformer 등 최신 딥러닝 모델을 활용하여 이미지 생성, 얼굴 복원, 오픈월드 객체 탐지 등 첨단 연구를 진행하며, 실제 산업 및 사회 문제 해결에 적용하고 있습니다.
연구실은 메타버스, 가상현실 교육, 스마트 교통환경, 반려동물 개체 인식, 에너지 수요 예측 등 다양한 응용 분야로 연구를 확장하고 있습니다. 산학협력, 정부 과제, 국제 공동연구 등 다양한 외부 협력 네트워크를 통해 실질적인 사회적·산업적 가치를 창출하고 있으며, 관련 특허와 논문, 학술대회 발표 등으로 연구 성과를 적극적으로 공유하고 있습니다.
또한, 연구실은 학생들의 실무 역량 강화를 위해 프로젝트 기반 교육, 산학협력 인턴십, 창의적 문제 해결 능력 함양 등 다양한 교육 프로그램을 운영하고 있습니다. 이를 통해 미래 소프트웨어 산업을 선도할 창의적이고 융합적인 인재를 양성하는 데 기여하고 있습니다.
김수균 연구실은 앞으로도 컴퓨터공학의 핵심 분야인 게임 엔진, 컴퓨터 그래픽스, 인공지능, 컴퓨터 비전 기술을 바탕으로 혁신적인 연구와 실용적인 응용 개발을 지속해 나갈 것입니다. 첨단 기술의 융합과 실질적 사회 기여를 목표로, 미래 디지털 사회를 선도하는 연구실로 성장하고 있습니다.
Indoor Navigation
Augmented Reality
Genetic Algorithm
게임 엔진 및 컴퓨터 그래픽스 기술 연구
김수균 연구실은 게임 엔진과 컴퓨터 그래픽스 분야에서 오랜 기간 동안 심도 있는 연구를 진행해왔습니다. Unity, Unreal, Virtools 등 다양한 게임 엔진을 활용한 2D 및 3D 게임 개발, 실시간 렌더링, 비사실적 랜더링, 캐릭터 애니메이션, 게임 레벨 생성 등 게임 제작의 전 과정을 아우르는 연구를 수행하고 있습니다. 특히, Unity ML Agents를 활용한 시뮬레이션, 모바일 및 멀티플랫폼 게임 개발, 인터랙티브 콘텐츠 제작 등 실무와 연계된 다양한 프로젝트를 통해 실제 산업 현장에서 요구되는 기술을 적극적으로 도입하고 있습니다.
컴퓨터 그래픽스 분야에서는 3차원 모델의 특징 추출, 메쉬 간략화, 리지/밸리 선 추출, 표면 단순화, GPU 기반 고속 렌더링 등 기초 이론부터 응용 기술까지 폭넓은 연구를 진행합니다. 이러한 연구는 게임, 가상현실, 증강현실, 메타버스 등 다양한 디지털 미디어 환경에서의 실감형 콘텐츠 구현에 필수적인 기반 기술로 활용되고 있습니다.
연구실은 또한 그래픽스와 인공지능, 데이터사이언스의 융합을 통해 차세대 게임 및 시뮬레이션 환경을 구현하는 데 주력하고 있습니다. 최근에는 메타버스, 가상현실 교육, 스마트 교통환경 등 다양한 응용 분야로 연구를 확장하고 있으며, 관련 특허와 산학협력 프로젝트를 통해 실질적인 사회적·산업적 가치를 창출하고 있습니다.
인공지능 및 컴퓨터 비전 기반 지능형 시스템 개발
연구실은 인공지능(AI)과 컴퓨터 비전 기술을 활용한 다양한 지능형 시스템 개발에 집중하고 있습니다. 최근에는 딥러닝 기반 얼굴 애니메이션, 객체 인식, 음성 감정 분류, 차량 번호판 인식, 데이터셋 프레임 길이에 따른 집중도 예측 등 첨단 AI 기술을 적용한 연구가 활발히 이루어지고 있습니다. 특히, Conditional GAN, Graph Attention Network, CNN, SwinTransformer 등 최신 딥러닝 모델을 활용하여 이미지 생성, 얼굴 복원, 오픈월드 객체 탐지 등 다양한 문제를 해결하고 있습니다.
이러한 연구는 단순히 이론적 모델 개발에 그치지 않고, 실제 산업 및 사회 문제 해결에 적용되고 있습니다. 예를 들어, 반려동물 개체 인식 시스템, 스마트 교통환경 구현, RAG 구조 기반 질의응답 시스템, 에너지 수요 예측 등 다양한 분야에서 AI와 컴퓨터 비전 기술을 융합하여 실질적인 솔루션을 제시하고 있습니다. 또한, 대규모 데이터 처리, 실시간 영상 분석, 사용자 인터페이스 최적화 등 실무적 요구에 부합하는 연구도 병행하고 있습니다.
연구실은 AI와 컴퓨터 비전의 융합을 통해 미래형 지능형 서비스와 플랫폼을 개발하는 데 앞장서고 있습니다. 이를 위해 산학협력, 정부 과제, 국제 공동연구 등 다양한 외부 협력 네트워크를 구축하고 있으며, 최신 연구 성과를 논문, 특허, 학술대회 발표 등 다양한 형태로 공유하고 있습니다.
1
Attention-Driven Hybrid Ensemble Approach with Bayesian Optimization for Accurate Energy Forecasting in Jeju Island`s Renewable Energy System
김수균, 길준민, 무하마드 알리 이크발
IEEE ACCESS, 2025
2
Redefining Object Detection for Open-World Settings: A Framework for Simultaneous Identification of Known and Unknown Classes
김수균, 윤여찬, Muhammad Ali Iqbal
IEEE ACCESS, 2024
3
Vehicle License Plate Detection and Recognition using OpenCV and Tesseract OCR
김수균, 윤여찬, Kalaphath Kounlaxay
INTERNATIONAL JOURNAL ON ADVANCED SCIENCE, ENGINEERING AND INFORMATION TECHNOLOGY, 2024
1
제주 에너지신산업 고도화 혁신인재 양성 교육연구단
2
사물인터넷 가상현실 교육을 위한 메타버스의 이 해와 게임 엔진 기술을 이용한 게임/메타버스 앱 강의교 안 연구
