정지영 연구실은 3차원 환경 인식과 고정밀 지도 생성 기술을 중점적으로 연구하고 있습니다. 본 연구 분야는 자율주행 차량, 로봇, 스마트 시티 등 다양한 응용 분야에서 필수적인 기반 기술로, 복잡한 도시 환경이나 실내외 공간에서의 정확한 위치 추정과 환경 복원이 핵심입니다. 연구실에서는 라이다(LiDAR), 스테레오 카메라, 컬러 및 깊이 센서(Time-of-Flight, ToF) 등 다양한 센서 데이터를 융합하여, 실시간으로 정밀한 3차원 지도와 환경 모델을 생성하는 방법론을 개발하고 있습니다. 특히, 센서 간의 정밀한 캘리브레이션과 데이터 정합 기술에 집중하여, 저해상도 깊이 정보와 고해상도 컬러 이미지를 효과적으로 결합하는 새로운 알고리즘을 제안하고 있습니다. 이를 통해 기존의 지도 생성 방식에서 발생하는 오차를 최소화하고, 다양한 조명 및 환경 조건에서도 안정적으로 동작할 수 있는 시스템을 구현하고 있습니다. 또한, 크라우드소싱 기반의 지도 갱신 기술을 도입하여, 다수의 사용자로부터 수집된 데이터를 활용해 지도 정보를 지속적으로 최신 상태로 유지하는 연구도 병행하고 있습니다. 이러한 연구는 자율주행 차량의 안전성과 신뢰성을 높이는 데 중요한 역할을 하며, 도시 인프라 관리, 증강현실(AR) 및 가상현실(VR) 등 차세대 기술과의 융합에도 큰 기여를 하고 있습니다. 앞으로는 대규모 도시 환경에서의 실시간 3차원 지도 생성, 다양한 센서 융합 기법의 고도화, 그리고 인공지능 기반의 환경 인식 정확도 향상에 중점을 두고 연구를 확장할 계획입니다.

본 연구실은 광도 스테레오(Photometric Stereo) 및 야외 조명 모델링을 활용한 3차원 복원 기술 개발에 주력하고 있습니다. 광도 스테레오는 다양한 조명 조건에서 촬영된 이미지를 이용해 물체 표면의 미세한 형상과 법선 벡터를 복원하는 기술로, 특히 야외 환경에서는 자연광의 변화와 복잡한 조명 분포를 정밀하게 모델링하는 것이 중요합니다. 연구실에서는 GPS와 타임스탬프 정보를 활용해 실제 하늘빛 분포를 추정하고, 이를 기반으로 한 조명 모델을 통해 단 하루 동안 촬영된 이미지로도 정밀한 3차원 복원이 가능하도록 하는 방법을 제안하였습니다. 이 과정에서 기존의 실내 중심 광도 스테레오 기법을 야외 환경에 맞게 확장하였으며, 흐린 날씨나 다양한 기상 조건에서도 안정적으로 표면 정보를 추출할 수 있는 알고리즘을 개발하였습니다. 또한, 자연광의 분포를 수학적으로 모델링하여, 다양한 크기와 형태의 실물 객체 및 장면에 대해 실제 데이터와 합성 데이터를 활용한 실험을 통해 그 성능을 검증하였습니다. 이러한 연구는 증강현실, 문화재 복원, 도시 디지털화 등 다양한 분야에 응용될 수 있습니다. 향후 연구 방향으로는, 더 복잡한 야외 환경에서의 실시간 3차원 복원, 다양한 센서(예: RGB-D, 멀티스펙트럼)와의 융합, 그리고 인공지능 기반의 자동화된 조명 추정 및 복원 기법 개발에 중점을 둘 예정입니다. 이를 통해 실제 환경에서의 3차원 정보 획득의 정확도와 효율성을 극대화하고, 다양한 산업 분야에 실질적인 기여를 목표로 하고 있습니다.