연구 영역

대표 연구 분야

연구실에서 최근에 진행되고 있는 관심 연구 분야

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시각정보처리 및 영상 복원

심재영 연구실은 시각정보처리 분야에서 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 이미지 및 비디오에서 발생하는 다양한 왜곡 현상, 예를 들어 안개, 반사, 노이즈, 저조도 등으로 인한 화질 저하 문제를 해결하기 위한 영상 복원 기술 개발에 집중하고 있습니다. 특히, 단일 이미지 및 동영상에서의 안개 제거, 반사 제거, 저조도 영상 개선 등 다양한 환경에서의 영상 품질 향상을 위한 알고리즘을 연구하고 있습니다. 이러한 연구는 실제 환경에서 촬영된 이미지와 비디오가 다양한 외부 요인에 의해 품질이 저하되는 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 유리나 물과 같은 반사체를 통한 촬영 시 발생하는 반사 성분을 효과적으로 분리하고 제거하는 기술, 안개나 수중 환경에서의 색상 및 명암 왜곡을 복원하는 기술 등이 대표적입니다. 최근에는 딥러닝 기반의 데이터 주도적 접근법을 도입하여, 다양한 스타일의 안개 및 반사 환경에 대응할 수 있는 범용 영상 복원 프레임워크를 개발하고 있습니다. 이러한 연구 성과는 자율주행, 로봇 비전, 감시 시스템, 의료 영상 등 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있습니다. 실제로, 심재영 연구실은 국내외 학회 및 저널에 다수의 논문을 발표하며, 영상 복원 분야에서의 기술적 우수성을 인정받고 있습니다. 앞으로도 더욱 정교하고 실시간 처리가 가능한 영상 복원 기술 개발을 통해, 실세계 시각정보의 신뢰성과 활용도를 극대화하는 데 기여할 것입니다.

2

3차원 시각정보 처리 및 포인트 클라우드 분석

본 연구실은 3차원 시각정보 처리와 포인트 클라우드 데이터 분석 분야에서도 활발한 연구를 진행하고 있습니다. 라이다(LiDAR) 센서, 멀티뷰 카메라, ToF 센서 등 다양한 3D 센서를 활용하여 대용량 3차원 포인트 클라우드 데이터를 획득하고, 이를 효과적으로 전처리, 압축, 복원하는 기술을 개발하고 있습니다. 특히, 유리와 같은 반사체로 인해 발생하는 가상 포인트(virtual points) 문제를 해결하기 위한 반사 제거 알고리즘, 3D 포인트 클라우드의 효율적 압축 및 전송 기법, 그리고 3D 객체의 정밀한 영역 분할 및 특징 추출 기술이 주요 연구 주제입니다. 이러한 연구는 자율주행 차량, 로봇 내비게이션, 3D 지도 제작, 증강현실(AR) 및 가상현실(VR) 등 다양한 첨단 산업 분야에서 필수적인 기반 기술로 활용됩니다. 예를 들어, 라이다 기반 포인트 클라우드에서 유리 반사로 인한 왜곡을 자동으로 검출 및 제거하는 기술은 실내외 환경에서의 정확한 3D 인식과 매핑에 큰 기여를 하고 있습니다. 또한, 대용량 3D 데이터의 효율적 압축 및 전송 기술은 네트워크 대역폭이 제한된 환경에서도 고품질 3D 서비스를 제공할 수 있도록 합니다. 연구실은 3D 데이터의 정밀한 분석과 처리 기술을 바탕으로, 미래 지향적 시각정보 시스템의 핵심 기술을 선도하고 있습니다. 다양한 국내외 산학협력 및 정부과제를 통해 실제 산업 현장에 적용 가능한 솔루션을 개발하고 있으며, 관련 특허와 논문 발표를 통해 학문적, 기술적 영향력을 지속적으로 확대하고 있습니다.

3

사람 검색 및 재식별 인공지능

심재영 연구실은 인공지능 기반의 사람 검색(Person Search) 및 재식별(Re-identification) 기술 개발에 집중하고 있습니다. 기존의 사람 검색 기술은 단일 데이터셋에 한정되어 적용되는 경우가 많았으나, 본 연구실은 다양한 환경과 데이터셋에서 지속적으로 성능을 유지할 수 있는 '지속학습(Lifelong Learning)' 기반의 사람 검색 프레임워크를 제안하고 있습니다. 이 프레임워크는 새로운 데이터셋이 추가될 때 기존에 학습된 지식을 잃지 않고, 역호환성을 유지하면서도 최신 데이터에 적응할 수 있도록 설계되었습니다. 연구실은 지식 증류(knowledge distillation), 프로토타입 기반 특징 학습, 리허설 기반 인스턴스 매칭 등 다양한 첨단 기계학습 기법을 도입하여, 사람 검출 및 식별의 정확도를 높이고 있습니다. 또한, 비지도 학습, 도메인 일반화, 의상 변화 및 다양한 환경 변화에 강인한 사람 재식별 알고리즘을 개발하고 있습니다. 이러한 기술은 대규모 감시 시스템, 스마트 시티, 공공 안전, 교통 모니터링 등 다양한 실세계 응용 분야에서 높은 활용 가치를 지닙니다. 최근에는 멀티모달 데이터(영상, 센서, 텍스트 등)를 융합하여 더욱 정밀하고 신뢰성 높은 사람 검색 및 재식별 시스템을 구축하는 연구도 활발히 진행 중입니다. 관련 특허 출원과 국내외 학회 발표를 통해 연구 성과를 공유하고 있으며, 산업체와의 협력을 통해 실제 서비스에 적용 가능한 인공지능 솔루션 개발에도 힘쓰고 있습니다.