본 연구실은 컴퓨터 비전 분야에서 세계적인 수준의 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 딥러닝 기반의 객체 검출 및 추적 기술 개발에 중점을 두고 있으며, 다양한 환경(저조도, 악천후, 실시간 등)에서의 강인한 객체 인식 알고리즘을 연구합니다. 최근에는 무인 점포 시스템에서의 실시간 구매 행위 인식, 고온 환경에서의 적외선 영상 객체 분할, 소형 물체 검출 등 실제 산업 현장에 적용 가능한 기술 개발에 집중하고 있습니다. 이러한 연구를 위해 다중 카메라 영상의 동기화 및 전처리, 변화 탐지 기반의 프레임 선택, 프레임별 객체 스코어 산정, 그리고 멀티 카메라 입력부터 최종 객체 인식까지 병목 없는 엔드-투-엔드 프레임워크를 설계합니다. 또한, 확률 기반 객체 검출기(Probabilistic Object Detector), 비최대 억제(NMS) 기법, 다양한 샘플을 활용한 불확실성 추정 등 최신 딥러닝 기법을 적극적으로 도입하여 객체 검출의 정확도와 신뢰성을 높이고 있습니다. 이러한 연구 성과는 자율주행, 스마트 모빌리티, 산업 자동화, 보안 감시 등 다양한 응용 분야에 활용되고 있으며, 실제 상용화 수준의 시스템 구현과 특허 출원, 국내외 우수 학술지 및 학회 발표 등으로 이어지고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 컴퓨터 비전 기반의 지능형 인식 시스템의 한계를 극복하고, 실세계 문제 해결에 기여하는 혁신적인 기술 개발에 매진할 것입니다.

본 연구실은 딥러닝을 활용한 시각정보처리와 신경망 응용 분야에서 다양한 연구를 선도하고 있습니다. 이미지 및 영상 처리, 초해상도, 화질 개선, 영상 합성, 영상 분할, 비디오 안정화, 영상 압축 등 시각정보의 다양한 문제를 해결하기 위한 신경망 구조와 학습 방법론을 개발합니다. 특히, 경량 신경망 설계, 지식 증류, 필터 프루닝, 양자화 등 하드웨어 친화적이고 실시간 처리가 가능한 신경망 최적화 기술에 집중하고 있습니다. 연구실에서는 Vision Transformer, CNN, GAN 등 다양한 신경망 구조를 활용하여 소규모 데이터셋 학습, 적대적 공격 방어, 신경망의 불확실성 추정, 메타러닝, 반지도 학습, 멀티모달 융합 등 최신 AI 트렌드를 반영한 연구를 수행합니다. 예를 들어, 얼굴 표정 인식, 시선 추적, 감정 인식, 행동 인식, 초음파 영상 분석, 의료 영상 처리 등 다양한 도메인에 신경망을 적용하여 실질적인 성능 향상과 새로운 응용 가능성을 제시하고 있습니다. 또한, 신경망의 해석 가능성, 표현력 향상, 효율적 지식 전달 및 전이학습, 다양한 손실 함수 설계, 데이터 및 모델 불확실성 통합 등 이론적 연구와 실용적 응용을 아우르는 폭넓은 연구를 진행하고 있습니다. 이러한 연구 결과는 IEEE, Elsevier, Springer 등 세계적 저널 및 CVPR, ECCV, AAAI 등 주요 국제 학회에 다수 게재되고 있으며, 국내외 특허 및 산학협력 프로젝트로도 활발히 확장되고 있습니다.

본 연구실은 인간과 컴퓨터 간의 자연스러운 상호작용을 위한 HCI 기술과 감정 인식 분야에서도 활발한 연구를 수행하고 있습니다. 얼굴 표정, 시선, 음성, EEG 등 다양한 멀티모달 신호를 활용하여 인간의 감정, 집중도, 행동 상태를 정밀하게 인식하는 알고리즘을 개발합니다. 특히, 얼굴 표정 인식의 경우, 신원 독립적 표현 학습, 상호 정보 기반 표현 분리, 대조 학습, 적대적 학습 등 최신 딥러닝 기법을 적용하여 실제 환경에서도 강인한 성능을 달성하고 있습니다. 실시간 동공 추적, 시선 추정, 부정행위 탐지, 홈트레이닝 자세 분석, 온라인 수업 집중도 추정 등 다양한 HCI 응용 시스템을 개발하여 실제 교육, 헬스케어, 원격 협업 등 실생활 문제 해결에 기여하고 있습니다. 또한, 감정 인식의 신뢰성 향상을 위해 영상, 음성, 생체 신호(EEG) 등 다양한 센서 데이터를 융합하는 멀티모달 네트워크 구조와 적응적 감정 융합 기법을 연구합니다. 이러한 연구는 인간 중심의 인공지능, 메타휴먼, 감정 기반 인터페이스, 스마트 교육 및 헬스케어 등 차세대 HCI 기술의 핵심 기반을 마련하고 있습니다. 연구실의 감정 인식 및 HCI 연구는 국내외 산학협력, 정부과제, 특허, 상용화 등 다양한 성과로 이어지고 있으며, 앞으로도 인간과 AI의 자연스러운 상호작용을 위한 혁신적 기술 개발에 앞장설 것입니다.