통계적 추론 및 정보 이론 연구실은 AI 기반의 산업용 시각 검사 시스템 분야에서 뛰어난 연구 역량을 보유하고 있습니다. 본 연구실은 AI 기술을 활용하여 산업 현장에서의 품질 검사 과정을 혁신적으로 개선하는 방법을 연구하고 있습니다. 특히, 데이터 증강을 통해 인공지능 모델의 성능을 극대화하는 방법론을 개발하며, 컨텍스트 인식 기술을 통해 시각 정보의 정확도를 높이고자 합니다. 이 방법론은 다양한 산업 현장에서 적용 가능하며, 제품의 결함을 조기에 탐지하고 생산 효율성을 극대화하는 데 기여할 수 있습니다. 또한, 딥러닝과 컨볼루션 신경망을 활용하여 3D 측정 및 깊이 추정 기술을 발전시켜, 미세한 제품의 제조 공정에서도 높은 정밀도를 보장합니다. 이러한 연구는 스마트 제조 공정에서 경쟁력을 높이는 데 큰 역할을 할 것으로 기대됩니다.