본 연구실은 영상신호처리 알고리즘의 개발과 이를 시스템 반도체(SoC)로 구현하는 연구에 중점을 두고 있습니다. 영상신호처리는 자율주행, 의료, 항공, 산업용 로봇 등 다양한 첨단 산업 분야에서 필수적인 기술로, 실시간으로 대용량의 영상을 빠르고 정확하게 처리하는 것이 요구됩니다. 연구실에서는 C/C++, MATLAB, Python 등 다양한 소프트웨어 언어를 활용하여 영상처리 알고리즘을 개발하며, 머신러닝과 딥러닝 기반의 최신 기법을 접목하여 영상의 품질 향상, 객체 인식, 노이즈 제거, 색상 보정 등 다양한 문제를 해결하고 있습니다. 개발된 알고리즘은 Verilog HDL과 같은 하드웨어 설계 언어를 이용해 논리회로로 구현되며, FPGA(Field Programmable Gate Array) 보드를 통해 실제 하드웨어 환경에서 검증됩니다. 이 과정에서 연구실 구성원들은 논리회로 자동 합성, 하드웨어 최적화, 고속 실시간 동작 검증 등 실무적인 역량을 키우고 있습니다. 특히, 4K UHD와 같은 고해상도 영상의 실시간 처리, 저전력 및 고성능 하드웨어 설계, 다양한 영상 포맷에 대응하는 범용성 확보 등 산업 현장에서 요구하는 기술적 난제를 해결하는 데 주력하고 있습니다. 이러한 연구는 산업계와의 협력 프로젝트, 정부 지원 과제, 특허 출원 등으로 이어지며, 실제 제품화와 상용화에 기여하고 있습니다. 연구실 졸업생들은 삼성전자, 삼성디스플레이, 현대자동차 등 국내외 유수 기업에서 시스템 반도체, 영상처리, 인공지능 분야의 핵심 인재로 활약하고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 차세대 영상신호처리 및 시스템 반도체 기술의 선도적 연구를 지속해 나갈 것입니다.

안개, 스모그, 미세먼지 등으로 인한 영상의 가시성 저하는 자율주행, 스마트 감시, 원격탐사 등 다양한 비전 기반 시스템의 신뢰성과 안전성에 큰 영향을 미칩니다. 본 연구실은 단일 영상 기반의 안개 제거 알고리즘, 안개 합성 데이터 생성, 안개 밀도 평가, 그리고 하드웨어 실시간 구현 등 안개 제거 전반에 걸친 연구를 수행하고 있습니다. 머신러닝 및 딥러닝 기반의 안개 제거 기법을 개발하여, 다양한 환경과 조건에서도 안정적으로 영상의 선명도를 복원할 수 있도록 하고 있습니다. 특히, Haziness Degree Evaluator, Hazy Particle Map, U-Net 기반 딥러닝 모델 등 다양한 알고리즘을 활용하여 안개 농도에 따라 적응적으로 가중치를 생성하고, 영상의 지역적 특성에 맞는 안개 제거를 실현합니다. 또한, 실제 산업 현장에 적용하기 위해 FPGA 및 SoC 기반의 하드웨어 설계를 통해 4K UHD와 같은 고해상도 영상도 실시간으로 처리할 수 있는 시스템을 구현하고 있습니다. 이러한 기술은 자율주행 자동차, 드론, CCTV, 의료 영상 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 연구 결과는 국내외 저명 학술지 및 특허로 다수 발표되었으며, 실제 산업체와의 협력 및 기술이전, 정부 과제 수행 등으로 이어지고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 실시간 자동 안개 제거와 가시성 향상 기술의 고도화, 데이터 기반의 지능형 영상 복원, 하드웨어-소프트웨어 융합 솔루션 개발을 통해 미래 비전 시스템의 핵심 기술을 선도할 것입니다.