이 연구실의 핵심 축은 디지털 영상신호처리와 컴퓨터 비전 기술의 개발 및 응용이다. 연구실은 영상의 획득, 전처리, 특징 추출, 객체 검출, 인식, 추적에 이르는 전 과정을 다루며, 실제 환경에서 발생하는 조명 변화, 그림자, 잡음, 왜곡, 저해상도 문제를 해결하는 데 초점을 맞춘다. 교수의 저서인 「디지털영상처리 기초」와 다수의 관련 발표 실적은 연구실이 영상 처리의 이론과 구현을 함께 축적해 왔음을 보여준다. 구체적으로는 색상 정보와 상관관계를 이용한 그림자 제거, SIFT 및 SURF 기반 특징 추출, 스테레오 비전을 이용한 거리 측정, 번호판 및 차량 검출, 손 윤곽선을 활용한 수화 인식, 얼굴 기울기 분석을 통한 자세 교정 등 다양한 문제를 영상 기반으로 해결해 왔다. 또한 색상 항상성(color constancy) 알고리즘 연구를 통해 서로 다른 조명 환경에서도 안정적인 색 인식 성능을 확보하려는 시도를 수행하였으며, 이는 산업 검사, 감시 시스템, 인식 시스템의 신뢰도를 높이는 데 중요한 기반이 된다. 이러한 연구는 단순한 알고리즘 개발을 넘어 실제 응용 가능성을 강하게 지향한다. 교통 감시, 인간-기계 상호작용, 시각 기반 인식, 산업용 자동화 검사와 같은 분야에 적용될 수 있으며, 최근에는 의료영상 분석과도 자연스럽게 연결되고 있다. 따라서 이 연구 주제는 전통적인 영상처리 기술과 현대적 인공지능 기법을 결합해 고신뢰 지능형 시각 시스템을 구축하는 방향으로 계속 확장될 가능성이 크다.

연구실은 초기부터 인공지능 기반 제어 문제에 관심을 가져왔으며, 특히 컴퓨터 비전과 강화학습을 결합한 자율주행 제어 연구에서 두드러진 성과를 보였다. 대표 논문인 비전 기반 도로 추종 차량 제어 아키텍처 연구는 고곡률 도로와 다양한 외란 조건에서도 차량이 안정적으로 주행할 수 있도록 강화학습 기반 제어기를 설계한 사례다. 이는 영상 정보 해석과 차량 동역학 제어를 동시에 고려한 융합 연구로 볼 수 있다. 이 연구 주제에서는 차선 검출, 도로 경계 인식, 주행 경로 추정, 환경 변화 대응, 추적 안정성 확보가 중요한 요소로 다뤄진다. 실제 캠퍼스 도로 환경에서 그림자, 훼손된 차선, 조명 변화와 같은 비이상적 조건을 고려했다는 점은 연구실이 시뮬레이션 수준을 넘어 현실 적용성을 중시했음을 보여준다. 여기에 신호등 검출, 불법 유턴 감시, 교차로 직진 신호 인식, 다중 차량 추적 등의 후속 연구는 지능형 교통 시스템과 자율주행 보조 기술로 자연스럽게 이어진다. 앞으로 이 연구는 자율주행, 스마트 모빌리티, 지능형 감시 시스템 분야에서 더욱 높은 활용 가치를 가진다. 강화학습, 신경망, 퍼지 제어, 영상기반 센싱을 통합하면 복잡한 실환경에서도 강건한 판단과 제어가 가능해진다. 따라서 본 연구실의 지능형 제어 연구는 전자전기공학 기반의 신호처리 역량을 실제 이동체 시스템에 연결하는 대표적인 연구 영역이라고 할 수 있다.

이 연구실은 영상신호처리의 원천 기술을 의료와 산업 분야의 실제 문제 해결에 적용하는 응용 연구도 수행해 왔다. 의료 분야에서는 대장암의 현미경 병리영상으로부터 마이크로새틀라이트 불안정성(MSI)을 예측하는 연구에 참여하여, 인공지능 기반 의료영상 해석의 가능성을 보여주었다. 이는 단순한 영상 분류를 넘어 질병 진단과 정밀의료 의사결정을 보조하는 방향으로 연구가 확장되고 있음을 의미한다. 산업 분야에서는 TFT-LCD 패널의 무라 결함 검출, 컬러 레이저 프린터 출력물의 색 균일도 측정, 기계 공구의 열원 추출 및 열변형 보상 등 생산 현장의 품질 관리와 정밀 진단 문제를 다뤘다. 특히 ICA 기반 열원 추출과 열변형 보상 연구는 센서 데이터와 신호 분리를 활용해 기계 시스템의 오차를 줄이는 접근으로, 제조 공정의 정밀도 향상에 직접적으로 기여할 수 있다. 이러한 연구들은 영상 및 신호처리 기술이 의료와 제조 모두에서 핵심 진단 도구가 될 수 있음을 보여준다. 의료영상과 산업영상은 데이터의 특성은 다르지만, 공통적으로 잡음에 강한 특징 추출, 이상 패턴 탐지, 정량적 판단, 신뢰성 높은 자동화가 중요하다는 점에서 기술적 기반을 공유한다. 연구실은 이러한 공통 기반 위에서 영상 해석 기술을 도메인 특화 문제에 맞게 조정하고 있다. 그 결과, 본 연구실의 영상응용 연구는 학문적 깊이와 현장 활용성을 동시에 갖춘 융합형 연구 영역으로 평가할 수 있다.