Reality Lab
글로벌미디어학부 김희원
Reality Lab은 2023년 숭실대학교에서 설립된 연구실로, 김희원 교수의 지도 아래 가상현실(VR)과 증강현실(AR), 그리고 인공지능(AI) 기술의 융합을 중심으로 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 디지털 이미지와 영상 데이터를 기반으로 인간과 유사한 인지 능력을 갖춘 인공지능 알고리즘을 개발하는 데 주력하고 있습니다. 이를 위해 컴퓨터 비전, 딥러닝, 머신러닝, 언어 모델, 로보틱스, 메타버스, 보안 등 다양한 첨단 기술을 통합적으로 연구하고 있습니다.
특히, 가상 및 증강현실 환경에서 실시간 객체 인식, 3차원 공간 내 사용자 행동 분석, 실감형 콘텐츠 생성 등 현실과 가상을 연결하는 핵심 기술 개발에 집중하고 있습니다. 이러한 연구는 메타버스, 스마트 시티, 디지털 트윈 등 미래 사회의 다양한 응용 분야로 확장되고 있으며, 스포츠, 헬스케어, 미디어 아트 등 실제 산업 현장에 적용 가능한 솔루션을 제공하고 있습니다.
또한, 본 연구실은 머신러닝과 컴퓨터 비전 기반의 지능형 시스템 개발에도 큰 성과를 내고 있습니다. 이미지 슈퍼해상도, 영상 복원, 객체 검출 및 분류, 행동 인식, 멀티모달 인공지능 등 다양한 주제에서 세계적인 학회와 저널에 다수의 논문을 발표하였으며, 국제 챌린지에서 우수한 성적을 거두고 있습니다. 의료 영상 분석, 동물 소리 분류, 만성 통증 예측 등 헬스케어 분야에도 머신러닝 기술을 적용하여 사회적 가치 창출에 기여하고 있습니다.
Reality Lab은 융합적이고 창의적인 연구 환경을 바탕으로, 미래 사회의 다양한 문제를 해결할 수 있는 혁신적인 인공지능 기술을 개발하고자 합니다. 학생들과 연구원들은 실제 산업 현장에서 활용 가능한 기술을 개발하기 위해 협력하며, 국내외 유수의 연구기관 및 기업과의 산학협력을 통해 연구의 실용성과 확장성을 높이고 있습니다.
앞으로도 Reality Lab은 가상 및 증강현실, 인공지능, 컴퓨터 비전 등 첨단 기술의 융합을 통해 새로운 연구 패러다임을 제시하고, 미래 사회의 혁신을 이끌어가는 선도적인 연구실로 자리매김할 것입니다.
Image Restoration
Image Super-Resolution
Few-Shot Learning
가상 및 증강현실 기반 인공지능 기술
Reality Lab은 가상현실(VR)과 증강현실(AR) 분야에서 혁신적인 인공지능 기술을 개발하는 데 주력하고 있습니다. 본 연구실은 디지털 이미지로부터 정보를 추출하고 인식하는 알고리즘을 통해, 인간과 유사한 인지 능력을 갖춘 인공지능 시스템을 구현하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이를 위해 컴퓨터 비전, 딥러닝, 센서 융합 기술 등 다양한 첨단 기술을 통합적으로 활용하고 있습니다.
특히, 현실 세계와 가상 세계를 연결하는 인터페이스 개발에 집중하고 있으며, 사용자의 몰입감을 극대화하는 인터랙티브 시스템을 연구합니다. 예를 들어, 증강현실 환경에서 실시간 객체 인식 및 추적, 3차원 공간 내에서의 사용자 행동 분석, 그리고 실감형 콘텐츠 생성 기술 등이 주요 연구 주제입니다. 이러한 연구는 메타버스, 스마트 시티, 디지털 트윈 등 다양한 응용 분야로 확장되고 있습니다.
또한, 가상 및 증강현실 기술을 스포츠, 헬스케어, 미디어 아트 등 다양한 영역에 접목하여 새로운 경험과 가치를 창출하고 있습니다. 예를 들어, 스포츠 훈련 시뮬레이션, 의료 영상 분석, 예술 작품의 디지털화 등 실제 산업 현장에서 활용 가능한 솔루션을 개발하고 있습니다. 이러한 융합 연구를 통해 현실과 가상의 경계를 허무는 혁신적인 기술 발전을 선도하고 있습니다.
머신러닝과 컴퓨터 비전 기반의 지능형 시스템
Reality Lab은 머신러닝과 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 다양한 지능형 시스템을 개발하고 있습니다. 본 연구실은 이미지 및 영상 데이터로부터 의미 있는 정보를 자동으로 추출하고 해석하는 알고리즘을 연구하며, 이를 통해 인간의 시각적 인지 능력을 모방하거나 뛰어넘는 시스템을 구현하고자 합니다. 최근에는 딥러닝 기반의 신경망 모델, 전이학습, 메타러닝 등 최신 기법을 적극적으로 도입하고 있습니다.
대표적인 연구로는 이미지 슈퍼해상도, 영상 복원, 객체 검출 및 분류, 행동 인식, 그리고 자연어 처리와 결합된 멀티모달 인공지능 등이 있습니다. 실제로 CVPR, BMVC, AAAI, TPAMI 등 세계적인 학회와 저널에 다수의 논문이 게재되었으며, 다양한 국제 챌린지에서 우수한 성과를 거두고 있습니다. 또한, 의료 영상 분석, 동물 소리 분류, 만성 통증 예측 등 헬스케어 분야에도 머신러닝 기술을 적용하여 사회적 가치 창출에 기여하고 있습니다.
이와 더불어, 보안, 로보틱스, 메타버스 등 다양한 응용 분야에서 컴퓨터 비전과 머신러닝의 융합 연구를 진행하고 있습니다. 예를 들어, 로봇의 시각 인식 능력 향상, 메타버스 내 아바타의 자연스러운 동작 생성, 보안 시스템의 이상 행동 탐지 등 실제 산업 현장에서 활용 가능한 기술 개발에 집중하고 있습니다. 이러한 연구를 통해 지능형 시스템의 실용성과 신뢰성을 높이고, 미래 사회의 다양한 문제 해결에 기여하고자 합니다.
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Youngjae Choi, Hyunsuh Koh, Hojae Jeong, and ByungKwan Chae's paper has been accepted to BMVC! Congrats!
Youngjae Choi, Hyunsuh Koh, Hojae Jeong, ByungKwan Chae
BMVC, 2025
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Sangmin Lee and Sungyong Park's paper has been accepted to CVPR 2025! Congrats!
Sangmin Lee, Sungyong Park
CVPR 2025, 2025
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Youngjae Choi, Hyunsuh Koh, Hojae Jeong, and ByungKwan Chae's paper has been accepted to BMVC!
Youngjae Choi, Hyunsuh Koh, Hojae Jeong, ByungKwan Chae
BMVC, 2025