이 연구 주제는 라만, 적외선, 질량분석 등 다양한 분광 데이터에서 발생하는 베이스라인 드리프트와 잡음을 안정적으로 제거하여 후속 정성·정량 분석의 정확도를 높이는 데 초점을 둔다. 실제 분광 신호는 형광 간섭, 장비 특성, 측정 환경 변화 등으로 인해 기준선이 왜곡되기 쉽고, 이러한 왜곡은 피크의 위치와 세기를 해석하는 과정에 직접적인 오차를 유발한다. 연구실은 디지털 신호처리의 기본 이론을 바탕으로, 복잡한 스펙트럼 환경에서도 신뢰도 높은 전처리를 수행할 수 있는 방법론을 개발한다. 특히 최근에는 ResNet, UNet, 삼각형 구조의 심층 합성곱 신경망 등 딥러닝 아키텍처를 활용해 기존의 수학적 보정법이 갖는 한계를 극복하고 있다. 전통적인 방식은 데이터셋마다 사용자가 파라미터를 조정해야 하는 경우가 많지만, 연구실의 접근은 시뮬레이션 스펙트럼과 실제 라만 스펙트럼을 함께 활용하여 자동화된 보정 성능을 확보하는 데 강점이 있다. 이 과정에서 피크의 형태 보존, 계산 효율 개선, 다양한 장비에서 획득된 스펙트럼에 대한 일반화 능력이 중요한 평가 요소로 다뤄진다. 이 연구는 분석화학, 재료 분석, 바이오 진단, 공정 모니터링 등 분광 데이터가 활용되는 광범위한 분야에 적용 가능하다. 신호 전처리의 자동화 수준이 높아질수록 현장 사용자는 복잡한 전문가 지식 없이도 안정적인 결과를 얻을 수 있으며, 대규모 스펙트럼 데이터 기반의 지능형 분석 시스템 구축도 가능해진다. 따라서 이 연구는 고전적 신호처리와 인공지능 기반 스펙트럼 해석을 연결하는 핵심 기반 기술로서 의미가 크다.

이 연구 주제는 라만 스펙트럼으로부터 물질이나 상태를 정확히 식별하기 위한 패턴인식 기술 개발에 중점을 둔다. 분광 식별은 화학 물질 판별, 혼합물 분석, 생체 시료 구분 등에서 매우 중요한 문제이지만, 실제 데이터는 세기 변화, 장비 간 차이, 노이즈, 미지 시료의 등장과 같은 현실적 제약을 가진다. 연구실은 이러한 문제를 해결하기 위해 스펙트럼 상관 기반 식별 기법과 심층학습 기반 분류 모델을 함께 발전시켜 왔다. 대표적으로 적응형 Hit-Quality Index와 같은 상관도 기반 식별 방법은 스펙트럼의 유의미한 구간을 자동으로 선택하여 강도 변화에 견고한 판별 성능을 제공한다. 더 나아가 다중 입력 하이브리드 ResNet 구조를 활용한 라이브러리 기반 식별 연구에서는 시뮬레이션 데이터 생성, 데이터 증강, 전처리 결합 전략을 통해 학습 데이터 부족과 미관측 스펙트럼 문제를 완화한다. 이는 단순한 분류 정확도 향상을 넘어, 서로 다른 측정 장비와 환경에서도 재현 가능한 식별 체계를 만드는 데 목적이 있다. 이러한 연구는 화학 센싱, 산업 품질관리, 보안·안전 탐지, 바이오메디컬 진단 등 실제 응용성과 직결된다. 특히 스펙트럼 라이브러리와 인공지능 모델을 결합하면 사람이 직접 판독하기 어려운 복합 신호에서도 빠르고 신뢰도 높은 자동 판별이 가능해진다. 결과적으로 이 연구는 분광학적 지식을 데이터 기반 패턴인식으로 확장하여, 차세대 지능형 분석 시스템의 핵심 알고리즘을 제공한다.

연구실의 또 다른 중요한 축은 신호처리 기술을 인공지능과 결합하여 실제 산업 및 사회 문제에 적용하는 융합 연구이다. 프로젝트 이력에서는 IoT 기반 도시안전, 디지털트윈, 미래형 자동차, 자율주행, 수소충전소 고장예지 등 다양한 응용 영역이 확인되며, 이는 연구실이 단순한 이론 연구를 넘어 실제 시스템 구현 가능성을 중시한다는 점을 보여준다. 이러한 응용 분야에서는 센서 신호, 시계열 데이터, 영상 정보, 통신 데이터가 복합적으로 결합되므로 강건한 데이터 처리 기술이 필수적이다. 연구실은 센서·신호처리·통신네트워크·인공지능·빅데이터를 연결하는 구조 속에서 데이터 기반 모델링과 예측 기술을 발전시키고 있다. 예를 들어 도시안전 플랫폼에서는 다양한 센서 스트림을 분석하여 이상 상황을 감지하고, 디지털트윈 환경에서는 현실 시스템을 가상공간에 반영하여 예측과 시뮬레이션을 수행한다. 또한 차량 지능화 및 안전 서비스 분야에서는 운전자와 차량 간 상호작용 데이터를 해석해 사람 중심의 지능형 서비스를 구현하는 방향으로 연구가 확장된다. 이 연구 방향은 학문적 측면에서는 신호처리의 범위를 지능형 데이터 해석과 시스템 최적화로 넓히고, 산업적 측면에서는 스마트시티, 모빌리티, 에너지 안전관리 같은 분야에 실질적인 파급효과를 제공한다. 특히 고장예지, 이상탐지, 상황인식, 사용자 맞춤형 서비스는 모두 실시간성과 신뢰성이 중요한데, 연구실의 기반 역량은 이러한 요구에 잘 부합한다. 따라서 본 연구는 디지털 신호처리의 전문성을 토대로 다양한 산업 현장에 적용 가능한 AI 융합 기술을 창출하는 데 의의가 있다.