이임평 연구실은 드론(UAV)과 무인항공기를 활용한 공간정보 구축 및 응용 분야에서 국내 최고 수준의 연구를 수행하고 있습니다. 드론을 이용한 고해상도 영상 취득, 실시간 지오레퍼런싱, 정밀 지도 제작 등 다양한 기술을 개발하여 도시, 해안, 산림, 재난 현장 등 다양한 환경에서 신속하고 정확한 공간정보를 생성하는 방법론을 제시하고 있습니다. 특히, 드론에 탑재된 복합센서(GPS/INS/카메라/라이다 등)를 통합하여 실시간으로 공간정보를 구축하고, 이를 기반으로 다양한 응용 분야에 적용하는 연구를 활발히 진행하고 있습니다. 이 연구실에서는 드론 기반의 실시간 재난 모니터링 시스템, 도시재생 모니터링을 위한 건물 입면 정사영상 자동 생성, 해안 침식 모니터링, 농업 및 산림 분야의 고정밀 데이터 취득 등 다양한 프로젝트를 수행해왔습니다. 또한, 드론 영상을 활용한 의미론적 분할, 객체 탐지, 변화 탐지 등 인공지능 기반의 자동 분석 기술을 개발하여 공간정보의 활용 가치를 극대화하고 있습니다. 이러한 연구는 공공행정, 도시계획, 환경 모니터링, 재난 대응, 농림업 등 다양한 분야에서 실질적인 효과를 거두고 있으며, 드론 공간정보의 표준화, 데이터 품질 평가, 실시간 처리 기술 등 공간정보 산업의 발전에 크게 기여하고 있습니다.

이임평 연구실은 라이다(LiDAR)와 다양한 센서 데이터를 융합하여 3차원 공간정보를 자동으로 생성하고 분석하는 기술 개발에 주력하고 있습니다. 항공 및 지상 라이다 데이터를 활용한 도시, 도로, 산림, 해양 등 다양한 환경의 3차원 모델링, 객체 추출, 변화 탐지, 이상점 검출 등 정교한 데이터 처리 알고리즘을 연구하고 있습니다. 특히, 라이다 데이터와 영상, 디지털 지도 등 이기종 데이터의 정합 및 융합을 통해 고정밀 3차원 공간정보를 구축하는 방법론을 선도적으로 제시하고 있습니다. 최근에는 딥러닝, 머신러닝 등 인공지능 기술을 접목하여 라이다 및 영상 데이터로부터 건물, 도로, 수목, 선박, 오염유 등 다양한 객체를 자동으로 탐지하고 분류하는 연구를 활발히 진행하고 있습니다. 예를 들어, 해양 오염 감시를 위한 오일스필 탐지, 터널 및 지하시설물의 균열 자동 탐지, 도로 환경의 모바일 라이다 데이터 분류, 산림 수목고 추정 등 다양한 분야에 인공지능 기반 자동 분석 기법을 적용하고 있습니다. 이러한 연구는 공간정보의 신뢰성과 활용도를 높이고, 대용량 데이터의 실시간 처리, 자동화, 정밀 분석 등 공간정보 산업의 혁신을 이끌고 있습니다. 또한, 다양한 실증 프로젝트와 산업체, 공공기관과의 협력을 통해 연구성과를 실제 현장에 적용하며, 공간정보 융복합 인재 양성에도 힘쓰고 있습니다.