Deep Image Processing Lab은 3D 영상 처리와 심도 추정 기술을 연구하여 고정밀 심도 데이터 생성과 3D 이미지 복원을 가능하게 하는 솔루션을 개발하고 있습니다. 이 연구는 자율주행, 증강현실(VR/AR), 영화 제작, 디지털 콘텐츠 제작 등 다양한 산업 응용 분야에 필수적인 핵심 기술을 제공합니다. [주요 연구 내용] 1. 단안 및 스테레오 심도 추정 - 단안 카메라에서 딥러닝 기반 심도 추정 모델을 활용하여 고정밀 심도 데이터를 생성합니다. - 스테레오 네트워크를 결합한 다중 뷰 영상 처리를 통해 복잡한 3D 환경에서도 높은 정확도를 유지합니다. 2. Time-of-Flight(ToF) 데이터 활용 - ToF 기반 데이터를 활용하여 복잡한 장면에서의 심도 정보를 정확히 측정하고, 고화질 3D 이미지 복원을 지원합니다. - 이 기술은 실시간 처리와 높은 데이터 정확성을 요구하는 자율주행과 같은 응용 분야에 최적화되어 있습니다. 3. 고해상도 3D 복원 - 기존 3D 데이터의 한계를 극복하기 위해 딥러닝 모델을 적용한 고해상도 심도 데이터 복원 기술을 개발합니다. - 이를 통해 기존의 왜곡이나 노이즈를 제거하고 정밀한 3D 모델링을 지원합니다. [연구 기여 및 응용] - 자율주행 및 로봇공학: 심도 데이터를 기반으로 한 환경 인식과 객체 추적 기술을 통해 자율주행 차량 및 로봇 시스템의 안전성과 효율성을 높입니다. - VR/AR 기술: 고정밀 3D 복원 기술을 통해 몰입감 있는 VR/AR 경험을 제공하며, 게임 및 엔터테인먼트 산업의 발전을 지원합니다. - 영화 및 디지털 콘텐츠 제작: 다중 뷰 처리 기술을 활용하여 영화 제작에서 정밀한 3D 모델링 및 특수 효과를 구현할 수 있습니다. - 증강현실 응용: 고정밀 3D 데이터 생성은 AR 기반 스마트 글래스 및 실시간 객체 인터랙션 기술에 활용됩니다. 본 연구는 3D 영상 처리와 심도 추정 기술을 통해 다양한 산업 분야에서 혁신적인 응용을 가능하게 하며, 첨단 기술 기반의 실용적 솔루션을 제공합니다. 이는 미래의 디지털 콘텐츠와 자율 시스템의 핵심 기술로 자리 잡을 것입니다.

Deep Image Processing Lab은 CT, X-ray 등 의료 영상 데이터를 분석하여 암 진단, 병리 이미지 분할, 생존 예측 등 정밀 의료 기술을 개발하고 있습니다. 이 연구는 딥러닝 기반 알고리즘과 의료 데이터를 결합하여 진단의 정확성을 높이고, 맞춤형 치료 계획 수립에 기여합니다. [주요 연구 내용] 1. CT 및 X-ray 기반 정밀 암 진단 - 딥러닝 기반 영상 분석 기술을 통해 암을 조기에 발견하고, 종양의 크기와 위치를 정밀하게 분석합니다. - 다단계 CT 이미지 복원을 통해 손상된 데이터의 품질을 개선하고 진단 신뢰도를 향상시킵니다. 2. 병리 이미지 분할 및 생존 예측 - 병리 이미지를 정밀하게 분할하고 분석하여 암과 같은 질환의 진행 상태를 평가합니다. - 생존 예측 모델을 통해 환자의 치료 결과를 예측하고, 맞춤형 치료 전략을 지원합니다. 3. 다단계 의료 영상 복원 기술 - 영상의 디블러링, 노이즈 제거 및 색상 보정을 통해 의료 영상의 품질을 높입니다. - 데이터 손실이 많은 저용량 영상에서도 진단에 필요한 핵심 정보를 복원하는 기술을 개발합니다. [연구 기여 및 응용] - 정밀 의료: 의료 영상 데이터를 기반으로 한 정밀한 암 진단과 예후 분석을 통해 개인 맞춤형 치료 계획을 수립할 수 있습니다. - 의료진 지원: 딥러닝 기반 분석 도구는 의료진의 진단 속도와 정확성을 향상시키며, 환자 관리에 필요한 데이터를 제공합니다. - 의료 기술 혁신: 고해상도 의료 영상 복원 및 분석 기술은 의료 장비의 효율성을 높이고, 원격 진료 및 디지털 병리학 발전에 기여합니다. - 비용 절감: 데이터 품질이 낮은 영상에서도 정밀 진단이 가능하도록 하여, 고가의 추가 검사를 줄이고 의료 비용을 절감합니다. 본 연구는 정밀 의료와 의료 영상 기술의 혁신을 통해, 의료 서비스의 품질과 접근성을 향상시키며, 환자 맞춤형 진단 및 치료 솔루션 개발에 기여하고 있습니다. 이는 의료 산업의 디지털 전환과 미래 의료 기술 발전에 중요한 역할을 할 것입니다.

Deep Image Processing Lab은 영상 품질 개선과 효율적 데이터 관리를 위한 영상 복원 및 압축 알고리즘을 연구하고 있습니다. AI 기반의 첨단 기술을 통해 디블러링, 노이즈 제거, 압축 아티팩트 감소 등 다양한 복원 작업을 수행하며, 차세대 비디오 압축 표준(H.264/HEVC) 개선에도 기여합니다. 이는 고화질 영상 스트리밍과 대규모 데이터 저장이 필요한 분야에서 중요한 역할을 합니다. [주요 연구 내용] 1. 디블러링 및 노이즈 제거 - 딥러닝 기반 복원 알고리즘을 적용하여 영상의 블러와 노이즈를 제거하고, 고화질 이미지를 복원합니다. - 실시간 처리를 위한 경량화된 신경망 모델을 개발하여 모바일 환경에서도 높은 성능을 발휘합니다. 2. 압축 아티팩트 감소 기술 - 압축된 영상에서 발생하는 아티팩트를 제거하여 원본에 가까운 품질을 복원합니다. - 다양한 해상도와 비디오 형식에 적용 가능한 적응형 복원 알고리즘을 설계합니다. 3. 차세대 영상 코덱 연구 - H.264/HEVC와 같은 기존 비디오 압축 기술을 개선하여 데이터 전송 효율을 극대화합니다. - 스마트 디바이스와 스트리밍 플랫폼에 최적화된 코덱 알고리즘을 개발합니다. 4. 스마트 디바이스용 영상 복원 - 제한된 연산 자원을 가진 스마트 디바이스에서도 고화질 영상을 복원할 수 있는 기술을 연구합니다. - 압축 및 복원 과정을 통합한 통합형 ISP(Image Signal Processor)를 설계합니다. [연구 기여 및 응용] - 스마트 디바이스: 압축 및 복원 기술은 스마트폰과 태블릿에서 고화질 영상 재생과 저전력 데이터 관리를 가능하게 합니다. - 스트리밍 플랫폼: 압축 효율성과 복원 기술의 개선을 통해 대역폭 사용량을 최소화하며, 고화질 스트리밍 서비스를 지원합니다. - 보안 및 데이터 관리: 영상 데이터를 손상 없이 복원하고, 영상 워터마킹 기술을 추가하여 보안성을 강화합니다. - 멀티미디어 콘텐츠: 영상 복원 기술은 영화, 게임, 광고 등에서 고품질 콘텐츠 제작을 지원합니다. 본 연구는 영상 품질 개선과 데이터 전송 효율을 극대화하여, 멀티미디어 콘텐츠, 스마트 디바이스, 스트리밍 서비스의 발전을 이끌고 있습니다. 이 기술은 사용자 경험을 향상시키고, 디지털 환경에서의 효율적인 데이터 관리를 가능하게 합니다.