시각 지능 연구실
기계공학과 윤국진
시각 지능 연구실은 기계공학과에 소속된 연구실로, 컴퓨터 비전 및 인공지능 기술을 활용한 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 주요 연구 분야로는 컴퓨터 비전, 자율 주행, 깊이 추정, 이벤트 기반 영상 처리, AI 기반 감시 시스템 등이 있습니다. 최근 3년간 자연어처리 지식베이스 기반 인간형 로봇 조종사 개발, 멀티카메라 Depth 추정 기술, 자율주행차 도로 주행 환경에서 주변 차량의 미래경로 예측 기술 개발 등 다양한 프로젝트를 성공적으로 수행하였습니다. 또한, 전방향 영상의 딥러닝을 이용한 물체 감지 방법 및 장치와 같은 다수의 특허를 보유하고 있으며, 국제 학술지에 다수의 논문을 발표하여 연구 성과를 인정받고 있습니다. 특히, 컴퓨터 비전 분야에서의 연구력은 매우 뛰어나며, 자율 주행 및 AI 기반 감시 시스템에서도 높은 성과를 보이고 있습니다.
Depth Estimation
Event-based Video Processing
Autonomous Driving
강건한 자율 주행을 위한 멀티모달 카메라 기반 컴퓨터 비전 기술 연구
이 연구는 자율 주행 차량의 안전성과 신뢰성을 높이기 위해 멀티모달 카메라 데이터를 활용한 컴퓨터 비전 기술을 개발하는 것을 목표로 하고 있습니다. 다양한 센서로부터 수집된 데이터를 융합하여 복잡한 주행 환경에서의 객체 인식, 추적, 경로 예측 등을 수행하는 기술을 연구합니다. 특히, 악천후와 같은 다양한 조건에서도 높은 정확도를 유지할 수 있는 강건한 알고리즘을 개발하며, 실시간 데이터 처리 능력을 갖춘 시스템을 구축합니다. 이를 통해 자율 주행 기술의 상용화를 위한 중요한 기초를 마련합니다.
Event 기반 고속 영상 처리 기법을 통한 영상 품질 개선 및 응용기술 개발
이 연구는 Event 기반의 비디오 처리 기술을 활용하여 영상 품질을 개선하고, 이를 다양한 응용 분야에 적용하는 것을 목표로 합니다. Event 카메라는 초고속으로 움직이는 물체를 정확하게 포착할 수 있는 특성을 가지고 있으며, 이를 통해 전통적인 프레임 기반 카메라에서 발생하는 모션 블러 문제를 해결할 수 있습니다. 이 기술을 통해 고속 영상 처리, 객체 추적, 상황 인식 등의 분야에서 혁신적인 성능 향상을 기대할 수 있으며, 특히 드론이나 자율 주행 차량과 같은 분야에서 중요한 역할을 할 것입니다.
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Weakly Supervised Point Cloud Semantic Segmentation via Artificial Oracle
Hyeokjun Kweon, Jihun Kim, Kuk-Jin Yoon
IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2024, 2024
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From SAM to CAMs: Exploring Segment Anything Model for Weakly Supervised Semantic Segmentation
Hyeokjun Kweon, Kuk-Jin Yoon
IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2024, 2024
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Towards Robust 3D Object Detection with LiDAR and 4D Radar Fusion in Various Weather Conditions
Yujeong Chae, Hyeonseong Kim, Kuk-Jin Yoon
IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2024, 2024
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자연어처리 지식베이스 기반 인간형 로봇 조종사 개발
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Low 레벨 영상 퓨전을 위한 멀티카메라 Depth 추정 기술
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감시/경계 시스템을 위한 인공지능 기반 도메인 적응 기술