IRCV Lab은 자율주행 시스템의 핵심인 인지 기술과 센서 융합에 대한 첨단 연구를 수행하고 있습니다. 자율주행 차량이 실제 환경에서 안전하고 효율적으로 주행하기 위해서는 주변 환경을 정확하게 인식하고, 다양한 센서로부터 수집된 정보를 효과적으로 결합하는 것이 필수적입니다. 본 연구실은 RGB 카메라, 열화상 카메라, LiDAR, 레이더 등 다양한 센서 데이터를 융합하여 객체 검출, 3D 장면 이해, 심도 추정, 의미 분할 등 복합적인 인지 문제를 해결하는 데 집중하고 있습니다. 특히, 적응형 센서 융합 기법을 통해 각 센서의 신뢰도와 환경 조건에 따라 융합 전략을 동적으로 조정함으로써, 악천후, 야간, 센서 고장 등 다양한 상황에서도 높은 신뢰도의 인지 성능을 유지할 수 있도록 연구하고 있습니다. 이러한 기술은 실제 도로 환경에서 발생할 수 있는 예외적 상황이나 센서의 일시적 오류에도 자율주행 시스템이 안전하게 동작할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 합니다. IRCV Lab의 연구는 실시간 처리와 확장성, 그리고 실제 차량 적용을 고려한 실용적 접근을 바탕으로 하며, 다양한 국내외 프로젝트와 산업 협력을 통해 기술의 현장 적용 가능성을 지속적으로 검증하고 있습니다. 이를 통해 자율주행 분야에서의 인지 및 센서 융합 기술의 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다.

IRCV Lab은 데이터 중심 인공지능(Data-centric AI) 접근법을 통해 자율주행 인지 시스템의 신뢰성과 일반화 성능을 극대화하는 연구를 선도하고 있습니다. 기존의 모델 중심 AI에서 벗어나, 데이터의 품질과 다양성, 레이블링 효율성, 희귀 상황 시뮬레이션 등 데이터 자체의 중요성을 강조하며, 데이터셋 증류, 파라미터화, 자동 레이블링, 데이터 증강 등 다양한 기법을 개발하고 있습니다. 특히, 다중 데이터셋 통합 시 발생하는 클래스 불일치 및 불균형 문제를 해결하기 위해 의사 레이블링 기반의 접근법을 도입하여, 다양한 공개 데이터셋을 효과적으로 통합하고, 드문 클래스에 대한 일반화 성능을 높이고 있습니다. 또한, 실제 도로 환경에서 발생할 수 있는 안전 관련 극한 상황을 데이터 기반으로 탐색하고, 분포 변화에 강인한 예측 모델을 개발함으로써 자율주행 시스템의 안전성과 신뢰성을 한층 강화하고 있습니다. 이러한 데이터 중심 전략은 자율주행뿐만 아니라, 다양한 지능형 모빌리티 및 로봇 시스템에도 적용 가능하며, 실험적 검증과 실제 산업 현장 적용을 통해 그 효과를 입증하고 있습니다. IRCV Lab은 앞으로도 데이터 중심 AI의 새로운 가능성을 탐구하며, 신뢰성 높은 인공지능 기반 자율주행 기술의 발전을 이끌어 나갈 것입니다.

도시 환경에서의 자율주행은 복잡한 도로 구조, 다양한 교통 주체, 예측 불가능한 상황 등으로 인해 매우 높은 수준의 인지 및 판단 능력을 요구합니다. IRCV Lab은 객체 검출, 의미 분할, 3D 장면 이해, 궤적 예측 등 도시 환경 내 자율주행을 위한 핵심 컴퓨터비전 및 딥러닝 기술을 집중적으로 연구하고 있습니다. 특히, 카메라와 LiDAR, 열화상 센서 등 다양한 센서 데이터를 활용하여, 낮과 밤, 악천후 등 다양한 조건에서 보행자, 차량, 장애물 등 주요 객체를 정확하게 검출하고, 3차원 공간에서의 위치와 움직임을 정밀하게 파악하는 기술을 개발하고 있습니다. 또한, 실시간으로 주변 환경을 고해상도로 재구성하고, 복잡한 교차로나 도심 환경에서도 안전한 주행 경로를 계획할 수 있도록 지원하는 인지-계획 통합 프레임워크를 구축하고 있습니다. 이러한 연구는 실제 자율주행 차량의 도심 주행, 무인 배송 모빌리티, 스마트 시티 인프라와의 연계 등 다양한 응용 분야에서 활용되고 있으며, 국내외 학회 및 산업체와의 협력을 통해 기술의 실효성과 확장성을 지속적으로 검증하고 있습니다.

IRCV Lab은 신경망 기반의 센서 융합 기술을 통해 자율주행 시스템의 인지 정확도와 안전성을 극대화하는 연구를 수행하고 있습니다. 다양한 센서로부터 수집된 이질적 데이터를 실시간으로 융합하여, 객체 검출, 심도 추정, 장면 이해 등 복합적인 인지 문제를 해결하는 데 중점을 두고 있습니다. 특히, 센서 고장이나 데이터 손실 등 예기치 못한 상황에서도 시스템이 안정적으로 동작할 수 있도록, 적응형 융합 전략과 신뢰도 기반 가중치 조정, 중간 표현 기반 융합 등 다양한 신경망 구조를 개발하고 있습니다. 이를 통해 자율주행 차량이 밝은 낮, 어두운 밤, 안개, 비, 눈 등 다양한 환경에서도 높은 인지 성능을 유지할 수 있도록 지원합니다. 이러한 연구는 실제 자율주행 차량의 안전성 평가, 산업용 로봇, 스마트 모빌리티 등 다양한 분야에 적용되고 있으며, 특허 출원 및 국내외 논문 발표를 통해 기술의 우수성을 인정받고 있습니다. 앞으로도 IRCV Lab은 신경망 기반 센서 융합 기술의 한계를 극복하고, 더욱 안전하고 신뢰성 높은 자율주행 시스템 개발에 앞장설 것입니다.