연구 영역

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연구 분야

기술 도입 효과 및 상용화 단계

경제적/시장 적용 및 기대 효과

1
단일 광자 라이다(Single-photon LiDAR) 이미징
  • 저조도, 장거리, 수중 환경에서도 강인한 3D 이미징이 가능하여, 자율주행, 국방, 항공우주 분야의 3D 지형 매핑 및 환경 모니터링 시스템에 즉시 적용 가능한 기술입니다.
  • 현재 시제품 및 필드 테스트 단계의 기술력을 보유하고 있습니다.

단일 광자 라이다 시장은 자율주행 및 환경 모니터링 분야의 수요 증가에 힘입어 높은 성장률을 보이고 있습니다. 본 기술 도입 시, 악조건에서도 고정밀 데이터 확보가 가능해져 제품 및 서비스의 경쟁력을 획기적으로 높일 수 있습니다.

출처: Exploring Single Photon LiDAR Growth Trajectories: CAGR ...
2
초분광(Hyperspectral) 이미징 및 비선형 분광 분리
  • 농작물 생육 분석, 식품 이물질 검사, 의료 영상 진단, 위조품 판별 등 다양한 산업 분야에서 정밀 분석 솔루션으로 활용 가능합니다.
  • 특히, 본 연구실의 비선형 분광 분리 기술은 복잡한 환경에서도 분석 정확도를 높여 상용화 시 높은 기술적 우위를 제공합니다.

전 세계 초분광 이미징 시스템 시장은 2023년 141.3억 달러 규모로 평가되었으며, 연평균 10.7%의 성장률로 2030년까지 확대될 전망입니다. 이 기술을 도입하는 기업은 신규 시장 창출 및 높은 투자 수익을 기대할 수 있습니다.

출처: Hyperspectral Imaging Systems Market Size Report, 2030
3
생성 모델(Generative Models) 기반 계산 이미징
  • 웨어러블 기기 데이터, 의료 영상, 위성 이미지 등 다양한 산업 데이터의 품질을 개선하고, 부족한 데이터를 생성하여 AI 모델의 성능을 극대화할 수 있습니다.
  • 이를 통해 제품 불량률 감소, 진단 정확도 향상, 예측 분석 고도화 등 실질적인 비즈니스 문제 해결에 기여합니다.

생성 AI는 전 세계적으로 17.1~25.6%의 경제적 잠재력을 가질 것으로 예측되며, 특히 R&D, 마케팅, 영업 분야에서 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 본 기술 도입은 기업의 핵심 경쟁력 강화와 직결됩니다.

출처: A Study on the Impact of Generative AI on Korean Economy Growth

최신 연구 분야

연구실에서 최근에 진행되고 있는 관심 연구 분야

model based deep-learning

Model based deep-learning and generative models

Deep Learning for 3D Pose Estimation and Super-Resolution

model based deep-learning

Model based deep-learning and generative models

Deep Learning for 3D Pose Estimation and Super-Resolution

Model based deep-learning for computational imaging

Advanced Computational Methods For Smart and Extreme Imaging

대표 연구 분야

연구실에서 최근에 진행되고 있는 관심 연구 분야

1

Single-photon lidar imaging

- A novel imaging technology - Multi-modal single-photon lidar imaging - Interpretable deep learning based on Bayesian model - Imaging through obscurants

Single-photon lidar imaging

Multi-modal

Interpretable deep learning

Bayesian model

Imaging through obscurants

2

Object recognition

- Visual intelligence for surveillance - Salient object detection models with large datasets - Camouflage object detection

Object recognition

Visual intelligence

Surveillance

Salient object detection

Large datasets

Camouflage object detection

3

Tomographic reconstruction

- Spectral tomography and its applications to security - Geometric representation for computational imaging - Inverse rendering + inverse problems

Tomographic reconstruction

Spectral tomography

Security applications

Geometric representation

Computational imaging

Inverse rendering

Inverse problems

4

Generative models

- Flow matching for data from wearable devices (with University of Southern Denmark)

Generative models

Flow matching

Wearable devices

5

Variational methods for computer vision

- Inverse problem with total variation regularization - Convex optimization - Denoising, segmentation, motion estimation

Variational methods

Computer vision

Inverse problem

Total variation regularization

Convex optimization

Denoising

Segmentation

Motion estimation

6

statistical signal and image processing

His research activities focus on statistical signal and image processing, with a particular interest in Bayesian inverse problems and model based deep-learning with applications to remote sensing (hyperspectral imaging, satellite altimetry), single-photon depth imaging and medical imaging.

statistical signal and image processing

Bayesian inverse problems

model based deep-learning

remote sensing

hyperspectral imaging

satellite altimetry

single-photon depth imaging

medical imaging

7

Single-Photon data

Robust 3D imaging, Depth and intensity restoration, sparse data, underwater 3D imaging, multi-depths imaging.

Robust 3D imaging

Depth restoration

Intensity restoration

Sparse data

Underwater 3D imaging

Multi-depths imaging

8

Single-Photon Data

Single-Photon Data

Sparse data restoration