비선형 시스템은 실제 환경에서 흔히 접할 수 있는 복잡한 동적 시스템으로, 기존의 선형 제어 이론만으로는 안정적이고 효율적인 제어가 어렵습니다. 본 연구실은 이러한 비선형 시스템의 특성을 고려하여, 지능형 제어(Intelligent Control)와 필터 설계(Filter Design) 기술을 융합한 새로운 접근법을 개발하고 있습니다. 이를 통해 외란이나 노이즈가 존재하는 환경에서도 시스템의 안정성과 성능을 극대화할 수 있습니다. 특히, LMI(Linear Matrix Inequality) 기반의 강인 제어(Robust Control) 및 필터 설계 기법을 적극적으로 활용하여, 다양한 비선형 시스템에 적용 가능한 범용적인 솔루션을 제시하고 있습니다. 이러한 연구는 자율주행 차량, 드론, 로봇 등 실제 산업 현장에서 요구되는 높은 신뢰성과 안전성을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. 또한, 신경망 제어(Neural Network Control)와 퍼지 제어(Fuzzy Control) 등 최신 인공지능 기술을 접목하여, 기존 제어 시스템의 한계를 극복하고 있습니다. 본 연구실의 연구 결과는 다양한 국제 저널 및 학회에서 인정받고 있으며, 실제 현장 적용을 위한 실험 및 시뮬레이션을 통해 그 효과를 검증하고 있습니다. 앞으로도 비선형 시스템의 제어 및 필터링 분야에서 혁신적인 기술 개발을 지속적으로 추진할 계획입니다.

최근 인공지능과 딥러닝 기술의 발전에 힘입어, 영상 및 음성 신호의 복원과 향상, 그리고 자율주행 시스템의 비전 기반 제어 분야가 급속히 성장하고 있습니다. 본 연구실은 딥러닝 기반의 이미지 복원(Image Restoration), 영상 잡음 제거, 음성 향상(Speech Enhancement) 등 다양한 신호처리 문제에 대해 심층 연구를 진행하고 있습니다. 특히, 복잡한 환경에서 발생하는 그림자, 강우, 노이즈 등 다양한 왜곡 요소를 효과적으로 제거하고, 원본 신호를 고품질로 복원하는 기술 개발에 주력하고 있습니다. 또한, 자율주행 차량과 드론을 위한 비전 기반 제어(Vision-Based Control) 및 딥러닝 기반 비주얼 오도메트리(Visual Odometry) 연구도 활발히 이루어지고 있습니다. 이러한 기술은 자율주행 시스템이 주변 환경을 정확하게 인식하고, 안전하게 경로를 추종하며, 실시간으로 위치와 자세를 추정하는 데 필수적입니다. 본 연구실은 다양한 센서 융합(Multi-Sensor Fusion) 및 필터링 기법을 적용하여, 실제 환경에서의 견고한 성능을 확보하고 있습니다. 이와 같은 연구는 자율주행, 스마트 시티, 로봇 비전 등 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있으며, 실제 산업 현장과의 협력을 통해 실질적인 기술 이전과 상용화를 목표로 하고 있습니다. 앞으로도 딥러닝과 인공지능 기술을 기반으로 한 신호처리 및 자율주행 비전 시스템 분야에서 선도적인 연구를 이어갈 예정입니다.