강대성 연구실은 전자공학과를 기반으로 영상신호처리, 딥러닝, 인공지능 기술을 융합한 첨단 영상 분석 및 객체 인식 연구에 집중하고 있습니다. 연구실은 영상 데이터의 실시간 처리, 객체 검출 및 추적, 얼굴 및 보행자 인식, 번호판 인식 등 다양한 영상 기반 인식 시스템을 개발해왔으며, 특히 딥러닝 기반의 최신 알고리즘을 적극적으로 도입하여 연구의 깊이와 폭을 넓혀왔습니다. 최근에는 화재 및 재난 감지 분야에서 두각을 나타내고 있습니다. 기존의 센서 기반 화재 감지 방식의 한계를 극복하기 위해, 영상 기반의 실시간 화재 검출 및 추론 시스템을 개발하고 있으며, Bayesian Neural Network, Attention Mechanism, 데이터 증강, 자동 라벨링 등 첨단 인공지능 기술을 적용하여 오탐률을 최소화하고 실시간성을 확보하는 데 성공하였습니다. 이러한 연구는 화력발전소, 터널, 공장, 건물 등 다양한 산업 현장과 공공 안전 분야에 실제로 적용되고 있습니다. 연구실은 또한 객체 인식의 정확도와 신뢰성 향상을 위해 다양한 데이터 증강 기법, 특징 융합, 어텐션 메커니즘, 노이즈 제거 및 디노이징 기술을 연구하고 있습니다. 저해상도 영상, 복잡한 환경, 겹침 및 가려짐 등 실제 현장에서 발생하는 다양한 문제를 해결하기 위한 실용적인 알고리즘을 개발하고, 이를 바탕으로 자율주행, 스마트 팩토리, 지능형 CCTV, 교통 시스템 등 다양한 응용 분야로 연구를 확장하고 있습니다. 이외에도 연구실은 영상 기반의 스마트 시티, IoT 융합 시스템, 디지털 트윈, 인공지능 기반 산업 자동화 등 미래 지향적인 연구 주제에도 적극적으로 참여하고 있습니다. 산학협력, 정부 및 기업 연구과제, 특허 출원, 국제 학술대회 발표 등 다양한 활동을 통해 연구 성과를 사회에 환원하고 있으며, 우수한 연구 인력 양성에도 힘쓰고 있습니다. 강대성 연구실은 앞으로도 영상신호처리와 인공지능 기술의 융합을 통해 사회적 문제 해결과 산업 발전에 기여하는 혁신적인 연구를 지속적으로 추진할 계획입니다. 첨단 영상 분석 기술의 실용화와 글로벌 경쟁력 확보를 목표로, 다양한 분야와의 융합 연구 및 국제 협력에도 적극적으로 나아가고 있습니다.