AIaaS Laboratory - 사람 중심의 영상 및 이미지 연구

RESEARCH AREAS

▶ 사람 중심의 영상 및 이미지 연구

본 연구 분야는 사람 중심의 영상 및 이미지 데이터를 대상으로 인공지능 기반 분석 및 인식 기술을 적용하고, 실제 환경에서 활용 가능한 시각 인공지능 응용 서비스를 개발하는 것을 목표로 합니다.

비지도 학습 기반 저조도 이미지 향상

연구 주제

조건부 확산 모델을 활용, 비지도 학습 기반의 저조도 이미지 향상 및 구조 복원 모델 설계

연구 내용

Retinex 이론을 활용, 비지도 학습 기반의 조도 향상 프로세스 구축
Structure aware loss를 설계, 비지도 학습 기반의 조도 향상 시 소실되는 구조 정보에 대한 보존 성능 향상
적은 양의 학습데이터에서도 저조도 향상 및 구조 복원에서 우수한 성능 달성

특이사항

2025 | 물류과학기술학회 우수논문상 수상

논문 제목 및 학회명

2025 | Unsupervised Low-Light Image Enhancement for Outdoor Logistics via Latent Retinex-Guided Diffusion, 물류과학기술학회

사람 중심의 영상 이상탐지 (Anomaly Detection for Surveillance Video)

연구 주제

CCTV 영상 데이터를 활용한 비디오 이상탐지

연구 내용

지식증류 기반의 준지도 학습과 제안 손실함수를 적용한 약지도학습 방법론을 결합한 모델
기존 연구의 한계점
- Label 데이터 부족 및 일상에서 발생하는 이상 정의에 대한 모호성 존재
제안 방법론
- 지식 증류 기반의 준지도 학습을 적용하여 label 데이터가 부족한 한계 보완
- 사람 자세 기반으로 새로운 이상 판단 기준을 제안, 이상 정의 모호성 보완

Rician-Gaussian 확산 모델 기반 MRI 데이터 증강

연구 주제

데이터 희소성이 나타나는 두뇌 MRI 이미지에 대하여 데이터 특화된 노이즈가 적용된 확산 모델을 활용, 데이터 생성

연구 내용

Gaussian 노이즈 기반 확산 모델에 Rician 노이즈를 포함한 Rician-Gaussian priors Diffusion Model (RGDM)을 제안
Rician 노이즈의 비선형적 특성을 반영한 새로운 혼합 노이즈 기법을 적용하여 보다 현실적인 합성 MRI 데이터를 생성함.
NFBS 및 Brats2020 데이터셋을 활용한 실험에서, R-DDM이 PSNR 및 SSIM에서 우수한 성능을 보였으며, 이상 탐지 및 U-Net 세그멘테이션에서 향상된 결과를 확인

연구수행기간

2025. 3 ~ 현재

특이사항

2025| 한국데이터마이닝학회 최우수논문상 수상

사람의 안전을 보완하기 위한 보행자 충돌 방지 연구

연구 주제

도로 환경에서 반자동화 자율주행 차량의 운전자를 보조하고 보행자 충돌 방지

연구 내용

도로 인근에 교차로로 다가오는 보행자 선별 인지
개별 보행자의 응시 탐지(gaze detection) 알고리즘 개발
교차로까지 잔여 시간(remaining time)을 추정, 지수평활법 기반으로 smoothing 하여 안정적인 추정 시간 정보 제시

공동연구기관

철도기술연구원

연구수행기간

2023.05.01~2024.10.31

논문 제목 및 학회명

2023 | 한국물류과학기술학회, 물류분야 논문경진대회 수상 (2022.11.30)

무인 지게차 적재 및 작업 보조 기술

연구 주제

원격 조작이 가능한 상하역 장비의 사각지대 해소를 위한 인공지능 보조 알고리즘 개발

연구 내용

멀티 뷰 활용, OOD 기반 객체 탐지 및 적재 공간 추정을 수행, 안전성과 효율성을 고려한 무인 지게차 적재 보조 시스템 개발
다양한 모델(Faster R-CNN, YOLOX 등)을 활용하여 객체 탐지 정확도 100%, 적재 공간 인식 성능 87~95.3% 달성, 높은 신뢰성과 안정성 제공

공동연구기관

철도기술연구원

연구수행기간

2021.04.01 ~ 2024.10.31

논문 제목 및 학회명

2024 | OOD 객체 검출 기반 지게차 원격 적재 제어 보조기술,

한국전자거래학회 게재

CCTV 영상 데이터의 객체 탐지를 위한 효율적인 프레임 샘플링 기법

연구 주제

CCTV 환경에서 강건한 객체 탐지를 위한 영상 데이터 내 핵심 프레임 선별 및 공개 데이터셋과의 혼합을 통한 데이터 다양성 확보

연구 내용

CCTV 영상에서 효과적인 정보 추출을 위한 프레임 샘플링 방법 개발
소형 객체 검출률과 불균형 클래스 인식률 향상을 위한 공개 데이터셋과의 결합 연구

공동연구기관

이노뎁

연구수행기간

2023.06.01 ~ 2023.11.31

주요 산출물 및 현장 적용

2023 | Efficient Data Design Approaches for Object Detection in CCTV, 한국정보처리학회

인구 밀집도 분석을 위한 도로 영역 식별 및 분할 기술 개발

연구 주제

인구 밀집도 분석을 통한 다중 밀집 인파사고 예측을 위한 CCTV 영상 내 도로 영역 식별 및 분할 기술(semantic segmentation) 개발

연구 내용

조도, 화각, 날씨 등 다양한 CCTV 영상 데이터 특성을 고려한 noise injection augmentation 적용
augmented data를 활용한 CCTV 영상에 강건한 semantic segmentation 모델 개발

공동연구기관

이노뎁

연구수행기간

2023.03.01 ~ 2023.06.01

주요 산출물

2023 | Semantic Segmentation Based on the Intern-Image Model with an Added Explicit Object Boundary Detector for Automatic Region of Interest Extraction in CCTV Footage, 한국데이터마이닝학회

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