3D Object Pose Estimation

드론 자세 추정은 공중에서 이동하는 드론의 위치와 자세를 실시간으로 추정하는 기술을 연구하는 분야이다. 이 기술은 안티 드론 시스템에서 드론 감지 및 대응을 위한 핵심 요소로 활용된다. 특히, 비행 중인 드론의 궤적을 추정하고 움직임을 예측하는 것은 효과적인 불법 드론 대응 전략을 수립하는데 필수적이다.

Publications

Dronekey: Drone Pose Estimation in Image Sequences using Gated Key-representation and Pose-adaptive Learning, IEEE/RSJ IROS, 2025
Single-camera-based 3D Drone Trajectory Reconstruction for Surveillance systems, IEEE ACCESS, 2025
[소프트웨어 저작권] 감시 시스템을 위한 단일 카메라 기반 3차원 드론 궤적 복원 시스템, C-2025-017676

Research Projects

360카메라 기반 불법촬영드론 3차원 궤적 재구성 및 카메라 시선 추정 기술 연구, 한국연구재단, 2024-2025
드론 객체의 카메라 시선 추정과 감지 및 3차원 이동 경로 재구성 기술 연구, 한국여성과학기술육성재단, 2024

Tracking and Re-identification

지능형 카메라는 여러대의 CCTV영상에 등장하는 관심객체 (보행자, 차량)들을 자동으로 인식하고 추적한다. 도심에 설치되어있는 다수의 카메라로부터 확보된 대규모 영상을 자동으로 분석하는것이 본 연구의 핵심이다. 각각의 영상에서는 객체의 위치를 검출하고 이들을 안정적으로 추적해야하며, 추적 대상의 외형모델을 분별력있게 학습해야 한다. 따라서 객체들이 서로 다른 카메라를 넘나들더라도 지속적인 인식과 추적이 가능하다. 여러대의 카메라들간의 시·공간적 구조정보인 카메라 토폴로지 정보를 추론하여 보다 더 고성능의 지능형 시스템을 구현 한다.

Publications

Object Re-identification via Spatial-temporal Fusion Network and Casual Identity Matching, CVIU, in revision, 2025
Re-identification Based on Spatial-temporal Fusion Network, ICPR, oral, 2024
Rethinking Multi-object Tracking via Re-identification, IEEE ACCESS, 2023
Distance-based Camera Network Topology Inference for Person Re-identification, PRL, 2019
Joint Person Re-identification and Camera Network Topology Inference in Multiple Cameras, CVIU, 2019
PaMM: Pose-aware Multi-shot Matching for Improving Person Re-identification, IEEE TIP, 2018
Improving Person Re-identification via Pose-aware Multi-shot Matching, IEEE CVPR, 2016

Research Projects

멀티카메라 기반 다중 객체 추적 및 재식별 딥러닝 기술 연구, 한국전자통신연구원, 2023
대규모 고정형/이동형 카메라 영상에서의 전역적 객체 인지 및 공간 복원 기술 연구, 한국연구재단, 2022~2025
휴먼재식별 실용화 기술 벤치마킹 및 실환경 최적화 기법연구, 한국전자통신연구원, 2021

Object Detection

스마트팩토리를 위한 제품 품질 자동 검수 시스템은 자동으로 생산 제품의 양/불량을 분류해 공정 생산에 소요되는 비용과 시간을 절감한다. 그러나 장착된 비전 장비 또는 자동광학검사 (Automatic Optical Inspection) 장비들은 공장에 따라 노후화 되어 검수 성능이 떨어질 수 있다. 이를 보완하기 위해 최신 딥러닝 기술을 활용 및 적용한다. 제품 품질 자동 검수를 위한 전반적인 시스템 구성, 데이터 확보 전략, 모델 적용 기법, 모델 관리 및 현장 직원의 보조 등 다양한 분야에 대해 연구한다. 특히 불량 제품에 대한 검수 성능을 높이는것을 목표로 하며 딥러닝의 적용을 적재적소에 하여 제품 생산의 효율을 높인다.

Publications

Real-time prediction of dissolved oxygen concentration suitable for automated aquaculture feeding system,
International Journal of Data Science and Analytics, 2025
Analysis of Training Deep Learning Models for PCB Defect Detection, SENSORS, 2023
Product Inspection Methodology via Deep Learning: An Overview, SENSORS, 2021
[특허] Method and system for defect inspection based on deep learning, US, Approved, 17/515,950
[특허] 딥러닝 기반 제품 불량 검출방법 및 시스템, KR, 출원번호 10-2020-0175771

Research Projects

[연구과제] AI 모델의 견고성 평가 및 개선을 위한 기술개발, (주)현대모비스, 2022

Medical Imaging

의료영상분석은 영상의학에서 확보된 영상 (내시경영상, CT, MRI 등) 분석을 바탕으로 자동으로 환자의 진단을 수행한다. 특히 내시경영상에서 관측되는 용종의 위치와 크기는 객체 검출 기술을 통해 구현이 가능하다. 의료 영상분석 기술들은 의사의 진단을 보조하는 용도로 유용하게 활용이 가능하다. 특히 대규모 데이터 (24시간 캡슐 내시경, 24시간 심전도 파형 등) 전체를 의료인력이 모두 검수하기는 어려움이 따르나, 의료 영상분석의 기술의 도움을 받으면 전문 인력의 공수를 크게 줄일 수 있다.

Publications

Flatfish Lesion Detection based on Part Segmentation Approach and Lesion Image Generation, Journal of the World Aquaculture Society, 2025
Multi-Classifier-based Automatic Polyp Detection in Endoscopic Images, JMBE, 2016
[특허] POLYP DETECTION APPARATUS AND METHOD OF OPERATING THE SAME, US, 2014
[특허] 용종 검출 장치 및 그 동작방법, KR, 출원 번호 10-2013-0130334

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