전광길 교수

디지털 카메라의 컬러 필터 어레이(CFA) 기반 영상 획득 과정에서 발생하는 색상 보간 오류와 노이즈 문제를 해결하기 위한 연구를 수행하고 있습니다. 에지 정보를 활용한 디모자이킹 알고리즘을 개발하여 컬러 필터 어레이 영상에서 발생하는 지퍼링 및 색상 아티팩트를 최소화했으며, 딥러닝 기반 컬러 영상 복원 기법을 통해 노이즈 제거와 색상 보간을 동시에 처리하는 방법론을 구축했습니다. 특히 에지 방향성을 고려한 보간 커널 설계를 통해 색상 경계 영역에서의 왜곡을 줄이는 데 주력했습니다. 이러한 기술은 디지털 카메라 영상의 화질 개선과 영상 워터마킹 및 보안 분야에 적용되고 있습니다. 관련 연구 성과로 IEEE, Elsevier, Springer, Wiley, MDPI 등 국내외 저널에 300편 이상의 논문을 발표했으며, '에지 정보를 이용한 디모자이킹 방법 및 장치'(출원번호 1020140015538) 특허를 출원한 바 있습니다.

저해상도 영상 및 위성·원격탐사 영상이 갖는 해상도 한계를 극복하기 위한 영상 복원 기술을 연구하고 있습니다. 딥러닝 기반 초해상도 복원 모델을 설계하여 저해상도 입력 영상으로부터 세부 디테일과 고주파 정보를 복원하는 방법을 개발했으며, 팬샤프닝 알고리즘을 통해 저해상도 다중분광 영상과 고해상도 패치로매트릭 영상을 융합하여 공간 해상도와 분광 정보를 동시에 향상시키는 기법을 구축했습니다. 저해상도 영상에서 손실된 고주파 성분을 복원하는 과정에서 발생하는 아티팩트를 억제하기 위해 다중 스케일 특징 추출 구조를 적용했습니다. 위성 및 원격탐사 영상의 특성을 고려한 영상 융합 구조를 설계하여 해상도 개선 성능을 높이는 데 주력했습니다. 이러한 기술은 위성영상의 해상도 개선과 영상 품질 향상이 필요한 응용 분야에 활용되고 있습니다. 관련 연구 성과로 국내외 저널에 다수의 논문을 발표했습니다.

미생물 반응조 제어, 폐기물 선별, 어업, 산업안전, 도시 인프라 등 여러 산업 현장에서 AI 비전 기술을 통한 자동화와 모니터링 수요가 증가하고 있는 상황에서 이를 해결하기 위한 연구를 수행하고 있습니다. 딥러닝 기반 영상 및 비전 분석 알고리즘을 개발하여 각 산업 현장의 특성에 맞는 객체 검출 및 상태 분류 모델을 구축했습니다. 이러한 기술은 AI 비전 기반 미생물 반응조 제어, 폐플라스틱 자동 선별, 어군 탐지, 향기 마케팅 솔루션, 산업안전 위험검출, 도시 홍수 대응 디지털트윈 구축 등 여러 산업 및 환경 분야에 적용되고 있습니다. 각 응용 분야의 데이터 특성과 환경 조건을 반영한 맞춤형 모델 학습 및 검증 절차를 수립하여 현장 적용 가능성을 높이는 데 주력했습니다. 관련 연구는 정부 R&D 과제 및 산학협력 과제를 통해 진행되고 있습니다.