박인규 교수

단안 영상에서 고품질의 3차원 자세 및 형상을 복원하는 기술은 메타버스 및 보안 분야의 핵심 과제로 부상하고 있습니다. 이를 해결하기 위해 시간적 일관성을 유지하는 재구성 프레임워크를 설계했으며, 생성형 모델 기반 데이터 증강과 아바타 핑거프린팅 편향 회피 학습을 결합해 SMPL-X 메시 생성을 정밀화하는 기술을 개발했습니다. 해당 기술은 가상 아바타 모델링, CCTV 기반 행동 모니터링 및 낙상 감지, 안면 마비 치료용 의료 AI, 스포츠 동작 예측 분야에 적용되고 있습니다. 삼성전자와는 삼성미래기술육성사업(9억 원 규모)을 통해 공동연구를 수행하고 있으며, 이를 계기로 영상으로부터 3차원 휴먼 형상을 복원하는 방법 및 시스템 등 다수의 특허를 등록했습니다. 현재 기술성숙도는 TRL 4-6 수준으로, 실제 산업 현장 적용을 위한 검증 단계에 있습니다.

라이트필드 기술은 장면의 광선 정보를 보존하여 몰입형 시각 경험을 제공하지만, 효율적인 획득과 처리에는 다수의 기술적 난제가 존재합니다. 이를 해결하기 위해 CutMAA 기반 초해상도 기술을 개발했으며, 딥러닝 기반 디블러링과 초해상도를 동시에 수행하는 알고리즘과 실시간 3차원 광선 방향 재구성 기술을 구축했습니다. 이러한 성과를 바탕으로 세계 최초로 라이트필드 디블러링·초해상도 동시 수행 알고리즘을 개발했으며, IWAIT 2020 최우수논문상을 수상했습니다. 해당 기술은 3D AR-HUD(헤드업 디스플레이), 실사 가상 인간, 교육 및 엔터테인먼트용 인터랙티브 디스플레이 분야에 적용되고 있으며, 광운대학교, 한양대학교 등과 ICT 창의과제를 공동 수행하고 있습니다. 인하대학교에서 개발한 Light Field Camera SW는 2021년 5월 주식회사 바텍에 기술이전되어 실제 제품에 적용되었습니다. 현재 기술성숙도는 TRL 3-7 수준입니다.

저조도 또는 고속 이동 환경에서 발생하는 블러 현상은 영상 품질 저하의 주요 원인이며, 자원이 제한된 임베디드 장치에서 실시간으로 이를 처리하는 것은 어려운 과제입니다. 이를 해결하기 위해 GPU 기반 고속 알고리즘을 설계하고 성능을 평가했으며, 생성 모델을 활용한 합성 데이터 보강과 시간적 일관성을 고려한 영상 재구성 기술을 개발했습니다. 해당 기술은 스마트폰 및 CCTV 화질 개선, 임베디드 실시간 비전 시스템에 적용되고 있습니다. 포티투마루 등과는 생성형 AI 선도인재양성 사업 컨소시엄(2024~2028, 72.5억 원 규모)을 구성해 공동 연구를 수행하고 있습니다. 독창적인 디블러링 알고리즘은 다수 특허로 등록되었으며, 그중 영상 블러에 강인한 영상 특징 기술자 생성 방법 및 장치는 2021년 10월 주식회사 훈랩에 기술이전되었습니다. 현재 기술성숙도는 TRL 5-7 수준으로 실용화 단계에 근접해 있습니다.