인공지능 기반 영상처리

머신/딥러닝 등을 포함한 인공지능(AI) 기술은 로봇비전, 의공학, IT 분야를 크게 발전시키고 있습니다.

로봇 및 기계전자공학과에서는 영상 및 신호 분석을 위한 인공지능, 수술 로봇 내비게이션을 위한 로봇비전 연구를 수행하고 있습니다.

영상의 생성, 분류, 영역화, 추적, 정합 등을 위한 핵심 알고리즘들을 개발하고 있으며, 소수의 데이터만으로 인공지능 학습이 가능하도록 하는 메타러닝, 자가지도학습을 통한 영상 및 신호데이터 생성, 학습데이터 구축에 소요되는 비용을 줄이기 위한 약지도학습, 데이터 편향으로 발생하는 성능을 저하를 방지하기 위한 편향 완화 연구 등을 진행하고 있습니다.

차세대 의료영상 기법 및 시스템

의료 영상은 사람의 질병을 진단하기 위해 체내 정보를 비침습 혹은 최소 침습으로 제공합니다. 이러한 기술들을 통해 병변을 조기에 발견하고 치료의 계획 수립에 도움을 줄 수 있습니다. 또한, 수술로봇 시스템에서는 반드시 필요한 비젼 정보를 제공해줄 수 있습니다.

로봇 및 기계전자공학과에서는 Vision for robotic surgery, Brain-Computer Interface, X-ray & Computed Tomography (CT), Holographic imaging, Optical imaging, Ultrasound imaging 과 같은 다양한 차세대 의료 영상 기법시스템 및 임상 응용 분야에 대해서 연구하고 있습니다.

대표적으로는 최소 침습 굴곡형 수술로봇을 위한 체내의 병변을 찾아주는 증강현실 영상 유도 시스템, 포톤 카운팅 CT 시스템, 압축 센싱 기반의 영상 재구축, 휴대 가능한 고속 홀로그래피 및 광학 영상 시스템, 3차원 구조 홀로그래픽 영상 획득 기술, 3차원 Super-resolution 초음파 영상, 실리콘 포토닉스 기반의 차세대 신호 센싱 기술 등 다양한 미래기술들을 선도적으로 연구하고 있습니다.

자율주행 및 비행로봇

머신/딥러닝 등을 포함한 인공지능(AI) 기술은 자율주행 및 비행로봇 기술에도 폭넓게 적용되고 있습니다. 즉, 우선 자율차량 주변의 다양한 환경을 인지, 판단 및 제어 등에 활용되고 있습니다.

자율주행 차량에 장착된 센서들이 가진 좁은 시야각에 대한 한계점을 극복하기 위해 자율비행 로봇 등에 장착된 센서 및 주변인프라와 연동하여 음영 구역에 존재하는 다양한 객체의 사전에 검출/인지하여, 보다 안전한 주행 경로를 수립하고, Model Predictive Control 등을 활용하여 최적의 추종 제어 알고리즘을 개발하고 있습니다.

AI for Image & Signal Analysis

Artificial intelligence (AI) technologies, including machine/deep learning, are greatly advancing robot vision, biomedical engineering, and IT fields.

We are conducting research on AI for image and signal analysis and computer vision for surgical robot navigation.

We are developing core algorithms for image generation, classification, segmentation, tracking, and registration.

In particular, we have recently developed meta-learning methods to enable models to learn with limited data, generative models to synthesize more realistic training data, weakly supervised approaches to reduce the cost of dataset construction, and bias mitigation techniques to prevent the degradation of AI performance towards bias that exists in the data.

Next-generation medical imaging technologies and systems

Medical imaging technologies have significant potentials in medical diagnosis, early medical intervention, therapy managing plan, and vision system of robot surgery by providing comprehensive physiological information, non-invasively or minimum-invasively.

With the multidisciplinary technologies including artificial intelligence, physics, signal and imaging processing, DGIST RE are developing the next generation medical imaging technologies and systems such as Vision for robotic surgery, Brain-Computer Interface, X-ray & Computed Tomography (CT), Holographic imaging, Optical imaging, and Ultrasound imaging.

Our main goal is to enable a next generation perception systems that can be implemented in robots as well as image processing algorithms for rapid and accurate diseases and brain abnormalities.

Autonomous driving and flying robot

These artificial intelligence (AI) technologies, including machine/deep learning, are being widely applied to autonomous driving and flying robot technologies.

First of all, AI technologies can be used for recognition, judgment, and control algorithms within various environments around the autonomous vehicle.

In order to overcome the limitations of the narrow field of view of the sensors installed in autonomous vehicles, it can be collaborated with sensors mounted on autonomous flying robots and also surrounding infrastructure to detect/recognize various objects in the blinded area in advance, making a safer driving route.

Then, we have been developing an optimal tracking control algorithm using model predictive control (MPC) and others.