전북대학교 이상준 교수(공대 전자공학부) 연구팀의 대학원생 6명이‘2025 박사과정생 연구장려금 지원사업’ 및 ‘2025 석사과정생 연구장려금 지원사업’ 신규과제에 선정됐다.
이에 따르면 박사과정생 연구장려금 지원사업은 24개월간 연간 2,500만원을, 석사과정생 연구장려금 지원사업은 12개월간 1,200만원의 연구비를 각각 지원해주는 한국연구재단의 대표 학문 후속세대 양성 사업이다.
최지호 박사과정은 ‘멀티스펙트럴 영상 기반의 비접촉식 생체신호 추정을 통한 운전자 상태 모니터링’ 연구를 통해 기존 접촉식 생체신호 측정 기술의 한계를 극복하기 위한 연구를 수행한다. 운전 환경과 같은 비통제 상황에서도 생체신호와 건강 지표를 안정적으로 모니터링할 수 있는 카메라 기반 딥러닝 모델 개발을 목표로 하고 있다.
황규태 박사과정의 연구주제는 ‘온디바이스 주행 환경 인지를 위한 시각언어 딥러닝 모델의 경량화 기술 연구’다. 모빌리티 센서 시스템 구축과 영상·동역학 정보 융합, 전문가 코드북 학습, 지식 증류, 프루닝·양자화 기반 경량화 기법을 통해 효율적인 온디바이스 모델 구현과 산업 현장 적용이 목표다.
송지민 박사과정의 연구주제는 카메라 기반 실외 자율주행을 위한 ‘환경 적응형 깊이 추정 기술 기반의 위치 추정 및 지도 작성 기술 개발’이다. 이는 비지도 학습 기반 깊이 추정 모델과 환경 정보 설명 생성 모델, 딥러닝 및 최적화 기반 위치 추정 기술을 아우르는 연구를 수행하고 있으며, 반복적 위치 보정을 통해 차세대 자율주행 시스템의 핵심 기반을 마련하는 데 주력하고 있다.
남창우 박사과정은 ‘3차원 객체의 형상 복원을 위한 멀티모달 조건부 디퓨전 AI 기술 개발’ 연구를 통해 기존 라이다(LiDAR) 센서 기술의 한계를 극복하고자 한다. 물체 색상에 따라 왜곡된 3차원 데이터를 정밀하게 복원하는 멀티모달 AI 기술을 개발하고, 3차원 인지 기술 고도화 기반을 제시할 예정이다.
정세영 석사과정은 ‘제조 AI 고도화를 위한 비지도 이상탐지 기술 개발’ 연구를 통해 기존의 수동적 검사 방식이 지닌 한계와 높은 인적·시간적 비용을 극복하고, 지능형 품질 관리 및 예측 기반 탐지 시스템을 구현하고자 한다. 이 연구는 비지도 학습 기법을 바탕으로 제조 공정에서 발생하는 미세한 결함과 잠재적 이상 신호를 정밀하게 탐지할 수 있는 기술을 개발, 이를 통해 산업 현장의 생산 안정성과 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
이재명 석사과정은 ‘투과성 장애물 환경에서의 위치 인식 및 지도 작성을 위한 비전 파운데이션 모델 기반의 깊이 추정 기술 개발' 연구를 통해 기존 자가지도학습 깊이 추정에서 투과성 장애물에 대한 오검출 한계를 극복하고자 한다. 파운데이션 모델을 기반으로 투과성 물체를 검출 및 딥러닝 모델에 적용하는 기술을 개발하고, 이를 활용하여 위치인식 및 지도 작성 성능 향상 알고리즘을 제시할 예정이다.
최지호 박사과정생은 “이번 사업에 선정될 수 있도록 아낌없는 지도와 격려를 보내준 이상준 교수님께 진심으로 감사드린다”며 “해당 과제를 통해 연구에 더욱 정진하고 향후 국가 기술 경쟁력 강화에 이바지하고 싶다”고 소감을 밝혔다.
/장은성 기자
.png)
