Data Science Lab’s Compute Vision (CV) Research

Introduction to CV

Computer Vision(CV)은 기계가 이미지를 이해하고 해석하며, 이를 통해 시각적 데이터를 기반으로 유용한 정보를 추출할 수 있는 기술을 개발하는 학문입니다. 예를 들어, 우리가 사용하는 스마트폰의 얼굴 인식 기능, 자율 주행 자동차의 객체 탐지 시스템, 그리고 의료 영상 분석 모두 Computer Vision 기술에 기반하고 있습니다. 더 나아가 최근 AI 혁명을 주도하고 있는 Stable Diffusion과 같은 이미지 생성 모델도 Computer Vision의 한 분야입니다. 데이터 사이언스 연구실에서는 이러한 기술을 더욱 발전시키기 위해 흥미로운 연구를 진행하고 있습니다.

대표적인 컴퓨터 비전 연구 주제

• Image/Video Generation
• Object detection
• Classification
• Segmentation

다음은 연구실에서 진행한 컴퓨터 비전 연구의 구체적인 내용입니다.

Improving Image Generation Models

Image Generation은 입력 데이터를 바탕으로 새로운 이미지를 생성하거나 기존 이미지를 보완하는 기술입니다. 연구실은 다양한 작업의 결과 품질을 향상시킬 수 있는 방법론을 개발했습니다. 자세 기반 정규화 네트워크를 활용하여 사람 이미지를 자연스럽게 생성하는 기술과, Feature dequantization을 활용하여 Image inpainting 결과의 품질을 향상시키는 방법론을 개발했습니다. 이를 통해 이미지 생성 품질을 크게 개선했으며, 이 접근법은 예술 복원, 의료 영상 보완, 게임 그래픽 등 다양한 전문 분야에 적용할 수 있습니다.

• 하민수, 정우환, “자세기반 사람 이미지 생성을 위한 SAPDE 정규화 네트워크 활용”, 한국소프트웨어종합학술대회 (KSC2023)
• Kyungri Park and Woohwan Jung, “Improving Detail in Pluralistic Image Inpainting with Feature Dequantization”, IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV) 2025

Improving Image Classification Models

이미지 분류는 주어진 이미지를 특정 카테고리나 레이블로 분류하는 기술입니다. 연구실은 다양한 기술적 접근법을 통해 이미지 분류 모델의 성능을 향상시키는 연구를 진행했습니다. 예를 들어, 폐 결절 분류 작업에서는 3차원 컨볼루션과 CBAM을 활용하여 정확도를 높였으며, 태양광 셀 결함 탐지를 위해 준지도 학습을 도입하여 데이터 라벨 부족 문제를 효과적으로 해결했습니다. 이러한 연구는 의료 영상 분석, 환경 모니터링, 산업 검사 등 다양한 전문 분야에 적용할 수 있습니다.

• 이수아, 민경진, 정우환, “부가정보를 이용한 질확대경검사 딥러닝 모델”, 한국소프트웨어종합학술대회 (KSC2021)
• 이수아, 서지원, 박현일, 권홍준, 정우환, “3차원 컨볼루션과 CBAM을 활용한 폐 결절 분류 모델 성능 개선”, 한국소프트웨어종합학술대회 (KSC2022)
• 서지원, 박경리, 정우환, “시맨틱 분할 정보를 이용한 장소 분류 모델 성능 개선”, 한국컴퓨터종합학술대회 (KCC2023)
• Nayoung Gil, Kyungri Park, Dae-yun Jeong, Woohwan Jung, “Semi-supervised Learning for Photovoltaic Cell Defect Detection Using Module and Cell Level Labels”, International Conference on Electronics, Information, and Communication (ICEIC)

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