Physical AI
월드 모델 기반 객체 탐색
- 월드 모델을 활용해 관측하지 못한 공간의 상태를 예측하고, 자연어로 주어진 목표 객체를 효율적으로 찾기 위한 탐색 경로를 실시간으로 계획하는 기술을 연구한다.
체화된 인공지능 에이전트
- 가상 또는 현실 환경에서 신체를 가진 에이전트가 주변 환경을 인식하고 자율적으로 목표를 설정해 행동하며, 경험을 통해 새로운 상황에 적응하는 학습 방법을 연구한다.
Computer Vision and Augmented Reality
광역 카메라 트래킹 및 3차원 재구성
- 모바일 기기로 촬영한 영상을 활용해 넓은 공간의 산업 현장에서 카메라의 위치와 방향을 실시간으로 추적하고 주변 환경의 3차원 구조를 복원하는 기술을 연구한다.
3DGS+SLAM
- 이미지의 경계와 지역적 구조를 활용해 초기 가우시안을 효율적으로 배치하고, 렌더링 품질을 유지하면서 최적화 비용을 줄여 SLAM의 매핑 속도를 향상하는 기술을 연구한다.
Computer Graphics
Ray/Path tracing
- 빛의 반사와 투과 등 물리적 상호작용을 시뮬레이션해 사실적인 3차원 영상을 생성하고, 노이즈 제거 기술을 결합해 실시간 렌더링의 품질과 효율성을 높이는 방법을 연구한다.
물리 기반 시뮬레이션
- 물체의 변형과 움직임, 유체의 흐름, 물체 간 충돌 등 다양한 물리 현상을 정확하고 효율적으로 재현하는 시뮬레이션 기술을 연구한다.
