– 비지도 학습 기반 저조도 영상 향상 기술로 물류 현장 안전성 높인다 –

본교 인공지능응용학과 석사과정에 재학 중인 장효영 학생(지도교수: 이상민)이 2025 한국물류과학기술학회에서 ‘우수논문상’을 수상했다.

장효영 학생은 「잠재 확산 모델을 활용한 야외 물류 환경에서의 비지도 학습 기반 저조도 향상 연구」라는 제목의 논문을 통해, 저조도 환경에서도 안정적인 영상 복원이 가능한 딥러닝 기반 Low-Light Image Enhancement(LLIE) 기법을 제안했다.

해당 연구는 지도 데이터 확보에 어려움이 있는 실외 물류 환경의 특성을 고려해, unpaired dataset을 활용한 비지도 학습 방식을 채택했다. 특히, 이미지 내 구조 정보와 조도 정보를 분리하여 잠재 공간(latent space)에서 학습하고, gradient loss와 total variation loss를 결합한 structure-aware loss를 적용함으로써 아티팩트 억제와 구조 보존 성능을 동시에 향상시킨 것이 특징이다.

장효영 학생은 “물류 산업의 현실적인 문제를 기술로 풀어내는 과정이 흥미로웠고, 이번 수상이 큰 동기부여가 됐다”며 “앞으로도 산업 현장에서 활용 가능한 AI 연구를 이어가고 싶다”고 소감을 전했다.

한편, 장효영 학생이 소속된 인공지능응용학과는 현장 기반의 인공지능 기술 연구와 산학협력을 통해 차세대 AI 인재 양성에 앞장서고 있다.

출처 : 광운대학교 포커스 (kw.ac.kr)