위성 영상 기반 달·행성 표면의 정밀 3차원 지형 복원 및 생성 기술
예) 다중 관측 영상 융합 기반 고정밀 DEM 생성, 뉴럴 렌더링을 이용한 음영·시점 변화 보정 및 지형 재구성 등
행성 탐사 로버의 장기 생존을 위한 컴퓨터 비전 기술
예) 극한 환경에서의 강건한 환경 인식 및 위치 추정, 영상·센서 융합 기반 에너지 최적 자율 항법 등
Physics-informed learning을 활용한 복합 물리 시스템의 장기 예측 모델링
예) 시뮬레이터와 실측 물리량 학습을 통한 월드 모델 구축 등
지형 상대 항법 알고리즘 및 달 탐사선 관측 정보를 활용한 착륙지 선정 알고리즘
예) 착륙선 비전 항법, 착륙지 3차원 지형 고도화, 동력 하강 중 착륙지 선정 고도화 등
대규모 행성 모델 구축
예) 불균일·희소 관측을 공간·시간적으로 보강해 전 행성 규모의 지형·환경 특성 복원 등
이외에도 다양한 인공지능·우주탐사 기술에 관심을 갖고 있습니다.
연구실에 관심있는 분들은 이메일(slee@kentech.ac.kr)을 보내주시기 바랍니다.
연구실 혜택
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등록금 전액 장학금
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박사 월225만원, 석사 월160만원 지급 보장
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국내외 학회 참가 지원 및 해외 인턴 장려
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입학 시 200만원 상당 노트북 지급
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고성능 딥러닝 서버 지원
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켄텍 계절 인턴 130만원 지원
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자율 출퇴근
연구실 서버 현황
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V100 x 4 (128GB) 1대
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RTX A100 x 2 (160GB) 1대
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RTX A6000 x 4 (192GB) 3대
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RTX 4090 x 4 (48GB) 2대
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RTX 3090 x 4 (96GB) 4대
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DGX-H100 (640GB) 2대 (공용)
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DGX-A100 (640GB) 1대 (공용)
