전자공학부 학부과정(지도교수 이성학) 임찬기 (3학년) 학생이 entropy (SCIE(Q2), Impact factor 2.738)에 1저자로 논문을 게재하였다(Title: Tone Image Classification and Weighted Learning for Visible and NIR Image Fusion).

게시된 논문에서는 기존의 다해상도 기반 가시광 및 근적외선 영상 합성 방법의 느린 처리 속도를 개선하기 위해 딥러닝 기반의 영상 합성 방법을 활용하여 빠르게 합성하는 기법을 제시하였다. 학습에 필요한 효율적인 데이터셋 확보 방법과 가중치 학습을 통한 특징맵 합성 방법을 제안하고, 다양한 영상 합성 방법과 비교하여 우수한 영상 품질을 확인하였다. 

본 연구는 딥러닝 알고리즘을 활용하여 기존의 다해상도 기반 영상 합성 방법 대비 처리시간을 3배 이상 단축시킴으로써 실시간성을 요구하는 CCTV, 로봇비전 및 자율주행차량 등의 비전 분야에서 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.