IRIS Lab Joins Global Basic Research Laboratory (BRL)

IRIS 연구실의 고종환 교수님이 경희대학교 컴퓨터공학부 김휘용 교수님이 총괄하는 ‘2025년도 글로벌 기초연구실 지원사업(BRL, Basic Research Laboratory)’ 과제에 공동연구진으로 참여하게 되었습니다.

본 사업은 한국연구재단이 주관하는 글로벌 기초연구실 지원사업으로, 2025년 6월부터 3년간 총 15억 원 규모로 진행됩니다. 연구 주제는 ‘인간과 기계 시각을 동시에 지원하는 다목적 시각정보 압축 연구’로, 공동연구진으로는 배성호 교수님, 최진우 교수님, 고종환 교수님이 참여합니다.

이미지와 비디오와 같은 시각정보는 인간이 콘텐츠로 소비하거나 기계(인공지능)가 추론을 위해 소비하는 등 그 활용법이 점점 증가하고 있으나, 시각정보의 특성상 데이터량이 방대하여 효과적인 압축 기술이 반드시 필요합니다. 그러나 기존의 시각정보 압축 연구는 인간시각과 기계시각 각각만을 위해 최적화되거나 다양한 센서로부터 획득된 이종 시각정보를 처리하는 데 한계가 있습니다.

연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 신경망 기반의 통합 프레임워크를 제안하였으며, 향후 3년간 다양한 시각정보(가시광, 초분광, SAR 등)와 다양한 목적(인간시각과 기계분석)을 동시에 지원하기 위한 원천기술 확보 및 국제 표준화를 추진할 예정입니다.

IRIS 연구실은 이 과제에서 에너지 효율적이고 적응적인 다목적 부호화 기술을 담당합니다. 제한된 연산 자원과 전력 환경에서도 인간 시각과 기계 분석을 동시에 지원할 수 있는 압축 및 부호화 방법론을 개발하며, 하드웨어-소프트웨어 공동 최적화를 통해 실용적인 솔루션을 제시할 계획입니다. 이는 IRIS 연구실이 그동안 축적해 온 자원 효율적 AI 기술과 멀티모달 처리 전문성이 시각정보 압축 분야에 적용되는 중요한 기회입니다.

연구팀은 중국 저장대학교의 Lu Yu 교수팀, 미국 샌디에고 대학교의 Hao Su 교수팀, 캐나다 사이먼 프레이저 대학교의 Ivan V. Bajic 교수팀, 오스트리아 클라겐푸르트 대학교의 Hadi Amirpour 교수팀, Intel Labs의 Kyle Min 박사팀과 공동연구 MoU 체결을 완료하는 등, 활발한 국제 협력을 통해 글로벌 기술 선도 및 국제표준화에 박차를 기울 예정입니다.

본 과제를 통해 IRIS 연구실은 시각정보 압축 분야에서 에너지 효율성과 적응성을 결합한 새로운 연구 방향을 개척하고, 글로벌 협력 네트워크를 확장하며, 차세대 멀티모달 압축 기술의 실용화에 기여할 것으로 기대됩니다.

자세한 내용은 경희대학교 컴퓨터공학과 공식 소식에서 확인하실 수 있습니다: https://ce.khu.ac.kr/ce/user/bbs/BMSR00040/list.do?menuNo=1600120

IRIS Lab’s Prof. Jong Hwan Ko will participate as a co-researcher in the ‘2025 Global Basic Research Laboratory (BRL)’ project led by Prof. Kim Hwiyong from Kyung Hee University’s Department of Computer Engineering.

This project is supported by the National Research Foundation of Korea with a budget of 1.5 billion KRW over three years starting from June 2025. The research theme is “Multipurpose Visual Information Compression Supporting Both Human and Machine Vision,” with co-researchers including Prof. Seongho Bae, Prof. Jinwoo Choi, and Prof. Jong Hwan Ko.

Visual information such as images and videos is increasingly consumed by humans as content or by machines (AI) for inference, but the massive data volume inherent to visual information necessitates effective compression technologies. However, existing visual information compression research has limitations in being optimized only for human vision or machine vision separately, or in processing heterogeneous visual information acquired from various sensors.

The research team proposes a unified neural network-based framework to address these challenges, aiming to secure fundamental technologies and promote international standardization over the next three years to simultaneously support various visual information types (visible light, hyperspectral, SAR, etc.) and various purposes (human vision and machine analysis).

IRIS Lab is responsible for energy-efficient and adaptive multipurpose coding technologies in this project. We will develop compression and coding methodologies that can simultaneously support human vision and machine analysis even in resource-constrained and power-limited environments, presenting practical solutions through hardware-software co-optimization. This represents an important opportunity to apply IRIS Lab’s accumulated expertise in resource-efficient AI and multimodal processing to visual information compression.

The research team has completed MoU agreements for joint research with Prof. Lu Yu’s team at Zhejiang University (China), Prof. Hao Su’s team at UC San Diego (USA), Prof. Ivan V. Bajic’s team at Simon Fraser University (Canada), Prof. Hadi Amirpour’s team at Klagenfurt University (Austria), and Dr. Kyle Min’s team at Intel Labs, accelerating global technology leadership and international standardization through active international collaboration.

Through this project, IRIS Lab expects to pioneer new research directions combining energy efficiency and adaptability in visual information compression, expand its global collaboration network, and contribute to the practical implementation of next-generation multimodal compression technologies.

For more details, please visit the official news from Kyung Hee University’s Department of Computer Engineering: https://ce.khu.ac.kr/ce/user/bbs/BMSR00040/list.do?menuNo=1600120