방사선(중성자 및 X-ray) 기반의 첨단 영상 융합기술을 활용하여 신소재의 구조 분석 및 응용 가능성을 제시하는 융합형 연구로, 차세대 비파괴검사 및 고성능 소재 연구에 기여합니다. 멀티모달 영상 정합·복원·분해능 향상 기법을 개발하고, 위상·암시야(다크필드)·흡수 대비 정보를 통합하여 미세 구조의 정량 분석을 수행합니다.
문화재의 원형 보존과 최소 침습 진단을 위해 방사선(중성자·X-ray) 이미징과 스펙트럼 분석을 결합하여 소재 식별, 내부 결함 검출, 복원 전·후 상태 비교를 정량화하는 기술을 개발합니다. 형상 복잡도와 이질적 재료가 공존하는 대상에 대해 다중 대비 영상(흡수/위상/암시야)을 활용하고, 저선량·저손상 조건에서도 신뢰도 높은 3D 분석이 가능하도록 정합/노이즈 억제/소실정보 보간 알고리즘을 고도화합니다.
지역 원자력산업 기반 에너지기술공유대학(ETU) 사업의 일환으로, 에너지·원자력 특화 교육과 산학연 연계를 통해 실무형 인재를 양성하고 지역 혁신 생태계를 강화합니다. 본 연구실은 방사선 영상·데이터 융합 커리큘럼 설계, 현장 실습형 프로젝트, 지역 기업 공동 과제에 참여합니다.
차세대 원자력·방사선 분야의 전문 인재 양성을 목표로, 핵심 기초·응용 교육과 연구장비 활용 훈련, 현장 문제 해결형 프로젝트를 수행합니다. 영상 물리·컴퓨테이셔널 이미징·데이터 과학을 아우르는 융합형 교육-연구 체계를 구축하여 산업 수요에 부합하는 실무형 역량을 강화합니다.
방사성 설비 및 구조물의 안전한 제염·해체를 위해 비파괴 방사선 이미징 기반의 상태 평가, 오염·열화 영역의 정량 진단, 원격/자동화 처리를 위한 영상 인식·로보틱스 연계 기술을 연구합니다. 저선량 환경에서의 신뢰성 확보와 현장 적용성(속도·정확도·운용성) 향상을 목표로 데이터 기반 의사결정 지원 체계를 구축합니다.