김호준 연구실은 전산전자공학부를 기반으로 인공지능, 신경망, 패턴 인식, 의료 영상 분석 등 다양한 첨단 연구를 수행하는 연구실입니다. 본 연구실은 인공지능 시스템 및 응용 분야에서 오랜 기간 축적된 경험과 전문성을 바탕으로, 의료 영상 분석, 패턴 인식, 지능형 진단 시스템 등 다양한 연구를 주도하고 있습니다. 특히, X-ray 및 초음파 등 의료 영상에서 진단에 필요한 주요 파라미터를 자동으로 추출하는 신경망 기반의 영상 분석 기술을 개발하고 있습니다. 이 과정에서 심층 신경망, CNN, FMM 신경망 등 다양한 딥러닝 모델을 활용하여 조직 분할, 진단 파라미터 추출, 노이즈 보정, 움직임 추적 등 의료 영상 분석의 자동화와 정밀화에 기여하고 있습니다. 실제 임상 데이터와 동물 실험 데이터를 활용한 연구 결과는 국내외 학술지와 특허로도 다수 발표되었습니다. 또한, 본 연구실은 패턴 인식 및 특징 추출 분야에서도 두각을 나타내고 있습니다. 하이퍼박스 기반 신경망 모델을 활용한 특징 분석, 수화 및 손동작 인식, 얼굴 검출, 행동 인식 등 다양한 응용 분야에 신경망 기반의 혁신적인 알고리즘을 적용하고 있습니다. 이러한 연구는 실제 데이터셋을 활용한 실험을 통해 그 성능과 실용성을 입증하였으며, 패턴 인식 분야의 이론적 발전에도 크게 기여하고 있습니다. 지능형 의료 진단 및 IT 융합기술 개발 역시 김호준 연구실의 주요 연구 분야입니다. 의료진단키트 영상의 자동 판독, 조명 변화 보정, 초음파 영상의 다중영역 추적 등 다양한 의료 IT 융합 솔루션을 개발하여, 현장 진단의 정확성과 신뢰도를 높이고 있습니다. 이러한 기술은 실제 임상 및 산업 현장에서의 적용 가능성이 높아, 의료 현장의 혁신을 이끌고 있습니다. 김호준 연구실은 앞으로도 인공지능과 신경망, 패턴 인식, 의료 영상 분석 등 다양한 분야에서 이론과 실용을 아우르는 연구를 지속적으로 수행할 계획입니다. 첨단 IT 기술과 의료의 융합을 통해 사회에 기여하고, 미래 지향적인 연구 성과를 창출하는 것을 목표로 하고 있습니다.