정광수 연구실은 전자통신공학 분야에서 네트워크 기반 미디어 스트리밍, 엣지 컴퓨팅, 인공지능 영상 처리 등 첨단 정보통신기술을 융합한 연구를 선도하고 있습니다. 연구실은 HTTP 적응적 스트리밍, 강화학습 기반 미디어 품질 제어, 엣지 서버 간 협업, IoT 융합 서비스 등 다양한 주제를 중심으로, 이론적 연구와 실용적 시스템 개발을 동시에 추구하고 있습니다. 특히, 네트워크 환경의 불확실성과 다중 사용자 환경에서의 품질 보장 문제를 해결하기 위해, 강화학습과 엣지 컴퓨팅을 결합한 혁신적인 스트리밍 프레임워크를 개발하고 있습니다. 최근 연구실은 다중 클라이언트 환경에서의 QoE(체감 품질) 향상, 네트워크 자원의 효율적 분배, 공정성 보장 등 실질적인 문제 해결에 집중하고 있습니다. 엣지 컴퓨팅 기반의 분산 학습, 클라이언트 재할당, 실시간 네트워크 상태 분석 등 다양한 기술을 통해, 기존의 중앙 집중형 미디어 서비스가 가지는 한계를 극복하고 있습니다. 이러한 연구는 5G, IoT, 스마트 시티, 실시간 방송 등 차세대 미디어 서비스의 품질 혁신에 직접적으로 기여하고 있습니다. 또한, 연구실은 딥러닝 기반의 영상 처리, 객체 검출, 데이터 증강 등 인공지능 기술을 미디어 스트리밍 및 보안 분야에 접목하고 있습니다. GAN 기반 데이터 증강, 온디바이스 객체 검출, 그래프 신경망 기반 특성 맵 융합 등 최신 AI 기술을 활용하여, 실제 환경에서의 영상 인식 및 분석 성능을 극대화하고 있습니다. 이러한 기술은 화재 감지, 유해 영상 차단, 스마트 팩토리, 지능형 CCTV 등 다양한 산업 현장에 적용되고 있습니다. 정광수 연구실은 국내외 유수 학술지 및 국제 학회에서 다수의 논문을 발표하고, 다양한 특허 및 산학협력 프로젝트를 수행하며, 이론과 실무를 아우르는 연구 역량을 인정받고 있습니다. 연구실의 구성원들은 정보통신기술의 미래를 이끌어갈 창의적 인재로 성장하고 있으며, 산학연 협력을 통한 실질적 기술 이전과 사회적 가치 창출에도 적극적으로 참여하고 있습니다. 향후 연구실은 초연결 사회에서 요구되는 초저지연, 초고신뢰 미디어 서비스, 지능형 네트워크, 실시간 영상 분석 등 미래 정보통신 분야의 핵심 기술 개발에 더욱 박차를 가할 예정입니다. 이를 통해, 차세대 미디어 및 네트워크 산업의 혁신을 선도하고, 사회적 안전과 편의를 증진하는 데 기여하고자 합니다.