정태윤 연구실은 영상신호처리 분야에서 오랜 연구 경험과 전문성을 바탕으로, 최근에는 인공지능 기술을 접목한 의료 영상 분석 연구에 집중하고 있습니다. 초기에는 영상 부호화, 화질 평가, 워터마킹, 영상 검색 등 디지털 영상 신호의 처리 및 보안 기술 개발에 주력해왔으며, 다양한 특허와 논문을 통해 그 성과를 입증해왔습니다. 이러한 기반 위에서, 최근에는 딥러닝 및 머신러닝 기법을 활용한 의료 영상 데이터의 자동 분석 및 진단 지원 시스템 개발로 연구 영역을 확장하고 있습니다. 특히, 고막 영상 분석을 통한 귀 질환 진단, 저선량 CT 영상 보정, 심장 질환 및 패혈증 조기 진단 등 실제 임상 현장에서 활용 가능한 인공지능 기반 의료 영상 분석 솔루션을 개발하고 있습니다. 이 과정에서 데이터 전처리, 불균형 데이터 처리, 신뢰성 높은 라벨링 및 어노테이션 시스템 등 데이터 품질 향상 기술도 함께 연구하고 있습니다. 이러한 연구는 의료진의 진단 효율성과 정확성을 높이고, 환자 맞춤형 정밀의료 실현에 기여하고 있습니다. 연구실은 다양한 산학협력 프로젝트와 정부과제, 특허 출원을 통해 의료 영상 분석 분야의 기술적 혁신을 선도하고 있습니다. 앞으로도 인공지능과 영상신호처리의 융합을 통해 디지털 헬스케어와 정밀의료 분야에서 새로운 가치를 창출하고, 사회적 건강 증진에 이바지하는 것을 목표로 하고 있습니다.

정태윤 연구실은 인공지능 모델의 개발, 배포, 운영을 위한 MLOps(Machine Learning Operations) 및 빅데이터 기반 플랫폼 구축에도 심도 있는 연구를 수행하고 있습니다. 최근 Kubeflow, BentoML 등 최신 오픈소스 기술을 활용하여 AI 모델의 효율적인 배포 전략과 자동화된 워크플로우 관리 환경을 구축하는 연구를 진행하고 있습니다. 이를 통해 대규모 데이터와 복잡한 AI 모델을 신속하게 실서비스에 적용할 수 있는 기술적 기반을 마련하고 있습니다. 연구실은 도커(Docker) 기반의 빅데이터 분석 환경, 실시간 데이터 연계 및 처리 플랫폼, 객체 탐지 및 이미지 어노테이션 자동화 도구 등 다양한 인공지능 플랫폼 솔루션을 개발해왔습니다. 또한, 데이터센터 전문인력 양성, 디지털 헬스케어, 스마트 관광, 스포츠 시설 관리 등 다양한 산업 분야에 특화된 맞춤형 AI 플랫폼 구축 프로젝트를 수행하며, 실제 산업 현장에서의 적용성과 확장성을 높이고 있습니다. 이러한 연구는 인공지능의 실질적 활용을 위한 인프라와 운영 체계의 고도화에 중점을 두고 있으며, 데이터 수집부터 모델 학습, 배포, 모니터링, 유지보수까지 전 주기를 자동화하는 MLOps 환경을 구현함으로써, 연구자와 기업이 AI 기술을 보다 쉽고 효율적으로 활용할 수 있도록 지원하고 있습니다.