서울대, KAIST, 연세대 등 한국 QS Top 10 대학 교수진의 연구실 정보입니다.
이 교수의 연구실은 소프트웨어 서비스 생태계, 사이버보안 정보 공유 생태계, 네트워크 서비스의 경제학적 설계 등에서 플랫폼 경제와 가치 창출 메커니즘을 중심으로 연구를 전개하고 있습니다. 특히 사용자 행동 이론과 동적 가격 설정, 상호운용성, 자원 할당의 효율성 등을 통합한 경제 모델링을 통해 기술 생태계 내에서의 가치 창출과 분배 문제를 분석합니다. 네트워크 형성 이론과 실질적 사용자 행동의 통합, 서비스 제공자와 사용자 간의 상호작용을 경제학적 관점에서 모델링하는 데 특화되어 있습니다.
Sung-Hye Park 교수의 연구실은 신경계 종양, 특히 뇌신경종양의 분자유전학적 특성과 진단 기반의 정밀의료를 핵심으로 연구하고 있습니다. IDH, MGMT, MMR 등 핵심 유전자 변이와 그 기전을 규명함으로써 뇌신경종양의 병태생리학적 이해를 심화하고 있으며, 특히 치료 내성과 재발 메커니즘에 초점을 맞추고 있습니다. 또한, 희귀 뇌종양인 MMR 결핍성 뇌종양, PGNT, 비정형적 종양 등에 대한 임상병리학적 특성 분석을 통해 진단 및 치료 전략 개선에 기여하고 있습니다.
Jae Ryoun Youn 교수의 연구실은 고분자 복합재료 및 나노복합소재의 제조 및 응용을 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 특히 마이크로셀룰라 포아의 형성 메커니즘, 나노입자 분산을 통한 고분자 복합소재의 유동성 및 기계적 성질 향상, 그래핀 기반 다공성 소재의 기계적 안정성 제고 등에 초점을 맞추고 있습니다. 또한, 고분자 반응 동역학과 거품 성장 메커니즘의 이론적 모델링을 통해 실용적 응용에 기여하는 기초 연구를 수행하고 있습니다.
이 교수의 연구실은 에너지 효율적이고 환경 친화적인 수처리 및 리소스 회수 기술을 핵심으로 연구를 진행하고 있습니다. 주로 전기화학적 정수 기반의 침전탈염(CDI) 및 리어터블 배터리 기반 리튬 회수 기술을 개발하며, 특히 프루시안 블루, 리튬망간산화물, 나노소재 코팅 기반 전극 등 고성능 전극 재료의 설계와 응용에 초점을 맞추고 있습니다. 이는 해수 담수화와 함께 희토류 금속 자원 회수 등 지속 가능한 자원 순환 기술의 핵심 기반을 마련하고자 하는 목표를 가지고 있습니다.
Hyoun-Joong Kong 교수의 연구실은 의료 영상 분석과 인공지능 기반 수술 기술 평가를 핵심으로 하며, 특히 로봇 수술에서의 운동 분석과 수술 기량 예측을 위한 딥러닝 기반 알고리즘 개발에 주력하고 있습니다. 또한, 환자 개인정보 보호를 고려한 분산학습(Federated Learning) 및 IoT 기반 의료 환경의 지능화, 데이터 부족 상황에서의 고성능 모델 구축을 위한 생성적 적대적 네트워크(GAN) 기반 데이터 증강 기법 등 의료 AI의 실용적 적용을 위한 기반 기술을 연구하고 있습니다. 특히 만성 부비동염 등 특정 질환의 진단 성능 향상을 위한 지능형 영상 분석 기술 개발도 진행 중입니다.
Sanghoo Park 교수의 연구실은 대기압에서 작동하는 약하게 이on화된 플라즈마의 기초 물리 현상과 그 응용을 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 전자-중성자 상호작용, 전자-중성자 브레머스트라할루션 복사, 전기풍 메커니즘 등 플라즈마 내부의 입자 간 상호작용을 정량적으로 분석하며, 특히 전자 밀도와 온도 진단 기법 개발에 초점을 맞추고 있습니다. 의료, 농업, 식품 분야 등 응용 가능성을 고려한 고압 플라즈마 기술의 실용화를 위한 기초 연구도 활발히 진행 중입니다.
Wonjoon Kim 교수의 연구실은 기술 혁신, 산업 구조 변화, 그리고 디지털 생태계 내 지식 흐름에 중점을 두고 있습니다. 특히 고신기술 산업 내 혁신 전략의 시장 성과, DRAM 시장와 같은 글로벌 기술 시장에서의 기술 추진과 수요 자극의 상호작용, 스마트폰 생태계 내 기술 지식의 네트워크적 흐름을 분석하며, 산업 융합의 확산 패턴과 소비자 의사결정 과정에 영향을 미치는 온라인 리뷰의 역할까지 포괄적인 연구를 전개하고 있습니다. 사회적 기업가의 위험 수용 성향에 대한 새로운 통찰을 제시하며, 기존의 상용 기업가 중심 연구 틀을 넘어서는 독창적인 접근도 특징입니다.
이 교수의 연구실은 위암 치료의 예후 예측 및 치료 전략 개선을 목표로 하며, 영양 및 면역 상태 평가 지표인 PNI의 임상적 의미를 규명하고 있습니다. 특히 위암 환자의 수술 후 예후와 관련된 면역-영양 지표의 역할, 병행 수술 방법의 영향, 그리고 철분 대사 이상의 메커니즘을 중심으로 기초와 임상 연구를 융합한 연구를 수행하고 있습니다. 또한, 췌장 이식의 최적 이식 부위 선정에 관한 실험적 연구를 통해 이식 성공률 향상 전략을 모색하고 있습니다.
다큐잉 윤 교수의 연구실은 전자건강기록(EHR)과 생체신호 데이터를 활용한 약물안전성 모니터링 및 임상이상반응(ADE) 탐지에 초점을 맞추고 있습니다. 특히 EHR 기반의 양적 약물안전성 감시 알고리즘(CLEAR) 개발과 심전도(ECG) 데이터의 노이즈 제거 및 자동 특징 추출을 위한 딥러닝 기반 기술 개발이 핵심 연구 과제입니다. 기계학습 및 비지도 학습 기반의 자동 특징 학습 기법을 통해 임상 데이터의 잠재적 가치를 극대화하고 있습니다.
정호운 교수의 연구실은 전자기기의 성능을 극대화하기 위한 최적 구조 설계 기법을 핵심으로 하며, 주로 자기장 내에서의 자기 에너지 및 벡터 포텐셜을 최대화하는 데 초점을 맞춥니다. 특히 동역학적 및 정적 자기장 문제에 대한 토폴로지 최적화 기법을 개발하고, HDM(Homogenization Design Method)와 SIMP(Solid Isotropic Material with Penalization)를 기반으로 한 다재질 최적화 기법을 적용하여 모터, 앤텐나, 전자기 커플러 등 응용 기기의 성능 향상을 도모합니다. 유한요소 해석과 병행한 정밀한 설계 및 분석 기법 개발도 중요한 연구 과제입니다.
Hoseong Lee 교수의 연구실은 전기자동차의 핵심 기술인 배터리 및 모터의 열관리 시스템에 중점을 두고 있으며, 고성능·고신뢰성 열관리 기술의 개발을 목표로 합니다. 특히 고속 충전 조건과 극한 환경에서의 열 제어 성능을 향상시키기 위해 PCM, 미니채널, 메탈 폼, U자형 냉각재 배치 등 혁신적인 냉각 구조와 하이브리드 냉각 기법을 연구하고 있습니다. 전기화학-열-역학 연성 모델링과 실험 기반 검증을 통해 정확한 예측과 최적 설계를 실현하고 있습니다.
Wonseok Choi 교수의 연구실은 광음향 영상(_photoacoustic imaging_)을 핵심으로 하여 생체의 구조적·기능적 정보를 비침습적으로 시각화하는 의료영상 기술을 개발하고 있습니다. 특히 3차원 비침습적 영상 시스템, 고해상도 이미지 복원 기법, 그리고 임상 현장에 적용 가능한 실용적 장치 개발에 중점을 두고 있으며, 당뇨병성 발부위의 미소순환계 모니터링 등 임상 응용 분야에 기여하고 있습니다. 연구는 실험적 환경를 넘어 실제 생체 환경의 복잡성까지 고려한 실현 가능한 영상 기술 혁신을 목표로 합니다.
김민희 교수의 연구실은 나노소재 기반의 고감도 생체 진단 기술과 플라스모닉스를 핵심으로 연구를 이어가고 있습니다. 금 나노입자 기반의 색채 반응 진단법, 표면 증강 라만 산란(SERS) 기반 초고감도 센서, 그리고 나노구조 플라스모닉 막을 활용한 실시간 진단 기술 개발이 주요 연구 방향입니다. 특히, 나노소재의 열처리를 통한 구조 제어와 플라스모닉 공명의 정밀 조절을 통해 의료 현장에서의 즉각적이고 정밀한 진단 솔루션을 구현하고자 합니다.
Young-Jun Jeon 교수의 연구실은 면역정보학과 생물정보학 기반의 신약 개발을 핵심으로 하며, 암세포에 특이적으로 작용하는 항암 펩타이드, TRAIL 유도 apoptosis, lncRNA 및 비코딩 RNA의 기능 규명, 그리고 자연물 유래 항암제의 메커니즘을 탐색하고 있습니다. 특히, TUSC3, miR-224, Lucidumol A 등 특정 유전자나 화합물이 암 전이 및 염증 반응에 미치는 영향을 분자 수준에서 규명하고 있습니다. 이 연구들은 암 치료의 새로운 타겟과 후보 물질을 제시하는 데 기여하고 있습니다.
성혜공 교수의 연구실은 골다공로시스 및 골절 위험 예측을 중심으로, 영상의학, 생체정보, 임상 데이터를 융합한 인공지능 기반 예측 모델 개발에 주력하고 있습니다. 특히, TBS(세밀한 뼈조직 구조 평가), FRAX와 같은 기존 예측 도구를 넘어 딥러닝 기반 영상 분석 알고리즘(DepthSurv 등)을 활용한 개인 맞춤형 골절 위험 평가에 초점을 맞추고 있습니다. 또한, 비만성 당뇨병 환자나 저위험도의 미세갑상비암성 갑상선암 환자에서의 생존율 및 삶의 질 영향을 분석하며 임상적 의사결정 지원 모델을 개발하고 있습니다.
이 교수의 연구실은 심층 학습 기반의 의료 데이터 분석을 핵심으로 하며, 영양 섭취와 만성질환 간의 복합적 연관성을 분류하고 예측하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 특히 고혈압, 비만, 당뇨병, 고지혈증 등 대사질환의 위험도를 정밀하게 예측하기 위한 딥뉴럴네트워크(DNN) 모델 개발이 주요 연구 과제입니다. 또한, 약물에 의한 알레르기 반응이나 간세포암과 같은 질환의 분자 기전 규명을 위한 분자생물학적 연구도 병행하고 있습니다.
이 교수의 연구실은 디지털 전환과 공공부문의 디지털 혁신을 중심으로, 디지털 트윈 행정, 오픈 데이터 정책, 모바일 정부 앱, 정보 공유 체계, 스마트 워크 등 공공부문의 디지털 전환을 이끄는 핵심 기술과 제도적 요소를 종합적으로 연구합니다. 특히 정부의 디지털 전환 과정에서 기술, 조직, 제도적 요소가 어떻게 상호작용하는지 분석하며, 실증적이고 정책적 실천에 기여하는 연구를 지속적으로 수행하고 있습니다. 연구는 공공서비스의 투명성, 효율성, 혁신성 향상을 목표로 하며, 한국과 해외 사례를 비교·분석함으로써 보편적 정책 모델을 모색하고 있습니다.
Dong Young Chung 교수의 연구실은 전기화학적 촉매 및 나노소재를 중심으로 고성능 에너지 변환 장치의 핵심 기술 개발을 목표로 합니다. 특히 희토류 금속 기반 나노촉매, 비백금 촉매, 다기능성 이종합금 나노입자를 설계하여 연료전지와 수소 생산 응용 분야에서 높은 활성도와 내구성을 동시에 확보하고자 합니다. 폴리도파민 유도 탄소 코ating 기반의 나노구조 제어 기법을 활용해 촉매의 안정성과 성능을 극대화하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
Jae-Hyung Mah 교수의 연구실은 주로 병원성 곰팡이 및 식품 미생물의 발육 조절 메커니즘과 생물학적 안전성을 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 특히 아스페르길러스 편도균의 무성포자 형성 조절 기전과 발효 식품 내 생체아민의 축적 메커니즘, 그리고 식품 산업에서의 박테리아 포자 방지 전략에 초점을 맞추고 있습니다. 또한 천연 항균 물질과 생분해성 생분해성 필름을 활용한 식품 안전성 향상 기술 개발도 함께 진행하고 있습니다.
김신곤 교수의 연구실은 비만과 건강 위험 요소 간의 역설적 관계, 특히 비만이 만성질환을 앓는 환자나 노인에서 생존율을 높일 수 있다는 '오비지티 패러독스'에 초점을 맞추고 있습니다. 또한 비비만 인구에서의 체중 변화와 중성지방 수치가 간질환(NAFLD)의 발생과 회복에 중요한 예측 지표가 될 수 있음을 규명하고 있습니다. 임상시험(NCT01001611)을 통해 이러한 생리적 메커니즘을 실증하고 있습니다.
