서울대, KAIST, 연세대 등 한국 QS Top 10 대학 교수진의 연구실 정보입니다.
Sang-Sun Han 교수의 연구실은 구강 및 두부외과 영역에서의 해부학적 변형과 영상 진단 기술의 응용에 중점을 두고 있습니다. 특히锥형 비임의 단층촬영(CBCT)을 활용한 구강악안면 해부학적 구조(예: 후방모근관, TCC 등)의 정밀 분석과 수술 전 계획 수립에 기여하고 있으며, 임상적 정확도 향상을 위한 영상 품질 최적화 및 시뮬레이션 기반 교육 기법 개발에도 주력하고 있습니다.
홍승우 교수의 연구실은 비헤모 철 및 manga네즈 산화환원 반응 중간체의 합성과 기구 해석을 중심으로, 산소 활성화 및 C-H 결합 기능화에 관여하는 고산화 상태의 비헤모 금속 산화물 중간체를 체계적으로 연구하고 있습니다. 특히, Mn(V)-옥소, Fe(IV)-옥소, Fe(V)-이미도 등 고산화 상태의 금속-산소 중간체를 정밀하게 설계하고 특성화함으로써 반응 메커니즘과 산화력의 구조-활성 관계를 규명하고 있습니다. 이는 생체 촉매인 산소화효소의 작용 기작을 모방하고 응용하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
Sungchul Park 교수의 연구실은 의료보장 제도, 특히 medicare 제도 내에서의 의료 이용, 효율성, 접근성 및 보험 선택에 영향을 미치는 요인을 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 특히, 메디케어 애드밴티지(MA)와 전통적 메디케어(TM)의 비교 분석을 통해 고령자, 특히 ADRD(알츠하이머병 및 관련 질환) 환자 집단에서의 의료 서비스 이용 패턴과 질환 관리 효율성을 탐구하고 있습니다. 또한, 환자의 보험 인식 수준, 문화적 배경, 패닉 상황(예: 코로나19)이 의료 이용에 미치는 영향을 분석함으로써 정책적 인사이트를 제공하고자 합니다.
강지기 교수의 연구실은 만성 신장질환의 발병 메커니즘과 예방 전략을 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 고단백 식이가 신기능에 미치는 영향, 대ac상세한 기전을 규명하고 있으며, 특히 식이 단백질의 원천(동물성 대비 식물성)과 신질환 간의 연관성에 초점을 맞추고 있습니다. 또한 신경염, 이소화 손상 후 만성 신장질환으로의 전환 과정에서 면역세포의 역할과 약물 치료(예: 피오글리타존)의 신장 보호 효과에 대해서도 연구하고 있습니다.
Jitae Shin 교수의 연구실은 차세대 네트워크 환경에서의 지능형 QoS 제어와 지속 가능한 실시간 서비스 제공을 핵심으로 합니다. 특히 영상 스트리밍, 자율주행 환경에서의 안정적 객체 탐지, 무선 센서 네트워크 내의 에너지 효율적 QoS 라우팅 등 실용적이고 도전적인 환경에서의 서비스 품질 보장을 연구하고 있습니다. 딥러닝 기반의 강건성 향상 및 사용자 경험 최적화 기술도 함께 다루며, 실제 응용에 기여하는 기술 기반 연구를 추구합니다.
Jin Whan Cho 교수의 연구실은 신경퇴행성질환, 특히 운동이상과 인지장애를 동반하는 퇴행성 뇌질환의 조기 진단 및 분류에 중점을 두고 있습니다. 주로 파킨슨병, 다발성 경화증, 유전성 공막성 공막질환(Spinocerebellar ataxia) 및 다발성 체계 atrophy(MSA)의 임상적 특징과 영상학적 소견을 분석하여 진단 기준을 개선하고자 합니다. 특히 안구운동 이상, 비운동성 증상, 뇌 MRI 영상 소견을 활용한 질환 간 구별에 대한 연구가 두드러집니다.
Sangwan Sim 교수의 연구실은 2차원 물질과 양자물질에서의 초속도 광학 및 전자 동역학을 중심으로 연구를 이어가고 있습니다. 특히, 모자이크(모세구조) 및 양자간섭 현상, 초속도 스펙트로스코피 기법을 활용해 전자-결합 상태, 표면 상태, 그리고 광학적 스터트 효과 등에서 발생하는 복잡한 양자 동역학을 탐구합니다. 연구는 나노스케일에서의 광학 스위칭, 고조도 조절, 그리고 양자 조작 기술의 구현을 목표로 하며, 특히 톱올로지컬 절연체와 이2차원 반도체에서의 비대칭 Fano 공명 및 양자 비트 동역학에 초점을 맞추고 있습니다.
Sang-Uk Han 교수의 연구실은 위암을 비롯한 암의 대사 변화와 생물학적 기전을 규명하는 데 초점을 맞추고 있으며, 특히 유기산 대사 프로파일링과 혈중 혼합성장인자(HGF) 농도 변화를 통해 암의 진행 상황을 생물학적 지표로 활용하고자 합니다. 또한 수술적 치료 결과의 안정성과 장기 예후에 대한 분석을 통해 위암 치료 전략의 최적화를 도모하고 있습니다. 최근에는 산업화된 건설 공정에서의 품질 향상을 위해 증강현실(AR) 기반의 시각화 및 정위 등록 기술을 개발하여 건축·설비 관리 분야에 응용하고 있습니다.
Chunghun Lim 교수의 연구실은 바이러스의 만성 감염 유지를 위한 핵심 단백질인 LANA(Latency-Associated Nuclear Antigen)의 기능을 중심으로, 바이러스 게놈 유지, 전사 조절, 숙주 세포와의 상호작용 메커니즘을 규명하고 있습니다. 특히 KSHV(Kaposi’s sarcoma-associated herpesvirus)의 전사 조절 및 번역 조절 메커니즘, 신경계 발달과 수면 조절의 진화적 기원에 이르기까지 다학제적 접근을 통해 바이러스-숙주 상호작용의 핵심 원리를 밝혀내고 있습니다. 또한, 신경퇴행성질환과 관련된 RNA 관련 단백질(ATX2)의 생물학적 기능에 대해서도 깊이 있는 연구를 수행하고 있습니다.
Taeho Yoon 교수의 연구실은 리튬이온 배터리의 핵심 소재인 실리콘 음극과 고전압 정극의 안정성 향상을 목표로 하며, SEI(고체 전해질 상호면)의 열적 거동과 전기화학적 거동을 깊이 있게 분석하고 있습니다. 특히, 전해질 구성 성분, 전극 재료의 표면 화학, 전도성 나노소재와의 복합화를 통해 배터리 수명과 효율을 극대화하는 데 초점을 맞추고 있습니다. MOFs와 나노탄소 복합체를 활용한 고성능 전극 소재 개발도 활발히 진행되고 있습니다.
Youngsook Son 교수의 연구실은 신경계 및 조직 복구를 위한 면역조절과 성장인자 작용 메커니즘을 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 특히 신경손상(뇌졸중, 척수손상), 당뇨병성 궤양, 연골 손상, 망막 퇴행성 질환 등에서 마이크로글리아, 조혈세포, 성장인자(Substance P)의 면역조절 및 혈관생성 촉진 작용을 탐구하고 있습니다. 연구는 주로 신체의 복구 과정에서 면역세포의 활성화와 세포 생존, 혈관 형성 간의 상호작용을 중심으로 전임상 모델을 기반으로 진행됩니다.
Jong Hun Woo 교수의 연구실은 선박 건조 산업의 디지털 전환을 선도하는 분야에서 활동하고 있습니다. 주요 연구 방향은 산업 4.0 기반 스마트 팩토리 구현을 위한 지능형 계획 및 스케줄링 기술, 특히 강화학습과 시뮬레이션 기반 최적화를 활용한 복잡한 선박 생산 공정의 자동화입니다. 또한, 고변동성 환경에서의 생산 불확실성 대응을 위한 데이터 기반 분석 및 실시간 의사결정 기술 개발에도 집중하고 있습니다.
Sukhwan Yoon 교수의 연구실은 주로 미생물의 질소 대사 경로, 특히 질소산염과 질산염을 환원하는 생물학적 경로인 탈질소작용과 호흡성 암모니아화 작용의 경로 선택 메커니즘을 연구합니다. 특히 Shewanella loihica PV-4와 같은 박테리아를 모델로 하여 탄소/질소 비율, pH, 이온 농도 등 환경 조건이 질소 환원 산물(예: N₂O, NH₄⁺)의 형성에 미치는 영향을 규명하고 있습니다. 이는 농업 생태계에서 온실가스 배출을 줄이기 위한 생물학적 억제 전략 개발에 기여합니다.
미크 팡위 교수의 연구실은 온라인 수업 환경에서의 학습 효과성과 학생 참여를 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 특히 공동 노트 작성, 강의 행동, 미디어 다양성 등 교육 기술의 활용이 학습 성취도에 미치는 영향을 심층적으로 분석하고 있으며, 인지 부하 이론과 활동 이론을 기반으로 한 질적·양적 연구를 융합적으로 수행합니다. 대학 교육 현장에서의 실질적 적용 가능성을 고려한 실증적 연구가 특징입니다.
Teun-Teun Kim 교수의 연구실은 비헤르미트안 메타표면, 그래핀 기반 전기적 제어 가능한 광학 소자 및 비정상적인 고유점(예: 예외점)을 활용한 새로운 파장대 제어 기술을 핵심으로 합니다. 특히 타이타늄 주파수대에서의 전기적 동적 제어, 편광 제어, 느린 빛 기술 및 비대칭 메타표면을 통해 고성능이고 소형화된 광학 장치의 구현을 목표로 하고 있습니다. 연구는 실험적 구현과 이론 모델링을 결합하여, 차세대 통신, 센서 및 정보 처리 기술에 응용 가능한 기반 기술을 개발하고 있습니다.
Wonse Park 교수의 연구실은 딥러닝 기반 의료 영상 분석을 핵심으로 하며, 특히 치과 implant 시스템의 자동 식별 및 분류에 초점을 맞추고 있습니다. 다수의 치과 병원과 클리닉에서 수집한 대규모 영상 데이터를 바탕으로 정확도와 효율성을 검증하며, 임상 전문가와의 비교를 통해 AI 기반 진단 보조 시스템의 임상적 유용성을 입증하고자 합니다. 또한, 치과 영상 진단의 정밀도 향상과 긴급 상황 대응을 위한 모바일 기반 진단 프로토콜 개발에도 기여하고 있습니다.
홍인윤 교수의 연구실은 종양학 및 방사선 옹생학 분야에서 활발한 연구를 수행하고 있습니다. 특히 자궁경부암, 간세포암, 뇌간신경아교종, 직장암 등 다양한 종류의 암에서 방사선 치료의 효과성과 부작용 예측에 중점을 두고 있으며, 특히 방사선 간손상 예측, 병변의 정밀 세그멘테이션, 치료 계획 최적화 등 첨단 영상 및 딥러닝 기반 기술을 융합한 연구를 진행하고 있습니다. 환자 중심의 개인화된 치료 전략 수립을 목표로, 임상적 실용성과 과학적 정밀도를 동시에 추구합니다.
Dong Wook Kim 교수의 연구실은 종양학, 특히 구강 평면세포암과 소세포폐암의 생존 예측 및 유전적 기반 연구에 중점을 두고 있습니다. 머신러닝 기반의 생존 예측 모델(예: DeepSurv, 랜덤 서바이벌 포레스트)을 활용한 정밀의료 기반의 암 예후 분석과 함께, 소득 수준, 당뇨병 등 사회경제적 요인과 기저질환의 영향을 고려한 구강건강 연구도 진행하고 있습니다. 또한 어린이의 신장 볼륨 측정을 위한 초음파 자동 측정 기술 개발 및 임상 응용 방안에 대해서도 연구를 확장하고 있습니다.
김진영 교수의 연구실은 마이크로유체 및 나노소재 기반의 바이오디스플레이 및 약물 개발 플랫폼을 핵심으로 연구를 전개하고 있습니다. 특히, 금속 나노입자 기반의 바이러스 진단 및 치료, 다세포 구조를 모사한 장기-온-어-칩 시스템, 그리고 고성능 마이크로유체 디바이스를 활용한 약물 스크리닝 기술 개발에 주력하고 있습니다. 이러한 연구들은 약물 개발의 정밀도와 효율성을 높이고, 동물 실험 대체 및 개인 맞춤형 치료 전략 개발에 기여하고자 합니다.
이 교수의 연구실은 세포 간 소통을 담당하는 외부소포(Extracellular Vesicles, EVs)의 생물학적 기능과 생합성 메커니즘을 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 특히 박테리아에서 유래하는 외막소포(OMVs)와 숙주 면역 반응, 만성 염증 질환(예: 염증성 장질환, 패혈증) 간의 상관관계를 분석하며, 이들 소포가 병원성 기전에서 어떻게 기여하는지 규명하고자 합니다. 고속 분석 기술(유전자, 단백질, 지질체 분석)을 기반으로 한 대량 데이터 기반의 통합 데이터베이스 구축도 함께 진행하고 있습니다.
