서울대, KAIST, 연세대 등 한국 QS Top 10 대학 교수진의 연구실 정보입니다.
성호 강 교수의 연구실은 생체 분자의 표면 상호작용, 단일 분자 동역학, 그리고 나노구조를 활용한 생물 센서 기술을 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 특히, 단일 분자 수준에서 DNA 및 단백질의 광학적 동역학을 실시간으로 관찰하는 캐피라리 전기영동, 총내반사 형광현미경, 메탈증강형 형광 기반 센서 기술을 응용하여 생물학적 분석의 민감도와 해상도를 극대화하고 있습니다. 또한, 생체 적합성 있는 광교환성 분자와 나노소재를 활용한 실시간 세포 영상 기술 개발에도 주력하고 있습니다.
윌리엄 캐논 히너 교수의 연구실은 관광의 디지털 전환과 지속가능성, 특히 기술 기반 스마트 관광, 녹색 금융 정책의 기술 혁신 영향, 의료 관광의 사회적 맥락, 그리고 국경과 정체성의 시각적 표현을 중심으로 연구를 전개하고 있습니다. 특히 관광지의 이미지 제작, 주민의 주관적 인식, 정책적 영향 등 다층적 시각에서 관광 현상을 분석하며, 사회적 구성주의적 접근과 시각적 내용 분석, 질적 연구 방법론을 적극 활용합니다. 연구는 실무자 및 정책 입안자와의 협업을 통해 실질적 적용 가능성을 고려합니다.
Jae-Joon Yim 교수의 연구실은 결핵 및 다제내성결핵(MDR-TB)의 치료 전략과 예후 요법에 중점을 두고 있으며, 특히 매크로라이드 기반 항결핵 치료의 부작용과 치료 중단률, 병원성 미생물(예: M. abscessus, M. massiliense)에 의한 폐질환의 치료 결과에 대한 기전적 원인을 규명하고자 합니다. 또한 호스트 유전적 요인과 면역 반응 관련 유전자, 그리고 항결핵제의 약리학적 특성에 대한 기초 연구를 병행하고 있습니다.
이 교수의 연구실은 중증 감염성 병변, 특히 세균성 패혈성 쇼크 환자의 예후 예측 및 조기 경고 시스템 개발에 초점을 맞추고 있습니다. 단백질 및 혈액 수치 변화를 기반으로 한 생체지표 분석을 통해 환자의 위험도를 정량적으로 평가하고, 이를 바탕으로 빠른 응답 시스템(Rapid Response System)의 효율성을 높이는 데 기여하고 있습니다. 특히, 혈액세포 변화와 예후 간의 연관성, 그리고 환자 대상의 안전한 진통·진정 관리 전략 개발에도 연구를 확장하고 있습니다.
Gi Jeong Cheon 교수의 연구실은 종양학 및 영상의학 분야에서 신뢰도 높은 생체정보를 제공하는 첨단 영상 진단 기술을 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 특히, 암 환자의 치료 반응 예측을 위한 PET-CT 및 MRI 영상 분석, 그리고 신진대사 활성도(SUVmax)를 통한 예후 평가에 초점을 맞추고 있습니다. 어린이 및 청소년의 체성분 측정을 위한 생체저항성 측정법(BIA)의 임상적 적용 가능성 또한 함께 탐색하고 있습니다. 이는 개인 맞춤형 치료 전략 수립에 기여할 수 있는 핵심 연구 분야입니다.
Jinwoo Lee 교수의 연구실은 지속 가능한 이동수단과 스마트 인프라 설계를 중심으로 한 교통 시스템 최적화 연구를 수행합니다. 주로 전기버스, 도시 공중 이동(UAM), 공유 이동 서비스 및 전기차 충전 인프라의 계획 및 운영 최적화에 초점을 맞추며, 환경적 영향 감소와 시스템 효율성 향상을 동시에 추구합니다. 동적 프로그래밍, 연속근사법, 큐잉 이론 등을 활용한 수리적 모델링과 실증 사례 기반 분석을 융합한 혁신적인 의사결정 지원 프레임워크를 개발하고 있습니다.
Seok-Gu Kang 교수의 연구실은 뇌신경종양, 특히 고급 뇌신생물성 종양(Glioblastoma, GBM)의 치료 전략 개발에 초점을 맞추고 있습니다. 특히 종양 미세환경 내 면역조절, 대사 억제, 보조세포(예: Br-MSCs, MSLCs)의 기여 메커니즘을 규명하며 새로운 표적 치료법을 모색하고 있습니다. 면역검사제제와 표준치료제의 조합요법, ROS 조절 및 신호전달 경로(예: PI3K, ERK, p38 MAPK)의 조절을 통해 GBM의 침습성과 치료 저항성을 극복하고자 합니다.
Joon Seong Park 교수의 연구실은 주로 의료 영상 및 수술 후 관리 분야에서의 임상적 연구를 중심으로 하며, 특히 췌장암 환자의 예후 및 재발 양상에 영향을 미치는 생물학적 마커(예: LOXL2)와 수술 후 영양관리 전략(예: 조기 경장영양)에 대한 임상적 연구를 수행하고 있습니다. 또한, 암의 전이 및 재발 메커니즘을 규명하고, 수술 후 합병증 예방 및 환자 생존율 향상을 위한 임상적 접근법을 모색하고 있습니다. 특히, 암의 생물학적 특성과 임상적 결과 간의 연관성을 분석하는 정밀의료 기반 연구가 핵심입니다.
진태곽 교수의 연구실은 전립선암 진단의 정밀도와 표준화를 높이기 위해 다중모ality 영상(특히 MRI)과 분자 이미징 기술을 융합한 컴퓨터 지원 진단 시스템을 개발하고 있습니다. FT-IR 분광 영상, 조직 미세구조 분석, 딥러닝 기반 핵구조 특징 추출 기법을 활용해 종양 및 그 주변 미세환경의 분자적 특성을 정량적으로 분석하며, 임상적 예후 예측 모델을 구축하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 특히, 영상 데이터와 조직학적 분석을 융합해 보다 정밀한 암 진단 및 예후 평가를 가능하게 하는 기술적 기반을 마련하고 있습니다.
이 교수의 연구실은 DNA 기반 분자 회로, 나노입자 기반 신호 증폭 기술, 그리고 고감도 핵산 검출 기반 진단 기술을 핵심으로 하는 분자 프로그래밍 및 분자 계산 분야에서 활발한 연구를 수행하고 있습니다. 특히, pH 제어를 통한 자율적 이동 DNA 워커, 골드 나노입자를 활용한 고성능 DNA 마이크로어레이 제작, 그리고 이소터프 미생물 반응 기반의 고감도 핵산 증폭 기법 등 응용 가능성이 높은 혁신적 기술을 개발하고 있습니다. 이는 진단 기술, 생물 센서, 그리고 초기 생명의 기원을 탐구하는 데도 기여하고 있습니다.
이 교수의 연구실은 고도로 정렬된 다결정 박막 및 에피택시얼 층을 이용한 반도체 및 열변색막의 저온 성장 기술을 핵심으로 합니다. 특히 h-BN, SiC, VO₂ 등의 희토류 및 반도체 박막을 저온에서 고순도로 성장시키는 CVD 및 스퍼터링 공정 기반의 신소재 개발에 집중하고 있으며, 실리콘 기반의 반도체 소자와의 통합을 위한 버퍼층 기술도 함께 연구하고 있습니다. 이는 고성능 전자소자 및 에너지 효율 소자 실현을 위한 핵심 기반 기술로 발전하고 있습니다.
Seung Hwan Moon 교수의 연구실은 정밀의료를 목표로 PET/CT 영상 기반의 대사적 생체지표를 활용한 암 진단 및 예후 평가에 중점을 두고 있습니다. 특히, 대표적인 대사량인 총 병변 당량(TLG)과 표준화된 집합량(SUV max)을 활용해 편도판암, 비부비동 림프종, 난소암 등 다양한 암 종양의 생존율과 치료 반응을 정량적으로 평가하고 있습니다. 또한 NAFLD와 동맥염 등의 대사성 질환과 암의 연관성에 대해서도 영상 생물학적 관점에서 탐구하고 있습니다.
김형진 교수의 연구실은 만성 염증성 질환과 대사질환, 뇌신경질환 간의 연관성에 초점을 맞추고 있으며, 특히 류마티스성 관절염(RA) 환자에서 우울증, 파킨슨병 등 신경퇴행성질환의 위험 증가를 규명하고 있습니다. 또한 혈액에서의 염증성 마커(CRP), 호르몬(에스트로겐)의 영향, 영양 상태와 결핵 간의 인과관계 등 전반적인 만성질환의 생물학적 기전을 밝히는 데 기여하고 있습니다. 특히 영상의학적 소견과 임상적 특징을 융합한 진단적 고려사항 제시도 연구의 핵심 요소입니다.
Gwang-woong Go 교수의 연구실은 리포프로테인 대사와 대사증후군 관련 수용체, 특히 LRP6의 다중 기능적 역할에 초점을 맞추고 있습니다. LDLR 가족 단백질, 특히 LRP6가 지질 혈행 조절과 당 대사에 미치는 영향을 중심으로, 비만, 간지방증, 동맥경화증 등 대사질환의 기전을 규명하고 있습니다. 또한 프로바이오틱스 유래 지방산, 중쇄지방산 등 특정 영양소의 대사적 영향과 천연물 추출물의 혈압 조절 효과를 통해 영양소-수용체 상호작용을 탐구하고 있습니다.
Myunggon Ko 교수의 연구실은 에피제네틱스, 특히 TET 유전자 가족이 조절하는 DNA 메틸화 및 디메틸화 메커니즘을 중심으로 한 혈액세포 발생과 종양 생물학을 연구하고 있습니다. 허혈성 혈액줄기세포의 자기복제와 분화 조절, 만성 염증성 질환 및 암에서의 TET2 기능 이상이 핵심 연구 주제이며, 신호전달 경로와 에피제네틱스의 상호작용을 통해 생리적 및 병리적 조건에서의 세포 기능을 규명하고자 합니다. 특히 TET 효소가 대사 질환과 면역세포 조절에서도 중요한 역할을 한다는 점을 밝혀내며 분야를 확장하고 있습니다.
Loc X. Nguyen 교수의 연구실은 무인 항공기 기반 모바일 엣지 컴퓨팅, 신뢰할 수 있는 의료 영상 생성, 분산 학습 기반 의미 기반 통신 시스템을 핵심으로 연구를 진행하고 있습니다. 특히, 자율성과 에너지 효율성을 고려한 UAV 네트워크의 작업 분담, 환자 개인정보를 보호하는 의료 영상 생성 기술, 그리고 다양한 사용자 환경을 고려한 의미 기반 통신 아키텍처 설계에 초점을 맞추고 있습니다. 연구는 실용성과 보안을 동시에 확보하는 기술적 접근을 추구합니다.
Seon Ki Park 교수의 연구실은 대기과학과 생물의학 분야를 융합한 다학제적 연구를 수행합니다. 주요 연구 방향은 기상 현상(특히 폭우 및 토네이도 등 극단성 기상 현상)의 수치 모의와 기상 예측의 정확도 향상을 위한 민감도 분석, 그리고 Fabry병과 같은 퇴행성 질환에서의 이он 채널 기능 저하 메커니즘 규명에 초점이 맞춰져 있습니다. 특히 기상 모델의 선형 근사 유효성과 기상 변수의 불확실성 분석, 생물학적 기전과 기상 현상 간의 상관관계를 탐구하는 데 특화되어 있습니다.
이 교수의 연구실은 심장질환의 미세구조적 변화를 고해상도 영상 기술을 통해 규명하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 특히 디퓨전 탄성 영상(DTI)과 조직 투명화 기반 3차원 해부학적 분석을 융합해 심장 근육의 섬유 구조 변화를 정량화하며, 고혈압성 심장병, 심부전, 심방세동 등 다양한 심혈관계 질환의 병태생리적 기전을 밝혀내고자 합니다. 또한 스타틴 사용 여부에 따른 심장 혈관 칼슘화 변화의 해석 차이를 규명해 임상적 진단 기준의 정교화를 도모하고 있습니다.
Ju-Yeun Lee 교수의 연구실은 노인 건강 및 약물관리 분야에 초점을 맞추고 있으며, 고령 환자에서의 다약물복용과 불필요한 항콜린성 부작용의 영향을 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 특히 한국 환경에 맞춘 항콜린성 부담 평가 척도 개발과 함께, 치매 치료 중 약물 수정, 불필요한 약물 사용 감소, 이식 후 약물 조절 등 임상적 실천에 기여할 수 있는 약물관리 서비스의 효과를 평가하고 있습니다. 이는 고령 및 만성질환을 동반한 환자에서의 약물사용 품질 향상에 기여하는 핵심 연구 분야입니다.
Young Jun Chai 교수의 연구실은 주로 갑상선암의 정밀 진단과 미세외과적 치료에 초점을 맞추고 있습니다. 특히 초음파 영상 분석을 활용한 딥러닝 기반 악성 종양 예측 모델 개발과 함께, 외과적 접근법으로서의 전방구내시술(Transoral Endoscopic Thyroidectomy Vestibular Approach, TOETVA)의 안전성과 임상적 유효성을 검증하고 있습니다. 또한, 병변의 해부학적 위치에 따른 림프절 전이 및 예후 요법의 연관성을 분석하여 개인화된 치료 전략 수립에 기여하고 있습니다.
