서울대, KAIST, 연세대 등 한국 QS Top 10 대학 교수진의 연구실 정보입니다.
Eun Kyoung Seo 교수의 연구실은 생물학적 활성 화합물의 분리 및 구조 규명, 특히 식물 유래 천연물에서 유래한 항산화, 신경보호 작용을 보이는 화합물의 생리적 기전을 규명하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 특히 알칼로이드, 리스베라트롤 유도체, 베르게닌 등의 화합물이 신경 퇴행성 질환 및 암 세포에 미치는 영향을 분자 수준에서 연구하고 있으며, 신경병성 통증, 기억 장애 등 신경질환 모델에서의 약리적 효과를 기초적으로 규명하고 있습니다. 또한, 나노소재 합성과 같은 재료화학적 접근도 병행하여 천연물의 응용 가능성을 탐색하고 있습니다.
이 교수의 연구실은 수처리 및 환경 정화를 위한 고성능 막 기반 기술과 나노소재의 설계 및 응용을 핵심으로 삼고 있습니다. 특히 역삼투막의 생물오염 저항성 향상, 광촉매 활성화를 위한 나노복합재료 개발, 그리고 고분자 기반 친환경 플라스터라이저 개발 등에서 혁신적인 연구를 수행하고 있습니다. 물리화학적 표면 특성 제어와 나노구조 제조 기술을 기반으로 한 지속 가능한 환경 기술의 실현을 목표로 하고 있습니다.
Young Min Rhee 교수의 연구실은 분자 시스템의 전자 구조와 동역학을 정밀하게 기술하기 위한 고도의 정량적 이론 및 계산 화학 기법을 개발하고 있습니다. 주로 전자상태 간 전이 메커니즘, 특히 열역학적 지연 형광(TADF)과 역간섭계단 전이(RISC)의 비결합 스팟 전이 메커니즘을 중심으로 연구하며, 이는 유기 발광 다이오드(OLED) 소재 설계에 응용됩니다. 또한 단백질 접힘, 성분이 명확한 수용액 환경에서의 상호작용, 간성성 유기 분자의 광물리적 성질 등 복잡한 다차원 시스템의 반응 좌표를 효과적으로 추출하는 데에도 기여하고 있습니다.
다른운 케이 교수의 연구실은 암 치료 후 유병률이 높지만 충분히 다루어지지 않은 부작용, 특히 만성적인 화학요법 유도 탈모에 대한 이해를 심화하고, 이를 바탕으로 환자 중심의 사전 상담 및 정서적 대처 전략 개발에 초점을 맞추고 있습니다. 또한 심리적 스트레스가 대사질환, 특히 비알코올성 간지방증의 발병에 미치는 영향을 대규모 인구집단을 대상으로 분석하며, 정신건강과 신체건강의 상호작용을 탐구하고 있습니다. 특히 유방암 생존자들의 삶의 질 향상을 위해 희망감과 삶의 목표가 정서적 회복에 미치는 영향을 연구함으로써, 임상적 개입 전략의 근거를 마련하고자 합니다.
이 교수의 연구실은 마이크로·나노스케일 소재의 기계적 거동과 상전이 거동을 중심으로, 특히 투과전자현미경을 활용한 실시간 미세구조 분석과 마이크로기계시스템(MEMS) 기반의 기계적 특성 평가를 수행합니다. 주로 알루미늄 및 니켈티타늄 계 합금의 나노구조 형성, 상전이 메커니즘, 그리고 기계적 강도 향상 메커니즘을 연구하며, 나노소재의 응용을 위한 기초 물성 제어 기술을 개발하고 있습니다. 특히, 나노스케일에서의 핵형성과 결정성장 메커니즘에 대한 실험적 검증을 핵심 과제로 삼고 있습니다.
이 교수의 연구실은 소비자 행동과 광고 효과를 중심으로 한 소비자 인지 및 정서적 반응에 대한 심층적 연구를 수행합니다. 특히 광고의 맥락적 영향, 조정된 기대치, 충성도에 따른 소비자 반응의 차이, 그리고 타인의 행동이 개인의 소비자 시민행동에 미치는 영향을 분석합니다. 연구는 실험적 방법과 구조적 방정식 모델링을 통해 소비자의 평가 및 재구매 의도에 영향을 주는 심리적 메커니즘을 규명합니다.
Chang Yun Son 교수의 연구실은 전자기적 상호작용과 이온 이동 메커니즘을 중심으로, 고체 전해질, 이온 액체, 고분자 전해질 등 에너지 저장 장치에 응용 가능한 신소재의 이론적 및 수치적 분석을 수행합니다. 특히, 분자 동역학 시뮬레이션과 극성력장 모델링을 기반으로 이온 전도도 향상, 표면 및 인터페이스에서의 이온 흡착 거동, 그리고 복잡한 상전이 현상의 기초 메커니즘을 규명하고자 합니다. 이들의 연구는 리튬이온 배터리 및 생체 에너지 변환 시스템의 성능 향상에 기여하고 있습니다.
Sung Oh Cho 교수의 연구실은 나노소재 합성 및 응용 분야에서 두드러진 연구를 수행하고 있습니다. 주로 플라스모닉 광촉매, 양자점 기반 태양전지, 전자빔을 이용한 나노구조 형상 제어, 그리고 수소 저장 소재의 전기장 제어 기반 성능 향상에 초점을 맞추고 있습니다. 특히 고도화된 나노구조의 설계와 기능성 표면 특성 제어를 통해 에너지 및 환경 분야의 혁신적 응용을 모색하고 있습니다.
Ho Lee 교수의 연구실은 의료 영상 진단 및 치료 기술의 혁신을 목표로 하며, 특히 복합 영상 분석과 신호 처리 기반의 정밀의료 기술 개발에 집중하고 있습니다. 심층학습 기반의 흉부 X선 영상 분석, 방사선 치료에서의 저선량 영상 복원 기술, 그리고 망막 세포의 레이저 치료 반응을 실시간으로 감지하는 기술 등 다양한 의공학적 응용을 연구하고 있습니다. 특히, 영상 품질 향상과 환자 선제적 진료를 위한 스마트 영상 기반 진단 시스템의 개발이 핵심 과제입니다.
Yongseok Hong 교수의 연구실은 환경 중 유해 물질, 특히 수은과 플라스틱 분해제의 이동, 변환 및 생물축적 메커니즘을 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 특히 수은의 메틸화 과정, 생물체 내 축적 및 생태계 전반의 생물농축 현상, 그리고 플라스틱 마이크로비즈의 환경 영향을 다루며, 생물학적·비생물적 과정이 환경 오염물질에 미치는 영향을 규명하고자 합니다. 또한 수중 환경에서의 이온 동태와 생물학적 순환 과정을 정량적으로 분석하는 데에도 전문성을 기르고 있습니다.
Baek Hwan Cho 교수의 연구실은 의료 영상 분석과 인공지능 기반 진단 기술을 중심으로, 신경영상, 심장관, 어깨 관절 등 다양한 해부학적 영역에서 정밀한 자동 진단 및 평가 시스템을 개발하고 있습니다. 특히 가상현실 기반 인지 훈련, 뇌파 피드백, 딥러닝 기반 병변 세분화 및 비선형 분류 모델의 해석 가능성 향상 등 인지기능 향상과 임상 의사결정 지원에 초점을 맞추고 있습니다. 의료 영상의 정량적 분석과 AI의 임상적 활용을 융합한 연구가 두드러집니다.
Jong Hoon Ryu 교수의 연구실은 신경염증과 관련된 뇌질환, 특히 뇌경색과 인지 기능 저하의 분자 기전을 규명하고자 합니다. 마이크로글리아 활성화에 의한 신경염증 반응을 조절하는 천연물질(예: 유파틸린, 단신논 I)의 신경보호 작용에 초점을 맞추며, 특히 MAPK 및 ERK 신호전달 경로를 통한 인지 기능 개선 메커니즘을 연구하고 있습니다. 실험 모델로는 퇴행성 뇌질환 및 약물 유도 인지장애를 유발한 동물 모델을 활용하여, 천연물 기반 신약 개발의 가능성을 탐색하고 있습니다.
Seokhee Kim 교수의 연구실은 리보좀으로 합성된 후 번역 후 수정을 거쳐 생성되는 다이옥시드 환원효소(리피드)를 중심으로, 자연계에서 발견되는 복잡한 고리 구조를 가진 펩타이드 생합성 메커니즘을 규명하는 데 주력하고 있습니다. 특히 사이클로스티드, 사이클로페프티드, P450 효소를 이용한 산화적 크로스링킹 등 다양한 생합성 경로를 탐색하며, 새로운 생물합성 유전자 클러스터를 유전자 마이닝을 통해 발견하고 있습니다. 이와 함께 단백질의 세포 내 변형 및 효소 기반 연속적 진화 기술 개발을 통해 약물 후보 물질의 발견과 개량에도 기여하고 있습니다.
Seong-Mi Park 교수의 연구실은 신호전달 경로의 상호작용과 암 발생 메커니즘을 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 특히 NF-κB, p53, mTOR 및 PI3K-Akt 경로 간의 상호 조절 메커니즘과 이들 경로가 암 치료 내성에 미치는 영향을 규명하고자 합니다. 또한, 림프구조단백질(RIP1)이 다양한 암 종양에서 발현 조절 및 세포 사멸 신호 전달에 미치는 영향을 분석하고 있으며, 혈관 기능 이상과 관련된 동맥경화성 질환의 생물학적 기전에 대해서도 연구하고 있습니다.
김재경 교수의 연구실은 인공지능 기반의 리뷰 분석과 추천 시스템 개발을 핵심으로 하며, 특히 텍스트와 이미지의 복합적 정보를 활용한 정교한 사용자 선호도 추론에 중점을 둡니다. 직무 만족도, 광고 영상 추천, 호텔 평가 예측 등 다양한 산업 분야의 실생활 문제를 해결하기 위해 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 딥러닝 기반의 융합 기술을 응용합니다. 특히 리뷰의 정서 분석과 별점 정보의 일致성, 사용자 얼굴 표정을 통한 감성 반영 등 고도화된 사용자 행동 이해 기법을 개발하고 있습니다.
Bombi Lee 교수의 연구실은 신경염증과 뇌 신호 전달 물질의 기능 저하가 관련된 신경정신질환의 메커니즘을 규명하고, 천연물질을 활용한 신경보호 및 인지 기능 향상 전략을 개발하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 주로 베르베린, 황백소, 쿠르세틴, 아로니아 추출물 등 식물 유래 천연물질이 우울증, 불안, 인지저하 등에 미치는 영향을 행동학적·분자생물학적 방법으로 연구하고 있습니다. 특히 히포크암프스의 신경생성 및 신경영양인자(BDNF) 조절 메커니즘을 중심으로 신경염증과 스트레스 반응을 조절하는 약리적 기전을 탐구하고 있습니다.
Eun-Jung Park 교수의 연구실은 신경염증, 대사질환 및 유전자 발현 조절 메커니즘을 중심으로 한 분자생물학적 연구를 수행하고 있습니다. 특히 퍼옥시좀 증식 인자 수용체-γ(PPAR-γ)를 통한 뇌내 염증 반응 조절, 지방줄기세포를 활용한 얼굴 위축성 질환 치료, DNA 복구 메커니즘에서 핵소마의 역할 등 다양한 분야에서 기초의학과 임상응용을 연결하는 연구를 전개하고 있습니다. 최근에는 비알코올성 간지방질간염 치료를 위한 프로바이오틱스의 기전 규명에도 관심을 기울이고 있습니다.
Hyo Suk Nam 교수의 연구실은 뇌졸중의 예후 예측 및 심혈관질환 위험 평가를 중심으로 한 의료정보 및 생물학적 생체마커 연구를 수행하고 있습니다. 특히 티모린산 옥시드(TMAO)와 같은 생체마커를 활용한 심혈관질환 위험 예측 모델 개발과 함께, 베이지안 네트워크 기반의 예측 시스템을 통해 뇌졸중 환자의 3개월 기능 회복도 및 1년 생존율을 정밀하게 예측하고자 합니다. 또한 전자처방기록(CPOE) 기반의 팀워크 프로그램 도입을 통한 진료 품질 향상 및 뇌졸중 환자의 완전한 진단 평가의 중요성에 대해서도 연구하고 있습니다.
Sang Woo Kim 교수의 연구실은 첨단 센서 기반 이상 진단 및 고도화된 머신러닝 기법을 융합한 스마트 제조 및 에너지 시스템 진단 기술을 주요 연구 분야로 삼고 있습니다. 특히 강판 표면의 결함 검출, 리튬이온 배터리의 동반 고장 진단, 제어 케이블의 소프트 결함 탐지 등 실생활 산업 문제 해결을 위한 혁신적 알고리즘 개발에 집중하고 있습니다. 연구는 비정상 상태 탐지, 자동 특징 추출, 계산 효율성 향상 기반의 실시간 진단 기술을 핵심으로 하며, 딥러닝과 제어 이론을 융합한 지능형 진단 시스템을 구축하고 있습니다.
소희 한 교수의 연구실은 전기차 및 에너지 저장 시스템의 핵심 기술인 리튬이온 배터리의 수명 예측과 안정성 향상을 위한 지능형 상태 추정 기술에 중점을 두고 있습니다. 특히 상태의 타당성(소하, SOH)과 충전 상태(SOC)를 정확하게 추정하기 위해 모델 기반과 데이터 기반 기법을 융합한 혁신적인 알고리즘 개발을 진행하고 있으며, 배터리 관리 시스템(BMS)에 실용적으로 적용 가능한 기술 솔루션을 추구합니다. 또한 로봇 소프트웨어 플랫폼 개발을 통해 복잡한 작업의 수직적 통합을 지원하는 시스템 설계 기술도 함께 연구하고 있습니다.
