전 세계 주요 대학 연구실의 연구 분야, 주요 논문을 한눈에 확인하세요.
Yongju Kim 교수의 연구실은 나노구조물의 자가조립을 중심으로, 토로이드형 나노소재, 이석성 구조체, 스위치 가능한 나노포어 등 고도로 기능화된 초분자 구조를 설계하고 제어하는 데 주력하고 있습니다. 특히 생체 모방적 전도성 채널, 2차원 페로브스카이트 유사 구조체, 그리고 딥러닝 기반의 재료 구조-성질 상관관계 분석을 통해 새로운 기능성 재료의 설계 원리를 제시하고 있습니다. 이들의 연구는 나노의학, 선택적 분리, 스마트 촉매 등 응용 분야로 이어지며, 초분자화학과 재료공학의 융합적 접근이 두드러집니다.
Mingcan Cui 교수의 연구실은 음향화학적 처리 기반의 환경 정화 기술을 핵심으로 하며, 초음파와 산화제(과황산염, 오존 등)를 활용한 오염물질 분해 및 중금속 제거 기술을 연구하고 있습니다. 특히 약물 잔류물질, 시안화물, As(III) 등 유해 오염물질의 고도 처리와 슬럼 자원화를 통한 환경 복원 기술 개발에 초점을 맞추고 있습니다. 다양한 반응 조건과 메커니즘 분석을 통해 실용적이고 효율적인 음향-산화 처리 시스템의 설계를 목표로 하고 있습니다.
안톤 가르터 교수의 연구실은 유전자 안정성과 세포 사멸을 조절하는 분자 기전을 중심으로, DNA 손상 복구, 재조합, 세포 사멸 조절 메커니즘을 연구합니다. 특히 초파리와 선충(Caenorhabditis elegans)을 모델 생물로 활용해, p53 초가족 단백질, Holliday 접합체 해체 효소(GEN-1), DNA 복구 경로의 조절 메커니즘을 규명하고 있습니다. 또한, 유전자 손상에 의한 돌연변이 서명(mutational signatures)과 관련된 복구 경로의 기여도를 체계적으로 분석함으로써, 병변 유형에 따른 복구 경로의 특이성과 상호보완성을 규명하고 있습니다.
이 교수의 연구실은 식물 육성과 유전체 분석을 융합한 고속 형질 분석 및 유전자 기반 육성 기법을 핵심으로 합니다. 특히 드론 기반 원격 측정을 활용한 고속 형질 측정, 유전자 마커 기반 맵핑 및 유전자 선택 기법, 힙라입 기반 GWAS 분석 등 첨단 유전체 기술을 식물 육성에 응용하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 생물학적 형상의 정량적 평가와 유전자-형질 연관 분석을 통해 농업 생물의 육성 효율을 극대화하는 연구를 지속하고 있습니다.
Yan Chong 교수의 연구실은 티타늄 기반 합금의 기계적 거동과 미세구조 제어를 핵심으로 하며, 산소 및 알루미늄과 같은 불순물이 미치는 영향을 기계적 메커니즘 차원에서 규명하고 있습니다. 특히, 산소로 인한 취성 증가 문제를 해결하기 위해 나노구조화, 균일한 미세구조 설계, 그리고 고압 가공 기법을 활용한 강도- ductility 상호보완적 향상 전략을 개발하고 있습니다. 이는 고온·저온 환경에서의 응용 가능성을 고려한 첨단 티타늄 합금의 설계 원리를 제시합니다.
Kyu-Hye Lee 교수의 연구실은 디지털 전환 시대의 소비자 행동과 온라인 쇼핑 환경에서의 소비자 경험을 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 특히 온라인 패션 렌탈 서비스, 가상 피팅 기술, 모바일 미디어 서비스, 챗봇 기술 등 신기술 기반의 소비자 수용과 가치 인식에 초점을 맞추고 있으며, 기술 수용 모델과 소비자 의사결정 과정을 통합적으로 분석합니다. 연구는 기술의 기능적 측면뿐 아니라 소비자의 정서적·심리적 반응, 신뢰, 위험 인식 등 인간 중심의 요소를 함께 고려하여 실증적이고 응용 가능한 연구를 지향합니다.
이 교수의 연구실은 에너지 수확 및 변환 기술에 초점을 맞춘 나노소재 및 광전기 소재의 개발을 주요 연구 분야로 삼고 있습니다. 특히 페로브스카이트 및 AgBiS₂ 기반 나노결정체를 활용한 고성능, 환경 친화적 태양전지와 에너지 수확 장치의 표면화학적 최적화를 연구하고 있으며, 단결정성 나노입자 합성 및 리간드 교환 기반의 전기적 성능 향상 전략을 개발하고 있습니다. 또한, 수분에 안정된 광활성 물질의 설계와 막 구조를 활용한 응용 기술도 함께 탐구하고 있습니다.
타카시 후쿠야 교수의 연구실은 발달 생물학과 분자 유전학을 기반으로 유전자 발현의 시공간적 정밀 조절 메커니즘을 연구합니다. 주로 전사 조절을 담당하는 엔ハン서와 코어 프로모터의 상호작용이 유전자 발현의 버스트 동역학에 어떻게 영향을 미치는지, 실시간 생체 내 영상 분석을 통해 규명하고자 합니다. 또한 청각 장애와 관련된 분자 기전, 예를 들어 내이 출혈성 펌프 등에서의 분자적 변화를 다루며, 청각 신경 생물학과 유전자 조절 메커니즘의 기초를 탐구하고 있습니다.
후쿠하라 가쿠 교수의 연구실은 주로 초분자화학과 광화학을 기반으로 한 다이내믹한 분자 시스템의 설계 및 기능 제어를 연구합니다. 특히, 압력이나 온도와 같은 외부 자극에 의해 변화하는 입체화학적 성질과 광학적 특성(예: 기함성, CD 신호, 플루오레스센스)을 제어하는 초분자 복합체 개발에 초점을 맞추고 있으며, 이는 센서, 이미징 재료 및 스마트 재료 응용에 기여합니다. 연구는 주로 사이클로덱스트린 衍생체, 사이클로파노필라르렌 유도체, 그리고 고분자 기반 초분자 복합체를 대상으로 하여, 분자 내 상호작용과 구조-기능 관계를 깊이 있게 규명합니다.
Yishi Zhu 교수의 연구실은 6G 이동통신 시스템을 기반으로 한 스마트 이동체 환경에서의 고성능 통신 및 연산 기술을 핵심으로 연구합니다. 특히 고주파대(미리터벌, 테라헤르츠) 대역에서의 신호 간섭과 차단 문제를 해결하기 위해 지능형 반사면(IRS) 기반의 스마트 무선 환경 설계와 다중접근 에지 컴퓨팅(MEC)을 융합한 기술을 개발하고 있습니다. 자율주행 차량과 고속 이동 환경에서의 정밀 위치추적, 낮은 지연의 실시간 처리 기술도 주요 연구 방향입니다. 이는 향후 스마트 시티와 고도화된 ITS 인프라의 핵심 기술로 기여합니다.
요시오 히사에다 교수의 연구실은 유기 광물성 물질과 분자 설계를 기반으로 한 고기능성 광학 소재의 개발에 중점을 두고 있습니다. 특히, 비극성 고분자 및 유기 분자의 상호작용을 제어하여 빛을 발하는 물질의 색상, 강도, 안정성을 정밀하게 조절하는 분야에서 두드러진 성과를 내고 있습니다. 연구는 주로 광발광, 색소변색, 압력-색소반응성 물질, 그리고 분자 조립 기반의 크리스탈 엔지니어링을 포함합니다.
Björn Frank 교수의 연구실은 기업의 지속가능성 전략과 소비자 행동을 중심으로, 인공지능 기반 환경 제품의 자율적 환경 기여, 고객의 재구매 의도에 영향을 미치는 성별 및 문화적 차이, 그리고 라이브 스트리밍과 같은 디지털 플랫폼에서의 유저 몰입과 참여 행동을 탐구합니다. 특히 신호이론, 유량 이론, 지식 창출의 개인적·조직적 기반을 기반으로 한 혁신과 고객 관계 전략에 대한 실증적 접근을 강조합니다. 연구는 다국적·다산업적 데이터를 기반으로 하며, 실무적 통찰을 도출하는 데 초점을 맞춥니다.
Yoshiki Iso 교수의 연구실은 주로 반도체 나노결정체와 나노 phosphor를 활용한 광전자 소재 개발에 중점을 두고 있습니다. 특히 페르로브스카이트 나노결정체, 이트륨 바나듐산화물 도핑 나노 phosphor, 인화물계 양자점 등 다양한 발광 물질의 합성 및 안정성 향상 기술을 연구하며, 태양전지의 효율을 높이는 스펙트럼 변환 소재와 유기-무기 복합 나노복합막의 제작에도 기여하고 있습니다. 이들의 연구는 에너지 효율 향상과 고성능 디스플레이, 태양전지 응용을 목표로 하고 있습니다.
Jong-Yil Chai 교수의 연구실은 기생충 감염, 특히 식중독성 테마토이드(식중생 기생충)와 장기 및 간흡충의 유병률, 진단 및 치료에 중점을 두고 있습니다. 주로 동남아시아, 특히 라오스의 강변 지역 주민들을 대상으로 한 현장 조사와 임상 연구를 통해 기생충 감염의 유행병학적 특성과 치료 효과를 분석하고 있습니다. 또한 벤질티아졸 유도체 약물(알벤다졸, 메브엔다졸)의 기생충 및 암세포에 대한 작용 기전에 대한 기초 연구도 진행 중입니다.
백민경 교수 연구실은 단백질 구조 예측 및 단백질-핵산 복합체의 구조 해석을 위한 고성능 딥러닝 기반 알고리즘 개발에 주력하고 있습니다. 특히 RoseTTAFold 기반의 다중 트랙 아키텍처를 활용해 단백질의 3차 구조뿐 아니라 DNA, RNA 및 단백질-핵산 복합체의 정확한 구조 예측을 가능하게 했습니다. 연구실은 구조 예측 정확도 향상뿐 아니라, 기존에 알려지지 않은 단백질의 기능 해석과 단백질 올리고머화 구조 예측 등 생물학적 기초 연구에 기여하고 있습니다. 특히, 실험적 데이터 없이도 신속하고 정밀한 구조 모델링을 가능하게 하는 AI 기반 생물정보학적 접근이 핵심입니다.
Sung-Hyuk Sunwoo 교수의 연구실은 생체 적합성과 기계적 유연성을 동시에 확보한 소프트 생체 전자소재 및 장치 개발에 초점을 맞추고 있습니다. 특히, 심장 질환의 정밀 모니터링과 치료를 위한 탄성 전도성 나노복합재료 기반의 다채널 심장 전극 어레이, 임플란터블 치료 장치 등 고성능 생체 인터페이스 기술을 연구하고 있습니다. 생체 조직과의 기계적·생화학적 불일치 문제를 해결하기 위해 나노소재와 생체유사 고무재료를 융합한 혁신적 소재 전략을 개발하고 있습니다.
Thang Vu 교수의 연구실은 3D 시각 인식 분야에서 핵심적인 기여를 하고 있으며, 특히 3D 인스턴스 세그멘테이션과 객체 검출의 정확도 향상을 위한 혁신적 아키텍처 개발에 집중하고 있습니다. 소프트 그룹핑 기반의 세그멘테이션(SoftGroup)과 샘플 일致성 네트워크(SCNet), 캐스케이드 RPN 등은 예측 불확실성 감소와 훈련-추론 간 IoU 분포 불일치 문제를 체계적으로 해결함으로써 성능을 극대화합니다. 연구는 정확성과 확장성의 균형을 추구하며, 실시간 적용 가능한 고성능 3D 인식 기술의 기반을 마련하고 있습니다.
Minkwan Ju 교수의 연구실은 콘크리트의 내구성과 기계적 거동을 향상시키기 위한 첨단 시멘트 기반 재료 및 철근 체계에 중점을 두고 있습니다. 특히, 재활용자재(재생잔류물, 재생잔류재)를 활용한 고강도 및 일반강도 콘크리트의 거동, GFRP 철근을 이용한 비부식성 구조물의 거동, 그리고 LC³ 시멘트의 수화 거동과 강도 메커니즘을 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 비파괴 검사 및 실험적 시험을 기반으로 한 정량적 예측 모델 개발도 활발히 이루어지고 있습니다.
Priyan Malarvizhi Kumar 교수의 연구실은 인공지능 기반의 스마트 시스템 및 실시간 데이터 처리 기술을 중심으로, 이동형 네트워크, 사물인터넷(IoT), 자율주행 차량 네트워크, 그리고 헬스케어 분야의 안정성과 효율성을 확보하는 데 중점을 두고 있습니다. 특히, 악성 노드 탐지, 이질적 데이터 스트림 처리, 클라우드 기반 의료 데이터 최적화, 차량 번호판 인식 기술 등에서 높은 정확도와 실시간 성능을 확보하는 알고리즘 개발을 주요 연구 과제로 삼고 있습니다. 연구는 실생활 응용에 초점을 맞춘 실용적인 기술 혁신을 추구합니다.
켄지 카로 연구실은 전염병 전파 메커니즘과 의료 기술 혁신을 융합한 연구를 주도하고 있습니다. 코로나19의 전파 양상과 정책 효과를 수리모델링을 통해 분석함으로써 감염병 예방 전략을 제안하며, 5G 기반 원격 진료 시스템의 도입과 그 영향에 대해서도 연구하고 있습니다. 또한 의료 현장에서의 인공지능 활용, 특히 딥러닝 기반 진단 보조 시스템의 정밀성과 해석 가능성 문제에 초점을 맞추고 있습니다.
