전 세계 주요 대학 연구실의 연구 분야, 주요 논문을 한눈에 확인하세요.
Jae-Suk Yang 교수의 연구실은 복잡계 이론과 네트워크 분석을 기반으로 한 다학제적 연구를 수행합니다. 주요 연구 분야로는 의료 분야의 디지털 전환(예: 원격 혈압 모니터링), 기업의 연구개발 협력 전략, 글로벌 자본 및 무역 네트워크의 영향력 분석 등이 있습니다. 특히, 몬테카를로 시뮬레이션과 에이전트기반 모델링을 활용해 복잡한 시스템의 거시적 행동을 규명하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이는 정책 수립과 기업 전략 수립에 실질적인 통찰을 제공합니다.
정종헌 교수의 연구실은 컴퓨터 비전과 딥러닝 기반의 안정적이고 일반화된 모델 설계를 핵심으로 하며, 특히 이상 탐지, 적대적 예측에 대한 강인성, 그리고 라벨이 부족한 환경에서도 효과적으로 작동하는 저수준 시각 인식 기술에 집중하고 있습니다. 특히 CLIP 기반의 비지도 이상 탐지, GAN의 안정성 향상을 위한 대체 증강 기법, 그리고 랜덤 스무딩 기반의 인증 가능 강인성 확보 방법론 등, 실제 산업 응용에 적합한 모델링 기법을 개발하고 있습니다. 연구는 주로 '모델의 일반화 능력'을 중심으로, 정확도와 강인성의 상충 관계를 효과적으로 조율하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
김성환 교수 연구실은 관절 연골 손상과 퇴행성 관절염의 분자 기전을 규명하고, 특히 미크로RNA가 간엽줄기세포의 연골분화에 미치는 영향을 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 특히 miR-449a가 SIRT1과 LEF-1을 타겟으로 하여 연골 형성에 영향을 미치는 메커니즘을 규명하며, 퇴행성 관절염의 치료적 전략 개발에 기여하고자 합니다. 또한 전임상적 모델을 기반으로 한 연골 재생 치료 기술과 함께, 인대 재건 수술에서 잔류조직 보존 전략의 임상적 유의성에 대해서도 연구하고 있습니다.
Heuiseok Lim 교수의 연구실은 인공지능 기반 교육 기술과 지능형 콘텐츠 생성 기반 학습 시스템을 핵심으로 연구를 진행하고 있습니다. 특히, 게임 기반 학습에 활용되는 프로시저럴 콘텐츠 생성(Procedural Content Generation) 기술을 활용해 개인 맞춤형 교육 게임을 자동으로 생성하고, 학습자의 능력 수준에 따라 적절히 조정 가능한 지능형 학습 콘텐츠를 개발하고 있습니다. 또한, 딥러닝 기반의 스케치 기반 패션 상품 검색 및 추천 기술 등 다양한 분야에 AI 기반의 지능형 시스템을 적용한 연구도 진행하고 있습니다.
Fujita 교수의 연구실은 이рид륨 기반 촉매를 중심으로 탄소 수소화 및 탈수소화 반응을 통한 청정 에너지 기술과 유기합성의 융합을 추구하고 있습니다. 특히 수소 생산, 알코올의 탈수소화 산화, 순환 가능한 촉매 반응 등에서 높은 효율성과 선택성을 구현한 혁신적인 촉매 체계를 개발하고 있습니다. 연구는 주로 수소 에너지 변환, 탄소 중립 반응, 그리고 생체 분자 유도 합성에 응용 가능한 고성능 촉매 설계에 초점이 맞춰져 있습니다.
Tomoya Nakamura 교수의 연구실은 주로 페로브스카이트 기반 태양전지의 효율성과 안정성을 향상시키는 데 초점을 맞추고 있습니다. 특히 납의 독성 문제를 해결하기 위한 스테인(Sn) 기반 페로브스카이트 소재 개발과, 스테인(II)의 산화를 억제하기 위한 나노입자 기반 정제 기법, 고순도 전구체 합성 기술을 핵심 연구 방향으로 삼고 있습니다. 또한, 유기 태양전지 및 전자수송 물질의 분자 설계와 표면 특성 제어를 통해 광전기 변환 성능을 극대화하는 연구도 진행 중입니다.
Ryo Nakao 교수의 연구실은 주로 틱 매개 감염병 및 병원성 미생물의 분자 생물학적 특성에 초점을 맞추고 있습니다. 틱의 마이크로바이옴 분석을 통해 미발견 병원체 탐색과 함께, 라이브스톡과 인간을 대상으로 한 병원체 전파 메커니즘을 연구하고 있습니다. 특히, Babesia 및 Ehrlichia 등 병원성 병원체에 대한 신약 개발과 현장 적용이 가능한 진단 기술(LAMP 등) 개발에도 주력하고 있습니다.
Jae Sung Lee 교수의 연구실은 의료 영상 기반의 뇌 기능 및 구조적 변화를 해석하는 데 초점을 맞추고 있으며, 특히 정밀한 영상 분석과 인공지능 기반 영상 복원 기술을 활용한 신뢰도 높은 진단 지원 시스템 개발을 주요 연구 방향으로 삼고 있습니다. 뇌 영상 분석을 통해 주로 정신건강 및 신경계 질환(예: ADHD, 청각장애 등)의 뇌 기능 변화를 규명하고, PET, SPECT, MRI, CT 등 다양한 영상 모odalities를 융합하여 정량적 뇌 기능 평가 및 개인 맞춤형 뇌 템플릿 개발에 기여하고 있습니다. 특히, 딥러닝 기반 영상 복원 및 보정 기술을 통해 영상 품질을 향상시키고, 뇌 기능 변화의 정밀한 분석을 가능하게 하는 데 기여하고 있습니다.
Sangwon Seo 교수의 연구실은 과학적 계산과 대량 데이터 처리를 위한 고성능 분산 컴퓨팅 기반의 알고리즘 및 프레임워크 개발에 주력하고 있습니다. 특히 MapReduce 기반의 고수준 행렬 연산 primitive와 Hadoop를 활용한 과학적 시뮬레이션 및 데이터 마이닝 기법에 대한 연구를 진행하며, 병렬 처리 환경에서의 성능 및 확장성 향상을 목표로 합니다. 또한 유기합성 화학 분야에서도 루비스탈화 반응, 탈카복실화 반응, 삼프루오로메틸화 반응 등 고도화된 유기합성 전략을 개발하여, 새로운 유기 화합물의 효율적 합성을 위한 기초 기술을 확립하고 있습니다.
이 교수의 연구실은 광학적 및 전기적 특성을 통합한 나노소재 기반의 고성능 태양전지와 광검출기 기술을 주요 연구 분야로 삼고 있습니다. 특히 금속 나노입자, 쿨롱 양자점(CQD), 플라스몬 입자 등을 활용해 태양광 수확 효율을 극대화하고, 적외선 영역까지의 광응답을 확장하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 또한, 전도성 고분자 및 홀 수송층을 통한 장기 안정성 향상 기술 개발도 함께 진행 중입니다.
김태성 교수의 연구실은 인간의 움직임 인식과 로봇 보조 기술을 중심으로 활동합니다. 실시간 활동 인식, 예측 기반 인간 행동 분석, 그리고 단일 영상에서 3D 형태를 복원하는 기계학습 기반 기술을 개발하며, 헬스케어, 스마트 팩토리, 로봇 수술 등 응용 분야에 기여하고자 합니다. 특히 인ertial 측정장치(IMU)와 딥러닝을 융합한 실시간 제어 시스템 및 3D 형태 복원 기술에 초점을 맞추고 있습니다.
Reiko Inagi 교수의 연구실은 만성 신장질환의 병태생리학적 기전을 규명하고자, 미토콘드리아 기능 이상, 염증 반응, 지질독성, ER 스트레스, 그리고 AGE(고도화된 당화산물) 등 핵심 분자 기전에 초점을 맞추고 있습니다. 특히 신장 손상에서의 cGAS-STING 경로 활성화, 항고혈압제의 AGE 억제 효과, 그리고 대사 스트레스가 유발하는 세포 손상 메커니즘을 다각도로 연구하고 있습니다. 이는 신장질환의 새로운 치료 전략 개발에 기여할 잠재력을 지닌 분야입니다.
Shuichi Yanagisawa 교수의 연구실은 유기합성화학과 식물 분자생물학을 융합한 독특한 연구 분야를 선도하고 있습니다. 전이금속을 사용하지 않는 라디칼 기반 비아릴화 반응을 개발하며, 고도로 선택적인 C-H 히드로아릴화 반응의 메커니즘과 촉매 설계에 주력하고 있습니다. 동시에 식물 전사인자인 Dof 단백질의 DNA 인식 메커니즘과 기능적 역할을 규명하여, 식물 대사 조절 및 농업적 응용 가능성을 탐색하고 있습니다. 특히 Dof1을 이용한 질소 대사 개선 연구는 기후변화 대비 내성 향상 작물 육성에 기여할 잠재력을 지닙니다.
아츠시 데구치 교수의 연구실은 Society 5.0 비전을 실현하기 위한 기술과 사회의 융합을 중심으로 연구를 전개합니다. 특히 도시와 지역 사회의 지속가능성, 고령화 대비 기술, 탄소중립, 농어촌 재생 등 사회적 과제를 디지털 혁신과 연계해 해결하는 데 초점을 맞추고 있으며, 산학협력 기반의 실증 연구를 통해 실제 사회적 영향을 창출하고자 합니다. 데이터 기반 사회의 조건부 행복과 개인의 자율성 확보를 고려한 기술 정책 연구도 핵심 과제입니다.
Keisuke Yoshida 교수의 연구실은 일본 동북부 지역의 지진 활동, 특히 대규모 지진 후 발생하는 지진 집단과 스트레스장 변화를 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 주로 지진의 기원 메커니즘, 스트레스장의 시공간적 변화, 유체의 영향 등에 초점을 맞추며, 고해상도의 지진원 스펙트럼 분석과 역학적 재구성 기법을 활용합니다. 특히 2011년 동일본 대지진 이후 발생한 지진 집단과 2023년 노토반도 지진의 메인쇼크 및 후진동을 분석하여, 균열의 상행 이동과 유체 이동의 역할을 규명하고자 합니다.
Kei Murakoshi 교수의 연구실은 나노소재 기반의 에너지 변환 및 저장 장치 개발에 초점을 맞추고 있습니다. 특히 산소 환원 반응(ORR)과 산소 발생 반응(OER)을 위한 고성능 비백금 계 촉매, 나노입자 기반 태양전지, 그리고 질소 및 불소 도핑을 통한 탄소 기반 촉매의 설계에 대한 연구를 진행하고 있습니다. 다양한 나노구조물(예: 탄소나노튜브, 그래핀, 카드뮴 sulfide 나노결정체)의 표면 기능화 및 크기 제어를 통해 반응성과 안정성을 극대화하는 데 주력하고 있습니다.
Daehee Hwang 교수의 연구실은 생물학적 네트워크의 동적 상호작용을 이해하기 위해 다중 옴스 데이터 통합 기법을 개발하고 응용합니다. 특히 유전자 발현, 단백질 농도, 단백질-핵산 상호작용 등 다양한 생물정보학적 데이터를 융합하여 세포 내 분자 네트워크를 정량적으로 재구성하는 데 초점을 맞추고 있으며, 신경퇴행성 질환과 같은 복잡한 생물학적 질병의 메커니즘을 시스템 생물학적 접근으로 해명하고자 합니다. 연구는 주로 효모와 마우스 모델을 활용해 실시간으로 변화하는 생물학적 네트워크의 특성을 규명합니다.
이 교수의 연구실은 생물분자 상전이와 생물학적 응집체의 물리화학적 기초를 밝히는 데 초점을 맞추고 있습니다. DNA를 이용한 합성 응집체 설계와 단일분자 분광법을 활용한 단백질 분해 기계 ClpXP의 작동 메커니즘 규명이 주요 연구 방향입니다. 특히, 상전이가 세포 내 생리적 기능과 질병 발생에 어떻게 기여하는지 이해하기 위한 다학제적 접근을 펼치고 있습니다.
O-Pil Kwon 교수의 연구실은 비선형 광학 및 전기광학 기반의 유기 결정 소재를 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 특히, 고도로 비대칭적인 분자 구조를 가진 구성 고정 다이엔(Confugurationally Locked Polyene) 및 퀴놀리늄, 벤조티아졸륨 기반의 이온성 결정을 개발하여 초고속 테라헤르츠 파장 생성과 전기광학 응용에 최적화된 물질을 설계합니다. 높은 비선형성, 우수한 열안정성, 용해도 및 융점-분해점 간의 넓은 온도 간격을 확보한 크리스탈 성장 기법도 함께 개발하고 있습니다.
이 교수의 연구실은 나노유체의 열역학적 특성과 비열전달 메커니즘을 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 특히 나노유체가 냉각 시스템에서 비약적인 임계열화열(Flux, CHF) 향상을 이끌 수 있는 메커니즘을 규명하고자 하며, 원자로의 안전성 향상과 경제성 향상을 위한 첨단 냉각제 개발에 기여하고자 합니다. 연구는 나노입자의 분포, 기화 거동, 표면장력 및 열전도도 등 핵심 물성과 기계적 특성의 정량적 분석을 포함합니다.
