전 세계 주요 대학 연구실의 연구 분야, 주요 논문을 한눈에 확인하세요.
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.
Kazunori Kohri 교수의 연구실은 천체물리학과 입자물리학의 융합 분야에서 활동하며, 주로 초기 우주의 물리학과 암흑물질, 블랙홀의 기원에 초점을 맞추고 있습니다. 특히 인플레이션 이론에서 기인하는 중력파, 초기 우주에서 형성된 초소형 블랙홀(PBH), 그리고 초신성·중력파·핵합성 과정에 영향을 미치는 불안정한 입자(예: 그라비티노)의 붕괴 메커니즘을 이론적으로 연구하고 있습니다. 또한, 중력파 관측을 통한 천체 물리학적 현상의 해석과, 뇌물질과 뼈조직에서의 단백질 기반 석회화 메커니즘 등 다양한 스케일의 물리적 현상에 대한 이론적 분석도 수행하고 있습니다.
Shigeru Yamago 교수의 연구실은 주로 π-전자 구조를 가진 3차원 고분자 및 나노구조 분자의 합성과 성질 규명을 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 특히 플라티나 무기화합물을 이용한 고도로 제어된 고분자 합성 기반의 새로운 합성 전략을 개발하여, 고분자 끝부분 기능화, 정밀 고분자 합성, 그리고 나노튜브나 fullerenes와의 상호작용을 통한 선택적 분리 기술을 확립하고 있습니다. 이는 나노소재 및 고분자 재료 분야의 핵심 기초 기술로 발전하고 있습니다.
Van An Dinh 교수의 연구실은 나노소재 및 전자구조 계산을 기반으로 한 에너지 재료의 설계와 기초 물리적 메커니즘 규명을 핵심으로 합니다. 주로 나트륨 이온 이브터리, 고체 전해질, 그래핀 및 보로펜과 같은 2차원 물질을 대상으로 전자기구조, 이온 확산 메커니즘, 표면 흡착 거동을 DFT 및 비경험적 반데르발스 상호작용를 고려한 정밀 계산으로 연구합니다. 특히, 전고체 이온 전지의 성능 향상과 질병 생체표지물질 탐지용 센서 개발에 응용 가능한 기초 연구를 지속적으로 수행하고 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.
Claudio Feliciani 교수의 연구실은 보행자 유동, 대피 동역학, 보행자 간 상호작용 및 보행자-차량 상호작용을 중심으로 한 인간 행동 기반의 시뮬레이션 및 실험 연구를 수행합니다. 특히 이석, 교차로, 복합 보행 환경에서의 자율적 레인 형성, 사고 예방 전략, 비신호 교차로의 서비스 수준 향상 등 실생활 문제 해결을 목표로 합니다. 다양한 실험 데이터와 세밀한 모델링(예: 셀룰러 오토마타 기반 보행자 모델)을 기반으로 한 정량적 분석이 특징입니다.
다이스케 히시 교수가 이끄는 연구실은 정신건강 평가 도구의 문화적 적합성과 정신질환의 유병률, 스트레스 반응, 회복력, 외상 후 성장(PTG) 등에 초점을 맞춘 정신건강 및 외상 후 심리적 회복 연구를 수행하고 있습니다. 특히 외상 경험자(사고 생존자, 구조대원 등)의 정서적 반응과 정신질환 위험 요소를 분석하며, 정량적 평가 척도의 타당성과 임상적 활용 가능성을 탐색하고 있습니다. 장기적인 정신건강 정책 수립을 위한 국내외 비교 분석도 함께 진행하고 있습니다.
타케시 ツジ 교수의 연구실은 일본 남서부 해역, 특히 낫카 지질 구조와 태평양 판의 복원지역을 중심으로, 해저 지질 구조, 기생성 단층, 기름압 분포 및 지각 응력 상태의 진화를 다룹니다. 주로 해양 지질물리학적 데이터(해저 지진계, 다중성분 해저 지진계, 인SAR 등)와 암석물리 모델을 융합하여, 지진 발생 메커니즘과 해저 형상 변화를 해석합니다. 특히, 대규모 지진과 쓰나미의 원인 메커니즘을 규명하기 위한 고해상도 지반 응력 및 기름압 분포 분석이 핵심입니다.
Yohei Okada 교수의 연구실은 분자 생물학과 분야에서 암 억제 유전자 p51(p63)의 이소형 기능과 단백질 조절 메커니즘을 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 특히 DNA 손상에 대한 세포 반응에서 p51B(TAp63alpha)의 단백질 축적 메커니즘과 그 기능적 역할을 규명하고자 하며, 이는 암 치료 전략 개발에 기여할 잠재성을 지닙니다. 또한, 신경내분비계와 관련된 GnRH 및 성호르몬의 피드백 조절 메커니즘을 연구함으로써 생식 기능 조절의 분자 기전을 밝히는 데에도 기여하고 있습니다.
이 교수의 연구실은 광촉매 반응과 전이금속 촉매를 중심으로 한 고도로 선택적인 C-H 활성화 및 새로운 화합물 합성 전략을 개발하고 있습니다. 특히, 알케인, 아릴 화합물, 사이클로부탄 유도체 등의 단순 기초 원료를 이용해 C-C, C-B, C-Si 결합을 효율적으로 가공하거나 교환함으로써 복잡한 유기구조체를 직접 합성하는 데 중점을 두고 있습니다. 또한, CO₂를 이용한 C-H 카복릴화 반응과 같은 탄소 포집 및 활용 전략도 핵심 연구 분야에 포함되어 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.
Hoon Kim 교수의 연구실은 주로 나노소재를 활용한 의약 및 기능성 소재 개발에 초점을 맞추고 있습니다. 특히 식물 추출물과 유산균을 이용한 생체 적합성 나노입자(예: 금 나노입자)의 생합성과 그 응용, 특히 암세포 치료 및 대사질환 예방 기전에 대한 연구를 진행하고 있습니다. 또한, 식물성 물질에서 유래한 고분자 물질과 파라프로바이오틱스의 생리활성 메커니즘 규명에도 기여하고 있습니다.
