전 세계 주요 대학 연구실의 연구 분야, 주요 논문을 한눈에 확인하세요.
Chang Woo Myung 교수의 연구실은 에너지 재료와 나노구조 물질의 원자적 거동을 이해하고자, 밀도함수이론(DFT)과 기계학습 기반 분자역학 시뮬레이션을 융합한 고정밀 이론적 연구를 수행합니다. 주요 연구 분야는 리튬이온 배터리의 고에너지 정합성 향상, 페로브스카이트 태양전지의 전자 구조 최적화, 그리고 초고압 상태에서의 양자물질 상전이 등입니다. 특히, 기계학습 잠재력과 정밀한 전자구조 계산 기법을 활용해 복잡한 이종계계재료의 안정성과 기능성을 예측하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
Tae Gun Shin 교수의 연구실은 응급의학 분야에서 생명을 구하는 긴급 조치의 품질 향상과 환자 예후 개선을 목표로 합니다. 특히 심정지, 패혈성 쇼크, 응급실 과밀 등 응급 상황에서의 초기 대처 전략, 예를 들어 6시간 패킷 치료, 비타민 C 및 타이아민 투여, 심폐소생술의 최적화 등에 초점을 맞추고 있습니다. 또한 응급실 운영의 효율성 향상과 환자 흐름 최적화를 위한 표준화된 평가 프로토콜 개발에도 기여하고 있습니다.
Ju-Hyung Lee 교수의 연구실은 비지성 5G 및 초고속 이동통신을 위한 비지상 네트워크(NTN) 기반의 혁신적 통신 기술을 연구하고 있습니다. 주요 연구 방향은 저궤도 위성(Low Earth Orbit Satellites)과 무인 항공기(UAV/HAPS)를 융합한 3차원 통신 아키텍처 설계, 특히 자유공간광(Free Space Optics, FSO) 기반 고속 백홀 링크와 다중 에이전트 강화학습을 활용한 최적 경로 및 위성 연결 최적화입니다. 또한, 고도가 높은 플랫폼을 활용한 지속 가능한 비행 시간 및 에너지 효율성 최적화 문제를 해결하기 위한 실시간 제어 기법 개발도 진행 중입니다.
Writam Banerjee 교수의 연구실은 저전력·고성능 신소재 기반의 차세대 비휘발성 메모리 및 뉴런형 컴퓨팅 기술을 핵심으로 연구를 이어가고 있습니다. 특히 헤프니움 산화물(HfO₂) 기반의 저항성 메모리(RRAM)와 멤리스터를 활용한 신경형 소자 설계에서 높은 성능과 신뢰성을 실현하고 있으며, 결함 공학과 나노결정체 도핑 기반의 스위칭 제어 기술을 핵심 전략으로 삼고 있습니다. 뇌 기반 컴퓨팅과 정보 보안 응용까지 확장하는 다각적 연구가 특징입니다.
우성김 교수의 연구실은 항생제 내성과 퇴행성 세균(퍼시스터) 세포를 표적으로 하는 새로운 항균 전략 개발에 초점을 맞추고 있습니다. 특히 마이크로중력 환경에서의 미생물 생장 및 생물막 형성 메커니즘, 그리고 메티실린내성 황색포도상구균(MRSA)의 퍼시스터 세포를 타격할 수 있는 선택적 항균제의 기전을 분자역학 시뮬레이션과 고고도 스크리닝 기반으로 규명하고 있습니다. 이는 만성 감염 치료와 우주 비행 중의 미생물 위험 관리에 기여할 잠재력을 지닌 연구입니다.
이 교수의 연구실은 헬리코박터 파일로리 항생제 내성의 증가와 관련된 치료 난이도 해결을 위한 신약 개발 및 내시경적 치료 전략 최적화에 초점을 맞추고 있습니다. 특히 간염, 만성 염증성 장질환(IBD)의 분자 기전 규명과 신약 후보물질(예: CKD-506)의 항염증 작용 메커니즘 연구를 통해 장내 미생물 및 면역 조절을 통한 치료 전략을 개발하고 있습니다. 또한, 항생제 내성 유전자 검사 및 신속 진단 기술의 임상 적용 가능성을 높이기 위한 분자 진단 기술 개발도 함께 진행 중입니다.
김정태 교수의 연구실은 사이버보안, 교육 기술, 의료 생물학, 가정 내 미디어 공유 및 의료 영상 진단 등 다양한 분야에서 다학제적 연구를 수행하고 있습니다. 특히 악성 PowerShell 스크립트 탐지에 기반한 AI 기반 사이버보안 기술과 게임 기반 학습의 효과성 모델링에 초점을 맞추고 있으며, 생물학적 기전을 규명하는 데서부터 실생활 응용까지의 연구 체계를 구축하고 있습니다. 최근에는 혈관 질환의 진단 및 치료 전략 개발과 같은 임상적 응용 연구도 활발히 진행되고 있습니다.
Mallory Mativenga 교수의 연구실은 유연하고 투명한 전자소자 기반의 차세대 디스플레이 기술을 연구하고 있습니다. 주로 산화인듐갈륨锌(IGZO) 기반 박막트랜지스터(TFT)를 활용해 고성능, 고안정성의 유연·투명 회로를 개발하며, 특히 고이동도, 낮은 소비전력, 장기적 신뢰성 확보에 중점을 두고 있습니다. 다양한 스트레스 조건(열, 전압, 광원)에서의 소자 안정성 메커니즘과 열역학적 특성 최적화도 핵심 연구 과제입니다.
Lik-Hang Lee 교수의 연구실은 증강현실(AR)과 메타버스 기반의 인간-컴퓨터 상호작용을 핵심으로 삼고 있습니다. 스마트 글래스, AR 헤드셋, 가상·혼합현실 환경에서의 인터페이스 설계와 텍스트 입력 기술, 특히 일인용 손가락 기반의 힘 기반 입력 방식 등 실용적이고 직관적인 상호작용 기법 개발에 집중하고 있습니다. 연구는 기술적 도전 과제를 해결함과 동시에 디지털 전환과 예술, 도시 환경과의 융합을 고려한 통합적 접근을 추구합니다.
Jun Heo 교수의 연구실은 주로 통신 및 신호 처리 분야에서 고성능 반복적 복호화 기법과 적응형 반복 검출 기술을 연구하고 있습니다. 특히, 채널 상태가 변하는 환경에서의 효율적 데이터 복원을 위해 소프트 인/소프트 아웃(SISO) 알고리즘, 터보 디코딩 기반의 적응형 반복 검출, 그리고 저비용·저복잡도 정지 기준 설계에 초점을 맞추고 있습니다. 또한, 바이오 의학 분야에서도 조류 인플루엔자 바이러스의 항원 단백질 구조를 조작해 효과적인 인간용 백신 개발을 위한 바이오 인포매틱스 기반 연구도 수행하고 있습니다.
Mina Park 교수의 연구실은 뇌영상 진단 및 신경퇴행성질환의 영상생물학적 기반을 연구하는 데 초점을 두고 있습니다. 특히 뇌경화성 질환, 알츠하이머병 등 신경퇴행성 질환의 조기 진단을 위한 고해상도 MRI 및 첨단 영상 생물학 기법(예: DTI, QSM, DCE-MRI)의 응용을 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 또한 노화와 관련된 뇌의 림프관 기능 이상 및 뇌간질환의 영상적 특징 분석을 통해 뇌의 정상적 노화와 병리적 변화를 구분하는 데 기여하고 있습니다.
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.
Seon Ki Park 교수의 연구실은 기상 모델링과 대기역학을 중심으로, 기후 변화에 따른 기상 현상 예측 및 에너지 자원 평가를 위한 고해상도 대기 모델링과 데이터 융합 기법을 개발하고 있습니다. 특히 WRF 모델의 정밀도 향상을 위한 최적화 기법(예: 마이크로 유전 알고리즘)과 위성 데이터(예: GK2A AMV)의 정량적 평가에 초점을 맞추고 있으며, 해안 바람 시스템, 집중 강우, 바람 자원 평가 등 다양한 기상 현상에 대한 기후·환경 영향 분석도 수행하고 있습니다. 연구는 기후 변화 대비 및 지속 가능한 에너지 정책 수립을 위한 실용적 기초 자료를 제공합니다.
June Sic Kim 교수의 연구실은 뇌의 기능적 활동, 특히 휴식 상태에서의 뇌파 동역학과 Default Mode Network의 기능 이상이 정신병적 증상과 어떻게 연관되는지 탐구합니다. 전임상적 및 임상적 전기생리학적 기법(예: ECoG, iEEG)을 활용해 뇌의 인지 기능, 특히 기억 및 운동 계획과 관련된 신경 기반 메커니즘을 고해상도로 분석합니다. 특히 직접 뇌 자극을 통한 기억 향상 효과와 뇌-기계 인터페이스의 구현 가능성을 연구하고 있습니다.
Tiantian Chen 교수의 연구실은 열관리 및 의료 영상 기술 분야에서 혁신적인 솔루션을 개발하고 있습니다. 특히 나노유체를 활용한 CPU 냉각 기술과 뇌에 초음파를 효과적으로 전달하기 위한 유연한 음향 매칭 레이어 기술에 중점을 두고 있으며, 수치 시뮬레이션과 실험을 융합한 다학제적 연구를 수행합니다. 뇌 질환 치료 및 비침습적 진단 기술의 실현 가능성을 높이기 위한 응용 연구도 활발히 진행 중입니다.
Jaeyoung Chun 교수의 연구실은 주로 염증성 장질환(IBD)과 관련된 만성질환 간의 상관관계를 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 특히 당뇨병, 파킨슨병, 심혈관 질환 등 IBD 환자에서 발생할 수 있는 합병증의 기전과 위험도를 분석하며, 임상적 예측 및 조기 간병법 개발에 초점을 맞추고 있습니다. 또한, 희귀 병변이나 병원성 미생물 감염의 진단 및 치료 전략에 대해서도 활발한 연구를 수행하고 있습니다.
켄지 미즈모토 교수의 연구실은 전염병의 전파 역학, 특히 감염자 수와 사망률을 정량적으로 평가하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 주로 코로나19와 인플루엔자와 같은 감염병의 전파 패턴, 잠복기 및 증상 유형에 따른 전파 위험, 그리고 사망률 추정 등에 기반한 통계적·수학적 모델링을 수행합니다. 특히 실시간 데이터 기반의 전파력(Rt) 추정과 무증상 감염 비율 분석을 통해 감염 조기 진단 및 정책 수립에 기여하고자 합니다.
소희권 교수의 연구실은 에피제네틱스와 염색체 구조 조절을 중심으로, 히스톤 수리화, HP1 단백질의 기능, 그리고 KDM4 히스톤 디메틸라제 등 전사 조절 관련 단백질의 분자 기전을 규명하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 특히, 비암호화 RNA, 히스톤 채퍼론, 전사 조절 복합체와의 상호작용을 통해 이질적 유전자 발현 조절 메커니즘을 탐구하고 있으며, 암 및 신경계 질환과 연관된 단백질의 기능과 약물 타겟 가능성도 함께 연구하고 있습니다. 이들의 연구는 염색체의 기능적 구조와 유전자 발현 조절의 상호작용을 이해하는 데 기여하고 있습니다.
Myung Chan Gye 교수의 연구실은 주로 생식 기능과 세포 간 상호작용에 영향을 미치는 생물학적 기전을 규명하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 특히 전자기장, 칸나비노이드, 화학물질 등 외부 요인의 생식세포 및 정자 형성에 대한 영향을 분석하며, 혈류-고환 장벽 형성과 관련된 세막 결합 단백질(Claudin-1, -11, Occludin)의 발현 및 기능을 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 또한 약물의 체내 행동을 이해하기 위한 약동학적 분석도 함께 수행하고 있습니다.
카이스트의 고재문 교수 연구실은 주로 폐암을 비롯한 다양한 암에서 면역세포의 기능과 역할을 규명하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 특히 조직에 정착한 기억 T세포와 관련된 CD103 분자 기반의 종양 미세환경 분석을 통해 암 치료의 예후 및 생물학적 기전을 밝혀내고 있습니다. 또한 소견자료 기반의 면역형광염색(3-marker IHC 패널)을 활용한 비소견 폐암의 정밀 분류 기술 개발로 진단의 정밀도를 높이고자 합니다.
