서울대, KAIST, 연세대 등 한국 QS Top 10 대학 교수진의 연구실 정보입니다.
김승한 교수의 연구실은 소화기계 질환의 비침습적 진단 및 치료 기술 개발에 초점을 맞추고 있습니다. 특히 내 endoscopic 치료법, 예를 들어 위장관 내 배치 가능한 복강내 볼루스(내시경 비만치료)와 혈관내 내시경 캡슐 엔도스코피 기술의 임상적 응용을 연구하고 있습니다. 또한 항암치료 유발 장내 염증(장점막염)의 예방 및 치료를 위한 약리학적 전략, 특히 유르소디옥시콜린산의 세포보호 작용에 대한 기전 연구도 진행 중입니다. 이는 환자의 삶의 질 향상과 합병증 감소에 기여할 잠재력을 지닌 분야입니다.
유용진 교수의 연구실은 신경발달장애, 특히 지적장애와 자폐 스펙트럼 장애, 레트 증후군 유사 증후군, 발작성 뇌질환 등에 기여하는 유전적 원인을 규명하는 데 초점을 맞추고 있습니다. AMPA 수용체의 기능 이상과 SLC6A1, GRIA2, ST3GAL5 등의 유전자 변이가 뇌 기능 이상과 관련이 있음을 기반으로 분자생물학적 기전을 규명하고 있습니다. 또한, 마이크로글리아의 이식 전략을 통해 뇌질환의 치료적 접근법을 모색하고 있습니다.
공승현 교수의 연구실은 전자전 및 위성항법 시스템 분야에서 핵심 기술을 연구하고 있습니다. 특히 저확률간섭(LPI) 레이더 신호의 실시간 식별을 위한 딥러닝 기반 웨이브폼 인식 기술과, GNSS 수신기의 고감도·고속 신호 수집 기법에 초점을 맞추고 있으며, 도시 환경에서의 다중경로 오차 분석 및 차량 간 협업 위치정보 시스템의 보안성 향상 기술도 함께 개발하고 있습니다. 이는 실생활에서의 정밀 위치 기반 서비스와 군사·민간 항공·자율주행 차량의 안정성 향상에 기여합니다.
박성우 교수의 연구실은 대사질환, 특히 비알코올성간지방증(NAFLD), 제2형 당뇨병, 만성신장질환 간의 연관성과 대사 조절 메커니즘을 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 특히 인슐린 저항성, 혈액순환 및 신장 기능과 관련된 생체마커인 1,5-안히드로글루코이트, ACE2 등에 대한 기초 및 임상 연구를 통해 당뇨병의 조기 진단과 종합적 관리 전략을 모색하고 있습니다. 또한 인터넷 기반의 디지털 헬스 시스템을 활용한 당뇨병 관리의 유효성과 안전성에 대해서도 실증 연구를 수행하고 있습니다.
김명호 교수의 연구실은 음성 감정 인식, 생체 신호 분석, 개인정보 보호 기반의 데이터 수집 기술을 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 특히 다양한 코퍼스 간의 감정 인식 성능 향상을 위한 딥러닝 기반 음성 특징 추출 기술과, 환경 조건이 뇌파 및 심박수 변동성에 미치는 영향을 분석하는 생리적 반응 평가 기술을 개발하고 있습니다. 또한, IoT 환경에서의 개인정보 유출 위험을 줄이기 위한 탈중앙화된 데이터 수집 프로토콜 및 k-익명성 검증 기반의 신뢰성 있는 데이터 기반 기술에 초점을 맞추고 있습니다.
권용석 교수 연구실은 주로 촉매를 이용한 입체선택적 반응 개발에 초점을 맞추고 있으며, 특히 축합 반응, 탈수화 반응, Pictet-Spengler 반응 등에서 축합된 다핵소성 중심과 축성 중심을 동시에 제어하는 고도의 입체선택성 반응을 연구하고 있습니다. 특히 촉매로 사용되는 카이랄 인산(Chiral Phosphoric Acid, CPA)과 펩타이드 기반 촉매의 기능적 설계를 통해 새로운 입체화학적 다이버전스를 실현하고 있으며, 이는 약물화학적 응용과도 연결됩니다. 또한, 자연물 유도체의 약리적 활성 향상 및 약물성 개선을 위한 합성 전략 개발도 함께 진행하고 있습니다.
노태훈 교수의 연구실은 뇌신경외과 분야에서 뇌종양, 특히 고급도 간질성 뇌종양(Glioblastoma, GBM)의 치료 전략 개선에 초점을 맞추고 있습니다. 수술적 완전 제거와 보조 치료의 융합, 특히 테모졸로omid 기반 화학방사선치료의 유효성 및 항경련제의 생존에 미치는 영향을 분석하며, 임상적 결과 향상을 위한 정밀의료 접근을 연구하고 있습니다. 또한 가상현실 기반 수술 시뮬레이션 기술을 활용한 해부학적 교육 모델 개발을 통해 수술 훈련의 질을 향상시키는 데에도 기여하고 있습니다.
신동욱 교수의 연구실은 고체전지 및 나노소재 기반의 에너지 저장 장치 개발에 초점을 맞추고 있습니다. 특히 이온 전도도가 뛰어난 이황화물 기반 고체 전해질과 유리 기반 복합 전해질을 통해 안정성과 효율성을 동시에 확보하는 기술을 연구하고 있으며, 이를 바탕으로 고에너지 밀도의 안전한 배터리 시스템을 구현하고자 합니다. 또한, 기존의 전자기기 부품 및 출결 관리 시스템의 혁신적 설계를 위한 3D 인덕터 및 WiFi 기반 스마트 출결 시스템 등 응용 기술 개발도 함께 진행하고 있습니다.
홍성은 교수의 연구실은 주로 저해상도 및 단일 샘플 당 개인(Single Sample Per Person, SSPP) 환경에서의 얼굴 인식, 그리고 다양한 환경 조건 간의 도메인 간 차이를 보완하는 도메인 적응 기반 기계학습 기법을 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 특히, 실세계 환경에서의 저해상도나 조명, 시야각의 변화에 강건한 얼굴 인식 시스템을 구축하기 위해 생성적 적대적 네트워크와 주의 메커니즘을 활용한 이미지 증강 및 도메인 전이 기법을 개발하고 있습니다. 또한 비디오와 음악 간의 의미 기반 교차 모odal 검색을 위한 딥 뉴럴 네트워크 기반의 컨텐츠 기반 검색 기법에 대해서도 활발한 연구를 수행하고 있습니다.
이종원 교수의 연구실은 지리교육과 지식정보기술(GIS, AI 등)의 융합을 중심으로, 학생들의 공간사고 능력 향상과 지속 가능한 교육 실천을 위한 연구를 수행하고 있습니다. 특히 지리정보시스템(GIS)을 활용한 교육 활동이 학생의 공간적 사고 능력에 미치는 영향을 분석하고, 이를 평가할 수 있는 체계적인 테스트 도구 개발에도 기여하고 있습니다. 최근에는 오픈 데이터, 빅데이터, 인공지능 기반의 지속 가능한 지리교육 모델 개발에도 주력하고 있습니다.
서준영 교수의 연구실은 인터페론 유도 단백질인 비퍼린(Viperin)의 다기능적 기능과 그가 세포 대사 및 면역 반응에 미치는 영향을 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 특히 허혈성 질환과 대사질환, 바이러스 감염(예: 허브세포증식성바이러스)에서 비퍼린이 세포의 에너지 대사와 열생성 조절에 어떻게 관여하는지 규명하고 있으며, 이는 새로운 치료 타겟 개발로 이어질 수 있습니다. 또한 비퍼린의 기초 발현과 기능, 특히 면역세포 내에서의 역할에 대해서도 깊이 있는 연구를 수행하고 있습니다.
박영훈 교수의 연구실은 주로 혈액질환, 특히 혈소판감소성 질환과 종양의 예후 및 치료 반응을 정량적 데이터 기반으로 분석하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 특히 면역세포역학, 생존 예측 지표(예: ALI), 그리고 임상 랩테스트를 활용한 인공지능 기반 질병 예측 모델 개발을 통해 정밀의료의 실현을 목표로 하고 있습니다. 또한 노령 환자 대상의 수술 및 약물 치료의 안전성과 효능에 대한 임상적 근거를 제시하고 있습니다.
김남희 교수의 연구실은 심리적 외상, 유아기 부정적 경험 및 정서적 회복력 간의 상관관계를 중심으로 한 심리치료적 접근을 연구합니다. 특히 외상 경험이 성인기 정서적 기능에 미치는 영향과 그 회복 과정에서의 유대관계 안정성, 정서적 회복력, 정신건강 유지 전략을 탐색하고 있습니다. 교육 및 재활 분야에서도 학습자 중심의 지식공유, 자율학습 모델, 기능성 보조기구의 적용 효과 등 실천적 응용 연구를 병행하고 있습니다. 특히 플립러닝 환경에서의 학습 참여도 향상과 보행 기능 향상을 위한 기구 설계 기초 자료 확보에도 기여하고 있습니다.
김성은 교수의 연구실은 주로 정치경제학과 정책결정의 상호작용을 중심으로, 노동조합의 정치적 영향력, 무역 정책의 선거 영향, 정부의 산업 보호 전략, 환경 정책의 정당 간 분열, 그리고 공공의식 형성 등에 대한 실증적 분석을 수행합니다. 특히 미국과 중국을 중심으로 한 국제정치경제와 국내정치의 교차점에서 정책의 기제와 여론 형성 과정을 깊이 있게 탐구합니다. 환경 정책의 정치적 분열과 공공의식 형성의 기제에 대한 다층적 분석이 두드러집니다.
김용운 교수의 연구실은 생물물리학과 소재물리학의 융합 분야에서 활동하며, 주로 생체계면체 및 고분자 시스템의 상호작용 메커니즘을 수리적 모델링과 수치 시뮬레이션을 기반으로 연구합니다. 특히, 세밀한 표면 상호작용, 전기적 및 유체역학적 현상, 그리고 고분자-막 상호작용에 의한 구조적 변화를 중심으로 다루며, 생체에서의 기능적 메커니즘을 이해하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이는 생물학적 시스템의 정밀 제어 및 신소재 설계에 응용 가능한 기초 이론을 제공합니다.
임동현 교수 연구실은 단백질-핵산 상호작용, 특히 미세소RNA 및 RNA 결합 단백질과의 상호작용을 타겟으로 하는 소분자 약물 개발에 주력하고 있습니다. FRET 기반 고 throughput 스크리닝과 생화학적 도구를 활용해 Lin28-let-7 상호작용 억제제를 발굴하고, CRISPR-Cas 시스템의 정밀 제어를 위한 소분자 조절 기법도 개발하고 있습니다. 이는 암의 간세포성 특성과 유전자 편집의 안전성 향상에 기여할 수 있는 핵심 기반 기술입니다.
박기청 교수의 연구실은 갑상선암을 비롯한 고형암의 약물 내성 메커니즘과 치료 반응 예측을 위한 분자유전자 기반 연구를 중심으로 진행하고 있습니다. 특히 암세포의 대사 스트레스 내성, 갑상선세포의 이四十화 전이(EMT) 및 갑상선암의 간질성 마커와 관련된 유전자 프로파일링을 통해 새로운 표적 치료 전략을 모색하고 있습니다. 최근에는 히스톤 디아세틸화 효소 억제제(HNHA)와 다중 타겟 티로신 키나제 억제제를 조합·교차 적용한 신규 치료법 개발에도 주력하고 있습니다.
김경남 교수의 연구실은 재생 가능 에너지 기술의 실용화와 정책적 지원 체계 구축을 핵심으로 삼고 있습니다. 특히 실내외 환경에서의 태양광 발전 효율 향상, 부유식 태양광 시스템의 기술적·경제적 분석, 폐전지 재활용을 통한 에너지 저장 시스템 통합 등 지속 가능한 에너지 솔루션 개발에 주력하고 있습니다. 또한, 태양광 도시 구축 전략과 녹색채권 등 금융 메커니즘을 접목한 스케일업 전략에 대한 다각적 연구를 수행하고 있습니다.
황승원 교수의 연구실은 대규모 데이터 환경에서 효율적이고 정확한 정보 검색 및 질문 응답을 위한 핵심 기술을 연구하고 있습니다. 특히 웹 기반 미들웨어 환경에서의 랭크된 쿼리 처리, 언어 모델 기반 지식 기반 시스템의 최적화, 정보 과부하 문제를 해결하기 위한 자동 분류 기반 검색 결과 정제 기법 등을 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 또한, 다양한 지식 자원을 융합해 보다 정교한 질문 응답을 가능하게 하는 보정 기반 아키텍처 설계에도 기여하고 있습니다.
오병호 교수의 연구실은 피부질환의 정밀 진단과 치료 기술 개발을 핵심으로 삼고 있습니다. 특히 병변의 이미징 기반 진단, 특히 데르모스코프 사진을 활용한 악성흑색종 조기 진단에 초점을 맞추고 있으며, 딥러닝 기반의 컨volutional 네트워크(CNN)를 활용한 진단 보조 시스템 개발도 진행 중입니다. 또한 피부의 세균성 병변 진단 및 레이저 치료 기법의 안전성과 효과성 평가 등 임상적 응용을 고려한 다학제적 연구를 수행하고 있습니다.
