서울대, KAIST, 연세대 등 한국 QS Top 10 대학 교수진의 연구실 정보입니다.
김영철 교수의 연구실은 기업의 회계정보와 세무정보 간 격리된 차이인 '회계이익과 세무이익의 차이'(BTD)에 초점을 맞추어, 이가 이익의 질, 이익조정, 성장성, 주가 반응 등 기업의 핵심 재무정보 품질과 관련된 중요한 정보를 담고 있는지를 탐색합니다. 특히 일시적 차이와 영구적 차이의 정보효과를 분석함으로써 이익조정의 탐지, 기업의 감리지적 행동, 적자회피 동기 등 다양한 기업 거버넌스 문제를 재무정보의 시각에서 해석합니다. 연구는 국내 상장기업을 대상으로 한 실증분석을 중심으로, 이론적 배경과 실무적 통찰을 융합한 고도의 재무정보 해석 연구를 수행합니다.
김경민 교수의 연구실은 헤드레스 및 만성 통증의 유병률과 관련된 인구집단 기반의 역학 연구를 중심으로, 특히 편두통과 관련된 생체리듬(철수형)과 정서장애, 통증 민감도의 상관관계를 심층적으로 분석하고 있습니다. 주요 연구 주제로는 시력성 헤드레스, 시각적 아우라, 피부 감각 과민성 등 헤드레스의 다양한 임상 양상과 그 기전을 밝히는 데 초점을 맞추고 있으며, 웹 기반 설문을 활용한 정확한 진단 도구 개발도 함께 진행하고 있습니다. 특히 한국의 국민 건강 영양 조사 자료를 활용한 장기적 추세 분석을 통해 헤드레스의 사회적 영향과 임상적 특성의 변화를 규명하고자 합니다.
어재선 교수의 연구실은 주로 정밀 진단을 위한 핵医学 영상 기술, 특히 FDG-PET 및 혈관신호를 반영한 분자 영상(예: Ga-NOTA-RGD)을 활용해 암, 뇌질환, 심혈관계 질환의 병태생리 및 치료 반응을 평가하는 데 집중하고 있습니다. 특히 자궁경부암, 간암, 뇌소경화성 뇌경색 환자에서 영상 매개자(예: TLG, SUVmax)가 예후 및 재발 예측에 어떻게 기여하는지에 대한 임상적 영향을 분석하고 있으며, 신경퇴행성 질환과 혈관성 뇌병변의 병태학적 연관성에 대해서도 연구하고 있습니다. 고해상도 영상과 생물학적 지표의 융합을 통해 개인 맞춤형 진단 및 치료 전략 수립을 목표로 하고 있습니다.
김규태 교수의 연구실은 구강악안면영상의학을 기반으로 한 정밀한 해부학적 분석과 임상응용을 융합한 연구를 수행하고 있습니다. 주로 CBCT를 활용한 터미널 및 턱동맥, 산소공급선 등 복잡한 해부학적 구조의 규명과 함께, 임플란트 수술의 안정성과 성공률을 높이기 위한 해부학적 기초 자료를 제공합니다. 또한 약물 및 성장인자(예: teriparatide, rhBMP-2)를 활용한 뼈재생 치료 전략 개발을 통해 약물유도성 뼈괴사(MRONJ) 등 복잡한 치료 과제에 대비한 신뢰할 수 있는 치료법을 모색하고 있습니다.
백종덕 교수의 연구실은 의료 영상의 품질 향상과 노이즈 제거를 핵심 목표로 삼고 있으며, 특히 저선량 CT 영상에서 발생하는 노이즈 문제를 해결하기 위한 딥러닝 기반의 고성능 이미지 복원 기술을 개발하고 있습니다. 특히, 손실 함수 설계, 모델 관측자(모델 오브저버)의 최적화, 그리고 영상 품질 평가 기법을 융합한 태스크 기반의 영상 품질 평가 방법을 연구하고 있습니다. 또한, CT 영상의 비정상적 노이즈 특성(NPS 분석)과 이미지 해상도, 검출기 성능 간의 상관관계를 분석하여 영상 품질의 기초 이론을 구축하고 있습니다.
공수현 교수의 연구실은 나노광학, 양자 플라스모닉스, 그리고 2차원 물질을 기반으로 한 신소재 광전자 소자 개발에 중점을 두고 있습니다. 특히, 밴드 구조의 밸리 자유도를 활용한 밸리트로닉스, 플라스모닉 나노와이어와 2D 전이금속 디 chalcogenide의 결합을 통한 스핀-광 정보 변환, 그리고 단일 양자점과 나노스케일 플라스모닉 모드의 정밀 결합 등 고해상도 제어 기반의 양자 광소자 설계를 핵심 연구 방향으로 삼고 있습니다. 실온에서의 온칩 밀도 제어 및 near-field 제어 기반의 밸리 상태 초기화 등 실용적 응용에 기여할 수 있는 기초 기술을 지속적으로 개발하고 있습니다.
이학영 교수의 연구실은 신경과학과 산업보건의 융합 분야에서 활동하며, 주로 뇌신경계 질환, 특히 알츠하이머병 및 인지장애와 관련된 생체지표 탐색과 신경영상 기반의 병변 분석을 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 특히 도파민성 신경전달물질 기능 이상, 갈망성 기억장애 환자에서의 약물 유발 인지장애, 그리고 중금속 노출에 의한 신경학적 손상 메커니즘 등 신경생물학적 기전과 임상적 결과 간의 연관성을 규명하고자 합니다. 또한, 정신건강과 신경퇴행성 질환 간의 상호작용을 고려한 종합적 접근을 통해 조기 진단 및 예방 전략 개발에 기여하고자 합니다.
윤현선 교수의 연구실은 주로 노화와 관련된 피부 변화, 특히 광노화에 대응하는 자연소재 기반의 항노화 전략을 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 아스터락산과 콜라겐 수용체 등 항산화 및 콜라겐 생성을 유도하는 보조제의 임상적 효과를 검증하며, 피부 노화의 분자적 기전과 치료적 접근법을 탐구하고 있습니다. 또한 피부질환과 관련된 전반적인 임상적 인사이트를 높이기 위한 의학 교육 및 임상 추론 향상 전략에 대해서도 연구를 확장하고 있습니다.
장지원 교수의 연구실은 2차원 물질과 토폴로지적 절연체를 활용한 초박막 전자소자에 중점을 두고 있으며, 특히 모리브데나 디 sulfide(MoS₂), 그래핀, PtSe₂ 등 나노재료를 기반으로 한 고성능 트랜지스터 및 신호 처리 소자에 대한 기초 및 응용 연구를 수행하고 있습니다. 전자기기의 저전력화와 초고속 성능을 실현하기 위해 양자역학적 시뮬레이션과 실험적 소자 구현을 융합한 연구를 전개하고 있으며, 뉴로모픽 컴퓨팅과 같은 미래형 반도체 아키텍처 구현에도 기여하고 있습니다.
이승우 교수의 연구실은 신경자극 및 생체 임플란트 기술 분야에서 혁신적인 접근을 펼치고 있습니다. 주요 연구 방향은 소형화된 자기자극 장치, 생체 적합성 있는 나노소재 기반 전극, 그리고 생체 환경에서 안정적인 작동이 가능한 박막 봉투 기술 개발입니다. 특히, 뇌의 미세 신경 회로를 고해상도로 자극하고 기록할 수 있는 마이크로코ils와 나노다공성 백금 나노로드 기반 전극 시스템을 개발하여 신경의학 및 신경공학 분야의 기술적 한계를 초월하고자 합니다.
안희갑 교수의 연구실은 공간 데이터 처리 및 기하 알고리즘 분야에서 핵심적인 연구를 수행하고 있습니다. 특히 다차원 인덱싱 기법, 불확실한 점을 포함한 곡선 간 거리 측정(예: 이산 프리에체 거리), 도로가 있는 도시 거리 모델링, 그리고 제약 조건이 있는 로봇 경로 탐색 등 기하학적 최적화 문제에 초점을 맞추고 있습니다. 이는 대규모 지도 데이터 처리, 지능형 이동체 경로 계획, 그리고 정밀 측정 기반의 지능형 시스템 설계 등 실생활 응용과도 密하게 연결되어 있습니다.
이광준 교수의 연구실은 항생제 내성 세균의 분자 epidemiology와 메탈로-베타 락타마제를 포함한 다제내성 병원성 세균의 유전자 기반 메커니즘을 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 특히 NDM, KPC 등 주요 항생제 저항성 유전자를 가진 세균의 전파 양상과 유전적 기반을 규명하며, 감염병의 예방 및 치료 전략 수립에 기여하고자 합니다. 또한, 신경과학 분야에서는 예측 코딩 이론을 기반으로 한 스파iking 신경망 모델을 개발하여 뇌의 인지 기능을 생물학적으로 타당하게 구현하고자 합니다.
나기용 교수의 연구실은 소견기저질환, 특히 희귀 종양과 난소 및 자궁의 특수한 종양의 임상병리학적 특성과 유전적 기반을 규명하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 주로 메소네프릭 아데노카르시노마, 고차형 난소세포암, 비만성암 등 희귀 종양의 조직형질 및 분자유전적 특성을 분석하며, 진단 및 치료에 기여할 수 있는 바이오마커와 유전자 변이를 탐색하고 있습니다. 특히 p53, ETV6-NTRK3, CTNNB1 등 핵심 유전자 변이의 역할을 분석함으로써 정밀의료 기반의 종양 진단 체계를 구축하고자 합니다.
김성렬 교수의 연구실은 주로 식물 유전체와 발현 조절 메커니즘을 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 특히 엽록체와 미토콘드리아에서 일어나는 RNA 편집 메커니즘, 유전자 편집을 통해 수확량을 향상시키는 마커 보조 육종 기법, 그리고 귀리와 같은 작물의 광주기 반응 유전자가 열대 기후에 적응하는 메커니즘을 규명하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이는 고온다습 환경에서도 수확량을 유지할 수 있는 내재성 품종 개발에 기여하고자 하는 응용적 목표를 지닙니다.
김형수 교수의 연구실은 유기 전자소자 및 고속 인터커넥트 기술 분야에서 핵심적인 연구를 수행하고 있습니다. 유기 반도체 재료의 설계 및 응용, 특히 유기 트랜지스터와 태양전지에서의 성능 향상을 위한 고해상도 구조 제어 기술, 그리고 고주파 회로에서의 전자기 간섭과 스위칭 노이즈 저감 기술에 중점을 두고 있습니다. 특히 임베디드 커패시터와 다층 기판 내 전력/지상 네트워크의 유도성 저항 저하 기술을 통해 고성능 PCB 및 패키지 설계에 기여하고 있습니다.
장원식 교수의 연구실은 전립선암의 정밀의료와 암의 생물학적 특성에 중점을 두고 있으며, 특히 로봇-assisted 전립선절제술의 임상적 결과와 올리고미타스틱 전립선암의 치료 전략에 대한 다학제적 연구를 수행하고 있습니다. 또한 Gleason 점수의 재평가, ductal 성분 비율이 암 예후에 미치는 영향, 그리고 혈액 검사 지표(예: 중성구대림프구비율)를 통한 생화학적 재발 예측 등 암의 분자생물학적 기반을 탐색하고 있습니다. 최근에는 면역요법과 온코리틱 바이러스의 조합 치료 등 신규 치료 전략의 안전성과 유효성에 대한 기초 연구도 진행 중입니다.
김준영 교수의 연구실은 항생제 내성 세균의 분자적 분류와 진단 기술 개발에 초점을 맞추고 있으며, 특히 확장형 스펙트럼 베타라크탐ase(ESBL) 및 플라스미드 매개 AmpC 베타라크탐ase의 다중 PCR 진단법을 통해 빠르고 정확한 유전자 분류를 실현하고 있습니다. 또한, 구조적 생물화학적 접근을 통해 고리형 화합물의 나선 구조 제어 및 안정화 기술을 개발하며, 신약 후보 물질의 설계에 기여하고 있습니다. 최근에는 치료에 어려움을 겪는 약물유도성 뼈괴사(osteonecrosis of the jaw)의 치료에 인공성 파arathyroid 호르몬(teriparatide)을 적용한 임상 사례를 성공적으로 보고하기도 했습니다. 이와 더불어, 인공지능 기반 치료용 뼈구조 영상 분석 모델 개발을 통해 정밀의료와 디지털 헬스케어 분야로 연구 영역을 확장하고 있습니다.
김태복 교수의 연구실은 공급망 최적화와 제조 공정의 융합을 핵심으로 하며, 특히 다중 공급자-단일 구매자 간의 공동 물량 결정, 생산 배분 및 운송 비용 최소화 전략에 중점을 두고 있습니다. TRIP 강판의 용접 공정 최적화부터 생산 램업 관리, 제품 회수 및 재활용 전략까지 제조 공정의 효율성과 환경적 지속 가능성의 균형을 추구합니다. 이는 실용적 응용이 가능한 수학적 모델링과 최적화 기법을 기반으로 한 체계적인 연구입니다.
황혜림 교수의 연구실은 광학적 특성을 가진 나노구조 물질, 특히 광결정과 구조적 색소를 중심으로 연구를 전개하고 있습니다. 특히, 콜로이드 입자의 자가조립을 이용한 고해상도 패터닝, 다색 구조적 색소를 구현하는 픽셀화 기술, 그리고 마이크로플루이딕 기반의 다층 나노패턴을 가진 마이크로스피어를 활용한 고감도 분석 기술 개발에 주력하고 있습니다. 또한, DNA를 이용한 방향성 결합을 통한 복잡한 나노구조의 정밀 조립도 핵심 연구 주제로 다룹니다.
김윤진 교수의 연구실은 주로 마취 및 통증관리 분야에서 활동하며, 특히 관절경 수술 환자를 대상으로 한 신경블록의 효과를 극대화하고 통증 관리의 질적 향상을 목표로 합니다. 주로 인트라스칼레인 블록에 스테로이드를 추가함으로써 통증 지속 시간을 연장하고, 재발성 통증을 줄이는 데 초점을 맞추고 있습니다. 또한 환자의 통증 평가 척도의 타당성과 적절한 약물 투여 기준을 설정하는 데에도 연구를 확장하고 있습니다.
