전 세계 주요 대학 연구실의 연구 분야, 주요 논문을 한눈에 확인하세요.
최성희 교수의 연구실은 삼차원 표면 재구성, 델로뉴 삼각화 및 메디얼 축계산을 중심으로 한 기하학적 계산 기반의 연구를 수행합니다. 특히 점군으로부터 정확하고 안정적인 표면 메쉬와 메디얼 축을 복원하는 알고리즘 개발에 초점을 맞추며, 실세계의 3D 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 알고리즘 프레임워크를 구축하고자 합니다. 또한, CNC 공작 기계의 정밀도 향상과 함께 대용량 작업공간을 확보한 헥사포드 기반 가공 로봇의 설계 및 제어 기술에 대한 연구도 진행 중입니다.
신원재 교수의 연구실은 5G 및 초연결 시대를 대비한 고밀도 무선 통신 환경에서의 간섭 최소화와 극대화된 스펙트럼 효율을 핵심 목표로 삼고 있습니다. 특히 비직교 다중접속(NOMA), 간섭정렬(IA), 다중안테나(MIMO) 기반의 협업 beamforming 기법 및 리레잉 기반의 고성능 전송 기술을 중심으로 연구를 전개하고 있으며, 특히 셀 경계 사용자와의 성능 향상 및 사용자 공정성 향상을 중시합니다. 이와 더불어, 허브-스몰 셀 환경에서의 계층적 간섭정렬 및 물리층 네트워크 코딩 기반 리레잉 기술 등 실용적이고 효율적인 시스템 설계 기법을 지속적으로 개발하고 있습니다.
김중희 교수의 연구실은 심혈관 질환과 감염성 질환의 역학적 요인을 중심으로 한 인구기반 연구를 수행합니다. 특히 대기오염과 심혈관 사망률, 만성질환과 관련된 혈액학적 지표(예: 단핵구 수)의 변화가 예후에 미치는 영향을 분석하며, 응급실에서의 합병증 예방 및 장기적 건강 결과 개선을 목표로 하고 있습니다. 연구는 주로 대규모 보험자료와 임상 데이터를 기반으로 한 메타분석 및 후향적 관찰 연구를 중심으로 전개됩니다.
김백일 교수의 연구실은 치아 미네랄 재형성과 잇몸 건강을 중심으로 한 치의학적 재생 기술을 연구합니다. 나노크기의 아パタイト 소재를 활용한 치유제제 개발과 함께, 치료 효과를 정량적으로 평가하기 위한 고해상도 영상 분석 및 생물학적 분석 기법을 응용하고 있습니다. 또한, 산모와 장애를 가진 환자 등 특수군의 치료 접근성을 높이기 위한 선별 진단 방법 개발에도 기여하고 있습니다.
박상준 교수의 연구실은 의료 영상 분석과 첨단 디지털 의료 기술을 융합한 연구를 주도하고 있습니다. 주요 연구 방향은 뇌종양의 종양 이질성 평가를 위한 MRI 텍스처 분석, 3차원 프린팅을 활용한 환자 맞춤형 수술 시뮬레이션 모델 개발, 그리고 인공지능 기반 자동 종양 부피 측정 기술의 임상 적용입니다. 특히, 뇌종양의 악성도 평가, 조기 진단 및 개인화된 치료 전략 수립을 위한 정밀의료 기반의 혁신적 접근을 지속적으로 연구하고 있습니다.
조은선 교수 연구실은 고밀도·안정성 수소 저장 소재 개발을 핵심 목표로 하며, 메탈 하이드라이드와 그래핀 유도체를 나노구조적으로 통합한 신소재를 설계하고 있습니다. 특히, 나노결정을 그래핀 옥사이드로 둘러싸는 나노캡슐화 기반의 복합재료를 통해 수소의 안정적 저장과 빠른 반응 kinetic을 동시에 구현하고자 합니다. 또한, 수소 에너지 기반의 탄소중립 사회 실현을 위해 전기화학적 에너지 변환 및 저장 소재의 설계 원리를 다각도로 연구하고 있습니다.
정주령 교수의 연구실은 주로 치과교정학 및 구강악안면영상의학 분야에서 활동하며, 특히 턱면역학적 이상(예: Class III 성향)의 기형과 그 수술적 수정에 따른 얼굴 구조의 변화를 3차원적으로 분석하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 특히, 치아결손(하악치 결손)의 유병율과 유전적 소인, 뼈 및 치아 크기의 변형과의 연관성에 대한 연구를 진행하고 있으며, 정밀 영상(CT, CBCT)을 기반으로 한 정밀 분석과 딥러닝 기반 3D 얼굴 예측 모델 개발도 함께 수행하고 있습니다. 또한 치아 이동 중 발생하는 뿌리 침습과 관련된 분자생물학적 메커니즘(예: Osteopontin)에 대해서도 기초 연구를 진행하고 있습니다.
정재훈 교수의 연구실은 자동차 네트워크와 스마트 이동 시스템을 중심으로, 차량의 이동 경로 정보를 효율적으로 활용한 데이터 전달 및 통신 기술을 연구하고 있습니다. 특히 GPS 기반 경로 정보를 기반으로 한 개인정보 보호를 고려한 경로 기반 데이터 포워딩, 인프라에서 차량으로의 효율적 데이터 전달, 그리고 이동 대상의 운동학적 특성을 고려한 에너지 절약형 센서 네트워크 추적 기술 등에 초점을 맞추고 있습니다. 연구는 실시간 도로 환경 최적화와 차량 간 상호작용을 통한 스마트 이동 시스템의 구현을 목표로 합니다.
장문종 교수의 연구실은 주로 정형외과 및 관절영상 진단 분야에 초점을 맞추고 있으며, 특히 무릎 연골 및 경추의 병변, 특히 후측측 힘줄 뿌리 끈다리 파열, 퇄지성 퇄지막의 퇴행성 변화 등에 대한 영상학적 진단과 수술적 치료 전략을 연구하고 있습니다. MRI를 활용한 병변의 정확한 진단 기법 개발과 함께, 전치골 인대 재건 수술 시 동반되는 무릎 구조의 병변에 대한 분석이 핵심 연구 주제입니다. 또한, 전치골 인대 치환 수술 후 환자의 신체 활동 수준 변화와 기능적 결과 간의 연관성에 대해서도 꾸준히 연구하고 있습니다.
김희영 교수의 연구실은 데이터 기반 예측 정확도 평가, 반도체 제조 공정의 품질 제어, 로봇의 인간 중심 인터페이스 설계, 해상 운송의 지능형 지연 탐지, 교육 현장의 혁신적 수업 전략, 그리고 증강현실 기반 예술과 문화 융합 연구를 중심으로 활동하고 있습니다. 특히, 실생활 문제 해결을 위한 실증적 데이터 기반 연구와 기술·예술·사회 간 융합적 사고를 중시하는 연구가 특징입니다. 다양한 분야에서의 응용 가능성을 고려한 기술적 접근과 사용자 경험 중심의 설계 원칙을 통합적으로 적용하고 있습니다.
황지혜 교수의 연구실은 암 치료 후 유착 및 기능 장애를 겪는 환자를 대상으로 체계적인 재활치료의 효과를 평가하고 있습니다. 특히 유방암 수술 후 어깨 운동량 감소와 림프부종 등 합병증을 완화하기 위한 운동요법, 디지털 헬스케어 기반의 증강현실(Augmented Reality) 재활 시스템 개발에 초점을 맞추고 있습니다. 또한, 림프부종의 조기 예측 및 치료 반응 평가를 위한 영상 진단 기법 연구도 병행하고 있습니다.
조선호 교수의 연구실은 열전도 및 비선형 동역학 문제를 대상으로 한 최적화 설계 기법을 핵심으로 하며, 레벨셋 기반의 형상 최적화와 연속체 기반의 설계 민감도 분석을 융합한 혁신적인 해법을 개발하고 있습니다. 특히 충돌 내구성 설계, 전도 열전달 최적화, 파워트레인 마운팅 시스템의 동역학적 분리 최적화 등 실제 공학 응용에 초점을 맞추고 있으며, 비선형 거동과 복잡한 경계 조건을 고려한 정밀한 수치 해석 기법을 개발하고 있습니다. 연구는 유한요소 해석과 최적화 알고리즘을 기반으로 하여 실용적이고 안정적인 설계 도구의 구현을 목표로 합니다.
신하영 교수의 연구실은 신경내과 및 신경과학 분야에서 뇌와 체내 면역 반응이 관련된 신경질환의 병태생리와 임상 특징을 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 주로 류마티스성 뇌신경질환(예: 베체트병의 척수병변), 근무력성질환(예: MuSK 항체 양성 근무력증), 그리고 항체 관련 뇌경색성 질환(MOGAD, MSA 등)의 진단 및 치료 반응에 초점을 맞추고 있으며, 특히 자기항체와 신경전기생리학적 반응의 연관성을 규명하는 데 기여하고 있습니다. 임상과 기초를 융합한 다기관 다센터 연구를 통해 질환의 조기 진단 및 개인 맞춤형 치료 전략 수립에 기여하고자 합니다.
홍기정 교수의 연구실은 응급의료의 혁신을 목표로 하며, 특히 무인항공기(UAV)를 활용한 심정지 환자 대응 체계와 인공지능 기반 감염 예측 모델 개발에 집중하고 있습니다. UAV-AED 시스템의 실시간 비행 경로 최적화와 기상·지형 조건이 응급 대응 시간에 미치는 영향을 분석함으로써, 빠른 심폐소생술 접근성을 높이고자 합니다. 또한, 응급실에서의 세균혈증 조기 진단을 위한 베이지안 신경망 기반 AI 모델을 개발하여 임상의사의 진단 정확도를 향상시키는 데 기여하고 있습니다.
강성희 교수의 연구실은 간질환, 특히 간경변과 대사성 관련 지방간질환(MAFLD)의 병태생리학적 기전과 예후 인자에 중점을 두고 있습니다. 특히 근육량 감소인 사크레펜리아가 간경변 환자의 예후에 미치는 영향과, 항생제 치료 및 면역조절 작용을 하는 유전자 조절 줄기세포 치료 등 새로운 치료 전략에 대한 기초 및 임상 연구를 진행하고 있습니다. 이와 함께, 간성뇌증 및 문맥동맥압 관련 합병증 예방을 위한 약물 치료의 유효성에 대해서도 다각도로 분석하고 있습니다.
이재욱 교수의 연구실은 전자기기 및 메모리 소자에서의 나노재료 응용과 인공지능 기반 이미지 이해 기술을 중심으로 다학제적 연구를 수행하고 있습니다. 특히 허프늄산화물(HfO₂) 기반 페로일렉트릭 및 저항성 스위칭 메모리의 물성 제어를 위한 결함 메커니즘 분석과, 전자기기의 효율성 향상을 위한 구조적 최적화 설계 기법을 개발하고 있습니다. 또한 시각 장애인이 AI 생성 캡션의 정확성을 보다 신뢰할 수 있도록 돕는 터치 기반 이미지 탐색 시스템과, 증강현실 환경에서 사용자의 시각적 및 공간적 맥락을 반영한 지능형 음성 어시스턴트 개발에도 기여하고 있습니다.
장재성 교수의 연구실은 전기화학적 생체감지 기반의 혁신적 진단 기술 개발에 주력하고 있습니다. 특히 그래핀 옥사이드, 탄소 나노튜브, 페인트 기반 전기화학 센서를 활용한 라벨프리 감지 기술을 통해 인플루엔자 바이러스(H1N1, H5N1 등)와 심장마커 단백질(cMb)을 고감도로 정량합니다. 다양한 기반 소재(유리, 펌프, 종이 등)에 기반한 유연하고 저비용의 포인트온케어 진단 장치 개발이 핵심 연구 방향입니다.
조기춘 교수의 연구실은 자율주행 차량의 핵심 기술인 정밀 위치 추정, 다중 센서 융합, 분산 아키텍처 기반 시스템 설계에 중점을 두고 있습니다. 특히 저비용 GPS의 한계를 보완하기 위한 베이지안 필터 기반 위치 추정 알고리즘과, 디지털 지ap, 카메라, 차량 동역학 정보를 융합한 몬테카를로 기반 로컬라이제이션 기술을 개발하고 있습니다. 또한 자율주행 시스템의 복잡성과 신뢰성을 높이기 위해 분산 아키텍처 기반 개발 프로세스와 정밀 도로 지도 생성 기술을 함께 연구하고 있습니다.
김혜영 교수의 연구실은 반도체 제조 공정의 품질 향상과 공급망의 지능화를 핵심 목표로 삼고 있습니다. 특히 웨이퍼 테스트 및 패키지 테스트 데이터를 활용한 결함 예측 모델링, 비정상적인 결함 패턴 탐지 기술, 그리고 실시간 선박 지연 탐지 시스템 개발에 주력하고 있습니다. 이와 더불어 로봇의 비언어적 커뮤니케이션 설계를 통해 인간-로봇 상호작용의 질을 향상시키는 연구도 진행 중입니다. 연구는 데이터 기반 정량적 분석과 실무 응용을 융합하여 산업 현장의 실제 문제 해결에 기여하고자 합니다.
조성우 교수의 연구실은 심혈관계 질환의 병태생리 및 장기 예후를 중심으로 한 임상 및 기초 연구를 수행하고 있습니다. 특히 심박수 조절 기기 유도 심내막병증(PiCM), 만성 부비동염의 염증표지자 기반 분류, 혈관 spasm이 유도하는 급성 심장질환의 임상적 특성 등 심장 및 혈관 질환의 복잡한 메커니즘을 다각도로 분석하고 있습니다. 또한 수면 무호흡증의 병태유형 분류 및 대사 효소의 기능적 구조 분석을 통해 질병의 기초 메커니즘 규명에도 기여하고 있습니다. 이러한 연구들은 임상적 진단 및 개인 맞춤형 치료 전략 개발에 기여하고 있습니다.
