전 세계 주요 대학 연구실의 연구 분야, 주요 논문을 한눈에 확인하세요.
오상희 교수의 연구실은 사회적 미디어와 온라인 지식 공유 플랫폼에서의 사용자 참여 동기와 정보 공유 행동을 중심으로 연구를 진행합니다. 특히, 개인의 동기 요인(예: 자존감 향상, 공감, 학습 욕구), 지식 공유의 질 평가 기준, 그리고 온라인 건강 정보의 신뢰성 등에 초점을 맞추고 있으며, 사용자, 전문가, 정보 소비자 간의 인식 격차를 분석하는 데에도 기여하고 있습니다. 연구는 실증적 설문조사와 콘텐츠 분석을 기반으로 하여 실생활 온라인 환경의 행동 패턴을 심층적으로 탐구합니다.
최원준 교수의 연구실은 광학 및 나노광학 분야에서 다중 스케일 물리 현상의 수치 해석과 실험적 구현을 융합한 연구를 수행합니다. 주요 연구 방향은 비정질 매질 내에서의 전파 및 에너지 저장 메커니즘, 레이저 다이오드의 광출력 향상 기술, 그리고 플라즈몬이론 기반의 고속 온칩 통신 소자 개발입니다. 특히, 레이저, 내시경, 에너지 효율 장치 등 응용 기술과의 융합을 통해 실생활 문제 해결에 기여하고자 합니다.
송태진 교수의 연구실은 주로 종양 생물학과 신경근병학 분야에서 활동하며, 간세포암의 분자 기전과 세포 부착 분자 간의 연관성에 대한 기초 연구를 수행하고 있습니다. 또한 신경근병증 환자, 특히 도파민성 근육병의 여성 환자에서의 임상 양상과 유전적 특성에 대해서도 정밀한 분석을 진행하고 있습니다. 특히 개인화된 의료를 위한 해부학적 기초 자료 확보를 목적으로, 내시경을 활용한 식도 길이의 개인별 측정 및 신체 지표와의 상관관계 분석도 진행 중입니다.
장인환 교수의 연구실은 숙주 방어 기전과 면역 조절 메커니즘을 중심으로, 특히 고등생물의 비특이성 면역 반응과 염증 조절에 관여하는 분자 기전을 규명하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 다이아몬드파리(Drosophila)를 모델로 한 유전자 기반 면역 반응 연구와 함께, 동물 모델을 활용한 혈관질환(동맥류, 동맥경화증)에서의 epigenetic 조절, DNA 메틸화, 그리고 비코딩 RNA(microRNA)의 기능을 탐구하고 있습니다. 특히 면역 반응 조절에 핵심적인 역할을 하는 IL-7/IL-7R 신호전달 경로와, 염증 반응을 조절하는 전사 인자 및 단백질 분해효소의 기능에 대한 기초 연구를 진행하고 있습니다.
심재웅 교수의 연구실은 고성능 컴퓨팅과 신경망 하드웨어 최적화를 중심으로, FPGA와 ASIC 기반의 효율적 인공지능 처리 아키텍처를 연구합니다. 특히 바이너리 신경망(BNN)과 순환 신경망(GRU)의 하드웨어 가속 기법을 개발하며, 에너지 효율성과 성능을 동시에 확보하는 기술을 추구합니다. 메모리-기반 컴퓨팅 및 PIM(Processing-in-Memory) 기술을 활용한 그래프 컴퓨팅 최적화도 주요 연구 분야입니다. 향후 차세대 반도체 기술과 신경망 알고리즘의 융합을 통해 실시간·에너지 효율적 AI 처리 시스템을 구현하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
박지수 교수의 연구실은 단백질 상호작용 네트워크를 기반으로 바이러스 감염 메커니즘과 암의 유전자 변형이 세포 시스템에 미치는 영향을 체계적으로 규명하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 특히, SARS-CoV-2 등 코로나바이러스의 병원성과 암세포에서의 단백질 상호작용 네트워크의 재편을 분석하며, 신뢰도 높은 네트워크 모델링 기법(DSD 기반 분석)을 개발하여 기능 예측 정확도를 향상시키고 있습니다. 이와 함께 암에서의 다중 옹모믹스 데이터 통합을 통해 돌연변이가 선택받는 핵심 단백질 복합체를 식별하는 통합 지도(NeST)를 구축하여 암 생물학의 체계적 이해를 추구하고 있습니다.
김성민 교수의 연구실은 나노소재 및 유기 전자소자의 핵심 기반 기술을 연구하며, 특히 고성능 에너지 변환 및 저장 소자, 생체적합성 재료를 활용한 3차원 조직 공학, 그리고 신소재 기반의 고감도 이미징 및 정보 처리 기술에 중점을 두고 있습니다. 메모리스터 기반 신소재와 나노복합재를 활용한 전자 시냅스 모방 장치, 그리고 고분자 기반 태양전지의 효율 향상 기술 개발도 핵심 과제입니다. 특히, 생체재료 기반의 세포 시트 기반 조직 공학과 디지털 환경에서의 정서적 유대감 형성 메커니즘에 이르기까지 다학제적 접근을 통해 실생활 응용 가능성을 탐색하고 있습니다.
김범수 교수의 연구실은 대사증후군, 고혈압, 갑상선 기능 이상과 같은 만성질환의 조기 발견 및 위험 인자 분석에 초점을 맞추고 있습니다. 특히 혈중 요산 농도, 흡연 상태, 제2의 연기 노출 등 생활습관과 대사·순환계 이상 간의 인과관계를 생화학적 검사(예: 코티닌 검사)를 통해 정밀하게 규명하고 있습니다. 연구는 주로 대규모 인구집단 코hort 연구를 기반으로 하여, 임상적· epidemiologic적 근거를 제공하는 데 목적이 있습니다.
문인석 교수의 연구실은 청력 손실, 특히 갑작스러운 난청과 내과적, 수술적 치료 전략에 중점을 두고 있습니다. 혈액 검사 지표인 NLR와 PLR가 난청의 예후를 예측할 수 있는지, 그리고 내시적 스테로이드 주입, 양성자막 이식술 등 보다 안전하고 효과적인 치료법의 유효성을 검증하는 데 연구가 집중되어 있습니다. 특히 군인 대상의 소음성 청력 손실 예방과 이물질 침착에 의한 난청의 메커니즘 규명에도 기여하고 있습니다.
엄영섭 교수의 연구실은 망막 및 망막병변, 특히 중심섬유모세관망막병변(CSC)과 망막질환과 연관된 체계적 요인을 규명하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 동시에 백내장 수술 후 발생할 수 있는 안구건조증, 미세보모선기능장애(MGD) 및 안면건조증과 같은 안과적 합병증에 대한 예방 및 치료 전략, 특히 안검세척과 IOL 생체측정 공식의 정밀도 향상에 관한 연구도 진행하고 있습니다. 특히 고도도수 환자의 경우, 안내렌즈(Implantable Collamer Lens)의 중심홀 설계가 유발할 수 있는 시각 이상 증상에 대한 기전 분석도 함께 수행하고 있습니다.
박영희 교수의 연구실은 사이버 보안과 생물정보학 분야에서 활발한 연구를 수행하고 있습니다. 악성코드 분류 및 탐지 기술을 중심으로, 행동 기반 그래프 분석과 소스 코드 가짜 생성 기반 디코이 기법을 통해 내부자 위협을 탐지하고 있습니다. 또한, 자연물에서 유래한 허브 화합물의 구조 규명과 NMR 분석을 통해 생물학적 기능을 규명하는 연구도 진행 중입니다. 특히, 실시간 UAV 관리 및 소비자 리뷰 조작 탐지 기술을 포함한 사이버-물리 시스템 통합 연구도 활발히 전개되고 있습니다.
고영중 교수의 연구실은 텍스트 분류 및 정보 검색 분야에서 학습에 필요한 레이블이 적은 환경에서도 효과적으로 학습할 수 있는 비지도 학습 기반 텍스트 분류 기법을 주요 연구 주제로 다룹니다. 특히 문장의 중요도를 고려한 특성 가중치 부여, 키워드 기반 문장 분류, 그리고 부트스트래핑 기반의 레이블 없는 데이터 학습 기법을 통해 레이블링 비용을 줄이는 데 초점을 맞추고 있습니다. 또한, 다국어 정보 검색을 위한 번역 자원 구축과 병렬 코퍼스 생성 기법 개발을 통해 다국어 텍스트 처리 기술의 발전에도 기여하고 있습니다.
임치현 교수의 연구실은 스마트 시티, 스마트 서비스 시스템, 인공지능 기반 도시 혁신을 중심으로 연구를 전개하고 있습니다. 대량의 도시 데이터와 정보 서비스의 가치 창출 메커니즘을 분석함으로써, 실증 기반의 스마트 시티 구현과 산업 4.0 연계 전략을 모색하고 있습니다. 특히 텍스트 마이닝과 기계학습을 활용한 데이터 기반 연구로, 도시와 서비스 분야의 체계적 이해를 제공합니다.
박성호 교수의 연구실은 신경과학과 지적재산법의 융합 분야에서 활동하며, 뇌혈관 질환의 진단 및 치료 전략 개발과 함께, 디지털 헬스 기반의 자동 진단 시스템 개발에 주력하고 있습니다. 특히 뇌졸중 환자의 예후 예측을 위한 머신러닝 기반 모델 개발과 함께, 지적재산권 침해에 대한 불법행위법적 보완 논의를 통해 법적 보호의 틈새를 메우는 연구를 진행하고 있습니다. 연구는 임상적 실용성과 법적 실질성을 동시에 고려한 융복합적 접근을 특징으로 합니다.
노두현 교수의 연구실은 주로 퇴행성 관절염과 고령 환자를 대상으로 한 정형외과 수술의 예후를 분석하고, 이를 개선하기 위한 데이터 기반 임상 예측 모델을 개발하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 특히 토탈 힙 및 토탈 킥 아머티로플라스티 (TKA, TJA) 후 합병증인 적혈구 수혈, 급성 신손상(AKI), 임플란트 수정률 등에 영향을 미치는 전술적 위험 요인을 기계학습 알고리즘을 활용해 규명하고 있습니다. 또한 환자의 자가보고 평가와 보행 생체역학 데이터를 기반으로 관절염의 심각도를 정량화하는 머신러닝 기반 예측 모델도 개발하고 있습니다. 연구 결과는 모두 웹 기반 위험도 평가 시스템으로 구현되어 임상 현장에 즉각 활용 가능합니다.
정신규 교수의 연구실은 항공우주 및 기계설계 분야에서의 다목적 최적화 기법을 핵심으로 하며, 응답표면 모델인 크리깅 모델과 유전자 알고리즘, 입자군집최적화 등의 메타휴리스틱 기반 최적화 기법을 융합하여 복잡한 설계 문제의 효율적 해법을 모색하고 있습니다. 특히, 계산 비용을 줄이기 위한 대체모델(서로보상 모델)과 데이터 마이닝 기법(ANOVA, SOM 등)을 접목해 설계 공간의 구조적 이해와 다목적 해의 의사결정 지원에 기여하고 있습니다. 이는 항공기 날개, 부스트러, 디젤 엔진 연소실 등 실제 공학 설계 문제에 적용되며 실용성과 정밀도를 동시에 확보하고자 합니다.
김동훈 교수의 연구실은 뇌혈관 기능 이상과 신경퇴행성 질환, 암 미세환경, 종양 생물학, 그리고 환경독소의 독성 메커니즘을 중심으로 다학제적 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 뇌혈류 조절 기능의 영향을 평가하는 BOLD-MRI 기반의 혈관반응성 분석과 암세포와의 상호작용를 규명하는 종양 관련 섬유아세포 연구가 핵심입니다. 또한, 암 환자의 예후 예측 지표 및 독성 물질의 임상적 영향에 대한 기전 연구를 통해 임상적 응용가능성을 모색하고 있습니다.
최종훈 교수의 연구실은 자연물에서 유래한 생활학적 물질의 생리활성 메커니즘을 규명하고, 이를 바탕으로 염증성 질환과 대사질환의 예방 및 치료 전략을 개발하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 특히 라이코리스, 마늘 등 천연식물의 열처리 유도 활성성분이 면역 및 염증 반응에 미치는 영향을 분자생물학적·분석화학적 접근으로 연구하고 있으며, 장내 미생물군과의 상호작용 메커니즘 또한 탐구하고 있습니다. 이와 더불어 식품 및 의약소재의 안전성과 효능을 높이기 위한 최적의 가공 조건 최적화도 핵심 연구 과제입니다.
이원령 교수의 연구실은 신경전달물질 수용체의 기능 전환 메커니즘과 신경계 퇴행성 질환의 분자 기전을 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 특히 니코틴성 아세틸콜린 수용체의 구조-기능 관계를 해명하고, 파킨슨병 및 관련 퇴행성 뇌질환의 생물학적 표지자와 진단 기법을 탐색하고 있습니다. 또한 식물성 화합물의 항암 작용 메커니즘에 대한 분석을 통해 암 치료 신약 개발의 기초를 모색하고 있습니다.
황성연 교수의 연구실은 중환자실 및 응급실에서의 생명을 구하는 핵심 진단 및 치료 전략을 연구합니다. 특히 세ptic 쇼크 환자의 예후 예측 지표로 유용한 락트산/알부민 비율, 혈액 산소화 상태와 락트산 수치의 연관성, 그리고 응급기계통기의 첫 번째 성공률 향상 전략에 중점을 두고 있습니다. 또한 비타민 C와 타이아민의 조기 투여가 중환자에서의 혼란(디리륨) 예방에 기여할 수 있는지에 대한 임상적 영향을 탐색하고 있습니다.
