전 세계 주요 대학 연구실의 연구 분야, 주요 논문을 한눈에 확인하세요.
안태범 교수의 연구실은 파킨슨병과 같은 신경퇴행성 질환의 유전적 기반과 대사 변화에 초점을 맞추고 있으며, 특히 α-synucle인 유전자 복제와 관련된 병태생리학적 메커니즘을 규명하는 데 주력하고 있습니다. 또한 장내 미생물에서 유래하는 단쇄지방산과 오메가-오메가-3 등 필수 지방산의 혈액 농도 변화가 뇌혈류장벽 기능과 신경질환 진행에 미치는 영향을 분석하고 있습니다. 뇌영상학적 소견(예: Virchow-Robin 공간 확장, DaT-PET)과 임상적 특징 간의 연관성도 다각도로 연구하고 있습니다.
김태훈 교수의 연구실은 알레르기성 비염, 만성 부비동염 등 상부 호흡기 질환의 병태생리학적 기전을 유전체, 에피유전체, 산화 스트레스, 면역 조절 및 미생물군과 연관지어 연구하고 있습니다. 특히 유전자 다형성, DNA 메틸화, 산화적 스트레스 마커, 비점막 미생물군의 역할을 중심으로 기초와 임상의 다학제적 접근을 통해 새로운 치료 전략을 모색하고 있습니다. 최근에는 바이오정보학적 기법을 활용한 유전자-미생물 상호작용 분석과 항산화제의 치료적 효과에 대한 임상 연구도 진행 중입니다.
배도순 교수의 연구실은 신뢰성 공학과 통계적 실험 설계 분야에서 두드러진 연구를 이어가고 있습니다. 주로 가속 수명 시험(ALT), 부분 가속 수명 시험(PALT), 그리고 비대칭 분포를 가진 품질 특성에 적합한 통제도 및 공정능력지수의 신뢰성 있는 추정 방법을 개발하고 있습니다. 특히, 왜도가 있는 데이터에 적합한 비대칭 제어도 및 가속 수명 시험의 최적 설계를 위한 수학적 모델과 실용적 도구(예: 노모그램)를 제안하여 산업 현장 적용에 기여하고 있습니다.
이수경 교수의 연구실은 고속·저지연 통신을 위한 이동성 기반 네트워크 기술과 광스위칭 기반의 효율적 인터넷 아키텍처 설계에 중점을 두고 있습니다. 특히, 이종 무선망 환경에서의 서비스 품질 향상, 광버스트스위칭에서의 컨텐션 최소화 기법, 그리고 통합 무선 환경에서의 전력 효율적 기반국제 표준 기반의 절전 기술에 대한 연구를 진행하고 있습니다. 실시간 성능 요구사항을 충족시키는 고신뢰성 네트워크 설계와 에너지 효율성 최적화가 핵심 연구 방향입니다.
김향숙 교수의 연구실은 디지털 환경에서의 인간 행동과 경험을 중심으로, 온라인 건강 커뮤니티의 신뢰성 평가, 자율주행차의 사용자 인터페이스 설계, 직업 결정 자기효능감과 능동성의 관계, 정신건강 위험 요인 측정 등 다양한 심리적·사회적 요소가 기술과 융합되는 분야를 연구합니다. 특히 사용자 경험, 기술적 설계, 정서적 안정성 등 인간 중심의 기술 설계를 위한 실증적 접근을 지속적으로 수행하고 있습니다. 기초 식물성 식품의 기능성 성분 분석을 통해 건강 기능 식품 개발의 과학적 근거도 함께 마련하고 있습니다.
김희권 교수의 연구실은 유전자 편집 기술, 특히 SpCas9의 활성 예측을 위한 딥러닝 기반 모델 개발에 주력하고 있습니다. 대량의 유전자 표적 서열에서의 유전자 편집 효율을 고속으로 평가하고, 이를 바탕으로 정밀한 유전자 편집을 가능하게 하는 AI 기반 도구를 개발하고 있습니다. 또한, 단백질의 비정상적 분비 경로와 관련된 질병 기전, 예를 들어 낭포성 섬유증이나 코로나19 바이러스 단백질의 세포 표면 유도 메커니즘 등에도 깊이 있는 연구를 진행하고 있습니다. 이는 유전적 질환의 기전 규명과 새로운 치료 전략 개발에 기여하고 있습니다.
정재은 교수의 연구실은 소비자 행동과 문화적 요소가 소비 결정에 미치는 영향을 중심으로 연구를 진행합니다. 특히 동아시아 소비자(한국, 중국, 일본)의 구매 의도와 시장 행동을 다각도로 분석하며, 전통적 이론에 문화적 개념(예: 얼굴 유지, 군집적 사고)을 융합한 모델링을 주요 연구 방향으로 삼고 있습니다. 글로벌 문화 유통과 문화 융합 현상, 특히 케이웨이브와 이슬람 문화 간의 상호작용 등 글로벌 소비 문화의 교류와 통합을 탐구하고 있습니다.
김철식 교수의 연구실은 당뇨병과 비만의 복합적 대사 이상을 중심으로, 인슐린 저항성과 체내 지방 분포, 어드ิ포넥틴 수치의 역할을 심층적으로 연구하고 있습니다. 특히 DPP-4 억제제와 같은 신약 치료에 대한 개인별 반응 차이를 유전적 요인과 연관지켜 맞춤형 치료 전략을 모색하고 있으며, 원격 모니터링과 문자 메시지 기반 자동 인슐린 조절 시스템 등 디지털 헬스 기반의 혁신적 치료 방안도 개발하고 있습니다. 이는 환자의 자가관리를 지원하고, 만성 대사질환의 전반적 관리 효율성을 높이는 데 초점을 맞추고 있습니다.
김용일 교수의 연구실은 원격 탐사 영상의 지능형 해석을 핵심으로 하며, 고해상도 위성 및 항공 영상에서의 변화 탐지, 토양 및 도시 기후대 분류, 열원분석, 그리고 재해 피해 평가 등에 응용되는 딥러닝 기반의 신호 처리 및 이미지 분석 기법을 개발하고 있습니다. 특히, 부족한 학습 데이터나 해상도 제약 문제를 보완하기 위한 복합적 손실 함수 설계, 다중 척도 및 다중 수준 주의 메커니즘, 3D 컨볼루션 리커런트 네트워크 등 혁신적인 딥러닝 아키텍처를 도입하여 정밀한 분류 및 추론 성능을 확보하고 있습니다. 연구는 실생활 응용에 초점을 맞추어 재난 대응, 환경 모니터링, 도시 기후 적응 등에 기여하고 있습니다.
김태섭 교수의 연구실은 지능형 머신러닝 시스템의 안정성과 일반화 능력을 향상시키는 데 초점을 맞추고 있습니다. 특히 Few-shot 학습, 베이지안 메타학습, 그리고 적대적 예측에 대한 내재적 불확실성 처리 기법을 통해 모델의 신뢰성과 일반화 성능을 극대화하는 데 기여하고 있습니다. 또한, 강화학습 기반 대화 시스템과 자동 데이터 증강 기법을 통해 실제 응용 분야에서의 성능 향상에도 기여하고 있습니다. 연구는 이론적 기반과 실용적 응용을 동시에 고려한 통합적 접근을 특징으로 합니다.
이대원 교수의 연구실은 주로 암 생물학과 정밀의료를 융합한 연구를 수행하고 있습니다. 특히 결장암, 간세포암, 유방암 등에서 종양 미세환경의 면역 조절 메커니즘과 종양 돌연변이 부하(TMB)가 임상적 예후에 미치는 영향을 분석하며, 표적 치료 및 면역요법의 효과를 평가하고 있습니다. 또한, 암 환자의 신경학적 합병증인 뇌막암성전이 등 희귀 암성 질환의 치료 전략 개발에도 기여하고 있습니다. 이 연구들은 임상 적용에 적합한 바이오마커 및 치료 전략을 도출하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
신승재 교수의 연구실은 전기화학적 에너지 변환 및 저장 시스템의 핵심 메커니즘을 원자 척도에서 규명하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 전기이중층 구조와 이온의 표면 정착 행동이 전기화학 반응 속도에 미치는 영향을 분자역학적 시뮬레이션을 통해 해석하며, 특히 CO₂ 환원, 아연 이온 배터리, 리튬 산소 배터리, 슈퍼커패시터 등 다양한 에너지 장치의 효율성 향상을 위한 나노구조 전극 재료 설계를 지속적으로 연구하고 있습니다. 특히 전기화학적 반응의 전이 상태와 이온-표면 상호작용의 분자적 기반을 규명함으로써, 실질적인 에너지 기술 혁신을 이끌고자 합니다.
이수진 교수의 연구실은 조직 행동과 리더십, 특히 리더십의 심리적 영향과 조직 내 상호작용에 초점을 맞추고 있습니다. 특히 권한 부여 리더십, 신뢰 기반 리더십 관계(LMX), 지식 공유, 직장 가정 갈등 등 조직 내 정서적 복지와 성과 간의 상호작용을 탐구합니다. 또한 부정적 리더십 행동의 누적적 영향(트리거다운 효과)과 개인의 학습 정서, 자원 보존 이론을 기반으로 한 정서적 고갈 메커니즘을 분석하며, 실증적 데이터를 기반으로 한 심층적 분석을 수행합니다. 한국 기업 환경을 배경으로 한 정책적 통찰을 제공하는 데 기여하고 있습니다.
한상선 교수의 연구실은 구강·악안면 영상의학과 분야에서 CBCT, MRI, 희귀영상 기반의 정밀 영상 분석을 바탕으로 뼈 질환, 특히 골다공로시스와 턱관절장애의 조기 진단 및 생체구조 분석을 주요 연구 방향으로 삼고 있습니다. 특히, 딥러닝 기반 자동 세그멘테이션 및 영상 특징 추출 기술을 활용해 만성적 뼈 변화나 신경관과의 해부학적 관계를 정량적으로 평가하는 데에 초점을 맞추고 있습니다. 임상적 유용성과 정확도를 기반으로 한 영상 진단 모델 개발이 핵심 목표입니다.
이상묵 교수의 연구실은 고분자 복합체의 열적·유변학적·기계적 성질 분석을 바탕으로 생분해성 플라스틱의 응용 가능성을 탐색하고 있습니다. 동시에 광통신 분야에서 고밀도 다중화 기반의 장거리 PON(패assive optical network) 시스템 설계 및 최적화에 주력하며, 특히 파장锁定(Fabry-Pérot 레이저 다이오드 기반) 기술을 활용한 효율적이고 안정적인 데이터 전송 기반의 미래형 통신 네트워크를 개발하고 있습니다. 또한, 이미지 처리 분야에서는 통계 다양체(manifold) 기반의 색상·질감 특성 추출 및 차원 축소 기법을 활용한 신뢰도 높은 영상 분할 기술을 연구하고 있습니다. 이러한 다학제적 연구는 고분자 소재의 응용과 첨단 통신, 디지털 영상 처리 기술의 융합을 목표로 하고 있습니다.
권종범 교수의 연구실은 DNA 복제 및 게놈 안정성 유지 메커니즘을 중심으로, BAP1과 INO80 등 핵내 단백질이 유전자 발현 조절과 복제 스트레스 회복에 어떻게 기여하는지 규명하고 있습니다. 특히 신경계에서의 염증 반응 조절(예: TNF-α 및 IL-6 발현 조절)과 암 발생과 연관된 탑재효소(BAP1)의 기능에 중점을 두고 있으며, 복제포화 회복 및 유전자 발현 조절 메커니즘을 통합적으로 연구하고 있습니다. 이는 암 및 신경퇴행성 질환의 기전 규명과 신약 타겟 발굴에 기여합니다.
장용훈 교수의 연구실은 전자기적 접합, 용접 공정 최적화, 비선형 시스템의 상태 추정, 나노스케일 접합에서의 기계적 혼합 메커니즘, 그리고 열전도와 전도의 비선형 상호작용을 중심으로 한 다학제적 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 미세접촉의 전기적 저항 예측, 터널링 용접의 안정성 향상, 비선형 시스템에 대한 샘플드 타임 관측기 설계, 초음파 용접에서의 원자간 혼합 거동 등 응용 중심의 이론적·수치적 분석이 두드러집니다. 이는 고성능 소재 및 첨단 제조 공정의 기초를 다지는 데 기여하고 있습니다.
주진현 교수의 연구실은 다공성 매체의 복합 거동을 정량적으로 기술하기 위한 연속체 역학 기반의 체계적 모델링을 핵심으로 합니다. 이는 이중다공성 매체의 수압기계적 거동, 균열 형성과 마찰 접촉, 샐프의 비탄성 및 이방성 거동, 대변형률을 동반한 다공성 매체의 유체-기계 상호작용 등 다양한 문제를 다룹니다. 특히, 수치 해법의 정확성과 안정성을 확보하기 위한 고성능 알고리즘 개발(예: MPM에서의 체적 잠금 완화, 국소 질량 보존 보장)에도 주력하고 있습니다.
박종배 교수의 연구실은 뇌신경종양, 특히 고급도의 뇌종양인 간질성 뇌종양(GBM)의 치료에 초점을 맞춘 나노의학 및 유전자 치료 전략을 개발하고 있습니다. 특히 siRNA 및 CRISPR-Cas9 기반의 나노캐리어를 통해 혈뇌장벽를 효과적으로 통과하고 종양세포에 정밀하게 유전자 편집을 수행하는 기술을 핵심으로 하며, 종양 미세환경(예: 괴사, 면역세포 상호작용)이 종양 진행에 미치는 영향을 분자생물학적으로 규명하고 있습니다. 또한, 간질성 뇌종양세포와 내피세포, 마크로파지 간의 상호작용 메커니즘을 규명하여 종양 생존 및 치료 저항성의 원인을 밝혀내고 있습니다.
박종학 교수의 연구실은 주로 암, 특히 전립선암과 헤드앤드颈部암의 유전적 소인과 치료 반응 예측에 초점을 맞추고 있습니다. 유전자 다형성과 약물 대사 효소(Ugt2b17 등)의 기능적 영향을 규명함으로써 개인 맞춤형 치료 전략 수립에 기여하고 있으며, 특히 면역검사제 치료 반응 예측을 위한 혈액 생물학적 지표 탐색에도 활발히 참여하고 있습니다. 또한 중증 감염성 쇼크 환자의 혈역학적 치료 반응과 예후 예측 지표에 대한 임상 연구도 진행 중입니다.
