전 세계 주요 대학 연구실의 연구 분야, 주요 논문을 한눈에 확인하세요.
박지은 교수의 연구실은 중환자실 환자의 예후 예측 및 기계적 통기 중단 예측을 중심으로 임상적 생존율과 위험도를 분석하는 데 중점을 두고 있습니다. 특히 C-reactive protein/알부민 비율, 기계통기 중단 예측 모델 등 다양한 생체마커와 인공지능 기반 예측 알고리즘을 활용한 정밀의료 연구를 진행하고 있습니다. 또한 산후 혈전색전증의 유병률과 위험요인 규명, 폐경화성 질환 환자의 생존율 분석 등 다양한 임상 분야의 예후 지표 개발에도 기여하고 있습니다. 특히 의료 데이터 기반의 기계학습 모델 개발과 임상 간호 역량 평가 체계 구축을 통해 임상적 실천과 과학적 연구를 융합하고 있습니다.
이 교수의 연구실은 청소년기의 정서적·인지적 발달과 스트레스 반응을 중심으로, 암시적 이론(예: 성장 마인드셋)과 생물심리사회 모델을 융합한 심리적 간병 전략을 개발하고 있습니다. 특히 학교 전환기의 스트레스에 대처하는 방식, 사회적 평가 상황에서의 생리적 반응 조절, SNS 상의 사회적 비교가 정서에 미치는 영향을 실험적·질적 방법으로 탐구하고 있습니다. 연구는 설계 사고(Design Thinking) 기반의 반복적 개선 과정을 통해 실질적이고 확장 가능한 간병 프로그램을 개발하는 데 초점을 맞춥니다.
이진산 교수의 연구실은 알츠하이머병을 비롯한 노화 관련 뇌 퇴행성 질환의 조기 진단과 진행 양상 이해를 목표로 하며, 고해상도 뇌 영상과 기계학습 기반 분석 기법을 활용한 개인 수준의 뇌 구조 변화 분석에 집중하고 있습니다. 특히, 뇌 퇠퇴와 관련된 피질 두께 감소, 백질 손상, 그리고 생활습관(운동, 교육 등)의 영향을 다각도로 분석하며, 노화의 생리적 변화와 병리적 변화를 구분하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 장기적인 뇌 노화의 경과를 추적하고, 유전자(APOE ε4), 성별, 교육 수준 등 다양한 요소가 뇌 구조에 미치는 영향을 규명하는 데에도 기여하고 있습니다.
박윤정 교수의 연구실은 생체재료와 세포 기반 치료 전략을 융합한 조직공학 및 약물 전달 시스템 개발에 주력하고 있습니다. 특히 골수세포 유도 단백질(BMP-2)을 나노섬유 기반 막에 고정하여 뼈 재생 능력을 향상시키는 생체활성 표면 기술과, 저분자량 프로타민 주성분을 활용한 세포 내 물질 전달 기술을 핵심으로 연구를 진행하고 있습니다. 또한 치주질환 치료를 위한 약물 방출형 가교막 설계 및 비만 관련 대사 질환에서의 산화 스트레스 조절 메커니즘 규명에도 기여하고 있습니다.
권대일 교수의 연구실은 전자 부품 및 구조물의 신뢰성과 수명 예측을 핵심으로 하며, 특히 고주파 환경에서의 신뢰성 문제를 해결하기 위한 비파괴 검사 기술과 수명 예측 모델링에 중점을 두고 있습니다. RF 임피던스 분석, 시간 도메인 반사측정(TDR), 피드백 기반의 기계적 피로 시험을 통해 솔더 재료의 미세한 균열과 접합 불량을 조기에 탐지하고, 이를 바탕으로 나머지 수명 예측(RUL)을 수행합니다. 특히 메탈 3D 프린팅과 용접 공정의 품질 모니터링 기법의 유사성과 공통 문제를 분석함으로써, 다양한 산업 분야에 적용 가능한 통합적 신뢰성 관리 기술을 개발하고 있습니다.
송진원 교수의 연구실은 주로 향한바이러스 및 다른 RNA 바이러스의 분자 epidemiology와 유전적 다양성을 연구합니다. 특히 쥐, 쥐류 외의 천연 숙주인 쥐새우, 고리다리쥐 등에서 발견되는 향한바이러스의 분포, 유전자 다양성, 그리고 유전적 재조합을 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 최근에는 전장 유전체 시퀀싱과 NGS 기반 분석을 활용해 바이러스의 공간적·시간적 전파 패턴을 규명하고자 하며, 인간에 감염되는 바이러스의 유전자 기반 역학 분석에 기여하고자 합니다.
신웅희 교수의 연구실은 단백질-리간드 상호작용의 정밀한 예측과 구조 기반 신약 설계를 핵심 목표로 삼고 있습니다. 특히 단백질-리간드 복합체의 결합 친화도를 예측하는 딥러닝 기반 모델과, 고도로 최적화된 도킹 알고리즘(GalaxyDock)을 개발하여 약물 타겟의 구조적 특성과 유연성을 고려한 정밀한 결합 자세 예측을 수행합니다. 또한, 단백질-단백질 상호작용(PPI)과 같은 도전적인 타겟을 위한 신약 개발 기반 기술도 함께 발전시키고 있습니다.
정조운 교수의 연구실은 스마트폰 기반의 의료 진단 및 구조물 진단 기술을 핵심으로 삼고 있습니다. 특히 PPG, LFA(면역층화진단), 심장 arrhythmia 분류 및 구조물의 손상 탐지에 응용되는 신호 처리와 기계학습 기반 알고리즘 개발에 집중하고 있습니다. 다양한 환경 조건에서도 높은 정확도를 유지하는 스마트폰 기반 진단 기술의 실용화를 목표로 하며, 생체 신호 분석과 구조물 건강 모니터링의 융합 연구를 진행하고 있습니다.
배상훈 교수의 연구실은 대학 교육의 질 향상과 학생의 성공을 위한 학습경험, 몰입도, 참여도를 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 특히 온라인 수업 환경에서의 학생 참여 양상, 수업 외 활동이 학업 성취에 미치는 영향, 마이스터고와 일반고의 교육적 차이 등 다양한 교육 맥락에서 학생의 성장을 뒷받침하는 정책적·이론적 근거를 모색하고 있습니다. 연구는 대학 생활 전반의 경험을 다각도로 분석함으로써, 교육의 질을 높이고 포용적인 학습 환경을 조성하는 데 기여하고자 합니다.
허정원 교수의 연구실은 혈액세포종양, 특히 골수성 악성병변(모자란성적혈구성질환, 백혈병, 골수형성증후군 등)의 유전적 기반을 규명하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 특히 단일염기다형성 아レイ(SNP-A)와 전형적 세균형 분석을 융합한 고해상도 유전체 분석을 통해 은폐된 병변이나 복합 유전적 변화를 정밀하게 탐지하는 데 기여하고 있습니다. 또한 FISH, 세균형 분석, 유전자 이상 탐지 기술을 통합하여 임상 진단의 정확성과 효율성을 높이는 데 기여하고 있습니다.
강수성 교수의 연구실은 신약 타겟으로서의 수용체와 효소, 특히 GPCRs, Hsp90, 칼슘 채널, JAK1, NOS 등 신경질환 및 암 치료와 관련된 타겟을 중심으로 고선택성 억제제를 설계하고 있습니다. 구조 기반 약물 설계와 생물물리적 분석을 융합하여 약리적 활성과 선택성을 극대화하는 분자 설계 전략을 개발하고 있으며, 특히 세포 내 위치 선택적 약물 전달 및 타겟 고유의 구조적 특징을 활용한 정밀한 결합 모드 제어에 초점을 맞추고 있습니다. 이는 임상적 효과를 극대화하고 부작용을 최소화하는 첨단 신약 개발의 핵심입니다.
김승주 교수의 연구실은 인공지능과 신경형 컴퓨팅을 구현하기 위한 혁신적 소재 및 소자의 개발에 초점을 맞추고 있습니다. 특히 할라이드 퍼보스카이트 기반 메모리스토리지 소자와 메모리스토어 기반 뉴로모픽 반도체 소자를 중심으로, 저전력·고성능의 차세대 반도체 아키텍처를 연구하고 있습니다. 이와 함께 전자혀(전자미각) 기반의 실시간 이온 감지 소자 개발을 통해 의료·식품 분야의 정밀 감지 기술도 함께 발전시키고 있습니다.
남은미 교수의 연구실은 위암 및 혈액행생물학 분야에서 다학제적 접근을 통해 암 치료의 정밀화와 개선을 목표로 하고 있습니다. 특히 전이성 위암에서의 재발 치료 전략, HER2/PTEN 등 종양 생물학적 마커와 임상적 결과의 연관성, 그리고 골수 생검 시 환자의 통증 완화를 위한 약리적 전략 등에 중점을 두고 있으며, 영상 진단 기술의 융합적 응용을 통해 암 진단의 정밀도를 높이는 데에도 기여하고 있습니다. 이는 환자 중심의 맞춤형 치료 전략 수립에 기여하고자 하는 연구 철학을 반영합니다.
황원태 교수의 연구실은 유체역학과 나노소재 공학을 융합한 다학제적 연구를 수행합니다. 특히, 터뷸런스 내 입자 상호작용, 전기스프레이를 이용한 유기 발광 소자 제조, 전기장 제어를 통한 나노섬유 정렬 공정 등에서 혁신적인 기술 개발을 이끌고 있습니다. 또한, 생물학적 응용 분야로는 클로닝 동물의 염색체 노화와 관련된 에피제네틱스 연구도 진행하고 있습니다. 이 모든 연구는 기초 과학과 응용 기술의 융합을 바탕으로 한 실용적이고 지속 가능한 기술 혁신을 목표로 합니다.
이 교수의 연구실은 간암, 자가면역성 췌장염, 간선비대 및 간질환의 비침습적 진단 및 영상유전자학을 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 특히 간세포생식암의 선별 및 예후 예측 지표로 FIB-4 지표의 임상적 유용성, MR 엘라스토그래피를 통한 간섬유화 단계 평가, 췌장의 비종양성 병변의 영상학적 특징 분석 등 정밀의료 기반의 영상진단 기술 개발에 초점을 맞추고 있습니다. 또한, 간질환 환자의 영상적 특징과 치료 반응 간의 연관성에 대한 다학제적 연구를 지속적으로 수행하고 있습니다.
이기헌 교수의 연구실은 만성질환의 예방과 관리에 초점을 맞추고 있으며, 특히 흡연, 당뇨병 관련 합병증, 골다골증, 약물 복용 준수 등 노인 및 성인 건강 문제를 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 대규모 국민건강영양조사 데이터를 기반으로 한 인구집단 연구를 통해 만성질환의 위험인자와 관련된 생물학적, 심리사회적 요인을 규명하고 있습니다. 특히 전신성 염증 반응과 대사질환 간의 연관성, 약물처방의 적정성 등 실질적인 건강 정책 수립에 기여할 수 있는 연구를 지속적으로 수행하고 있습니다.
현 재 경 교수의 연구실은 주로 단백질 구조와 기능, 특히 세포 내 신호전달 및 자가분해 경로의 분자 기반을 규명하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 식물에서 유래한 세포외소포(Extracellular Vesicles)의 항암 작용, 커넥신 단백질의 구조적 기반과 이온 조절 메커니즘, 자가분해 경로의 핵심 단백질 p62의 기능적 상호작용 메커니즘 등 다양한 생물학적 과정의 고해상도 구조 해석을 통해 질병 기전을 밝히는 데 기여하고 있습니다. 특히, 크로이-전자현미경, 결정학, 생물물리적 분석을 융합한 다학제적 접근 방식을 통해 단백질 복합체의 기능적 구조를 규명하고 있습니다.
정승수 교수의 연구실은 뇌의 시냅스 가소성과 신경 회로의 기능 재구성 메커니즘을 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 특히 청각-皮질 입력의 장기 강화(LTP) 재활성화, 퇴행성 뇌질환 및 폐경기 우울증과 연관된 인지 기능 저하의 신경 기전을 밝히는 데 초점을 맞추고 있으며, TRPV1 수용체의 pH 감지 기전과 혈관 평활근에서의 칼슘 채널 조절 메커니즘 등 신경생물학적 생리학적 메커니즘을 규명하고자 합니다. 이는 뇌 기능 향상 및 신경질환 치료 전략 개발에 기여할 잠재력을 지닙니다.
최동현 교수의 연구실은 대체로 임상의학과 의료정보학을 융합한 연구를 수행하며, 특히 내 endoscopic 치료 후 위험군 환자의 수술 필요성 평가, 복강경 직장절제술 후 합병증 예측, 응급실에서의 세균혈증 조기 예측 모델 개발 등 임상적 실용성을 갖춘 의료 인공지능 기반 연구에 집중하고 있습니다. 또한, 미세중력 환경에서의 피부 생리학적 변화를 3D 시뮬레이션 모델로 재현하는 혁신적인 생체공학 연구도 진행 중입니다. 이는 향후 우주비행사 건강 관리 및 피부질환 기전 규명에 기여할 잠재력을 지닙니다.
손영제 교수의 연구실은 뇌혈관 질환, 특히 모야모야병의 수술적 치료 및 자연적 경과에 중점을 두고 있으며, 장기적인 임상 결과와 혈류역학적 변화를 정량적으로 분석하는 데 그 연구 초점을 맞추고 있습니다. 특히 병변의 혈관 재활성화를 위한 병합 재활성 수술의 효과와 장기적 예후를 다각도로 평가하며, 고령 환자나 의식 수준이 낮은 환자에서의 합병증 예측 요법 개발에도 기여하고 있습니다. 이는 향후 모야모야병 환자의 개인화된 치료 전략 수립에 기여할 것으로 기대됩니다.
