전 세계 주요 대학 연구실의 연구 분야, 주요 논문을 한눈에 확인하세요.
전영수 교수의 연구실은 주로 정형외과 및 혈우병성 관절병변을 중심으로 한 척추·하지 관절의 보존 및 재건 수술, 특히 케멘트프리 전향적 고관절 치환술과 혈우병 환자의 장기적인 임상 결과에 중점을 두고 있습니다. 또한 방사성 시노비오르티시스를 활용한 관절내막 절제술 및 희귀 질환인 칼슘화성 근경화증 등의 진단 및 치료에 대한 임상 연구도 활발히 진행되고 있습니다. 특히 혈우병 환자의 삶의 질 향상을 위한 종합적 접근이 연구의 핵심입니다.
이 교수의 연구실은 주로 소아 체중 및 비만 관련 생애주기적 요인, 특히 출생 체중과 체질량지수(BMI) 변화 경로에 대한 장기적 추적 연구를 중심으로 하며, 수유의 비만 예방 효과까지 다룹니다. 또한 신경외과 수술 후 합병증인 경수막하 빈혈성 출혈, 헌츠만-쇼인레인 출혈 등 혈관성 질환과 관련된 병리학적 기전에 대한 기초 및 임상 연구도 진행하고 있습니다. 최근에는 감염성 질환에서의 혈액학적 지표인 중성구 미성숙도 지수(DNI)의 임상적 유용성에 대해서도 연구를 확장하고 있습니다.
한민경 교수의 연구실은 대체의학 사용, 만성 염증성 장질환, 공공직원의 건강 위험 요인, 그리고 류머티즘 질환 환자의 치료 선택 등 다양한 건강 문제를 대상으로 한 국립 건강보험 데이터 기반의 대규모 인구기반 연구를 수행합니다. 특히 한국인 환자를 대상으로 한 염증성 장질환과 류마티스 관절염 환자의 치료 패러다임, 약물 사용 패턴, 장기적 임상 결과에 대한 정밀 분석을 통해 임상적 실천에 기여하고자 합니다. 연구는 주로 한국의 건강보험이나 의료 기록 데이터를 활용한 메타분석 및 코hort 연구를 중심으로 전개됩니다.
조원혁 교수의 연구실은 공공부문의 디지털 전환과 조직 변화를 중심으로, 인사 analytics, 스마트 정부 운영, 공공조직의 혁신 및 효율성 향상에 초점을 맞추고 있습니다. 특히 정부의 디지털 전환 과정에서 나타나는 조직 관성, 업무 환경의 변화, 시민 참여를 위한 소셜 미디어 활용 등 실증적이고 정책적 영향력을 갖는 연구를 지속적으로 수행하고 있습니다. 공공기관의 조직적 성과 향상과 지속 가능한 거버넌스 모델 개발을 목표로 하며, 실증 데이터 기반의 정책 제안을 중시합니다.
이용승 교수의 연구실은 병리학적 기전과 임상적 응용을 연결하는 데 초점을 맞춘 의학 연구를 수행하고 있습니다. 특히 비침습적 영상 기반 신장 기능 평가, 신장 기형 및 비뇨기계 질환의 수술적 관리, 그리고 세포 재프로그래밍을 통한 신경줄기세포 유도 등 첨단 생물의학 기술을 융합한 연구를 진행하고 있습니다. 또한, 구강건강과 삶의 질의 상관관계, 관절장애 환자의 저작 기능 평가 등 임상적 질환의 기능적 영향을 정량화하는 데에도 관심을 기울이고 있습니다.
오현옥 교수의 연구실은 임베디드 시스템의 고성능 및 메모리 효율적 설계를 핵심으로 하며, 특히 실시간 제약 조건을 충족하는 하드웨어-소프트웨어 공동설계 기법과 데이터플로우 기반 고수준 합성 기법을 연구하고 있습니다. 다이내믹한 기능 재구성과 자원 공유를 통한 메모리 최소화 기술, 특히 복합형 데이터 유형과 분수율 데이터플로우 모델을 활용한 버퍼 최적화 기법이 주요 연구 방향입니다. 또한, 멀티모드 다중 작업 환경에서의 실시간 스케줄링과 코드 최적화를 통해 SOC 및 통합형 임베디드 시스템의 성능과 효율성을 극대화하는 데 기여하고 있습니다.
정기헌 교수의 연구실은 피부질환과 모발 생물학의 분자 기전을 밝히는 데 초점을 맞추고 있습니다. 주로 비만, 인슐린 저항성 등 대사성 질환과 연관된 피부병변(예: 안모색색증, 골피부증)의 유전적 및 분자적 기전을 규명하며, 특히 멜라닌세포 손실과 관련된 자가면역 반응, 산화 스트레스, 단백질 접힘 이상과 관련된 유전자(예: TXNDC5, GZMB)의 역할을 연구하고 있습니다. 또한 모발의 구조적 특성과 노화에 따른 변화를 원자력 현미경(AFM)을 활용해 비침습적으로 분석함으로써 한국인의 정상 모발 특성에 대한 기초 자료를 구축하고 있습니다.
배의영 교수의 연구실은 단백질의 구조-기능 관계와 열안정성 메커니즘을 중심으로, 특히 아데닐레이트 키나제를 모델 단백질로 삼아 극한 환경에서 활성화되는 단백질의 동적 특성과 열안정성 원리를 규명하고 있습니다. 고온, 중온, 저온에서 기능하는 동일한 단백질의 구조를 비교 분석함으로써 단백질의 열안정성과 기질 전환 메커니즘의 유전자적 기반을 규명하고 있으며, 이를 바탕으로 단백질 공학 기반의 열안정성 향상 전략도 개발하고 있습니다. 최근에는 CRISPR-Cas 시스템과 그를 억제하는 항-CRISPR 단백질의 기구 연구를 통해 마이크로바이옴과 병원성 박테리아의 유전자 조절 메커니즘에 대한 통찰을 제공하고 있습니다.
윤정기 교수의 연구실은 염기서열 기반의 유전자 편집 기술과 고심도 염기서열 분석을 바탕으로 유전적 변이와 질병의 분자 기전을 규명하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 특히 RNA 편집, 원형 DNA 기반 유전자 분석, 그리고 암의 전이 과정에서의 유전자 변화를 다루며, 이는 신약 타겟 발굴과 개인 맞춤 치료 전략 개발에 기여하고자 합니다. 최근에는 고감도 NGS 기반의 유전적 변이 탐지 기술 개발을 통해 희귀질환 및 암의 유전적 기반을 규명하고 있습니다.
고인송 교수의 연구실은 생물정보학과 유전체학을 기반으로 한 체계적 생물학적 분석을 수행합니다. 주로 인체 유전체, 미생물 유전체, 그리고 단백질 인산화 메커니즘을 중심으로, 고밀도 유전자 시퀀싱 데이터를 활용한 인구 특이적 유전자 변이 분석과 생물학적 기능 예측을 연구하고 있습니다. 특히 한국인의 유전적 특성을 기반으로 한 참조 유전체 자료인 KoVariome 구축과 함께, 병변 유전자 규명 및 신경질환에서의 뇌 구조와 기능 변화에 대한 분석도 진행 중입니다. 이는 질병 기전 규명과 개인 맞춤형 의료 발전에 기여할 잠재력을 지닙니다.
홍현표 교수의 연구실은 나노소재 기반의 고성능 센서 기술 개발에 주력하고 있으며, 특히 다중벽 나노튜브(MWCNT)를 활용한 고속 응답성 습도 센서의 설계 및 응용에 초점을 맞추고 있습니다. 산소 플라즈마 처리를 통해 표면 기능화된 MWCNT 전극을 활용해 높은 포화도와 빠른 반응 속도를 구현한 혁신적인 센서 기술을 개발하고 있으며, 이는 의료 및 환경 모니터링 분야에서의 실용적 응용 가능성을 지닙니다. 또한, 생체의학 분야의 도전 과제 해결을 위한 첨단 영상 유도 치료 기술(예: CBCT 유도 라디오파배열치료, 동맥 embolization)에 대한 임상 연구도 병행하고 있습니다.
윤정호 교수의 연구실은 수치해석과 응용수학 기반의 고차원 데이터 보간 및 이미지 복원 기법을 연구하고 있습니다. 특히, 라디얼 기저 함수를 이용한 보간 오차 추정과 스무딩 함수를 활용한 정밀한 이미지 복원 기법에 초점을 맞추고 있으며, 최근에는 딥러닝 기반의 효율적이고 정밀한 이미지 복원 모델 개발에도 기여하고 있습니다. 연구는 이면의 수학적 이론과 실제 응용을 융합하여, 스마트폰 등 에지 디바이스에 적용 가능한 경량화된 이미지 처리 기술을 개발하는 데 기여하고 있습니다.
홍유석 교수의 연구실은 제품의 설계에서 제조, 폐기 후 재활용에 이르는 전주기적 접근을 기반으로 한 지속가능한 제품 공학을 핵심으로 합니다. 특히 설계 변경 영향의 전파 분석, 환경 고려형 제품 아키텍처(eco-architecture) 설계, 폐기물 최소화를 위한 분해 및 재생산 공정 최적화 등에서 뛰어난 연구 성과를 내고 있습니다. 기술적 효율성과 환경적 책임을 동시에 고려한 제품 설계 및 제조 전략 개발이 주요 연구 방향입니다.
김동우 교수의 연구실은 유연하고 신축성 있는 전자소자 및 에너지 수확 기술을 핵심으로 하며, 특히 타이로전기 나노발전기기(TENG)와 유연한 투명 트랜지스터 어레이의 소재 및 구조 설계에 중점을 두고 있습니다. 자연에서 유래하는 지질막의 정전기적 특성을 규명하고 이를 바탕으로 고성능 나노발전기 소자를 개발함으로써 지속 가능한 에너지 솔루션을 모색하고 있습니다. 또한, 의료용 마이크로로봇과 다중 스펙트럼 옵토엑oustic 영상 기반 진단 기술의 융합 연구를 통해 진단과 치료를 동시에 구현하는 스마트 의료 기기의 개발도 진행 중입니다.
박새롬 교수의 연구실은 개인정보 보호와 공정성 확보를 동시에 고려한 차세대 머신러닝 기반의 안전한 인공지능 시스템을 연구하고 있습니다. 특히 암호화된 데이터에서의 모델 훈련, 민감정보 보호를 위한 편향 없는 학습, 그리고 기술적 신뢰성 확보를 위한 정밀한 공정성 감사 프레임워크 개발에 초점을 맞추고 있습니다. 이는 금융, 환경, 의료 등 다양한 분야에서의 실용적 적용을 고려한 보안 중심의 지능형 시스템 설계를 목표로 합니다.
송성은 교수의 연구실은 유방암의 정밀 진단을 위한 다중모odal 영상 기반 기술 개발에 주력하고 있습니다. 특히 MRI를 활용한 컴퓨터 지원 진단(CAD), 방사선 영상 특성과 유전자형 간의 연관성 분석, 그리고 다중영상 융합 및 방사선형 특징(radiomics)을 통한 전임상 예측 모델 개발이 핵심 연구 방향입니다. 이는 유방암의 조기 진단 및 개인화된 치료 전략 수립에 기여하고자 합니다.
이명재 교수의 연구실은 고성능 단광자 탐지기 기술에 중점을 두고 있으며, 특히 표준 CMOS 공정을 활용한 스택형 3D SPAD(단광자 압착 다이오드)와 SOI 기반 백면 조명 방식의 SPAD 소자를 개발하고 있습니다. 높은 광자 감도, 낮은 어둠의 수계수(Dark Count Rate), 우수한 타이밍 제어 성능을 실현하기 위해 가드링 구조 최적화, 전기장 분포 제어, 백면 에칭 공정 기술을 접목한 연구를 진행하고 있습니다. 이는 LiDAR, 생체영상, 양자정보 등 고감도 및 고정밀 응용 분야에 기여하고 있습니다.
조연정 교수의 연구실은 의학적 심장 보호 전략과 마취의 영향에 대한 기초 및 임상 연구를 중심으로, 특히 원격 이 schemia 조절(RIPC)의 기전과 임상적 적용 가능성을 탐구하고 있습니다. 동시에 한국 현대 문학사와 비평 담론의 변화를 분석함으로써, 여성운동과 민중운동의 얽히고설킨 역사적 관계, 그리고 시인의 언어관과 번역 철학의 상호작용을 다루는 인문학적 연구도 병행하고 있습니다. 이처럼 의학과 인문학을 아우르는 다학제적 연구가 특징입니다.
한승헌 교수의 연구실은 기업의 금융정책, 기업지배구조, 그리고 시장의 정보효율성에 중점을 두고 있으며, 특히 글로벌 신용등급 부여, 기업의 사회적 책임(CSR)이 M&A 시장에서 가격 반영되는 방식, 부정확한 정보공시가 주가에 미치는 영향, 주식 repurchase의 신호효과, 그리고 종교가 개인 투자결정에 미치는 영향 등 다양한 금융 및 거버넌스 이슈를 다룹니다. 연구는 한국을 중심으로 한 실증적 데이터를 기반으로 하여, 기업의 의사결정과 투자자 반응 간의 상관관계를 깊이 있게 분석합니다. 특히 기업의 내부 거버넌스 구조가 정보 비대칭을 완화하고 시장 효율성에 기여하는 방식에 대한 통찰을 제공합니다.
이상설 교수의 연구실은 주로 나노소재의 합성과 물성 제어를 중심으로, 특히 코발트 페라이트 나노입자 및 리튬이온 배터리의 정공 및 산화 상태 변화를 고해상도 동기산광 기반 분석 기법을 통해 연구하고 있습니다. 특히, 고에너지 X선 분광법과 회절 기법을 활용한 배터리 재료의 전기화학적 거동 분석을 통해 고성능 에너지 저장 소재의 개발 기반을 마련하고 있습니다. 또한, 3D 메시 처리 기술과 나노재료의 광학적·전자적 특성 분석을 융합한 다학제적 연구도 진행 중입니다.
