전 세계 주요 대학 연구실의 연구 분야, 주요 논문을 한눈에 확인하세요.
강수용 교수의 연구실은 스토리지 시스템과 연속 미디어 서버의 성능 최적화를 핵심으로 삼고 있습니다. NAND 플래시 메모리의 한계를 보완하기 위한 NVRAM 기반 쓰기 버퍼 기법, 캐싱에 기반한 통계적 서비스 허용 제어, 연속 미디어 스트리밍을 위한 고성능 파일 구성 기법, 다중 존 기록 디스크를 활용한 블록 배치 최적화 등 다양한 스토리지 아키텍처 기반의 성능 향상 기법을 연구하고 있습니다. 특히, 변수 비트레이트 영상 데이터의 스무딩과 통계적 다중화 기법을 활용한 전역 최적화 전략 개발에 주력하고 있습니다.
최선아 교수의 연구실은 뇌신경질환, 특히 뇌간 신생물과 간질 등 뇌질환의 치료를 위한 세포 기반 유전자 치료와 약물 유도 부작용 모니터링을 핵심으로 연구하고 있습니다. 특히 지방세포에서 유래한 간엽줄기세포를 활용한 종양세포 표적 유전자 치료와, 소아 간질 치료제의 부작용을 전자적 건강기록 데이터 기반으로 분석하는 연구를 진행하고 있습니다. 또한, 신경마비 및 간질 수술 후 예후에 영향을 미치는 생체지표와 임상적 요인에 대한 분석을 통해 개인 맞춤형 치료 전략 수립을 목표로 하고 있습니다.
최재원 교수의 연구실은 양자물질에서 나타나는 복잡한 양자상태, 특히 초전도성, 전자 밀도파, 구조적 주기적 순서 간의 상호작용을 중심으로 연구를 전개하고 있습니다. 주로 엑스선 회절, 토크션 오실레이터, 고해상도 비탄성 엑스선 산란 등 정밀 실험 기법을 활용해 고온에서의 초전도성과 전자 구조의 비대칭성, 그리고 은폐된 순서상태의 기원을 규명하고자 합니다. 특히 구리산염, 헬륨 막대, 우르라늄 화합물 등에서의 양자상 전이와 이들의 대칭성 붕괴 메커니즘을 깊이 있게 탐구하고 있습니다.
전민영 교수의 연구실은 노화와 관련된 신체 기능 저하, 인지 기능 저하, 수면 및 정서적 건강 문제를 종합적으로 다루는 노령보건 및 뇌건강 연구를 중심으로 전개됩니다. 특히 노인기의 신체활동 측정의 정확성 확보, 암니식 경도인지장애에서 알츠하이머병으로의 전환 예측, 수면 장애와 체력장애 간의 연관성, 스마트폰 중독 예방을 위한 심리적 간섭 프로그램 개발 등 실생활 적용이 가능한 정책 및 임상적 인사이트를 추구합니다. 최근에는 인공지능 기반 예측 모델과 신체·뇌영상 생체지표를 융합한 개인 맞춤형 건강 관리 전략 개발에도 주력하고 있습니다.
이 교수의 연구실은 인과적 추론과 의사결정 이론을 중심으로, 복잡한 시스템에서의 원인과 결과 간 관계를 정량적으로 분석하고 적용하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 특히, 인과 모델 기반의 밴딧 문제, 다수의 원천 환경에서의 인과적 일반화(transportability), 그리고 관계형 데이터 기반의 인과 모델 학습 등에서의 이론적 기초와 효율적 알고리즘 개발을 주요 연구 방향으로 삼고 있습니다. 또한, 연구의 영향력과 질을 평가하는 지표로 캐시티션을 분석함으로써 학술 영향력의 메커니즘을 탐구하고 있습니다. 이러한 연구들은 실생활 문제 해결을 위한 정밀한 간섭 전략 설계에 기여합니다.
도보람 교수의 연구실은 조직 변화의 수용자인 구성원들의 정서적·행동적 반응에 초점을 맞추며, 변화의 수혜자이자 주체로서의 역할을 탐구합니다. 특히 조직 내 변화의 의미 부여 과정, 공감대 형성, 공동기억 형성 등 사회적 상호작용과 정서적 경험의 역할을 중심으로 연구를 전개하고 있습니다. 디지털 시대의 변화, 메타버스 내 소비 행동, 대규모 조직 개선 프로그램 등 실질적 변화 환경에서의 인간 행동과 조직 정체성 변화를 분석합니다.
이향숙 교수의 연구실은 암호학과 암호 프로토콜 설계, 특히 페어링 기반 인증 키 협력 프로토콜, 개인정보 보호를 위한 데이터 집계 기술, 그리고 타원곡선 암호의 효율적 구현을 중심으로 연구를 전개하고 있습니다. 특히, BGN 암호체계 기반의 프라이버시 보장 기반 데이터 집계 기술과 블라인딩 기법의 보안 분석, 그리고 브라징-웬크 유형의 타원곡선 설계를 통한 고성능 암호 알고리즘 개발에 초점을 맞추고 있습니다. 연구는 암호학적 보안과 실용적 효율성을 동시에 확보하는 데 기여하고 있습니다.
엄형상 교수의 연구실은 고성능 스토리지 시스템과 네트워크 라우팅 기반의 시스템 소프트웨어 최적화를 핵심으로 합니다. 특히 플래시 메모리의 병렬성과 성능을 극대화하기 위한 순서 없는 컨트롤러 설계, 그리고 현대 저장장치의 잠재력을 최대로 발휘할 수 있도록 운영체제 소프트웨어 오버헤드를 최소화하는 기술 개발에 주력하고 있습니다. 또한, 응용 프로그램 성능 예측 및 분석을 위한 고속 시뮬레이터 설계와, 미래 지연을 고려한 지능형 라우팅 기법 등 시스템 수준의 성능 향상 기법을 연구하고 있습니다.
김회린 교수의 연구실은 음성인식 및 화자인식 기술의 실용성과 정확도를 높이기 위한 기초 및 응용 연구를 중심으로 전개됩니다. 특히 짧은 음성 문장에서의 화자 식별, 언어 장애를 가진 환자들의 비정상적 발성 패턴을 보완하는 음성 인식 기술, 그리고 잡음 환경에서의 음성 인식 정확도 향상 기법에 중점을 두고 있습니다. 다중 척도 특징 추출, 확률적 히스토그램 보정, 음성 인식 기반의 언어 장애 평가 등 다양한 기술적 접근을 통해 실제 환경에서의 음성 처리 성능을 극대화하고자 합니다.
강대환 교수의 연구실은 첨단 메모리 소자 및 나노소재 기반의 스마트 에너지 시스템을 핵심으로 연구를 전개하고 있습니다. 특히 고성능 프로브-기반 메모리 소자, 상전이 메모리의 열 및 전기적 특성 제어, 저전력 및 신뢰성 향상을 위한 나노구조 설계에 중점을 두고 있습니다. 또한 생체 적합성 나노입자를 활용한 약물 전달 시스템과 같은 의료 응용 분야까지 연구 영역을 확장하고 있습니다.
전숙 교수의 연구실은 당뇨병의 병태생리학적 기전과 임상 지침 개발에 초점을 맞추고 있으며, 특히 인슐린 분비 기능 저하와 Insulin 저항성의 평가 및 개선 전략에 대한 기초 연구를 진행하고 있습니다. 최근에는 한국인 환자에게 적합한 실용적 진료 가이드라인 개발과 함께 스마트폰 기반 당뇨 자가관리 앱의 개발 및 효과 평가에도 기여하고 있습니다. 지속적인 임상 연구와 기초 메타볼릭 연구를 융합하여 당뇨병의 예방 및 개인 맞춤형 치료 전략 수립에 기여하고 있습니다.
홍기용 교수의 연구실은 지방 tissue의 생체역학적 특성과 지방세포 전구세포의 발달 과정을 밝혀내는 데 초점을 맞추고 있으며, 특히 지방 이식에서의 생존율을 높이기 위한 세포 보조 지방이식(CAL) 기법의 메커니즘과 임상적 응용을 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 지방세포와 혈관 형성, 미세환경 변화 등에 대한 정밀한 분석을 통해 재생의학 분야에서의 지방기반 세포치료의 안정성과 효능을 규명하고자 합니다. 최근에는 정부 보험 지원의 영향을 분석함으로써 임상적 실용성과 환자 중심의 치료 전략 수립에도 기여하고 있습니다.
김보경 교수의 연구실은 신경과학, 재활의학, 그리고 인공지능 기반 사회복지 실천 분야를 융합한 연구를 수행하고 있습니다. 주로 알츠하이머병 환자의 행동 및 정서 증상이 간병자 부담에 미치는 영향, 근육병 환자의 삶의 적응 과정, 그리고 인공지능 로봇이 어린이의 정서 발달에 미치는 영향을 중심으로 질적·양적 연구를 전개하고 있습니다. 특히, 환자와 가족의 삶의 질 향상을 위한 정책적·실천적 접근을 모색하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
지은경 교수의 연구실은 의료·원자력 등 안전이 핵심인 실시간 시스템의 설계와 검증에 초점을 맞추고 있습니다. 특히, 의료 사이버물리시스템(MCPS)과 원자력 발전소의 제어 시스템에서의 안전성·신뢰성 확보를 위해 형식적 방법, 모델 기반 개발, 그리고 자동 테스팅 기법을 응용한 연구를 진행하고 있습니다. FBD(기능블록도) 기반 소프트웨어의 정형 검증, 시간적 성능 보장, 블록체인 기반 분산 합의 알고리즘의 안정성 분석 등 실무 중심의 안전성 보증 기술을 개발하고 있습니다.
송정윤 교수의 연구실은 유방암의 분자적 특성과 치료 반응 예측을 중심으로 한 정밀의료 연구를 수행하고 있습니다. HER2-low 유방암의 임상적 특성과 생존율 분석, 약물 내성 메커니즘 규명, 그리고 비침습적 진단 기술 개발(예: 눈물에서의 SERS 기반 바이오마커 검출)에 이르기까지 다학제적 접근을 통해 유방암의 조기 진단과 맞춤 치료 전략을 모색하고 있습니다. 특히, 신약 타겟 발굴과 함께 신경퇴행성 질환과의 연관성 연구도 병행하고 있습니다.
박상욱 교수의 연구실은 나노재료 합성 및 응용 분야에서 두드러진 연구를 이어가고 있으며, 특히 원자층증착(Atomic Layer Deposition, ALD) 기반의 촉매막을 활용한 에너지 변환 반응(산소발생반응 및 산소환원반응)의 최적화에 중점을 두고 있습니다. 또한 공급망 통합, 사회기술적 전환, 구조물의 건강 모니터링 기술 등 다양한 분야에서 시스템적이고 다학제적인 연구를 수행하고 있습니다. 특히 나노구조 촉매의 설계와 공급사슬의 전략적 통합을 통해 실용적이고 지속가능한 기술 솔루션을 모색하고 있습니다.
김의석 교수의 연구실은 신경과학과 첨단 기술 융합 분야에서 활발한 연구를 수행하고 있습니다. 주요 연구 방향은 체내에서 기계적 자극에 의한 가려움 감각을 조절하는 신경 회로 메커니즘을 규명하는 데 초점이 맞춰져 있으며, 이는 만성 가려움증의 원인 규명과 치료 전략 개발에 기여합니다. 동시에 고성능 컴퓨팅 아키텍처와 메모리 분산 기술, 특히 CXL 기반의 near-data 처리 기반 메모리 아키텍처 설계를 통해 데이터 집약적 애플리케이션의 성능과 에너지 효율성을 극대화하는 기술적 혁신도 함께 진행하고 있습니다. 이는 미래 지능형 시스템과 의료 신기술의 융합적 응용을 위한 기초를 마련하고 있습니다.
변정혜 교수의 연구실은 소아신경학 및 유전학 분야에 초점을 맞추고 있으며, 주로 발열성 경련, 신경발달지연·지적장애, 근이환병 등 소아기 질환의 유전적 기반을 규명하는 데 주력하고 있습니다. 특히 전장 염기서열 분석(WES)을 활용한 유전적 진단 및 발열성 경련 환아에서 간질으로의 전환 예측 요인 분석이 핵심 연구 방향입니다. 또한 한국인 환자 집단을 대상으로 한 유전적 변이 분석을 통해 희귀질환의 진단율 향상에 기여하고 있습니다.
한동석 교수의 연구실은 위암의 예후 예측 및 치료 전략 개선을 핵심 목표로 삼고 있습니다. D2 림프절 절제술 후 생존율을 예측하는 노그램 개발, 전이성 위암에서의 보조화학요법 후 수술의 임상적 의미, 그리고 PD-L1, NLR와 같은 생물학적 마커의 예후적 역할을 체계적으로 분석하고 있습니다. 특히, 면역조절 마커와 염증 반응 지표를 기반으로 한 개인 맞춤형 치료 전략 수립에 초점을 맞추고 있습니다.
황지영 교수의 연구실은 네트워크 분석과 지능형 데이터 기반 지식 추출을 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 특히, 중첩되는 커뮤니티 탐지, 서명된 네트워크의 균형 이론 기반 클러스터링, 그리고 지식 그래프의 다중 모odal 정보 통합 기반 임베딩 기법 등에서 핵심 기여를 하고 있습니다. 연구는 실생활에서의 복잡한 관계 구조를 정확하고 효율적으로 탐지하고 이해하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 특히, 데이터의 중첩성, 비포괄성, 다중 모odal 정보 통합 문제를 종합적으로 해결하는 데 기여하고 있습니다.
