서울대, KAIST, 연세대 등 한국 QS Top 10 대학 교수진의 연구실 정보입니다.
Hyun Sil Kim 교수의 연구실은 종양 미세환경과 대사 재편에 초점을 맞춘 생물의학적 연구를 수행하고 있습니다. 특히 암세포의 생존과 전이를 조절하는 전사인자인 Snail이 미토콘드리아 지방산 산화 및 에너지 대사 경로를 어떻게 조절하는지에 대한 분자 기전을 규명하고 있으며, 이와 관련해 ATP와 NADPH 생성을 조절하는 핵심 대사 유전자들에 대한 연구를 진행하고 있습니다. 또한, 면역세포와 상피세포의 항원 제시 메커니즘, 특히 CD1d 분자의 비-β2-미크로글로불린 의존적 발현 방식에 대해서도 기초 면역학적 기전을 탐구하고 있습니다. 이처럼 대사 재편과 세포 운명 전환을 연결하는 분자 기전을 중심으로 암 치료 전략 개발에 기여하고자 합니다.
지우청 교수의 연구실은 수자원 관리 및 수문 예측 분야에 초점을 맞추고 있으며, 특히 장기적이고 정밀한 수위 예측을 위한 고도화된 기계학습 기반 모델 개발에 주력하고 있습니다. 기존의 최소 제곱 지원 벡터 기반 모델(LSSVM)을 보완하여 편향 오차 제어 기능을 통합한 혁신적인 예측 모델을 개발함으로써, 실제 수자원 운영에 유용한 정확도를 확보하고자 합니다. 연구는 주로 양자강 유역과 같은 대규모 수문 시스템을 대상으로 하며, 기후 변화 대비 수자원 운영 전략 수립에 기여하고자 합니다.
Sung-Han Kim 교수의 연구실은 감염병의 면역 반응 및 전염병 역학을 중심으로, 특히 코로나19와 메르스 등 급성 바이러스 감염에서의 면역 상황과 병원성 기전을 단세포 분석을 통해 규명하는 데 주력하고 있습니다. 또한 메티실린내성 또는 메티실린감수성 황색포도상구균 혈행감염(SAB)의 치료 전략과 예후 요인에 대한 임상적 연구를 병행하며, 항생제 치료의 적정성과 생존율 간의 관계를 분석하고 있습니다. 최근에는 광열 작용을 활용한 표면 항균 코ating 기술 개발을 통해 감염병 예방의 새로운 접근법을 모색하고 있습니다.
김종민 교수의 연구실은 합성 생물학과 시스템 생물학을 기반으로, 생물학적 회로의 설계 및 기능 분석에 중점을 두고 있습니다. 특히 in vitro에서 작동하는 전사적 회로 시스템을 개발하여 정밀한 유전자 조절 네트워크를 재현하고, 이를 통해 생물학적 시스템의 동적 거동과 스케일 불변성 같은 핵심 특성을 이해하고자 합니다. 또한 CRISPR 기반의 다중 입력 논리 제어 시스템을 개발하여 유전자 편집의 정밀성과 유연성을 극대화하고 있습니다. 이는 향후 진단 및 치료 응용에 이르는 기초 기술을 제공합니다.
이 교수의 연구실은 유기 발광 소재 및 디스플레이 기술 분야에서 주로 활동하며, 특히 청색 TADF(열활성지연형 발광) 소재와 실리콘 캡핑을 이용한 고효율 유기 전계 발광 장치(OLED) 개발에 중점을 두고 있습니다. 다양한 유기 분자 구조를 설계하여 발광 색도와 효율을 정밀하게 제어하는 연구를 진행하고 있으며, 특히 비대칭 구조를 가진 다공성 발광 물질의 합성과 응용에 뛰어난 기여를 하고 있습니다. 또한, 고성능 발광 소재의 실용화를 위해 다층 구조 OLED 장치의 최적화와 물성 분석도 함께 수행하고 있습니다.
다이진 김 교수의 연구실은 구조해석 및 재료 거동 분석 분야에서 주로 활동하며, 특히 유한요소법 기반의 고도화된 수치해석 기법을 활용해 복잡한 기하구조와 균열, 손상 등 미세한 거동을 정밀하게 모델링하는 데 전문성을 가진다. 3차원 균열 해석, 모듈러형 스틸 프레임 시스템의 구조적 성능 평가, 그리고 구조물의 내구성과 안정성 향상을 위한 실험 및 해석적 연구를 중심으로 진행된다. 특히 GFEM(Genetic Finite Element Method) 및 글로벌-로컬 해법을 응용한 고정밀 해석 기법 개발에 초점을 맞추고 있다.
정은 Lee 교수의 연구실은 천체물리학과 나노소재 공학을 융합한 다학제적 연구를 수행합니다. 주요 연구 분야는 별 형성의 초기 단계에서의 분자화학적 진화와 분광적 관측을 통한 천체 물질의 물리적 조건 분석이며, 동시에 그래핀을 활용한 고온 안정성 향상 기술을 통해 유기 반도체 트랜지스터의 성능을 극대화하는 나노전자소자 연구도 진행하고 있습니다. 이는 천체에서의 화학 진화 이해와 나노소재 응용 기술의 융합을 목표로 합니다.
이 교수의 연구실은 뇌의 구조적 및 기능적 네트워크 분석을 중심으로 정신질환의 생물학적 기반을 규명하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 주로 자기공명영상(MRI) 데이터를 기반으로 한 그래프 이론적 접근을 활용해 우울증, 강박장애, 정신분열증 등 다양한 정신질환의 뇌 회로 이상을 연구하며, 특히 뇌 구조 공변성, 기능적 연결성, 정서적 외상(예: 언어적 폭력)의 신경기반 메커니즘을 탐구하고 있습니다. 또한 정서적 웰빙, 우울증, 자살의향 등 심리적 요인과 뇌 구조의 상관관계를 다각도로 분석하고 있습니다.
이 교수의 연구실은 주로 연료전지에서의 고성능 촉매 개발에 초점을 맞추고 있으며, 특히 초저백금량의 플라티넘 촉매를 탄소 랩핑 기술로 안정화시켜 연료전지의 효율성과 내구성을 향상시키는 데 기여하고 있습니다. 메탄올 수소전지에서의 메탄올 교차 문제를 해결하기 위한 내구성 있는 산소화학반응 촉매의 설계 및 합성도 핵심 연구 과제입니다. 또한, 천체물리학 분야에서도 우주에서의 자외선 복사 및 먼지 산란 메커니즘을 연구하며, 은하간 간성 성운의 광학적 특성에 대한 이해를 심화하고 있습니다.
이 교수의 연구실은 신경퇴행성질환, 특히 알츠하이머병과 나이만피크병 C 유형의 병태생리 기전을 3D 뇌 옹호이드 모델을 통해 규명하고 있습니다. 동시에, 신경질환 관련 병리학적 변화와 관련된 단백질 및 미토콘드리아 기능 이상, 바이러스 감염의 영향을 분석하며, 뇌 질환의 기전을 이해하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 또한, 뇌 전용 PET 영상 장치의 성능 향상을 위한 고성능 스캐닝 소재 및 자기장 터널링 장치의 물리적 특성 최적화 연구도 병행하고 있습니다.
Shinhyun Choi 교수의 연구실은 저전력·고속의 신경형 컴퓨팅을 실현하기 위한 메모리 및 신경형 반도체 소자 기반의 미래형 정보 처리 기술을 연구하고 있습니다. 주로 탄탈룸산옥(RuO₂ 기반) 및 트리티아이옥사이드 기반의 저항성 메모리(RRAM), 특히 CBRAM과 memristor를 활용한 비버너-뉴먼즈 아키텍처 구현에 중점을 두고 있으며, 실험적 특성 분석과 원자 스케일 시뮬레이션을 융합한 신뢰성 향상 기술 개발을 진행하고 있습니다. 또한, 비정질 산화티타늄 기반의 나노다공구조를 활용한 고신뢰성 소자 설계와 할로겐 도핑 기반의 성능 균일성 향상 전략도 핵심 연구 주제입니다.
Dongsup Kim 교수의 연구실은 생물정보학과 구조생물학을 융합하여 3차원 게놈 구조와 단백질-리간드 상호작용의 분자 기반을 규명하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 특히 Hi-C를 활용한 3D 게놈 구조 분석과 그래프 기반 딥러닝 모델을 이용한 단백질-리간드 결합 친화도 예측 기술 개발이 핵심 연구 과제입니다. 또한 공진화되는 아미노산 잔기 네트워크를 분석하여 단백질 기능과 기질 특이성의 원리를 규명하고 있습니다. 이 모든 연구는 신약 개발과 유전자 조절 메커니즘 해석에 기여하는 데 목적이 있습니다.
홍주리 교수의 연구실은 의료 영상 분할, 신경망 기반 얼굴 랜드마크 검출, 그리고 신뢰성 있는 딥러닝 모델 설계에 중점을 두고 있습니다. 특히 의료 영상에서의 경계 불확실성과 모델의 불확실성 추정 문제를 해결하기 위한 구조 보존형 분할 프레임워크와, 기하학적 제약을 통합한 생성적 적대적 네트워크를 활용한 정밀한 랜드마크 검출 기법을 개발하고 있습니다. 또한, 적대적 공격에 강건한 특징 표현 학습 및 효율적인 앙상블 기반 세분화 기법을 통해 딥러닝의 신뢰성과 정확도를 향상시키는 데 기여하고 있습니다.
Sung Soo Ahn 교수의 연구실은 자가면역질환, 특히 건선성 관절염, 전신성 홍반성 루푸스, 미세혈관염 등에서의 조기 진단 및 예후 예측을 위한 생물학적 마커와 영상학적 소견의 임상적 의의를 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 특히, 미세혈관염, 루푸스 간염, IgG4 관련 질환 등에서의 혈액학적 및 영상학적 지표를 통해 질환 활성도를 평가하고, 치료 반응과 합병증 예측에 기여하고자 합니다. 또한, 생물학적 제제 사용 시 바이러스 재활성화 위험성 등 치료 관련 합병증에 대한 모니터링 전략도 함께 고려하고 있습니다.
Dong Hoe Kim 교수의 연구실은 주로 페로브스카이트 기반 태양전지와 나노구조 전도성 산화물의 합성 및 응용을 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 특히 저밴드갭 Sn-Pb 페로브스카이트와 고밴드갭 페로브스카이트를 활용한 투여층 태양전지의 효율 향상 및 안정성 향상에 초점을 맞추고 있으며, 나노와이어 및 헤테로구조를 통한 전도성 및 리튬 이온 저장 성능 향상 연구도 진행하고 있습니다. 이들의 연구는 에너지 변환 및 저장 기술의 혁신을 위한 나노재료 설계와 기초 물성 제어에 기여하고 있습니다.
Hae Sun Jung 교수의 연구실은 ESG 평가, 암호화폐 시장 예측, 그리고 대규모 언어 모델의 텍스트 분석을 중심으로 한 디지털 데이터 기반의 금융 및 지속가능성 연구를 수행하고 있습니다. 뉴스, 레드디트, LexisNexis, Web of Science 등 다양한 소스에서 수집한 텍스트 데이터를 활용해 자연어 처리와 머신러닝 기법을 적용하여 기업의 지속가능성 성과나 암호자산 가격 움직임을 예측하고 있습니다. 특히 BERT 기반의 텍스트 분류와 주제 모델링 기법을 활용한 자동화된 ESG 평가 및 LLM 연구 동향 분석이 핵심입니다.
이 교수의 연구실은 고도로 전문화된 타겟 치료 및 면역요법을 중심으로 한 비소세포성 폐암, 유방암 등 흔한 암 종양의 분자적 기전과 치료 내성 메커니즘을 규명하고 있습니다. 특히 HER2, EGFR, ALK/ROS1, RET, KRAS 등 암 관련 유전자 변이를 가진 환자군을 대상으로 한 표적치료제의 임상적 유효성과 내성 원인을 분석하며, 뇌전이 등 치료 난이도가 높은 병변에 대비한 혁신적 치료 전략 개발에 주력하고 있습니다. 또한 다양한 인종 간 치료 반응의 유사성과 차이를 분석함으로써 개인화된 암 치료의 정착을 위한 근거를 마련하고 있습니다.
Sanghee Lee 교수의 연구실은 주로 항암 치료 및 면역조절을 목표로 한 신약 개발과 생물학적 표적의 기전 규명을 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 특히 스티브 스티브(STING) 경로 활성화를 통한 종양 미세환경 전환, 염증 반응 조절을 위한 HDAC 억제제 개발, 그리고 나노입자를 활용한 광역학 치료 기법 개선에 초점을 맞추고 있습니다. 또한, 미토콘드리아 기능과 세포 사멸 조절 메커니즘을 이해하기 위한 고해상도 시각화 기술 개발도 함께 진행하고 있습니다.
이 연구실은 경추 디스크 및 척추관의 퇄성 변화와 관련된 신경학적 장애, 특히 퇴행성 경추마비(Deformative Cervical Myelopathy, DCM)의 발병 기전과 치료 전략을 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 특히 환자의 신체적 특성(신장 등)이 경추 implant 선택에 미치는 영향을 분석하며, 정밀한 수술 전 평가 및 개인화된 치료 접근법 개발에 주력하고 있습니다. 또한, 경추 골절 및 골다공로시성 척추체 골절(OVCF)의 유병률과 치료 경과에 대한 한국인 대상의 임상적 데이터 확보에도 기여하고 있습니다.
우용규 교수의 연구실은 주로 의료 영상 진단 기술, 특히 광간섭도단층촬영(OCT)과 다중광자 현미경을 활용한 비침습적 조직 진단 기술 개발에 집중하고 있습니다. 핸드헬드형 및 내 endoscopic용 소형화된 광학 스캐너, 마이크로전자기계시스템(MEMS) 기반 스캐닝 미러, 그리고 고감도 온도 센서 등 혁신적인 센서 및 프로브 기술을 개발하여 진료 현장에서의 적용 가능성을 높이고 있습니다. 특히, 암 조기 진단, 생체 조직의 3차원 구조 분석, 비침습적 생체 검사(3D 온라인 생검) 등 임상적 응용을 목표로 한 연구를 진행하고 있습니다.
