연구 및 교육 역량 주요 대표실적
연구 및 교육 역량 주요 대표실적
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이도헌 교수, Community cohesion looseness in gene networks reveals individualized drug targets and resistance, Briefings in Bioinformatics, 2024;25(3) (Q1, JIF(%) 4.1, IF2023: 6.8)
구성원들 사이의 활발한 교류로 결속력이 높은 사회적 커뮤니티가 건강한 개인을 만들 듯, 유전자 커뮤니티의 결속력도 개인의 건강 상태에 영향을 미칠 수 있을까? 본 연구단 연구진이 유전자 커뮤니티의 결속력 또한 개인의 건강 상태를 결정하고 환자 맞춤형 의료를 위해 활용될 수 있음을 보이는 개인화된 유전자 네트워크에서 환자 특이적으로 결속력이 약화된 유전자 커뮤니티를 찾아내 환자 맞춤형으로 약물 표적을 예측할 수 있는 기술을 개발하였다.
최근 고령화와 생활 습관 변화 등에 따라 암, 심혈관계 질환, 대사 질환 등 많은 복합질병의 발병률이 크게 증가하는 실정이다. 이에 전문가들은 개별 환자의 특성을 고려한 ‘환자 맞춤형 의료’를 제공해 그 치료 효과를 높임으로써 개인적, 사회적 의료비 부담을 경감해야 한다고 지적한다. 이러한 요구에 발맞춰 개인화된 유전자 네트워크를 정교하게 구축하고 해당 네트워크에서 각 유전자 커뮤니티의 결속력을 정확하게 측정할 수 있는 코지넷(COSINET, COmmunity COhesion Scores in Individualized gene Network Estimated from single Transcripotmics data) 기술을 개발했다.
본 연구는 수백 개의 정상 조직 유전자 발현 데이터를 근거로 유의미한 상관관계를 보이는 유전자 상호작용을 기반으로 정상 조직의 유전자 네트워크를 구축했다. 그리고 유전자 커뮤니티들의 유전자 상호작용마다 보이는 상관관계를 선형 회귀 분석을 통해 모델링한 뒤, 개별 환자의 유전자 발현량이 해당 예측 모델을 잘 따르는지를 통계적으로 분석했다. 이를 통해 환자 특이적으로 그 상호작용이 소실된 유전자 쌍을 정상 조직 유전자 네트워크에서 제거함으로써 개인화된 유전자 네트워크를 구축했다. 더 나아가 개인화된 유전자 네트워크에서 유전자들 사이의 최단 거리를 기반으로 소실된 유전자 상호작용이 각 유전자 커뮤니티 결속력 약화에 미치는 영향력을 정확하게 측정했다. 본 연구는 환자 특이적으로 그 결속력이 크게 감소한 유전자 커뮤니티를 통해 환자 특이적인 질병 기전을 설명할 수 있음을 보이고, 해당 유전자 커뮤니티에서 환자 특이적으로 결속력 약화에 크게 기여하는 유전자들을 찾아, 보다 효과적인 환자 맞춤형 약물 표적을 제안하고 이러한 약물 표적 발굴 기술이 기존 기술 대비 약 4배 이상 효과적임을 증명했다.
여러 유전자가 관여하는 복합질병은 개별 유전자보다는 유전자들 사이의 상호작용을 고려하는 시스템적 관점에서 바라봐야 하며 현재 임상 현장에서 환자 맞춤형 의료를 위해 쓰이는 단일 유전자 기반의 바이오마커들은 복합질병의 이질성과 복잡성을 충분히 담아내기에는 한계가 있다. 따라서 이번 연구에서 개발한 개인화된 유전자 네트워크에서 유전자 커뮤니티의 결속력에 기반한 코지넷(COSINET) 기술이 복합질병의 환자 맞춤형 의료 실현을 위한 새로운 시각을 열어 줄 수 있을 것으로 기대된다.
박지호 교수, Inhalable mRNA Nanoparticle with Enhanced Nebulization Stability and Pulmonary Microenvironment Infilration, ACS Nano, 2024;48(35)
코로나19의 전 세계적 유행 이후, 폐 등 호흡기 질병에 대비하기 위한 mRNA 백신 및 치료제는 차세대 치료제로 주목받고 있다. 하지만 기존 mRNA 백신용 전달체는 한계점을 가지고 있다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하고 호흡기 바이러스 및 난치성 폐질환의 mRNA 흡입 치료를 가능케 하며 유전자 폐 치료 연구의 근간이 될 유전자 폐 치료에 최적화된 나노 전달체를 개발했다.
본 연구는 기존 mRNA 전달을 위해 활용되던 지질나노입자(이하 lipid nanoparticle, LNP)의 에어로졸화 과정에서의 불안정성과 폐 미세환경에서의 낮은 전달 효율을 해결하기 위해 이온화성 지질나노복합체(ionizable lipocomplex, iLPX)를 개발했다. iLPX는 이온화성 리포좀의 외부에 mRNA를 결합한 형태로, 에어로졸화 과정에서 입자의 구조를 유지하기 때문에 흡입 전달에 용이하다. 또한, 폐 미세환경 내에서 폐계면활성제와의 상호작용을 유도해 호흡 운동을 활용, mRNA를 높은 효율로 폐 세포 내로 전달할 수 있다.
본 연구는 흡입 전달 및 폐 미세환경을 고려한 모방 환경 및 마우스 폐에서의 단백질 발현을 토대로 한 다차원 선별 과정을 통해 iLPX의 구성 요소들을 최적화시킴으로써 흡입용 mRNA 전달체(Inhalation optimized-iLPX, 이하 IH-iLPX)를 완성했다. 에어로졸화 전후의 입자 크기, 균일도, mRNA 탑재율을 비교함으로써 IH-iLPX의 월등한 에어로졸화 안정성을 증명했다. 나아가, IH-iLPX를 전달한 마우스에서 LNP 전달 마우스보다 26배 높은 단백질 발현이 유도됨을 확인했다. 동물 모델에서 흡입 전달된 IH-iLPX가 폐 특이적으로 단백질을 발현시키며, 폐포 상피세포와 기관지 상피세포에서 mRNA를 효과적으로 전달함을 확인했다. 또한 혈액 생화학 분석과 조직 검사를 토대로 IH-iLPX가 폐와 혈액 환경에서 독성이 없음을 확인했기 때문에 효과적인 폐내 mRNA 발현뿐만 아니라 생체 안전성 측면에서 큰 의의를 갖는다고 밝혔다.
본 연구는 mRNA를 반드시 내부에 탑재해야 한다는 고정 관념을 깨고 새로운 구성의 입자를 제시함으로써 기존에 불가능했던 흡입형 유전자 치료의 길을 열었고, 개발된 흡입형 유전자 전달체는 치료 단백질을 암호화하는 mRNA를 탑재해 폐질환에 적용되어 유전자 폐 치료의 적용 범위를 넓힐 것으로 기대된다
mRNA 기반 면역항암제 개발 ㈜드노보바이오테라퓨틱스 공동창업, 박지호 교수
mRNA 기반 면역항암제 개발 ㈜드노보바이오테라퓨틱스 공동창업, 박지호 교수
차세대 면역항암치료 타겟발굴 원천기술 개발, 최정균 교수
차세대 면역항암치료 타겟발굴 원천기술 개발, 최정균 교수
박영균 교수, Brain-wide mapping reveals that engrams for a single memory are distributed across multiple brain regions, Nature Communications, 2022;13(1)
박영균 교수, Brain-wide mapping reveals that engrams for a single memory are distributed across multiple brain regions, Nature Communications, 2022;13(1)
기억저장 뇌 세포들의 뇌 전체 매핑을 최초로 달성하였고, 기억이 다양한 뇌 부위에 흩어져 저장되었다는 distributed engram hypothesis를 검증하였다. (이번 과제제안서의 모티브인) 기억저장 세포간 네트워크를 연구할 수 있는 기반을 제공하였다. .(IF2021: 17.694)
정기훈 교수, Ultrafast and Real-Time Nanoplasmonic On-Chip Polymerase Chain Reaction for Rapid and Quantitative Molecular Diagnostics, ACS nano, 2021;6(15), 10194-10202
정기훈 교수, Ultrafast and Real-Time Nanoplasmonic On-Chip Polymerase Chain Reaction for Rapid and Quantitative Molecular Diagnostics, ACS nano, 2021;6(15), 10194-10202
나노 플라즈모닉 기판과 미세유체칩을 결합하여 5분 이내에 타겟 바이러스를 91%의 증폭 효율로 정량적 검출 가능하며 나노 플라즈모닉 PCR 기술을 바탕으로 현장에서 분자진단을 위한 차세대 유전자 증폭 플랫폼을 제공할 것이며, 바이러스 확산 방지에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. (IF=15.881)
-관련기사(https://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LSD&mid=sec&sid1=103&oid=346&aid=0000041315)
장무석 교수, DeepPhaseCut: Deep Relaxation in Phase for Unsupervised Fourier Phase Retrieval, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2021;12
장무석 교수, DeepPhaseCut: Deep Relaxation in Phase for Unsupervised Fourier Phase Retrieval, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2021;12
본 연구는 비지도 학습 기반의 위상 복원 기술을 개발한 연구이다. 본 연구에서는 수학적 이론을 바탕으로 이미징 대상의 위상을 복원하기 위해 필요한 PhaseCut Loss를 도출하였고, 이를 딥러닝 모델을 학습하는데 도입하였다. 새로 도입된 PhaseCut Loss를 통해 학습된 딥러닝 모델은, 푸리에 공간상의 세기만으로 이미징 대상의 위상 복원을 높은 신뢰도를 바탕으로 가능케 했으며, 기존의 다른 기법들보다 우수한 성능을 보여줌을 검증하였다. 본 연구는 위상 복원 문제에 새로운 돌파구를 마련한다는 점에서 광학, 초음파 등 의생명 영상 및 바이오 헬스 진단 분야 등에 널리 활용될 것으로 기대된다. 본 연구 결과는 computer science, artificial intelligence 분야의 144개 저널 중 2위 (IF=24.314)에 해당하는 최상위 저널에 게제되었다.
이상완 교수, Prefrontal solution to the bias-variance tradeoff during reinforcement learning, Cell Reports, 2021;37(13)
이상완 교수, Prefrontal solution to the bias-variance tradeoff during reinforcement learning, Cell Reports, 2021;37(13)
본 논문에서는 인공지능 분야의 난제인 편향-분산 상충 문제 관점에서, 상황 변화에 따른 최적의 학습전략을 유동적으로 찾아가는 인간의 뇌의 정보처리 과정을 규명하였다. 전두엽의 한 부위인 복외측 전전두피질이 중요한 역할을 한다는 사실을 발견하였다. 이 연구는 뇌기반 인공지능 기술을 이용하여 인공지능의 오랜 난제 중 하나인 과소적합-과적합 상충 문제를 실제로 풀어낸 최초의 사례이다. 연구를 통해 개발된 메타 강화학습 모델을 이용하면 간단한 게임을 통해 인간의 유동적 문제 해결 능력을 간접적으로 측정할 수 있니다. 더 나아가 스마트 교육이나 중독과 관련된 인지 행동치료에 적용할 경우 상황 변화에 유동적으로 대처하는 인간의 문제 해결 능력 자체를 향상할 수 있을 것으로 기대된다. 차세대 인공지능, 스마트 교육, 인지 행동치료 등 다양한 분야에 파급력이 큰 원천 기술로 최근 국내 및 해외 특허 출원이 완료된 상태이다. 해당 연구 결과는 약 35개의 언론사에 보도되었다.(IF2021: 9.995)
박성준 교수, Artificial Neural Tactile Sensing System, Nature Electronics, 2021;4:429-438
박성준 교수, Artificial Neural Tactile Sensing System, Nature Electronics, 2021;4:429-438
해당 연구는 인간 피부-신경 모사형 인공 감각 인터페이스 시스템을 개발한 내용이다. 본 논문에서는 가상/증강 현실, 메타버스, 화상 환자를 위한 인공피부, 로봇형 의수/의족 등 널리 사용될 수 있는 인공 감각 시스템이, 현재 구현해야 할 원리와 그 시스템의 복잡성 때문에 실제 감각기관처럼 만들기 어렵다는 것을 해결하기 위해 창의적인 방법 (나노입자 기반 복합 촉각 센서 구현 및 실제 신경 패턴 기반 신호 변환 시스템의 적용) 으로 연구를 진행하였다. 해당 연구는 향후 더욱 현실적인 감각 구현을 위한 인터페이스 시스템으로 연결될 가능성이 클 뿐만 아니라, 연구에 사용된 생체신호 모사 기법이 인체 내 다양한 종류의 타 감각 시스템과 결합될 경우 더욱 큰 시너지를 낼 수 있을 것으로 기대된다. 해당 연구결과는 해외 유수 저널 Nature Electronics에 게제되었으며 (IF=27.5) 언론 등에서 많은 주목을 받은 바 있다.
예종철 교수, Deep learning STEM-EDX tomography of nanocrystals, Nature Machine Intelligence, 2020;3:267-274
예종철 교수, Deep learning STEM-EDX tomography of nanocrystals, Nature Machine Intelligence, 2020;3:267-274
본 논문은 비지도학습 기반의 심층학습을 통해 3D STEM-EDX tomography의 영상 복원기술을 비약적으로 고도화하였다. 자가지도학습을 통한 노이즈 제거 알고리즘과 투사 도메인에서의 자가지도학습을 통해 단 13개의 신호대잡음비가 아주 낮은 투사 영상만 있어도 높은 정확도의 3차원 영상 복원이 가능함을 밝혀, 재료공학, 특히 디스플레이 업계 등 EDX tomography가 중요하게 쓰이는 분야에서 뛰어난 영향력을 행사할 것으로 기대할 수 있다. 또한, 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 심층 학습에서 주로 필요한 정답(label) 데이터 없이도 심층 신경망을 학습할 수 있도록 제안되었다는 점에서 큰 이점을 가진다.
1. 정기훈 교수
본 교육연구단의 정기훈 참여교수는 2012년 이공계 분야에서 매우 저명한 학술지인 Advanced Materials지에 표지논문 ‘GLass Nanopillar Arrays with Nanogap-Rich Silver Nanoislands for Highly Intense Surface Enhanced Raman Scattering’을 게재하였다 (2019 IF : 25.809, Google Scholar 피인용수 : 172).
본 연구는 극저농도의 바이오분자 검출을 위한 저비용 대면적 나노플라즈모닉 기판 개발 및 그 응용에 대한 것이다. 은 나노섬을 마스크로 이용한 식각 공정을 통해 대면적 유리 나노 기둥 어레이를 제작하였으며, 이후 추가적인 은 증착을 통해 나노플라즈모닉 구조를 형성하였다. 이렇게 제작된 나노플라즈모닉 기판은 3차원적인 고밀도 나노갭 (high density nanogap)을 제공하여 기존에 보고되어 있던 표면증강라만산란 기판에 비하여 10배 이상 강화된 신호를 성공적으로 획득하였다. 위의 내용으로 2013년 국내 특허 출원을 하였으며, KBS, SBS, YTN, 매일경제 등 주요 언론에 보도되었다. 추가로, 2014년 Material Research Society에 초청되어 강연하였음. 본 논문은 2012년 Advanced Matierals지에 처음 게재된 이후, 2020년 현재까지 광학, 생명공학, 신소재, 전자, 전기 등 다양한 분야에서 광범위하게 피인용이 되고 있다. 이러한 적극적 피인용현황은 상용화중인 반도체 증착공착공정에 그대로 적용하여 즉시 양산기술에 적용할 수 있다는 점과, 그 결과로 나노갭에 집광하는 유효한 빛이 세기를 수십배 향상시킬수 있기 때문으로 짐작된다.
연구팀은 2012년 게재한 해당 논문에서 더욱 나아가 유리 나노 기둥에 여러 기능성 광학 구조 및 소재를 결합하여 많은 후학 인재양성과 후속 연구들을 진행하였다. 2014년도에는 Small 학술지에 은나노섬을 에칭마스크로 이용하여 유리 나노 기둥을 제작하여 나노기둥 사이의 빈 공간을 액상 매질로 채워 유효굴절률을 조절하여 주변 환경과 무관한 이상적인 조건에 가까운 무반사 구현이 가능함을 보인다. 이를 이용하여 형광신호 및 표면증강라만산란 신호를 증가시켜 고대비 이미징 및 센싱이 가능함을 선보였다. 추가로 같은 해 Small 학술지에 유리 나노 기둥과 전기영동 기반 국소농축을 이용하여 생체물질 분자들을 기판 표면증강라만산란 기판으로 끌어와 100배 가까이 향상된 결과를 보고 하였다. 염료 물질인 R6G (Rhodamine 6G)와 신경전달 물질 Serotonin을 각각 피코몰, 나노몰 단위의 농도 수준에서 성공적으로 검출하였으며, 서로 상반된 전기적 성질을 갖는 물질들을 선택적으로 검출 가능함을 보였다. 그 후, 2015년도와 2016년도에도 각각 유리 나노기둥을 기반으로한 연구 업적을 달성하여 저명 학술지인 ACS Applied Materials & Interfaces 와 Nanoscale에 게재하였음. 해당 주요 업적들을 아래와 같이 정리하였다.
게재연도 : 2014, 학술지: Small (2019 IF: 10.86)
게재연도 : 2015, 학술지: Small (2019 IF: 10.86)
게재연도 : 2015, 학술지: ACS Applied Materials & Interfaces (2019 IF: 8.46)
게재연도 : 2016, 학술지: Nanoscale (2019 IF : 6.97)
2. 박성홍 교수
본 교육연구단의 박성홍 참여교수는 2019년 최고의 학술지인 Nature지에 ‘Meningeal lymphatic vessels at the skull base drain cerebrospinal fluid’ 제목의 논문을 공동교신저자로 게재하였다. 치매와 같은 퇴행성 뇌질환을 유발하는 뇌 속 노폐물의 배출 경로를 dynamic MRI 촬영기법으로 처음으로 밝혔다. 뇌의 노폐물들은 뇌척수액을 통해서 배출되는데, 베타-아밀로이드 또는 타우 단백질 같은 노폐물이 적절히 배출되지 않고 뇌에 쌓이면 치매가 생길 가능성이 높아지는 것으로 알려져 있다. 뇌척수액 순환 및 meningeal lymphatic vessels(mLVs)을 통한 뇌척수액 내 노폐물 제거기작은 중추신경계의 항상성을 유지하는 중요한 역할을 함이 밝혀졌다. 그러나, mLVs을 통한 뇌척수액 노폐물 제거 경로는 명확하게 밝혀지지 않았다. 이 경로를 찾기 위해 우리는 직접 뇌척수액에 조영제를 주입하고 dynamic MRI 촬영기술을 사용하여 뇌척수액 노폐물 제거의 주요 경로를 확인했다. 쥐의 경우, 두개골 기저부분의 mLVs이 뇌척수액 내의 거대 분자 흡수와, 뇌 말초 림프계로 향하는 직접적인 뇌척수액의 배수에 중요한 역할을 한다는 것을 발견했다. (Impact Factor 43.07) (인용회수 33회, Google Scholar 2020년 3월 5일 기준)
사람에게도 적용할 수 있는 MRI 촬영기법으로 밝혔다는 점에서 의의가 있고, 향후 사람에서 뇌 속 노폐물의 배출 경로를 정확히 밝혀 치매와 같은 퇴행성 뇌질환의 치료를 위한 중요한 타켓을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.
3. 최정균 교수
DNA 중 단백질 정보를 직접 담고 있지 않는 비부호화 영역은 쓰레기(junk) DNA라고 불리우는데, 인간 게놈 프로젝트를 통해 사람의 전체 DNA의 90% 이상은 이러한 junk DN 라는 것이 밝혀져 충격을 주었고, 최근 이들이 중요한 조절 기능을 가지고 있음이 계속해서 보고되어 왔다. 본 연구에서는 다양한 IT 기술을 이용, 복잡한 3차원 DNA 구조에 대한 빅데이터 해독을 통하여 junk DNA에서 발생하는 암 돌연변이가 단백질 정보를 담고 있는 부분과 상호작용함으로써 암의 유발인자가 될 수 있음을 발견하였다. 더 나아가 인공지능 기술을 적용하여 암 환자의 돌연변이의 대다수가 나타나고 있는 junk DNA에서 중요한 발암인자를 찾는 정보해독 시스템을 개발함으로써, 최근 고조되고 있는 암 정밀의료의 수요를 충족하는데 중요한 기여를 할 것으로 기대된다.
게재연도 : 2016, 학술지: Nature Genetics (2019 IF : 25.46)
연구역량 주요 대표실적 (해외특허)
연구역량 주요 대표실적 (해외특허)
예종철 교수. 영상신호처리. 해외특허. 예종철(진경환). 소멸필터를 이용한 고속 MR 영상 복원 알고리듬 개발. 미국. 9978160. 2018. ##ALOHA 알고리즘은 고속 MRI 영상기법에 적용될 수 있다. 적용되는 분야로는 parallel MRI 영상 기법, 고속 dynamic MRI 영상기법과 EPI sequence 의 ghost correction 이 있다. 제안된 알고리즘을 이용하면 기존 영상 기법에 비해 3~5배의 시간이득을 얻을 수 있다. 특히, 동적영상에서는 6~8 배까지의 고속 영상을 심각한 왜곡없이 복원할 수 있다.
조영호 교수. 해외특허. Young-Ho Cho, Yoon-tae Kang. Container for Multiple Particle/Layer Separations and Particle/Layer Separation Method Using the Same. 미국. US 9,802,194. 2017. ##본 발명“Container for Multiple Particle/Layer Separations and Particle/Layer Separation Method Using the Same”은 원심분리용 용기 추가 소모와 유체의 이송에 의한 미소입자의 손실을 해결하기 위해, 분리가능한 다수의 분리부와 침전부로 고안되었다. 미소입자의 손실없이 추가분리가 가능하여 입자 분리의 순도 및 효율 향상이 가능하며, 하나 이상의 분리부 조함을 이용할 수 있어 단일소자로 밀도, 크기, 모양에 따라 간편하게 지속적인 원심분리가 가능하다. 원심분리기는 BT분야에 가장 많이 이용되는 기기로, 본 발명을 통해 생명과학, 의학 등 다양한 분야에 확장 및 응용이 가능하다(유럽특허 Patent No. EP 2 853 310, Sep. 12, 2018)
교육역량 주요 대표실적 (저서)
교육역량 주요 대표실적 (저서)
김철 교수. 저서. ISBN : 978-0128151150. ##김철 교수가 하소명 박사, Patrick P. Mercier 박사, 그리고 Gert Cauwenberghs 박사와 함께 저술한 저서인 ‘High-Density Integrated Electrocortical Neural Interfaces’는 고밀도 집적회로 설계기술에 기반한 신경 인터페이스에 대한 기본적인 이해와 설계 전략 및 구현 애플리케이션에 관한 내용을 담고 있다. 이 책은 생체 특히 대뇌 피질 내에 이식하는 소형 임플란트 기술에 관한 다양한 주제들을 다루고 있는데, 이에는 전극 인터페이스, 생체신호 획득 및 디지털 변환, 무선전력전달 및 변환, 무선 데이터 통신 및 전기자극에 관한 기본 원리와 실용적인 설계 전략들이 포함된다. 이 책에 포함된 생체 이식 신경 인터페이스 집적 회로설계기술과 관련된 첨단 연구에 관한 흐름, 설계 전략, 비판적인 검토는 바이오메디컬 집적회로 시스템 관련 연구를 하는 전 세계의 학생 및 연구자들에게 실무적인 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다.
이도헌 교수. 번역서. ISBN: 979-1159430787. ##Oxford University Press에서 2014년에 발간한 Integrative Oncology 2nd Edition을 대한통합암학회에서 공동번역하여 출판했다. 종양학을 시스템생물학의 관점에서 조명하여, 수술, 항암제, 방사선 요법을 통한 종양조직의 제거 뿐만 아니라, 근거기반의 식이요법과 정신치료까지 포함한 통합적인 치료전략을 제시하고 있다.
조영호 교수. 저서. ISBN13: 978-8956059761. ##지금까지 이공계 진로에 관한 서적이 거의 대부분 대학 입시가이드나 과학기술 분야 또는 직업의 소개에 치중되어 있었으나, “이것이 이공계다“라는 저서는 실제 연구자로서 이공계를 걸어오며 만난 질문과 문제들 그리고 이를 해결하기 위한 노력과 해결 경험을 소개함으로써 이공계를 지망하는 학생들은 물론 이공계 학생들이나 연구자들이 자신의 길을 선택하는 방법을 제시하고 있다. (2018년 8월 출판)
교육역량 주요 대표실적 (오픈 온라인 코스 개설)
교육역량 주요 대표실적 (오픈 온라인 코스 개설)
박성홍 교수. 코세라(Coursera) 오픈 온라인 코스 개설. https://ko.coursera.org/learn/mri-fundamentals. ##코세라(Coursera)를 통해 “MRI fundamentals”라는 과목을 전 세계에 open하였다. 2015년에 첫 번째 개설하였고, 2018년 7월에 재개설하였다. Total learners / Active Learners (all time) : 3048명 / 2026명 (2018년 8월 - 2020년3월5일 기준 집계상황) (강의평가 5.0만점에 4.7).
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