II. 교육역량 영역

1. 교육과정 구성 및 운영

1.1 교육과정 구성 및 운영 현황과 계획

(1) 교육 철학

본 교육연구단은 인류와 국가가 당면한 여러 난제 해결을 통한 보다 나은 인간의 삶의 실현을 위해 혁신적인 바이오융합 지식과 기술의 창조를 목표로 생명과학/의과학과 정보, 전자, 나노 공학이 다학제적으로 융합된 바이오공학 분야를 국제적으로 선도할 창의적인 글로벌 리더를 양성하는 비전을 갖고 있다.

이를 위하여 “Broad Generality”와 “Deep Specialty”를 겸비한 T자형 교육철학을 바탕으로 개념융합형, 문제도출형 다학제 교육의 실현을 목표로 한다.

융합학문 추구를 통해 길러진 유연한 사고를 바탕으로 문제해결에 머물지 않고 중요한 문제를 새롭게 도출할 능력을 갖춘 유연한 문제도출형 인재를 양성하여 바이오공학 분야에서 세계적 혁신을 주도한다.

인체 및 질환에 대한 이해와 융복합기술 접목을 통하여 과학/의학 및 공학 기술 사이의 연계성 및 응용성을 강조하는 학제적 교육과정을 개발하고 기초 학문의 토대 위에 다학제적 지식을 겸비한 바이오공학 분야의 국제적 역량을 갖춘 창의적 공학자를 양성한다.

(2) 대표적 교육 목표

융합학문 추구를 통해 길러진 유연한 사고를 바탕으로 문제해결에 머물지 않고 중요한 문제를 새롭게 도출할 능력을 갖춘 “유연한 문제도출형 인재”를 양성한다.

Education 4.0, STAR-MOOC, Flipped Learning 등 미래교수법에 필요한 교육 인프라를 활용하여 새롭고 혁신적인 강의 교습법 개발과 융합교육을 위한 창의적 교육환경 구축하여 대학원 강의의 질적 수준 향상 및 바이오공학 분야 최신 지식의 사회적 보급에 기여한다.

학생들의 국제적 연구역량을 길러주고 최고수준의 국제공동연구를 수행할 수 있는 글로벌 네트워크를 구축하여 바이오공학 분야의 국제적 역량을 갖춘 창의적 공학자를 양성한다.

(3) 추구하는 인재상

생명과학 및 의학과 공학의 융합을 토대로 기존의 교육체계에 고정되지 않은 유연한 사고를 할 수 있을 뿐만 아니라, 주어진 문제의 해결에서 멈추지 않고 인류가 당면한 여러 난제를 해결하기 위한 핵심적인 문제를 도출하고 해결할 수 있는 능력을 갖춘 “유연한 문제도출형 인재”를 양성한다.

즉, 개념융합형 및 문제도출형 인재를 발굴하고 심층융합형 인재로 키우는 교육철학을 실현하려한다.

바이오융합 공학의 신인재 (new blood) 양성을 목표로 생명과학/ 의과학과 공학 기술 사이에서 유연한 사고와 새로운 문제를 도출할 수 있는 세계적 공학 리더를 양성한다.

바이오공학의 중요한 문제(Real-world Bioengineering Problems)를 다학제적으로 해결하는 데 필요한 전공지식과 연구 경험 및 소통기술을 갖춘 바이오융합 인력양성을 목표로 한다.

바이오 의료 기술에 바탕을 둔 전자, 전산, 나노 기술의 융합을 통해 새로운 지식과 기술을 창출할 수 있는 창의적 리더를 양성한다.

바이오기술에 바탕을 둔 전자, 전산, 나노 등의 다학제 분야가 유기적으로 통합되고 (integrated),바이오의료 분야의 학문과 기술의 급속한 발전 속도에 유연하게 적응 가능하며 (flexible), 글로벌 학계와 산업계의 수요에 발맞춘 실질적인 (practical)교육 프로그램을 제공한다.

학생들의 국제적 연구역량과 글로벌 네트워크를 확보하기 위하여, KAIST Bio-IT Healthcare Initiative 프로그램, 해외 젊은 과학자/공학자 초청 국제학술대회 등과 같은 다방면의 교류와 진로 개발프로그램을 마련하고 취업의 질적 우수성을 재고하기 위한 프로그램들을 개발 운영한다.

(4) 교육과정 구성

본 교육연구단에서는 모든 대학원 과목들을 바이오정보학/시스템생물학 (Bioinformatics/Systems Biology), 바이오전자 (Bioelectronics), 바이오나노/마이크로시스템 (BioNano/MEMS) 분야를 3대축으로 하여 교과목을 분류하여 교육을 수행한다.

이와 더불어, 뇌/신경공학 (Neural Engineering) 및 바이오이미징 (Biomedical Imaging) 관련 과목들을 제공한다.

기존에 발전된 컴퓨터 기술을 이용하여 DNA/RNA 유전자 염기서열과 유전자 조합을 분석하는 방법을 탐구하여, 이를 효과적으로 컴퓨터상에서 처리하기 위한 데이터구조와 소프트웨어 알고리즘의 개발에 중점을 둔다.

또한, 이로부터 특정 기능의 발현을 예측하여 이에 대응하는 약물의 구성과 효과를 제시하고, 원하는 기능을 발현시키는 염기서열의 패턴을 예측하는 기법에 관한 교육을 수행한다.

DNA, RNA, 단백질, 생명체 기능으로 이어지는 유전자 정보는 대용량의 데이터 처리가 필요하며, 이런 데이터의 저장과 데이터로부터 정보를 추출하는 방법에 관해 교육한다.

시스템생물학은 생명체를 하나의 동역학 시스템으로 간주하고 생명현상을 지배하는 시스템 차원의 동작원리를 규명하기 위하여 수학모델링, 컴퓨터 시뮬레이션, 그리고 생물학 실험을 융합하여 접근하는 융합학문이다.

바이오전자시스템은 생명과학과 전자공학의 융합 학문으로서, 생명체 신호 및 영상의 측정과 분석 방법을 연구하고, 뇌신경계의 신호처리 메커니즘을 탐구하여, 이를 활용한 지능시스템 및 의료기술 개발을 위한 학제적 연구인력 양성하고자 한다.

특히 뇌파와 기능성 자기공명 영상 (MRI) 등 의료 신호와 영상의 측정 표시 및 분석기법과, 생명체의 시청각 및 인지 기능에 대한 뇌정보처리 메커니즘의 이해 및 수학적 모델, 그리고 이에 기반한 인간기능 소자와 시스템의 구현 기법이 중점 교육한다.

또한 뇌파(EEG), 기능성자기공명영상(FMRI) 등 의료신호와 영상의 측정, 표시 및 분석, 인간의 시청각 및 인지 기능에 대한 뇌 정보 처리 메커니즘의 이해를 및 수학적 모델, 뇌정보처리를 모방한전자소자 및 인간기능 시스템에 관한 과목을 교육한다.

바이오 물질 및 기능 구조체의 기계적 특성규명과 동작원리의 정량적 분석, 그리고 이들의 제어와 조작 기능과 생명현상 정보의 추출에 필요한 기전공학적 극미세 도구와 방법을 탐구한다.

극미세 바이오 현상의 공학적 모델링과 기능모사, 그리고 이를 응용한 새로운 개념의 고기능 핵심소재, 생체 처리/조작 기능소자 및 바이오 기전복합시스템 창출에 필요한 공학적 지식을 제공한다.

관련 연구 분야로는 극미세 바이오 센서와 액추에이터, 나노바이오 소자 및 극미세기전집적시스템 (NEMS/MEMS)의 설계 및 해석, 소재 및 제조공정, 시험 및 측정 그리고 관련기술의 응용개발에 중점을 둔다.

뇌신경공학은 뇌를 포함한 신경계의 기능과 행동을 이해하고 조절하는 제반 공학기술을 연구하며 신경계를 보다 정확하고 효율적으로 탐구할 수 있는 방법론을 제공하는 학제 간 융합학문이다.

주요 연구 분야로는 신경인터페이스, 인공신경칩, 신경정보학 및 컴퓨터 모델링, 신경 정보처리, 신경조직공학, 인지공학, 바이오로보틱스 등을 포함하며, 신경 과학과 바이오공학을 융합한 다양한 교육 과목을 제공하고 있다.

신경공학 연구를 통해 개발된 최신기술들은 신경정신질환 진단 및 치료, 인간 기능 향상 및 조절, 삶의 질 향상, 엔터테인먼트 등 다양한 목적에 활용될 것이다

현대 생물학, 의학의 흐름은 영상을 통한 발견의 방향으로 발전해 오고 있다. 바이오이미징 분야에서는 이를 위해 필요한 생물학적, 의학적인 새로운 영상기법을 개발하고 기존의 영상 기법의 한계를 극복하기 위한 기술에 관한 교육과목들을 제공한다.

현재 본 교육연구단에서는 자기공명영상(MRI), 엑스선(X-ray)/양전자단층촬영기(CT/PET), 근적외선 뇌영상 기법 (NIRS) 및 다양한 광학영상기법 등의 분야를 연구에 필요한 다양한 과목들을 개발하여 교육하고 있다.

교과목 번호에 상기 세가지 분야를 반영하여 아래와 같이 교과목 둘째 자리로 분류하며, 특히 석사과정은 2과목 이상, 박사과정은 3과목 이상 둘째 자리가 다른 교과목을 수강해야 한다.

52x, 62x, 72x : 생물학/생명공학 및 뇌신경과학/공학 관련

53x, 63x, 73x : 바이오정보학/시스템생물학 관련 과목들

55x, 65x, 75x : 바이오전자 관련 과목들

57x, 67x, 77x : 바이오나노/마이크로 시스템 관련 과목들

분야별 교과목 리스트와 소개

BiS500 Bioinformation and Bioelectronics: 생물학 및 의학과 정보, 전자, 기계 공학 간의 학제적 연계 분야에 대한 최근연구 동향을 조명하고, 최신 연구기법과 응용 예를 중심으로 바이오정보전자 복합시스템에 대한 설계, 해석, 개발 능력을 배양한다.

BiS502 Bioanalytical Technology: 실제 생화학/생물학 분야의 분석대상은 작게는 저분자 생리활성 물질에서, 생체고분자(단백질, 핵산, 탄수화물, 지방산 등), 세포, 동물 등으로 다양하며, 대상물질과 분석목적에 따라 분석 방법도 매우 다양하다. 생물분석 입문󰡓과목은 유사하면서도 서로 다른 학문적 배경을 가진 8~9명의 교수님들이 참여하며, 󰡒생물학/생화학 연구에 사용되는 다양한 분석방법의 원리 및 응용󰡓을 주제로 총 14 번의 강의로 구성될 것이다.

BiS510 Technology Commercialization and Venture Business: '기술산업화와 벤처창업󰡑은 학생들에게 BT, IT, NT 첨단 융합기술의 상업화와 기술집약형 중소기업 및 벤처사업의 창업에 관련된 이론 및 실무를 교육한다.

BiS521 Biology for Engineers: 생물학과 공학의 융합분야의 이해와 학제적 기술습득을 위해 공학도들에게 필요한 생물학적 기초지식을 제공한다.

BiS522 Genomics and Proteomics: 일반 유전학의 기법 및 원리, 인체 유전학의 일반원리, 게놈수준에서의 유전학 등을 다루며, 생체기능 수행의 핵심요소인 단백질의 구조 및 기능, 분리 및 정제, 합성법, 구조결정법 등을 이해하고, 이를 단백질의 기능해석 및 기능설계 등에 응용할 수 있는 지식을 제공한다.

BiS523 Information and Electronics for Scientists: 과학과 공학의 융합분야의 이해와 학제적 기술습득을 위해 과학도들에게 필요한 공학적 기초지식을 제공하고 정보전자 기초기술을 교육함한다.

BiS524 Biopharmaceuticals: 생명공학 기술을 기반으로 기존의 약물과는 다른 개념의 질병 치료/진단 기술인 바이오의약학의 과학적인 지식과 공학적인 기술을 익힌다.

BiS525 Brain Dynamics: 본 과목은 다양한 뇌 기능을 동역학적인 관점에서 기술하고 대뇌모델링에 대한 이론적 접근을 시도한다. 비선형 동역학, 정보이론 등을 이용해 대뇌의 동역학을 기술하는 방법을 배운다.

BiS526 Methods in Neuroscience: 󰡐Methods in Neuroscience'는 대학원 학생들에게 신경세포와 대뇌 활동을 측정하고 그것을 통해 우리가 신경과학적 해석을 도출하는 과정을 가르치는 과목이다.

BiS527 Neurophysiology and Information: 뇌의 작용기작을 이해하고 이를 뇌의 정보처리의 원리에 관한 계산적 이론적 이해에 적용하는 것을 목적으로 한다. 전반부는 cellular neurophysiology와 systems neurophysiology를 다루고, 후반부는 신경계에서 일어나는 정보처리에 관한 이론을 공부한다.

BiS528 Cognitive Design and Interface: 인간의 인지사고과정을 바탕으로 기계나 로봇, 제품, 서비스 등을 설계하고 디자인하는 과정을 가르치는 과목이다. 먼저 인간의 인식, 학습, 기억, 감정, 동기, 공감, 의사결정 등 사고과정을 학습한 후, 이를 바탕으로 한 디자인 기법, 설계 과정을 학습한다. 아울러, 이를 실제로 적용해 보는 프로젝트를 통해 cognitive design을 실습한다.

BiS531 Genome Bioinformatics: 유전자의 전사, 번역, 상호작용 과정과 유전자 연구를 위한 분자 생물학 실험 기법을 소개하고, 서열, 구조, 모티프와 같은 고전적인 바이오 데이터 처리 및 cDNA, SNP, 2D PAGE/MALDI, Pathway와 같은 기능 분석을 위한 바이오 데이터 처리 기법을 익힌다.

BiS532 Bioinformatics Laboratory: 서열 검색, 다중 서열 정렬, 구조 검색, 모티프 검색, mRNA 발현 데이터 분석, 단백질 발현 데이터 분석, 대사 경로 분석, 신호 경로 분석, 조절 경로 분석 등에 필요한 소프트웨어의 동작 원리와 활용 기법을 익히고, 각종 바이오 데이터베이스에 대한 검색을 실습한다.

BiS533 Computing Technology: 컴퓨터 하드웨어, 운영체제, 데이터베이스, 분산처리 등 현대 컴퓨팅 기술의 특성, 강점 및 약점을 근본적인 관점에서 깊이 있게 이해한다. 이러한 이해를 바탕으로 컴퓨팅 기술에 기반을 둔 바이오 정보 전자 시스템의 특성에 대한 통찰력을 습득하고, 아울러 바이오 기반의 새로운 컴퓨팅 패러다임에 대한 창의적 아이디어를 토론한다.

BiS534 Systems Biology: 본 교과목에서는 유전자, 단백질, 대사물질 등의 복잡한 상호작용에 의한 생명현상을 시스템차원에서 분석하고 이해하는 새로운 개념과 방법을 소개한다. 특히 세포내 다양한 조절네트워크의 동역학 메커니즘을 융합적 방식으로 탐구한다.

BiS536 Proteome BioInformatics: 유전체학 및 단백체학을 위한 정보처리 기법을 이해한다. 유전체학을 위한 다양한 실험기법의 원리를 이해하고 유전자 발굴, 비교 유전체 연구, 유전자 발현 분석 등을 위해 필요한 정보처리 기법을 다룬다. 아울러, 단백질 발현 분석, 단백질 상호 작용 분석 및 가상 세포 시뮬레이션을 위한 컴퓨팅 기법을 소개한다.

BiS551 Medical Image Processing: 의료진단에 사용되는 다양한 생체영상 신호들의 처리와 가시화에 대하여 공부한다. 생체영상의 획득 원리, 신호의 처리, 가시화 방법, image fusion and registration, 3차원 가시화, 가상현실을 이용한 치료계획 및 수술 시뮬레이션 등의 이론과 응용분야에 대하여 소개한다.

BiS552 Digital Biomedical Signal Processing: 바이오 신호처리를 위한 고급 디지털 신호처리 기법을 다룬다. 먼저 신호의 검출과 Wavelet, 시간-주파수 복합표현 등 디지털신호처리 해석기법을 다룬 후, FIR/IIR 디지털 필터의 설계를 강의한다. 또한, Wiener, Kalman, Eigen, LMS 적응필터의 설계 및 바이오 신호처리에의 응용을 살펴본다.

BiS553 Biophotonics: 본 강의는 바이오포토닉스 기초지식 이해 및 최신 응용 연구에 관하여 소개하고자 한다. 기하 및 파동광학, 광섬유, 광반도체소자, 바이오 포토닉 재료등의 기초지식 학습을 통해 최신 바이오 포토닉 센싱 기술 및 바이오 이미징 관련 기술을 이해한다.

BiS554 Neural Networks: 신경회로망의 이론과 응용, 구현 기술을 다룬다. 신경회로망 학습의 2가지 기본이 되는 자율학습 Hebb의 법칙과 지도학습 오차역전파 법칙을 설명하고, 이로부터 각종 신경회로망 모델의 구조와 학습법칙을 설명한다. 각 신경회로망 모델의 주요 응용과 신경회로망의 특징을 살린 hardware 구현을 포함한다.

BiS571 BioElectroMechanics: 바이오메카트로닉스 시스템의 이해와 분석에 필요한 기전공학적 기초지식을 제공하며, 기계시스템과 전자시스템간의 상사 및 기전복합시스템의 모델링, 그리고 첨단 바이오 및 의료검진 장비의 시스템적인 구성과 동작원리를 중심으로 생명공학과 의료산업에의 응용에 관해 소개한다.

BiS572 Microtransducers and Laboratory: MEMS 기술을 이용한 극미세 트랜스듀서의 관심 물리량과 동작원리에 따른 분류 및 주요 성능 특성을 소개한다. 극미세 센서와 액추에이터의 구조, 소재 및 동작원리를 이해하고, 실험을 통하여 이들의 동작특성을 측정하고 분석함으로써, 바이오 계측 및 관련 응용시스템 구성에 필요한 극미세 트랜스듀서의 선정과 공학적 활용 능력을 배양한다.

BiS575 Nanobiophysics: 세포 속에 존재하는 자기조립 나노 물질 - 예, DNA, cell cytoskeletal protein (eg. microtubules, and actin) - 의 구조와 상호작용 (van der Waals, electrostatics, etc)에 대해 소개하고, 바이오물질의 나노 구조를 연구하는 실험적 방법 (가속기 x-선/ 중성자 산란, 전자현미경, 원자현미경, etc)에 대해 배우게 된다.

BiS622 Metabolic Engineering: 대사공학은 세포의 대사회로를 인위적으로 조작하여 대사 특성을 우리가 원하는 방향으로 바꾸는 일련의 이론과 기술을 다루는 분야이다. 본 강의에서는 대사공학의 기본 전략과 그 실질적 응용 예들에 관하여 논한다. 그리고 최근 속속 밝혀지는 게놈 염기서열로부터 대사회로의 구축, 분석 및 최적화 방안에 대하여 살펴본다.

BiS627 Clinical Neuroscience: 본 과목은 뇌 및 신경계에 대한 신경과적, 정신과적 질환들을 소개하고 질환들에 대한 과학적 이해와 질환 치료 및 재활에서의 공학적 지식 이용에 대해 다룬다.

BiS631 Data Mining: 방대한 바이오 데이터로부터 유용한 패턴 혹은 규칙성을 찾기 위한 데이터 마이닝 기법을 이해한다. 분류(classification), 군집화(clustering), 연관규칙발견(association rule discovery)과 같은 대표적인 데이터 마이닝 작업의 원리를 익히고 데이터 마이닝 시스템을 이용한 숙제를 통해 실습한다.

BiS632 Bio-Statistics: 서열 및 구조간 유사성 판단, mRNA 발현 분석 및 단백질 발현 분석 등 바이오 정보처리에 광범위하게 적용되는 통계적 기법을 익힌다. 확률 분포, 추정, 가설 검증, 회귀분석, 주성분 분석과 같은 통계적 기법을 바이오 정보처리와 연계하여 깊이 있게 다룬다.

BiS633 Bio-Intelligence: 생체 메커니즘을 모사하고 표현하는 지능 시스템의 원리와 응용 방법을 다룬다. 유전자 알고리즘, 진화 연산, 퍼지 컴퓨팅, 신경 회로망과 같은 지능 시스템의 원리를 이해하고, 새로운 형태의 컴퓨팅 패러다임에 대한 창의적인 아이디어를 도출한다.

BiS634 Database Construction: 바이오 데이터베이스 구축을 위한 시스템 구조 설계 및 데이터베이스 설계 기법을 논한다. 클라이언트-서버 및 웹 기반 시스템 구조에 대해 살펴보고, 개념적 설계, 논리적 설계, 물리적 설계로 구성되는 데이터베이스 설계 기법과 바이오 데이터베이스 통합 기술을 이해한다.

BiS651 Hearing and Auditory Model: 음의 전파 및 산란 등 음향학의 근간이 되는 개념을 다룬 후, 인간의 청각시스템을 인지과학, 음향학 및 신호처리 관점에서 다룬다. 비선형, 시간적응, 마스킹(masking) 등 청각과 관련된 다양한 인지실험자료를 분석하고, 이를 바탕으로 수학적 청각모델을 제시한다. 또한, 이의 정보이론과의 관계를 검토하고, 실세계 음성인식에의 응용을 다룬다.

BiS652 Human Visual Model: 인간의 시각시스템을 인지과학 및 신호처리 관점에서 다룬다. 시각과 관련된 다양한 인지실험자료를 분석하고, 이를 바탕으로 수학적 시각모델을 제시한다. 또한, 이의 정보이론과의 관계를 검토하고, 실세계 영상인식 및 추적에의 응용을 다룬다.

BiS653 Biomedical Imaging System: 여러 가지 의료용 영상시스템의 원리와 영상법, 그리고 각각의 응용분야에 대해서 공부하며, X-선 영상, 초음파 영상, X-선 CT, MRI, PET, PACS 등의 영상시스템에 관하여 중점적으로 분석 소개한다.

BiS671 Nanomaterial Process and Behavior: 나노입자 및 물질의 생성과 제어, 그리고 나노구조체의 가공공정을 소개하고, 가공 및 전후처리 공정조건에 따른 극미세 소재의 구조와 물성, 구조체의 거동특성, 그리고 이들의 안정성, 재현성 및 신뢰성에 관해 토의한다.

BiS672 NEMS (Nano Electro Mechanical Systems): 극미세 영역에서의 물리현상과 나노기전복합시스템에서 발생하는 공학적 문제를 다룬다. 나노기전복합시스템(NEMS)과 마이크로기전복합시스템(MEMS)의 해석과 설계, 소재와 제조공정, 성능시험과 분석 등에 필요한 학제적 기술기반을 제공하며, 관련 최근연구 동향과 응용사례를 소개한다. 개별 프로젝트를 수행하여 결과 보고서를 작성하고 이를 발표한다.

BiS673 Bioelectronic Devices: 효소, 항체, 미생물, 동물세포, DNA와 같은 생체물질의 분자인식 기능을 이용한 바이오센서, 바이오칩 등의 생물전자소자의 구성 및 동작원리를 이해하고, 생명공학, 정밀화학, 의료산업 분야의 응용 예를 중심으로 최신 연구동향을 토의한다.

BiS675 Biomimetics in Biomedical Engineering: 생체 모방 공학은 인간이 만든 프로세스, 물질, 장치 또는 자연을 모방하는 시스템을 의미한다. 이러한 생체모방공학의 아이디어는 바이오/의공 학에도 다양하게 응용 가능한 기술이다. 본 교과목에서는 이러한 생체모방공학의 접근방식을 활용하여 기능성 생물 플랫폼, 생체 재료, 장치, 새로운 bioprocesses의 개발, 나아가 인간의 질병을 이해하기 인체장기모방을 위한 공학적 기술개발 및 그 활용성에 대하여 논의할 것이다.

BiS721 Computational Cell Biology: ‘계산세포생물학󰡑은 학생들에게 세포생물학 지식을 바탕으로 한 모델링 및 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 복잡계로서의 생물학 시스템의 동적 특성을 이해하고 시스템 생물학의 새로운 패러다임을 제시한다.

BiS722 Cell Signaling Network : 󰡐세포신호전달네트워크󰡑는 학생들에게 다양한 생체 현상을 분자세포생물학 수준의 네트워크로 이해함으로써 복잡계로서의 생물학 시스템의 동적 특성을 이해하고 질병 치료를 위한 조절 기전에 대해 교육한다.

BiS723 Advanced Cognitive Neuroscience : 본 강의는 사람의 고위인지기능의 생물학적 기반과 원리의 최신 지견을 다룬다. 또한 Project를 통해 가설 제시 및 방법론과 해석하는 과정을 이해한다.

BiS731 Bio-Pattern Recognition : DNA 칩 이미지 혹은 전기영동 이미지와 같은 바이오 실험 이미지에 대한 패턴 인식 기법을 다룬다. 결정론적, 통계적, 구문적 패턴 인식 기술의 기본 이론을 익히고, 바이오 실험 이미지 인식을 위해 고려해야 할 특성 추출 및 노이즈 처리 문제를 이해한다.

BiS732 Bio-Network : 신진대사, 신호전달, 조절과 같은 생체 프로세스를 네트워크로 표현하고 상호 작용 및 특성을 분석할 수 있는 기법을 탐구한다. 그래프, 오토마타, 페트리네트를 포함한 정형화 모델링 도구에 대한 이해를 넓히고, 대사, 신호, 조절과 같은 생체 프로세스를 이산 사건, 연속 사건과 같은 형태로 표현하여 시뮬레이션하고 분석할 수 있는 기법을 익힌다.

BiS735 Computer Graphics and Bio-Application : 컴퓨터 그래픽스의 기본 개념을 이해하고, mRNA, 단백질과 같은 생체 분자 및 각종 생체 기관을 2차원 및 3차원으로 모델링하고 표현하는 기법을 익힌다. 분자 수준의 생체 현상을 가시화하기 위한 과학적 가시화 기법을 다루며, 대표적인 바이오 정보 그래픽스 시스템 사례를 살펴본다. 대상 바이오 데이터 및 프로세스를 정형적으로 명세하고 표현하는 데이터 모델로부터 다양한 가시화 기술 등을 소개하고 생체 현상을 가시적으로 모사하는 기법을 설명한다.

BiS752 Neural Engineering : 신경보철, 뇌-기계 접속, 그리고 미세신경시스템 등에서 사용되는 기본 원리, 이론 그리고 기술들을 다양한 관점(공학, 생물학, 의학)에서 살펴보고 신경공학 분야에 대한 심화학습을 하는 것을 목적으로 한다.

BiS771 Nanobiotechnology : 극미세 생체 물질과 반응에 관한 기계, 재료, 물리, 화학, 생물학적 분석을 통해 극미세 에너지의 변환 및 물질 전달, 그리고 관련 소자 및 거동특성을 이해한다. 극미세 바이오 물질의 High Throughput 분석과 처리를 위한 Bio-MEMS 소자 및 NEMS (Micro/Nano Electro Mechanical Systems) 개발사례 및 관련 과학기술적 현안을 토의한다.

BiS772 Nano/Micro-Machining Process Laboratory : 나노 및 마이크로 가공공정 장비의 구조와 원리를 설명하고, 가공공정 실습을 통해 나노/마이크로 구조체의 가공공정에 관한 경험을 습득한다. 물질 및 박막의 형성과 제거, 접합과 패키징, 그리고 표면개질 및 전후처리 공정 등을 소개하고, 극미세 소자의 공정설계, 제조공정 및 성능시험에 관한 프로젝트를 수행하고 그 결과를 분석하여 발표한다.

BiS773 Nanotechnology in Medicine : 생체내 적용 가능한 나노입자의 특성과 제조방법에 대해서 전반적으로 배우고 나아가 실제 임상 적용될 수 있는 그들의 특성에 대해서 집중적으로 소개하여 이를 바탕으로 학생들이 질병(특히, 암, 심혈관질환, 뇌질환)진단, 치료, 및 예방에 적용 가능한 나노기술에 대해서 이해하고 그들의 미래에 대해서 토론한다.

BiS800 Special Lectures in Bio & Brain Engineering : 바이오정보전자분야의 최근 연구동향, 신규 연구 분야 및 관련 첨단 신기술에 대한 소개와 융합기술에 관한 심층 토의를 전개한다. 바이오정보, 바이오전자, 바이오MEMS 분야의 최신 동향을 다루기 때문에 개설 시점에 따라 강의 주제와 내용이 달라질 수 있으며 관련 주제를 특강 부제로 사용한다.

BiS801 Special Lectures in Bio & Brain Engineering : 바이오정보전자분야의 최근 연구동향, 신규 연구 분야 및 관련 첨단 신기술에 대한 소개와 융합기술에 관한 심층 토의를 전개한다. 바이오정보, 바이오전자, 바이오MEMS 분야의 최신 동향을 다루기 때문에 개설 시점에 따라 강의 주제와 내용이 달라질 수 있으며 관련 주제를 특강 부제로 사용한다.

BiS802 Special Lectures in Bio & Brain Engineering : 바이오정보전자분야의 최근 연구동향, 신규 연구 분야 및 관련 첨단 신기술에 대한 소개와 융합기술에 관한 심층 토의를 전개한다. 바이오정보, 바이오전자, 바이오MEMS 분야의 최신 동향을 다루기 때문에 개설 시점에 따라 강의 주제와 내용이 달라질 수 있으며 관련 주제를 특강 부제로 사용한다.

BiS810 Leadership & Communication : 󰡐Leadership & Communication'은 박사과정 대학원들에게 과학적 글쓰기와 말하기를 교육하고 우리 사회를 이끌어갈 리더로서의 소양을 교육하는 교과목이다.

BiS987 Biofusion Seminar : 석사/박사 과정 학생들이 매 학기 자신의 연구 성과를 발표하고 함께 논의해 봄으로써 다양한 분야에 대한 이해를 넓히고 타 분야 학생들과 교수들로부터 자신의 연구에 대한 조언을 들을 수 있는 시간이다.

(5) 교육과정 운영 현황 및 계획

■ 전임교수 대학원 강의 실적 (최근 5년 이내, 2015.3.1.-2020.2.29.) (내용보기)

■ 대학원 강의 운영

바이오-의료 융합분야는 매우 빠른 속도로 발전하고 있고 새로운 신기술의 도입이나 과학적/공학적 발견의 도래 등은 기존의 교과목 체계에서 수용하기가 어려우므로, ’산학연병 인스퍼레이션 강연 시리즈’를 통하여, 급변하는 학계와 산업계의 수요에 발맞추어 유연하게 적응 가능한 교육을 제공할 필요가 있다.

산학연 전문가, 국내 종합병원 MD 석학 초천 강연 및 런치 세미나를 통하여 헬스케어 산업 기술 동향을 파악한다.

본 교육연구단에는 다양한 분야 (생물학 및 신경과학, 전산 및 정보학, 전자공학, 기계공학, 재료공학 등)의 기술이 사용되고 있어, 각 연구실이 보유한 기술의 교류를 통해 폭넓은 교육, 훈련 효과를 얻을 수 있다.

세부전공 선택의 자율성 부여: 자연과학, 공학, 의학 전공자 별로 융합학문의 이해를 돕고, 전문성 증진을 위한 전공 선택의 자율성을 부여한다.

■ 최신 연구 동향을 반영한 교과목 개발 및 강의 운영

바이오 분야의 최신 동향에 대한 소개와 이에 대한 교과목 개발을 위하여 BiS800 Special Lectures in Bio & Brain Engineering 과목을 지속적으로 운영하여 다양한 연구 분야의 최신 동향을 소개한다.

지속적으로 신규 주제 강의를 추가하고 강의 운영을 통해 최근 연구동향, 신규 연구 분야 및 관련 첨단 신기술에 대한 소개와 융합기술에 관한 심층 토의를 전개한다.

신규 강의 운영 후 주제에 대한 중요성이 높다고 평가될 경우 정규 교과목으로의 전환을 통해 지속적으로 커리큘럼을 보완, 발전시키고 최신 연구 동향 반영을 도모한다.

■ 국제화 및 산학연 연계 교육 운영

해외캠퍼스 활용 계획: 해외 협약기관과 해외 겸직교수의 연구실에 학생을 파견하여 국제화 교육을 수행한다. 공동연구 수행과 현지 과목을 수강하게 하고 학점을 인정함으로써, 졸업생들은 이를 통해 자연스럽게 국제적 감각 및 소양을 갖게 되어 국제적인 리더가 될 것이다.

국가출연 연구소 실습교육 계획: 한국생명공학연구소와 공동으로 교육 및 연구를 수행한다. 21세기 생명의학 기반의 융합기술을 선도할 수 있는 의료공학 연구/교육자가 배출되어, 대학 연구소에서 활약하고 있다.

바이오벤처회사와 공동 교육 계획: 바이오니아 등 국내 바이오벤처 회사에서 현장 실습 교육을 실시하고 실무자들의 특강을 수강하게 한다. 융합기술의 지식 위에 산업조직력과 응용력, 창조력을 갖춘 연구자가 배출되어 융합산업을 리드한다.

(6) 학사관리 운영 실적 및 계획

■ 강의 평가 운영 실적

과목별 강의 평가 결과와 종합적인 의견을 웹에서 즉시 볼 수 있도록 하여 피드백이 이루어지도록 하고 있으며, 교육현장에서 성과를 거둘 수 있도록 한다.

강의 평가 결과를 학과(전공)에 통보하여 교수법의 개선유도 및 교원인사의 기초 자료로 활용한다.

매년 우수 강의과목에 대하여 우수 강의상을 실시하고 있다.

강의 종료 2주 전에 수강 학생들은 대학에서 제공하는 강의 평가 홈페이지에 접속하여 과목별 설문에 답한다.

학기말 뿐 아니라 중간 강의 평가를 시행하여 중간에 수강생들의 의견을 반영할 수 있도록 한다.

학생들은 주어진 문항별로 최고 5점, 최저 1점을 부여하는 방식으로 평가하며, 학생들은 강의 평가에 응하지 않으면 학기 종료 후 인터넷으로 자신의 성적을 열람할 수 없다.

강의 평가의 결과는 강의 담당 교수와 학과장에게 통보된다.

강의 평가 결과에 따라서 매년 가장 좋은 평가를 받은 교수에게 학과 우수 강의상을 수여한다.

■ 학사관리제도 및 수준의 우수성

체계적으로 확립된 입학전형, 지도교수 선정, 자격시험, 논문심사 위원회 구성, 학위수여 요건, 학석 및 석박 연계과정 등을 통하여 우수한 학생을 확보하고 배출하는 효율적인 시스템을 운영하고 있다.

본 교육연구단의 대학원 입학전형은 1단계 서류심사 및 2단계 면접심사를 통해 이루어진다.

1단계 서류심사에서는 영어성적을 포함하는 제출 서류를 중심으로 장차 고급 과학기술자로서의 잠재력 및 장래성을 평가한다.

우수성 입증자료로서 경력증명서, 발표된 논문, 특허 등 지적재산권 사본, 각종 수상 증빙서류, 전공 관련 작품(S/W 또는 H/W)이나 입증할 수 있는 자료, 기타 활동경력 증빙자료(리더십, 사회봉사관련 자료 포함) 및 지도교수 추천서, GMAT CAT, GRE 성적표, 기타 지원자의 실적과 우수성을 입증할 수 있는 자료를 평가한다.

2단계 면접심사에서는 전문성, 인성, 과외활동실적 등을 평가한다. 접심사위원은 지원자에 대한 면접 실시 후 각 항목의 중요도 및 평가점수분포 등을 감안하여 󰡒면접심사평가서󰡓의 󰡒면접심사평가 점수란󰡓에 󰡒1-10󰡓 점수 중 적합하다고 판단되는 점수를 부여한다.

위원별 면접심사 종합평가점수는 최고점수와 최저점수 각각 하나씩을 제외하여 산술처리한 후 100을 곱하여 면접심사 최종평가점수를 산출한다.

1지망 학과의 불합격자 가운데 2지망 지원자가 있는 경우 지원자 입학서류, 서류심사 성적, 면접성적, 순위 등이 기재된 평가서를 2지망 학과로 송부한다. (2지망 지원자에 대한 심사는 1차(서류전형) 합격자에 한하여 1지망 지원학과에 최종 불합격한 지원자를 대상으로 심사하는 것이며, 1차(서류전형 불합격자는 2지망 지원학과 심사대상자가 아님.)

석사 신입생들의 지도교수 선정은 2회에 걸쳐 시행하는데, 개인별 희망 지도교수 면담 및 연구실 방문을 마친 후 각 신입생별로 1, 2 지망 교수의 이름을 작성하여 신청하며 1차에서 지도교수가 선정되지 못한 학생들의 2차 신청을 받아 지도교수를 선정한다.

석사학위 논문심사 위원회는 위원장(지도교수) 포함 3인으로 구성되며, 학위논문계획서를 작성하여 입학 후 10개월 이내에 지도교수의 승인을 받아 제출하며, 5월말 (8월 졸업자), 12월초 (2월 졸업자)에 심사를 시행한다.

박사과정 자격시험은 입학 후 1년 6월 이내에 한하여 응시할 수 있는데, 서류전형에서는 학업성적, 학위 논문추진계획서, 우수성 입증자료에 기반을 둔 기타 연구수행능력을 심사하며 면접에서는 전문지식과 인성평가 등을 심사한다.

박사학위 논문심사 위원회는 위원장(지도교수)외 4인으로 구성되는데, 학과교수 4인 + 타학과 교수 1인, 학과교수 3인 + 타학과 교수 2인, 학과교수 4인 + 외부 전문가 1인, 학과교수 3인 + 외부 전문가 2인, 학과교수 3인 + 타학과 1인 + 외부 전문가 1인 중 한 가지 형태로 하여 공정성을 기한다.

박사과정 논문예비심사는 박사과정에 입학한 후 2년 이내에 학위논문 계획서의 구체적인 내용을 작성하여 박사학위 논문심사 위원회에 제출하고, 이에 대한 구두시험에 통과하여야 한다.

박사과정 학위논문심사는 5월말 (8월 졸업자), 11월말 (2월 졸업자)에 시행하며 이를 위한 박사학위 청구논문은 4월과 10월에 각각 제출하여야 하며, 심사 15일전까지 학위청구논문심사요청서, 해외학술지 논문 표지 포함 3~4장 등 필요서류를 제출하고, 심사 후 7일 이내에 학술지 게재발표 증빙서류나 게재승인 letter, 박사학위수여 심사결과 및 종합시험 결과보고서, 논문심사요지 5매 (심사위원장 1, 해당학과 위원 2, 타학과/외부인사), 전공분야 상위 10%이상 SCI 저널 증빙서류, 공저기여도 의견서 등을 제출하여야 한다.

각 전공분야에서 인정하는 우수 국제학술지 (전체 SCI급 저널 중 해당분야에서 상위 10% 안에 드는 학술지)에 주저자 (제 1저자 혹은 교신저자)로 참여하거나, 그에 상응하는 연구업적을 발표한 자나 특별한 사유가 인정되는 자에게 박사학위를 수여하도록 규정한다.

학과의 학사운영 내규는 제도화되어 운영되고 있으며, 신입생 오리엔테이션 자료집이 구비되어 사용되고 있다.

학석사 연계과정: 학사과정 재학 중에 학석사 연계과정 시험에 응시하여, 이 시험에 통과되면, 석사 교과과정의 일부를 미리 이수할 수 있도록 하여 학석사 수학기간을 단축할 수 있음. 이 학석사 연계과정을 선택하고 합격한 학생은 별도의 석사과정 입학시험 없이 석사과정에 입학하게 된다. 단, 각 과정별로 이수해야할 학점은 동일함..

석박사 연계과정: 석사과정 재학 중에 석박사 연계과정 시험에 응시하여, 시험에 통과되면 박사 교과 과정의 일부를 미리 이수할 수 있고, 별도로 석사학위 논문을 작성하지 않아도 됨. 석박사 연계과정을 선택하고 합격한 학생은 별도의 박사과정 입학시험 없이 박사과정에 입학하게 되어 심화된 연구를 진행할 수 있음. 단 이런 연계 과정을 선택하여도 앞에서 정한 과정별로 이수해야할 학점은 동일하다.

(7) 교육과 연구 연계구조 구축 방안

응용생명 분야의 혁신을 주도할 국내의 최초의 바이오및뇌공학과로서 대학원 커리큘럼을 세우고, 연구를 통해 발견된 사실을 새로운 교과목을 통해 학생들에게 최신 기술을 알릴 수 있는 교육이 절실하다.

바이오 공학 분야의 빠른 발달 속도를 기존의 교과목 형식만으로 전달함에 한계가 있을 수 있기에, 각 분야의 선도 연구자를 초청한 세미나 혹은 본 교육연구단 소속 교수의 지도하에 학생들 간의 세미나를 개최하여 최신 연구 기술을 교육으로 활용하고 있다.

최근 3년간 69명의 연사(중복포함)를 초청해 바이오정보/리더쉽, 뇌인지융합, 바이오나노, 바이오영상 분야의 연구에 대해 세미나를 개최하였으며 각 분야별 세미나 발표 연사와 포스트들은 아래와 같다.

바이오정보/리더쉽: Gabriel Kreiman교수(Harvard Medical School), 김용민총장(포스텍), Dr. Joel Leibo(Google DeepMind) 외 11명

뇌인지융합: Christopher Summerfield(Oxford Univ), 김용휘교수(서울대의대), 이대열교수(Johns Hopkins Univ) 외 21명

바이오나노: 오우택소장(KIST), Gabe Kwong(Georgia Tech), Michael Sailor교수(UCSD) 외 17명

바이오영상: 방원철상무(삼성전자), Zhi-Pei Liang교수(UIUC), 서준범교수(울산의대) 외 6명

석사/박사 과정 학생들이 중심이 되어 바이오-의료 융합 분야 세미나를 조직한다. 세미나 조직 그룹, 발표자 그룹, 진행 그룹, 패널리스트 그룹으로 학생들의 역할을 분담하여 학생들이 바이오-융합 분야 세미나에 필요한 과정을 직접 수행하며 최신 연구 결과를 공유하고 이에 대한 토의을 진행한다.

본 교육연구단이 추구하는 바이오-융합 인재상은 학제 간 소통 능력에 그 근간을 두고 있다. 본 교육연구단은 연구 전문성이 바이오 정보, 바이오 나노, 바이오 전기/전자, 바이오 이미징 분야 등으로 넓게 분포하고 있다. 바이오퓨전 세미나는 서로 다른 전문 분야의 학생들이 소통할 수 있는 기회를 제공한다. 최신 연구 주제를 탐색하고, 세미나를 조직하는 과정에서 학제 간 소통의 중요성과 학제 간 연구의 중요성을 동시에 전달하는 토론형 교육 프로그램이다.

바이오퓨전 세미나를 통해 학생들의 연구 분야 역시 소개되며 이를 통해 학생 중심의 융합 연구 주제 발굴 및 바이오융합 문제 해결의 기회를 마련한다.

매학기 약 60명의 학생들이 참석하며 기성 연구자의 학술대회와 같은 양식으로 세미나 세션을 진행하고 이어서 학생 패널을 중심으로 토의 세션을 진행한다. 매학기 바이오 나노 소재, 바이오 전기전자, 바이오 이미징, 신경과학 등의 넓은 범위의 주제들이 10개 내외로 다루어지고 있으며, 생물과 공학의 접점이라는 큰 주제 안에서 학제 간 연구의 중요성과 기술적 발전 측면에서 심도 있는 토의를 진행한다.

응용생명에 적합한 글로벌 인재를 양성하고자, 다양한 주제의 연구 흐름을 파악할 수 있는 기회를 제공하고자 한다. 특히, 바이오-의료 융합분야는 매우 빠른 속도로 발전하고 있고, 각 연구 분야별 다양한 융합의 시도가 이루어지고 있다. 새로운 신기술의 도입이나 과학적/공학적 발견의 도래 등은 기존의 교과목 체계에서 수용하기가 어려우므로, 학기 중 매주 수요일 본 교육연구단에서는 국내외 다양한 연구 분야의 선도 연구자들을 초청하여 세미나를 개최함으로, 급변하는 학계와 산업계의 수요에 발맞추어 유연하게 적응 가능한 교육을 제공한다. 연사들의 세미나 발표주제는 본 교육연구단 대학원생들의 연구에 영감을 줄 수 있는 주제로 선정되며, 세미나 후 질의 응답시간으로 해당 연구 분야의 세계적인 연구자와 학술적 토론을 할 기회를 가질 수 있다. 세미나에는 모든 학생들이 참석가능하며, 평균 50명 이상의 학생들이 참가하여 연사와 토론의 기회를 가진다.

1.2 과학기술⦁산업⦁사회 문제 해결과 관련된 교육 프로그램 현황과 구성 및 운영 계획

현 과학기술, 산업, 사회가 가지는 문제들을 주제로 하는 KAIST Bio-IT Healthcare Initiative 프로그램의 일환으로 3개의 심포지움을 Precision Electromedicine, The Future of Medical Diagnosis and Treatments, The Neural Basis of Cognition의 주제로 개최하였다.

관련분야 전문가 발표를 통한 교육에 더하여, 각 대학원생의 연구주제를 토론의 기회 제공을 통한 교육의 효과를 극대화하였으며, 추후 해당 더 다양한 과학기술, 산업, 사회의 문제를 주제로 심포지움을 개최할 예정이다.

공간의 제약을 받지 않으며 과학기술, 산업, 사회 문제 해결에 학술 토론의 장을 열기위해, 앞의 주제에 대한 virtual conference 등을 기획한다.

분야별 특별 학술 세미나 시리즈 및 학술 교류 워크샵 운영. 바이오 융합 분야의 다양한 연구 주제에 대한 시의 적절한 교육을 위해 학과 정기세미나 외에 연구 분야별 특별 세미나 시리즈를 운영하여 학생들에게 최신의 연구 흐름을 파악할 수 있는 기회를 제공하고자 한다.

세계 유수 대학, 연구기관들과 공동 워크샵 개최를 통해 국제적인 연구 네트워크를 구축하고 글로벌 연구 동향을 파악하는 기회를 마련하려 한다.

최근 3년간 (2017-2019) 본 교육연구단에서 진행해 왔던 세미나 및 심포지움 사업을 소개하면 다음과 같다.

학과 졸업생 초청 세미나

해외 석학 초청 세미나

해외 우수 대학, 연구 기관과의 공동 심포지움

젊은과학자, 여성과학자 초청 세미나

연구 분과별 특별 초청 세미나

Bio-IT Healthcare Initiative 심포지움

위 세미나 및 심포지움 시리즈 사업은 앞으로 매년 지속적으로 진행될 예정이다.

2. 인력양성 계획 및 지원 방안

2.1 최근 3년간 대학원생 인력 확보 및 배출 실적

<표 2-1> 교육연구단 소속 학과(부) 대학원생 확보 및 배출 실적 (내용보기)

[첨부 3] 최근 3년간 대학원생 확보 실적 (내용보기)

[첨부 4] 최근 3년간 대학원생 배출 실적 (내용보기)

2.2 교육연구단의 우수 대학원생 확보 및 지원 계획

KAIST 출신 학생뿐만 아닌 국내외 여러 대학의 바이오 융합분야에 관심있는 우수한 학부생들을 유치하고자 현재 다양한 대외 홍보 및 교육 프로그램을 운영하고 있고 향후 교육연구단 수준에서 확대 운영할 예정이다.

본 학과의 학부생들에게 대학원을 소개할 수 있는 프로그램의 일환으로 시작되어 매년 운영되고 있는 Bio & Brain Night Open Lab 행사는 좋은 반응을 얻고 있으며 향후 이를 본 학과 뿐 아니라 타학과의 학부생들, 무학과 학생들 (KAIST 1학년)에게도 개방하여 우수한 대학원생을 확보할 계획이다.

KAIST 1학년 학생들을 대상으로 개설되는 󰡐바이오공학의 이해󰡑 교과목을, KAIST가 자랑하는 온라인 동영상 강좌 및 오프라인 토의 시스템 (Edu3 교육시스템)을 토대로, 학과의 각 분야 교수들이 참여하여 바이오정보, 바이오전자, 바이오나노 분야를 신입생들에게 다양한 동영상 및 읽기 자료들을 통하여 소개하고, 흥미로운 자유토론 주제와 자료를 제시하여 학생들의 참여와 질의응답을 통한 교수진과의 상호작용을 유도하는 방향으로 운영하고자 한다.

Facebook (http://www.facebook.com/kaistbioeng)을 통하여 학과의 여러 행사와 소식을 대내외적으로 공유하고 홍보하고 있으며, 젊은 층이 주로 사용하는 SNS를 적극 활용하여 교육연구단 홍보를 할 예정이다.

2.3 대학원생의 취(창)업 현황

① 취(창)업률 및 취(창)업의 질적 우수성

<표 2-2> 2019.2/2019.8 졸업한 교육연구단 소속 학과(부) 대학원생 취(창)업률 실적 (내용보기)

(1) 취업의 질적 우수성

2019년 졸업자 기준, 석사 졸업생 27명 중 19명(70%)이 본교 박사과정으로 진학하였으며, 취업대상자 5인은 아래와 같이 전공분야와 일치하는 정부출연연구소 및 전공 관련 우수 민간기업연구소에 진출하였다.

한국전자통신연구원(ETRI), 셀트리온, 얀센백신, TmaxData

2019년 졸업자 기준, 박사 (석박사 통합) 졸업생 29명은 아래와 같이 전공분야의 국내 우수 산업체 및 연구관련 기관으로 진출하였다.

삼성종합기술연구원(3명), 삼성전자 (3명), 삼성디스플레이, 삼성리서치

한국과학기술원 (3명), 연세대학교

SK Biopharmaceuticals

기초과학연구원

(2) 취업지도/진로 개발 실적 및 계획

해외 젊은 과학자 초청 국제학술대회와 같은 행사를 통하여, 특히 학과를 졸업하여 해외 학계나 국내 산업계 등에 성공적으로 진출한 선배들을 초청하여 다방면의 교류와 진로개발을 할 수 있는 기회를 제공하고자 한다 (아래 참고자료 첨부).

산학연병 인스퍼레이션 강연 시리즈을 통하여 각 분야별 학과, 학교 내 교수 뿐 아니라 산업계 의료계 인사 등을 초청하여 바이오의료 여러 분야의 신기술과 관련 산업계 최신 동향 등을 지속적으로 습득할 수 있는 단기강좌를 개설할 예정이다.

위와 같이, 교육연구단 배출 학생들의 취업의 양적 질적 우수성을 향상시킬 수 있도록 학생들의 잠재력과 능력을 향상시킬 수 있는 다방면의 노력을 기울일 계획이다.

② 졸업자의 대표적 취(창)업 사례 (최근 10년)

<표 2-3> 최근 10년간 교육연구단 소속 학과(부) 대학원생(졸업생) 대표적 취(창)업 사례 - 아래 리스트.

1. Go**(박사, 2015.8졸) - Dhirubhai ambani institute of information and communication technology, India / 조교수 ##Ba** Go**l 박사는 본 학과에서 박사과정으로 재직 중 EEG와 MEG를 이용하여 측정한 뇌신호를 분석하는 다양한 방법론과 감각신호처리에 대한 뇌처리 기전에 대한 연구를 수행하였고 이 성과를 바탕으로 한국표준과학연구원에 박사후연구원으로 초빙되어 MEG기반 신호처리에 대한 심도 깊은 연구를 수행하여 우수한 성과를 보임. 이 성과를 바탕으로 모국의 DAIICT의 교수로 부임하여 후학을 양성하고 있다.

2. Jung, **(석사, 2018.8졸) - 셀트리온 / 사원 ##폐암 치료 및 이미징을 위한 물질 전달을 목적으로 하는 나노 파티클 제조 및 활용에 대한 연구로 석사학위를 취득하여 졸업하였다. 졸업 직후 주식회사 셀트리온 내 연구소의 사원으로 취직하였으며, 연구소 내 제품을 허가 받는 업무를 수행하고 있다. 해당 연구소에서 맡은 임무는 생물학적 약물 및 제품들이 판매되는 과정 중 특정 규제기관과의 협의를 통해 허가를 받는 것을 목적으로 두고 있으며, 이에 따라 허가를 받고자 하는 제품에 대한 생물학적 지식 및 연구적 배경을 터득하고 있다.

3. 강**(박사, 2016.2졸) - 삼성서울병원 / 책임연구원 ##강** 졸업생은 플라즈모닉 나노구조 기반의 비표지 바이오센서에 관한연구로 박사과정을 수행하였으며, 졸업 직후 삼성서울병원 스마트헬스케어연구소 의공학연구센터의 책임연구원으로 취직하였음. 해당 연구소에서 연구개발의 트렌드를 신속히 파악하여 선도적 경쟁력을 확보할 수 있는 병원 중심의 중장기적 연구주제 발굴 및 병원 현장 내 의료진 니즈 분석을하고 있으며, 특히 임상현장에서 질병의 조기 진단을 위한 플라즈모닉 기반 진단 기술에 관한 연구를 수행중임.

4. 강**(박사, 2019.8졸) - 삼성종합기술연구원 / 책임연구원 ##삼성 종합기술원은 삼성그룹의 R&D 허브로 미래먹거리 발굴 개발을 위한 기초연구와 핵심 원천기술 선행개발 등을 목표로 운영되는 국내 우수 기업연구소이다. 캐나다 미국 러시아 중국 유럽 인도 등 전세계에 연구소를 두고 있으며 국내외 우수 대학과도 활발히 협력 연구를 진행하고 있다

5. 고**(박사, 2019.2졸) - SK Biopharmaceuticals / Senior Researcher ##고** 박사는 본 연구실에서 뛰어난 연구 수행 능력으로 뇌암모델 개발 및 활용에 대한 우수한 논문 실적을 달성하였고, 현재 (2020년 기준) 5조 이상의 가치가 예상되는 SK 바이오팜에 취업하였다. SK 바이오팜은 중추신경계 및 항암 분야를 중심으로 총 8개의 파이프라인을 지니고 있기에 해당 박사는 전공분야를 살려 그 선두에 앞장서 연구를 이어가고 있다.

6. 곽**(석사, 2018.8졸) - 삼성전자 / Engineer ##곽** 석사학위 졸업생은 금나노섬 구조를 통한 무표지 표면증강라만산란 바이오센서 기술을 광섬유에 접목시키는 연구를 진행하였으며, 학위 과정 중 그동안의 연구를 신속히 정리하여 Journal of Biomedical Optics에 게재하였음. 졸업 이후, 본인의 연구분야와 관련있는 현대자동차에 입사하여 센서기술연구 및 개발하였으며, 최근 삼성전자 반도체기술연구소 CIS팀으로 이직하였음.

7. 권**(박사, 2019.8졸) - 삼성전자 / Staff Engineer ##이질형 바이오빅데이터를 분석했던 경험을 바탕으로 삼성전자 반도체 사업부 전 영역에서 생산되는 빅데이터를 분석하여 IT전략 수립, 반도체 품질 향상, 스마트 팩토리 설계 업무에 참여하고 있다.

8. 김**(박사, 2015.8졸) - 경희대학교 / 조교수 ##김** 박사는 본 연구단에서 도출한 여러 우수 연구성과 (Nature Genetics 1저자 등) 를 인정받아 경희대학교에 임용되었다.

9. 김**(박사, 2019.2졸) - 삼성전자 / Staff Engineer ##삼성전자 S.LSI는 반도체 설계 기술을 기반으로 모바일 디바이스 용 IC 칩과 이미지 센서 개발에 주력하고 있다. 최근 스마트 워치 등 웨어러블 디바이스에서 생체 정보를 수집하고 이를 통해 헬스케어 기능을 구현하는 추세이며 여기에 반도체 기술 또한 다각도로 응용되고 있다. 바이오및뇌공학과에서 학위 과정 중 바이오 헬스케어에 관련한 배경지식과 전통적 전기/전자 분야의 기술 또한 함께 습득하여 현업에서 두 분야를 모두 아우를 수 있다 생각한다.

10. 김**(박사, 2010.1졸) - 연세대학교 의과대학 / 부교수 ##차세대 유전체 기법을 이용한 인간 암과 뇌신경 유전체 질병 연관 유전자 분석 수행 및 새로운 유전체 분석 기법 개발 연구를 진행하고 있으며, 이를 실제 의료에 적용하기 위한 중개연구도 진행 중이다.

11. 김**(박사, 2019.2졸) - 삼성리서치 / 연구원 ##바이오및뇌공학과에서의 바이오 융합 분야 강의 수강을 통해 다양한 분야로의 진출에 기반이 되는 기초 실력을 갖출 수 있었으며, 바이오 및 의약학 문제 해결에 인공지능 및 IT 기술을 적용한 학위 연구 및 국가과제 수행을 통해 현장 실무 능력을 배양하여 성공적으로 글로벌 기업에 취업할 수 있었음.

12. 김**(석사, 2012.8졸) - NASA ames research center / Associate scientist  ##김** 박사는 KAIST 바이오및뇌공학과에서 석사와 서울대학교 화학생물공학부 박사학위 취득후 NASA ames research center에서 우주정거장에서 우주인이 직접필요한 센서나 디바이스를 제작할수 있는 프린팅 공정 개발 연구를 수행하고 있음

13. 김**(박사, 2019.2졸) - 삼성디스플레이 / Staff Engineer ##학위과정동안 의료영상의 촬영을 위한 물리/수학적인 background와 의료영상을 분석하기 위한 다양한 기법들을 개발하는 연구를 수행하였고, 이러한 배경지식을 토대로 머신러닝을 이용해 디스플레이 제품의 공정/설비를 위한 측정과정을 단축하여 생산 효율을 극대화하는데 기여하고 있다.

14. 김**(박사, 2012.2졸) - ㈜삼성전기 / Principal engineer ##김** 박사는 KAIST 바이오및뇌공학과에서 MEMS연구로 박사학위취득후 첨단 전자부품에서 기계부품까지 생산하는 세계적인 종합부품 제조회사인 삼성전기에서 MEMS 센서 및 RF소자공장설계 개발, 차세대 MEMS 제품 양산 상용화 기술 개발 등 관련 시장을 개척하고 글로벌 리더로 성장해가고있음

15. 도**(박사, 2019.2졸) - 삼성전자 / Staff Engineer ##학위과정동안 혈관조영술의 촬영을 고속화하고 다중대조도 영상의 획득을 고속화하는 딥러닝을 포함한 다양한 알고리즘의 개발 연구를 수행하였고, 이를 토대로 사용 카메라에 탑재할 segmentation 및 depth estimation을 위한 AI Solution을 개발하고 있다.

16. 박**(박사, 2011.2졸) - KIST / 선임연구원 ##박** 졸업생은 약물 특성의 정량적인 예측을 위한 계산 방법을 연구하였다. 졸업 후 오송첨단의료산업진흥재단 신약개발지원센터를 거쳐 현재 한국과학기술연구원 천연물연구소 선임연구원으로 재직중이다. 해양수산생명자원으로부터 기능성 물질 발굴을 위한 생물정보학 파이프라인 구축에 관한 연구를 진행하고 있다.

17. 박**(박사, 2015.8졸) - 삼성전자 / Staff Engineer ##테라헤르츠 및 광학 주파수에서 이미징과 센싱소자를 위한 파장이하의 유전체 실리콘 구조물에 대한 연구를 박사과정 동안 수행하였다. 졸업 후, LG생활건강에 입사하여 바이오센서에 관한 연구를 수행하였으며, 2018년도 삼성전자 생산기술연구소 MI 설비개발팀의 스태프 엔지니어로 이직하였다. 새로 이직한 팀에서 반도체 메모리 등과 같은 공정 시스템에서 발생하는 수 내지 수십 나노미터 크기의 극미세 공정 오차를 빠른 시간 안에 찾아내는 일을 수행하고있다.

18. 박**(박사, 2018.2졸) - LG화학 선행기술기획 / 책임연구원 ##글로벌 화학기업 4위인 LG화학의 생명과학 미래 포트폴리오 구성을 위한 Technology Intelligence 업무 및 선행기술 과제화 업무를 수행하고 있다. 본교에서의 수학기간 동안 학계의 다양한 생명공학 최신 기술 개발에 직간접적으로 참여하며 얻은 노하우 및 통찰력이 해당 직무를 수행함에 있어 필요한 가장 중요한 역량으로 사료된다.

19. 백**(박사, 2011.8졸) - 한국과학기술정보연구원 / 선임연구원 ##국가 슈퍼컴퓨팅 본부 내 슈퍼 컴퓨팅 응용센터 소속으로 초고성능 컴퓨팅 기반의 대규모 NGS 분석 및 정밀의료 연구를 수행하고 있다

20. 부**(박사, 2017.8졸) - The school of Pharmacy, University of Wisconsin-Madison / Postdoctoral researcher ##부**박사는 KAIST 바이오및뇌공학과에서 MEMS연구로 박사학위 취득후 미국 위스콘신 대학에서 나노폴리머의 다가적 결합특성을 이용한 면역항암치료 기술 개발 연구를 수행하고 있음

21. 서**(박사, 2018.2졸) - XNOLOGY / 대표이사 ##서** 박사는 KAIST 바이오및뇌공학과에서 MEMS 연구로 박사학위를 취득한 뒤 기술기반 스타트업의 발굴 및 육성을 위한 엑스놀로지(주)를 설립하였으며, 현재 우수 스타트업의 기술성 분석 및 성장전략 수립 컨설팅을 통한 국내 스타트업 생태계의 발전에 이바지하고 있음.

22. 서**(박사, 2019.8졸) - 삼성전자GTC / Staff Engineer ##초소형 바이오광학 영상기기를 위한 리사쥬 MEMS 스캐너에 관한 연구를 진행하여, 이를 응용한 3차원 바이오 이미징이 가능한 내시현미경을 개발하였다. 학위기간 중 4건의 SCI 논문을 출판하였고, MEMS 공정, 패키징, 영상획득, 레이져 스캐너 등에 관한 여러 특허를 출원하였다. 졸업 후, 삼성전자 글로벌기술센터 (GTC)에 Staff Engineer로 취업하였으며 현재 피키징 공정 기술 개발 및 마이크로LED 전사기술 개발 등의 업무를 수행 중이다.

23. 성**(박사, 2018.2졸) - Mogrify, Ltd. / Senior Bioinformatician ##Mogrify 는 영국 유수대학 교수들이 창업한 Cambridge에 위치한 첨단기업으로서 성민경 박사는 생명정보학 분석 능력을 인정받아 스카웃되었다.

24. 신**(박사, 2017.2졸) - 부경대 의공학과 / 조교수 ##2017년 2월 바이오및뇌공학과를 졸업한 신** 박사는 2019년 3월부로 부경대학교 의공학과에 임용되어서 연구를 계속하고 있다. 현재 부경대학교 의공학과에서는 바이오및뇌공학과와 마찬가지로 융복합적인 연구가 진행되고 있으며, 신** 교수 또한 전공에 부합하는 미세유체 및 마이크로시스템 기술을 이용하여 차세대 의공학 및 진단기술을 연구 중이다.

25. 심**(박사, 2016.8졸) - Air Force Research Laboratory / NRC Research Associate ##Air Force Research Laboratory는 United States Air Force Materiel Command 산하에 있는 연구기관으로서 미공군에서 요구하는 항공우주전투 관련 과학기술을 연구하는 곳으로, 심** 박사는 KAIST 바이오및뇌공학과 MEMS연구로 박사학위 취득후 NRC Research Associate로 근무하고있음

26. 오**(박사, 2017.8졸) - 삼성전자 삼성리서치 / Staff Engineer ##바이오및뇌공학과에서 인공지능 및 기계학습 등의 IT 기술 기반 생물학 데이터 분석 방법들을 학습하며 융합 연구를 위한 기초 능력을 갖출 수 있었으며, 또한 학위 연구 뿐 아니라 국가 과제에 참여하면서 협업 능력을 갖출 수 있었음. 이러한 능력을 통해 글로벌 기업에 취업하여 성공적으로 경력을 이어나가고 있음.

27. 원**(박사, 2011.8졸) - 성균관대학교 삼성융합의과학원 / 부교수 ##생물정보학, 통계학, 기계학습 등의 기법을 적용하여 대규모 유전체 데이터와 EMR로부터 추출한 임상 데이터를 연계하여 다양한 인간 질환의 원인이 되는 유전 변이 및 유전자를 발굴하고 있다.

28. 윤**(박사, 2017.8졸) - 삼성바이오에피스주식회사 / Senior Secientist ##윤** 졸업생은 치료용 약물을 포함한 인도시아닌 그린 리포좀을 이용한 암치료에 대한 연구를 박사과정 동안 수행하였으며, 졸업 직후 삼성바이오에피스의 분석팀에 Principal Scientist로 취직하였으며, 현재는 삼성바이오로직스 CDO개발팀의 Senior Scientist로 근무중이다. 해당 회사에서 바이오의약품 개발을 위한 이화학분석과 IND filing을 위한 문서 작성과 같은 과제 관리 업무를 수행 중이다.

29. 이**(박사, 2018.2졸) - 중앙대학교 / 조교수 ##이** 박사는 KAIST 바이오및뇌공학과에서 시스템생물학 연구로 박사학위를 취득한 뒤 컴퓨터 모델링과 생명과학을 융합하는 우수 연구성과를 인정 받아 중앙대학교 신임교원으로 초빙되었으며 융합인재 양성에 크게 기여하고 있다.

30. 이**(박사, 2019.8졸) - 삼성종합기술연구원 / 책임연구원 ##삼성 종합기술원은 삼성그룹의 R&D 허브로 미래먹거리 발굴 개발을 위한 기초연구와 핵심 원천기술 선행개발 등을 목표로 운영되는 국내 우수 기업연구소이다. 캐나다 미국 러시아 중국 유럽 인도 등 전세계에 연구소를 두고 있으며 국내외 우수 대학과도 활발히 협력 연구를 진행하고 있다

31. 이**(박사, 2013.2졸) - 동국대학교 생명과학과 / 조교수 ##이** 졸업생은 대용량 분자 역도킹 프로파일과 그 활용에 대한 연구를 학위 과정동안 진행하였다. 졸업 후 상지대학교, 가톨릭대학교를 거쳐 현재 동국대학교 생명과학과 교수로 재직중이며, NGS 데이터분석, 약물유전체학, 인공지능 기반 정밀의학, 가상스크리닝 등에 관한 연구를 수행중이다.

32. 이**(석사, 2013.8졸) - Cytiva (이전 GE Healthcare) / Field Application Scientist ##융합학술연구 경력, 랩온어칩 바이오공학 연구성과, 글로벌 학술교류 능력 등, 바이오및뇌공학과의 핵심가치에 대한 우수평가를 받아 글로벌 리딩 바이오파마 회사 Cytiva의 아시아-태평양 지역관할 Field Application Scientist 직책인 과장으로 취업하였다.

33. 정**(박사, 2011.2졸) - KAIST 생명과학과 / 조교수 ##정** 졸업생은 유전자 조절에서의 히스톤 변형 기능 이해에 관한 연구로 박사과정을 수행하였다. 이와 같은 후성유전체학에 대한 연구를 포함하여 KAIST 생명과학과 교수로, 계산 생물학 및 기능 유전체 연구실에서 개개인 특이적 비전사 지역의 유전적 변이 및 전사 조절 시퀀스의 기능을 이해하여 궁극적으로 질병 발달 과정 규명과 예측을 위해 연구하고 있다.

34. 정**(박사, 2012.2졸) - KISTI / 선임연구원 ##정** 졸업생은 단백질 잔기 사이의 진화적 연관성 분석을 통한 연구를 학위 과정을 통해 진행하였다. 졸업 후 한국과학기술정보연구원의 선임연구원으로 연구활동을 지속하고 있으며 국내 계산과학 연구 활용을 위한 슈퍼컴퓨터를 활용할 수 있는 슈퍼컴퓨팅응용센터에서 연구를 수행중이다.

35. 정**(박사, 2018.2졸) - 삼성전자 / Staff Engineer ##삼성전자 무선사업부의 웨어러블 HW 연구개발 그룹 내에서, 웨어러블 기기에 심전도 기능을 탑재하고 양산하는 일을 하고 있다. 개발단계에서 성능 향상을 위한 재료, 회로, 동작 방식 등의 개선을 연구하고 있으며, 양산을 하게 되면서 생길 수 있는 잠재적 이슈들을 해결하는 업무를 하고 있다. 항상 생체에 밀접하게 접촉되어 있는 웨어러블 기기를 통해 24시간 다차원 생체정보 획득을 통한 잠재적 건강문제 해결까지 목표로 하고 있다.

36. 조**(박사, 2016.8졸) - (주)삼성선자 / 선임연구원 ##조** 박사는 KAIST 바이오및뇌공학과에서 시스템생물학 연구로 박사학위를 취득한 뒤 삼성전자 모바일 헬스케어 사업부의 선임연구원으로 취업한 뒤 삼성갤럭시폰의 혈압센서 개발을 주도적으로 이끌어 관련 시장을 개척하고 글로벌 리더로서 성장해가고 있다.

37. 주**(박사, 2017.2졸) - 삼성SDS / 책임연구원 ##글로벌 IT서비스 기업인 삼성SDS에서 제조, 금융, 물류, 헬스케어 산업에 적용될 수 있는 인공지능 기반 솔루션 개발 업무를 수행하고 있다. 인공지능 솔루션을 통해 데이터를 더 잘 이해하고 효과적으로 활용할 수 있을 뿐 아니라 업무 생산성을 높일 수 있다. 특히 업종 전문 지식이 필수적인 헬스케어/제약 분야에 적용될 수 있는 인공지능 기술을 주로 연구하며 전공 지식을 발휘하고 있다.

38. 차**(박사, 2017.8졸) - 삼성전자 / Staff Engineer ##바이오및뇌공학과에서의 대학원 과정을 진행하면서 기계학습 등의 IT 기술을 기반으로 다양한 바이오 및 의약학 문제를 해결하는데 적용하는 학위 연구 및 국가과제를 수행하였고, 그 과정에서 다양한 분야의 현장에서 실무가 가능할 수 있도록 융합 분야에서의 경험 및 능력을 쌓아 성공적으로 글로벌 기업에 취업하였음

39. 차**(박사, 2018.2졸) - UC Berkeley / Post-Doc ##차** 박사는 본 연구실에서 악성뇌종양 치료 기술에 대한 연구를 진행하여 해당 분야의 저명한 학술지에 여러 논문들을 게재한 바 있다. 우수한 연구성과를 바탕으로 해당 분야에서 더 깊은 연구를 수행하기 위해 세계에서 3번째로 노벨상 수상자를 배출한 미국 명문대학 UC Berkeley에서 박사후연구원 펠로우쉽을 진행하고 있다.

40. 최**(박사, 2010.1졸) - 서울대학교 생명과학부 / 부교수 ##서울대학교 생명과학부는 분자, 세포, 생리학, 행동생태학을 포함한 생물학적 현상의 이해를 추구하는 국내 대표적인 학과로 세계적으로도 우수성을 인정받고 있다.

41. 최**(박사, 2015.2졸) - (주)넷타겟 / CEO ##최** 박사는 KAIST 바이오및뇌공학과에서 시스템생물학 연구로 박사학위를 취득한 뒤 암세포분자네트워크 모델링 및 컴퓨터시뮬레이션 기술을 신규 항암제 개발에 응용하고자 (주)넷타겟을 설립하고 초기투자, Pre-Series A 투자를 단기간에 성공적으로 유치하였으며 과기부의 팁스프로그램에 선정되어 우수 연구기업으로 성장시켜가고 있다.

42. 최**(석사, 2010.1졸) - ㈜비비비 / 대표이사 ##유관 분야의 창업으로 체외 진단 의료 산업 기술 발전 및 우수 인력 양성에 기여하고 있다.

43. 한**(박사, 2011.2졸) - 경북대 의생명 융합공학과 / 조교수 ##소량의 혈액으로 질병을 진단할 수 있는 바이오센서와 다양한 질병 진단 플랫폼 기술의 개발 및 기술 실용화 경험 다수. 연구 영역 확장을 통한 단일 세포 분석 플랫폼 구축, 병원균 검출 등 다양한 연구 경력을 인정받아 2019년 3월부로 경북대 의생명융합공학과 조교수로 취임하여 활발한 연구 수행 중이다.

44. 홍**(박사, 2016.2졸) - 한국식품연구원 / 선임연구원 ##홍** 졸업생은 단백질 상호작용에 대한 전산학적 연구로 물과 상호작용, 구조 변화에 의한 효과, 결합 표면 설계에 관한 연구를 박사과정동안 진행하였다. 현재 한국식품연구원에서 선임연구원으로 근무중이며, 기계학습으로 장내미생물과 건강에 대해 생체 변화와 원인 규명 위한 검증 수행 등을 연구하고 있다.

45. 황**(석사, 2016.2졸) - 브이픽스메디칼 / CEO ##황** 박사학위 졸업생은 실시간 광학생검을 위한 헨드헬드 공초점 내시현미경에 대한 연구를 학위 기간동안 진행하였으며, 연구와 동시에 해당 기술을 응용하여 브이픽스메디칼 회사를 창업하였음. 본 회사는 광학생검용 신의료기기 제품 개발을 하고있으며, 국내외 창업 경진대회 수차례 수상 및 중소벤처기업부 장관상을 수상하였음. 현재 황** 졸업생은 박사과정 중 창업한 회사의 CEO직을 수행하고 있으며 전체적인 회사 관리 및 경영을 하고 있음.

46. 황**(박사, 2010.1졸) - 차의과대학교 / 조교수 ##NGS 시퀀싱을 통해 생산되는 환자들의 유전체 정보들을 생산하고 인공지능 방법론을 사용하여 데이터를 분석하여 질환의 원인 변이 또는 유의미한 발현 변화를 보이는 유전자들을 찾아내고 있다.

3. 대학원생 연구역량

3.1 대학원생 연구 실적의 우수성

① 대학원생(졸업생) 대표연구업적물의 우수성

<표 2-4> 교육연구단 소속 학과(부) 대학원생 대표연구업적물 - 아래 리스트.

■ <표 2-4> 대학원생(졸업생) 대표연구업적물의 우수성

1. 강**(박사, 2019.8졸) - A deep convolutional neural network using directional wavelets for low-dose X-ray CT reconstruction, MEDICAL PHYSICS, 44(10), e360-e375, 2017

저선량 엑스선 전산단층촬영 (X-ray CT)의 경우 엑스선 수가 감소하지만 잡음이 발생하여 고화질의 영상을 얻을 수 없다. 본 연구에서는 저선량 X-ray CT 영상에서 고화질의 영상을 빠르게 복원하는 영상 처리 방법을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 기술은 웨이블릿 변환 도메인에서 뉴럴 네트워크를 학습시켜 기존의 방법보다 더 뛰어난 성능을 보인다. 2016년 미국 의학물리학자협회(AAPM: The American Association of Physicists in Medicine)에서 주최한 국제 저선량 CT 영상 획득 그랜드 챌린지(2016 Low-Dose CT Grand Challenge)에서 2위를 수상하였다.

2. 도**(박사, 2019.2졸) - Simultaneous Variable-slab Dual-echo TOF MR Angiography and Susceptibility-Weighted Imaging, IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL IMAGING, 37(7), 1632-1640, 2018

환자진단에서 routine하게 사용되는 TOF 기반 다중슬랩 동맥조영술과 SWI 기반 단일슬랩 정맥조영술은 둘 다 촬영시간이 긴 단점이 있는데 본 연구에서는 하나의 촬영시간에 둘을 동시에 촬영하면서 서로 상반되는 최적화 조건을 동시에 만족시켜서 영상의 quality를 원래와 거의 유사하게 유지하는 새로운 접근법을 제시하였다. 병원에서 환자의 촬영시간을 단축시키거나 한정된 촬영시간 안에 더 풍성한 정보를 얻을 수 있게 되고, 실제 임상에 쓰이게 될 가능성이 매우 높은 기법이다. Siemens 사에서 크게 관심을 보이고 있다. Impact Factor(2018): 7.816, IEEE-TMI 저널은 해당분야 상위 5% 안에 드는 우수한 저널이다.

3. 박**(박사, 2017.8졸) - Plasmonic Schirmer Strip for Human Tear-Based Gouty Arthritis Diagnosis Using Surface-Enhanced Raman Scattering, ACS NANO, 11(1), 438-443, 2017

본 논문은 나노플라즈모닉 특성을 갖는 셔머 종이 검사지를 제작하여 눈물 속 요산의 정량적 표면증강 라만산란 신호검출을 선보였으며, 혈중 요산 농도와 비교하여 눈물 속 요산 농도와의 선형적 관계를 도출 및 눈물을 이용한 통풍의 비침습적 신속현장 진단이 가능함을 보인다. 2019 IF : 13.903, Google Scholar 피인용수 41회이다.

4. 백**(박사, 2019.8졸) - Neural circuits underlying a psychotherapeutic regimen for fear disorders, NATURE, 566(7744), 339-, 2019

이 논문에서는 심리치료에 사용되는 빛 자극을 생쥐에 적용하여 그 효과와 기작을 연구하였다. 이 빛 자극은 주의집중을 조절하는 뇌 영역을 자극하였으며, 공포반응을 일으키는 편도체를 억제하는 회로를 강화하였다. 이 연구는 공포기억을 억제하는 새로운 뇌 회로를 발견한 중요성을 인정받아 네이처 저널(IF 43.07)에 게재되었으며, 현재까지 10회 인용되었다.

5. 부**(박사, 2017.8졸) - Polyester fabric sheet layers functionalized with graphene oxide for sensitive isolation of circulating tumor cells, BIOMATERIALS, 125, 1-11, 2017

새로운 형태의 polyester fabric sheet layers를 이용하여 혈중암세포(CTC)의 활성유지 선별에 성공하였고, 이를 통해 CTC의 배양 및 특성 분석 등 추가적인 후속연구로 연계 발전 가능성을 입증하였다. 본 연구는 JCR 기준 Engineering, Biomedical 분야에서 상위 1% 이내 저널인 Biomaterials에 게재됨으로써 연구의 우수성을 인정받았다. IF=10.27, ES=0.15, Google Scholar 피인용수 9회이다.

6. 성**경(박사, 2018.2졸) - Selected heterozygosity at cis-regulatory sequences increases the expression homogeneity of a cell population in humans, GENOME BIOLOGY, 17:164, 2016

본 연구는 유전학에서 잘 알려진 현상인, heterozygote이 생존에 더 우월한 경우가 있다는 현상을 전사조절 측면에서 그 작용기작을 설명하기 위하여 수학적 모델링과 대규모 데이터 분석을 통하여 밝혀낸 논문으로서 Faculty 1000에서 exceptional 하다는 평가를 받은 바 있다.

Genome Biology는 genomics 분야의 최고 저널 중 하나이다 (IF=14.028).

7. 신**(박사, 2017.2졸) - Multiplexed detection of foodborne pathogens from contaminated lettuces using a handheld multistep lateral flow assay device, JOURNAL OF AGRICULTURAL AND FOOD CHEMISTRY, 66(1), 290-297, 2018

본 논문은 실제 신선 채소류에 존재하는 식중독세균 4종을 육안으로 동시에 검출할 수 있는 원판형 미세유체소자에 관한 것으로 기존 방법 대비 다단계 면역검출 반응을 손쉽게 동일 소자에서 구현할 수 있어 측정키트의 감도를 높일 수 있는 장점이 있다. JCR, “AGRICULTURE, MULTIDISCIPLINARY” 분야 상위 6%이내 저널로 IF 3.571 (2018), 피인용수 15회 (Web of Science)이다.

8. 오**(박사, 2017.8졸) - Endocytosis and exocytosis of nanoparticles in mammalian cells, INTERNATIONAL JOURNAL OF NANOMEDICINE, 9, 51-63, 2014

본 논문은 나노의학 분야에서 사용되는 나노입자들의 세포내 전달 및 세포외 방출에 대한 최근 연구들을 요약하고 이러한 현상의 중요성을 나노의학 분야 연구자들에게 알려주기 위해서 작성되었다. 나노의학 전문 국제저널인 International Journal of Nanomedicine에 발표된 이후에 나노의학 분야에서 그 중요성을 인정받아 2020년 4월 21일 현재 Google Scholar 기준 712회 인용되었다.

9. 이**(박사, 2019.2졸) - Combined Positive and Negative Feedback Allows Modulation of Neuronal Oscillation Frequency during Sensory Processing, CELL REPORTS, 25(6), 1548-1560, 2018

본 연구에서는 시스템 수준에서의 신경세포 회로를 모델링하여 감각 신호의 진동 패턴을 제어하는 뇌의 구조적 매커니즘을 이해할 수 있었다. 이를 통하여 뇌의 핵심적 작동 원리를 재현하는 정량적 분석 모델을 제시하고, 뇌 질환의 세포 수준 발병 과정을 분석할 수 있는 플랫폼을 개발한 의미를 지닌다. 본 논문이 등재된 저널인 Cell Reports는 IF 7.815, ES 0.23569 (JCR 2018 기준)이며 본 논문은 피인용수 2회(Scopus 기준)를 기록하였다.

10. 이**(박사, 2017.2졸) - Sparse SPM: Group Sparse-dictionary learning in SPM framework for resting-state functional connectivity MRI analysis, NEUROIMAGE, 125, 1032-1045, 2016

대한뇌기능매핑학회 지멘스 우수연구자상 수상논문으로, IF 5.812, Cognitive Neuroscience 및 Neurology 분야 5% 이내 저널로 현재까지 피인용수 30회이다.

11. 이**(박사, 2018.2졸) - Gold nanostar-mediated neural activity control using plasmonic photothermal effects, BIOMATERIALS, 153, 59-69, 2018

본 연구는 나노입자의 플라즈모닉 공명현상을 이용하여 신경세포의 전기적 활성을 제어하는 광열자극의 신소재를 발굴하였다. 기존 광열자극에 사용한 금나노입자보다 광열효과가 높고, 합성과정 상 생체적합성이 우수한 Gold nanostar를 발굴하여, 근적외선대역의 흡광도가 우수하도록 합성과정을 최적화 하고, 이를 신경세포의 전기적 활성을 억제하는데 사용할 수 있다는 것을 실험적으로 입증하여, 광열신경자극기술에 다양한 나노플라즈모닉 신소재를 사용할 수 있는 새로운 가능성을 보여준 연구이다. Biomedical Engineering 분야 상위 1% 저널에 게재하였다. (IF 10.273)

12. 장**(박사, 2019.2졸) - Chromatin structure-based prediction of recurrent noncoding mutations in cancer, NATURE GENETICS, 48(11), 1321-1326, 2016

다양한 IT 기술을 이용, 복잡한 3차원 DNA 구조에 대한 빅데이터 해독을 통하여 noncoding 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 noncoding DNA에서 중요한 발암인자를 찾는 정보해독 시스템을 개발하였다.

13. 정**(박사, 2019.2졸) - Normalization of Cortical Thickness Measurements across Different T1 Magnetic Resonance Imaging Protocols by Novel W-Score Standardization, NEUROIMAGE, 159(), 224-235, 2017

개발한 Subject specific w-score 방법은 T1 MR 영상으로부터 추출된 뇌의 cortical thickness를 정보의 손실 없이, 프로토콜에 의한 영향만을 추출하여 제거함으로써 기존의 MRI 프로토콜 간의 낮은 호환성을 통계 기반의 기술로 해결했다. 이로써 최근 미국, 유럽에서 진행되었던 국가수준의 다기관 뇌영상 프로젝트에서 매우 큰 문제점으로 대두된 낮은 호환성을 해결하여 정체되어있던 다기관 뇌영상 연구들을 가속화하여 영향력 있는 결과들을 이끌 것으로 기대된다. IF 5.812, Cognitive Neuroscience 및 Neurology 분야 5% 이내 저널로 현재까지 피인용수 5회이다.

14. 차**(박사, 2018년2월졸) - Time series assessment of the effects of hypoxic stress on glioma tumorsphere development within engineered microscale niches, BIOMATERIALS, 194, 171-182, 2019

본 연구진은 악성뇌종양의 증식, 침윤 및 주변 미세환경과의 상호작용을 한꺼번에 확인할 수 있는 마이크로웰 기반 종양 미세환경 어레이 플랫폼을 개발했다. 특히 뇌종양이 만들어내는 저산소 환경에서의 악성화 정도와 그에 따라 영향을 받는 주변 미세환경 리모델링 과정을 관찰하며 시간에 따른 종양 증식 과정을 확인할 수 있는 차별성이 존재한다. 해당 게재 논문은 IF 2018/2019년 기준 10.273이며, SJR 3.005로 해당 분야 논문 중 상위 3% 랭크 내에 드는 저명한 학술지이다.

15. 한**(박사, 2019.8졸) - Framing U-Net via Deep Convolutional Framelets: Application to Sparse-View CT, IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL IMAGING, 37(6), 1418-1429, 2018

엑스선 수 감소를 위한 sparse-view CT에서는 선형 잡음이 발생하기 때문에 이를 제거하는 과정이 필요하다. 기존에는 반복적 복원기법이 사용되었으나, 많은 연산량으로 인한 긴 연산시간이 문제가 되었다. 본 연구에서는 framing U-Net이라는 인공신경망 구조를 제시하여 복원 성능을 개선시키고 시간 또한 단축시켰다.

16. 박**(석사, 2018.2졸) - Symmetry of learning rate in synaptic plasticity modulates formation of flexible and stable memories, Scientific Reports, 7(1), 5671, 2017

시냅스 학습규칙의 대칭성을 조절하는 것만으로도 신경망에 저장된 기억의 안정성/휘발성을 능동적으로 조절할 수 있음을 보이고, 기존 정보저장 시스템의 한계였던 안정성-가소성 딜레마에 대한 해결책을 제시하였다. 본 논문은 Scientific Reports (IF=4.011; JCR 2018 기준)에 게재되어 현재 9회 인용되었다 (Google Scholar).

17. 전**(석사, 2019.2졸) - FP2VEC: a new molecular featurizer for learning molecular properties, BIOINFORMATICS, 35(23), 4979-4985, 2019

FP2VEC은 화합물과 자연어 처리 기법의 유사성에 기반하여 만들어진 새로운 분자표현식이며, 화합물을 학습 가능한 벡터의 형태로 나타내는 것이 특징이다. 본 연구에서는 FP2VEC 분자표현식과 convolutional neural network를 이용하여 QSAR 모델을 만들어 화합물의 특성을 예측하여 기존 모델에 비해 예측 정확도가 더 뛰어나 신약 개발 단계에서 선도물질의 독성 예측과 같은 분야에 활용될 수 있다. (IF: 4.531)

② 대학원생(졸업생) 저명학술지 대표논문의 우수성 (별도 제출/ 평가)

<표 2-5> 최근 3년간 졸업생의 대표논문 환산 편수, 환산보정 피인용수(FWCI), 환산보정 IF, 환산보정 ES  (내용보기)

[첨부 5-1] 최근 3년간 대학원생(졸업생) 저명학술지 논문 게재 실적  (내용보기)

③ 대학원생(졸업생) 학술대회 대표실적의 우수성

<표 2-6> 교육연구단 소속 학과(부) 졸업생 학술대회 발표실적 - 아래 리스트.

■ <표 2-6> 졸업생 학술대회 대표실적의 우수성

1. 강**(박사, 2017.8졸) - Dual-Profiling Of CTC And Exosome From The Culture Circulating Tumor Cells Using Stimuli-Responsive Degaradable Hydrogels, Proc. American Association for Cancer Research Annual Meeting 2017 (AACR 2017), 2017, Washington D.C., U.S.A.(구두발표)

본 논문에서는 Stimuli-responsive degradable hydrogel 기반 세포배양기법을 이용, 암세포 선별 후 암세포와 암세포 유래 엑소좀의 동반 분석을 통해 액체생검의 임상응용 가능성을 높인다. 이는 기존 bodyfluid 내 세포를 제거한 후 선별하는 방식의 복잡성 및 엑소좀과의 동반분석이 어려운 점을 극복하기 위해, 엑소좀을 배출하는 특정 세포를 우선 선별하고, 해당 세포의 엑소좀을 degradable hydrogel 배양과 함께 수거 및 두 마커의 동반분석을 수행함으로써 임상 적용 가능성을 높인다.

2. 권**(박사, 2019.8졸) - Analyzing biological processes of anatomical context-specific molecular networks through large-scale integration, 2017 Intelligent Systems for Molecular Biology and the European Conference on Computational Biology, 2017, 체코 (포스터발표)

본 포스터에서는 생물학적 맥락 정보를 포함한 생물학적 네트워크인 CODA 네트워크 분석을 통해 동일한 종류의 세포라도 다른 장기에 있으면 그 생물학적 기능이 다르고, 다른 종류의 세포라도 같은 장기에 있으면 그 생물학적 기능이 같음을 확인하였다. 본 포스터는 생물학적 네트워크 분석에 생물학적 맥락을 고려하는 것의 중요성을 보여주었다.

3. 이**(박사, 2019.8졸) - CollaGAN: Collaborative GAN for Missing Image Data Imputation, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2019, Long Beach, CA(구두발표)

기존의 멀티 도메인 데이터 결측을 대체하는 방법들은 고차원의 복잡한 영상데이터에 대해서는 복원 성능이 현저히 떨어진다. 최근 연구된 신경망을 이용한 다른 복원 연구들은 하나의 영상에서 다른 하나의 영상으로 변화시키는 것에 초점을 두고 있다. 본 기술은 여러 도메인의 영상을 복합적으로 사용하여, 이전 기술의 성능적 한계를 뛰어넘었다.

4. 이**(박사, 2019.2졸) - The minimum dominating sets in a brain network critically determine the efficiency of local communication of the network, Proc. 18th Int. Conf. on Systems Biology (ICSB2017), 2017, 버지니아, 미국(구두발표)

본 연구에서는 정상인의 뇌영상 이미지 데이터를 활용하여 뇌 영역 간 네트워크를 구축하고, 해당 네트워크의 제어구조를 분석했다. 그 결과 뇌는 다른 네트워크들과 차별화된 제어구조를 갖는 것이 확인되었으며, 이는 외부 섭동에 대한 네트워크의 높은 강건성과 여러 인지기능 수행을 위한 영역들의 다양한 상호 활성화를 지원한다는 것을 밝혀냈다. 본 연구는 시스템생물학 방식의 접근을 통해 뇌의 동작과 진화적 설계원리를 시스템 차원에서 탐구하는 기반을 제공할 것으로 기대한다.

5. 이**(박사, 2019.2졸) - Out-of-plane Alignment and In-plane Groawth of Domain in Lipid Multilayer upon Surface Ion Binding, 미국 화학회 ACS Annual Meeting, 2018, New Orleans, USA(구두발표)

세포 signaling pathways에 중요한 역할을 하는 플랫폼인 Lipid Raft의 성장과 정열을 제어하는 연구 결과를 ACS Annual Meeting에서 발표하여 Best Presentation Award를 수상하였다.

6. 이**(박사, 2017.8졸) - Photonic PCR chip with plasmonic photothermal nanostructures for rapid molecular diagnostics of respiratory tract infectious disease, SPIE Photonics West 2019, 2019 San Francisco, USA (구두발표)

본 발표는 플라즈모닉 나노구조를 갖는 유리기판을 이용한 광열 중합효소 연쇄반응 기술 개발과 이를 통한 초고속 PCR 증폭을 통해 MERS-CoV 진단을 2만명 이상이 참석한 저명한 해외 학술대회인 Photonics West에서 성공적으로 데모하였다. 해당 기술을 이용하여 의료현장에서 실시간 바이러스 검출 가능성을 보인다.

7. 조**(박사, 2019.8졸) - Barcode immunohistochemistry: multiplexed microfluidic immunohistochemistry on tissue microarray, 22nd International Conference on Miniaturized Systems for Chemistry and Life Sciences (MicroTAS 2018), 2018, 가오슝, 대만(구두발표)

Tissue microarray형 시료의 효율적인 분석을 위해 microarray 위에 얹을 수 있는 조립형 microfluidic device를 제작하여 체결하고 immunohistochemistry를 진행하였다. 이를 통해 immunohistochemistry 분석에 필요한 시약의 양 및 처리 시간을 절약하였고, 동시 다중 바이오마커 분석을 가능케 하였다.

8. 차**(박사, 2017.8졸) - Discovering gene expression signatures responding to tyrosine kinase inhibitor treatment in chronic myeloid leukemia, The 5th Annual Translational Bioinformatics Conference (TBC 2015), 2015, Tokyo, Japan(구두발표)

본 연구에서는 만성 골수성 백혈병에 대한 약물 반응성의 차이에 따라 변화하는 유전자 발현 마커를 발굴하기 위하여 다양한 환자 유전자 발현 데이터를 대규모로 수집하여 코호트 간 메타 분석 및 기계학습 적용을 통하여 유의 마커를 발굴하였다. 이를 통하여 Tyrosine kinase inhibitor 감응성을 판별할 수 있고, 동반 진단에 응용할 수 있는 신규 마커 세트를 발굴하였다.

9. 차**(박사, 2018.2졸) - Tumor capturing microbeads for postsurgical care, MicroTAS 2018 Conference, 2018, Kaohsiung, Taiwan(포스터발표)

악성뇌종양의 수술적 제거 치료 이후 다시 재발하는 현상을 방지하기 위해 종양이 제거된 빈 공간에 암세포가 더 잘 부착하는 마이크로 사이즈의 비드를 포함한 생체젤을 주입하고, 그렇게 유도된 암세포를 집중적으로 치료하는 기술을 제안하였다. 본 연구를 발표한 학회는 제출된 연구들을 50-60% 정도의 경쟁률로 수용하는 저명한 해외학회이다.

10. 한**(박사, 2019.8졸) - Sparse-View X-ray Spectral CT Reconstruction Using Annihilating Filter-Based Low Rank Hankel Matrix Approach, 2016 International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), 2016, 체코 프라하(구두발표)

희소 뷰 스펙트럼 전산단층 촬영의 경우, 방사선 노출 양은 감소하지만, 해석적 복원기법을 사용하기는 어렵다. 이를 해결하기 위해 총변이 (total variation) 조직화 항을 사용할 수 있지만, 이는 스펙트럼 도메인간의 상관관계를 이용하지 못한다. 본 기술은 spectral redundancy와 변이 도메인 희소성을 이용한 새로운 푸리에 도메인 보간법을 제시하여 이전 기술의 성능적 한계를 뛰어넘었다.

11. An**(석사, 2019.8졸) - Intermittent Fasting Alleviates Cognitive Deficits and Protects Against Hippocampal Neuronal Loss in a Mouse Model of Subcortical Vascular Dementia., 29th International Symposium on Cerebral Blood Flow, Metabolism and Function & 14th International Conference on Quantification on Brain Function with PET, 2019, 일본 요코하마(포스터발표)

Subcortical Vascular Dementia (SVaD) 마우스 모델에서 나타나는 인지 장애 및 뇌혈관 병리에 간헐적 단식의 효과에 대한 조사를 수행한다. 마우스 모델에서 기억력이 향상되고, 해마 신경 손실을 감소시킨 해당 연구 결과는, 간헐적 단식이 SVaD의 뇌에 긍정적인 영향을 미쳤다는 것을 시사한다.

12. 김**(석사, 2019.2졸) - 상태예측모듈을 사용한 단일 에이전트 model-based 강화학습 알고리즘, 2018년도 한국지능시스템학회 춘계학술대회, 2018(발표)

본 연구는 단순한 인공지능 알고리즘이 아닌 인간 뇌의 기저핵-전두엽에서 일어나는 강화학습 과정을 모델링 한 것으로서, 해당 뇌 기능에 문제가 생겼을 경우 일어날 수 있는 중독이나 강박증과 같은 정신질환의 정밀진단과 치료를 위한 헬스케어 인터페이스 디자인에 활용될 수 있다는 점에서 새로운 시도라 할 수 있다. 우수논문상을 수상하였다.

13. 박**영(석사, 2018.8졸) - Prefrontal and visual representations during encoding of emotional information, Cognitive Neuroscience Society 2019 Annual Meeting, 2019, San Francisco, CA, USA(포스터발표)

본 연구는 부정적인 감정이 결합된 자극을 인코딩 할 때 중성적인 자극에 비해 전전두엽 영역과 시각영역의 표상 구조 유사도가 높아지고, 두 영역간의 표상구조 유사도와 상위 차원의 의미 기억과 연관성을 보임으로, 감정이 결합된 자극을 인코딩 할 때의 시각표상은 전전두엽에서부터의 하향식 신호를 반영함을 나타낸다. 이 연구는 감정이 수반되어 있는 정보의 인코딩 원리를 이해하는데 중요한 기여를 하고 있다.

14. 박**(석사, 2018.2졸) - Segregation of learning and coding layer is required to explain memory ensemble dynamics observed in the basolateral amygdala, Society for Neuroscience 2018, 2018; San Diego, USA(구두발표)

공포 조건화 실험을 진행하였을 때 나타나는 BLA 영역에서의 기억 엔그램 변화 양상을 설명하는 이론적 모델을 제시하고, 실제로 관측된 실험 결과를 정량적으로 재현하였다. 특히, 본 모델은 일반적으로 학습 기작을 설명하는 단순 헤비안 규칙으로는 설명할 수 없던 결과를 설명했다는 점에서 의의가 있으며, 계산뇌과학 연구의 장점을 보여주는 연구이다.

15. 안**(석사, 2018.2졸) - Assessment of renal perfusion in transplanted kidney patients using multi-delay pseudo-continuous arterial spin labeling, International Society for Magnetic Resonance in Medicine, 2019년 캐나다 몬트리올(구두발표)

그 동안 신장이식 환자가 신장을 이식받은 후 1-2주 이내의 acute phase에서 blood flow에 대한 연구가 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서 신장을 이식받은 직후에는 blood flow가 일반인에 비해서 오히려 증가함을 최초로 보여준다.

16. 이**(석사, 2018.2졸) - Resource overwrite model for sequential working memory in human, Society for Neuroscience 2018, 2018; San Diego, USA(구두발표)

신경망을 구성하는 시냅스의 안정성에 따라 저장되는 정보의 특성이 유동적으로 조절될 수 있음을 보이고, 순차적 작업기억의 대표적 특성인 ‘서열위치효과’의 발생기작을 신경망 수준에서 제시하였다. 또한, 본 모델은 하드웨어의 변화 없이 인공신경망에 그대로 적용될 수 있어, 유동적 정보저장이 필요한 차세대 메모리 시스템에 대한 활용도가 높을 것으로 기대된다.

17. 황**(석사, 2017.2졸) - Ag-Au alloyed nanoislands for wafer-level ultrathin subtractive plasmonic color filter arrays, KMEMS 2018, 2018 제주도, 대한민국(구두발표)

본 발표는 금/은 합금 나노섬 구조를 이용한 초박형 플라즈모닉 컬러 필터에 관한 연구이며, 저자는 동시열증착 기법과 고체상 비젖음 현상을 통해서 가시광 전 영역에서 작동하는 플라즈모닉 컬러 필터를 대면적으로 제작하였다. 이때, 파장의 선택성은 금/은 합금 비율에 의해 결정되며 20um크기의 픽셀을 갖는 RGB 필터어레이를 성공적으로 데모하였다. 본 발표는 Best Paper Award로 선정되었다.

④ 대학원생(졸업생) 특허, 기술이전, 창업 실적의 우수성

<표 2-7> 교육연구단 소속 학과(부) 졸업생 특허, 기술이전, 창업 실적 등 - 아래 리스트.

■ <표 2-7> 졸업생 특허, 기술이전, 창업 실적의 우수성

1. 강**(박사, 2017.8졸) - 해외특허 : Container for Multiple Particle/Layer Separations and Particle/Layer Separation Method Using the Same, 미국, 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, 분리 가능한 다수의 분리부와 침전부로 고안되었다. 미소입자의 손실 없이 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)

2. 강**(박사, 2019.8졸) - 특허 : 뉴럴 네트워크를 이용한 영상 처리 방법 및 장치, 대한민국, 2019

본 특허는 신호를 복원하는 기술에 관한 것으로, 신호의 잡음을 제거하거나 정보가 손실된 낮은 차원의 신호를 더 높은 차원의 신호로 복원하는 방법을 제시하고 있다. 본 특허에서는 인공신경망을 적용해 신호를 복원하며, 범용적인 신호처리 분야에 적용할 수 있고 특히 신호의 잡음 제거와, 손실 정보 추정 부분에 강점을 지닌다.

3. 김**(박사, 2018.8졸) - 특허 : 합성 수용체-인지질의 접합체를 포함하는 리포좀 및 상기 합성 수용체에 결합 가능한, 기능성 물질이 결합된 리간드를 유효성분으로 함유하는 기능성 물질 전달용 조성물, 대한민국, 2017

종양 표적치료는 종양 내 특정 수용체가 존재하는 환자에게만 효과가 있고 표적 분자가 소량이거나 불균일하게 존재할 경우 치료 효과에 한계가 있다. 연구팀은 문제 해결을 위해 합성 수용체-인지질의 접합체를 포함하는 리포좀 및 상기 합성 수용체에 결합 가능한, 기능성 물질이 결합된 리간드를 유효성분으로 함유하는 기능성 물질 전달용 조성물을 이용하여 암세포에 인공 수용체를 발현하도록 하였으며 효과적으로 표적치료가 이뤄짐을 확인했다.

4. 도**(박사, 2019.2졸) - 특허 : 가변절편 자기공명영상 데이터 획득방법 , 대한민국, 2019

MRI 촬영시 동맥조영술처럼 다중 슬랩으로 데이터를 획득하거나, 정맥조영술처럼 단일 슬랩으로 데이터를 획득하는 경우는 있지만, 다중 에코로 다중 슬랩과 단일 슬랩을 동시에 획득하는 기술은 본 특허가 처음으로 제안되었다. MRI 촬영시간을 단축하고 동일한 촬영시간에 더 풍성한 임상정보를 제공할 발판을 마련하였다.

5. 류**(박사, 2017.2졸) - 특허 : 생물학적 네트워크를 이용한 신약 재창출 후보군 예측 방법 및 장치, 대한민국, 2018

본 특허에서는 약물로부터 질병까지의 네트워크 상의 단순 연결성 뿐만 아니라 방향성 및 활성/억제 작용을 모두 고려하여 약물의 해당 질병에 대한 재창출 후보를 예측함으로써, 정확한 신약 재창출 후보를 예측할 수 있는 효과를 기대할 수 있다.

6. 민**(박사, 2019.8졸) - 특허 : 심층 신경망 기반 질병 정보 예측 시스템 및 방법, 대한민국, 2018

기존에 알려진 생물학적 조절관계 정보를 기반으로 심층신경망을 구성하고 전사체 데이터 기반으로 질병 판별기를 학습한 후, 학습 모델 간에 활성화되는 기능, 경로, 유전자를 역추적하여 신규 질병 마커 및 기전 후보를 선정하는 방법을 고안하였다. 개발 기술은 전사체 외의 다양한 오믹스 데이터에 대해서도 심층신경망의 구성 및 적용이 가능하기 때문에 멀티오믹스 데이터 통합 및 판별모델 개발에도 이용이 가능하며, 신규 질병 마커 발굴은 물론, 연관된 기전 정보도 유추하여 해석 가능한 질병 조절 모델의 발굴도 가능하다. 이러한 연구는 최근 Explainable AI와 같은 연구를 생물학적 마커/기전 발굴 관점에서 재해석했다는 점에서 의의가 있다.

7. 박**(박사, 2019.08졸) - 특허 : EGFR 저해제 저항성 암 치료제, 대한민국, 2019.11.20.

본 특허에서는 대장암의 항암제 내성을 극복할 수 있는 새로운 병용치료 타겟을 제시하였다. 유전체 데이터 분석, 수학 모델링, 컴퓨터 시뮬레이션 분석과 암 세포주 실험을 융합한 시스템생물학 연구를 통해 세툭시맙 반응성에 대한 바이오마커로 다섯 개의 새로운 유전자(DUSP4, ETV5, GNB5, NT5E, PHLDA1)를 찾아내었다. 특히 GNB5는 병용치료시 기존 바이오마커인 KRAS 돌연변이 유무에 관계없이 세툭시맙 반응을 향상시킨다.

8. 서**(박사, 2019.08졸) - 특허 : 가변 구조광 생성 장치 및 방법, 대한민국, 2019

본 발명은 가변 구조광 생성 장치 및 방법에 관한 것으로, 변조된 레이저 광을 반사하는 멤스 미러의 리사쥬 스캔 구동 전압의 양축 구동 주파수, 초기 위상 및 진폭 값에 의해 구조광의 패턴 개수, 패턴 모양 및 시야가 가변되는 것을 이용하여 사용자가 원하는 구조광의 패턴 개수, 패턴 모양 및 시야를 갖는 구조광을 생성하는 장치 및 방법에 관한 것이다.

9. 신**(박사, 2017.2졸) - 특허 : 섬유 기반 미세유체소자를 위한 다종 유체 이송 시스템, 대한민국 , 2017년

다종의 유체가 있는 시료패드를 회전시켜 검출패드에 접촉시키는 방식으로 종이 기반 lateral flow assay에서의 다단계 반응 및 검출을 이끌어낸다. 본 특허는 사용자 편의성이 크고 식재료의 생산, 유통 과정에서 빠른 검사가 가능하여 농‧축‧수산업 분야에 크게 기여할 것으로 기대된다.

10. 양**(박사, 2017.8졸) - 특허 : 단백질을 변화시키지 않는 암 돌연변이의 기능적 recurrence를 구하는 방법 및 장치, 대한민국, 2017

본 발명은 암 연구의 난제 중 하나인 의미 있는 돌연변이를 찾아내는 방법에 대한 것이다. 본 발명으로 인해 가능하게 된 의미 있는 돌연변이의 발견을 통해 암과 관련된 예측 및 진단 분야의 연구가 보다 활발해질 것으로 기대된다. 특히 현재의 방법으로는 유전체의 일부에 불과한 유전자 코딩 지역에서의 문제만을 발견할 수 있기 때문에, 본 발명의 방법과 같이 유전체 전체에서 문제를 찾을 수 있는 방법이 매우 필요한 상황이다. 따라서 본 발명의 수요가 상당할 것으로 기대된다.

11. 윤**(박사, 2019.02졸) - 특허 : 탄성도 측정 장치, 대한민국, 2019

본 특허는 챔버들 내부의 압력이 증가할 때, 하나의 박막은 외부 탄성체와 접촉한 상태로 변형되는 반면, 다른 하나의 박막은 외부 탄성체와 접촉하지 않은 상태로 변형되도록 구성하여 외부 탄성체의 탄성도를 측정할 수 있는 장치이다. 본 탄성도 측정 장치는 피부 등 외부 탄성체의 경도 측정하여, 피부 탄성도를 인간의 열적 쾌적감을 예측할 수 있는 새로운 지표로 활용이 가능하다. 이는 소름이 돋을 때 입모근이 수축 및 이완하며 피부의 탄성도가 변한다는 점을 착안한 것으로, 피부 탄성도를 인간이 느끼는 열적 쾌적감을 측정할 수 있는 세계최초의 지표로 제시하였다. 본 발명은 새로운 개념의 개인별 맞춤형 냉/난방기의 탄생을 예고하고 있으며, 언제 어디서나 주변 환경이나 개인별 체질과 무관하게 인간의 열적 괘적감을 정확하게 측정할 수 있다.

12. 정**(박사, 2017.8졸) - 특허 : 물방울이 계면에 합쳐지는 과정을 이용하여 2차원 계면상에서 서로 다른 계면활성물질의 섞임을 관찰하기 위한 시스템 및 방법, 대한민국, 2015

2차원 계면상에서 서로 다른 계면활성물질의 섞임을 관찰하기 위하여 깔끔한 2D 경계를 형성하는 기술이며, 측정기술인 동시에 분석기술이다.

13. 정현철(박사, 2018.08졸) - 기술이전 : 신생항원 면역항암치료 동반진단 기술 , ㈜펜타메딕스, 2019

면역항암치료는 고가의 치료 방법임에도 낮은 반응률을 보이기에 치료에 대한 예후를 예측할 수 있는 마커 및 방법론에 대한 수요가 높다. 돌연변이 혹은 신생항원의 개수가 많은 환자가 면역항암치료에 대한 반응성이 좋을 것이 예측 가능하여 신생항원의 양(neoantigenl oad)이 진단마커로 활용될 수 있다는 보고가 이루어지고 있으나 돌연변이가 많은 환자 중에서도 좋은 반응성을 보이지 않는 경우가 비일비재하여 추가적인 마커 개발이 필요하다. 본 기술은 DNA methylation, 저항성 돌연변이, neoantigen 이 유래되는 유전자의 기능 등 추가분석을 통해 정확한 동반진단이 가능한 기술들의 집합이다.

14. 차**(박사, 2017.8졸) - 기술이전 : 단일 차원 군집 분석의 분산처리를 이용한 대용량 데이터의 군집 분석 시스템, 방법 및 이를 위한 기록 매체, ㈜ 유저해빗, 2018

대용량의 데이터를 대상으로 군집 분석을 수해하려 할 때 소요되는 계산량이 많아 분석이 불가능한 문제 및 일부 객체만을 선택하여 군집 분석을 수행할 경우 중요한 의미를 가지고 있을 수 있는 객체가 제외됨에 따라 결과의 정확성이 떨어지는 문제를 해결하기 위해 다차원 데이터를 단일 차원 데이터로 분해한 뒤 군집 분석을 수행하고, 해당 분석 결과를 결합하는 방법을 통하여 데이터의 크기에 제한되지 않는 군집 분석을 가능하게 하는 군집 분석 시스템 및 방법을 제공하였다.

15. 황**(박사, 2020.02졸) - 창업 : 수술시 인체내 삽입하기 위한 현미경기반 의료기기 개발, ㈜브이픽스메디칼, 2016

㈜브이픽스메디칼은 악성종양제거 수술 시 오랜 시간이 소요되는 동결 조직검사를 대체하는 실시간 생체검사가 가능한 초소형 현미경을 개발하였다. 초소형 레이저 스캐너 및 리사쥬 패턴 형성방법을 기반으로 실험실용 이미징 장비와 암수술용 의료기기 개발을 목표로 한다. 본 사는 현재 Series A (36억원) 기술투자금 유치를 하였으며 (TIPS 사업에 선정 10억원 포함) 국내외 창업 경진대회 수상 및 중소벤처기업부 장관상을 수상하였다.

16. 박**(석사, 2018.2졸) - 특허 : 신경망 시스템을 이용한 정보의 장기, 단기, 및 하이브리드 기억을 위한 방법, 대한민국(우선권) , 2019

시냅스 학습규칙의 대칭성이라는 단순한 물리적 특성의 조절만으로 신경망의 구조적 변화 없이 저장된 정보의 안정성을 능동적으로 조절 및 변환할 수 있는 시스템을 구현한다. 이를 통해, 기존의 신경망을 사용한 정보저장 시스템의 한계였던 안정성-가소성 딜레마에 대한 해결책을 제시하였고, 능동적 정보저장이 필요한 인공지능의 구현에 필수적인 기술이 될 것이라 기대한다.

17. 박**(석사, 2019.2졸) - 창업 : 인공지능 기술 기반 콘텐츠 및 음악제작 소프트웨어, Humelo, 2018

본 회사는 인간의 감정과 컨텍스트 학습을 바탕으로 하는 음성합성 및 음악제작에 대한 독자적인 원천기술을 개발하고 있다. 관련 기술은 음성신호처리 flagship 학회인 ICASSP에 oral 발표를 비롯하여 다수 의 논문으로 발표되고 있으며, google의 음성합성 기술과 동일한 성능에 감정이라는 새로운 기능이 추가되어 있어서, 세계적인 수준의 기술을 확보하고 있다. 관련 기술의 독창성과 시장성을 인정받아 series A 투자를 유치하였으며, 국내 최대의 k-pop 회사인 SM 엔터테인먼트와 가상 연예인 상업화를 진행하고 있다.

3.2 대학원생 연구 수월성 증진계획

1) 연구 참여와 교과목의 연계

- 석사 및 박사과정 학생들이 학위를 시작하는 초반부터 자기 주도적으로 활발하게 연구에 참여할 수 있도록 환경과 시스템을 구축하고자 한다. 즉, 현재 운영되고 있는 연구학점 제도를 확대·발전시켜 연구 프로젝트 참여 및 연구성과를 체계적으로 교과 평가에 반영할 수 있는 제도를 운영함으로써 대학원생들이 연구에 집중할 수 있는 환경을 조성함과 동시에 활발한 연구참여에 대한 동기를 부여하고자 한다.

- 현재 학과에서 운영되는 학위심사 제도(석사학위 심사, 박사자격시험, 박사학위 예비심사 및 최종심사)에서 박사학위 예비심사를 2년 이내에 통과하는 것을 필수사항으로 개편하여 모든 참여 대학원생들이 학위과정 초반부터 한 가지 이상의 연구 프로젝트를 계획성을 가지고 주도적으로 수행하도록 동기를 부여하며 심사 피드백을 반영함으로써 양질의 연구가 진행될 수 있도록 할 계획이다.

- 새로운 연구에 대한 아이디어를 수립하고 연구를 수행하는 과정에서, 충분한 관련 지식을 습득하고 다른 학생 및 연구자와 토론할 수 있는 연구 중심 교과목을 운영하고자 한다. 현재 운영 중인 연구 교과목을 기반으로 발전시켜 관련 지식습득과 연구 진행이 긴밀하게 연결되도록 한다.

- 연구의 결과물을 논문으로 작성하는 과정에서 요구되는 능력을 습득할 수 있는 교육과정을 운영하여 참여 대학원생들이 연구결과를 양질의 논문으로 완성하며 성공적으로 국내저널/국제저널/학회 등에 발표하도록 한다.

2) 연구 교류 프로그램

- 학과 내 바이오를 중심으로 하는 바이오정보, 시스템생물, 바이오전자, 바이오나노 및 마이크로시스템, 뇌과학 및 신경공학, 바이오이미징 등 여러 분야의 교수진과 연구진을 기반으로 두 가지 이상의 분야를 융합시켜 새로운 시도를 할 수 있는 교육 프로그램의 개발을 추진하고자 한다. 학과에서는 이미 바이오퓨전 세미나 등의 교과목을 운영함으로써, 두 가지 이상의 분야가 하나의 주제로 연결되어 새로운 해결책을 제시할 수 있는 방법을 모색하고 논의할 수 있는 기회를 제공하고자 하였다. 이러한 교육과정을 기반으로 제시되었던 아이디어가 실제적인 연구와 이어질 수 있는 교육 프로그램으로 발전시켜 새로운 융합연구를 촉진하고자 한다.

- 여러 분야의 참여 대학원생들이 수시로 자유롭게 토론할 수 있는 오픈 공간을 만들어 학생들 간 연구 교류 환경을 조성한다.

- 현재 운영 중인 겸임교수 제도를 적극 활용하여 국내외 다양한 분야의 석학들과 학과 내 교수진, 석사 및 박사과정 학생들 간의 공동 연구 기회를 높이고자 한다.

- 학과에서는 KAIST Bio-IT Healthcare Initiative 프로그램의 일환으로 ‘Precision Electromedicine’, ‘The Future of Medical Diagnosis and Tretments’, ‘The Neural Basis of Cognition’을 주제로 하는 심포지움을 개최하고 있다. 이러한 심포지움에서는 바이오정보/시스템생물, 바이오전자, 바이오나노/마이크로시스템, 뇌과학/신경공학, 바이오이미징 등 각 분야에서 국제적으로 명성있는 학자들을 초청하여 세미나를 개최할 뿐 아니라 대학원생들이 연구주제를 전문가들과 토론할 수 있는 기회를 제공함으로써 교육의 효과를 극대화하였다. 이를 더욱 발전시켜 다양한 과학기술, 산업, 사회의 문제를 주제로 지속적인 심포지움 시리즈를 개최하고 교류의 폭을 넓혀 대학원 교육과 연구의 질을 높이고자 한다. 지속적이며 활발한 교류를 위해 온라인 시스템을 이용한 웨비나, Virutal Conference 등도 기획하고 있다.

- 해외 연구실과 공동연구를 위한 교환학생 프로그램의 경비를 지원하는 비율을 높여 양질의 국제 연구 교류의 기회를 제공하고자 한다.

- 참여 석사 및 박사 과정 학생들의 저명 국제학회 참가 및 발표를 지원하여 전문 분야의 세계적 연구 동향을 파악하고 다양한 피드백을 통해 연구의 질을 향상시키고 국제적인 경쟁력을 확보할 수 있는 기회를 제공하고자 한다.

- 참여 대학원생들이 연구방법에서의 전문성을 서로 교류하고 공동연구를 추진할 수 있도록 다양한 연구분야 주제로 연구방법 워크샵 시리즈를 운영하고자 한다. 이 워크샵에 발표자 혹은 청중으로 참여할 경우 연구학점으로 인정받을 수 있는 제도도 정립해나갈 계획이다.

- 참여 대학원생들이 연구를 진행하는 중 여러 가지 요인으로 연구에 대한 흥미를 잃게 되거나 정신적으로 심한 스트레스를 받는 경우가 종종 발생할 수 있다. 또한 극심한 스트레스 상황이 아니더라도 꾸준히 흥미를 가지고 연구에 집중하기 위해 지속적인 내적 혹은 외적 동기부여가 필요하다. 참여 대학원생들이 연구에 흥미를 잃지 않고 연구에 집중하도록 도와주기 위해 참여 교수진, 포스닥 등 신진 연구 인력, 외부에서 초청된 전문가가 본인의 연구 경험 혹은 실패를 극복한 사례 등을 나누고 학생들과 같이 논의하는 형식의 특강 프로그램을 운영하고자 한다.

3) 새로운 연구 시도 지원

- 참여 석사 및 박사과정 학생들이 창의적이고 영향력이 클 것으로 기대되지만 실패할 가능성이 있는 연구 아이디어를 냈을 때 최초의 연구 시도를 지원할 수 있는 제도를 만들 예정이다. 대학원생들이 자유롭게 연구제안을 지원하고 선정이 되면 소규모의 연구비를 지원받아 새로운 연구를 시도해보는 식으로 운영될 예정이다. 만약 최초 시도의 결과에서 양질의 연구로의 발전가능성이 보이는 선행연구결과를 획득한 경우에는 적절한 연구프로그램과 연계하여 지속적인 연구를 진행할 수 있도록 할 예정이다. 이러한 제도는 대학원생들이 연구의 흥미를 느끼고 새로운 시도를 실현할 수 있는 기반을 제공할 것으로 기대한다. 또한, 기존의 연구를 뛰어넘어 새로운 돌파구(breakthrough)를 제시하는 연구로 발전될 가능성을 제공할 수 있을 것이다.

4) 산업체 및 병원과 연구의 연계 운영

- 각 분야별 학과, 학교 내 교수 뿐 아니라 산업계 의료계 인사 등을 초청하여 바이오의료 여러 분야의 신기술과 관련 산업계 최신 동향 등을 지속적으로 습득할 수 있는 대학원 과정 강좌,‘산학연병(산업체-학교-연구소-병원) 인스퍼레이션 강연 시리즈’를 개설할 예정이다.

- 연구과정에서 요구되는 수요에 따라 의과대학 병원과 연계하여 임상현장을 직접 경험하고 필요한 부분을 바이오공학으로 연결할 수 있는 기회를 제공하고자 단기 실습 과정을 운영할 예정이다.

4. 신진연구인력 운용

4.1 우수 신진연구인력 확보 및 지원 계획

교육연구단의 연구 발전 방향에 부합하는 신진연구 인력을 확보하기 위해 참여교수별 추천을 받아 바이오의료 융합분야에서 활동하고 있는 우수한 자를 우선 대상으로 채용하였다. 신진연구인력은 경력 및 연구실적을 우선으로 임용을 결정하였으며 다음과 같은 우수한 연구성과를 달성했다.

■ 신진연구인력의 우수한 연구실적 및 진로 현황

1. 연구교수. . 20150301 - 20161130. Sh******. V***

2. 연구교수. . 20130901 - 20151031. 연세******. 조***

3. 연구교수. . 20130901 - 20170831. 셀렉******. C***

4. 연구교수. . 20190301 - 20200229. 상명******. 조***

5. 박사후연구원. . 20150701 - 20170630. 대구******. 조***

6. 박사후연구원. . 20170901 - 20171231. 셀렉******. 선***

7. 박사후연구원. . 20161201 - 20170917. 한국******. 선***

8. 박사후연구원. . 20180301 - 20190731. (주******. 선***

9. 박사후연구원. . 20171201 - 20180228. 셀렉******. 선***

10. 박사후연구원. . 20180301 - 20190228. 한양******. 의***

11. 박사후연구원. . 20140301 - 20141203. 고려******. 연***

12. 박사후연구원. . 20170901 - 20180831. Ha******. P***

13. 박사후연구원. . 20160301 - 20170111. Ya******. P***

14. 박사후연구원. . 20160301 - 20170831. Ka******. P***

15. 박사후연구원. . 20150713 - 20160229. 수원******. 교***

16. 박사후연구원. . 20190901 - 20200229. 한국******. 연***

17. 박사후연구원. . 20190901 - 20200430. 특허******. 특***

■ 과제책임자로 연구수행

1. 연구교수. 악성 ******. 20150601~20160531. 미래***

2. 연구교수. 기능적******. 20150601~20160531. 보건***

3. 연구교수. 기능적******. 20160601~20170531. 보건***

4. 연구교수. 항염증******. 20170601~20170831. 교육***

5. 박사후연구원. (학술******. 20180901~20191231. 교육***

교육연구단의 신진연구인력 확보 및 지원 계획은 다음과 같다.

1) 바이오 융복합 IBN (IT-BT-NT) 펠로우십 운영 (우수인력 확보)

아래의 조건을 만족하는 우수인력을 융복합 PhD fellow로 선발한다.

- 박사학위 취득 1년 이내의 박사급 인력

- 생명정보/시스템생물학, 바이오전자, 바이오/의료 영상, 바이오나노/마이크로 시스템, 뇌인지공학/신경공학 중 2개 이상의 분야에 걸친 학위연구 주제

아래의 조건을 만족하는 우수인력을 융복합 PhD scholar로 선발한다.

- 박사학위 취득 2년이내의 박사급 인력

- 생명정보/시스템생물학, 바이오전자, 바이오/의료 영상, 바이오나노/마이크로 시스템, 뇌인지공학/신경공학 중 2개 이상의 분야에 걸친 연구 주제

- IBNPhD fellow로 1년이상 재직한 자 중 평가위원회의 추천을 받은 자

아래의 조건을 만족하는 우수인력을 융복합 연구교수로 선발한다.

- 박사학위 취득 3년이내의 박사급 인력

- 생명정보/시스템생물학, 바이오전자, 바이오/의료 영상, 바이오나노/마이크로 시스템, 뇌인지공학/신경공학 중 2개 이상의 분야에 걸친 연구 주제

- IBN PhD fellow로 1년이상 재직한 자 중 평가위원회의 추천을 받은 자 또는 뛰어난 연구성과로 평가위원회의 추천을 받은 자

- 본 트랙은 KAIST 비전 2031 중“기술사업화”부분을 강화하기 위한 프로그램이다.

- 사업가 마인드(사업화혁신) 및 Flagship 창출 역량(연구혁신)을 갖춘 국제적 인재양성을 목적으로 한다.

아래의 조건을 만족하는 우수인력을 융복합 산학 연구교수로 선발한다.

- 박사학위 취득 3년이내의 박사급 인력

- 생명정보/시스템생물학, 바이오전자, 바이오/의료 영상, 바이오나노/마이크로 시스템, 뇌인지공학/신경공학 중 2개 이상의 분야에 걸친 연구 주제

- 5년 이상의 산업계 경험자

- 본 트랙은 본 학과의 “헬스케어”혁신사업 (Healthcare/Brain+ C-Network 사업)과 연계하여 의약학 융합연구를 강화하기 위한 프로그램이다.

- 중개연구 (Translational Research) 전문 인력을 충원을 통한 바이오의료 융합기술의 실용화 및 상용화를 선도하는 것을 장기 목표로 한다.

아래의 조건을 만족하는 우수인력을 융복합 의학 연구교수로 선발한다.

- 의학박사학위 및 전문의 취득자

- 생명정보/시스템생물학, 바이오전자, 바이오/의료 영상, 바이오나노/마이크로 시스템, 뇌인지공학/신경공학 중 2개 이상의 분야에 걸친 연구주제

2) 바이오 융복합 IBN 플래그쉽 프로젝트 운영 (우수인력 양성)

바이오 기술 혁신을 주도할 수 있는 T자형 리더양성을 위해, 심층융합을 위한 신진연구 개인 프로젝트 지원 (출장비, 재료비)

신진연구자가 개인 연구비 지원에 앞서 융복합적, 독창적, 혁신적 연구에 착수하여 빠른 시간에 선행연구결과를 얻을 수 있도록 장려

교육연구단 예산 규모에 맞춰 지원 규모를 정하며, 심사는 IBN 평가위원회에서 담당한다.

선발과정에서 멘토 교수를 지정하며, 멘토교수와 공동연구 형태로 진행한다.

3) BIO-IT 혁신 싱크탱크 운영 (우수인력 양성)

학과 혁신사업인 BIO-IT 싱크탱크 사업과 연계하여 산학병연 혁신적 연구주제 발굴을 목표로 하는 기획 프로그램입니다.

유형 1: IBN track 1 연구자와 교육연구단 참여 교수 매칭을 통하여, 첨단 바이오 헬스케어 분야의 새로운 연구주제를 발굴하고, IBN 연구자를 연구책임자로 하는 연구 제안서 제작을 목표로 한다.

유형 2: IBN research/industry/MD faculty와 교육연구단 참여 교수 매칭을 통하여, 첨단 바이오 헬스케어 분야의 새로운 연구주제를 발굴하고, 공동 연구 프로젝트 기획을 목표로 합니다.

Inspiring Industrial talk - 각 유형은 BIO-IT 싱크탱크 사업의 Inspiring Industrial talk series에서 분기별로 기획발표를 진행하며 의견수렴과 연구 제안서 개선을 진행합니다.

4) BIO-IT 국내/해외 허브 네트워크 (우수인력 확보)

국내 유수기관 및 해외 우수 인력을 IBN 펠로우십으로 유치하기 위해 국제 네트워크를 활용하는 네트워킹 프로그램입니다.

첫째, 학과의 Bio-IT 국제화 네트워크를 적극 활용, 해외 유수대학의 최근 박사학위 수여자 초청 세미나 진행하고 공동연구주제를 발굴한다.

둘째, 학과 혁신 국제화 사업 (Healthcare/Brain+ G-Network 강화 사업)과 연계, MOU 체결관계에 앴는 해외 BME 학과 및 해외 TOP 10 BME 글로벌대학 학과를 통해 우수 졸업생을 발굴한다.

셋째, 학과 혁신 국제화 사업 (Healthcare/Brain+ G-Network 강화 사업)과 연계, TOP BME 연구그룹과 국제공동연구 활성화 및 신진연구자 간담회를 위한 국제공동워크샵을 개최한다 (예: Harvard-Med)

5. 참여교수의 교육역량

5.1 참여교수의 교육역량 대표실적

 <표 2-8> 교육연구단 참여교수의 교육역량 대표실적 - 아래 리스트.

1. 김철. . 회로및시스템. 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.

2. 남윤기. . 생체전자소자. book chapter. ISBN: 978-3319286945, 275-291. ##바이오공학 핵심 분야 중 하나인 헬스케어 의료전자 소자의 최신 연구동향을 심도 있게 다룬 교재 ‘Stretchable Bioelectronics for Medical Devies and Systems’에서 In Vtiro Neural Recording 기술에 대한 chapter를 집필하였다.

3. 박성홍. . 의료영상시스템. 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).

4. 백세범. . 생물물리. 교과목 신설. 교과목개설현황 첨부. ##Special Lecture (BiS800) 운영을 거쳐 2015년 가을학기 뇌인지공학 프로그램 커리큘럼으로 Advanced Computational Neuroscience 교과목을 신설하였다. 학내는 물론 국내에서 찾아보기 힘든 계산뇌과학 분야 대학원 과목으로, 수학적 이론과 컴퓨터 시뮬레이션에 기반한 시스템 신경과학 및 뇌공학 연구 관련 컨텐츠를 제공한다.

5. 이도헌. . 생물정보처리. 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.

6. 이상아. . 인지신경과학. 교과목 개설. 교과목개설현황 첨부. ##공간을 인지하는 뇌 기능은 우리가 가지고 있는 고등 인지능력 중 가장 오래전에 진화된 기능이라고 알려져 있다. Neural Basis of Spatial Cognition은 두뇌의 공간탐색과 네비게이션 시스템에 대한 신경학적 표상과 이에 기반한 뇌 네트워크의 다양한 기능들(시계열 정보, 에피소딕 기억, 추상개념 구조화 등)을 소개한다. 어떻게 기본적인 인지기능에서 추상개념 구조화까지 가능케 하는지, 뇌 신호로 공간인지 및 기억력을 예측하고 증강할 수 있는 새로운 뇌공학적 방법 및 도구에 대해 논의한다.

7. 이상완. . 계산신경과학. book chapter. ISBN-13: 978-3319196824, 39-50. ##본 저서(Fifty Years of Fuzzy Logic and its Applications)는 인간의 불확실성 기반 추론, 학습, 의사결정 과정을 모델링 할 수 있는 이론과 기술을 소개하고, 아울러 헬스케어/스마트 로봇으로의 응용사례도 소개하고 있다. 최적의 문제 해결에 초점을 둔 인공지능 기술은 인간의 준최적 문제해결 능력을 모델링하는데 한계가 있어서, 의사결정/정신질환 관련 헬스케어 응용이 어렵다. 이와 같이 인간의 실제 추론 학습과정을 모델링하는 개념에 대한 이해는 관련 시스템 디자인에 필수적인 만큼, 본 저서에 소개된 철학을 바탕으로 교육을 수행하였으며, 그 결과로 학습을 동반하는 인간의 문제해결능력을 높은 정밀도로 모델링할 수 있게 되었다. 이러한 철학을 바탕으로 한 연구 결과는 최근 Science Robotics (2019), Nature Communications (2019)에 발표된 바 있다.

8. 이수현. . 인지신경과학. 교과목 개설. 교과목개설현황 첨부. ##본 교과목(Learning and Memory System)에서는 뇌의 기억 시스템에 중점을 두고 fMRI 등을 이용한 인간행동 연구, 전기생리학 및 분자세포 생물학적 접근과 결합된 동물행동 연구를 바탕으로 학습과 기억에 대한 기본 개념을 학습할 기회를 제공한다. 또한 팀 활동과 토론을 통해 이러한 기본 개념이 실제 생활에 어떻게 적용될 수 있는 지 심도있게 다룰 수 있는 기회를 함께 제공한다. 본 교과목을 통해 인간 기억 시스템에 대한 다각적이며 심도있는 이해를 배울 수 있으며, 또한 뇌의 ‘기억 시스템’이라는 주제를 중심으로 신경과학 및 공학의 다양한 연구방법을 배우고 논의함으로써 뇌인지 분야에서 융합적 사고 역량을 강화시키는 기반을 마련하였다.

9. 정기훈. . MEMS. book chapter. ISBN13 : 978-1849198974, 157-200. ##본 북챕터는 미국 위스콘신주립대학 Hongui Jiang 교수의 Optical MEMS for Chemical Analysis and Biomedicine 저서에 수록되었다. 해당 북챕터는 참여교수를 포함한 5명의 석박사과정 학생과 함께 서술하였으며 Biologically inspired optical surfaces for miniaturized optical system 라는 제목으로 자연계에 존재하는 마이크로 구조를 광학시스템에 적용하여 카메라 및 이미징 시스템을 구축하는 기술 및 최신 동향에 대해 서술하였다. 구체적으로, 나비와 나방 등의 날개에 존재하는 미세광학구조를 생체모사하여 MEMS 공정을 통하여 antireflection 및 저반사 기능을 갖는 구조를 설계 및 디자인하여 높은 명암비를 갖는 연구를 소개하였다. 또한, 곤충 Xenos Peckii의 시각적 특성인 각각의 오마티디아에서 개별적 영상을 획득하는 방식을 모사하여 이크로 프리즘 어레이와 마이크로 렌즈 어레이로 구성된 초박형 렌즈에 관한 연구도 소개하였다. 본 저서는 광학 생체모사 연구분야에서 광범위하게 참고 및 적용 가능한 참고문헌이 될 것으로 사료된다.

10. 조영호. . MEMS. 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)

11. 최명철. . 생물물리. 우수강의상. 상패사본 첨부. ##2016 우수강의상 (한국중성자빔 이용자협회) 알츠하이머병의 핵심 단백질인 ‘타우’ 단백질의 구조와 상호작용을 서브나노미터 스케일에서 측정하기 위한 Small Angle X-ray/Neutron Scattering 에 대한 연구 동향을 소개하고, 이 분야의 Breakthrough가 될 Challenge 연구를 제시하는 강연을 진행하였다.


6. 교육의 국제화 전략

6.1 교육 프로그램의 국제화 현황 및 계획

① 교육 프로그램의 국제화 현황 및 계획

■ 외국 연구소 및 대학과의 인적 교류 현황 및 계획

현재 본 교육연구단은 아시아권 다섯 대학, 유럽권 두 대학, 및 미국 두 대학과 MOU를 체결하고 있다.

앞으로 본 교육연구단은 바이오공한 분야 글로벌 인재 양성을 위해서 MOU 체결한 바이오공학 분야 글로벌 우수 대학과 대학원 공동학위제(double degree) 및 교환학생 프로그램 추진하여 본 교육연구단 대학원생들에게 글로벌 인재로 성장하기 위한 국제적 교육과정을 경험할 수 있는 기회를 제공할 예정이다.

이러한 기회를 통하여 본 교육연구단의 대학원생들은 국제적으로 바이오공학 관련 학과의 교육과정을 실제적으로 경험하고, 글로벌 우수 대학 실험실들의 선진적 바이오공학 기술 또한 학습하고자 한다.

나아가, 첨단 바이오공학산업을 이끌고 있는 전 세계 각국의 병원들(하버드 메디컬 스쿨 등)과의 교류를 통해 의료산업 최전선에서 쓰이고 있는 바이오공학 기술의 임상적인 접근을 경험하게 할 예정이다.

이는 바이오공학 산업기술이 필요한 시장과 나아갈 방향을 제시할 있다는 점에서 상당히 중요한 과정이라고 생각한다. 이러한 교육과정 국제화는 현 바이오공학 교육의 국제적 흐름을 파악하는데 큰 도움이 될 것이며, 이를 통해 국제적 지식의 기준을 세우고자 한다.

■ 현재 본 교육연구단과 MOU를 체결하고 있는 글로벌 우수 대학

• 국립대만대학교 (NTU), Institute of Biomedical Engineering (2016.10.04.)

• 베이징대학교, Center for Data Science in Health and Medicine (2016.12.28)

• 싱가포르 국립대 (NUS), Department of Biomedical Engineering / Biomedical Institute for Global Health Research & Technology (2017.10.15.)

• 중국 심천과기대(SIAT), Institute of Biomedical & Health Engineering (IBHE) (2017.06.16.)

• 상하이교통대(SJTU), School of Biomedical Engineering (2018.10.18)

• 영국 Leeds 대학교, The Faculty of Engineering (2017.02.16.)

• 스위스취리히연방공대(ETHZ), Department of Biosystems Science and Engineering (2019.11.1)

• 미국 조지아공대 (Georgia Tech) 의공학과 / 에모리대학(2014.12.18.)

• 미국 UC Irvine, Department of Biomedical Engineering (2017.08.04.)

■ 바이오공학 분야 글로벌 우수 대학과 신규 글로벌 네트워크 형성 계획

본 교육연구단이 글로벌 TOP10 대학원으로 도약하기 위해서 올해부터 정기적으로 바이오공학 분야 글로벌 우수 대학의 학과장을 초청하여 각 대학원의 대학원 교육 과정, 우수 외국인 유치 등에 대한 전반적인 교육관련 학과운영 전략에 대해서 배울 수 있는 기회를 마련하고 본 참여교수들과의 네트워크를 강화하고자 한다.

■ 해외석학 초빙 및 활용 현황 및 계획

본 교육연구단은 지난 3년간 대학원생들에게 최신 글로벌 연구 동향을 파악하고 국제 교류의 기회를 제공하기 위해서 바이오공학 각 분야에서 선도적인 연구를 수행하고 있는 36명의 해외석학을 초빙하여 초청세미나를 개최하였다.

앞으로도 정기적으로 바이오공학 각 분야에서 선도적인 연구를 수행하는 해외석학을 초빙하여 세미나 및 심포지움을 활발히 개최하여 해외석학과 본 교육연구단 참여교수간 글로벌 인적 네트워크를 형성할 기회를 제공하고 나아가 본 교육연구단 대학원생들이 해외석학 연구실을 방문하여 공동연구를 수행하고 공동 지도교수 및 학위논문 심사위원으로 초빙할 수 있는 기회를 제공할 예정이다.

또한 해외석학 뿐만 아니라 바이오공학 관련 국제저명학술지(예를 들면, Nature Biomedical Engineering, Science Translational Medicine 등)의 편집장을 초빙하여 본 교육연구단의 참여교수와 대학원생에게 논문 투고 요령에 대해서 강연을 들을 수 있는 기회를 제공함으로써 본 교육연구단의 최신 연구결과가 바이오공학 관련 국제저명학술지에 많이 발표될 수 있는 환경을 조성할 계획이다.

■ 최근 3년간 대표적 해외석학 초청세미나 현황 (총 36건 중 대표실적 15건)

1. 2017.07.17. Michael Unser. Professor. EPFL, Switzerland. 'An introduction to Sparse Stochastic Processes'

2. 2017.09.12. Stephen Gould. Professor. Johns Hopkins University. 'Exosome Biogenesis & Protein Budding'

3. 2017.09.13. Christopher Summerfield. Professor. University of Oxford, Google DeepMind. 'Neural and Computational Mechanisms of Human Decision-Making'

4. 2017.09.28. Rongjun Yu. Professor. National Univerisyt of Singapore. 'The neural basis of decision making under uncertainty'

5. 2017.11.16. Ben Seymour. Professor. Unversity of Cambridge. 'Pain and aversive learning : from computational neuroscience to clinical neuroengineering'

6. 2018.03.28. Joel Leibo. Ph.D.. Google DeepMind. 'The interplay of competition and cooperation in shaping intelligence'

7. 2018.04.11. Jaime Gomez-Ramirez. Professor. University of Toronto. 'The unreasonable effectiveness of mathematics, revisited: big data and neuroscience'

8. 2018.06.22. Chwee Teck Lim. Professor. National Universiry of Singapore. 'Microfluidic Platforms for Human Diseases: From Diagnosis to Therapy'

9. 2018.11.14. Michael Sailor. Professor. University of California, San Diego. 'Treatment of Saureus Bacterial Infections with Porous Silicon Nanoparticles'

10. 2018.11.21. Ludovico Minati. Professor. Tokyo Institute of Technology Institute of Innovative Research. 'Complexity and Emergence across Neural Dynamics and Non-linear Electronic Circuits'

11. 2019.03.27. Zhi-pei Liang. Professor. University of Illinois at Urbana-Champaign. 'Magnetic Resonance Imaging: Old Challenges and New Opportunities'

12. 2019.04.03. Gabe Kwong. Professor. Georgia Tech and Emory University. 'Harnessing Proteases as 'Biological Bits' for Programmable Medicine'

13. 2019.07.11. John D. Murray. Professor. Yale University School of Medicine. 'Hierarchical Specialization of Cortex: Large-scale Gradients Linking Microcircuitry, Anatomy, and Function'

14. 2019.08.22. Dan Dongeun Huh . Professor. Univ. of Pennsylvania . 'Human Organs-on-a-Chip: Microengineered Biomimicry of Human Physiological Systems'

15. 2019.10.30. Gabriel Kreiman. Professor. Harvard Medical School. 'Peeking inside the Brain to Develop the Next Generation of AI'

■ 우수 외국인 학생 유치 현황 및 계획

본 교육연구단의 글로벌 대학원 교육을 실현하고 우수한 인재를 해외로부터 확보하고 위하여 그동안 미국, 중국, 이란 등 다양한 국가들로부터 온 28명의 석사과정 및 박사과정 대학원생과 프랑스, 오스트레일리아, 스웨덴 등 국가들로부터 방문한 15명의 대학원 교환학생을 유치하였고, 앞으로도 더욱 우수한 외국인 학생을 많이 유치하기 위해서 다방면으로 노력을 기울일 예정이다. 특히, 전략적으로 태국, 베트남, 인도네시아와 같은 동남아 국가들로부터 우수한 학생을 지속적으로 유치하기 위하여 매년 바이오공학 분야 우수 동남아 대학을 직접 방문하여 본 교육연구단의 대학원 프로그램을 소개하고 대학원 진학에 관심있는 학생들과 면담을 진행할 계획이다. 이와 더불어 본 교육연구단에서는 차별적인 글로벌 교육 및 연구 과정을 제공하고 외국인 친화적 연구실 문화 환경을 조성하여 우수한 외국인 학생들이 교육을 받고 연구를 수행하는데 어려움이 없도록 노력할 계획이다.

■ 글로벌 교육 인프라 현황 및 향상 계획

학생들의 글로벌 역량을 키우기 위해서 현재 본 교육연구단의 전임교수의 대부분 대학원 수업이 영어로 진행되고 있으며, 앞으로도 영어강의 수업 수를 지속적으로 증가시킬 계획이다. 현재 25명의 전임교수 중 외국인 전임교수는 2명이고 앞으로 외국인 전임교수를 더 확보하기 위해서 상시 채용 공고를 시행할 계획이다. 또한 우수 외국인 대학원생 확보를 위해서 외국인 대학원 입시 전형을 별도로 진행할 예정이고, 올해부터는 매년 동남아 우수 대학들을 방문하여 본 교육연구단을 직접 소개하고 대학원 진학에 관심이 있는 학생들을 직접 면담하여 우수한 동남아대학 외국인 학생들도 많이 유치하할 계획이다. 마지막으로 학위논문 외국어 작성비율을 현재 93%에서 100%에 도달할 수 있도록 지속적으로 지도할 계획이다.

■ 최근 3년간 글로벌 교육 인프라 현황

② 대학원생 국제공동연구 현황과 계획

<표 2-9> 교육연구단 소속 학과(부) 대학원생(재학생 및 졸업생) 국제공동연구 실적 - 아래 리스트.

1. 양**. 김동섭. Bing Ren. 미국/University of California, San Diego. A compendium of promoter-centered long-range chromatin interactions in the human genome. 201503-201812

2. 주**. 남윤기. Ruedi Stoop. 스위스/ETHZ. 멀티스케일 고해상도 신경네트웍 분석기술 개발. 201511-201610

3. 정**. 박지호. Michael J. Sailor. 미국/UC San Diego. 나노구조프로그래밍을 통한 펄스형 약물전달 임플란트 개발 및 이를 이용한 암 면역치료. 201804-201808

4. 한**. 박지호. Michael J. Sailor. 미국/UC San Diego. Enhanced Performance of a Molecular Photoacoustic Imaging Agent by Encapsulation in Mesoporous Silicon Nanoparticles. 201701-201712

5. 이**. 백세범. Byungkook Lim. 미국/ UC San Diego. Quantitative analysis of neural patterns during bimanual motor task. 201907-현재

6. 장**. 정기훈. Elke K. Buschbeck. 미국/University of Cincinnati. Xenos Peckii Inspired Ultrathin Digital Camera. 201610-201809

7. 이**. 정기훈. Luke P. Lee. 미국/UC Berkeley. Ultrafast Plasmonic PCR. 201803-202002

8. 강**. 정기훈. Lee, P. Luke. 미국/Universivty of California, Berkeley. Nanoplasmonic Quantitative PCR with Vacuum-assisted Microfluidics. 201803-202002

9. 한**; 유재준. 예종철. Kyunghyun Sung. 미국/University of California Los Angeles. Deep learning with domain adaptation for accelerated projection-reconstruction MR. 201710-201812

10. 조**. 이도헌. Sanghyun Kim. 미국/Stanley Medical Research Institute. Integrated bio-network analysis for major psychiatric disorders. 201704-201803

11. 조**. 이도헌. Sanghyun Kim. 미국/Stanley Medical Research Institute. Functional effects of pathogenic SNPs for major psychiatric disorders. 201804-201903

12. 조**. 이도헌. Sanghyun Kim. 미국/Stanley Medical Research Institute. Functional analysis of schizophrenia risk SNPs based on genomics and machine learning. 201904-202003

13. 한**. 조광현. Saez-Rodriguez Julio. 영국/Cambridge University. Community assessment to advance computational prediction of cancer drug combinations in a pharmacogenomic screen. 201507-201906

14. 이**. 조광현. Steven P. Gross. 미국/UC Irvine. Combined Positive and Negative Feedback Allows Modulation of Neuronal Oscillation Frequency during Sensory Processing.. 201511-201811

15. 김**. 조영호. Joseph Wang. 미국/UC San Diego. 이식/복용형 바이오센서 및 및 착용/부착형 소자의 제작에 대한 연구. 201806-201903

16. 윤**. 정용. Martin Lauritzen. 프랑스/CAJAL. CAJAL course on Brain Homeostasis and Neurovascular Coupling 2019. 201905-201906

17. 강**. 정용. Markus Schwaninger ; Erich Gulbins ; Martin Reichel ; Johannes Kornhuber ; Tomoyuki Yamaguchi ; Edward H. Schuchman. 독일/University of Lubeck ; 독일/University of Duisburg-Essen ; 독일/Friedrich-Alexander-University of Erlangen-Nuremberg ; 일본/University of Tokyo ; 미국/Icahn School of Medicine at Mount Sinai. Vascular and Neurogenic Rejuvenation in Aging Mice by Modulation of ASM. 201703-201802

18. 이**. 최명철. Yonggeun Jun. 대만/NCU. Tubulin Nanotube에서 모터 단백질의 동역학에 대한 연구. 201909-202003

19. 성**. 최정균. Lucas Pelkmans. 스위스/University of Zurich. 정교한 암 유전자 발현조절 네트워크 모델구축. 201709-201710

20. 정**. 최정균. Eunjung Alice Lee. 미국/Boston Children's Hospital and Harvard Medical School. 암에서의 L1 retrotransposition 과 면역성간의 상관관계. 201601-201807

21. 이**. 최정균. Soojin V. Yi ; Paramita Chatterjee ; Hyejung Won. 미국/Georgia Institute of Technology ; University of California Los Angeles. 사람과 침팬지에서의 교감신경 조절의 진화 양상 연구. 201503-201805

22. 정**. 최정균. Manel Esteller. 스페인/ IDIBELL. DNA methylation 을 통한 면역항암 진단마커 개발. 201608-201907

본 교육연구단은 지난 3년간 대학원생들이 바이오공학 분야 해외 선도 연구기관과 장·단기적으로 국제공동연구를 활발히 수행하였다.

단기적으로는 아래 표에서 보는 것과 같이 8명의 대학원생들이 영국에 위치한 Milner Therapeutics Institute와 미국에 위치한 Harvard Medical School 및 Max Planck Florida Institute를 방문하여 국제공동연구를 수행하였다.

■ 지난 3년간 대학원생 단기 국제공동연구 현황 (총 5건)

1. 2017.09.29 - 2017.10.05. Milner Therapeutics Institute. 영국. 박**, 박**, 권**, 하**

2. 2018.02.02 - 2018.02.14. Max Planck Florida Institute. 미국. 윤**

3. 2019.05.30 - 2019.06.09. Harvard medical school. 미국. 권**

4. 2019.06.07 - 2019.06.16. Harvard medical school. 미국. 박**

5. 2019.06.23 - 2019.06.28. Milner Therapeutics Institute. 영국. 임**

장기적으로는 표 2-9에서 보는 것과 같이 22건(20명)의 대학원생들이 미국, 영국, 중국, 스위스, 프랑스 등에 위치한 바이오공학 분야 해외 선도 연구기관과 국제공동연구를 수행하였다.

본 교육연구단은 앞으로도 더욱 많은 대학원생들이 이러한 해외 선도 연구그룹을 방문하여 바이오공학 연구 분야 선진 기술 및 연구 환경을 경험하고, 선도적이고 창의적인 연구 아이디어를 도출하고, 나아가 질 높은 국제공동연구를 지속적으로 수행할 수 있도록 다양한 프로그램을 통하여 기회를 제공할 계획이다.

첫 번째로는 정기적으로 바이오공학 각 분야에서 선도적인 연구를 수행하는 해외석학을 초빙하여 세미나 및 심포지움을 개최하여 해외석학과 본 교육연구단 참여교수간 글로벌 인적 네트워크를 형성할 수 있는 기회를 제공하고 나아가 본 교육연구단 대학원생들이 해외석학 연구실을 방문하여 공동연구를 수행할 수 있도록 적극적으로 지원할 계획이다.

두 번째로는 해외 바이오공학 분야 선도 연구그룹과 연구개발 아이디어를 공유할 수 있는 국제공동 워크샵을 정기적으로 개최하여 지식수준의 상향평준화를 달성하고자 한다. 특히, 현재 바이오공학 연구 및 산업을 선도하고 있는 보스턴 지역의 학교, 연구소, 및 회사를 방문하여 관련 연구진들과 본 교육연구단의 참여교수진과의 국제공동 워크샵을 정기적으로 개최함으로써 최신 선도 바이오공학 기술에 대한 지식을 습득하고 관련 연구자들과 공동연구 환경을 조성할 수 있는 기회를 제공할 계획이다.

6.2 외국인 교수 현황과 역할

KAIST 바이오및뇌공학과의 25명의 전임교수 중 외국인 교수는 두 명이다. Christopher Fiorillo는 미국에서 학위를 받고, 스위스, 영국, 미국에서 연구원으로 재직 후 2009년도에 KAIST에 임용되었다. Sang Ah Lee는 Korean-American으로 초등학교에서 대학원까지 모든 교육을 미국에서 받고, 이탈리아에서 박사후연구원을 이어서 교수로 근무하다 2017년도에 KAIST에 임용되었다. 두 교수는 기존에 있던 한국 교육시스템과 다른 다양한 교육방식으로 학생들을 지도하고, 아직까지 한국 대학에서는 새로운 교육 분야인 뇌인지공학이 자리 잡을 수 있게 꾸준히 노력하고 있다.

또한 학과 대외협력위원회 활동으로 해외 대학들과 활발한 교육/연구 교류(심포지엄 개최, MOU 체결)를 통해 교환학생, 해외대학방문, 해외공동연구, 유학 등 학생들에게 여러 가지 기회를 열어주는데 기여하고 있다. 마지막으로 지난 3년 동안 글로벌 우수 대학 및 기관의 외국인 교수 3명을 단기적으로 초빙하여 학과 교육에 활용하였다.

■ 외국인 전임교수 인적사항

1.Christopher Fiorillo(미국). 2009.01~ 부교수 정년직. Oberlin College-Oregon Health Sciences University. 이론신경과학, 세포 및 시스템 신경생리학, 도파민-보상 시스템

2.Sang Ah Lee(미국). 2017.07~ 조교수. California Institute of Technology-Harvard University. 발달인지신경과학, 인지노화, 뇌 DBS 자극, 인지 향상

■ 지난 3년간 외국인 전임교수의 대학원 학생지도 현황

Christopher Fiorillo. 박사과정(2)

Sang Ah Lee. 석사과정(3), 석박통합과정(1), 대학원교환학생(1)

■ 지난 3년간 외국인 전임교수의 대학원 강의실적 현황

Christopher Fiorillo. 1. 대학원. 2018 가을. Theory of Brain Function (BiS527)

Christopher Fiorillo. 2. 대학원. 2018 봄. 뇌인지공학 I (BCE500)

Christopher Fiorillo. 3. 학사/대학원. 2018 봄. Principles of Neural Design (BiS400)

Christopher Fiorillo. 4. 대학원. 2017 가을. Theory of Brain Function (BiS527)

Christopher Fiorillo. 5. 학사/대학원. 2017 봄. Principles of Neural Design (BiS400)

Sang Ah Lee. 1. 대학원. 2019 가을. Neural basis of Spatial Cognition (BiS529)

Sang Ah Lee. 2. 학사/대학원. 2019 봄. How the Mind Works (BiS400B)

Sang Ah Lee. 3. 대학원. 2019 봄. 뇌인지공학 I (BCE500)

Sang Ah Lee. 4. 대학원. 2018 가을. Spatial Mapping in the Brain (BiS800)

Sang Ah Lee. 5. 학사/대학원. 2018 봄. How the Mind Works (BiS400)

Sang Ah Lee. 6. 대학원. 2018 봄. 뇌인지공학 I (BCE500)

Sang Ah Lee. 7. 대학원. 2017 가을. Spatial Mapping in the Brain (BiS800)

■ 지난 3년간 외국인 초빙교수 현황

1. Micheael Unser. 2017.07. 교수. 스위스. EPFL, Switzerland. Computational bioimaging: How to further reduce exposure and/pr increase image quality

2. Daeyeol Lee. 2019.11. 교수. 미국. Yale University. Brain and Electronic Dance Music

3. Diane L. Damiano. 2019.11. 책임 연구자. 미국. NIH Clinical Center. Current Research Trends in Pediatric Neurorehabilitation, Brain-Machine Interface for facilitating neurorehabilitation