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

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

• 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 실현한다.

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

• 바이오 의료 기술에 바탕을 둔 전자, 전산, 나노 기술의 융합을 통해 새로운 지식과 기술을 창출할 수 있는 창의적 리더를 양성한다. 이를 위하여 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, 해외 석학 및 젊은 과학자/공학자 초청 심포지움과 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.

• 바이오정보학/시스템생물학 (Bioinformatics/Systems Biology):

  • 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.

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

• 바이오전자 (Bioelectronics):

  • 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.

• 바이오나노/마이크로시스템 (BioNano/MEMS):

  • 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.

• 뇌/신경공학 (Neural Engineering):

  • 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

• 바이오이미징 (Biomedical Imaging)

  • 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 바이오정보전자(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 생물분석기술(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 기술사업화와 벤쳐 창업(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 공학도를 위한 생물학(Biology for Engineers): 생물학과 공학의 융합분야의 이해와 학제적 기술습득을 위해 공학도들에게 필요한 생물학적 기초지식을 제공한다.

  • BiS522 유전체 및 단백체학(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 과학도를 위한 정보전자(Information and Electronics for Scientists): 과학과 공학의 융합분야의 이해와 학제적 기술습득을 위해 과학도들에게 필요한 공학적 기초지식을 제공하고 정보전자 기초기술을 교육함한다.

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

  • BiS525 신경동역학(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 신경과학 실험기법 개론(Methods in Neuroscience): 대학원 학생들에게 신경세포와 대뇌 활동을 측정하고 그것을 통해 우리가 신경과학적 해석을 도출하는 과정을 가르치는 과목이다.

  • BiS527 뇌기능 이론(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 인지 디자인 및 인터페이스(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 유전체정보학(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 바이오정보학실험(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 컴퓨팅 기술(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 시스템생물학(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 유전체 및 단백체 정보처리(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 의료영상처리(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 다지털 바이오 신호처리(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 바이오포토닉스(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 신경회로망(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 바이오기전공학(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 마이크로트랜스튜서 및 실험(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 나노바이오 물리학(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 대사공학(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 임상신경공학(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 데이터 마이닝(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 바이오통계(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 바이오 지능(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 데이터베이스 구축론(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 음향 및 청각모델(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 인간 시각 모델(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 고급 자기공명영상 기법(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 나노소재 공정 및 특성(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 나노 기전 집적시스템(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 생물전자소자(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 생체모사공학(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 계산세포생물학(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 세포 신호전달 네트워크(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 고급 인지신경과학(Advanced Cognitive Neuroscience): 본 강의는 사람의 고위인지기능의 생물학적 기반과 원리의 최신 지견을 다룬다. 또한 Project를 통해 가설 제시 및 방법론과 해석하는 과정을 이해한다.

  • BiS731 바이오패턴 인식(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 바이오 네트워크(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 컴퓨터 그래픽스 및 바이오응용(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 신경공학(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 나노 바이오공학(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 나노-마이크로 가공공정 실습(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 의료나노기술(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 바이오및뇌공학 특강(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 바이오및뇌공학 특강(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 바이오및뇌공학 특강(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 리더십과 커뮤니케이션(Leadership & Communication): 박사과정 대학원들에게 과학적 글쓰기와 말하기를 교육하고 우리 사회를 이끌어갈 리더로서의 소양을 교육하는 교과목이다.

  • BiS987 바이오융합세미나(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, 2018.9.1.-2023.8.31.) 

구분 / 연번 / 전임.겸임 / 교수명 / 과목번호 / 분반 / 과목명 / 영어 / EDU 4.0Q / 과정구분

2018 가을학기 / 1 /  / 배광희 외 / BiS502 /  / 생물분석기술 /  /  / 공통(상호인정)

2018 가을학기 / 2 /  / 최철희 / BiS524 /  / Biopharmaceuticals /  /  / 공통(상호인정)

2018 가을학기 / 3 /  / 피오릴로 / BiS527 /  / Theory of Brain Function / Y /  / 공통(상호인정)

2018 가을학기 / 4 /  / 이수현 / BiS628 /  / Learning and Memory Systems / Y /  / 석/박사과정

2018 가을학기 / 5 /  / 이도헌 / BiS631 /  / Data Mining / Y /  / 석/박사과정

2018 가을학기 / 6 /  / 정기훈 / BiS771 /  / Nanobiotechnology / Y /  / 석/박사과정

2018 가을학기 / 7 /  / 박지호 / BiS773 /  / Nanotechnology in Medicine / Y /  / 석/박사과정

2018 가을학기 / 8 /  / 강승균 / BiS800 / A  / Special Lecture in Bio and Brain engineering<Biointerfaced Electronics for Healthcare> / Y /  / 석/박사과정

2018 가을학기 / 9 /  / 이상아 / BiS800 / B  / Special Lecture in Bio and Brain engineering<Spatial mapping in the Brain> / Y /  / 석/박사과정

2019 봄학기 / 10 / 겸임 / 정재승 / BiS525 /  / Brain Dynamics / Y /  / 공통(상호인정)

2019 봄학기 / 11 /  / 최정균 / BiS531 /  / Genome Bioinformatics / Y /  / 공통(상호인정)

2019 봄학기 / 12 /  / 박제균 / BiS571 /  / BioElectroMechanics / Y /  / 공통(상호인정)

2019 봄학기 / 13 /  / 남윤기 / BiS752 /  / Neural Engineering / Y /  / 석/박사과정

2019 봄학기 / 14 /  / 김동섭 / BiS800 / A  / Special Lecture in Bio and Brain engineering<Deep Learning in Bioinformatics> / Y /  / 석/박사과정

2019 봄학기 / 15 /  / 박성홍 / BiS800 / B  / Special Lecture in Bio and Brain engineering<Machine Learning for Medical Image Analysis> / Y /  / 석/박사과정

2019 가을학기 / 16 /  / 이승구외 / BiS502 /  / 생물분석기술 /  /  / 공통(상호인정)

2019 가을학기 / 17 /  / 이상아 / BiS529 /  / Neural Basis of Spatial Cognition / Y /  / 공통(상호인정)

2019 가을학기 / 18 /  / 최명철 / BiS575 /  / Nanobiophysics / Y /  / 공통(상호인정)

2019 가을학기 / 19 /  / 이수현 / BiS628 /  / Learning and Memory Systems / Y /  / 석/박사과정

2019 가을학기 / 20 / 겸임 / 백세범 / BiS652 /  / Human Visual Model / Y /  / 석/박사과정

2019 가을학기 / 21 /  / 이도헌 / BiS732 /  / Bio-Network / Y /  / 석/박사과정

2019 가을학기 / 22 /  / 박지호 / BiS773 /  / Nanotechnology in Medicine / Y /  / 석/박사과정

2019 가을학기 / 23 /  / 김필남 / BiS800 /  / Special Lecture in Bio and Brain engineering<Cell and Tissue Engineering> / Y /  / 석/박사과정

2020 봄학기 / 24 / 겸임 / 정재승 / BiS525 /  / Brain Dynamics / Y /  / 공통(상호인정)

2020 봄학기 / 25 /  / 피오릴로 / BiS527 /  / Theory of Brain Function / Y /  / 공통(상호인정)

2020 봄학기 / 26 /  / 최정균 / BiS531 /  / Genome Bioinformatics / Y /  / 공통(상호인정)

2020 봄학기 / 27 /  / 남윤기 / BiS752 /  / Neural Engineering / Y /  / 석/박사과정

2020 봄학기 / 28 /  / 김동섭 / BiS800 /  / Special Lecture in Bio and Brain engineering<Deep Learning in Bioinformatics> / Y /  / 석/박사과정

2020 가을학기 / 29 /  / 이승구외 / BiS502 /  / 생물분석기술 /  /  / 공통(상호인정)

2020 가을학기 / 30 /  / 이상아 / BiS529 /  / Neural Basis of Spatial Cognition / Y /  / 공통(상호인정)

2020 가을학기 / 31 /  / 장무석 / BiS553 /  / Biophotonics / Y /  / 공통(상호인정)

2020 가을학기 / 32 /  / 최명철 / BiS575 /  / Nanobiophysics / Y /  / 공통(상호인정)

2020 가을학기 / 33 /  / 이수현 / BiS628 /  / Learning and Memory Systems / Y /  / 석/박사과정

2020 가을학기 / 34 /  / 조영호 / BiS672 /  / Nano Electro Mechanical Systems / Y /  / 석/박사과정

2020 가을학기 / 35 /  / 박지호 / BiS773 /  / Nanotechnology in Medicine / Y /  / 석/박사과정

2020 가을학기 / 36 /  / 김필남 / BiS800 / A  / Special Lecture in Bio and Brain engineering<Cell and Tissue Engineering> / Y /  / 석/박사과정

2020 가을학기 / 37 /  / 김철 / BiS800 / B  / Special Lecture in Bio and Brain engineering<Biomedical Integrated System Design> / Y /  / 석/박사과정

2020 가을학기 / 38 /  / 박영균 / BiS800 / C  / Special Lecture in Bio and Brain engineering<Single-cell brain mapping> / Y /  / 석/박사과정

2021 봄학기 / 39 / 겸임 / 정재승 / BiS525 /  / Brain Dynamics / Y /  / 공통(상호인정)

2021 봄학기 / 40 /  / 박영균 / BiS526 /  / Methods in Neuroscience / Y /  / 공통(상호인정)

2021 봄학기 / 41 /  / 최정균 / BiS531 /  / Genome Bioinformatics / Y /  / 공통(상호인정)

2021 봄학기 / 42 /  / 김동섭 / BiS633 /  / Bio-Intelligence / Y /  / 석/박사과정

2021 봄학기 / 43 /  / 박성홍 / BiS653 /  / 고급 자기공명영상 기법 / Y /  / 석/박사과정

2021 봄학기 / 44 /  / 남윤기 / BiS752 /  / Neural Engineering / Y /  / 석/박사과정

2021 봄학기 / 45 /  / 박성준 / BiS800 / A  / Special Lecture in Bio and Brain engineering<Fundamentals of Multiscale Fabrication and Materials> / Y /  / 석/박사과정

2021 봄학기 / 46 /  / 이영석 / BiS800 / B  / Special Lecture in Bio and Brain engineering<Methods in Functional Genomics and Computational Molec> / Y /  / 석/박사과정

2021 가을학기 / 47 /  / 이승구외 / BiS502 /  / 생물분석기술 /  /  / 공통(상호인정)

2021 가을학기 / 48 /  / 피오릴로 / BiS527 /  / Theory of Brain Function / Y /  / 공통(상호인정)

2021 가을학기 / 49 /  / 장무석 / BiS553 /  / Biophotonics / Y /  / 공통(상호인정)

2021 가을학기 / 50 /  / 최명철 / BiS575 /  / Nanobiophysics / Y /  / 공통(상호인정)

2021 가을학기 / 51 /  / 이수현 / BiS628 /  / Learning and Memory Systems / Y /  / 석/박사과정

2021 가을학기 / 52 /  / 이도헌 / BiS631 /  / Data Mining / Y /  / 석/박사과정

2021 가을학기 / 53 / 겸임 / 백세범 / BiS652 /  / Human Visual Model / Y /  / 석/박사과정

2021 가을학기 / 54 /  / 박지호 / BiS773 /  / Nanotechnology in Medicine / Y /  / 석/박사과정

2021 가을학기 / 55 /  / 박제균 / BiS800 / A  / Special Lecture in Bio and Brain engineering<Biosensor and Lab-on-a-chip> / Y /  / 석/박사과정

2021 가을학기 / 56 / 겸임 / 예종철 / BiS800 / B  / Special Lecture in Bio and Brain engineering<Machine Learning for Medical Image Analysis> / Y /  / 석/박사과정

2022 봄학기 / 57 / 겸임 / 정재승 / BiS525 /  / Brain Dynamics / Y / N / 공통(상호인정)

2022 봄학기 / 58 /  / 박영균 / BiS526 /  / Methods in Neuroscience / Y / Y / 공통(상호인정)

2022 봄학기 / 59 /  / 박제균 / BiS571 /  / BioElectroMechanics / Y / N / 공통(상호인정)

2022 봄학기 / 60 /  / 김동섭 / BiS633 /  / Bio-Intelligence / Y / N / 석/박사과정

2022 봄학기 / 61 /  / 남윤기 / BiS752 /  / Neural Engineering / Y / N / 석/박사과정

2022 봄학기 / 62 /  / 이영석 / BiS800 / A  / Special Lecture in Bio and Brain engineering<Methods in Functional Genomics and Computational> / Y / Y / 석/박사과정

2022 봄학기 / 63 /  / 박성준 / BiS800 / B  / Special Lecture in Bio and Brain engineering<Micro-nano Fabrication and Materials for Bio and Brai> / Y / N / 석/박사과정

2022 가을학기 / 64 /  / 김하성외 / BiS502 /  / 생물분석기술 /  / N / 공통(상호인정)

2022 가을학기 / 65 /  / 피오릴로 / BiS527 /  / 뇌기능 이론 / Y / N / 공통(상호인정)

2022 가을학기 / 66 /  / 장무석 / BiS553 /  / 바이오 포토닉스 / Y / N / 공통(상호인정)

2022 가을학기 / 67 /  / 최명철 / BiS575 /  / 나노바이오 물리학 / Y / N / 공통(상호인정)

2022 가을학기 / 68 /  / 이수현 / BiS628 /  / 학습과 기억시스템 / Y / N / 석/박사과정

2022 가을학기 / 69 /  / 이도헌 / BiS732 /  / 바이오 네트워크 / Y / Y / 석/박사과정

2022 가을학기 / 70 /  / 박지호 / BiS773 /  / 의료나노기술 / Y / N / 석/박사과정

2022 가을학기 / 71 /  / 김철 / BiS800 / A  / 바이오및뇌공학 특강<Biomedical Integrated System Design> / Y / N / 석/박사과정

2022 가을학기 / 72 /  / 김필남 / BiS800 / B  / 바이오및뇌공학 특강<Cell and Tissue Engineering> / Y / N / 석/박사과정

2023 봄학기 / 73 /  / 박영균 / BiS526 /  / 신경과학 실험기법 개론 / Y / Y / 공통(상호인정)

2023 봄학기 / 74 /  / 최정균 / BiS531 /  / 유전체 정보학 / Y / Y / 공통(상호인정)

2023 봄학기 / 75 /  / 조광현 / BiS534 /  / 시스템 생물학 / Y / N / 공통(상호인정)

2023 봄학기 / 76 /  / 장무석 / BiS553 /  / 바이오 포토닉스 / Y / N / 공통(상호인정)

2023 봄학기 / 77 /  / 박제균 / BiS571 /  / 바이오 기전공학 / Y / N / 공통(상호인정)

2023 봄학기 / 78 /  / 박성홍 / BiS653 /  / 고급 자기공명영상 기법 / Y / Y / 석/박사과정

2023 봄학기 / 79 /  / 남윤기 / BiS752 /  / 신경공학 / Y / N / 석/박사과정

2023 봄학기 / 80 /  / 박성준 / BiS800 /  / 바이오및뇌공학 특강<바이오및뇌공학을 위한 마이크로나노 공정 및 재료> / Y / N / 석/박사과정

■ 대학원 강의 운영

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

  • 대학원 필수 세미나 시리즈 (학과세미나, Biofusion 세미나) 를 통하여, 산학연 전문가, 국내 종합병원 MD 석학 초천 강연 및 세미나를 기획하고 헬스케어 산업 기술 동향을 파악할 수 있는 강의를 제공한다.

  • 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 바이오및뇌공학 특강> 과목을 지속적으로 운영하여 다양한 연구 분야의 최신 동향을 소개한다.

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

  • 신규 강의는 특강 형식으로 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: KAIST-뉴욕대학교 해외 캠퍼스 추진 계획에 따라, 해외 협약기관 연구실에 학생을 파견하여 공동연구 수행과 현지 과목을 수강하게 하고 학점을 인정함으로써, 졸업생들은 이를 통해 자연스럽게 국제적 감각 및 소양을 함양한다.

  • 국가출연 연구소 실습교육 계획: 한국생명공학연구소와 공동으로 교과목을 개설하여, 연구원들과 대학원생들 간의 교류 기회를 확대하고, 필요시 현장 실습 및 공동 연구로 이어져, 졸업 후 연구소로 진출할 수 있는 기회를 제공한다.

(6) 학사관리 운영 실적 및 계획

■ 강의 평가 운영 실적

• • 매 학기 강의 종료 2주 전에 수강생들은 대학본부에서 제공하는 강의 평가 홈페이지에 접속하여 과목별 설문에 답한다. 주어진 문항별로 최고 5점, 최저 1점을 부여하는 방식으로 평가하며, 학생들은 강의 평가에 응하지 않으면 학기 종료 후 인터넷으로 자신의 성적을 열람할 수 없다.

  • 강의 평가는 학기별 2회 실시하며, 중간 강의 평가는 학기 중 수강생들의 의견을 반영하여 강의를 개선할 수 있도록 활용하고 있다.

  • 과목별 강의 평가 결과와 종합적인 의견을 웹에서 즉시 볼 수 있도록 하여 피드백이 이루어지도록 하고 있으며, 강의 평가 결과를 학과(전공)에 통보하여 교수법의 개선유도 및 교원인사의 기초 자료로 활용한다.

  • 교내에서는 창의강의 대상, 우수 강의상을 선정하여 시상하며, 학과에서는 이와는 별도로 매 학기 강의평가 점수 최고점자에게 학과 우수 강의상 수여하고 있다.

■ 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. 면접심사위원은 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.

  • 최종 점수는 서류점수와 면점점수를 5:5 로 반영하여 산출하여 최종 합격자 심사에 사용한다.

  • 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 15일 전까지 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) 등을 제출하여야 한다.

  • 박사학위 수여 요건은 박사학위 논문심사를 통과한 자에 한하여, 학사심의위원회 심의를 거쳐 수여한다. 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 자 등 박사학위 논문의 우수성이 인정된 자에게 박사학위를 수여하도록 규정한다.

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

  • 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 바이오정보/리더쉽, 뇌인지융합, 바이오나노, 바이오영상 분야의 연사를 초청하여 세미나를 개최하였으며 발표 연사와 포스트들은 아래와 같다.

•  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.

• 교과목으로 운영하고 있는 Biofusion 세미나는 대학원 과정 필수 연구세미나 과목으로서, 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. 이 세미나 과목을 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, 향후 더 다양한 과학기술, 산업, 사회의 문제를 주제로 심포지움 시리즈를 계속 개최할 예정이다.

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

최근 3년간 (2020.9.1.-2023.8.31) 본 교육연구단에서 진행해 왔던 세미나 및 심포지움 사업을 소개하면 다음과 같다. 

다양한 과학기술, 산업, 사회 문제의 심포지움 개최 실적

날짜 / 연번 / 구분 / 연사 / 직급 / 소속 / 연제

20200911 / 1 / KAIST Healthcare/Brain+ Webinar Series / Young Charles Jang / Professor / Georgia Tech Biological Science / Integrative Stem Cell Engineering Approaches to Rejuvenate Aging Skeletal Muscle & 박성준 / 교수 / KAIST / Next-generation AI: Towards Human-level Intelligence

20201023 / 2 / Healthcare/Brain+ I-Network 사업 / 윤세명 / 과장 / 중소벤처기업부 창업벤처혁신실 기술개발과 / 의료 바이오분야 스타트업을 위한 TIPS 프로그램 안내

20201113 / 3 / KAIST Healthcare/Brain+ Webinar Series / Roarke Horstmeyer / Professor / Duke University Biomedical Engineering / Intelligent Biomedical Imaging Devices & 장무석 / 교수 / KAIST / Introduction to Advanced Microscopy Techniques

20201127 / 4 / Healthcare/Brain+ I-Network 사업 / 이상동 / 상무 / NVC 파트너스 / 투자유치를 위한 스타트업들의 관점전환과 벤처 캐피탈 이해: 벤처 투자자들은 무엇을 궁금해하는가

20201204 / 5 / KAIST Healthcare/Brain+ Webinar Series / Luo Gu / Professor / Johns Hopkins University Materials Science and Engineering / Directing Stem Cell Fate By Tuning Matrix Viscoelasticity & 박지호 / 교수 / KAIST / Introduction to Biomaterials for Mechanobiology

20220125 / 6 / 2022 Human Powered Healthcare Webinar Series I / Surl-Hee Ahn / Ph.D / University of California San Diego  / Building the lens of a computational microscope to study proteins and biomolecules 

20220207 / 7 / 2022 Human Powered Healthcare Webinar Series I / Moon Kee Choi  / 교수 / UNIST Department of Materials Science and Engineering  / Ultrathin flexible optoelectronic devices for wearable/implantable applications 

20220819 / 8 / 2022 Human Powered Healthcare Webinar Series IV / Heonseok Kim / Ph.D / Stanford University School of Medicine / Single-cell characterization of CRISPR-perturbrd transcripts with nanopore sequencing

20220826 / 9 / 2022 Human Powered Healthcare Webinar Series IV / Inwha Baek / Ph.D / The Rockefeller University Biological Chemistry and Molecular Pharmacology / Engineering a cell fate with gene expression regulators

20220901 / 10 / 2022 Human Powered Healthcare Webinar Series IV / Na Young Jun / Ph.D / Duke, Computational Neuroscience, AI / Dfficient coding of natural scenes predicts the optimal number of receptive field mosaics and their spatial arrangements

20230427 / 11 / 바이오융합 스타트업 Lunch Talk / 정주연 / 심사역 / 카카오벤처스 / 디지털 헬스케어 창업과 투자유치 A to Z

정기 및 특별 세미나 개최 실적

날짜 / 연번 / 연사 / 직급 / 소속 / 연제

20200902 / 1 / 이광형 / 교수 / KAIST 바이오및뇌공학과 / 바이오및뇌공학과의 과거 현재 그리고 미래

20200923 / 2 / 이인아 / 교수 / 서울대학교 뇌인지과학과 / Back to Behavior to Learn How the Brain Works.

20201007 / 3 / 구태윤 / 교수 / KAIST 의과학대학원 / Tissue Engineering and Modeling for Visualizing Biological Structures and Functions

20201028 / 4 / 차지욱 / 교수 / 서울대학교 심리학과 / Data Science in Psychp;pgy and Neuroimaging

20201111 / 5 / 이진아 / 교수 / 한남대학교 생명시스템과학과 / New tools to study mammalian autophagy

20201125 / 6 / 장무석 / 교수 / KAIST 바이오및뇌공학과 / Seeing through Scattering Biological Tissues

20210303 / 7 / 김필남 / 교수 / KAIST 바이오및뇌공학과 / The Matrix: A New Dimension in Cancer Research

20210310 / 8 / 유담 / 교수 / NUS Electrical and Computer Engineering / On-Chip Epilepsy Detection: Where Machine Learning Meets Patient-Specific Wearable Healthcare

20210317 / 9 / 김현구 / 교수 / 고려대학교 구로병원 흉부외과 / Intraoperative Image-Guided Precision Surgery

20210324 / 10 / 최형진 / 교수 / 서울대학교 의과대학 의과학과 / 비만 및 섭식문제 디지털 치료제 개발 및 임상효능 입증

20210331 / 11 / 박현욱 / 교수 / KAIST 전기및전자공학부 / MRI Research in KAIST

20210407 / 12 / 서판길 / 원장 / 한국뇌연구원 / Physiological Roles of PI-Phospholipase C-Mediated Signalling

20210414 / 13 / Ben Seymour / Professor / University of Ozford Institute for BME; Dept. of Clinical Neuroscience / Looking for Pain in the Brain

20210428 / 14 / 주철민 / 교수 / 연세대학교 기계공학부 / Advanced Optical Biosensor and Microscopy Technologies Bsed on Low-cost Consumer Electronic Devices

20210512 / 15 / 김동명 / 교수 / 충남대학교 응용화학공학과 / 분석 및 진단을 위한 무세포 단백질 합성 기술의 응용

20210512 / 16 / 신재원 / Professor / University of Illinois at Chicago College of Medicine  / Biomaterial-directed paracrine modulation in regenerative medicine

20210526 / 17 / 김법민 / 단장 / 범부처전주기의료기기연구개발사업단; 고려대학교 바이오의공학부 / 의공학 R&D에서 의료기기 사업화까지

20210609 / 18 / 박영균 / 교수 / KAIST 바이오및뇌공학과 / Towards Integrative Understanding of Nervous System Usig Single-cell Holostic Phenotyping Techniques

20210915 / 19 / 송재진 / 교수 / 분당서울대학교병원 / Fuctional Neuroimaging Approach to Unveil the Pathogenesis of Phantom Auditory Perception, a.k.a. Tinnitus

20211006 / 20 / 주진명 / 교수 / UNIST 바이오메디컬공학과 / Nanoparticle that Interacts with Host Biology: Toward Targeted Drug Delivery and Precision Medicine

20211013 / 21 / Bruno Averbeck / Section Head / US NIMH/NIH / Computational Mechanisms and Neural Systems Underlying Reinforcement Learning

20211117 / 22 / 정의헌 / 교수 / GIST 의생명공학과 / Translational Neurophotonics: Imaging and Manipulating the Brain in vivo.

20211124 / 23 / 서정목 / 교수 / 연세대학교 전기전자공학과 / 면역위장 생체재료를 이용한 삽입한 의료기기 부작용 방지 기술

20220302 / 24 / 백세범 / 교수 / KAIST 바이오및뇌공학과 / A New Approach to Brain Function with Theoretical and Computational Models

20220316 / 25 / 고용송 / 교수 / POSTECH 생명과학과 / NanoCosmos: Extracellular Vesicles as Small Biological Systems for a Bigger Impact on Medicine

20220323 / 26 / 이정훈 / Professor / Dept. Radiation Oncology & Molecular Radiation Sciences, Johns Hopkins University  / Artificial Intelligence in Image-Guided Radiation Therapy

20220330 / 27 / 이성환 / 교수 / 고려대학교 인공지능학과  / 인공지능과 뇌공학의 만남: 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술

20220406 / 28 / Hongwei Dong  / Professor / Dept. Neurobiology, UCLA  / The mouse Cortico-Basal Ganglia-Thalamic Network

20220413 / 29 / 곽노준 / 교수 / 서울대학교 지능정보융합학과  / 딥러닝 기반 물체검출

20220427 / 30 / 강태준 / 박사  / 한국생명공학연구원 바이오나노연구센터  / Convergence Bionanotechnology for Disease Diagnosis

20220504 / 31 / 권준수 / 교수 / 서울대학교 의과대학 신경정신과/뇌인지과학과  / Thalamic Connectivity System across Psychiatric Disorders

20220511 / 32 / 박재성 / 교수 / POSTECH 기계공학과  / Exosome Engineering in Diagnosis and Therapy

20220518 / 33 / Okihide Hikosaka  / 박사  / National Eye Institute(NEI), National Institute of Health  / Basic Mechanism of Eye Movement in the Brainstem

20220525 / 34 / 신인호 / 소장 / 미래육군과학기술연구소 / 과학기술과 안보

20220608 / 35 / 조영호 / 교수 / KAIST 바이오및뇌공학과 / 40-Year Research Journey Map: Stream amd Trasition of Research Topics, Methods and Goals

20220622 / 36 / Deokgun Park / Professor / University of Texas at Arlington / Cognitive Architecture for Operant Conditioning

20200713 / 37 / Jaeyoun Kim / Professor / Dept. Electrical & Computer Engineering, Iowa State University / Light-Controlled Capillary Force Lithography for Sub-10-nm Resolution Grayscale Printing of Metasurfaces

20220714 / 38 / Shadi A. Dayeh / Professor / Dept. Electrical and Computer Engineering, UC San Diego / Mapping the Huma Brain with High Spatiotemporal Resolution

20220831 / 39 / 이상완 / 교수 / KAIST 바이오및뇌공학과 / The seven wonders of human intelligence

20220907 / 40 / Changjoon Justin Lee / Director / IBS Center for Cognition and Sociality / Reactive Astrocytes as the Cause of Alzheimer's Disease

20220921 / 41 / 김도년 / 교수 / 서울대학교 기계공학부 / Design and Architecture with DNA: How to Fold DNA in to a Structure

20220928 / 42 / 이정훈 / 교수 / 서울대병원 / The Artificial Intelligence Models to Predict Outcomes in Patients with Liver Diseases

20221005 / 43 / Andrea Tacchetti / Ph.D. / DeepMind / The Good Shepherd: Machince Learning for Mechanism Design

20221012 / 44 / 김지욱 / 연구소장 / Inventera Pharmaceuticals Inc. / Inverted Iron Oxide Nanoparticles with Renal Clearance Capabilities for T1 Magnetic Resonance Imaging

20221026 / 45 / 성학준 / 교수 / 연세대 / R&D Progress in Implantable Shape Memory Devices

20221109 / 46 / 신미경 / 교수 / 성균관대 / Nature-inspired Adhesive Biomaterials as Topical Hemostatic Agents

20221115 / 47 / 우성욱 / 박사 / POSTECH  / DNA-based molecular tools for programmable biological studies

20221116 / 48 / 허훈 / 교수 / 아주대 / Complexity of Tumor Microenvironment in Gastric Cancer

20221121 / 49 / Tristan Geiler / Ph.D. / Columbia University / Organization and function of local hippocampal circuits for memory-guided behavior

20221123 / 50 / 조은해 / CTO / GC Genome / Early Detection and Monitoring of Cancer Using Liquid Biopsy

20221207 / 51 / 이영석 / 교수 / KAIST 바이오및뇌공학과 / Translating Molecular Insights for Bioengineering

20230308 / 52 / 남윤기 / 교수 / 바이오및뇌공학과 / 바이오및뇌공학과의 미래

20230315 / 53 / 김선 / 교수 / 서울대학교 컴퓨터공학부/목암생명과학연구소 / How Much Can AI Technologies Help Advance Drug Discovery and Personalized Medicine?

20230322 / 54 / 최종민 / 그룹장 / 삼성전자 무선사업부 / Health Technology Inside the Galaxy Watches 

20230329 / 55 / 도준상 / 교수 / 서울대학교 재료공학부 / Microfabricated Platforms for Cancer Immunotherapy

20230405 / 56 / 황현두 / 대표 / ㈜브레디스헬스케어 / 의료기기 기술사업화 전략: ISO 13485를 중심으로

20230412 / 57 / 박용근 / 교수/대표 / KAIST 물리학과/토모큐브 / Holotomography and Virtual Biomarker: Organoids and Cell Therapy Applications

20230426 / 58 / 박장연 / 교수 / 성균관대학과 글로벌바이오메디컬공학과 / In Vivo Direct Imaging of Neuronal activity at High Temporospatial Resolution

20230503 / 59 / 김성준 / 교수 / 서울대학교 전기정보공학부 / 신경보철(Neural Prosthesis)이 중요한 이유

20230517 / 60 / 이대희 / 센터장 / 한국생명학연구원 합성생물학연구센터 / Engineered Microbes Diagnose, Record, and Ameliorate Gut Inflammation

20230524 / 61 / 김동원 / 연구소장 / LG전자 CTO부문 헬스케어 R&D 총괄 / LG전자 디지털헬스케어 솔루션

20230607 / 62 / 손성민 / 교수 / 바이오및뇌공학과 / New ways to fight diseases with quantitative biology

20230518 / 63 / Janos Vörös / Professor / Institute for Biomedical Engineering, ETH Zurich / Neurons-on-a-chip – a bottom-up approach to neuroscience

20230607 / 64 / Yael Hanein / Professor / Tel Aviv University, CTO X-trodes / Electro-physiological monitoring of freely behaving humans

20230821 / 65 / 박보영 / 박사 / 인하대학교 / Toward multi-X computational neuroimaging signatures

20230822 / 66 / Eunyeong Park / Dr. / Stanford University / Multi-scale and Multi-parametric Thermoacoustic and Ultrasound Techniques for Diagnosis and Therapy: From Development to Clinical Applications

해외우수 신진연구자 세미나 초청 실적

날짜 / 연번 / 성명 / 소속 / 연구분야

20210507 / 1 / 김훈 / The Jackson Laboratory for Genomic Medicine / Health Informatics

20210507 / 2 / 김융석 / Albert Einstein College of Medicine / Health Informatics

20210514 / 3 / 최고은 / Virginia Tech / Cognitive neuroscience

20210514 / 4 / 박수진 / Johns Hopkins University / Cognitive neuroscience

20210521 / 5 / 최정민 / Korea University / Statistical genomics

20210521 / 6 / 문지영 / Albert Einstein College of Medicine / Statistical genomics

20210528 / 7 / 황태현 / Cleveland Clinic Lerner College of Medicine / Biomedical AI

20210528 / 8 / 김현욱 / KAIST / Biomedical AI

20210827 / 9 / 백민경 / University of Washington / Biochemistry

20211210 / 10 / 정아인 / New York University / Neural Science

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)

 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. 우수한 대학원생을 유치하는 전략은 교내 및 대외 전략을 이원화하여 운영한다

• 교내 학부생들의 본 학과 대학원 진학을 장려하기 위해서는 본교 특성 중의 하나인 1학년 ‘무학과’ 제도의 특성을 반영하여 학부 1학년부터 대학원의 우수성과 연구 소개를 알리는 수업을 진행한다. KAIST 기초선택 과목으로 개설한 󰡐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 운영할 계획이다. 1학년 새내기를 대상으로 학과 선택을 위해 개설하는 ‘새내기 세미나’ 과목을 매 학기 개설하여, 학과 연혁, 교육과정, 교수진, 연구분야, 졸업후 진로 등에 대하여 홍보하고, 2학년 본과로 진학을 장려한다.

• 본과 학부생들의 대학원 진학 동기를 부여하기 위하여, 우수 학부생 팀을 선발하여, 국제 바이오공학 관련 학술대회 (예: IEEE Engineering in Medicine and Biology, BioMedical Engineering Meeting (US)) 참관, 해외 바이오공학/뇌공학 연구기관 방문 기회(‘정문술 파이오니어 프로그램’)를 제공하는 프로그램을 마련하여, 학부생들이 직접 바이오공학 / 바이오메디컬공학 분야의 발전을 체득할 수 있도록 한다. 2023년 학술대회 1팀, 해외 연구기관 탐방 2팀을 선발하여 시행하였다.

• 타교 학부생들에게 학과의 대학원을 소개하기 위한 행사로는 ‘TrYBBE 학부 연구생 연구참여 인턴 프로그램’을 마련하여, 여름방학/겨울방학 기간 동안 4주간 대학원 연구실에서 직접 연구 지도를 받고, 연구결과 발표회까지 경험하는 프로그램을 2023년부터 운영 중이며, 향후 선발인원을 확대할 계획을 갖고 있다.

• 매년 운영되고 있는 Bio & Brain Night Open Lab 행사를 확대 운영하여 본교 학부생 뿐 아니라 교외에서 우수한 대학원생을 확보하는 홍보 전략으로 운영할 계획이다.

• 대학원 연구실의 우수성을 홍보하기 위하여, 학과 유튜브 (YouTube) 채널을 개설하고, 연구실별 소개 동영상, 학과 소개 동영상 등을 제공하고 있음. 특히, 학과 홈페이지에서 ‘바빛사 (바이오및뇌공학과를 빛낸 사람들)’ 코너를 운영하여, 매달 우수한 연구성과를 창출한 대학원생을 선정하고 인터뷰를 게시하여 적극적으로 교육연구단 성과를 홍보를 할 예정이다.

학과 홈페이지 바빛사 : ttps://bioeng.kaist.ac.kr/index.php?mid=bio_05_04

BBE ON 게시판 운영 : https://bioeng.kaist.ac.kr/index.php?mid=video_board

다양한 학생활동 지원 : CA 간담회, 학년별간담회, 외국인학생 간담회, 국제의료기기병원설비전시회 탐방(2021-2023), 2022 명랑운동회 개최(2022.09.02), 20주년 기념워크숍 만찬(2022.09.14), 배드민턴대회(2023.06.01), 2023 전기 석사 신입생 오리엔테이션(2022.11.08), 2023 진입생환영회(2023.03.03), 딸기파티(2023.04.07)

2.3 대학원생 취(창)업 현황

① 취(창)업률 및 취(창)업의 질적 우수성

<표 2-2> 2022.8/2023.2 졸업한 교육연구단 소속 학과(부) 대학원생 취(창)업률 실적 (내용보기)

(1) <표 2-2> 취창업의 질적 우수성

• 2022.8/2023.2월 석사 졸업생 32명 중 15명(47%)이 본교 박사과정으로 진학하였으며, 2명(6%)은 해외대학으로 진학하였고, 11명(34%)은 아래와 같이 전공분야와 일치하는 우수 민간기업으로 진출하였다.

• 박사 졸업생 21명 중 18명(86%)는 전공분야의 국내 우수 산업체 및 연구관련 기관으로 진출하였으며, 2명(10%)은 창업하였다.

• 석사 취업 상세현황

석사 졸업생 중 해외진학자 2명과 취업자 11명의 기관 현황은 아래와 같음.

해외 진학대학 (2) : University of California, Davis, University of California, Santa Barbara

대기업 (4) : 삼성전자, SK텔레콤

중견/중소기업 (4) : 메디젠휴먼케어, 신라젠, 지놈인사이트테크놀로지, 카카오

정부출연연구기관 (1) : 한국과학기술원

기타 (1) : 육군본부 현역군인(군위탁학생)

해외 (1) : Addis Ababa Institute of Technology at the Department of Biomedical Engineering

• 박사 취업 상세현황

박사졸업생 20명 중 8명(40%)은 산업체, 2명(10%) 창업, 1명(1%) 병원, 6명(30%) 정부출연연구기관, 3명(15%) 해외연구기관으로 취창업하였음. 각 취업기관은 아래와 같음

대기업 (5) : 삼성전자, LG AI연구원, SK바이오팜

• • • 면역항암제의 새로운 타겟 발굴 연구로 박사과정을 마치고, 엘지경영개발원 AI연구원에 취업하여 인공지능 기술을 이용한 신소재 발굴 업무를 수행하고 있음.

    • 박사과정 재학중 뇌혈관기능을 조절하는 기전을 시스템에서 분자 수준까지 밝히는 연구를 수행하여 우수한 성과를 보임. 이 성과를 바탕으로 다양한 신약개발에 활용하고자 산업체 중 중견제약회사인 SK바이오팜에 취업하여 다양한 신약파이프라인에 대한 연구를 수행하고 있음.

중견/벤쳐기업 (3) : 펜타메딕스, ㈜스마일게이트홀딩스, 주식회사 액트노바

• • • 펜타메딕스는 정밀의료분야 면역항암제 관련 동반진단제품 뿐만 아니라 딥러닝 기반 혁신적인 유효 신생항원을 이용한 개인맞춤형 항암백신 개발을 통하여 암환자에 최적의 솔루션을 제공하기 위해 노력하는 기업임.

    • 학위과정을 졸업하고 수리적 모델링 및 데이터 분석 전문성을 살려 국내의 대표적인 게임 회사인 스마일게이트 홀딩스에 전략기획 및 데이터분석 직무로 취직하였음. 스마일게이트 홀딩스는 스마일게이트 그룹 지주회사로, 본 그룹은 홀딩스를 중심으로 10개의 계열사 체제를 갖춘 기업임. 스마일게이트는 국내 상위 5위 안인 게임회사로 2020년 연 매출 약 1조 73억원을 기록하였음. 국내뿐 아니라 세계 80개국에서 게임 서비스를 제공하고 있음

    • 액트노바는 카이스트 출신 박사, 교수, 국내 최대 동물 실험장비업체 대표가 설립하였고, 임상 및 비임상 행동 실험 분야에서 인공지능을 기반으로 한 디지털 트랜스포메이션을 통해 신약 및 치료제 개발 프로세스를 단축하고 세계적인 행동 실험 연구원 및 의료진과 협력하여 다양한 뇌 질환의 치료법을 개발을 목표로 함. 최근 카카오벤처스로부터 투자를 받았고, 상용화 완료된 인공지능 머신 비전 솔루션 ‘아바타 3D 시스템’(AVATAR 3D System)은 2022 CES 혁신상을 수상하며 해외 시장에서도 기술력을 검증 받음.

창업 (2) : 계산지능과학연구소, 주식회사 마이크로픽스

• • • 마이크로렌즈 어레이를 이용한 초박형 카메라는 미세유체시스템 등 연구 분야뿐만 아니라 현장진단용 분자진단 기기 등 다양한 분야에 활용 가능성이 큼. 또한, 대면적 공정으로 제작 가능하기 때문에 다양한 수요가 예측됨. 이를 이용한 미세 현미경과 카메라를 이용해 다양한 솔루션을 제공하는 ㈜마이크로픽스를 창업함.

병원 (1) : 연세의료원 임상강사 (clinical fellow)

정부출연 연구기관 (6) : 한국생명공학연구원, 한국한의학연구원, 국립암센터, 한국과학기술원

• • • 유전형-조현병 간 인공지능 모델을 구축하는 연구로 박사학위를 졸업했으며, 정부출연연구기관인 한국한의학연구원에 입사하여 멀티오믹스 분석에 기반한 한약의 효능 평가·검증과 한약 기반 신약 개발 연구를 수행하고 있음. 　

    • 암데이터를 활용한 생명정보학적 분석 능력으로 우수 연구성과(Nature Biotechnology 1 저자 등)를 도출하였으며, 이러한 성과를 바탕으로 국립암센터 선임연구원으로 임용됨.

해외연구소 (3) : National Cancer Institute (NCI), NIH, Jackson Laboratory

• • • 생물정보학 및 기계학습 등의 기술을 기반으로 바이오 및 임상 의약학 문제를 해결할 방법들을 학습하였으며 이를 적용하여 학위 연구 및 국가과제를 수행하였음. 이러한 경험과 능력을 바탕으로 하여 성공적으로 해외 연구소에서 경력을 이어가고 있음

    • 라벨 데이터가 부족한 환경에서 적용 가능한 딥 러닝 기반의 다양한 영상처리 기법 개발에 관한 연구로 박사과정을 수행하였으며, 졸업 이후 미국 국립 보건원 (National Institute of Health, NIH)의 Postdoctoral Felllow로 취직하였다. 전공 전문지식을 기반으로, 인공지능을 이용하여 질병진단 가이드를 할 수 있는 의료영상 처리 연구를 수행 중임.

    • Jackson laboratory 는 미국 Main, Connecticut 에 위치한 독립적인 비영리 생화학 유전 공학 및 미국 국립암 연구소이다. 강현구 박사는 RNA splicing 관련 연구 분야에서의 생물분석학 분석 능력을 인정받아 스카웃 되었다.

(2) 외국인 학생의 취창업률과 우수성

• 2022.8/2023.2월 졸업생 중 외국인 학생은 7명이고, 2명은 박사학위, 5명은 석사학위를 취득하였고, 이들은 국내 유수기업 및 정부출연연구기관에 취업하거나 국외진학, 본국으로 귀국하여 대학교 교원이 되었다.

Asse* Mu* Wo* (2022년 8월, 박사 졸업) : 한국생명공학연구원에 취업함.

우리나라 대표 바이오 분야 전문 연구기관으로 국내 바이오 연구의 구심체 역할을 수행하고 미래 바이오 성장동력 창출, 국가 아젠다 해결 및 바이오 인프라 선진화를 통해 바이오경제를 구현하고자 함.

Bru*, Ver* (2023년 2월, 석사 졸업) : 신라젠에 취업함.

신라젠은 2006년 설립되어, 2016년에 코스닥에 상장한 항암 바이러스 기반 면역항암치료제 연구 개발 기업으로 핵펙사벡으로, 유전자를 재조합하여 만든 백시니아 바이러스로 암세포를 선택적으로 사멸시키고, 면역세포가 암세포를 공격할 수 있도록 설계되어 있는 핵심 플랫폼 기술을 가지고 있음.

Ph*, Mi* D*c (2022년 8월, 석사 졸업) : University of California, Davis, Biochemistry, Molecular, Cellular and Developmental Biology를 위한 박사과정에 진학함.

Be* Ze* Ge* (2023년 2월, 석사 졸업) : 약 60년 전 설립된 아디스아바바 공과대학(AAiT)은 에티오피아 최고의 공과대학으로 Biomedical Engineering 학과의 Lecturer로 임용되었음.

(3) 취업지도/진로 개발 실적 및 계획

• 해외 젊은 과학자 초청 국제학술대회와 같은 행사를 통하여, 학과를 졸업하고 해외 학계나 국내 산업계 등에 성공적으로 진출한 선배들을 온라인/오프라인으로 초청하여 다방면의 교류와 진로개발을 할 수 있는 기회를 제공하고자 한다.

• 졸업 동문 초청 워크숍 연례 개최: 졸업 후 학계, 산업계, 연구소, 창업 등으로 진출한 다양한 직군의 졸업생을 초청하여, 진로 개발 및 취업 노하우 등을 공유하는 기회를 제공한다. 현재까지 2회 개최한 현황은 다음과 같다

  • 1회 워크숍 (2022년 9월 14일)

학계: 정인경 (카이스트), 최명환 (서울대학교), 정동일 (UNIST 교수), 김민석 (DGIST)

국가 연구소: 백효정 (KISTI), 장기원 (KRIBB)

산업계: 정현준 (삼성전자), 박윤희 (LG 화학), 주성훈 (뷰노)

창업(대표이사): 금창원 (쓰리빌리언), 황경민(브이픽스메디컬), 이혜성(에이스메디컬)

• • 2회 워크숍 (2023년 9월 20일 예정)

학계/산업계: 박상민(충남대), 윤환준(삼성 바이오로직스), 이현수(지멘스 헬시니어스), 임수린(LG AI 연구원)

창업/벤쳐캐피털: 이명권 (LSK 인베스트먼트), 김태호 (노타, 공동창업자), 임지순 (쓰리피엠, 대표이사)

• 바이오융합 스타트업 런치톡 시리즈 개최: 최신 바이오의료, 응용 생명 분야 창업에 대한 관심과 트랜드를 교육시키기 위하여, 창업투자사 또는 창업자를 초청하여 창업 진로에 대한 다양한 정보를 제공하는 강연 시리즈를 제공한다. 2023년 봄학기 카카오벤쳐캐피털 VC를 초청하여 강연 개최한 바 있다.

• 산학연병 Inspiration 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 강연 시리즈를 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

1. 강*희, 2016.2 박사, 바이오및뇌공학과, Y, 박사, 동일, 삼성서울병원 / 책임연구원, 강*희 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 분석을 하고 있으며, 특히 임상현장에서 질병의 조기 진단을 위한 플라즈모닉 기반 진단 기술에 관한 연구를 수행중임.

2. 강*구, 2022.8 박사, 바이오및뇌공학과, Y, 박사, 동일, Jackson Laboratory / 연구원, Jackson laboratory 는 미국 Main, Connecticut 에 위치한 독립적인 비영리 생화학 유전 공학 및 미국 국립암 연구소이다. 강현구 박사는 RNA splicing 관련 연구 분야에서의 생물분석학 분석 능력을 인정받아 스카웃되었다.

3. 고*규, 2019.2 박사, 바이오및뇌공학과, Y,박사, 동일, SK Biopharmaceuticals / Senior Researcher, 고*규 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.

4. 곽*현, 2018.8 석사, 바이오및뇌공학과, Y, 석사, 동일, 삼성전자 / Engineer, 곽*현 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.

5. 권*하, 2022.8 박사, 바이오및뇌공학과, Y, 박사, 동일, 국립암센터 / 선임연구원, 권*하 박사는 암데이터를 활용한 생명정보학적 분석 능력으로 우수 연구성과(Nature Biotechnology 1 저자 등)를 도출하였으며, 이러한 성과를 바탕으로 국립암센터 선임연구원으로 임용되었다.

6. 김*일, 2015.8 박사, 바이오및뇌공학과, Y, 박사, 동일, 경희대학교 / 조교수, 김*일 박사는 본 교육연구단에서 도출한 여러 우수 연구성과 (Nature Genetics 1저자 등) 를 인정받아 경희대학교에 임용되었다.

7. 김*수, 2021.2 박사, 바이오및뇌공학과, Y, 박사, 동일, 한국광기술원 / 연구원, 생체모방 초박형 배열 카메라는 곤충의 시각 구조 및 원리에서 영감을 받은 카메라로서, 곤충의 눈과 같이 여러 개의 렌즈가 포함되어 있고 물체에 위치에 따라 다양한 영상화가 가능하다는 특징을 가짐. 해당 카메라는 현미경, 치아용 카메라, 군사용 감시 로봇 등 다양한 응용분야에 적용될 수 있으며, 졸업자(김*수 박사)가 한국광기술원에서 임용이 되어 해당 분야를 포함한 다양한 광기술관련 응용분야에 대한 연구를 수행하고 있음.

8. 김*영, 2019.2 박사, 바이오및뇌공학과, Y, 박사, 동일, 삼성전자 / Staff Engineer, 김*영 박사는 학위 과정 동안 신경세포칩 센서 감도 향상을 위한 전기화학 센서 제작 기술, 나노입자 기반 신경세포 광신호 측정 기술에 대하여 선도적인 연구를 수행하였으며, 학과 과정 동안 국제 학술지 표지 논문을 2회 발표한 바 있다. 바이오및뇌공학과에서 학위 과정 중 바이오 헬스케어에 관련한 배경지식과 전통적 전기/전자 분야의 기술 또한 함께 습득하여 이미지 센서를 개발하는 삼성전자 LSI 에 입사하여 헬스케어 분야에 연구개발을 하고 있다.

9. 김*훈, 2021.2 박사, 바이오및뇌공학과, Y, 박사, 동일, 강남세브란스병원 / 임상강사(clinical fellow), 김*훈 졸업생은 rs-fMRI의 기능적 연결성 분석을 위한 그래프 네트워크에 관한 연구로 박사과정을 수행하였으며, 졸업 이후 연세대학교 강남 세브란스병원 정신건강의학과의 전임의로 취직하였음. 해당 연구소에서 뇌기능영상의 임상적용에 대한 연구를 수행 중임.

10. 김*아, 2023.2 박사, 바이오및뇌공학과, Y, 박사, 동일, NIH, USA / Postdoctoral, 김*아 졸업생은 라벨 데이터가 부족한 환경에서 적용 가능한 딥 러닝 기반의 다양한 영상처리 기법 개발에 관한 연구로 박사과정을 수행하였으며, 졸업 이후 미국 국립 보건원 (National Institute of Health, NIH)의 Postdoctoral Felllow로 취직하였다. 전공 전문지식을 기반으로, 인공지능을 이용하여 질병진단 가이드를 할 수 있는 의료영상 처리 연구를 수행 중임.

11. 김*일, 2014.2 박사, 바이오및뇌공학과, N, 박사, 동일, 숭실대학교 / 조교수, 김*일 박사는 KAIST 바이오및뇌공학과에서 생체 네트워크를 조절하기 위한 핵심 인자의 발굴에 대한 시스템생물학 연구로 박사학위를 취득한 뒤, 이를 단일세포 데이터 분석과 융합하여 우수한 연구성과들을 창출하였으며, 이를 인정받아 숭실대학교 신임교원으로 초빙되어 융합인재 양성에 크게 기여하고 있다.

12. 김*연, 2021.2 석사, 바이오및뇌공학과, Y, 석사, 동일, 삼성 바이오에피스 / 연구원, 김*연 졸업생은 효율적인 STING 작용제와 항-OX40 항체의 복합치료를 위한 전달 시스템 개발 연구로 석사학위를 취득함. 석사학위 과정동안 리뷰 논문 1편 및 북 챕터 1편을 발표하여 그 우수한 연구 성과를 인정받아 삼성 바이오에피스 연구원으로 취업하였음.

13. 노*원, 2021.2 석사, 바이오및뇌공학과, Y, 석사, 동일, 삼성바이오로직스 / 연구원, 노*원 졸업생은 나노바이오공학연구실에서 연구하는동안 1건의 SCI논문과 5건의 학회발표 성과를 냈으며, 그중 한국바이오칩학회 2020 춘계학술발표회에서 발표한 연구로 Best Paper Award를 수상하였음. 2021년 2월 “Constrcution of a fibroblast-associated tumor spheroid model based on collagen drop array chip”라는 주제로 석사학위를 받았으며, 현재 우수한 성과들을 인정받아 삼성바이오로직스에 연구원으로 취업하였음.

14. 도*준, 2019.2 박사, 바이오및뇌공학과, Y, 박사, 동일, 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.

15. 박*민, 2019.8 박사, 바이오및뇌공학과, Y, 박사, 동일, 충남대학교 / 조교수, 박*민 박사는 KAIST 바이오및뇌공학과에서 암세포 분자네트워크를 모델링하고 이로부터 약물반응을 시뮬레이션하는 시스템생물학 연구로 박사학위를 취득한 뒤, 생체분자 네트워크의 시스템적 동작 원리를 파악해 약물로 제어하는 우수 연구성과를 인정받아 충남대학교 신임교원으로 초빙되었으며 융합인재 양성에 크게 기여하고 있다.

16. 박*용, 2022.8 박사, 바이오및뇌공학과, N, 박사, 동일, National Cancer Institute / Postdoctoral researcher, 바이오및뇌공학과에서 생물정보학 및 기계학습 등의 기술을 기반으로 바이오 및 임상 의약학 문제를 해결할 방법들을 학습하였으며 이를 적용하여 학위 연구 및 국가과제를 수행하였음. 이러한 경험과 능력을 바탕으로 하여 성공적으로 해외 연구소에서 경력을 이어가고 있음.

17. 박*희, 2018.2 박사, 바이오및뇌공학과, Y, 박사, 동일, 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.

18. 부*윤, 2017.8 박사, 바이오및뇌공학과, N, 박사, 동일, 인하대학교 / 조교수, 부*윤박사는 KAIST 바이오및뇌공학과에서 MEMS연구로 박사학위 취득후 미국 위스콘신 대학에서 Post-Doc.으로 나노폴리머의 다가적 결합특성을 이용한 면역항암치료 기술 개발 연구를 수행하였고, 2022년 인하대학교 생명공학과 조교수로 임용되어, “면역항암 치료기술 개발" 연구를 지속적으로 수행하고, 후학 양성에 힘쓰고 있음.

19. 서*건, 2018.2 박사, 바이오및뇌공학과, N, 박사, 동일, XNOLOGY / 대표이사, 서*건 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.

20. 서*훈, 2022.2 박사, 바이오및뇌공학과, Y, 박사, 동일, 삼성전자 / 연구원, 학위과정 동안 MRI 촬영 고속화를 위한 딥러닝 네트워크를 개발하였음. 관련 딥러닝 지식을 기반으로 삼성전자에서 반도체 생산 공정 최적화를 위한 연구를 수행 중이다.

21. 성*경, 2018.2 박사, 바이오및뇌공학과, Y, 박사, 동일, Mogrify, Ltd. / Senior Bioinformatician, Mogrify 는 영국 유수대학 교수들이 창업한 Cambridge에 위치한 첨단기업으로서 성민경 박사는 생명정보학 분석 능력을 인정받아 스카웃되었다.

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

23. 심*경, 2016.8 박사, 바이오및뇌공학과, N, 박사, 동일, 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*경 박사는 KAIST 바이오및뇌공학과 MEMS연구로 박사학위 취득후 NRC Research Associate로 근무하고있음.

24. 안*현, 2022.2 석사, 바이오및뇌공학과, Y, 석사, 동일, 3billion. Inc / 연구원, 졸업 후 전공을 살려 AI 기반 국내 희귀 질환 진단 기업 쓰리빌리언에 Bioinformatics Engineer로 취업하여, 환자의 유전체 서열 데이터를 이용하여 희귀 질환을 진단하는 AI 기반 파이프라인이 잘 작동할 수 있도록 데이터를 관리하는 역할을 하고 있다.

25. 안*균, 2019.2 석사, 바이오및뇌공학과, Y, 석사, 동일, ㈜플린트코리아 / CTO, 안*균 학생은 시스템생물학 기반의 역노화 연구를 수행하였으며, ㈜플린트코리아를 공동창업하고 연구 수행과정에서의 데이터 분석, 네트워크 분석 및 제어이론 개발 경험 등을 활용하여 CTO의 직위에서 AI 테크 기술 기반 자연어 및 네트워크 데이터를 활용한 디지털 데이터 아카이빙 및 초개인화 큐레이션 시스템을 개발하고 있다.

26. 유*선, 2015.8 박사, 바이오및뇌공학과, Y, 박사, 동일, 성균관대학교 삼성융합의과학원 / 교수, 뇌영상 분석시 뇌영상의 특성상 복잡한 통계기법을 활용하게 되는데 뇌네트워크의 degree기반으로 직관적이며 선명한 결과를 도출할 수 있는 새로운 통기기법을 개발하였음. 이후 미국 예일대로 포닥을 가서 Nature자매지, PNAS 등 우수한 연구성과를 보여 올 8월 성균관대 삼성융합의과학원 교수로 임용되었다.

27. 윤*준, 2017.8 박사, 바이오및뇌공학과, Y, 박사, 동일, 삼성바이오에피스주식회사 / Senior Secientist, 윤*준 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.

28. 이*원, 2018.2 박사, 바이오및뇌공학과, Y, 박사, 동일, 중앙대학교 / 조교수, 이*원 박사는 KAIST 바이오및뇌공학과에서 시스템생물학 연구로 박사학위를 취득한 뒤 컴퓨터 모델링과 생명과학을 융합하는 우수 연구성과를 인정 받아 중앙대학교 신임교원으로 초빙되었으며 융합인재 양성에 크게 기여하고 있다.

29. 이*욱, 2019.8 박사, 바이오및뇌공학과, Y, 박사, 동일, 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.

30. 이*호, 2019.2 박사, 바이오및뇌공학과, Y, 박사, 동일, NYU Post-doc, 미국 New York 대학의 Alexander Zidovska 교수 그룹에서 Post-doc으로 Nucleosome Dynamics 연구를 수행함.　

31. 이*혁, 2022.2 박사, 바이오및뇌공학과, Y, 박사, 동일, 삼성전자 종합기술원 / Staff Researcher, 바이오및뇌공학과에서 생물정보학 및 기계학습 등을 학습하였고 이를 바탕으로 학위 연구 및 국가과제를 수행하며 바이오 및 임상 의약학 문제를 해결하였음. 이를 통해 다양한 분야에서의 융복합 연구를 수행할 수 있는 능력을 배양하였으며 성공적으로 글로벌 기업에 취업하였음.

32. 이*수, 2020.8 박사, 바이오및뇌공학과, Y, 박사, 동일, Siemens / Staff Engineer, 학위과정 동안 고속 MRI 촬영시 발생하는 인공물을 제거하고 고속 MRI의 자화준비 영상 대조도를 크게 개선할 수 있는 유사센트릭 scheme을 처음으로 제안하였음. 세계 최고의 MRI 회사인 Siemens 사에 입사하여 병원과 협력을 촉진하는 엔지니어로서 기여하고 있음.

33. 임*린, 2022.8 박사, 바이오및뇌공학과, Y, 박사, 동일, 엘지경영개발원 AI연구원 / 해당회사 직위 따로 없음, 임*린 학생은 면역항암제의 새로운 타겟 발굴 연구로 박사과정을 마치고, 엘지경영개발원 AI연구원에 취업하여 인공지능 기술을 이용한 신소재 발굴 업무를 수행하고 있음.

34. 장*태, 2022.8 석사, 바이오및뇌공학과, Y, 석사, 동일, Samsung Research / 연구원, Samsung Research는 우리 나라의 대표 기업인 삼성전자의 가전제품(CE) 부문과 IT 및 이동 통신(IM) 부문의 선행 연구개발(R&D) 조직으로 현재 존재하지 않는 기술을 새롭게 개발하고 새로운 사업 분야에 적용되는 최전선에 있음. 해당 학생은 석사과정의 경험을 살려 Life Care 관련 제품의 R&D를 지속해나가고 있음.

35. 정*준, 2018.2 박사, 바이오및뇌공학과, Y, 박사, 동일, 삼성전자 / Staff Engineer, 정*준 박사는 신경 계측시스템 연구로 박사학위를 받고, 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*환, 2016.8  박사, 바이오및뇌공학과, N, 박사, 동일, 삼성전자 / 선임연구원, 조*환 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. 조*민, 2023.8 박사, 바이오및뇌공학과, Y, 박사, 동일, Roche / Post-Doc, 조*민 박사는 본 연구실에서 세포외기질 구조에 대한 뛰어난 통찰력을 바탕으로 대식세포의 분화 및 섬유아세포에 의한 생체 모방 주름 형성 메커니즘을 연구하여 해당 분야에서 높은 연구역량을 보였으며, 이를 바탕으로 스위스의 다국적 의료, 제약 기업인 Roche에 취업하였다. Roche는 종양학분야 및 체외진단에서 세계적인 선도주자로써, 해당 박사는 자신의 전공을 살려 이에 기여해나가고 있다.

38. 조*상, 2023.2 박사, 바이오및뇌공학과, N, 박사, 동일, 한국한의학연구원/선임연구원, 유전형-조현병 간 인공지능 모델을 구축하는 연구로 박사학위를 졸업했으며, 정부출연연구기관인 한국한의학연구원에 입사하여 멀티오믹스 분석에 기반한 한약의 효능 평가·검증과 한약 기반 신약 개발 연구를 수행하고 있음.

39. 주*훈, 2017.2 박사, 바이오및뇌공학과, Y, 박사, 동일, 삼성SDS / 책임연구원, 주*훈 박사는 신경세포칩 설계기술로 박사학위를 받고, 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.

40. 주*영, 2022.2 석사, 바이오및뇌공학과, Y, 석사, 동일, 네이버 AI 랩 / 연구원, 주*영 졸업생은 인간의 고위수준 인지기능 중 하나인 유비추론 기계학습 모델을 구현하였고, 네이버 AI랩에서도 관련된 연구를 진행 중임.

41. 차*훈, 2017.8 박사, 바이오및뇌공학과, Y, 박사, 동일, 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.

42. 차*주, 2021.2 박사, 바이오및뇌공학과, Y, 박사, 동일, 숙명여자대학교 / 조교수, 차*주 졸업생은 다양한 역문제 해결을 위한 지도 학습 및 비지도 학습에 관한 연구로 박사과정을 수행하였으며, 졸업 이후 삼성종합기술원 (Samsung Advanced Institute of Technology, SAIT)에 staff researcher로 1년 반 근무하였다. 이 후, 2022년 9월에 숙명여자대학교 지능형전자시스템전공 조교수로 임용되어, 인공지능 기반의 영상 화질 개선 및 생성 모델 연구를 수행 중이다.

43. 차*화, 2018.2 박사, 바이오및뇌공학과, Y, 박사, 동일, UC Berkeley / Post-Doc, 차*화 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.

44. 최*수, 2015.2 박사, 바이오및뇌공학과, N, 박사, 동일, (주)넷타겟 / CEO, 최*수 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.

45. 최*근, 2022.8 박사, 바이오및뇌공학과, Y, 박사, 동일, SK 바이오팜/ 선임매니저, 본 학과 박사과정 재학중 뇌혈관기능을 조절하는 기전을 시스템에서 분자 수준까지 밝히는 연구를 수행하여 우수한 성과를 보임. 이 성과를 바탕으로 다양한 신약개발에 활용하고자 산업체 중 중견제약회사인 SK바이오팜에 취업하여 다양한 신약파이프라인에 대한 연구를 수행하고 있다.

46. 한*식, 2016.8 박사, 바이오및뇌공학과, Y, 박사, 동일, 루덴시티 / CEO, 2016년 8월 바이오및뇌공학과를 졸업한 한*식 졸업생은 나노바이오공학연구실에서 생물학적 분석을 위한 마이크로어레이가 집적된 광전자유체 시스템 개발에 대한 연구를 수행하였음. 2021년 10월 루덴시티(Ludencity) 라는 IT 기반 회사를 창업하고, 라빔(Lavim)이라는 프리미엄 라이프스타일 플랫폼 구축 및 서비스관련 사업을 시작 하였음.

47. 한*규, 2016.8 박사, 바이오및뇌공학과, Y, 박사, 동일, 미국 하바드 의대 MGH 병원 / 조교수, 학위과정동안 기존 관류MRI의 문제점을 제시하고 해결하는 방안을 제안하였음. 세계 최고의 대학 하바드 의대 MGH 병원에 2023년 3월부터 조교수로 근무중임. 학위과정동안의 지식에 기반하여 하바드 의대에서 관류MRI 기법과 Cardiac T1 mapping 기법 및 multi-modal 영상기법 개발 연구를 진행하고 있음.

48. 홍*표, 2016.2 박사, 바이오및뇌공학과, N, 박사, 동일, 한국식품연구원 / 선임연구원, 홍*표 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.

49. 황*민, 2020.2 박사, 바이오및뇌공학과, Y, 박사, 동일, 브이픽스메디칼 / CEO, 황*민 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 하고 있으며, 국내외 창업 경진대회 수차례 수상 및 중소벤처기업부 장관상을 수상하였음. 현재 황*민 졸업생은 박사과정 중 창업한 회사의 CEO직을 수행하고 있으며 전체적인 회사 관리 및 경영을 하고 있음.

50. Bru* Ve*, 2023.2 석사, 바이오및뇌공학과, Y, 석사, 동일, 신라젠, 신라젠은 2006년 설립되어, 2016년에 코스닥에 상장한 항암 바이러스 기반 면역항암치료제 연구 개발 기업이다. 핵심 플랫폼 기술은 펙사벡으로, 유전자를 재조합하여 만든 백시니아 바이러스로 암세포를 선택적으로 사멸시키고, 면역세포가 암세포를 공격할 수 있도록 설계되어 있다.

최근 10년간 졸업생 수 : 석사 316 박사 215 최대 제출 건수 50 

3. 대학원생 연구역량

3.1 대학원생 연구 실적의 우수성

➀ 대학원생(졸업생) 대표연구업적물의 우수성

<표 2-4> 교육연구단 소속 학과(부) 대학원생 대표연구업적물의 우수성

1. 김*연(박사, 2023.8졸업) : Nature Genetics, "MHC II immunogenicity shapes the neoepitope landscape in human tumors" 면역 원성을 가지는 신생항원을 예측하는 최초의 기술으로서 면역항암치료 코호트 및 일반 암환자 데이터에서 신생항원에 의한 선택적 제거를 시스템적으로 규명한 연구로서 본 교육연구단 목표와 부함되는 창의성 높은 연구 성과임. 삼성서울병원, (주)펜타메딕스와 공동으로 개인 맞춤형 항암백신에 유효한 신생 항원을 예측하는 딥러닝 모델을 구축하고 항암 반응성을 규명함. 딥러닝을 이용해 T세포 면역반응을 유도할 수 있는 백신 타깃을 발굴하는 방법을 개발해 대규모 암 유전체 데이터, 면역치료 환자 데이터, 동물실험 등을 통해 유효성을 검증함. 주조직적합성복합체(MH)는 암세포의 돌연변이에서 나온 단백질 조각과 결합해 정상 세포와 다르게 만들어진 신생 항원은 이론적으로 수 백여 종류에 달하는 것으로 알려졌으나 면역세포인 T세포가 암 세포를 알아보고 공격하도록 항원 역할을 할 수 있는 건 일부에 불과해서 암 공격을 유도하는 신생 항원을 정확히 가려내는 것이 중요한데, 이를 딥러닝 방식으로 해결하였음. IF(2022) 30.8

2. 주*일(박사, 2021.2졸업) : Advanced Materials , "Realizing cancer precision medicine by integrating systems biology and nanomaterial engineering" 암 정밀의학 관점에서 시스템생물학과 나노의학의 최근 진행상황과 향후 과제들을 총망라하였음. 시스템생물학과 나노의학의 융합을 통해 암세포의 약물 저항성 문제를 극복하는 전략을 제시하였음. 복잡한 암세포 규제 메커니즘을 분석하고, 맞춤형 나노캐리어로 약물 전달의 효율성을 향상시킴으로써, 암환자의 이질성을 극복하고 개인화된 나노메디슨의 실현에 기여할 수 있음. IF(2022) 29.4

3. 이*석(석사, 2022.2졸업) : Nature Machine Intelligence, "Deep learning based on parameterized physical forward model for adaptive holographic imaging with unpaired data" 영상 시스템의 물리적 섭동에 대한 난제를 해결하는 연구로서 기계 학습 모델에 융합 가능한 광 전파의 물리적 모델을 제시하여 홀로그래피 영상 복원의 신뢰도를 혁신적으로 개선하였음. 본 연구에서 개발된 모델이 생체 광학 분야에서 성공적으로 적용 가능함을 검증하였으며, 무렌즈 홀로그래픽 이미징 시스템 이외에도 이미징 과정이 물리적 모델로 기술 가능한 영상 시스템에 대해서도 확장이 가능함을 보여줌. JCR 2022 기준 Nature Machine Intelligence는 IF(2022) 23.8, COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE분야 145개 저널 중 1위로 최상위 저널임.

4. 차*주(박사, 2021.2졸업) : IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, "DeepPhaseCut: Deep Relaxation in Phase for Unsupervised Fourier Phase Retrieval" PhaseCut Loss를 deep learning 기반 phase retrieval 문제에 적용할 수 있는 수학적 토대를 마련하고, 광학, 초음파 등 의생명 영상에 적용하여 기존 deep learning 기법보다 우수한 성능을 검증하였음. 바이오 헬스 진단 분야에 널리 활용되는 phase retrieval 문제에 새로운 돌파구를 마련한다는 점에서 본 사업단의 목표에 부합함. IF(2022) 23.6 / COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE분야 144개 저널 중 2위로 최상위 저널임.

5. 강*훈(박사, 2023.8졸업) : ACS nano, "Ultrafast and Real-Time Nanoplasmonic On- Chip Polymerase Chain Reaction for Rapid and Quantitative Molecular Diagnostics" 본 논문은 초고속 실시간 나노플라즈모닉 PCR 기술에 대한 것으로, 백색 발광다이오드(LED)의 높은 광 흡수율을 갖는 나노플라즈모닉 기판에 진공 설계된 미세 유체칩을 결합해 소량의 검체를 신속하게 증폭하고 정량적으로 분석해 바이러스를 단시간 내에 정확하게 검출할 수 있음. 해당 연구에서는 SARS-CoV-2 플라스미드 DNA를 사용해 해당 기술을 검증했고, 40싸이클(95도-60도)을 5분 이내에 수행해 타겟 바이러스를 91%의 증폭 효율과 함께 정량적으로 검출했으며, 이는 기존 실시간 PCR 시스템의 긴 소요 시간(약 1시간)에 비해 매우 빠르고, 높은 증폭 효율을 보이므로 신속한 현장 진단에 적용되기 적합할 것으로 기대됨. IF(2022) 17.1,

6. 공*렬(박사, 2023.8졸업) : Nature Communications, "PRRX1 is a master transcription factor of stromal fibroblasts for myofibroblastic lineage progression" 암 미세환경 가역화를 위해 암 연관 섬유아세포(CAF)의 제어 연구를 진행하였음. 대장암환자 유래 CAF의 후성 유전체 변화를 분석하여 CAF의 핵심 유전자 조절 네트워크와 핵심 조절인자 PRRX1을 발견함. 특히, PRRX1이 약물 내성에 중요한 역할을 하는 것을 확인하여, 이를 결핍 시 암 제어 효과가 크게 향상됨을 in vivo 검증함 IF(2022) 16.6

7. 박*준(박사, 2023.2졸업) : Nature Communications, "Self-evolving vision transformer for chest X-ray diagnosis through knowledge distillation" 해당 연구는 인공지능 모델 개발의 고질적 문제점이던 라벨 의존성을 크게 줄여, 의료영상에서 소수의 라벨 데이터 만으로도 지속적으로 스스로 성능을 진화시킬 수 있는 인공지능 알고리즘을 제안하였음. 방사선 전문의의 학습 과정에서 영감을 얻어 지식 증류를 통한 자기 감독 및 자기 훈련으로 vision transformer의 성능을 향상시켰음. 3개 외부 병원에서 검증을 하였을 때, 결핵, 기흉 및 COVID-19 진단이 감독 모델보다 훨씬 우수한 성능을 보여 임상 환경에서의 적용 가능성을 제공하였음. 그 참신성을 인정받아 Nature 자매지인 Nature Communications에 게재되었음. IF(2022) 16.6

8. 성*훈(석사, 2021.8졸업) : Nature Communications, "Highly Conductive Tissue-like Hydrogel Interface through Template-directed Assembly" 해당 논문은 직접 템플릿 어셈블리라는 방법을 사용하여 전도성이 매우 높으면서도 접착성이 있는 하이드로젤을 제작하는 새로운 방법에 대해 제시함과 동시에, 해당 재료를 사용한 고성능 바이오전자 디바이스의 새로운 길을 개척하였으므로 우수한 연구라고 볼수 있음 IF(2022) 16.6

9. 홍*리(박사, 2021.8졸업) : Nature Communications, "Thermoplasmonic neural chip platform for in situ manipulation of neuronal connections in vitro" 본 연구는 열플라즈모닉 플랫폼(금나노막대와 근적외선)과 하이드로겔 세포패터닝 기술을 융합하여, 시험관 조건에서 신경세포들로 이루어진 신경네트웍칩을 제작하고 분석하는 새로운 신경세포칩 플랫폼을 제안하고 실험적으로 검증하였다. 기존의 많은 세포 패터닝 기술이 세포 배양 이전 단계에만 적용 가능한 데 반해, 본 연구는 네트워크의 발달 및 성숙 단계에서도 구조의 변형을 가해서 이에 따른 네트웍 기능의 변화를 분석하는 것이 가능하도록 하였다. 이 연구는 독창성을 인정 받아 Nature Communications 에 게재되었다. IF(2022) 16.6

10. 이*흠(석사, 2023.6졸업) : Advanced Fiber Materials, "Thermally Drawn Multi-material Fibers Based on Polymer Nanocomposite for Continuous Temperature Sensing" 해당 논문은 파이버 기반의 유연한 체온 센서 제작에 관한 내용으로써, 여러 번 세탁해도 그 안정성 및 기능성이 소실되지 않는 신개념 센서를 제시함. 해당 연구는 향후 헬스케어용 스마트 의류로 발전할 수 있는 높은 가능성을 품고 있음 IF(2022) 16.1

11. 이*철 (박사, 2022.2졸업) : Small, "Tubulin Double Helix: Lateral and Longitudinal Curvature Changes of Tubulin Protofilament" 튜불린이 수직한 두 방향으로 접히는 독특한 성질에 핵심이 있다고 보고, 튜불린의 형태 변형을 인공적으로 제어하겠다는 아이디어를 제시하였음. 튜불린을 두 방향으로 접을 수 있는 분자스위치를 찾아냈음. 이번 연구 결과는 우리 몸속 세포물질을 그대로 이용하되, 자연의 설계를 뛰어넘어 혁신적인 나노건축물을 구현해냈다는 의미를 가짐. 또한 튜불린 단백질을 나노소재의 기초물질로 활용하게 해줄 핵심 전략을 제시했다는 점에서 의미가 있음. 이번 연구를 통해 발견한 분자스위치는 알츠하이머병 등 뇌질환의 새로운 치료 전략으로 활용될 것임. IF(2022) 13.3

12. 한*은(석사, 2022.2졸업) : Biosensors and Bioelectronics, "On-chip microfluidic dual detection of amino acid metabolism disorders using cell-free protein synthesis" 비정상적인 대사 경로로 인해 발생하는 특정 아미노산의 축적 또는 결핍은 각종 대사 질환을 일으키기에, 아미노산 분석은 대사 상태의 관찰 및 분석에 필수적이며 간편하고 신속하게 이런 분석 과정을 수행할 플랫폼이 필요함. 본 연구는 손가락 구동 펌프가 내장된 미세유체칩에서 무세포 단백질 합성으로 두 종류의 아미노산 농도를 동시 분석할 수 있는 장치를 개발하였음. 시료 내 표적 아미노산 농도에 따라 무세포 단백질 합성을 통해 형광 단백질이 합성되며 형광 세기 관찰을 통해 아미노산 정량이 가능함. 본 시스템은 손가락 구동 펌프를 이용해 체내 아미노산 농도의 현장 진단이 가능함을 보여주었음. IF(2022) 12.6

13. 최*롬(박사, 2022.2졸업) : Cancer Research, "Network analysis identifies regulators of basal-like breast cancer reprogramming and endocrine therapy vulnerability" 삼중음성 유방암은 높은 약물 저항성과 그로 인한 심각한 부작용 문제를 가짐. 본 연구는 컴퓨터 시뮬레이션을 활용하여 삼중음성 유방암세포와 루미날-A 유방암세포의 유전자 네트워크를 분석하였으며, 이를 통해 삼중음성 유방암세포를 루미날-A 유방암세포로 변환하는 핵심 인자를 규명하였음. 이를 통해 악성종양을 치료 가능한 상태로 변환하는 새로운 치료 원리를 제시함. IF(2022) 11.2

14. 강*구(박사, 2022.8졸업) : Cancer Research, "Aberrant Transcript Usage Is Associated with Homologous Recombination Deficiency and Predicts Therapeutic Response" 난소암과 유방암에 대한 신약으로 주목받고 있는 PARP 저해제의 반응성을 기존과 달리 RNA 패턴을 통해 정확하게 예측할 수 있음을 밝힌 연구로서 본 교육연구단 목표와 부합되는 창의성, 혁신성 높은 연구 성과임. 기존에는 주로 BRCA1/2 유전자 돌연변이 및 genome instability score 등을 통하여 PARP 저해제 반응성을 예측하였으나 false positive 가 높고, 특히 기능적으로 HRD가 복구된 이후에도 남아있어서 예측의 불확실성을 높이는 등의 문제가 있었음. 그러나 본 연구에서 개발한 전사체 기반의 방법은 그런 문제가 해결되고 예측 정확도가 높기 때문에 산업적인 활용 가치가 높으며, 현재 기술이전을 준비중임. IF(2022) 11.2

15. 황*홍(박사, 2022.8졸업) : ACS APPLIED MATERIALS & INTERFACES, "Highly Adsorptive Au-TiO2 Nanocomposites for the SERS Face Mask Allow the Machine-Learning-Based Quantitative Assay of SARS-CoV-2 in Artificial Breath Aerosols" 호기 비말 진단에서 기존 SERS 기판은 낮은 표면에너지로 인해 빠르게 분사되는 호기 비말이 기판에서 튕겨져 나와 샘플을 포집하는데에 어려움이 있음. 본 논문에서 제시한 기판은 TiO2를 기존 금나노섬 위에 증착하여 높은 표면 에너지를 가지게 하였고, 호기 비말 내에 있는 바이오마커를 효과적으로 포집할 수 있게 함. 포집한 바이오마커는 표면증강라만분광법을 통해 분석되었고 특히 머신러닝을 통해 SARS-CoV-2 단백질의 특이적 시그니처를 추출하여 최대 pM 레벨에서 검출이 가능함을 확인함. 본 연구를 통해 비침습적으로 호기 비말 내 바이오 마커를 검출하는 기술을 개발함. IF(2022) 9.5

16. 박*진(박사, 2022.8졸업) : Neural Networks, "A brain-inspired network architecture for cost-efficient object recognition in shallow hierarchical neural networks" 본 연구는 다양한 동물의 시각피질에서 공통적으로 발견되는 장거리 연결의 역할에 관한 계산신경과학적 모델링 연구임. 본 연구를 통해 장거리 연결이 두뇌와 같이 자원이 제한된 신경망에서 비용 효율적인 시각 인지기능을 가능하게 함을 제안하였음. 본 연구 결과를 통해 연구진은 기존의 신경과학 분야에서 해당 연결성의 신경 회로 수준의 역할을 제안한 것과 달리, 신경망 차원에서 시각 인지기능에 대한 역할을 인공 신경망을 활용하여 창의적으로 규명하였음. 이뿐 아니라, 해당 구조를 현재 인공지능 분야에서 사용되고 있는 인공신경망에 적용했을 시 신경망의 계산 효율을 크게 증가시킬 수 있음을 보여 계산뇌과학 분야에 크게 기여하였음. IF(2022) 7.8

17. 김*민(박사, 2023.8졸업) : Aging cell, "Glycation-mediated tissue-level remodeling of brain meningeal membrane by aging" 노화로 인해 체내 당 분자가 쌓이게 되면서 뇌막에 당화최종산물이 축적됨을 확인하였고 뇌막을 구성하는 타입 1 콜라겐 성분의 감소와 뇌척수액 속 물질의 투과율이 달라지는 것을 관찰하였다. 본 연구팀은 콜라겐 막 모델을 이용해 당화과정에 의한 뇌막 섬유아세포의 세포-기질 상호작용에 관여하는 신호과정의 변화 및 콜라겐 막의 물성의 변화를 규명하였다. 당화과정을 거친 콜라겐 막은 더 단단해지고 끈적해져 막 위로 흐르는 물질의 흡착 정도를 증가시키고 투과 정도를 감소하는 양상을 보이게 된다. 이를 통해 과도한 당 섭취 및 축적으로 인한 뇌막의 노후 과정이 처음으로 밝혀짐에 의의를 가지며, 뇌막을 통한 물질 교환에 대한 새로운 패러다임을 확인함으로써 앞으로의 뇌 연구에 기여할 수 있기를 기대한다. 해당 연구는 2023년 기준으로 IF가 11.006인 저널에 게재됐으며, 30개 이상의 뉴스 기사와 방송 보도(2023/03/16)를 통해 대중에게 큰 관심을 받았다. IF(2022) 7.8

② 대학원생(졸업생) 학술대회 대표실적의 우수성

 <표 2-5> 교육연구단 소속 학과(부) 졸업생 학술대회 대표실적의 우수성

1. Min* Hu* L*(박사, 2023.8졸업) : Brain Tumor Segmentation Challenge (BRATS) hosted by RSNA, MICCAI, and ASNR, "Extending nn-UNet for brain tumor segmentation" 전세계 2200개팀이 참가한 Brain Tumor Segmentation Challenge (BRATS) 2021년 대회에서 1등을 차지하였음. BRATS는 Multi-modal MRI data를 기반으로 뇌종양을 가장 정확히 구획화하는 딥러닝 네트워크 개발을 놓고 매년 전세계적으로 경쟁하는 대회로서 올해로 10회째를 맞고 있으며, 올해는 세 개의 큰 국제학회 (RSNA, MICCAI, ASNR)가 공동으로 주관함. 본 학생이 개발한 U-net 기반의 딥러닝 네트워크는 다른 경쟁자들의 제출물에 비해 통계적으로 훨씬 우수했음이 확인되었음. 상금으로 미화 $6000 수여받음.

2. 강*훈(박사, 2023.8졸업) : The 25th International Conference on Miniaturized Systems for Chemistry and Life Sciences (MicroTAS 2021), "Handheld and ultrafast photothermal qPCR system for rapid detection of SARS-CoV-2" Elsevier Sensors 우수 논문상 수상함. 현장에서 코로나바이러스를 정확하고 빠르게 측정하기 위해서 현장진단형 분자진단시스템이 필요하며, 본 연구에서는 초고속 초소형 실시간 광열 PCR 시스템을 개발하여 코로나바이러스를 현장에서 10분 이내에 검출 가능함을 확인하였음. 나노플라즈모닉 광열효과와 알루미늄 카트리지, 마이크로렌즈 어레이 카메라 등의 고유 기술이 포함되었음.

3. 강*준(석사, 2021.2졸업) : Cognitive Neuroscience Society (CNS) CNS2022, "Neural Processing in the Processing in the Prefrontal Cortex for Memory Integration" 기존 연구들은 단순히 두 신경 기저에서 연합되는 정보들의 신경 표상이 변화함을 보이는 데에 그쳤으나, 본 연구는 기억 연합이 전전두피질의 원래 기억 신경 표상에 새로운 정보를 추가하는 방식으로의 기억 연합이 아니라, 새로운 형태로 나아가는, 새로운 정보와 함께 원래 기억까지 재구성되는 과정이 기억 연합과정에 포함되는 것을 시사하는 점에서 특히 우수함.

4. 김*희(석사, 2022.2졸업) : EMBL 2023, "Genomic hypomethylation in cell-free DNA predicts responses to checkpoint blockade in lung and breast cancer" 암에서 DNA 저메틸화 현상이 일어남을 이용해 10개의 LINE-1 타겟 프로브를 선정하였고, NGS 방법으로 메틸화 값을 구하는 iMethyl 방법을 개발하였음. 특히, 기존의 조직생검뿐만 아니라 액체생검을 기반으로 하여 항암면역치료 반응성을 비침습적이고 간단하게 예측할 수 있는 마커를 발굴하였음.

5. 김*민(박사, 2023.8 졸업): The 15th International Conference on Data and Text Mining in Biomedical Informatics “Integrating heterogeneous assay data for multi-compound drug discovery” 다양한 약물과 표적을 고려한 효과적인 질병 치료를 위해 컴퓨터 모델링이 중요함. 그러나 생물학적 네트워크의 구축이 어려웠는데, CODA-ML을 사용하여 생물학적 정보를 표준화하고 다양한 실험 데이터를 통합하였음. 이로써 구축된 네트워크는 기존 것보다 크고, 결과적으로 단일 및 복합 약물의 효과를 예측하는 데 우수한 성능을 보였음. 이는 정보 통합의 중요성을 강조하며 바이오인포매틱스 분야에 기여할 것으로 보임.

6. 김*현(석사, 2022.2졸업) : IEEE / CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference (CVPR) 2022, "DiffusionCLIP: Text-Guided Diffusion Models for Robust Image Manipulation" 본 연구에서는 High quality image synthesis와 near-perfect inversion이 가능한 Diffusion model을 이용하여 zero-shot 셋팅으로 텍스트 기반 이미지 조작 방법을 제안함. 이를 통해 high variable한 ImageNet 데이터셋의 이미지를 조작을 가능하게 하여, 딥러닝 기반의 이미지 조작의 광범위한 적용을 가능하게 하였음.

7. 박*영(석사, 2021.2졸업) : International Conference on Computer Vision (ICCV), 2021, "Reliably fast adversarial training via latent adversarial perturbation" 높은 계산 효율적 적대적 기계학습 방법론 개발을 통해 기존 최신 방법론 (state-of-the-art)을 다양한 데이터셋 (dataset) 환경에서 능가하였음. Acceptance rate 3% 기계학습 최상위 학회에 구두 발표(Oral presentation)를 진행함으로써 해당 연구의 창의성 및 혁신성을 입증하였음.

8. 유*재(석사, 2023.2졸업) : 2022 IEEE Biomedical Circuits and Systems Conference (BioCAS), "Zero-Weight aware LSTM Architecture for Edge-Level EEG Classification" 뇌파-컴퓨터 인터페이스 분야에서 EEG 신호를 신경망으로 분류하는 것은 새로운 연구 주제로 엣지 레벨 EEG 분류를 위해 FPGA에서 구현된 Zero-Weight (ZW) 인식 LSTM 기반 EEG 분류기를 제안함. ZW-aware LSTM 네트워크는 LSTM 레이어의 희소 가중치 뿐만 아니라 다음 레이어의 희소 가중치를 고려하여 행렬-벡터 곱셈 (MxV)을 최적화함. BCI 대회 데이터를 사용하여 평가한 결과, 본 연구의 EEG 분류기는 CPU @3.40GHz에서 구현된 소프트웨어 분류기에 비해 9.53배 빠른 속도를 보이며 정확도는 최대 81%까지 달성함.

9. 황*하(석사, 2021.2졸업) : ISMRM 2022, "Top-up algorithm for single k-space from single-shot EPI" EPI 이미지는 고유한 왜곡을 가지고 있어 왜곡 보정을 필수로 요구하는데, Top-up 알고리즘은 반대의 gradient 극성을 가지는 두 개의 EPI 이미지의 왜곡 경향성을 통해 왜곡을 보정 하는 방법임. 본 연구는 추가 정보 없이 하나의 싱글샷 EPI 이미지만으로 왜곡을 보정 하는 방법을 제안하였고 제안하는 접근 방식은 높은 SNR와 높은 시간 해상도를 가질 수 있어 최소한의 왜곡을 요구하는 자화 준비 이미징에 적용하기 적합함.

10. 박*단(석사, 2022.8졸업) : 한국물리학회 Fall Meeting, "Microtubule Structural Configuration and Flexural Rigidity Modulated by Anti-Cancer Drugs" 우수 발표상 수상함. 파클리탁셀과 라우리말라이드가 마이크로튜블을 안정화하는데 차이가 있는지 연구함. 엑스선 산란과 초저온전자현미경을 이용해 나노구조 비교하고, 기계적 역학에 미치는 영향을 전자현미경과 공초점주사 현미경으로 조사함. 두 약물이 어떻게 마이크로튜블의 구조를 변형시키는지, 이러한 구조가 마이크로튜불의 기계적 역학에 어떠한 영향을 주는지 알아봄.

11. 성*훈(석사, 2021.8졸업) : 2021년 한국생체재료학회 춘계학술대회, "All-Hydrogel Fibers for Neural Interfaces" 우수 포스터상 수상함. 하이드로젤 기반의 신경 인터페이스를 제작함을 통해 뇌탐침의 생체조직에 대한 저항성을 줄이고, 수명을 대폭 증가시키는 연구임. 해당 인터페이스는 광유전학을 위한 광섬유, 전기생리학적 신호 레코딩을 위한 전극, 물질전달을 위한 미세유체채널을 모두 포함하는 약 300마이크로 미터 지름의 디바이스이며, 모든 재료가 생체 적합한 하이드로젤 및 탄소나노물질로 이루어져 있어 생체조직과의 기계적, 화학적 일치성이 매우 뛰어남이 특징임.

12. 윤*조(석사, 2021.2졸업) : IBEC 2021 & ICBHI 2021, "Selective neuronal cell adhesion on a microelectrode array by electrophoretic deposition of PLL-FITC" 우수 포스터 발표상을 수상함. 미세전극어레이 위에 세포를 배양하고 신호를 측정하는 세포 패터닝 기술을 개발함. 전극 주변에 바이오폴리머를 농축하여 세포 위치를 제어함으로써, 원하는 위치에 신경세포를 배치하고 전기적 활성을 측정할 수 있음을 입증함. 이 기술은 신경세포 기반의 약물 스크리닝 시스템에 유용하게 활용될 수 있음.

13. 조*민(박사, 2023.8졸업) : 2022 추계 바이오칩학회, “Confinement Morphogenesis by Mesenchymal Contraction” 최우수 포스터 발표상을 수상함. Collagen gel-Vitrogel platform을 활용해 섬유아세포에 의한 생체 모방 주름 형성 과정을 확인함. 섬유아세포의 수축력에 의해 얇은 막에서 주름이 형성되며, 한 번 형성된 주름은 세포를 제거하더라도 유지되는 것을 확인하고 이로부터 기계적 관점에서의 생체 내 주름 형성의 메커니즘을 설명함.

14. 한*현(석사, 2022.2졸업) : 2021 마이크로나노시스템학회 추계학술대회, "Cost effective and portable finger-actuated microfluidic device for sample preparation in droplet digital PCR" 우수논문상을 수상함. 본 연구는 microfluidics 기술을 기반한 droplet digital polymerase chain reaction (ddPCR) 기술에 손가락 구동 펌프를 적용함으로써 현장 분자진단에 사용될 수 있는 높은 사용자 편의성의 소자를 개발하였음.

15. 황*홍(박사, 2022.8졸업) : 한국바이오칩학회 2022 춘계학술대회, "SARS-CoV-2 Detection from Human Respiratory Aerosol using Au-TiO2 Nanocomposite SERS Substrate" 우수 구두발표상을 수상함. 타이타늄 옥사이드를 증착한 나노플라즈모닉 기판을 이용하여 SARS-CoV-2 단백질을 효과적으로 포집하고 측정하였음. 머신러닝을 이용하여 단백질의 라만 분광 시그니쳐를 추출하여 비침습적으로 호기 비말 내 바이오마커 탐지가 가능함을 확인하였음.

16. 김*민(박사, 2023.8졸업) : 2021 추계 바이오칩 학회, "In vitro Leptomeninges Model to Study Brain Aging" 우수 포스터 발표상을 수상함. 당화과정으로 인한 뇌막 노화를 연구해 얇은 콜라겐 막을 이용한 뇌척수액 분자 이동을 연구함. 노화된 쥐 뇌막에서 당화산물과 타입 I 콜라겐 감소를 확인하고, 미세유체칩으로 당화 여부에 따른 분자 침투를 비교한 결과, 노화된 뇌막 섬유아세포 기능 변화로 분자 침투 차이를 발견하고, 뇌막-아세포 상호작용 중요성을 제시함. 또한 유전자 분석으로 노화된 뇌막 섬유아세포의 이온 수송 기능 저하를 확인하고, 우리의 플랫폼을 통해 노화된 뇌의 분자 교환 지연 이유를 설명할 수 있을 것으로 기대함.

17. 이*석(석사, 2022.2졸업) : Optics and Photonics Congress 2022 , "Lenselss holographic imaging based on physics informed style transfer network" 학회 구두 세션별 분과별 1개의 발표에 주어지는 우수 논문상을 수상함 (디지털홀로그피 및 정보 광학 분과). 스타일 트랜스퍼 기법을 활용하여 학습 데이터 세트에 위상 영상이 없는 경우에도 위상 정보를 복원할 수 있는 물리 기반 딥 러닝 기법을 개발하였음.

③ 대학원생(졸업생) 특허, 기술이전, 창업 실적의 우수성

 <표 2-6> 교육연구단 소속 학과(부) 졸업생 특허, 기술이전, 창업 실적의 우수성

1. 장*원(박사, 2023.2졸업) : [창업],(주)마이크로픽스, 마이크로렌즈 어레이를 이용한 초박형 카메라는 미세유체시스템 등 연구 분야뿐만 아니라 현장진단용 분자진단 기기 등 다양한 분야에 활용 가능성이 크고, 초경량, 초박형으로 제작이 가능해 초소형 로봇 적용에 적합하고, 시야각 또한 넓어 정찰용, 감시용 등 다양한 목적으로 활용될 수 있을 것으로 기대됨. 또한, 대면적 공정으로 제작 가능하기 때문에 다양한 수요가 예측됨. 이를 이용한 미세 현미경과 카메라를 이용해 다양한 솔루션을 제공하는 ㈜마이크로픽스를 창업함.

2. 배*균(박사, 2023.8졸업) : [기술이전] 주식회사 지씨지놈, "무세포핵산의 단일염기변이를 이용한 암진단 및 암 종 예측방법 외" 암유전체 빅데이터의 분석을 통하여 암에서 발생할 수 있는 단일염기변이의 특성을 딥러닝을 통해 파악한 후 이를 액체생검에서 나오는 무세포핵산에 적용하여 암을 진단하고 암종을 예측하고자 하는 창의적이고 혁신적인 연구결과를 토대로 최근 각광을 받고 있는 액체생검 기반 암 조기진단에 도움을 주고자 기술이전을 실시함.

3. 오*희(박사, 2023.8졸업) : [기술이전] 프로지니어, "흡입전달용 핵산 또는 단백질 탑재 폐 계면활성제입자 및 이의 제조 방법" 본 성과에서는 폐 내로 핵산 또는 단백질을 안전하고 효율적으로 흡입 전달하기 위한 생체 유래 폐 계면활성제로 구성된 입자의 제조 방법 원천 기술에 대하여 국내특허 등록, PCT 특허를 출원한 후에 기술 사업화를 위해서 국내 바이오텍 회사인 ㈜프로지니어에 기술 이전(전용실시권, 선지급금 1억) 함을 완료함. 이전된 기술은 향후 포스트 코로나 시대를 대비하여 새롭게 출몰할 수 있는 다양한 호흡기 바이러스에 대하여 폐 내로 백신 및 치료제를 효율적으로 흡입 전달할 수 있는 플랫폼으로 활용이 기대됨.

4. 이*은(석사, 2022.8졸업) : [기술이전] 바이오리버트(주), "암과 노화의 가역치료 기술-면역 반응이 억제된 높은 종양변이부담을 갖는 암의 면역학적 가역화를 위한 면역관문치료제와의 병용 타겟 발굴" 면역항암치료의 효과를 향상시킬 수 있는 핵심 병용 치료법을 개발하였음. 대규모 암 데이터를 기반으로 유전자 조절 네트워크를 구축하고, 면역반응효과가 낮은 그룹에서 발현하는 상위 조절자를 발굴함. 이를 통해 기존 면역항암치료의 한계를 극복할 수 있는 원천기술 개발함. 지도교수의 교원창업 회사인 바이오리버트(주)에 기술이전 하였음.

5. 이*혁(박사, 2021.2졸업) : [기술이전] ㈜ 온코앤사이언스, "인체 대사물질과의 유사도 기반 약물 재창출 후보 예측 방법 및 그 시스템 (KR-10-1963331), 질병 표적 대사 효소에 특이적인 인체 대사 물질을 이용하여 질병에 대한 약물 후보를 예측하는 방법 (KR-10-2035162)" 신규 약물 후보의 질병 효능을 예측하는 기술 특허 전용실시권을 ㈜온코앤사이언스가 양도 받음. 인체 대사물질과의 구조 유사도를 이용해 질병 연관 단백질 정보, 인체 대사 물질과의 상호작용 관계 등을 활용해 ‘재창출 후보 약물’ 및 ‘신약 후보 물질’을 예측함. 인체 대사물질의 질병 기전 정보를 활용한 약물 후보 실용화 및 사업화 가능성을 인증 받음.

6. 김*수(박사, 2021.2졸업) : [기술이전] ㈜마이크로픽스, "마이크로렌즈 어레이 기반 초박형 현미경" 본 발명은 마이크로 렌즈 어레이 기반 초박형 현미경을 구현하여 초근접 영상촬영장치를 개발하였음. 마이크로렌즈 어레이는 곤충의 시각 구조 및 원리에서 영감을 받은 생체 모방 초박형 배열 카메라임. 곤충의 눈과 같이 여러 개의 렌즈가 포함되어 있으며 물체의 위치에 따라 다양한 영상화가 가능하다는 특징을 가지고 있음.

7. 강*훈(박사, 2023.8졸업) : [기술이전] ㈜오상헬스케어 , "중합효소연쇄반응 장치 및 이를 이용한 중합효소연쇄반응 방법 외 3개" 현장에서 코로나바이러스를 정확하고 빠르게 측정하기 위해서 현장진단형 분자진단시스템이 필요하며, 본 연구에서는 초고속 초소형 실시간 광열 PCR 시스템을 개발하여 코로나바이러스를 현장에서 10분 이내에 검출 가능함을 확인하였음. 나노플라즈모닉 광열효과와 알루미늄 카트리지, 마이크로렌즈 어레이 카메라 등의 고유 기술이 포함되었음.

8. 방*은(박사, 2022.8졸업) : [기술이전] 펜타메딕스, "유효 신생항원 발굴 방법" 본 기술은 신생 항원 유발 돌연변이가 많은 환자들의 경우 특정 유전자들의 기능을 바꾸어 암의 면역회피를 유발하는 돌연 변이도 많이 발생한다는 이론적 토대에 기반하여, 실제 면역치료 환자군에 대한 분석을 시행하여 신생 항원이 많음에도 불구하고 면역 항암치료에 저항성을 보이는 환자들에서 나타나는 특정 돌연변이의 패턴을 기계학습 모델을 통해 발굴하고 이를 토대로 새로운 환자의 돌연변이 프로파일에 대해 치료 저항성을 예측하는 방법론을 개발하여 기술 이전 하였음.

9. 김*민(박사, 2021.8졸업) : [기술이전] ㈜ 엠테라파마, "대사질환특화 가상인체 분석소프트웨어" 대사질환특화 가상인체 분석소프트웨어' 특허를 기반으로, 대사질환과 관련된 생명 현상들을 종합해 대사질환 특화 인체 네트워크를 구축하고, 약물 후보군 발굴을 지원하는 기술 특허를 양도했음. 컴퓨터 모델링과 바이오 기술을 융합하여 바이오 및 헬스케어 산업에서 새로운 약물 표적 후보나 신약 개발에 도움이 되었음을 검증함. 

10. 안*수(박사, 2022.8졸업) : [기술이전] 파이퀀트, "대역확산 기법을 이용한 바이오 광학 신호 처리 장치 및 그 방법" 본 기술은 대역확산 기법 기반 라만 산란 신호의 세기 및 감도 증강을 통한 검측 및 이미징 기술의 성능을 향상하는 라만 분광 장치를 제안함. 해당 장치는 확산 코드로 입사광을 변조하여 표면 증강 라만 산란 기판에 입사 시키고, 표면 증강 라만 산란 기판에서 대역폭이 증가된 라만 신호를 동일한 확산 코드로 복조함으로써, 잡음 형광 신호를 포함한 다양한 원인의 시스템 잡음들을 제거하여 라만 산란 신호의 분해능 및 신호대잡음비를 증가시킴.

11. 이*훈(박사, 2023.2졸업) : [기술이전] ㈜넷타겟, “환자 맞춤형 치료를 위한 최적의 표적 항암 치료제 동정 플랫폼” 암환자에 적합한 네트워크를 구축하고, 약물의 표적 정보를 추출하여 이를 컴퓨터 시뮬레이션 함으로써 약물에 대한 민감도, 최적 약물 및 조합 등을 발굴할 수 있는 플랫폼을 개발함. ㈜넷타겟에 특허 4건 및 소프트웨어와 함께 총액 10억 2천만원 규모로 기술이전 되었음.

12. 박*진(박사, 2022.8졸업) : [특허] 미국, "SPIKING NEURAL NETWORK SYSTEM FOR DYNAMIC CONTROL OF FLEXIBLE, STABLE AND HYBRID MEMORY STORAGE" 본 발명은 신경망을 이용한 정보의 선택적인 저장과 조절 방법에 관한 것으로서, 스파이크 타이밍 의존성 가소성 (STDP: spike-timing-dependent plasticity)의 연결 가중치 기반 학습율 (weight-dependent learning rate)의 대칭성을 조절하여 스파이킹 신경망에 저장되는 정보의 특성을 자유롭게 조절할 수 있는 새로운 방법을 제시하였음. 스파이킹 신경망을 이용하는 대부분의 시스템에 탑재될 수 있을 것이라 기대되며, 발명의 독창성과 신규성을 인정받아 국제 특허(미국)로 등록됨.

13. 차*주(박사, 2021.2졸업) : [특허] 미국, "Apparatus and method for reconstructing image using extended neural network" 이미지를 재건하기 위해 확장된 신경 회로를 이용하는 방법 및 장치임. 입력 영상 수신 후, 소정의 프레임 제약을 부합하는 신경 회로를 이용하여 출력 이미지를 재현. 재건은 이 주파수, 비선형 함수를 이용하여 신호 조절 계수를 변형시키고, 조정된 계수를 재건하고, 반비례하여 출력 영상 안으로 재건된 계수를 이용하여 모든 계수를 변형시키는 것을 포함. 

14. 김*경(석사, 2021.8졸업) : [특허] 대한민국, "광각 복안 카메라 및 광각 복안 카메라의 제조 방법" 본 발명은 광각 렌즈와 마이크로 렌즈를 동시에 이용하여 정밀한 광축 정렬 없이도 낮은 두께의 이미지 생성 장치를 구성하는 방법에 관한 것임. 여기서, 마이크로 렌즈 어레이의 일면에, 복수의 마이크로 렌즈들 사이에 흑색 폴리머가 코팅되는 광 차단 구조가 연결되어, 이미지 생성 장치의 정밀도를 향상시킬 수 있음.

15. SHU*T K*N(박사, 2022.2졸업) : [특허] 대한민국, "다양한 센서 조건에서의 초음파 영상 처리 장치 및 그 방법" 본 발명에서 제안하는 알고리즘은, 어떠한 샘플링 패턴에서도 안정적으로 보간이 가능하며 좋은 화질의 이미지를 제공해줌으로 기존의 delay-and-sum (DAS) beamformer를 대체할 수 있을 것으로 기대한다. 본 특허의 알고리즘을 통해 휴대가 가능한 초음파 기기 시스템 및 초고속, 저전력 초음파시스템의 도입을 앞당길 수 있다. 또한, 많은 의료기기 회사에서 최근에 초음파 기기 발전에 투자하고 있어, 본 알고리즘의 사업화 전망은 매우 밝음.

16. 차*진(박사, 2022.8졸업) : [특허] 대한민국, "생성모델을 이용한 실험 최적화 및 실험 가설 생성 시스템 및 방법" 기존의 기계학습은 많은 양의 데이터에 의존한 최적화 방식을 사용하여, 새로운 환경에 노출되었을 때 학습에 많은 시간이 소요된다는 문제점이 있음. 이에 비해 인간은 적은 수의 경험만으로도 빠르게 학습하는 능력이 있다. 본 특허에서는 인간의 학습 과정에서 자신의 학습 정도에 대한 불확실성을 평가하는 메타 인지 능력을 사용한 빠른 추론 과정을 모델링 통하여 구현, 궁극적으로 뇌 기반 인공지능의 초석을 마련하고자 함.

17. 김*아(박사, 2023.2졸업) : [특허] 대한민국, "뉴럴 네트워크를 이용한 영상 분할 방법 및 그 장치" 본 발명의 영상 분할 방법은 영상 데이터를 수신하는 단계 및 미리 설정된 프레임 조건을 만족하는 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 영상 데이터에 포함된 미리 설정된 객체에 대한 영상 분할(segmentation)을 수행하는 단계를 포함하고, 상기 뉴럴 네트워크는 다상 풀링(polyphase pooling) 레이어와 다상 언풀링(polyphase unpooling) 레이어를 포함함으로써, 영상에서 특정 객체 분할에 대한 정확도를 향상시킬 수 있음

3.2 대학원생 연구 수월성 증진계획

(1) 연구 참여와 교과목의 연계

자기 주도적 연구 참여의 활성화

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

  • 현재 학과에서 운영되는 학위심사 제도(석사학위 심사, 박사자격시험, 박사학위 예비심사 및 최종심사)에서 박사학위 예비심사를 2년 이내에 응시하도록 유도하여, 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.

연구와 교과목의 연계 운영

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

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

(2) 연구 교류 프로그램

융합 공동 연구 지원

• • 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 추진한다. 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 제공하고 있다. 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 겸임/겸직 교수 제도를 적극 활용하여 국내외 다양한 분야의 석학들과 학과 내 교수진, 석사 및 박사과정 학생들 간의 공동 연구 기회를 높이는 기회로 삼는다.

연구 교류 프로그램 개발

• • 학과에서는 ‘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 명성 있는 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 제공한다.

  • 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 제공한다.

참여 대학원생 주관 연구방법론 워크샵 시리즈 운영

• • 참여 대학원생들이 연구방법에서의 전문성을 서로 교류하고 공동연구를 추진할 수 있도록 다양한 연구 분야 주제로 연구방법 워크샵 시리즈를 운영한다. 이 워크샵을 자발적으로 기획하거나 참여하는 학생들에게 인센티브를 제공할 수 있는 방안을 제도적으로 정립해 나갈 계획이다.

선배 초청 연구경험 특강 프로그램 운영

• • 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 교육연구단 졸업생을 중심으로 본인의 연구 경험 혹은 실패를 극복한 사례 등을 나누고 학생들과 같이 논의하는 형식의 특강 또는 워크숍 프로그램을 운영한다.

(3) 새로운 연구 시도 지원

실패할 가능성이 있으나 가치 있는 새로운 연구 시도 활성화

• • 참여 석사 및 박사과정 학생들이 창의적이고 영향력이 클 것으로 기대되지만 실패할 가능성이 있는 연구 아이디어를 냈을 때 최초의 연구 시도를 적극 장려할 수 있는 방안을 제도적으로 정착시킬 예정이다. 특히, 박사학위 졸업 요건을 개정하여 모험연구, 도전연구 등 시간이 오래 걸리거나 논문게재 등의 불확실성이 높은 연구 주제라도, 대학원생들이 연구의 흥미를 느끼고 새로운 시도를 실현할 수 있는 기반을 제공할 것이다. 또한, 기존의 연구를 뛰어넘어 새로운 돌파구(breakthrough)를 제시하는 연구로 발전될 가능성을 제공할 수 있을 것이다.

(4) 산업체 및 병원과 연구의 연계 운영

산학연병(산업체-학교-연구소-병원) Inspiration 강연 시리즈

• • 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) Inspiration 강연 시리즈’를 개설할 예정이다.

국내 종합병원, 제약 회사 등 실제 바이오기술이 적용될 수 있는 기관과도 연계하여 공동연구를 계획하고 발전시킬 수 있는 교육 프로그램을 개발하고자 한다.

병원 임상-연계 연구 기회 확대

• • 연구과정에서 요구되는 수요에 따라 의과대학 병원과 연계하여 임상현장을 직접 경험하고 필요한 부분을 바이오공학으로 연결할 수 있는 기회를 제공하고자 중개임상 연구 기회를 장려할 예정이다.

4. 신진연구인력 운용

4.1 우수 신진연구인력 확보 및 지원 계획

•  교육연구단의 연구 발전 방향에 부합하는 신진연구인력 확보 실적 (2020.09.01.-2023.08.31.)

연구분야 / 구분 / 계약기간 / 박사학위대학

생물정보학 / 박사후연구원 / 20201201-20211130 (12개월) / 자교

나노광학, 광학이미징 / 박사후연구원 / 20210601–20230228 (21개월) / 타교

Biomedical Imaging / 박사후연구원 / 20210701–20230228 (20개월) / 타교

뇌인지과학 / 박사후연구원 / 20220301-20230228 (12개월) / 타교

나노바이오공학 / 박사후연구원 / 20220301-20230228 (12개월) / 자교

전자공학 / 박사후연구원 / 20230301–20240229 (12개월) / 타교

면역치료용 생체재료공학 / 박사후연구원 / 20230301–20230614 (4개월) / 자교

유연전자소자, 신축성전도체, 생체전자소자 / 박사후연구원 / 20230301–20240229 (12개월) / 타교

생물정보학 / 박사후연구원 / 20230301–20240229 (12개월) / 자교

• 바이오 융복합 우수인력 양성 사업을 통해 도출한 연구성과 

저널명 / 논문제목 / 게재년월 / DOI / 역할 / IF(2021)

Oncogene / Comprehensive characterisation of intronic mis-splicing mutations in human cancers / 2021.02 / 10.1038/s41388-020-01614-3 / 1저자 / 8.756

BRAIN / Unbalanced fronto-pallidal neurocircuit underlying set shifting in obsessivecompulsive disorder / 2022.03 / 10.1093/brain/awab483  / 1저자 / 15.255

Schizophrenia Bulletin / Large-Scale Thalamocortical Triple Network Dysconnectivities in Patients With First-Episode Psychosis and Individuals at Risk for Psychosis / 2022.12 / 10.1093/schbul/sbac174 / 공동 / 7.348

Psychological Medicine / Cortical gyrification differences between early- and late-onset obsessive-compulsive disorder: neurobiological evidence for neurodevelopmentally distinct subtypes / 2022.1 / 10.1017/S0033291722003129 / 공동 / 10.592

Journal of Affective Disorders / Associations of medication with subcortical morphology across the lifespan in OCD: Results from the international ENIGMA Consortium / 2022.12 / 10.1016/j.jad.2022.08.084 / 공동 / 6.533

Psychiatry Investigation / Triple-Network Dysconnectivity in Patients With First-Episode Psychosis and Individuals at Clinical High Risk for Psychosis / 2022.12 / 10.30773/pi.2022.0091 / 공동 / 3.202

ACS Photonics / Acousto-optic volumetric gating for reflection-mode deep optical imaging within a scattering medium / 2023.9 게재승인 / 10.48550/arXiv.2211.02462 / 1저자 / 7.077

학회명 / 논문제목 / 일시 / 장소

Neuroscience 2022 / Fronto-striatal decoupling during arbitration between goal-directed and habitual decision-making in obsessive-compulsive disorder / 20221115 / 미국, 샌프란시스코

2022년 제14회 대한퇴행성신경질환학회 / Human Microtubule Phase Transition Under Ionic Rgulation / 20220924 / 대한민국

한국물리학회 2022 Fall Meeting / Microtubule Structural Configuration and Flexural Rigidity Modulated by Anti-Cancer Drugs / 20221018 / 대한민국

34차 방사광이용자연구발표회 / Microtubule Surface Lattice and Bending Stiffness Regulated by Chemotherapeutic Agents / 20221117 / 대한민국

34차 방사광이용자연구발표회 / Microtubule Structures under shear environment / 20221117 / 대한민국

사업명 / 과제제목 / 총연구기간 / 위탁기관 / 비고

2022년도 창의도전연구기반지원 / 초음파와****** / 20220601 - 20250531 / 연구재단 / 연구책임, 총 3년, 연 7천만원

산업체 연구개발사업 / 뇌모사****** / 20221201 - 20231130 / LG전자 / 공동

구분 / 실적명 / 내용요약 / 실적연도

학술지 / 편집위원 / Frontiers in Psychiatry 학술지 Review Editor (Neuroimaging) 활동 / 2022.09~현재

학술지 / 리뷰어 / Frontiers in Psychiatry 학술지 논문 리뷰 / 2023.01

학술지 / 리뷰어 / BMC Psychiatry 학술지 논문 리뷰 / 2022.09

학회 / 세션 좌장 / 한국인공지능학회Workshop on Human-like Artificial Intelligence 세션 좌장 / 2022.08

교육연구단의 신진연구인력 확보 및 지원 계획은 다음과 같다.

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

• 개요: 생물학 및 의학과 정보, 전자, 나노 공학이 다학제적으로 융합된 바이오공학 분야를 국제적으로 선도할 창의적인 인재를 양성한다는 본 사업의 취지에 맞는 박사후연구원 및 계약교수 프로그램을 운영한다.

• 목표: 다학제적 지식을 겸비한 바이오의료 정보기술, 바이오 의료기기 및 영상, 바이오의료 재생기술 분야의 국제적 역량을 갖춘 창의적 공학자 양성을 목표로 한다.

• 운영방안: 아래와 같이 3 step, 3 track의 융복합형 IBN fellowship을 운영하며, 연구 배경을 고려하여 3인 이상의 평가위원단(외부 심사위원 1명 포함)을 운영한다.

• IBN PhD fellow (track 1 - step1)

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

• IBN scholar (track 1 - step2)

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

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

• IBN research faculty (track 1 - step3)

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

• IBN industry faculty (track 2)

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

•  IBN MD faculty (track 3)

본 트랙은 본 학과의 “헬스케어”혁신사업과 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 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 사업과 연계, MOU 체결관계에 있는 해외 BME 학과 및 해외 TOP 10 BME 글로벌대학 학과를 통해 우수 졸업생을 발굴한다.

• 셋째, 학과 혁신 국제화 사업과 연계, TOP BME 연구그룹과 국제공동연구 활성화 및 신진연구자 간담회를 위한 국제 공동 워크샵을 개최한다 (예: Harvard-Med, Georgia Tech, UC San Diego)

5. 참여교수의 교육역량

5.1 참여교수의 교육역량 대표실적 

<표 2-7> 교육연구단 참여교수의 교육역량 대표실적

1. 김동섭, 생물정보학, 교과목 개발, Deep Learning in Bioinformatics (BiS800), 최근 딥러닝 기술은 획기적인 알고리즘 개발과 빅데이터 축적에 힘입어 큰 발전을 이루고 있음. 또한 이러한 기술은 전산 생물학 및 생물 정보학을 포함한 많은 분야에 성공적으로 적용되고 많은 성공사례를 만들고 있음. 이러한 인공지능 분야의 발전을 배경으로, 본 과목에서는 생물정보학에서 다양한 딥러닝 기법의 어떻게 적용될 수 있는지를 비롯해 최근 발전 동향을 소개하여, 수강 학생들이 인공지능 분야에서 역량 강화할 수 있도록 과목을 설계함. 먼저 머신러닝과 딥러닝의 기본 측면을 검토한 다음 CNN, RNN, AE, GAN과 같은 딥러닝의 여러 핵심 요소에 대해 논의하는 등 인공지능의 기반 능력을 높이고자 함. 다음으로 유전체학, 단백질체학, 네트워크 생물학, 신약 발견 등 다양한 생물정보학 분야의 다양한 응용에 대해 토의함으로써 최신 연구 사례를 공부함. 학생들은 자신의 연구 프로젝트를 디자인, 제안, 수행, 발표 및 최종 논문 작성을 해 봄으로써 전체적인 연구 능력을 높일 수 있었음

2. 김철, 회로및시스템, 저서, ISBN : 978-0128151150, High-Density Integrated Electrocortical Neural Interfaces, 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 포함됨. 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 예상됨. (출판년도: 2019)

3. 김철, 회로및시스템, IDEC 강의, 바이오 메디컬 IC 회로 설계(2021.7.8.-7.9), 뉴럴인터페이스 회로 설계(2021.8.5.-8.6), 바이오메디컬 저전력 회로 설계(2022.6.20.-6.21), 뉴럴인터페이스 회로 설계(2022.8.24.-8.25), 바이오메디컬 저전력 회로 설계(2023.6.21. -6.22), 바이오메디컬 저전력 회로설계 및 뉴럴인터페이스 회로 설계의 주제로 IDEC에서 대학원생들을 대상으로 각 2일간 교육 강연을 진행하였음. 바이오메디컬 저전력 회로 강연에서는 바이오메디컬 디바이스에 있어서 집적회로의 중요성에 대한 설명과 신경 신호측정을 위한 전극 및 신경 측정/자극 회로의 요구사항에 대해 설명함. 뉴럴인터페이스 회로 설계 강연에서는 설계를 위한 방안을 강연하며 신경 신호측정을 위한 전극 및 신경 측정/자극 회로의 요구사항에 대해 설명함. 공통적으로 몸안으로 디바이스를 삽입하였을 경우 칩 내부로의 전력 공급을 위한 무선전력 전송 회로설계와 최신 동향에 관한 강연을 진행하였고 해당 교육을 통해 설계를 진행하는 대학원생들에게 있어 최신 연구 동향 및 연구 방향을 지도 함으로써 다양한 미래 바이오 집적회로 및 뉴럴인터페이스 설계자를 양성하는데 기여하였음. 해당 강의들은 Youtube등에 무료 공개하여, 많은 학생들이 반도체 설계 기술을 공부하는데 기여하였음.

4. 남윤기, 생체전자소자, book chapter, 10.1007/978-981-15-2848-4_8-2, Handbook of Neuroengineering, First Online: 22 June 2021 (978-981-15-2848-4), State-of-the-Art Technology on MEAs for Interfacing Live Neurons. In: Thakor N.V. (eds) Handbook of Neuroengineering. Springer, Singapore., 본 저서(핸드북)은 뇌공학의 102 개 분야에 대하여 대학원생 수준의 교과목에서 교과서로 활용할 수 있는 수준의 내용으로 집필 되었다. 본 chapter 는 체외 시험관 조건에서 신경세포의 신경신호를 측정하는 미세전극칩(MEA, microelectrode array) 기술의 원리와 활용에 대하여 다룬다. 미세전극칩 시스템의 생물학적 인터페이스와 전기적 인터페이스로 분류하고, 각각의 인터페이스를 구성하는 주요 요소들에 대하여 물리, 화학, 생물학적 원리를 설명하였다. 특히, MEA 칩의 타입을 수동형과 능동형 칩으로 나누고, 각 타입별로 역사적으로 발전해온 구조, 재료, 사양 등에 대하여 자세한 연구사례를 소개하고 있다.

5. 박성준, 의공학기술, 교과목 개발, 바이오공학 전공자를 위한 최신 마이크로/나노 재료 및 공정 수업 개설 (BiS800), 최신 바이오공학 하드웨어 교육 및 연구를 위해서는, 마이크로/나노 스케일에 관련되는 재료 및 디바이스 제작 공정에 대한 이해가 필수적임. 본 연구책임자는 이러한 재료/공정에 대한 기본 원리에서부터, 응용방법까지 통섭하는 바이오공학, 뇌공학 관련 수업을 개설함으로써, 관련 분야 대학원생들이 기본적으로 알아야 할 하드웨어 분야의 지식들을 폭넓게 전달하고자 함. 이를 위해 여러 교과서 및 최신 논문을 바탕으로 주요 개념을 새로운 강의자료로 제작하였으며, 학생들의 참여도 또한 관련 리뷰논문 정리 및 발표, 선택한 분야와 관련된 연구 내용 프로포절 발표, 새로운 아이디어에 대한 실제적인 연구실습 등 다양한 방법을 통하여 유도하였음. 이에 대한 강의평가 역시 높은 점수를 기록함으로써 (4.66/5.00) 향후 관련 과목의 개설 및 연관 과목에 대한 확장을 지속적으로 계획하고 있음.

6. 박성준, 의공학기술, 교과목 개발, 뇌공학 및 신경공학의 물리적 기본원리를 교육하는 신수업 개설 및 운영 (BiS426), 통섭적이면서도 깊은 지식을 바탕으로 뇌, 신경관련 응용분야에 기여하는 뇌공학자가 되기 위해서는, 그 선행 단계로써 뇌 안의 물리학적 원리 및 응용을 이해하는 것이 바탕이 되어야 함. 본 과목에서는 이러한 뇌공학 기초과목의 필요성을 느끼고, 대학원생과 학부4학년이 모두 수강할 수 있는 '신경공학원리' 과목을 개설, 운영함. 해당 수업에서는 신경세포(뉴런) 단위에서의 확산, 삼투, 캐리어단백질을 통한 생분자 이동, 이온 이동원리, 활동전위의 발생 및 전도, 채널 역학, Hodgkin-Huxley 모델 등 신경계 모델링을 위한 수학적, 물리적 이론에 대한 내용을 다루고 있으며, 나아가 이를 기반으로 뇌공학 관련 하드웨어/소프트웨어를 개발하는데 응용하기 위한 지식들을 제공하고 있음. 해당 수업은 기본 교과서를 바탕으로 새로운 강의자료를 제작한 뒤, 이를 판서 기반의 수업으로 진행하여 직접 참여 유도형 강의로 개편한 것이 특징이며, 해당 과목에서 참여교수는 평균 4.61의 높은 강의평가 점수를 기록하였으며, 이를 인정받아 우수 강의상을 수여받았음.

7. 박영균, 분자신경생물, 교과목 개발 및 교육상 수상, 가상현실기술을 활용한 비대면•자기주도형 실험교육법의 개발 (BiS425), 학생들이 가상현실 장비를 착용하고 실험실에 들어서면, 해당 실험실에서 제작된 맞춤형 문서 및 영상 실험콘텐츠들이 보여지게 되고, 학생은 이를 보면서 조교 없이도 비대면으로 쉽게 실험을 배우고 할 수 있게 됨. 또한 학생이 원할 때 방문하여 실험을 수행할 수 있게 하고, 인간의 감각으로 경험하지 못하는 것들을 가상현실을 통해 지각할 수 있게 함으로써, 시간과 컨텐츠의 한계를 극복하는 실험교육을 구현하였음. 이에 더해, 한 생명현상에 대해 분자-세포-조직-시스템 수준의 실험을 모두 수행하고 결과를 연결하여 생명현상에 대한 통합적인 설명을 시도하도록 디자인함으로써, 통합적 생명실험교육을 실현하였음. 해당 수업의 가상현실 실험교육컨텐츠를 4개의 다른 이론중심과목의 강의에 활용함으로써, 이론과 실험의 융합교육에 기여하였고, 해당 실험교육법을 오픈카이스트 행사에 소개함으로써, 카이스트의 창의적 실험교육법을 일반에 홍보하였음. 본 실험수업으로 정립된 비대면•자기주도형 생명실험교육법 및 가상현실 실험교육 컨텐츠는 책자 및 인터넷 플랫폼으로 출판될 예정이고 이는 학부와 대학원에서의 다양한 실험교육을 혁신할 것으로 기대됨.

8. 박제균, 생물화학공학, 교과목 개발, Biosensor and Lab-on-a-chip (BiS800), 2021년도 가을학기 대학원 학생들을 대상으로 “Biosensor and Lab-on-a-chip“ 이라는 내용의 교과목을 새롭게 특강으로 개설하였음. 본 교과목의 전반부는 종이센서, 분자진단, COVID-19 바이러스 검출 및 소형화시킨 바이오칩 기술을 포함한 각종 바이오센서 기술의 기본적인 센싱 원리부터 상용화에 이르는 이슈를 다루었고, 강의 후반부에서는 미세유체기술과 랩온어칩 기술을 포함해서 Organ 칩(장기칩)의 최신동향까지 심도있게 이해할 수 있도록 강의 내용을 구성하였다. 특히 학생들의 이해를 돕고자 강의 내용을 대면 및 비대면 동시 수강이 가능하도록 실시간 녹화를 병행하였을 뿐만 아니라 학생들은 공부했던 내용을 기반으로 저널 투고용 논문작성을 직접 실습하고 리뷰과정을 통해 피드백 받는 과정을 직접 경험하게 하였음. 이러한 과정을 통해 학생들이 논문 쓰는 기초를 다질 수 있게 함과 동시에 주제선정 및 결과분석에 이르는 학위논문 연구활동에 큰 도움이 될 수 있도록 한 것이 특징이었음. 강의평가 결과(4.42/5.00)를 기반으로 향후에는 강의 내용을 좀더 보완 발전시킴과 동시에 학생들의 참여를 적극적으로 늘려나가는 방안을 도입할 계획임.

9. 손성민, 의공학기술, book chapter, 10.1007/978-1-0716-3135-5_7, The Immune Synapse Methods and Protocols (First Online: 28 April 2023) Measurement of Molecular Height Using Cell Surface Optical Profilometry (CSOP), 본 북챕터는 영국 옥스퍼드 대학의 Michael Dustin 교수의 The Immune Synapse Methods and Protocols 저서에 수록됨. 해당 북챕터는 참여교수를 포함한 2명의 교수가 함께 서술하였으며 Measurement of Molecular Height Using Cell Surface Optical Profilometry (CSOP)라는 제목으로 형광 공초점 현미경을 이용해 세포 표면에 존재하는 다향한 단백질의 길이를 나노미터 분해능으로 측정하는 방법에 관해 기술했다. 구체적으로, 정제되거나 세포 표면에 발현된 단백질을 구형표면(spherical surface)에 분포시켜 같은 단백질에서 많은 광자를 이미징하고 공간 분해능을 개선하는 방법을 소개했음. 또한, 같은 원리를 이용해 세포 표면 단백질의 세포 외부 길이(extracellular domain height)뿐만 아니라 세포 내부 길이(intracellular domain height)까지 측정할 수 있음을 보였음. 본 저서는 면역 및 측정 연구 분야에서 광범위하게 참고 및 적용 가능한 참고문헌이 될 것으로 사료됨.

10. 이영석, 생물정보처리, 교과목 개발, 기능 유전체학 및 계산생물학 방법론 (BiS800), 최신 바이오정보 방법론 교육 및 인재 양성를 위해서는, 기존 바이오정보 방법론에 대한 공학적 이해와 비판적인 사고를 요구함. 특히, 바이오정보 연구 논문의 방법 부분은 독자와 저자 자신 모두에게 가장 간과되고 과소 평가되는 부분임. 그러나 모든 과학적 발견과 공학적 혁신은 공학적 주요 원칙과 통찰력은 방법론에 대한 깊은 이해에서부터 비롯됨. 이에, 해당 800단위 대학원 교과목에서는 학생들이 방대한 생물 정보학 및 전산 생물학 분야 내에서 공학적 통찰력을 전략적으로 추출하는 방법을 체계적으로 교육하고자 함. 최신 빅데이터 계산 방법의 개발을 위하여 데이터 과학, 응용 통계 및 기계 학습의 기초 및 원리를 학습하고, 이러한 기초 이론을 기반으로 하여, 기능 유전체학 및 전산 분자 생물학에서 출판된 논문의 방법 부분을 읽고 학생 중심으로 토론 후, 비판적인 사고와 공학적 이해를 갖춘 바이오공학 인재 양성에 기여함.

11. 장무석, 의공학기술, 교과목 개발, 전통적 바이오 광학 과목에서 최신 바이오 응용 사례 및 실험 실증 중심으로 개편 (BiS553), 전통적 바이오 광학은 광-조직 상호작용, 빛의 특성 등의 개념에 초점을 맞추어 기초적인 이론적 전개가 주된 내용으로 학생들이 실제 광범위한 바이오 응용 기술에서 기초 개념이 활용되는 연계 과정을 접할 기회가 제한되었음. 본 강의는 광학 실험 장치를 통해 실제 바이오 광학 신호가 얻어지는 과정을 경험할 수 있는 실험 컨텐츠, 수업 시간에 배운 기초 개념을 바이오 응용 기술에 적용하는 과정을 스스로 고민해보는 팝 퀴즈 등 새로운 방식의 학습 방법을 적용하였음. 더하여, 초고해상도 현미경, 광시트 현미경, 홀로그래픽 현미경 등 최근 의생명 분야에 빠르게 도입되고 있는 신기술의 원리와 적용 사례를 도입하여 최신 바이오 광학 기술 발전 동향을 전달함과 동시에 중요한 기술적 난점을 제시함. 학기말에는 학생이 관심있는 생물 문제에 접근할 수 있는 바이오 광학 기술을 광학 기초 개념을 바탕으로 직접 제안하는 학생 주도형 프로젝트를 통해 생물과 광학 두 가지 분야에서 통합적인 사고를 할 수 있는 바이오 융합 인재 양성에 기여함.

12. 정아인, 뇌신경과학, K-MOOC 2023년 신규과목 선정 (인지신경과학의 이해), K-MOOC는 고등교육에 대한 평생교육 수요 확대에 부응하고, 대학의 교수-학습 혁신을 촉진하기 위해 기획된 대국민 대상 교육서비스 프로그램으로서 고등교육 기관 등의 우수 강좌를 온라인으로 공개하는 『2023년 한국형 온라인 공개강좌(K-MOOC)를 말함. 국가 평생 교육 진흥원에서 주최하며, 온라인을 통해서 누구나 원하는 강좌를 무료로 들을 수 있는 국가 온라인 공개강좌 서비스임. 2023년 4월 “인지신경과학의 이해”가 K-MOOC 전공기초 강의중 하나로 선정되어 2023년 11월 방송시작 후 향후 5년에서 10년간 대중을 상대로 서비스 예정. 강의는 인지 신경과학에 대한 대중의 이해를 높이고 뇌의 작용에 대한 정확한 지식을 쉽게 전달하기 위하여 구성되었음.