가천대-부산대 공동 연구팀, AI 동료 역할극 결합 블렌디드 러닝 모델 제시 가천대 한의학과 김창업 교수, 가천대 한의학과 김준동 박사과정생, 부산대 김지환 교수(사진 좌측부터) 가천대학교 한의과대학 김창업 교수 연구팀과 부산대학교 김지환 교수 연구팀이 AI 챗봇을 활용한 한의대 임상 교육의 효과를 국내외 최초로 무작위대조시험(Randomized Controlled Trial, RCT)으로 검증하고, 동료 역할극 학습과 결합한 블렌디드 러닝 모델을 제시했다. 이번 연구에는 4학년 예비 한의사 학생 19명이 참여했으며 AI 챗봇 기반 학습 그룹 과 동료 역할극 그룹 으로 무작위 배정했다. AI 챗봇은 GPT-4o와 Claude 3.5를 기반으로 한 대화형 환자 시뮬레이터로, 실시간 채점과 피드백 기능을 제공한다. 학생들은 동일한 사전 학습 후 각각의 방식으로 임상면담 훈련을 수행했고 두 차례의 OSCE 시험(실제 환자처럼 상황을 만들어 학생들의 진료 능력을 평가받는 시험)을 통해 학습 효과를 평가했다.연구 결과, 전체 OSCE 점수는 두 그룹 간 통계적 차이가 없었지만 각 방법은 서로 다른 임상 역량에서 강점을 보였다. 동료 역할극 그룹은 병력 청취와 의사소통 능력에서 우위를 나타냈고, AI 챗봇 그룹은 환자 교육 능력과 자기주도적 반복 학습과 자동화된 피드백에서 높은 만족도를 기록했다.김창업 교수는 AI가 의료인을 대체할 것이라는 우려보다, AI의 강점을 교육에 활용해 더 우수한 의료인을 양성할 방법을 고민해야 한다 고 강조했다. 연구팀은 두 방법의 상호보완적 장점을 활용한 블렌디드 러닝 모델이 한의대 임상 교육의 최적 전략이 될 수 있음을 제시했다. 이번 연구 성과는 교육 분야 Q1 저널 BMC Medical Education에 게재됐으며, 한국연구재단(NRF) 지원을 받아 수행됐다. (공동 제1저자 가천대 한의학과 김준동 박사과정생, 교신저자 한의학과 김창업 교수, 부산대 김지환 교수)

경상윤 박우주 최우수상, 민재홍 우수상 MPS 오가노이드 AI 기반 연구 성과 주목 바이오나노학과 고지훈 교수, 석사과정 경상윤, 민재홍 원생, 학부연구생 박우주(사진 좌측부터) 가천대학교 바이오나노학과 고지훈 교수 연구팀이 지난 12일부터 14일까지 제주 신화월드에서 열린 2025 한국바이오칩학회 추계학술대회 에서 최우수 포스터 발표상 2건과 우수 포스터 발표상 1건을 수상하며 주목받는 연구 성과를 거뒀다. 이번 학회는 학회 창립 20주년을 기념해 20 Years of Fusion, Innovation, and Growth 를 주제로 개최됐으며, 국내외 전문가, 관련 기업, 연구자, 학생 등 1,500여 명이 참여한 역대 최대 규모 행사로 성황리에 마무리됐다.한국바이오칩학회는 단백질, DNA, 세포, 조직 등 다양한 생물소재와 실리콘 기반 무기물 기술을 융합한 바이오칩 연구의 발전을 목표로 설립된 전문 학술단체로, 프로테오믹스 기능유전체학 Bio-MEMS 나노기술 바이오센서 생물정보학 등 폭넓은 분야에서 학術 산업 협력의 중심 역할을 수행해왔다. 올해 학회에서도 차세대 바이오칩 기술과 정밀의학, 오가노이드 MPS 플랫폼, AI 기반 분석기술 등 다양한 연구가 발표되며 미래 바이오산업의 발전 가능성을 공유하는 장이 마련됐다.이번 학술대회에서 석사과정 경상윤 원생은 An Open-Top Prevascularized Microphysiological System for Organoid Integration 연구로 최우수 포스터 발표상을 수상했다. 그는 오가노이드와 MPS(Microphysiological System)를 통합할 수 있는 새로운 개방형 플랫폼을 설계해, 전임상 대체시험 질병 모델링 신약개발 등 다양한 분야에서 활용 가능한 차세대 연구 기반을 제시했다. 연구 초기 단계임에도 체계적이고 확장성 높은 기술이라는 점에서 심사위원단의 높은 평가를 받았다.석사과정 민재홍 원생은 희귀 유전질환인 FEVR(Familial Exudative Vitreoretinopathy)을 정밀하게 재현한 3D 미세혈관 칩 모델 연구로 우수 포스터 발표상을 받았다. 소아 환자 유래 iPSC-내피세포를 활용해 임상에서 관찰되는 비정상적 혈관신생과 장벽 기능 이상을 재현함으로써 기존 진단의 한계를 보완할 수 있는 가능성을 제시했으며, 환자별 유전적 변이에 따른 병리 반응을 정량적으로 규명한 점이 학계의 주목을 받았다.박우주 학부연구생(4학년)은 Digital Vascular Mapping in Patient-Derived iPSC-EC Networks Using the iMAP Platform 연구로 최우수 포스터 발표상을 수상했다. 위암 환자 유래 세포로 개인 맞춤형 미세종양환경을 구현하고, 연구팀이 자체 개발한 마이크로플루이딕 칩과 AI 기반 분석 플랫폼(iMAP)을 통해 혈관 반응 및 약물 감수성을 정량 평가한 기술이 높은 평가를 받았다. 박 학생은 지난 5월 춘계학술대회에서도 최우수상을 수상한 바 있어, 올해만 두 차례 학술대회에서 성과를 인정받았다.고지훈 교수는 학생들이 주도적으로 수행한 연구가 국내 대표 학회에서 연이어 우수한 평가를 받게 되어 매우 뜻깊다 며 바이오칩 MPS 오가노이드 AI 분석기술이 융합된 정밀의학 연구를 지속 확장해, 글로벌 바이오 연구 경쟁력 강화에 기여하겠다 고 밝혔다.

신소재공학과 강하은 박사과정생, 김민욱 석사 과정생(사진 좌측부터) 가천대학교 공과대학 신소재공학과 에너지재료연구실(EML,지도교수 윤영수) 김민욱 석사과정생과 강하은 박사과정생이 수행한 전고체전지 연구가 재료/화학공학 국제 저명 학술지인 Chemical Engineering Journal (Impact Factor 13.2, JCR 상위 3.6%, Q1) 에 게재됐다 논문 제목은 Mixed Ionic Electronic Conductors-Based Artificial SEI Layers for Stabilizing Interfaces and Suppressing Dendrites in Garnet Solid Electrolytes 로, 차세대 전기차 ESS의 핵심 기술로 꼽히는 전고체 배터리에서 고체 전해질과 리튬 금속이 만나는 계면을 안정화하기 위해, 이온과 전자가 동시에 이동할 수 있는 혼합 전도 특성을 지닌 인공 보호층을 설계하고 그 효과를 실험적으로 입증했다. 이번 연구는 전고체 배터리의 안전 취약 부분인 전해질/리튬 계면에서, 인공 계면층이 계면 안정성과 수명 향상에 실제로 유리한지에 대한 설계 방향과 학술적 해석을 제시했다는 점에서 학문적 공학적 의의가 크다. 혼합 전도 특성을 기반으로 설계한 전고체전지용 인공보호층 설계 모식도 이번 성과는 김민욱, 강하은 대학원생이 Visiting Scholar 자격으로 산업부의 지원을 받아 미국 현지에 6개월간 체류하며 Auburn University 및 The University of Tennessee, Knoxville에서 수행한 연구를 바탕으로 도출됐다. 대학원생들의 국제 공동연구 경험이 에너지재료연구실의 후속 연구와 맞물리면서, 석사과정생이 국제 상위권 저명 학술지에 제1저자로 논문을 게재하는 데 중요한 토대가 된 것으로 평가된다. 윤영수 교수는 가천대학교 신소재공학과 대학원생들이 자율적으로 연구를 설계 수행해 국제적으로 경쟁력 있는 성과를 낸 뜻깊은 사례 라며 앞으로도 해외 연구기관 체류와 국제 공동연구 참여를 적극 지원하고, 전고체 배터리의 실효적 구현은 물론 에너지 소재 분야에서 세계적 연구를 지속할 수 있는 기반을 강화하겠다 고 말했다.

VILS 기반 자율주행 알고리즘 검증 기술 성과 인정받아 사람을 위한 안전한 모빌리티 연구 이어갈 것 기계공학부 이기범 교수 'KAIDA 젊은과학자상' 수상 사진 가천대학교 기계공학부 이기범 교수가 최근 한국수입자동차협회(KAIDA)가 수여하는 2025 KAIDA 젊은 과학자상 의 수상자로 선정됐다. KAIDA 젊은 과학자상은 만 40세 이하의 한국자동차안전학회(KASA) 정회원 중 자동차 안전 분야의 학술 기술 발전에 기여한 연구자를 발굴하기 위해 2020년 제정된 상으로, 국내 자동차 산업의 미래를 이끌 젊은 연구자에게 주어지는 권위 있는 상이다.이번 수상과 관련해 이기범 교수에게 자세한 이야기를 들어봤다.■ 수상에 기여한 주요 연구 성과는?시뮬레이션 환경을 실제 차량과 연동해 자율주행 알고리즘의 안전성을 검증하는 VILS(Vehicle-in-the-Loop Simulation) 연구가 높은 평가를 받았다. 자율주행 기술은 위험 상황을 포함한 다양한 시나리오에서의 성능 검증이 필수지만, 모든 상황을 실차 실험으로 재현하기는 어렵다. VILS는 시뮬레이터에서 만든 가상의 위험 시나리오를 실제 차량이 받아들이도록 해 안전한 환경에서 정확한 검증을 가능하게 한 기술로, 이를 중심으로 많은 연구를 진행해 왔다.■ 해당 기술은 산업계나 정책 분야에서도 활용되고 있나?여러 자율주행 기업에서 실제 알고리즘 안전성 검증에 활용하고 있다. 보행자가 갑자기 뛰어드는 상황이나 차량 간 충돌 가능성이 높은 시나리오도 위험 없이 실험할 수 있어 개발 효율이 크게 높아졌다. 이렇게 분석한 차량 거동 특성은 자율주행차 안전성 평가 기준 마련에도 사용되고 있으며, 자율주행 안전 기준 수립을 위한 데이터로 정책 분야에도 기여하고 있다.AMSL 자율주행 플랫폼■ 현재 연구실에서는 어떤 주제를 중심으로 자율주행 안전 연구를 진행하고 있나?자율주행 모빌리티 시스템 연구실(AMSL)은 인지 판단 제어 End-to-End 등 자율주행 성능 향상을 위한 핵심 요소 기술을 폭넓게 연구하고 있다. 더불어 자율주행 기술이 가져올 모빌리티 변화를 대비해 셔틀, 배송 로봇, 보안 로봇 등 새로운 이동체 연구도 활발히 진행 중이다. 또한 사고 임박 상황을 대비한 충돌 회피 알고리즘, 평가 및 시험 시나리오 개발, 자율주행 법규 및 인증 연구 등 안전성과 신뢰성을 높이기 위한 연구를 지속하고 있다.■ 향후 자율주행 안전 분야에서 가장 중요한 이슈는?자율주행 기술은 직접적으로 생명과 연결되는 분야이기에 매우 신중한 접근이 필요하다. 최근 ADAS(첨단운전자보조장치) 기능이 고도화되면서 이를 마치 자율주행 기능처럼 오인해 사용하는 사례가 늘고, 이에 따른 오남용 사고도 꾸준히 발생하고 있다. ADAS는 운전자를 완전히 대체할 수 없기 때문에 전방 주시와 핸들 조작 등 운전자의 개입이 반드시 필요하다.특히 테슬라 FSD(감독형 자율주행)의 국내 출시 등으로 이러한 문제는 더욱 부각될 것으로 보인다. 운전자는 시스템의 한계에 대한 명확한 이해가 필요하고, 정부 또한 DCAS(Driver Control Assisted System)와 같은 운전자 감시 규정을 국내 상황에 맞게 도입하여 안전성을 높일 필요가 있다.■ 수상 소감과 향후 연구 계획은?연구 개발과 실험을 함께하며 고생한 연구실 학생들에게 감사의 마음을 전하고 싶다. 우리 연구실은 For your Safe and Convenient Autonomous Mobility Life 를 모토로, 사람이 더 안전하고 편리해지는 자율주행 모빌리티 기술을 목표로 하고 있다. 앞으로도 실제 산업과 사회에 도움이 되는 연구를 꾸준히 이어 가겠다.- 수상을 축하합니다 -

적응형 샘플링 기반 LLM 병렬 확장 최적화 기법, 국제적 연구성과 인정 의공학과 김정석 교수(사진 좌측)와 소프트웨어학과 변영은 학생(사진 우측) 가천대학교 의공학과 지능형 나노전자 시스템 연구실(iNES Lab, 지도교수 김정석) 소속 소프트웨어학과 4학년 변영은 학생이 지난 14일 국제인공지능학회(IAAI)에서 우수논문상(Outstanding Paper Award) 을 받았다. 이번 성과는 미국 캘리포니아대학교 버클리(UC Berkeley)와의 공동연구로 진행됐으며 글로벌 연구 협력으로 학부생이 국제 공동연구를 주도해 거둔 성과로 관심을 모았다. 국제인공지능학회는 최신 인공지능 및 머신러닝 분야를 선도하는 국제 학술단체로, 매년 혁신적인 연구를 선정해 시상하고 있다. 변영은 학생은 적응형 샘플링 기반 대형 언어 모델(LLM)의 병렬 확장 최적화 기법 이라는 논문으로 우수논문상에 이름을 올렸다. 변영은 학생은 이 연구에서 비약적으로 발전하고 있는 대형 언어 모델(LLM)의 연산 효율성과 병렬 처리 능력을 개선하기 위한 새로운 알고리즘을 제안했다. 적응형 샘플링 기법을 적용해 LLM 처리 속도와 확장성을 극대화하고, 대규모 서버 및 클러스터 환경에서 안정적인 병렬 처리 가능성을 입증했다. 이 기술은 향후 차세대 AI 인프라 구축에 기여할 수 있는 잠재력을 갖춘 것으로 평가된다. iNES Lab(지도교수 김정석)은 의공학 기반 스마트 AI 시스템, 지능형 바이오 신호 분석, 의료‧헬스케어용 지능형 알고리즘 연구를 수행하고 있으며, 다양한 국제 공동연구를 지속하며 미래 의료기술 혁신을 선도하고 있다.

웨어러블 기기로 실시간 혈압 확인하는 길 열어 전자공학과 부타 박사과정생(좌)과 연구모식도(우) 가천대학교 전자공학과 김영준 교수 연구팀이 스마트워치 헬스케어 패치 등 웨어러블 기기에서 정확하게 혈압을 연속 측정할 수 있는 기술을 개발했다. 이번 연구 결과는 컴퓨터과학 정보시스템 분야 세계적 학술지 IEEE Internet of Things Journal(IF 8.9, 상위 5%) 에 게재됐으며, 부타(M. A. M. Bhutta, 파키스탄) 박사과정생이 제1저자로 참여했다.연구팀은 손목과 손가락에 부착한 작은 센서 두 개를 활용해 혈류 흐름을 측정하고, 이를 기계학습(머신러닝) 알고리즘으로 분석해 혈압을 예측하는 방식을 제안했다. 기존의 비침습 혈압측정 방식은 정확도가 떨어지거나 정기 보정이 필요했지만, 이번 기술은 ▲센서 배치 최적화 ▲노이즈 제거 및 피크 검출 개선 알고리즘 ▲개인 맞춤형 회귀 모델 ▲저전력 IoT 시스템 통합 구조 등을 적용해 기존 방법 대비 정확도를 높였다.실험 결과, 이 기술로 예측한 혈압 수치는 의료용 혈압계와 거의 비슷한 수준을 보였으며, 영국고혈압학회(BHS) 기준 최고 등급(Grade A)을 충족했다. 연구팀은 개발한 모델을 스마트폰 앱에 경량화하여 탑재해 사용자가 실시간으로 혈압과 심박수를 확인할 수 있는 플랫폼도 구현했다. 이는 스마트워치, 패치형 기기 등 다양한 웨어러블 의료기기에서 활용 가능성이 높은 기술로 평가된다.연구팀은 향후 임상 환경 검증 및 온도 압력 변수 통합 모델 개발을 통해 기술 완성도를 높이고, 실제 의료 IoT 플랫폼과의 연계를 확대할 계획이다.

영유아기 황달 아토피 피부염 진단 치료 동시가능 웨어러블패치 개발 (좌)김인호 학생, (우)연구모식도 가천대학교 반도체디스플레이 연구실 소속 의공학과 4학년 김인호 학생(지도교수 조의식)이 Advanced Healthcare Materials (IF=9.6) 에 1저자로 논문을 게재했다. 이 저널은 의공학 의생명 생체재료 분야 Q1(상위 25%) 등급 논문 중 최상위권에 속하는 국제 학술지 (SCIE 저널) 중 하나다. 논문제목은 Hydrocolloid-based Multi-Wavelength Stretchable ㅡQD-OLED Patch for Simultaneous Neonatal Jaundice and Dermatitis Treatment with Biosignal Monitoring 으로 디스플레이에 사용되던 퀀텀탓(QD)과 유기발광 다이오드 (OLED)를 이용해 영유아기에 주로 발병되는 황달과 아토피성 피부염의 치료 및 진단이 동시에 가능한 웨어러블 패치를 개발했다. 연구를 통해 유동적인 신생아 피부에 적용할 수 있도록, 신축 특성을 지닌 친수성 콜로이드 기반의 스트레처블 청색 유기발광다이오드(OLED)를 제작하고, 여기에 양자점 필름을 결합해 470nm의 청색광과 630nm의 적색광을 동시에 방출하는 신축성이 있는 다중파장 방출형 웨어러블 패치를 구현했다. 패치에서 방출되는 청색광은 빌리루빈 수치를 감소시켜 황달 치료 효과를 보였으며, 적색광은 섬유모세포의 증식을 유도해 피부 재생 및 아토피성 피부염 개선 효과가 확인됐다. 또한, 고빌리루빈혈증 등 황달증세 악화 시 심혈관계에 영향을 미치는 생체 신호를 감지하기 위해 유연 광다이오드(OPD)를 결합, PPG(광용적맥파) 신호 측정이 가능한 생체 신호 모니터링 기능까지 통합했다. 김인호 학생은 디스플레이 퀀텀닷의 한계로 지적되던 청색광 누출 문제를 새로운 시각에서 접근해, 단점을 장점으로 전환함으로써 다중 파장을 구현하는 아이디어로 신생아 치료 기기 개발에 성공했다 며 앞으로 본교 대학원 석사과정에 진학해, 해당 OLED 시스템을 더 심화된 헬스케어 분야에 적용하는 연구를 이어가겠다 고 말했다. 이 연구는 ㈜이노큐디 및 경희대학교 웨어러블 바이오 융복합 연구실(전용민 교수)과 공동으로 수행됐다. 논문 DOI: 10.1002/adhm.202502666

KAIST와 공동연구, 국제 저명 학술지 Advanced Functional Materials(IF19.0) 에 게재왼쪽 이수길 교수, 오른쪽 정건우 석사과정생가천대학교 반도체공학과 이수길 교수 연구팀이 한국과학기술원(KAIST) 신소재공학과 박병국 교수 연구팀과 공동으로 오비탈 전류(orbital current)를 활용해 자성메모리(MRAM, Magnetic Random Access Memory)의 동작 전력을 획기적으로 낮출 수 있는 가능성을 제시했다. 연구 결과는 나노과학 및 나노기술 분야 국제 저명 학술지 Advanced Functional Materials(IF19.0) 에 지난달 최종 게재됐다. 논문 제목은 Enhanced magnetization switching efficiency via orbital-current-induced torque in Ti/Ta(Pt)/CoFeB/MgO structures 이며 연구 성과를 바탕으로, 저전력 MRAM 기술을 한층 고도화할 수 있는 새로운 접근 방향을 제시했다.연구팀은 기존 MRAM의 정보 저장 단위인 자화(magnetization)를 스위칭하는 데 사용되던 스핀 전류(spin current)가 아닌, 최근 새롭게 주목받고 있는 오비탈 전류를 이용해 기존보다 더욱 낮은 스위칭 전류로 구동이 가능하다는 것을 증명했다. 연구팀의 정건우 석사과정생은 최근 연구결과를 토대로 결정 대칭성 기반 오비탈 전류 분극 제어 연구 저전력 고속 스위칭 SOT-MRAM 개발 과제로 석사과정생 연구장려금 지원사업 에도 선정됐다.이수길 교수는 연구팀은 MRAM의 성능 향상을 위해 신소재공학을 기반으로 차세대 반도체 메모리 기술 개발을 연구하고 있다 며 이번 성과는 삼성전자와 TSMC에서 양산 중인 MRAM의 저전력 동작에 필요한 기초 연구의 중요성을 보여주는 사례로, 관련 분야의 새로운 가능성을 열어갈 것 이라고 말했다.이수길 교수 연구실 홈페이지: https://sites.google.com/view/applnsl/

연구모식도 가천대학교 GAIHST를 졸업한 박아론 박사(공동 제1저자)가 약학대학 김선여 교수(공동 교신저자), 의대 유전체의과학교실 남승윤 교수(공동교신저자) 연구팀과 함께 인공지능(AI)을 활용해 알츠하이머병(AD) 치료 후보물질 발굴에 성공했다. 연구성과는 지난해 발표됐고, 관련 분야 국제 저명 학술지 Theranostics (IF 13.3)에 최근 온라인 사전 공개됐다. 논문 제목은 DeepMGO-driven discovery of TP-41 ameliorating Alzheimer s pathology via methylglyoxal scavenging 이다. 박아론 박사과정생과 공동연구팀은 알츠하이머병의 주요 발병 원인 중 하나로 알려진 당화산물(AGEs)의 전구체 메틸글리옥살(MGO)을 제거할 수 있는 물질을 탐색하기 위해, 딥러닝 기반 예측 모델 DeepMGO 를 개발했다. AI 기반 후보물질 탐색 결과, TP-41 이 MGO를 효과적으로 제거하고 뇌 내 AGE 축적을 줄이는 것으로 확인됐다. TP-41 은 뇌 속에 쌓여 신경세포를 손상시키는 독성 물질(MGO)을 없애는 후보 치료물질이며, 인공지능이 찾아낸 화합물이란는 점에서 큰 의미를 가진다. 알츠하이머 동물 모델 실험에서는 TP-41 투여 시 기억력 저하 개선, 우울 증상 완화, 인지 기능 회복 등 신경행동학적 개선 효과가 나타났다. 이는 AI 기술이 복잡한 생화학 반응을 기반으로 신약 후보를 효율적으로 도출할 수 있음을 입증한 결과로 평가된다. 박아론 박사는 향후 알츠하이머뿐만 아니라 AGE 축적과 연관된 다양한 퇴행성 및 대사질환 치료분야에 대해 지속적으로 연구해보고 싶다 고 말했다. 이번 연구는 AI 기술을 활용한 신약 개발의 가능성을 제시했으며, DeepMGO 모델은 알츠하이머 외에도 당뇨성 합병증, 대사질환 등 AGE 관련 질환 치료제 탐색에 폭넓게 활용될 전망이다.

▲왼쪽 김예준, 오른쪽 최준혁학생가천대학교 약학과 6학년 김예준, 최준혁 학생(지도교수: 심원식)이 공동 제1저자로 참여한 연구 논문이 SCI Q1 저명학술 지 'International Immunopharmacology '(IF 4.7)에 게재됐다. 논문제목은 'Vitexin alleviates atopic dermatitis associated itch via TRPV4 inhibition in sensory neurons and MRGPRX2/MrgprB2 blockade in mast cells'으로 지난달 27일 게재 승인을 받았다.연구팀은 식물 유래 천연 플라보노이드 성분인 비텍신(Vitexin)이 아토피피부염으로 인한 가려움증을 완화하는 이중 억제 기전을 최초로 규명하였다. 비텍신은 감각신경의 가려움 신호를 매개하는 TRPV4 채널을 억제함과 동시에, 비만세포 의 MRGPRX2/MrgprB2 수용체를 차단하여 탈과립(degranulation) 및 염증성 신호 전달을 억제하는 것으로 확인됐다. 신경 및 면역 경로에서의 상호보완적 억제 작용을 밝혀냄으로, 비텍신이 향후 아토피피부염 및 만성 소양증 치료 후보물질로서의 가능성을 제시했다는 점에서 높은 평가를 받았다. 김예준 학생은 TRPV4와 MRGPRX2 경로가 서로 다른 세포에서 작용하지만, 비텍신이 이를 동시에 억제한다는 결과가 나왔을 때 연구의 보람을 느꼈다 며 여러 번의 실험 실패를 극복하고 논문으로 결실을 맺게 되어 기쁘다 고 말했다최준혁 학생은 세포 수준의 신호 억제뿐 아니라 실제 동물모델에서 가려움증 완화 효과를 직접 확인했을 때 가장 뿌듯했다 며 함께 노력하고 많은 도움을 주신 분들께 감사드린다 라고 전했다. 약학대학 심원식 지도교수는 학부생이 주도적으로 실험 설계부터 데이터 해석까지 참여한 훌륭한 사례 라며 두 학생의 열정과 끈기가 탁월한 연구 성과로 이어져 매우 자랑스럽다 고 전했다.

알츠하이머병 발병기전 세분화, 새로운 진단 및 치료전략 제시 바이오나노학과 히마드리 샤르마 박사과정생, 니티 샤르마 교수, 김단영 연구원(사진 좌측부터) 가천대학교 바이오나노학과 연구팀이 알츠하이머병(AD)의 분자적 발병 경로를 새롭게 규명하고, 혈액 바이오마커를 활용한 비침습적 조기진단 가능성을 제시했다. 이번 연구성과는 국제학술지 Biomarker Research (IF 11.5)와 Alzheimer s Dementia (IF 13.1)에 최근 연속 게재됐다.알츠하이머병은 전 세계적으로 고령자에게 가장 흔히 발생하는 신경퇴행성 질환으로, 개인과 사회 전반에 심각한 영향을 미친다. 발병에는 유전적 요인, 환경, 식습관 등 다양한 요소가 복합적으로 작용하지만, 아직까지 정확한 원인은 명확히 밝혀지지 않았다. 현재 진단은 뇌에 축적되는 아밀로이드 플라크와 타우 단백질 응집을 기반으로 하지만, 뇌척수액 채취나 PET 검사 등 침습적이고 비용을 많이 들어 일반 진료 현장에서는 활용이 어렵다.가천대 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 20여 년간 활동해온 Alzheimer s Disease All Markers(ADAM) 연구그룹과 함께 알츠하이머병의 병태생리를 분자 수준에서 분석했다. 연구팀은 대규모 단백체학 데이터를 토대로 알츠하이머병을 다섯 가지 분자적 아형(subtype)으로 구분하고, 각 아형의 병리기전과 관련된 혈액 바이오마커를 체계적으로 제시했다.연구에 따르면 알츠하이머병은 ▲신경세포 과형성(1형) ▲선천면역 활성화(2형) ▲RNA 조절 이상(3형) ▲맥락총 기능저하(4형) ▲혈액-뇌 장벽 손상(5형) 등 다섯 가지 분자경로를 통해 발병할 수 있다. 이 중 1형은 신경세포 과활성과 시냅스 과잉반응이 초기 인지저하로 이어지는 형태로, 칼슘 신호 이상과 글루탐산 활성 변화가 주요 요인으로 작용한다. 2형은 미세아교세포의 과활성화로 인한 염증 반응이, 3형은 RNA 조절 장애로 인한 단백질 합성 및 세포기능 손상이 중심적 역할을 한다. 4형과 5형은 뇌 보호장벽의 구조적 손상과 기능 저하에 초점을 두며, 맥락총(choroid plexus) 기능이 저하되거나 혈액-뇌 장벽(BBB) 투과성이 증가해 염증 매개체와 독성 단백질이 뇌로 침투하는 과정을 보여준다.이 가운데 Biomarker Research 에 게재된 논문 Bridging the barrier: insights into blood biomarkers and therapeutic strategies targeting choroid plexus and BBB dysfunction in Alzheimer s disease 는 4 5형 아형에 해당하는 맥락총 및 BBB 기능장애에 초점을 맞췄다. 연구팀은 혈액 바이오마커를 통해 BBB 투과성 증가와 면역반응 변화가 알츠하이머병의 진행에 어떤 영향을 미치는지를 규명하고, 뇌척수액 검사 없이도 질병의 조기진단이 가능하다는 비침습적 접근법을 제시했다. Alzheimer s Dementia 에 게재된 Unveiling blood biomarkers for neuronal hyperplasticity: Insights from AD molecular subtyping, a comprehensive review 에서는 1형 아형인 신경세포 과형성형의 분자적 특징을 다뤘다. 연구팀은 초기 피질과 해마의 과활성, 미세아교세포의 중등도 침범, 칼슘 신호 이상과 글루탐산 활성 변화가 신경세포 퇴행으로 이어지는 과정을 규명했다.이번 연구는 가천대학교 대학중점연구소 바이오나노응용연구센터, 한국연구재단 기본연구, 해양수산부 해양수산과학기술진흥원, BK21 FOUR 사업단의 지원을 받아 수행됐다. 연구에는 바이오나노학과 니티 샤르마(Niti Sharma 인도) 교수가 제1저자로, 안성수 교수가 공동교신저자로 참여했으며, 히마드리 샤르마(Himadri Sharma 인도) 박사과정생, 김단영 연구원, 김문일 교수, 의학과 이현 교수(가천대 길병원 신경과)가 공동저자로 참여했다.연구팀은 혈액 기반 바이오마커는 침습적 검사의 한계를 극복하고, 환자별 병리기전에 맞춘 조기진단과 맞춤형 치료를 가능하게 한다 며 이번 연구는 알츠하이머병의 복합적 발병 원인을 분자 수준에서 체계화하고 정밀의학 기반 치료로 확장할 수 있는 토대를 마련한 것 이라고 말했다.이번 연구성과는 알츠하이머병의 발병기전을 세분화해 이해하고, 기존의 아밀로이드 타우 중심 치료 접근을 넘어 새로운 진단 및 치료전략을 제시했다는 점에서 의미가 크다.

웨어러블 기기의 실용성과 확장성 향상 기대 웨어러블 센서 기반 제로샷 인간 행동 인식(Zero-Shot HAR) AI 기술 제안 컴퓨터공학전공 임규연 학생 가천대학교 컴퓨터공학전공 3학년 임규연 학생이 최근 센서 및 계측 분야 최상위 SCI급 국제 학술지 IEEE Sensors Journal(IF 4.5) 에 제1저자(교신저자: 한양대학교 의공학연구소 이명규 교수)로 논문을 게재했다. 논문제목은 Contrastive Learning for Zero-Shot Human Activity Recognition Using Labeled Simple Actions on Wearable Devices 이며 웨어러블 기기에서 수집된 센서 데이터를 활용한 제로샷 학습(Zero-Shot Learning, ZSL) 기반의 인간 행동 인식 AI 모델을 제안했다. 연구는 기존 ZSL 접근법이 속성 주석이나 텍스트 설명 등 외부 의미 정보에 의존하는 한계를 보완하기 위해, 대조 학습 을 활용해 원시 센서 신호로부터 직접 구조화된 임베딩 공간을 학습하는 방법을 제시했다. 이 방법은 시간적 구조적 유사성을 포착해 학습과정에서 관찰되지 않은 복합 활동이나 새로운 Zero-Shot 분류를 수행해 명시적 의미나 정보가 없어도 미지의 활동을 인식할 수 있는 확장가능한 행동인식 시스템의 가능성을 제시했다. 이번 연구 성과는 웨어러블 기기의 실용성과 확장성을 크게 향상시킬 것으로 기대된다. 기존 모델이 미리 정의된 활동 클래스에 한정되는 문제를 해결함으로, 향후 헬스케어 재활 모니터링 등 다양한 분야에서 새로운 행동 패턴에 유연하게 적응할 수 있는 기반을 마련했다는 점에서 의미가 크다. 논문링크 : https://ieeexplore.ieee.org/document/11184457

연합학습 환경에서 개인화 일반화 균형 기술 제시 세계적 연구진과 공동 성과 AI 소프트웨어학부 박준영 석사과정생, 김선민 학부연구생, 이주형 교수(좌측부터) 가천대학교 AI 소프트웨어학부(IT융합공학과 겸임) 이주형 교수 연구실 소속 박준영 석사과정생의 연합학습(Federated Learning) 환경에서 개인화(Personalization)와 일반화(Generalization) 균형 을 주제로 한 논문이 국제 SCI급 최상위 저널에 연이어 게재 승인됐다. 이 논문들은 모두 Q1급(상위 10%) 저널로, 무선통신 네트워크 및 IoT 분야에서 권위를 인정받는 저널이다.첫 번째 논문은 한국전자통신연구원(ETRI)과 공동연구로 수행됐으며 Def-Ag: An Energy-Efficient Decentralized Federated Learning Framework via Aggregator Clients (공동저자 우성필, 교신저자 이주형 교수)를 제목으로 Elsevier Future Generation Computer Systems, 2025 에 게재됐다. 연구는 데이터 특성에 맞는 개인화 모델과 다양한 데이터를 아우를 수 있는 일반화 성능을 동시에 향상시키는 연합학습 기법을 제안했다. 특히, 제안된 방법은 기존 대비 에너지 소모를 9% 절감하면서 정확도는 10% 향상시키는 성과를 보여, 비용 효율성과 성능 향상을 동시에 달성했다.두번째 논문은 Communication-Efficient Decentralized Federated Learning for Generalization and Personalization over Wireless Networks 을 제목으로 IEEE Wireless Communication Letters, 2025 에 게재됐다. 이 연구에는 학부연구생 김선민 학생이 공동 제1저자로 참여했고, 교신저자로 이주형 교수와 세계적 석학인 난양이공대학 Dusit Niyato 교수(IEEE Fellow) 의 협업으로 완성도를 높였다.이주형 교수 연구팀은 이번 연구를 통해 축적한 노하우를 바탕으로 개인화 연합학습 기술과 시맨틱 통신, 그리고 MLOps 기술을 지속적으로 고도화해 나갈 계획 이라고 밝혔다.

이새봄 이명회 원생, 총 6,200만원 연구비 지원 받아 컴퓨터공학과 최창 교수, 이새봄 박사과정생, 이명회 석사과정생(좌측부터) 가천대학교 컴퓨터공학과 최창 교수 IIP Lab(Intelligent Information Processing Lab) 소속 대학원생 2명이 한국연구재단이 주관하는 2025년도 박사 석사과정생 연구장려금 지원사업에 최근 선정됐다.박사과정 이새봄 원생은 의료 객체 의미 관계 이해를 통한 해석 가능한 진단 보고서 생성 연구로 향후 2년간 5,000만원을, 석사과정 이명회 원생은 중의적 감정 표현의 불확실성 해소를 위한 의미 정렬 기반 표현 학습 연구로 1년간 1,200만원을 각각 지원받는다.이새봄 원생은 2023년 한국여성과학기술인육성재단(WISET) 여대학원생 '공학연구팀제 지원사업' 심화과정에 선정된 바 있으며, 이명회 원생은 2024년 SCI급 논문을 주저자로 발표하고 자랑스러운 가천인상 등 교내 주요 상을 수상하는 등 연구 성과를 인정받았다.IIP Lab은 지능형 정보처리, 자연어 처리, 의료 정보 분석, AI 보안 등 첨단 인공지능 연구를 수행하고 있으며, 지난해에도 연구장려금 지원사업에서 대학원생 2명이 선정된 바 있다.

간호대학 주지영 교수가 대만 및 홍콩 교수 연구팀과 함께 간호사의 AI 기반 활용 및 인식에 대한 연구논문을 간호학 분야 최고 국제 학술지에 게재했다. 주교수의 연구팀은 병원 간호사들의 환자 케어 및 간호 업무를 할 시에 AI (인공지능)기반 활용에 대한 질적연구 논문들을 바탕으로 체계적으로 문헌 고찰을 하였으며, 이를토대로 간호 실무에서 AI를 어떻게 활용할 수 있을지 제시하였다.이 연구는 가천대학교 간호대학 주지영 교수 (제1저자) 와 Taipei Medical University의 Liu교수 및 Hong Kong University의 Ho 교수가 공동으로 참여한 연구로, 연구 성과는 간호학분야 최고 국제 학술지 Nurse Education in Practice (Q1 저널, 상위 3 %)에 2025년 10월 게재됐다. 논문 제목은 Nurses perceptions of artificial intelligence adoption in healthcare: Aqualitative systematic review 이다.이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단 우수연구자지원사업 (RS-2023 0020971812982076870001)을 지원을 받아 수행됐으며, 가천대학교 운동재활융합연구소의 도움을 받았다. 주지영 교수는 향후 AI (인공지능) 기반 간호수행모델개발 및 응용을 확대해 가며, AI기반 간호학 및 간호실무 발전에 연구를 지속적으로 수행할 계획이다.

전통 진단법을 머신러닝 관점에서 해석 진단 첫 단계 표리 구분, AI도 가장 중요한 기준으로 확인 가천대 김창업 교수, 동국대 배효진 교수, 가천대 강봉수 박사과정생(사진 좌측부터) 가천대학교 한의과대학 김창업 교수 연구팀이 한의학의 핵심 진단 과정인 변증(辨證) 을 인공지능(AI) 기법으로 분석해 새로운 해석을 제시했다. 변증은 환자의 다양한 증상을 몇 가지 핵심 기준으로 정리해 진단하는 과정이다. 연구팀은 이를 데이터 분석 기법인 차원 축소 에 빗대 설명했다. 즉, 복잡한 증상을 표리(병의 깊고 얕음) 나 한열(차고 더움) 과 같은 기준으로 단순화해 진단을 쉽게 하는 원리라는 것이다. 연구는 고전 의학서 상한론 에 기록된 임상 사례를 바탕으로 진행됐다. 분석 결과, 진단의 출발점인 표리 구분이 가장 중요한 단계로 나타났다. 표리 구분만으로도 복잡한 증상과 약재 정보를 효과적으로 연결할 수 있었고, 이는 이후 진단과 처방 과정을 합리적이고 효율적으로 만드는 핵심 역할을 했다. 이는 청대 의학자 정국팽이 표리를 먼저 살펴야 한다 고 강조했던 전통적 진단 순서와도 일치한다. AI 의사결정나무 모델 실험에서도 같은 결과가 확인됐다. AI가 증상 정보만으로 약재를 선택하도록 학습했을 때, 첫 번째 질문은 항상 표리 구분이었다. 또 표리 개념을 데이터에 포함하자 처방 예측 정확도도 크게 높아졌다. 연구팀은 이로써 한의학의 주관적 진단 과정을 과학적으로 분석할 수 있는 길이 열렸다고 설명했다. 김창업 교수는 이번 연구는 한의학의 임상 추론 과정을 정량적 객관적으로 분석할 수 있는 기반을 마련한 것 이라며 앞으로 이 연구결과를 바탕으로 한의학의 진단과정을 체계화하고 AI 보조 시스템을 개발해 교육과 임상 현장에서 활용할 수 있을 것 이라고 말했다. 이번 연구는 가천대학교 한의과대학 김창업 교수가 주도했으며, 공동 제1저자인 배효진 박사(현 동국대학교 한의과대학 교수)와 박사과정 연구원 강봉수가 함께 참여했다. 연구 성과는 수학 및 계산생물학 분야 국제 학술지 Computers in Biology and Medicine (IF 6.3, JCR 상위 5.2%) 2025년 10월호에 게재됐으며, 과학기술정보통신부와 교육부의 지원을 받아 수행됐다.

ECM-1 단백질 활용해 기존 진단 한계 극복저농도에서도 높은 민감도로 안정성과 재활용성 입증 전자공학과 Sathish Panneer Selvam 교수(좌측), 조성보 교수(우측) 가천대학교 전자공학과 Sathish Panneer Selvam(사티시 파니어 셀밤 인도) 교수와 조성보 교수가 유방암을 조기에 진단할 수 있는 새로운 전기화학 바이오센서를 개발했다. 이번 연구 성과는 국제 학술지 Advanced Composites and Hybrid Materials(IF 21.8, 상위 3%) 에 지난달 28일 게재됐다.연구팀은 유방암 조직에서 많이 나타나는 ECM-1 단백질 을 활용해 기존 진단 방식보다 훨씬 민감하고 정확하게 유방암을 찾아낼 수 있는 센서를 구현했다. 이 센서는 매우 낮은 농도의 단백질(0.28 ng/mL)까지 검출할 수 있으며, 3개월 이상 보관해도 성능이 거의 유지될 만큼 안정적이다. 또한 여러 번 반복 사용해도 원래의 성능을 잃지 않는 재활용성도 입증됐다.실제 혈액 샘플을 이용한 시험에서도 기존 유방암 표지자(진행 정도를 알 수 있게 해주는 지표)인 HER2, CA 15-3보다 높은 정확도를 보였고, 세포 실험을 통해 ECM-1이 유방암 진행과 관련 있음을 확인했다.이 연구는 가천대학교 한국연구재단 (NRF-2023R1A2C1003669), 환경부 (G232021010381)의 연구지원을 받아 수행했다.□ 논문 링크: https://doi.org/10.1007/s42114-025-01412-z□ 조성보 교수 연구실 홈페이지: https://sites.google.com/site/biomemsandbioimpedance

▲김하진학생일반대학원 보건과학과 방사선학 전공 김하진 박사과정 (지도교수 이영진) 학생은 한국연구재단에서 주관하는 2025년도 박사과정생연구장려금 지원사업 (2년형)에 선정되었다. 본 사업은 박사과정생의 박사학위 논문 연구와 관련된 창의적 도전적 아이디어 연구 지원을 목적으로 매년 운영되고 있다. 연구 주제는 전산화단층촬영 영상 기반 혼합형 플라크의 정량화 기술이 적용된 관상동맥 질환의 진행도 예측 모델 개발 로서 연구가 성공적으로 수행된다면 기존 관상동맥 CT 영상의 플라크 질환 중증도 및 진행 경과 예측의 한계를 극복하여 관상동맥 질환의 심각도 및 진행도 예측 모델을 개발함으로써 관상동맥 질환의 발생률 및 사망률 감소에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 총 지원 연구비는 5,000만원이며, 김하진 학생이 연구책임자로서 2025년 9월부터 2027년 8월까지 총 2년간 연구를 수행할 계획이다. 김하진 학생은 학부생 시절부터 X선 및 CT 영상 화질 개선을 위한 3D 프린팅 기술 및 딥러닝 접근법과 관련한 연구에 관심을 가지고 있었고, 특히 현재는 심혈관 질환의 진단 정확도 향상과 관련하여 기존 진단법의 한계점을 극복하는 통합 소프트웨어를 구축하는 연구를 수행중입니다. 이에 본 과제가 제가 추진하고 있는 다양한 연구내용을 추진하는데 큰 도움이 될 수 있을 것으로 기대합니다. 지도교수님과 함께 큰 도움을 주신 의료영상 및 공학연구실 (Medical Imaging Engineering Laboratory, MIEL) 식구분들께 감사드리고 성공적으로 연구를 수행하여 좋은 결과물을 얻을 수 있도록 노력하겠습니다. 라고 말했다.

▲왼쪽 문장원 학생방사선학과 문장원 학생(3학년, 지도교수 이영진)이 지난 8월 26일 한국방사선진흥협회에서 주관하는 제3회 방사선 기술 활용 창의융합 아이디어 경진대회 에서 장려상을 수상하였다. 본 경진대회는 미래 방사선기술 인재의 창의적인 기술 아이디어를 발굴 및 포상하여 방사선 융합기술로서 가치 확산 및 젊은 과학자 육성에 기여하기 위한 목적으로 과학기술정보통신부가 후원하였다. 서류 심사 및 예선과정을 거쳐 총 9개 팀이 본선에 진출하였으며 문장원 학생은 실시간 위치 및 선량 감지 시스템 기반 카드형 디바이스 RayGuard 라는 주제로 발표하였다. 최근 방사선 기기가 작동 중인 진단의료 검사실에 부주의로 인한 피폭 사고가 발생하고 있는 문제를 해결할 수 있는 목걸이형 카드 디바이스가 개발된다면 보호자 피폭 예방과 병원 내 효율적인 안전 관리가 가능한 점을 착안하여 아이디어를 고안하였다. 금번 경진대회에서는 제출된 아이디어 전체를 사업의 실현 가능성 및 창의성을 고려하여 평가를 진행하였고 여러 기관의 전문가들의 모의 투자액 순으로 최종순위가 부여되었다. 제안된 문장원 학생의 아이디어는 높은 현실 적용 및 발전 가능성을 인정받아 장려상을 수상하였으며 1,000,000원의 상금을 수여받았다.

복합 산화물 소재 연구, 국제 저명 학술지 연속 게재로 연구 성과 세계적 인정 가천대학교 반도체공학과 엄기태 교수(사진 좌측)와 본 연구의 모식도(사진 우측) 가천대학교 반도체공학과 엄기태 교수 연구팀이 아주대학교 물리학과 이형우 교수팀과 공동으로 복합 산화물 소재를 활용한 차세대 일렉트로닉스 응용 가능성을 제시했다. 연구팀은 복합 산화물 소재를 활용해 근적외선(눈에 보이지 않는 적외선 영역) 빛을 더 잘 감지할 수 있는 센서를 개발했다. 원자 단위 수준에서 소재의 구조를 정교하게 설계한 결과, 기존보다 감도가 13배 이상 향상되고 불필요한 전류는 크게 줄였다. 이번 연구 결과는 나노과학 및 나노기술 분야 국제학술지 ACS Nano(IF 16) 에 지난해 12월 게재됐다. (논문명: Atomic-Scale Interface Modification in Complex Oxide Heterojunctions for Near-Infrared Photodetection) 또 다른 성과로는 복합 산화물 구조에서 매우 안정적인 양자 시스템(TLQS)를 제안해 이를 바탕으로 물리적 난수 발생기 를 구현한 것이다. 난수 발생기는 암호화, 보안, 인공지능 학습 등 다양한 분야에서 꼭 필요한 기술로, 연구팀은 해당 기술을 이미지 초해상도 신경망 학습에 적용해 기존 소프트웨어 방식보다 더 정확하고 빠른 성능을 보여주었다. 이 연구결과는 자연과학 분야 국제학술지 Nature Communications(15.7) 에 지난달 1일 게재됐다. (논문명: Highly Stable Two-Level Current Fluctuation in Complex Oxide Heterostructures) 엄기태 교수는 우리 연구팀은 복합 산화물 소재의 전자적 양자적 특성을 정밀하게 규명하고 이를 응용할 수 있는 방법을 연구하고 있다 며 이번 성과는 차세대 반도체와 전자소자 발전에 필요한 기초 연구의 중요성을 보여주는 사례로, 앞으로도 관련 분야의 새로운 가능성을 열어갈 것 이라고 밝혔다. □ 엄기태 교수 연구실 홈페이지: https://sites.google.com/view/complexoxidelab/