성균관대학교 산학협력단

융합생명공학과 전영준 교수 융합생명공학과 전영준 교수 연구팀이 미국 스탠퍼드 의과대학 연구팀과 협업을 통해, 환자 혈액의 혈장으로부터 세계 최초로 혈장 전사체 및 혈장 mRNA의 추출과 생명정보학 기반 분석의 표준화에 성공했다고 밝혔다. 혈장 mRNA는 2018년 『사이언스(Science)』에 임상적 유용 가능성이 최초로 제시된 이후, 다양한 연구를 통해 그 가능성이 지속적으로 검증되어 왔다. 그러나 액체 생검 전반의 한계인 기술 재현성 부족과 임상 환경 간 편차 등의 이유로, 실제 임상 적용에는 큰 제약이 있었다. 이에 본 연구팀은 2016년 스탠퍼드 의과대학에서 해당 연구 플랫폼을 처음 제안하였고, 2020년 성균관대학교에 부임한 이후에도 지속적인 연구와 협업을 통해 혈장 전사체 추출 및 데이터 생산의 표준화에 성공하였다.

2025-06-20

화학공학부 방석호 교수 · 의학과 정지헌 교수, 현지유/박준형 연구원 화학공학과 방석호 교수와 가천대학교 신소재공학과 연구팀이 개발한 ‘FS (Free-standing) Device’를 이용한 3D 세포 배양 플랫폼이 차세대 조직재생 및 줄기세포 치료 분야에 새로운 전환점을 제시하고 있다. 해당 기술은 세포 구획화(compaction) 및 구형화(spheroidization)를 단시간 내 고효율로 유도하며, 그 치료적 응용 가능성을 동물모델을 통해 실증하였다. 연구팀은 기존 3D 세포 배양법의 복잡성과 시간 소모의 한계를 극복하고자, 액체 내 음향 정재파(acoustic standing wave)를 활용한 자유부유형 배양 환경을 설계하였다. 이 ‘FS Device’는 세포를 공중에 부유시키고, 자가 조립 메커니즘을 통해 안정적인 스페로이드를 형성한다. 관련 연구는 Bioengineering & Translational Medicine (2022), Biomaterials Research (2023) 등에 게재된 바 있다.

2025-06-17

글로벌융합학부 김장현 교수 · 이해인 박사, 정해선 박사 본 연구는 자연어 처리(NLP) 기술과 산업별 맞춤 설정을 활용하여 ESG 평가의 새로운 패러다임을 ESG-KIBERT(ESG-Keyword Integrated BERT) 라는 모델로 제안하고 있다. 기존 ESG 평가 시스템의 투명성 부족과 일관성 결여 문제를 해결하기 위해 개발된 이 모델은, BERT 기반의 언어 모델에 ESG 관련 텍스트 데이터를 추가로 학습시켜 ESG 관련 문장 요소들을 E(환경), S(사회), G(지배구조) 또는 비ESG로 분류하는 성능을 향상시켰다는 데 의의가 있다. 기존 ESG 평가 기관들이 평가 기준을 명확히 공개하지 않아 발생했던 불투명성 문제를 해결하고자, 본 연구는 자연어 처리 기법을 기반으로 독자 모델을 개발하여 ESG 분류 성능을 크게 향상시키고, ESG 자동 분석의 새로운 기준을 제시하였다.

2025-06-13