AI신약개발 규제과학전공

브리티시컬럼비아대학교 화공생명공학과에서 박사학위를 유동층공학 세계 최고 권위자인 John R. Grace 교수님께, 성균관대학교에서 학사 및 석사학위를 유동층공학 국내 최고 권위자인 이동현 교수님께 사사받았다. AI를 적용한 지속가능 에너지 화학공정 설계 및 반응기 스케일업, 전산유체역학(CFD), 유동층공학, 전기화학 촉매, 자동화 연구를 수행하고 있다. 에너지 환경 유동층 공정 실험 및 시뮬레이션, 인공지능, 전기화학촉매, 실험실 자동화 연구를 포함한 에너지 및 환경 분야 스마트 공정 개발(SPEED) 연구실을 운영하고 있다. 브리티시컬럼비아대학교, 스위스 로잔공대(EPFL), 베이징이공대학, 성균관대학교 등과 유동층공정, AI 및 전기화학촉매 분야에서 공동연구를 수행중이며, 최근 5년간 Appl. Cat B (2026),  Energy (2025), Materials Today (2024), Chem. Eng. J. (2024), J. Energy Chem. (2024) 등 상위 5% 논문 9편을 포함하여 31편을 작성하는 등 화학공정 및 전기화학촉매 분야의 연구를 진행하고 있으며, 현재 바이오메디컬화학공학과 및 인공지능학과 겸무교수로 재직중이다. 현재 화학공학회 학술간사 및 공업화학회 학술이사를 수행하고 있으며, POSCO, POSCO holdings, LG화학, 삼성전자 등의 회사와 활발한 연구를 수행하고 있다

Professor Jun Young Kim earned a Ph.D. in Chemical and Biological Engineering from the University of British Columbia under Professor John R. Grace, a world leader in fluidization engineering, and received B.S. and M.S. degrees from Sungkyunkwan University under Professor Dong-Hyun Lee, Korea’s leading expert in fluidization. His research focuses on AI-enabled sustainable process design and reactor scale-up, computational fluid dynamics (CFD), fluidization, electrocatalysis, and automation. He leads the SPEED Laboratory, advancing smart energy-environment processes through experiments, simulations, AI, electrocatalyst development, and autonomous laboratories. He collaborates with the University of British Columbia, EPFL, Beijing University of Technology, and Sungkyunkwan University on fluidized processes, AI, and electrocatalysis. Over the past five years, he has published 31 papers, including eight in top-5% journals such as Appl. Cat B (2026),  Energy (2025), Materials Today (2024), Chem. Eng. J. (2024), J. Energy Chem. (2024). He holds joint appointments in Biomedical-Chemical Engineering and Artificial Intelligence, serves in academic roles with the Korean Institute of Chemical Engineers and the Korean Institute of Industrial and Engineering Chemistry, and works closely with POSCO, POSCO Holdings, LG Chem, and Samsung Electronics.

김효정 교수는 헬스케어 빅데이터 연계와 순환, 데이터 과학에 대한 전문성을 기반으로 정밀의료, 실사용 근거 창출(RWE), 사회적 건강 결정 요인 연구(SDoH)를 수행하는 정보학자이다. 임상정보시스템(EHR/CDW)부터 디지털 헬스케어, ML/LLM 데이터 모델링 및 엔지니어링까지 포괄적인 범위의 연구를 이어가고 있다. 서울대학교에서 정밀의료를 위한 임상 유전체 데이터 모델 연구로 의료정보학 박사 학위를 받았으며, 임상의사결정지원시스템(CDSS), EHR 시스템 설계, 데이터 관리(Data Management & Governance), AI 기반 의료 데이터 활용 및 지식 창출 등 다양한 분야에서 풍부한 경험을 쌓아왔다. 이전에는 성균관대학교 및 삼성서울병원에서 연구 교수, 카카오헬스케어에서 ML/LLM 데이터 엔지니어로 근무하며, 하버드대학교, 신시내티대학교, 구글 등과의 국제 공동 프로젝트를 포함한 다수의 국가·기업·병원 간 다학제 연구 프로젝트를 수행했다. 현재는 질병관리청 국립보건연구원 데이터 공개·활용위원회 위원으로 활동하며, 바이오 빅데이터 플랫폼 구축 및 활용분야에도 기여하고 있다.

Hyo Jung Kim, Ph.D., MSc is an Assistant Professor in the Department of Biomedical Software Engineering at The Catholic University of Korea. With over 15 years of experience as a clinical informaticist, Dr. Kim has expertise spanning clinical practice, EHR software architecture, and academic research. Her work focuses on integrative approaches to enhancing the continuity and quality of care through digital healthcare innovations. She has demonstrated excellence in workflow analysis, IT-driven process innovation, and managing large-scale hospital information system data.
Dr. Kim’s research bridges data science and implementation science, particularly in integrating genomic research into clinical practice and developing meaningful representations of real-world healthcare data. Her expertise includes healthcare big data management, clinical decision support system (CDSS) development, and analyzing the cancer care continuum—from therapeutic effectiveness to social determinants of health. She has been actively involved in national and international research collaborations with major hospitals in South Korea. Additionally, she serves as a Member of the 2nd Data Utilization Committee for the Clinical & Omics Data for the CODA, KNIH.

Health economics and outcomes research (HEOR) 연구를 수행하며, 상세 연구방법으로는 체계적 문헌고찰 및 네트워크 메타분석, 약물경제성평가, 빅데이터 분석연구가 있다. 그 외에도 방문약료 사업, 마약으로 인한 기소유예자 교육과 같은 약사 중재에 대한 성과에 대한 연구도 수행중이다. 한국보건사회약료경영학회, 한국보건의료기술평가학회, 한국약사커뮤니케이션과 커뮤니티케어학회의 임원으로 활동중이다.

Dr.Sun-Kyeong Park is interested in Health economics and outcomes research (HEOR), employing methodologies such as systematic literature reviews and network meta-analyses, pharmacoeconomics, and big-data analysis studies. Additionally, she has conducted research on the outcomes of pharmacist interventions (e.g., pharmacist home-visit service and diversion programs).

본인은 2008년 펜실베니아 주립대(PSU)에서 천연물 전합성 연구로 박사 학위를 받았고, KIST(1995~2002)와 Scripps연구소(2008~2011)에서 의약화학 및 천연물 전합성 연구를 10년 이상 진행한 바 있다. 2011년 가톨릭대에 임용된 이후에는 팔라듐 촉매를 이용한 신규 합성 방법 개발 연구를 주로 하고 있다. 특히 초기 신약개발 단계에서 필요한 다양한 저분자 물질 확보에 유용한 다양성 지향 합성 개념에 충실하도록 다단계 반응을 묶어서 한번의 반응으로 가능하게 하는 직렬 반응 연구에 중점을 두고 있다. 개발된 합성 방법을 활용하여 확보된 헤테로 고리 화합물들은 실제 생리활성 시험을 통해 SERM, IL6 활성 저해 후보 물질로 의약화학적 후속 연구를 진행하고 있으며, 직렬 반응을 이용한 효율적 천연물 전합성 연구도 함께 진행하고 있다. 

In 2008, I received Ph. D. degree from Pennsylvania State University (PSU) with research about total synthesis of natural product. Also I have worked several institutes, such as KIST (Korea Institute of Science & Technology: 1995~2002) and TSRI (The Scripps Research Institute: 2008~2011), where I performed research related with various new drug development projects and total synthesis of complex natural products. Since starting independent research career at The Catholic University of Korea (CUK) in 2011, I have mainly focused on the research of novel synthetic method development utilizing palladium-catalyzed reaction. Especially, I interested in tandem and/or one-pot reactions, which converts multi-step reactions into a single reaction. These types of reactions have the advantage of facilitating the approach to various heterocyclic compounds, which is needed for early stage of new drug development research. The compounds obtained from methodolgy research have been tested for biological activities and utilized in subsequent medicinal chemistry research, such as for SERMs and IL6 inhibitors. Total synthesis of natural products has also been studied and recently finished synthesis of cyclopiamide A.

약료서비스 모델 개발을 위한 임상연구, RWD를 이용한 의약품 안전성, 유효성 분석 연구 및 맞춤형 건강증진 방안을 주로 연구하고 있다. 2017년 서울대학교 약학대학에서 임상약학 전공으로 박사학위를 받았으며 2018-2023년 동안 대구가톨릭대학교 약학대학에서 조교수로 재직 후 2023년부터 현재까지 가톨릭대학교 약학대학에서 임상약료학 연구실을 운영해 오고 있다. 2005-2014년 동안 식품의약품안전처에서 보건연구사로 재직하며 의약품 안전성/유효성 자료 심사 업무를 수행하였다. 미국 등과 활발한 국제공동연구를 수행하고 있으며 현재까지 총 50여편의 논문을 SCI급 국제학술지에 발표했다. 또한 다수의 한국연구재단 및 식품의약품안전처 지원의 연구과제를 수행중에 있다. 임상약학 분야의 핵심 학술단체인 한국임상약학회의 총무위원장, 식품의약품안전처 중앙약사심의위원회 위원, 한국의약품안전관리원 DUR 분과위원 및 의약품부작용 전문위원회 전문가단으로도 활동 중이다.

Major research areas are clinical studies for the development of pharmaceutical care service models, analysis of drug safety and efficacy using real-world data, and personalized health promotion researches. She obtained a doctoral degree in Clinical Pharmacy from the College of Pharmacy, Seoul National University  in 2017 and worked as an assistant professor at the College of Pharmacy, Daegu Catholic University from 2018 to 2023. Since 2024, She has been a professor in a clinical pharmacy lab at the College of Pharmacy, the Catholic University of Korea. She worked as a reviewer at the Ministry of Food and Drug Safety (MFDS) during 2005-2014. She has collaborated with researchers in the United States and Australia, and has published over 50 papers in SCI journals. Additionally, She is currently involved in several research projects supported by the National Research Foundation and the MFDS. She has been the secretary-general of the Korean College of Clinical Pharmacy and a member of the Central Pharmaceutical Review Committee of the MFDS. She has also been a member of the DUR subcommittee and an expert member of the Adverse Drug Reaction Expert Committee of the Korea Institute of Drug Safety and Risk Management.

신유진 교수는 인공지능 및 머신러닝 알고리즘을 개발하여 다양한 application에 적용하고 있다. 특히, MRI, EHR 등 의료 도메인의 Image나 tablet데이터를 통해 medical features를 발굴하거나, 딥러닝 모델을 개발하여 질병의 진단 및 예후를 예측하는 연구를 활발히 진행중이다. 그 외, 주로 센서를 통해 수집된 시계열 데이터 가운데 이상치를 탐지하는 연구나 병변가운데 악성을 찾아내는 연구등을 수행중에 있으며, 머신 언러닝 분야에도 새롭게 기여하고 있다. 
SCIE 및 컴퓨터공학분야 Top conference인 KDD, CIKM, WWW 등에 매해 논문을 게재하고 있으며, CIKM의 ANSD국제학회를 의장으로써 개최한 바 있다. 최근에는 대검찰청과 함께 검찰의 업무에 AI적용하는 과제를 수주하는 등 다양한 산업분야에서 AI의 적용방법론을 개발하는데 기여하고 있다.  
*Research lab URL: https://sites.google.com/view/adslab0

Professor Youjin Shin is at the forefront of developing artificial intelligence and machine learning algorithms, applying them to a wide range of applications. Her research is particularly focused on the medical AI field, where she actively works on discovering critical features from medical data such as MRI images and EHRs, and on developing deep learning models to predict disease diagnosis and prognosis. Additionally, she is heavily involved in research on detecting anomalies in time series data collected through sensors and identifying malignancies in lesions. She is also contributing to the emerging field of machine unlearning.
Professor Shin regularly publishes her work in top-tier conferences such as KDD, CIKM, and WWW, which are among the leading venues in the SCIE and computer engineering fields. She has also served as the chair of the ANSD international conference at CIKM. Recently, she has made significant contributions to the development of AI application methodologies across various industries, including leading a project with the Supreme Prosecutors' Office to apply AI to their work.
*Research lab URL: https://sites.google.com/view/adslab0