GIST ‘교수 1인당 논문 피인용 수‘ 국내 1위·세계 5위 달성

GIST가 2024 QS 세계대학평가(QS World University Rankings 2023)의 ‘교수 1인당 논문 피인용수(Citations per Faculty)’ 부문에서 국내 1위 및 세계 5위로 평가됐다. QS세계대학평가는 영국 글로벌 대학평가 기관인 QS(쿼커렐리 시먼즈, Quacquarelli Symonds)에서 매년 6월 발표하는 순위로, 올해는 한국 시각 기준 6월 28일 오전 5시에 발표됐다. 지스트는 2008년 이후 16년 연속 국내 1위로 평가됐으며, 세계 대학 중에서도 줄곧 2위에서 6위 사이를 기록하며 세계 TOP 10의 최상위권을 유지해 세계 정상급 연구 역량을 인정받고 있다. ‘교수 1인당 논문 피인용 수’는 해당 대학 연구자들의 논문이 다른 연구자들에 의해 얼마나 많이 인용되었는지를 나타내는 지표로, 대학 연구 역량의 양(量)과 질(質)을 모두 평가할 수 있는 항목이다.

이광희·김희주 교수 공동연구팀, 유기 태양전지 수명 1,000시간 이상 늘려

GIST가 2024 QS 세계대학평가(QS World University Rankings 2023)의 ‘교수 1인당 논문 피인용수(Citations per Faculty)’ 부문에서 국내 1위 및 세계 5위로 평가됐다. QS세계대학평가는 영국 글로벌 대학평가 기관인 QS(쿼커렐리 시먼즈, Quacquarelli Symonds)에서 매년 6월 발표하는 순위로, 올해는 한국 시각 기준 6월 28일 오전 5시에 발표됐다. 지스트는 2008년 이후 16년 연속 국내 1위로 평가됐으며, 세계 대학 중에서도 줄곧 2위에서 6위 사이를 기록하며 세계 TOP 10의 최상위권을 유지해 세계 정상급 연구 역량을 인정받고 있다. ‘교수 1인당 논문 피인용 수’는 해당 대학 연구자들의 논문이 다른 연구자들에 의해 얼마나 많이 인용되었는지를 나타내는 지표로, 대학 연구 역량의 양(量)과 질(質)을 모두 평가할 수 있는 항목이다.

김민곤 교수팀, 바이러스 감염 진단 시간 단축

화학과 김민곤 교수 연구팀이 최적의 금속증강형광 현상을 발견하고 측방유동면역분석법에 적용해 인플루엔자 바이러스의 높은 정확성과 특이성을 확보하는 데 성공했다. 연구진이 개발한 기술은 연구진이 시중 판매되는 인플루엔자 신속항원진단키트 대비 항원검출 감도를 최소 100배 향상시켜 바이러스 초기 감염 여부를 단 20분이면 정확히 확인할 수 있는 인플루엔자 신속 항원진단 기술이다.현재 표준방법으로 사용되는 분자진단 검사는 정확성이 높은 반면 분석 결과가 나오기까지 평균 6시간이 소요돼 빠르게 전파되는 바이러스에 효과적으로 대처하는 데 한계가 있다. 반면, 항원진단 기술은 누구나 쉽게 사용 가능하고 20분 이내로 결과를 확인할 수 있지만 정확도가 떨어진다는 단점이 있다. 연구팀이 개발한 기술은 시중에 판매되고 있는 인플루엔자바이러스 진단제품 대비 최소 100배 정도 감도가 향상된 기술로, 시료 주입 후 20분 내 바이러스 항원을 고감도로 검출해 낸다.

김태·오창명 교수 공동연구팀, 고지방 섭취, ADHD·수면장애 유발 확인

생명공학과 김태 교수와 오창명 교수 공동 연구팀은 고지방식을 먹은 마우스 모델에서 렘 수면(얕은 수면) 이상과 주의력결핍 과잉행동장애(ADHD) 유사 행동을 발견했다. 연구팀은 마우스 실험을 통해 한 달 이상 고지방(60% 이상 지방 함량 식이) 섭취가 뇌의 도파민 시스템의 기능 이상을 초래하여 수면장애와 ADHD 등 정신질환을 유발할 수 있는 가능성을 확인했다고 밝혔다. 그동안 고지방 식이는 대사 질환, 비만, 뇌혈관계 질환 등 다양한 신체 질환과 연관성이 있는 것으로 잘 알려져 있으나 정신 질환과의 관련성에 대한 연구는 상대적으로 적고, 뇌 신경계 메커니즘의 연구는 아직 부족한 실정이었다. 연구팀은 고지방 식이에 따른 도파민 시스템의 변화, 불안·과잉행동 등 행동 이상, 수면 이상이 주의력결핍 과잉행동장애와 유사한 것으로 해석하고 고지방 식이가 정신 질환을 유발할 수 있음을 확인했다.

송영민·전해곤 교수 공동연구팀, 바이러스 감염 진단하는 AI 플랫폼 개발

전기전자컴퓨터공학부 송영민 교수와 AI대학원 전해곤 교수 공동 연구팀은 바이러스 크기의 바이오 입자를 신속하고 정확하게 정량화할 수 있는 플랫폼(DeepGT)을 개발했다. 연구팀이 개발한 ‘DeepGT 플랫폼’은 분자진단에 사용되는 유전자 증폭 및 표지(Labeling) 등과 같은 복잡한 표본 처리 과정 없이 항원-항체 반응만을 기반으로 하여 단순성과 높은 확장성이 강점이다. 또한 많은 시간이 소요되고 측정 시 잡음이 필수적으로 발생하는 전기화학적 방식의 단점을 극복하여 신속하고 정확한 감지가 가능하다. 송영민 교수는 ‘AI 딥러닝’과 ‘포토닉스’라는 전혀 다른 두 학문의 학제간 연구를 통해 정확한 바이러스 관찰이 가능해졌다”면서, “포스트 코로나 시대에 매우 중요한 기술로 사용될 수 있을 것으로 기대된다”라고 밝혔다.

이용구 교수 연구팀, 교통사고 과실평가 기술 개발

기계공학부 이용구 교수 연구팀이 인공지능(AI) 기술로 블랙박스영상을 분석해서 교통사고 과실비율을 평가하는 데 성공했다. 이번 연구성과를 활용하면 보험업계에서는 기초적인 역학조사에 투입되는 전문가 인력을 획기적으로 줄이고 변호사의 분쟁 심의를 지원할 수 있다. 분쟁 심의에 소요되는 기간도 획기적으로 단축 가능하다. 소비자 역시 사고에 대한 객관적 정보를 얻을 수 있으므로 추가적인 분쟁 제기를 하지 않아 비용과 시간을 절감할 수 있다. 이용구 교수는 “이제 인공지능이 인식을 넘어 법률적 판단을 하는 시대가 올 것이며, 인간은 인공지능의 공정성과 투명성을 유지하지 위해 고민해야 할 것”이라며, “이번 연구성과는 인력에 의존하고 있는 사고 심의를 자동화하는 데 활용할 수 있을 뿐만 아니라 소요 시간을 획기적으로 개선할 것으로 기대된다”라고 말했다.

오창명 교수 연구팀, 비알코올성 지방간 치료 방법 제시

의생명공학과 오창명 교수 연구팀이 비알코올성 지방간에 영향을 미치는 단백질을 발견하고, 이를 억제해 비알코올성 지방간을 치료하는 방법을 제시해 주목받고 있다. 연구팀은 ‘림프구 항원 6D(LY6D)’라는 단백질을 억제하면 비알코올성 지방간의 예방과 치료가 가능할 수 있다는 사실을 밝혀냈고, 쥐 실험을 통해 이 단백질이 간의 지방 대사 조절과 염증 반응에 영향을 미치는 것을 입증했다. 연구팀이 이 단백질의 유전자를 100배 이상 높게 발현시키자 고지방 섭취나 지방 대사와 관련된 유전자가 대조군 대비 더 많이 발현되는 것을 확인할 수 있었다. 반대로 비알코올성 지방간이 있는 쥐에게서 이 단백질을 억제하자 증상이 호전됐다. 오창명 교수는 “이번 연구성과를 통해 비알코올성 지방간의 새 치료 타겟을 찾아냈다”며, “이 단백질을 억제해서 간 내 지방 대사 조절과 염증 억제를 유도하면 새로운 치료 가능성이 열릴 것으로 기대된다”고 설명했다.