바이오메디컬화학공학과

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 Energy (2025), Materials Today (2024), Chemical Engineering Journal (2024), Journal of Energy Chemistry (2024) 등 상위 5% 논문 8편을 포함하여 28편을 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 28 papers, including eight in top-5% journals such as Energy (2025), Materials Today (2024), Chemical Engineering Journal (2024), and Journal of Energy Chemistry (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.

● 김강민 교수는 데이터 인공지능 및 자연어처리 분야에서 우수 연구 성과들 WWW, EMNLP, CIKM, ACL, JMIR 등 최우수/우수 국제 학술대회 및 우수국제학술지에 총 30편 이상(주저자 15편 이상)의 논문을 발표하고 있음.
● 인공지능 분야 최우수 국제학술대회인 AAAI, ACL, EMNLP, NAACL에서 프로그램 위원회 위원을 역임하고 있음 (2020~현재)
● 자연어처리 및 멀티모달 인공지능 분야 연구를 진행하면서 성과를 인정받아 한국정보과학회 초청논문 발표를 진행했으며, NAVER Ph.D Fellowship을 수상했음 (2020).
● 한국연구재단이 주관하는‘우수 신진연구자 지원사업’과‘최초혁신실험실 사업’에 선정되어‘자기지도학습을 활용한 전자의무기록 기반 급성 질환 예측 시스템’의 연구책임자로서 연구를 수행했음 (2022~2025).
● 국내 키오스크 IT 선도기업인 비버웍스의 겸직 연구원으로 활동하면서 시각장애인을 위한 인공지능 모델 기반 요식업 키오스크용 음성 인식 대화형 인터페이스를 개발 (2022~2025)하며 산업계와 실전적 연구를 수행함.
● 한국건설기술연구원과 초거대 언어모델 기반 건설기준 분석시스템을 개발 (2023)했고, 대검찰청과 초거대 언어모델을 활용한 검찰 사건처리업무 보조기술을 개발 (2023)하는 등 국민에게 효용성 있는 인공지능을 개발함.

● Professor Kim Kangmin has achieved outstanding research outcomes in the fields of data artificial intelligence and natural language processing. He has presented over 25 papers, including those published in top-tier international conferences such as WWW, EMNLP, CIKM, ACL, and distinguished international journals like JMIR.

● In the field of artificial intelligence, he has been serving as a committee member for program committees at AAAI, ACL, NAACL, and EMNLP, which are among the most prestigious international academic conferences, since 2020.

● Recognized for his accomplishments in research on natural language processing and multimodal artificial intelligence, Professor Kim has been invited to present papers at the KCC and was awarded the NAVER Ph.D Fellowship in 2020.

● Selected for the 'Outstanding Young Researcher Project' and the 'First Innovation Experiment Laboratory Project' organized by the Korea Research Foundation, he has served as the principal investigator for the research project titled 'EMR-based acute disease prediction system utilizing self-supervised learning' (from 2022 to 2025).

장재연 교수는 2021년 연세대학교에서 산업공학 박사학위를 취득하였으며, 2021년부터 2022년까지 미국 노스웨스턴 대학교 산업공학과에서 박사후 연구원으로 재직하였다. 이 기간 동안 장재연교수는 인텔과 협력하여 다중 에이전트 심층 강화 학습을 사용한 대규모 팹 스케줄러 개발을 목표로 하는 프로젝트에 주도적으로 참여하였다. 2022년에는 가톨릭대학교 데이터 사이언스 학과의 조교수로 임명되었다. 장재연 교수는 현재 산업 데이터 분석, 딥러닝, 머신러닝, 그리고 강화학습 관련 왕성한 연구활동을 진행중에 있으며, 가톨릭대학교 산업인공지능 연구실을 이끌며 학생들과 다양한 연구를 진행중에 있다.

Jaeyeon Jang earned his Ph.D. in industrial engineering from Yonsei University, South Korea, in 2021. From 2021 to 2022, he served as a Postdoctoral Scholar in the Department of Industrial Engineering and Management Sciences at Northwestern University, Evanston, IL, USA. During this period, he was part of a collaborative project with Intel, aimed at developing a large-scale fab scheduler using multi-agent deep reinforcement learning. In 2022, he was appointed as an Assistant Professor in the Department of Data Science at the Catholic University of Korea. His research currently focuses on industrial data analytics, deep learning, machine learning, and reinforcement learning.

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

이민지 교수는 뇌파, 심전도, 기능성 자기공명영상 등 생체신호와 신경영상을 활용하여 의료 인공지능, 디지털 헬스케어, 뇌-컴퓨터 인터페이스 등을 위한 머신러닝/딥러닝 모델 개발을 주로 연구하고 있다. 2021년 고려대학교에서 생리적, 약리적, 병리적 조건에서의 설명 가능한 딥러닝 기반 의식 분리 연구로 박사학위를 받았으며, 이후 SK하이닉스에서 Data Scientist로 근무하였다. 2023년부터 가톨릭대학교에서 계산신경지능 연구실을 운영해 오고 있으며, 미국, 독일, 벨기에 등과 활발한 국제공동연구를 수행하고 있다. 

Professor Minji Lee is mainly researching the development of machine learning/deep learning models for medical artificial intelligence, digital healthcare, and brain-computer interfaces using biosignals and neuroimaging such as electroencephalogram, electrocardiogram, and functional magnetic resonance imaging. She received her doctorate in 2021 from Korea University for disentangling consciousness with explainable deep learning, and has been running a Computational NeuroIntelligence Lab. at The Catholic University of Korea since 2023. She is conducting active international collaborative research with the United States, Germany, and Belgium.

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.