성균관대학교 디지털헬스학과 주윤정

오픈랩 정보는 PI가 직접 입력한 정보입니다.

최근 업데이트 날짜: 2026년 9월 3일

지금 연구실 모집중이에요!

대학원생 박사후연구원 학부생인턴

대학원생, 박사후연구원, 학부생인턴 모집여부를 등록하려면?

연구실 소개

본 연구실은 다가올 초고령사회의 정밀의학 실현을 위해, 최신 딥러닝/머신러닝 기술을 다차원 의생명데이터(유전체, 이미징, 사회환경 데이터 등)에 적용함으로서 건강상태의 맞춤형 예측, 예방, 조기진단 및 처방적 분석에 기여하는 것을 목표로 합니다. 특히 다양한 형태의 최신 심층신경망 모델링을 의생명 빅데이터에 도입함으로서, 산재되어있던 단일 모달리티 정보를 효과적으로 통합하고(multimodal integration for healthcare), 한 개인에 대한 건강정보를 입체적으로 파악하여, 질병의 발병에 영향을 미치는 통합적인 위험요인들을 병원안팎은 물론 생활속에서 발굴하는 ‘커넥티드 헬스’(Connected Health)를 지향합니다. 미래 정밀의료를 선도할 연구미션에 기여하고자 하는 뜻있는 학생들의 참여를 기다립니다.

○ 연구분야 (수행중인 과제)
- 초개인화 정밀의료 실현을 위한 장기추적 Omics-Lifestyle 빅데이터 기반 건강패턴 분석 및 건강 최적화 전략 개발
- 극초고령사회를 위한 뇌-유전체-오믹스 파운데이션 모델 기반 개인맞춤형 뇌인지기능 저하 예방 및 둔화 서비스 개발
- 중장년층의 기분장애(Depression, Bipolar) 정밀진단을 위한 의료 뇌영상-유전체 빅데이터 통합분석 심층신경망의 단계적 구축
- 난임여성 및 임산부 몸-마음 통합지원을 위한 메타버스를 활용한 환자 맞춤형 인체 생체신호 기반의 관리 시스템개발
- 소아청소년 뇌인지발달에서 신경과학, 유전, 환경 요인 및 상호작용에 관한 데이터과학연구(바이오뱅크 기반 정상-질환 스펙트럼 접근)
- 중장년층 건강인 대상 임상·후성유전학 노화평가 데이터 기반 가속노화 예측모델 개발 연구
- 멀티오믹스와 개인생성 일상 건강데이터 종단 통합을 통한 건강수명 위험축 구축 및 개인맞춤 웰에이징 전략개발(Multi-omics and daily lifelog health data
연구분야 키워드
- #DigitalHealth
- #ElectronicHealthRecord
- #Foundation model
- #GenomicsAI
- #Multimodal
- #Multiomics
- #PersonalizedMedicine
- #의료빅데이터
- #의료인공지능
- #정밀의학
졸업생 정보

PhD student @ Carnegie Mellon University/UPenn/Oxford,
Data Analyst @ LG Energy Solution,
Clinical Data Manager @ AItrics, etc
연구실 지원 방법

모집공고 - 자세한 내용은 하단 [Notion Link] 에서 확인하세요.
*Full URL: https://www.notion.so/yooniejoo/2026-GENNIE-Lab-22d4a3cc731480369dbbd2c2db2e8448?source=copy_link
*해당 모집은 first-come first-served basis 로서 조기에 마감될 수 있습니다.
자격 조건

**공통조건**

- **Programming Skill & Basic statistics :** Python or R 로 통계 or ML/DL모델링 구현이 가능하며 데이터과학/통계에 대한 충분한 이해가 갖춰진 학생
- **English Proficiency:** 공인 영어성적 TOEIC 800점 이상 혹은 TOEFL IBT 90점 이상, 혹은 그에 준하는 영어논문 읽고쓰기 능력을 갖춘 학생
- **Great personality:** self-motivated, curious, proactive, flexible, mature, kind, generous, and contributing.
- **Academic Scholarship:** observational, reasoning, critical, experimentation, creative, and communicative with other disciplines

**해당 분야 학사 or 석사학위를 취득했거나 졸업예정인 자**

- (유형1) **생명과학, 생명공학, 의학과** 및 일반유전학에 대한 기본적인 이해로 GWAS, Polygenic risk scores, Mendelian Randomization을 이해하는 자연과학계열 전공생
- (유형2) **데이터과학, 인공지능학과, 통계학, 컴퓨터학과, 산업공학과** 및 데이터 전처리경험과 ML/DL 코딩구현이 가능한 quantitative science 관련 전공생
- (유형3) 의과대학, 약학대학 학위과정 학생으로 ML/DL 기반 디지털헬스케어 연구경험을 원하는 학생 (해당 유형의 경우, 6개월/1년 인턴기간 선택가능)
대우 조건

- 전일제 학생의 경우, 학기당 300만원 (등록금의 약 50%) 삼성융합의과학원 자체 장학금 지급
- 논문인센티브 편당 최대 300만원 (年 최대 1천만원)
- 석사 국내학회 연 1~2회 발표참석 & 박사 해외학회 연 1회 발표참석 + 성과 base 로 실적이 우수할 경우 추가참여 가능
- 교육
- 연 1~2회 국내 교육워크샵/Bootcamp 프로그램 지원
- 온라인 유료강의(Fastcampus 등) 수강권 지원 및 그룹스터디 환경 장려
- 연 1회 SAIHST 학술대회 및 다양한 국가과제 인력양성 프로그램 & 세미나 기회 제공
- 연간 business day(주중) 10일 휴가 사용 + 연말 5일 랩 겨울방학