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권하영 연구펠로우는 생물학적 응용을 위한 프로브 개발 연구에 매진하고 있습니다. 특히, 응집물질이론, 빛-물질상호작용, 복잡계 통계물리, 비평형계 물리학, 계산물리학 등 이론 물리학 및 계산 과학의 깊이 있는 이해를 바탕으로 생체 시스템 내에서의 프로브 거동과 특성을 탐구하고 있습니다. 이러한 다학제적 접근을 통해 생체 분자 검출, 세포 영상화, 질병 진단 등 다양한 분야에서 활용될 수 있는 혁신적인 프로브 설계 및 최적화에 기여하고 있습니다. 복잡한 생체 환경에서 정밀하게 작동하는 차세대 프로브 개발을 통해 의료 진단 기술 발전과 생명 과학 연구에 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다.
| 연구자 프로필 |  |
| 연구자 명 | 권화영 |
| 직책 | 연구원 |
| 이메일 | khy0305@ibs.re.kr |
| 재직 상태 | 퇴직 |
| 부서 학과 | 복잡계 자기조립 연구단 |
| 사무실 번호 | 0542790652 |
| 연구실 | Y.T. Chang Group |
| 연구실 홈페이지 | https://csc.ibs.re.kr/html/csc_en/ |
| 홈페이지 | https://csc.ibs.re.kr/_prog/_personnel/?posi_dvs_cd=722&site_dvs_cd=csc_en&menu_dvs_cd=0206&site_dvs_cd=csc_en&menu_dvs_cd=0206&site_dvs_cd=csc_en&menu_dvs_cd=0206 |
| 소속 | 기초과학연구원 |
| 연구 1 | 생체 프로브 개발 및 생물학적 응용 연구 |
| 내용 | 권하영 연구펠로우는 의료 진단 및 생명 과학 연구 발전을 위한 혁신적인 생체 프로브 개발에 주력하고 있습니다. 특히, 복잡한 생체 환경 내에서 특정 분자를 정밀하게 검출하고 세포 기능을 영상화하며 질병을 조기에 진단할 수 있는 차세대 프로브 설계 및 최적화 연구를 수행합니다. 응집물질이론, 빛-물질 상호작용, 복잡계 통계물리 등 이론 물리학과 계산 과학의 깊이 있는 이해를 바탕으로 프로브의 생체 내 거동과 특성을 탐구하며, 이를 통해 생체 적합성이 높고 효율적인 프로브 시스템을 개발하고 있습니다. 이러한 다학제적 접근은 생체 분자 이미징, 약물 전달 시스템, 질병 바이오마커 검출 등 다양한 바이오메디컬 분야에 활용될 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 궁극적으로 의료 진단 기술의 혁신과 생명 과학 연구의 지평을 넓히는 데 기여하고 있습니다. |
| 연구 2 | 응집물질이론 기반 계산물리학 연구 |
| 내용 | 본 연구는 응집물질이론과 계산물리학 기법을 활용하여 다양한 물질의 근본적인 물리적 특성을 이해하고 예측하는 데 초점을 맞춥니다. 특히, 생체 프로브 개발에 필요한 물질의 전자 구조, 광학적 특성, 상호작용 메커니즘을 양자 역학 및 통계 역학적 관점에서 분석합니다. 밀도 범함수 이론(DFT), 분자 동역학(MD) 시뮬레이션 등 첨단 계산 도구를 사용하여 물질의 거동을 원자 및 분자 수준에서 모사하고, 이를 통해 프로브 물질의 설계 및 합성 단계에서 최적의 성능을 예측하고 효율성을 극대화합니다. 이러한 연구는 단순히 이론적인 이해를 넘어 실제 실험 결과와 연계하여 새로운 기능을 가진 물질 개발에 실질적인 가이드를 제공하며, 궁극적으로 생체 시스템 내에서 작동하는 프로브의 안정성과 민감도를 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. |
| 연구 3 | 복잡계 물리학을 활용한 비평형 생체 시스템 분석 |
| 내용 | 권하영 연구펠로우는 복잡계 통계물리 및 비평형계 물리학 이론을 생체 시스템에 적용하여, 생명 현상의 본질적인 동역학과 상호작용을 탐구합니다. 특히, 살아있는 세포나 조직과 같은 복잡한 환경에서 프로브가 어떻게 확산하고 반응하며 정보를 전달하는지를 비평형 통계 역학적 관점에서 분석합니다. 열역학적 평형 상태를 벗어나 끊임없이 에너지를 소모하며 역동적으로 변화하는 생체 시스템 내에서 프로브의 움직임과 신호 전달 메커니즘을 이해하고 모델링하는 것이 연구의 핵심입니다. 이를 통해 생체 내 프로브의 효율적인 설계뿐만 아니라, 질병 발생과 진행에 관여하는 복잡한 분자 네트워크의 특성을 밝혀내고 제어하는 데 기여합니다. 이러한 연구는 생체 시스템의 복잡성을 통계 역학적으로 해석함으로써 새로운 생물학적 통찰력을 제공하며, 질병 진단 및 치료 전략 개발에 이론적 기반을 마련합니다. |
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