바이오헬스케어학과
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바이오헬스케어학과 개요
바이오헬스케어학은 인체 및 생명현상을 이해하고, 이를 공학적 지식과 AI·데이터 분석 기술로 응용하여 의료와 복지를 향상시키는 융합 학문입니다. 인류는 오래전부터 의학과 공학의 결합을 통해 건강과 생명을 지키는 기술을 발전시켜 왔습니다.
특히 21세기 들어 인공지능(AI), 빅데이터, 나노기술, 재료공학, 전기전자공학의 혁신과 함께 의공학·바이오헬스케어 분야는 새로운 패러다임 속에서 급속히 성장하고 있습니다.
이 학문은 질병의 예방, 진단, 치료에 필요한 첨단 의료기기, 인공장기, 생체 신호 계측·분석 시스템을 개발하는 실용 학문으로, AI 기반 분석과 예측 기술을 통해 미래 고부가가치 산업을 창출하고 국민 보건과 삶의 질 향상에 직접적으로 기여합니다.
바이오헬스케어학과는 이러한 시대적 요구에 맞추어 설립되어, 생체계측 및 센서, 의료정보, 나노바이오기술, 뇌신경공학 등 다양한 연구 분야를 아우르고 있습니다. 이를 통해 학생들은 의학적 이해와 공학적 설계, 그리고 AI 활용 능력을 겸비한 전문성을 습득하고, 미래 의료기술 혁신을 주도할 인재로 성장합니다.
BE
Biomedical Engineering
의생명공학
Bio-Healthcare
바이오헬스케어
AI
Artificial Intelligence
인공지능
NT
Nano Technology
나노기술
바이오헬스케어학과 교육 목표
1. 융합형 전문 인재 양성
BE, NT, AI·IT 등 첨단 융합기술과 의학·생명과학적 이해를 겸비하여, 바이오헬스케어 분야의 새로운 패러다임을 선도할 융합형 전문 기술인을 양성함
2. 창의적 연구 및 실용 역량 강화
생체신호 분석, 의료영상, 바이오전자 및 나노바이오기술을 비롯해 의료 빅데이터와 AI 기반 분석 등 핵심 분야의 이론과 실무를 바탕으로, 다양한 학제 간 협업과 창의적 연구를 수행할 수 있는 실용적 전문가를 양성함
3. 글로벌 헬스케어 리더 육성
임상의학의 실제적 요구를 반영하고, 세계적 수준의 신기술·AI 의료기기 개발을 주도하여, 글로벌 바이오헬스케어 산업을 선도할 미래 리더를 배출함
바이오헬스케어학과 연구분야
바이오전자 (Bioelectronics)
바이오전자는 생명과학과 전자공학의 융합을 기반으로, 생체신호의 정밀 계측 및 분석, 그리고 이를 활용한 차세대 헬스케어 전자소자 개발을 목표로 하는 학제적 연구 분야입니다. 특히 최근에는 플렉서블·웨어러블 전자소자와 같은 차세대 플랫폼을 중심으로, 인체와의 친화적 인터페이스를 구현하는 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 바이오전자 연구는 미래 헬스케어 산업의 핵심 기술로서, 삶의 질 향상, 예방·진단·치료 기술 혁신, 그리고 글로벌 의료산업 경쟁력 강화에 직접 기여하는 것을 목표로 합니다.
- ·플렉서블·웨어러블 전자소자: 피부 부착형 초박막 센서, 자가발전형 압전소자, 체온·압력·호흡 측정용 멀티센서 개발
- ·생체신호 계측 및 분석: 심전도(ECG), 근전도(EMG), 뇌파(EEG) 등 다양한 생체신호의 고정밀 측정 및 AI 기반 신호처리 알고리즘 연구
- ·의료·헬스케어 응용: 마취심도 평가, 재활 모니터링, 정신·인지 기능 분석 등 임상 및 헬스케어 현장에 적용 가능한 전자시스템 개발
- ·인체 모사 전자 시스템: 인간의 감각·생리 기능을 모방한 지능형 전자소자 및 인터페이스 기술 연구
뇌신경공학 (Neural Engineering)
뇌신경공학은 신경계의 기능과 행동을 이해하고 조절하기 위해 신경과학과 공학기술을 융합하는 학제적 연구 분야입니다. 뇌와 신경계를 정밀하게 탐구할 수 있는 새로운 방법론을 제공하며, 이를 통해 신경계 인터페이스 기술, 인공 신경소자, 뇌 기능 증진 기술 등 다양한 응용을 가능하게 합니다. 뇌신경공학은 신경정신질환의 진단·치료, 인간 기능 향상, 삶의 질 개선, 나아가 엔터테인먼트 산업까지 폭넓게 기여할 수 있는 미래 핵심 기술 분야입니다.
- ·신경 인터페이스 및 신경칩 개발: 뇌-기계 인터페이스(BMI), 인공신경칩, 전자-신경 인터페이스 기술 연구
- ·신경 정보처리 및 모델링: AI 기반 신경 신호 분석, 컴퓨터 기반 뇌 모델링 및 시뮬레이션
- ·신경 조직공학 및 인지공학: 신경 재생 및 회복을 위한 조직공학, 인지 기능 향상 및 제어 연구
- ·바이오로보틱스 응용: 신경제어 기반 로보틱스, 인간-로봇 상호작용 기술 개발
바이오나노공학 (BioNano System)
바이오나노/마이크로시스템은 생체 물질과 구조의 기계적 특성 및 동작 원리를 규명하고 정량화하며, 이를 바탕으로 제어·조작·모사 기술을 개발하는 융합 연구 분야입니다. 특히 극미세 스케일에서 생명현상을 이해하고 이를 공학적으로 구현함으로써, 고기능 핵심 소재, 생체 처리·조작 소자, 바이오 기전복합 시스템을 창출하는 것을 목표로 합니다. 이 분야는 차세대 극미세 바이오계측 및 나노바이오 소자 기술을 기반으로, 첨단 의료 및 바이오산업 발전에 기여할 수 있는 중요한 응용 잠재력을 지니고 있습니다.
- ·극미세 바이오 센서 및 액추에이터: 생체 신호 및 미세 환경을 정밀하게 측정·제어할 수 있는 나노·마이크로 센서와 구동기 개발
- ·나노바이오 소자 및 시스템: 생체분자·세포 수준에서 동작하는 나노바이오 소자 및 기능성 바이오 MEMS/NEMS 설계
- ·소재 및 제조공정 기술: 바이오 호환성 소재 개발, 극미세 가공 및 집적 제조공정 연구
- ·시험·측정 및 응용개발: 극미세 생체 현상의 공학적 모델링과 실험적 검증, 헬스케어 및 의료진단 응용
시스템생물학 (Systems Biology)
시스템생물학은 생명체를 하나의 동역학적 시스템으로 간주하고, 생명현상을 지배하는 시스템 차원의 동작 원리를 규명하기 위해 수학적 모델링, 컴퓨터 시뮬레이션, 생물학 실험을 융합하는 학제적 연구 분야입니다. 특히 유전자 정보(DNA, RNA, 단백질 등)와 그 발현에 따른 생명 기능을 정량적·통합적 관점에서 분석하여, 질병 이해, 약물 반응 예측, 맞춤형 치료 전략 수립 등에 기여합니다.
- ·유전체·전사체 분석: DNA/RNA 염기서열 데이터의 패턴 분석 및 유전자 발현 조절 메커니즘 규명
- ·생물정보학 알고리즘 개발: 머신러닝·딥러닝 기반 대규모 생명정보 분석을 위한 데이터 구조, 소프트웨어, 예측 모델 개발
- ·시스템 수준 모델링 및 시뮬레이션: 세포·조직·생명체 수준의 동역학적 네트워크 모델 구축과 시뮬레이션 기반 기능 예측
- ·응용 연구: 특정 기능 발현 예측을 통한 신약 후보물질 탐색, 맞춤형 약물 반응 분석, 질병 메커니즘 규명
바이오헬스케어학과 교육과정
1학년 2학년 3학년 4학년 1학기 2학기 1학기 2학기 1학기 2학기 1학기 2학기 전공기초 전공심화 연구개발 프로젝트 바이오
헬스케어
개론기초의료
통계 및
실습의료
정보학유전공학의
이해헬스케어
디바이스
개론의료
빅데이터
분석
머신러닝
및 실습의료
이미지
데이터
처리 및
실습의약
바이오
취창업
세미나일반
생물학기초
동물실험인체공학:
인체 구조와
장기
작동원리동물
행동실험생체신호
및
시스템디지털
생체신호
처리미세
전자기계
시스템
기술미세
전자기계
시스템
응용미적분학
개론의학
용어뇌과학
개론의용
계측공학인지 행동
실험과
설계뇌신경
공학
개론뇌-기계
인터
페이스고급
뇌신경
공학전임상
개론일반
물리학의용
전자공학의료
시스템헬스케어
프로그
래밍질병
분류와
이해캡스톤
프로젝트
I캡스톤
프로젝트
II바이오헬스케어 융합형 인재 양성 교육
바이오헬스케어학과는 이론과 연구뿐 아니라, 학생들이 직접 체험하고 창의적으로 구현할 수 있는 실습 환경을 제공합니다
• DIY 프로토타이핑 교육
3D 프린팅, 아두이노, 라즈베리파이 등을 활용하여 헬스케어 기기와 센서를 직접 제작하고, 수집된 데이터를 AI 기반 분석으로 연결합니다.
• 동물행동 및 뇌신경 실험
마우스 모델을 활용한 사회성·인지 행동 실험과 뇌신경 신호 계측 실습을 통해, 실제 생체 데이터를 수집하고 AI로 해석하는 경험을 제공합니다
• 융합형 프로젝트
프로토타이핑과 동물실험, AI 데이터 분석을 통합한 캡스톤 프로젝트를 통해 연구 성과와 창의적 아이디어를 실질적 결과물로 발전시킵니다.
졸업 후 진출 가능 분야
의료기기 및 바이오테크 분야
의료기기 설계 및 개발, 생명공학 연구, 제약 관련 연구개발(R&D), 품질보증(QA)·품질관리(QC), 생산 공정 관리 등 다양한 직무에서 전문 역량을 발휘할 수 있습니다.
연구소 및 학문분야
국내외 대학원에 진학하여 연구원, 교수, 과학자로서 생명과학 및 공학 분야의 심화 연구를 이어갈 수 있습니다.
정보기술(IT) 및 인공지능(AI) 분야
바이오·헬스케어 데이터를 기반으로 한 데이터 분석, 의료 소프트웨어 및 인공지능 기반 진단·치료 솔루션 개발에 참여할 수 있습니다.
정부 및 공공기관
보건복지부, 식품의약품안전처, 국립보건연구원 등 공공기관에서 보건 정책 수립, 규제 검토, 공중보건 연구 등의 역할을 수행할 수 있습니다.
병원 및 임상기관
의료기기 전문 엔지니어, 임상시험 코디네이터(CRC), 의료데이터 분석가와 같은 직무를 통해 실제 진료 및 연구 현장에서 활동할 수 있습니다.
창업 분야
의료기기, 바이오테크, 디지털 헬스케어 스타트업을 창업하여 새로운 기술·서비스를 개발하고 이를 시장에 적용할 수 있습니다.
대기업 연구개발직
본 전공 과정은 대기업의 핵심 기술을 이해하고 활용할 수 있는 기초 및 응용 역량을 강화하는 교육을 제공함으로써 우수한 인재들과 함께 협력하며 자신의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있습니다.
바이오헬스케어학과 연구실
Wearable Healthcare Bioelectronics Laboratory
지도교수: 김무겸
본 연구실에서는 바이오공학과 유연 전자소재 기술을 융합하여 웨어러블 헬스케어 소자 연구를 수행하고 있습니다. 생체 친화적인 전자소자를 개발하여 인체의 신체적·정신적 건강 상태를 비침습적으로 계측·분석할 수 있는 차세대 헬스케어 플랫폼을 제시하는 것을 목표로 합니다. 또한, 나노소자 공정 기술과 첨단 재료 공학적 접근을 접목하여 고신뢰성·고민감도의 바이오전자 소자를 구현하고 있으며, 이를 통해 웨어러블 헬스케어, 맞춤형 의료 진단, 건강 모니터링 등 다양한 분야로의 응용 가능성을 탐구하고 있습니다. 전기전자공학적 접근과 생명과학적 이해를 융합함으로써, 실험실 연구를 넘어 임상과 일상에서 활용 가능한 실용적 바이오헬스케어 기술을 창출하는 것을 지향합니다. 이를 통해 맞춤형 건강 관리, 질병 조기 진단, 마취심도 평가 등 다양한 의료·헬스케어 분야에 기여하고자 합니다.
주요 논문
- •Piezoelectric Nanocomposite-Based Multifunctional Wearable Bioelectronics for Mental Stress Analysis Utilizing Physiological Signals. Advanced Materials Technologies. 2024. (주저자)
- •Flexible Piezoelectric Pressure Sensors Fabricated from Nanocomposites with Enhanced Dispersion and Vapor Permeability for Precision Pulse Wave Monitoring. ACS Applied Nano Materials. 2023. (주저자)
Neural Systems Laboratory
지도교수: 김선휘
본 연구실은 동물행동실험·뇌신경 회로 매핑·신경신호 계측을 기반으로, AI 분석을 접목하여 뇌 기능과 행동의 상관관계를 규명합니다. 마우스 모델을 활용해 사회성·방어 행동·발달성 신경질환을 연구하며, 전기생리학·칼슘이미징을 통해 신경 활동을 정밀 기록합니다. 또한 행동실험 장비를 직접 설계·제작(3D 프린팅·아두이노)하여 맞춤형 연구 환경을 구축하고, 실제 행동 데이터 → 회로 수준 해석 → AI 기반 예측으로 이어지는 융합 연구를 지향합니다. 더 나아가, AI가 생성한 이미지에 대한 인간의 시각적 지각 과정과 진위를 판별하는 능력을 행동학적, 신경생물학적 관점에서 탐구합니다 (실험 링크).
주요 논문
- • Neural Circuit Pathology Driven by Shank3 Mutation Disrupts Social Behaviors. Cell Reports. 2022. (주저자, 저널 표지 선정)
- • The Central Amygdala Modulates Distinctive Conflict-Like Behaviors in a Naturalistic Foraging Task. Frontiers in Behavioral Neuroscience. 2023. (주저자)