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학과장
강진범 조교수
JINBUMKANG
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소속학과
바이오메디컬소프트웨어학과
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연구실
미카엘관(교수동) T313
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연구분야
의료영상시스템
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연구키워드
생체융합영상기술 / 의료초음파 / 의료인공지능
강진범 교수는 2019년 서강대학교 전자공학과에서 의료영상시스템 연구로 박사학위를 받았으며, 이 후 2020년부터 2024년까지 미국의 University of Washington, Dept. Bioengineering (PI: Dr. Matthew O’Donnell)과 Ultrasound-based Washington Molecular Imaging and Therapy Center (uWAMIT)에서 박사후연구원 및 책임급연구원으로 활동하였다. 2024년부터 본교 의공학 초음파 연구실을 운영하고 있으며, 주 연구분야는 의공학 초음파 기술을 활용한 다양한 진단 및 치료기술이다. 현재 미국의 University of Washington, University of Arizona 등 관련 분야 해외 유수 연구진과 활발한 국제공동연구를 수행하고 있다.
Professor Jinbum Kang received his Ph.D. in medical imaging systems research from Department of Electronic Engineering at Sogang University in 2019. Since then, he has served as a postdoctoral associate at Dept. Bioengineering at University of Washington (PI: Dr. Matthew O'Donnell) and the Ultrasound-based Washington Molecular Imaging and Therapy Center (uWAMIT) in the United States from 2020 to 2024. He has been operating Biomedical Acoustics Innovation Laboratory (BAIL) of our school since 2024, and his main research field is various diagnostic and therapeutic technologies using biomedical ultrasound. Currently, he is actively conducting international joint research with leading overseas researchers in related fields such as the University of Washington and the University of Arizona in the United States.
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소속학과
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이민지 조교수
Lee Minji
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소속학과
바이오메디컬소프트웨어학과
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연구실
미카엘관(교수동) T203
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연구분야
뇌공학
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연구키워드
의료 인공지능
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.
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소속학과
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김효정 조교수
Kim Hyo Jung
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소속학과
바이오메디컬소프트웨어학과
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연구실
미카엘관(교수동) T207
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연구분야
의료정보학, 임상정보학, 병원정보시스템, 디지털헬스케어, 정밀의료
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연구키워드
정밀의료 실사용데이터/근거 지식표현 데이터/소프트웨어 엔지니어링
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.
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소속학과
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김강민 조교수
Kang-Min Kim
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소속학과
데이터사이언스학과
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연구실
미카엘관(교수동) T304
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연구분야
인공지능
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연구키워드
자연어처리
● 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).
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소속학과

