김근일·이기용 교수, 제34회 과학기술우수논문상 수상
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- 작성자 커뮤니케이션팀
- 보도일자 2024-07-16
우리대학 생명시스템학부 김근일 교수와 소프트웨어학부 이기용 교수가 한국과학기술단체총연합회(한국과총) 제34회 과학기술우수논문상을 수상했다.
7월 11일 한국과학기술회관에서 열린 시상식에서 김근일 교수는 이학 분야에서, 이기용 교수는 공학 분야에서 각각 수상의 영예를 누렸다. 이 상은 한국과총에서 한 해 동안 창의적인 연구 활동으로 국내 학술지에 우수 논문을 발표한 과학기술인에게 수여하는 상이다.
생명시스템학부 김근일 교수
김근일 교수는 한국통합생물학회에 발표한 논문으로 이번 우수논문상을 수상했다. 논문 제목: Crosstalk between endoplasmic reticulum stress response and autophagy in human diseases
세포의 소포체(endoplasmic reticulum) 스트레스 상황에서 이를 해소하기 위한 신호전달 및 전사활성화 과정과 또 다른 세포 스트레스 해소 기전인 자가포식(autophagy) 작용이 어떻게 상호작용하는지 정리하고, 이들이 정상적으로 작동하지 못할 경우 발생하는 질병들을 정리하고 분석한 총설논문이다.
1957년 설립된 한국동물학회를 모태로 하는 한국통합생물학회는 국내 최고의 생물학 전문학술단체로 꼽힌다. 2009년 현재 학회명으로 변경했고, 학술지 ‘Animal Cells & Systems’를 발간하고 있다.
김 교수는 “저희 연구실에서 관심을 갖고 연구 중인 주제인 자가포식이 세포의 항상성 유지와 사람의 질병 억제에 중요하다는 사실을 잘 정리해 비슷한 연구를 시작하는 연구자들에게 도움이 되도록 했다”며 “최근 자가포식 유전자들의 발현을 억제하는 전사인자를 찾아 보고했고, 앞으로도 관련 연구를 지속할 예정”이라고 말했다.
소프트웨어학부 이기용 교수
또한, 이기용 교수는 한국정보과학회에 제출한 ‘그래프 신경망 기반 딥 k-평균 노드 클러스터링’ 논문에서 그래프 또는 네트워크로 표현된 데이터에 포함된 객체(노드)들을 그래프 신경망이라는 딥러닝 기술을 이용해 클러스터링하는 기법을 제안했다. 이 방법을 사용하면 소셜 네트워크, 화합물, 교통망 등에서 특징이 유사한 객체들의 그룹을 더욱 정확히 찾아낼 수 있다는 의의가 있다.
이 교수를 추천한 한국정보과학회는 1973년 설립 이후 국내 최대 컴퓨터과학 분야 학회로 자리매김했다. 현재 정보과학 분야 전문가 3000여명이 회원으로 참여하고 있다.
이 교수는 “연구실의 뛰어난 학생들과 함께 기술적으로 의미 있는 연구 결과를 만들어 내 기쁘다”며 “앞으로도 데이터마이닝, 데이터베이스, 빅데이터 등 데이터 분석 기술 연구에 매진해 더 좋은 성과를 내도록 노력하겠다”고 밝혔다.