서울시립대학교 첨단융합학부 융합바이오헬스전공 목표 로드맵

코로나19 시기 사용되었던 방역 관련 앱(예: 동선 추적, 백신패스)의 작동 원리와 데이터 수집 및 활용 방식을 조사하고, 개인정보 보호와의 균형점에 대해 토론. 감염병 확산 모델(SIR 모델 등)에 대해 학습하고, AI가 이 모델을 어떻게 더 정교하게 만들 수 있을지 아이디어 제안. '스마트 헬스케어' 분야에서 AI가 활용되는 다른 사례(예: 질병 진단, 신약 개발)를 조사하고 발표.

코로나19 팬데믹 이후, 보다 과학적이고 정밀한 방역 시스템의 필요성이 대두되었습니다. 이 연구는 AI와 빅데이터를 활용하여 감염병 확산을 효과적으로 예측하고 통제하는 차세대 방역 패러다임을 제시하며, 사회적 비용을 최소화하고 공중 보건을 증진하는 데 기여할 수 있습니다.

이 인터뷰는 인공지능(AI) 기술을 활용하여 새로운 감염병에 효과적으로 대응하는 시스템을 개발하는 연구 계획을 소개합니다. 기존의 '2m 거리두기'와 같은 획일적인 방역 정책의 한계를 지적하며, 개인의 건강 상태, 행동 패턴 등 다양한 데이터를 AI로 분석하여 감염 위험도를 예측하는 맞춤형 방역 시스템의 필요성을 강조합니다. 이 연구는 바이오 기술, 데이터 과학, AI가 융합하여 미래의 공중 보건 위기에 어떻게 대비할 수 있는지를 보여주는 청사진을 제시합니다.

생활 속 다른 유해 물질(예: 중금속, 환경호르몬)을 검출할 수 있는 나노입자 기반 키트의 원리를 탐구하는 보고서 작성. 금 나노입자 외에 다른 나노물질(예: 은 나노입자, 퀀텀닷)을 이용한 센서 개발 아이디어 제안. 특정 물질 검출 시 나노입자의 색이 변하는 '표면 플라즈몬 공명(SPR)' 현상에 대해 심화 탐구.