김순찬 | Personal Webpage

소개

김순찬은 바이오메디컬 데이터와 인공지능을 결합하여 정밀의료와 차세대 바이오헬스 기술을 연구하는 연구자입니다. 특히 대장암·직장암을 중심으로 환자유래 오가노이드, 전장유전체/전사체/메틸레이션 등 멀티오믹스 데이터를 활용한 바이오마커 발굴과 치료 반응 예측 연구를 수행하고 있습니다.

또한 대학 교육 현장에서는 머신러닝, 딥러닝, 바이오메디컬 AI, 디지털헬스 프로젝트 수업을 운영하며, 산업 수요와 연계된 AI 융합형 교육과정, 마이크로디그리, 부트캠프 프로그램 개발에도 적극적으로 참여하고 있습니다.

소속
수원대학교 데이터과학부

전문분야
Bioinformatics, Medical Informatics, AI for Biomedical Data

관심주제
정밀의료, 암 멀티오믹스, AI 기반 신약개발, 데이터사이언스 교육

AI융합 교육과정 개발

Multi-Omics암 데이터 통합 분석

Organoid환자유래 모델 연구

Precision치료 반응 예측

연구 분야

암 멀티오믹스 분석 유전체 빅데이터 환자유래 오가노이드 정밀의료 바이오마커 AI 기반 신약개발 RNA-seq / WES / Methyl-seq Microbiome & Metabolomics 의료·바이오 데이터사이언스

대장암 및 직장암 치료 반응 예측 연구

Cancer multi-omics · TNT response · biomarker discovery

Whole genome/exome, RNA-seq, methylation, liquid biopsy, microbiome 데이터를 통합하여 치료 반응과 병리학적 완전관해를 예측하는 바이오마커와 기전을 탐색합니다.

환자유래 오가노이드 기반 항암제 반응 평가

Patient-derived organoid · ex vivo drug screening

환자유래 오가노이드를 활용하여 항암제 민감도와 분자 특성을 분석하고, 실제 임상 반응과 연결 가능한 정밀치료 전략을 연구합니다.

AI 기반 바이오헬스 데이터 분석 및 교육

AI education · machine learning · biomedical data applications

학부 및 융합 교육과정에서 머신러닝, 딥러닝, 디지털 헬스, 바이오메디컬 AI를 중심으로 실습형 교육을 설계하고 운영합니다.

교육 및 활동

강의

머신러닝 1·2, 딥러닝, 바이오메디컬 AI, 디지털헬스 프로젝트, 데이터 분석 및 생성형 AI 활용 교육 등 이론과 실습을 결합한 수업을 운영합니다.

교육과정 개발

AI+LifeBio, AI+Bio/Health, 마이크로디그리, 산업연계 PBL, AI 부트캠프 등 수요 맞춤형 융합 교육과정을 기획합니다.

학생 연구지도

학부 연구생과 프로젝트 팀을 지도하며, 실제 데이터를 활용한 분석 실습, 논문 읽기, 발표, 코딩, 서버 활용 역량을 함께 강화합니다.

산학협력

병원, 연구기관, 기업과 협력하여 실무형 프로젝트, 인턴십, 현장 중심 교육, AI 인재양성 프로그램을 연결하고 있습니다.

주요 프로젝트

암 멀티오믹스 기반 정밀의료 연구

CRC/rectal cancer 환자 코호트에서 WGS/WES, RNA-seq, methyl-seq, microbiome, metabolomics를 통합해 진단·예후·치료반응 예측 모델을 개발합니다.

AI 기반 신약개발 및 독성 예측 교육/연구

Tox21, 세포독성 실험, AI 모델링을 결합하여 학부생 수준에서도 이해 가능한 바이오·헬스 데이터 응용 교육 및 연구 프레임을 구축합니다.

AI 융합 교육혁신 및 부트캠프 프로그램

대학-산업체 연계형 단기 집중 교육과정, 마이크로전공, 자격증 연계 프로그램, 캡스톤 및 현장실습 기반 교육 모델을 설계합니다.

연락처

이름
김순찬

소속
수원대학교 데이터과학부

연구 키워드
Bioinformatics, AI, Cancer Multi-Omics, Precision Medicine

이메일
your-email@example.com

연구실 / 홈페이지
추후 링크 추가 가능

메시지
공동연구, 교육 협력, 프로젝트 제안 등을 환영합니다.