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We are pleased to welcome Prof. Jay Newby to our group as a visiting research fellow!

Prof. Newby is an Associate Professor in the Department of Mathematical and Statistical Sciences at the University of Alberta. His research focuses on developing mechanistic stochastic models of molecular motion, biomechanics, and chemistry in micron-scale environments, including cells and extracellular polymer matrices. We are excited to have him on board and look forward to his valuable contributions!

Jay Newby 교수가 방문 연구원으로 저희 그룹에 합류하게 되었습니다!

Newby 교수는 University of Alberta 수리통계학과 부교수로 재직 중이며, 세포 및 세포외 고분자 매트릭스와 같은 마이크로미터 규모 환경에서 분자 운동, 생체역학, 화학 현상을 설명하는 기계론적 확률 모델을 개발하는 연구를 하고 있습니다.

그의 합류를 진심으로 환영하며, 앞으로의 활약을 기대합니다!

We are excited to welcome Kangmin Lee (left), Myna Lim (center), and Aqsa Awan (right) to our group as graduate student researchers!

Kangmin Lee earned a B.S. in Physics from Seoul National University and is now enrolled in the Master’s program in the Mathematical Sciences Department at KAIST.

Myna Lim graduated from Cornell University’s College of Computing and Information Science and is currently pursuing a Master’s degree in the Data Science Department at KAIST.

Aqsa Awan holds a Bachelor of Science in Bioinformatics from COMSATS Institute of Information and Technology. Aqsa is now pursuing a Master’s degree in the Data Science Department at KAIST.

We look forward to their valuable contributions to our team!

이강민(왼쪽), 임민아(가운데), Aqsa Awan(오른쪽)이 새로운 대학원생 연구원으로 저희 그룹에 합류하게 되어 매우 기쁩니다!

이강민 학생은 서울대학교에서 물리학 학사를 취득하고 현재 KAIST 수리과학과 석사과정에 재학 중입니다.

임민아 학생은 Cornell University의 컴퓨팅 및 정보과학 대학을 졸업하고 현재 KAIST 데이터 사이언스 학과 석사과정을 밟고 있습니다.

Aqsa Awan 학생은 COMSATS Institute of Information and Technology에서 생물정보학 학사 학위를 취득했으며, 현재 KAIST 데이터 사이언스 학과 석사과정을 밟고 있습니다.

이들의 활약과 기여를 기대합니다!

According to the WHO, the number of dengue cases in North and South America surged from 4.1 million in 2023 to over 10.6 million in 2024, intensifying the public health crisis. In response, the BIMAG research team analyzed the complex impact of climate change on dengue incidence using the GOBI (General ODE-Based Inference) methodology. The study revealed that while rising temperatures consistently increase infection rates, the effect of rainfall varies depending on the length of the dry season in each region. This research was published in Science Advances on February 12 and has been featured in various media outlets.

WHO에 따르면, 북남미 지역의 뎅기열 환자가 2023년 410만 건에서 2024년 1,060만 건 이상으로 급증하며 공중보건 위기가 심화됐습니다. 이에 BIMAG 연구진은 GOBI(General ODE-Based Inference) 방법론을 활용해 기후 변화가 뎅기열 발생에 미치는 복합적인 영향을 분석했습니다. 그 결과, 온도 상승은 감염률을 일관되게 증가시키는 반면, 강우의 영향은 지역별 건기 길이에 따라 다르게 나타나는 것으로 밝혀졌습니다. 본 연구는 Science Advances 저널에 2월 12일 게재됐으며, 다양한 언론을 통해 소개됐습니다.

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