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송윤민 박사는 생체수학, 통계학, AI 기반 접근 방식을 활용하여 복잡한 생의학적 난제를 해결하는 연구를 수행하고 있습니다. 생화학 네트워크 모델 축소, 약물동태학 모델링 발전 등 다양한 분야를 다루며, 특히 웨어러블 기기 데이터와 기전 모델링, 딥러닝 기술을 통합하여 수면 및 활동 패턴이 건강, 인지 능력, 수면 장애에 미치는 영향을 심층적으로 분석하고 있습니다. 궁극적으로 교대근무자를 위한 임상 시험용 모바일 플랫폼을 포함한 개인 맞춤형 디지털 개입 기술 개발을 목표로 하며, 엄격한 이론적 토대와 실제 응용을 연결하여 기초 과학 및 중개 의료 분야 발전에 기여하고 있습니다.
| 연구자 프로필 |  |
| 연구자 명 | 송윤민 |
| 직책 | POST-DOC |
| 이메일 | dbasals97@gmail.com |
| 재직 상태 | 재직 중 |
| 부서 학과 | 수리 및 계산 과학 연구단 |
| 사무실 번호 | - |
| 연구실 | Biomedical Mathematics Group |
| 연구실 홈페이지 | https://www.ibs.re.kr/bimag/ |
| 홈페이지 | https://sites.google.com/view/yun-min-song/home |
| 소속 | 기초과학연구원 |
| 회사명 | 기초과학연구원 (Institute for Basic Science) |
| 재직기간 | 2025.03.01 ~ 재직 중 |
| 담당업무 | 의생명수학그룹 박사후 연구원으로서, 김재경 교수 지도 하에 수학적, 통계적, AI 기반 접근법을 활용하여 복잡한 생체 의학 문제를 해결하는 연구를 수행합니다. 생화학 네트워크의 모델 축소부터 약동학 모델링 발전에 이르기까지 다양한 과제를 다룹니다. 특히 웨어러블 기기 데이터를 기계적 모델링 및 딥러닝과 통합하여 수면 및 활동 패턴이 건강, 인지, 수면 장애에 미치는 영향을 탐구합니다. 교대 근무자를 위한 임상 시험용 모바일 플랫폼 등 개인 맞춤형 디지털 개입을 개발하여 엄격한 이론적 틀과 실제 응용을 연결함으로써 기초 과학과 전환적 헬스케어 발전에 기여하고 있습니다. |
| 연구 1 | 생체 의학 문제 해결을 위한 수학/통계/AI 기반 모델링 |
| 내용 | 본 연구실은 복잡한 생체 의학 문제를 해결하기 위해 수학적, 통계적, 그리고 인공지능(AI) 기반의 혁신적인 접근법을 활용하고 있습니다. 생체 시스템의 역동성을 정량적으로 이해하고 예측하는 모델을 개발하며, 이를 통해 질병의 메커니즘을 심층적으로 분석하고 진단 및 치료 전략을 최적화하는 데 기여합니다. 특히, 방대한 생체 데이터를 효율적으로 처리하고 숨겨진 패턴을 발견하는 고급 통계 기법과 딥러닝 모델을 적용하여, 기존의 한계를 뛰어넘는 새로운 통찰력을 제공합니다. 이러한 연구는 기초 과학적 이해를 증진시킬 뿐만 아니라, 임상적 의사결정 지원 시스템 및 맞춤형 의료 솔루션 개발의 토대가 되어 실질적인 의료 혁신을 이끌어낼 잠재력을 가지고 있습니다. 다양한 생의학적 난제에 대한 근본적인 해결책을 제시하며, 학제 간 연구의 선두에 서 있습니다. |
| 연구 2 | 생화학 네트워크 모델 축소 및 약동학 모델링 발전 |
| 내용 | 본 연구실은 복잡한 생화학 네트워크의 핵심 메커니즘을 효율적으로 분석하기 위한 모델 축소 기법을 개발하고, 약물동태학(Pharmacokinetics, PK) 모델링의 발전을 선도하고 있습니다. 이를 통해 약물의 체내 흡수, 분포, 대사, 배설(ADME) 과정을 정밀하게 예측하고, 약물 반응의 개인차를 심층적으로 이해하여 약물 투여 전략을 최적화합니다. 특히, 시스템 생물학적 관점에서 생화학적 상호작용의 중요한 경로를 식별하고, 약물 작용 메커니즘을 보다 명확하게 밝히는 데 중점을 둡니다. 이러한 접근법은 신약 개발 과정에서의 시행착오를 줄이고, 효율적인 임상 시험 설계를 지원하며, 궁극적으로 환자 개개인에게 최적화된 약물 치료를 제공하는 데 필수적인 기반 기술을 제공합니다. 정교한 수학적 모델과 데이터 기반 분석을 결합하여 혁신적인 제약 바이오 기술 발전에 기여합니다. |
| 연구 3 | 웨어러블 데이터 기반 수면/활동 패턴 분석 및 디지털 개입 기술 개발 |
| 내용 | 본 연구실은 웨어러블 기기에서 수집되는 방대한 생체 데이터를 활용하여 개인의 수면 및 활동 패턴이 건강, 인지 기능, 수면 장애에 미치는 영향을 심층적으로 분석하는 데 주력하고 있습니다. 기계적 모델링(Mechanistic Modeling)과 딥러닝(Deep Learning) 기술을 통합하여 생체 리듬의 미묘한 변화를 감지하고, 수면의 질과 활동량의 상관관계를 정량적으로 파악합니다. 이러한 분석을 기반으로, 교대 근무자와 같이 특수한 환경에 처한 사람들을 위한 임상 시험용 모바일 플랫폼 개발을 포함한 개인 맞춤형 디지털 개입 기술을 개발합니다. 궁극적으로는 데이터 기반의 정밀한 솔루션을 제공하여 수면 건강을 증진하고 활동량을 최적화함으로써 전반적인 삶의 질을 향상시키며, 예방적 헬스케어 및 전환적 헬스케어 분야의 발전에 핵심적인 역할을 수행합니다. 사용자 친화적인 디지털 기술을 통해 실제 생활 속 건강 관리에 기여합니다. |
| 활동 내용 | [수상 내역] - SMB 2021 Poster Award - KSMB 2021 Annual Meeting Poster Award - Korean Sleep Research Society 2022 Regular Meeting Oral presentation Excellence Award - Korean Society of Sleep Medicine 2024 Regular Meeting Oral presentation Excellence Award - KAIST Graduate Student Outstanding Paper Awards - CPT Top Viewed Article |
| 학력 사항 | 박사 KAIST 수학 (2025) 학사 Mathematical Sciences and Electrical Engineering (2020) |
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