겨울심포지엄 Yeosu Colloquium 2026
2026. 02.05 (목) ~ 2026. 02.06 (금)
여수 베네치아호텔 앤 리조트 3층 부라노 1~3홀
세부 프로그램 안내
| [Session Ⅰ] 미세플라스틱 연구현황 | |||
|---|---|---|---|
| Organizer | 김영민 (대구대학교) / 정재학 (한국분석과학연구소) | ||
| 목적 | 미세플라스틱에 대한 연구는 환경과 인체 건강을 동시에 보호하기 위한 핵심 과제로 부상하고 있습니다. 특히, 해양·하천·토양·대기 등 다양한 환경 매체에서 검출되는 미세플라스틱의 특성 규명과 오염 경로 추적은 과학적 근거에 기반한 정책 수립에 필수적입니다. 미세플라스틱의 크기와 형태, 화학적 조성은 매우 다양하기 때문에, 이를 정밀하게 식별하고 정량화하기 위한 첨단 분석기술의 개발이 무엇보다 중요합니다. 최근에는 질량분석, 적외선 분광법, 라만분석 등 고해상도 분석기법을 활용한 미세플라스틱의 정밀 분석 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 환경오염이 복잡·다양해지는 현시점에서 미세플라스틱의 발생원 규명, 거동 예측, 위해성 평가 등 다학제적 접근이 가능해지며, 궁극적으로는 지속가능한 환경 관리체계 구축에 기여할 수 있을 것입니다. | ||
| 진행방식 | 각 분야별 연사들이 각각 20분 발표를 진행하며, 소주제 토의를 20분씩 진행하고자 합니다. 연사와 참석자들이 발표내용과 향후 법과학 질량분석에 대해서 자유롭게 토론하는 시간을 갖고 세션을 마무리 합니다. | ||
| 토론참여 | 13:30~14:30 | 박정빈 (한국교원대학교) | [Tutorial] 머신러닝 기초교육 (노트북을 활용한 실습, 코드 제공) |
| 14:30~14:40 | Break Time | ||
| 14:40~15:10 | 심원준 (경상국립대학교) | Novel Entities in the Planet Earth: Synthetic Polymers | |
| 15:10~15:30 | 정재학 (한국분석과학연구소) | ISO 미세플라스틱 분석법 표준화와 생체시료 분석 사례 | |
| 15:30~15:50 | 김영민 (대구대학교) | Py-GC-MS 활용한 미세플라스틱 정량 | |
| 15:50~16:00 | Break Time | ||
| 16:00~16:20 | 박창범 (독성연구소) | 담수생물 개체 수준에서의 미세플라스틱 독성영향 평가 연구 | |
| 16:20~16:40 | 김동휘 (한국해양과학기술원) | Emisson Characteristics and Eviromental Implications of Plastic-Derived VOCs | |
| 16:40~17:00 | 신동하 (인하대학교) | 인공지능을 활용한 라만 기반 나노플라스틱 분석 연구 | |
| 17:00~17:20 | 장미 (한국해양과학기술원) | Tires as a Persistent Source of Marine Toxicants: Field Evidence from Marine Sediments and Mechanistic Insights from Sunlight and Seawater Exposure | |
| 17:20~17:40 | 주제 토의 | ||
| 17:40~20:00 | 체크인 및 저녁식사_(장소: 동백회관 (전남 여수시 오동도로 74)) | ||
| [Session Ⅱ] 최신 단백체 분석 기술 동향 | |||
|---|---|---|---|
| Organizer | 김민식(대구경북과학기술원) | ||
| Chair | 권호정(연세대학교)/김종서(서울대학교) | ||
| 목적 | 질량분석 기반 단백체(proteomics) 분석은 단백질의 전체적 발현, 구조, 변형, 상호작용등을 체계적으로 연구하는 핵심 기술로, 기초 생명과학과 중개의학(Translational medicine) 양쪽에서 매우 중요한 역할을 하고 있음. 최신 질량분석 기술 동향에 대해 공유하고 기초 생명과학 및 중개의학의 연구 응용에 대해 정보를 교환하고 네트워킹을 하고자 함. 특히, 기초 생명과학에서는 세포나 조직 내에서 단백질의 정체, 양, 변형(post-translational modification, PTM) 분석을 통해 생명 현상의 분자적 기전을 밝히는 데 초점을 두는 반면, 중개 의학에서는 기초 연구에서 얻은 지식을 환자 진단·치료로 연결하는 학문으로서 질병의 바이오마커 발견, 진단 기술 개발, 치료 표적 탐색 등에 적용할 수 있음. | ||
| 진행방식 | 각 분야별 연사들이 각각 30분 발표를 진행하며, 소주제 토의를 20분씩 진행하고자 합니다. 연사와 참석자들이 발표내용과 향후 법과학 질량분석에 대해서 자유롭게 토론하는 시간을 갖고 세션을 마무리 합니다. | ||
| 토론참여 | 13:30~14:30 | 박정빈 (한국교원대학교) | [Tutorial] 머신러닝 기초교육 (노트북을 활용한 실습, 코드 제공) |
| 14:30~14:40 | Break Time | ||
| 14:40~15:00 | 김종서(서울대학교) | Protein-centric 분자상호작용 연구 | |
| 15:00~15:20 | 최태수(고려대학교) | ISO 미세플라스틱 분석법 표준화와 생체시료 분석 사례 | |
| 15:20~15:40 | 임희진(한국기초과학지원연구원) | 세포 표면 분석 동향 | |
| 15:40~16:00 | Break Time | ||
| 16:00~16:20 | 고민정(연세대학교) | 약물 작용점 연구 동향 | |
| 16:20~16:40 | 김경곤(울산의대) | 최신 공간단백체 분석 기술 | |
| 16:40~17:00 | 박준호(차의과대학교) | 최신 단일세포 단백체 분석 기술 | |
| 17:00~17:20 | 오재원(경희대학교) | Brain derived EV proteomics | |
| 17:20~17:40 | 주제 토의 | ||
| 17:40~20:00 | 체크인 및 저녁식사_(장소: 동백회관 (전남 여수시 오동도로 74)) | ||
| [Session Ⅲ] 인공지능의 분석과학에서의 활용 | |||
|---|---|---|---|
| Organizer | 오한빈 (서강대학교) | ||
| 목적 | 인공지능의 활용이 모든 과학과 공학분야에서 확산되고 있습니다. 본 세션은 인공지능(AI)이 분석과학의 패러다임을 어떻게 변화시키고 있는지를 조망하고, 질량분석을 비롯한 첨단 분석기술과의 융합 가능성을 탐색하는 것을 목적으로 합니다. 특히, 최근 급속히 발전한 대형언어모델(LLM)과 머신러닝(ML)의 개념적 이해를 기반으로, 실질적인 데이터 해석 및 자동화 분석의 응용 사례를 다루고자 합니다. 질량분석 데이터의 스펙트럼 해석, 피크 식별, 물질 분류 및 정량 등 다양한 단계에서의 AI 활용 현황과 미래 방향을 논의하고자 합니다.또한, 유기화학 및 제약 분야에서의 retro-synthesis 설계와 반응경로 예측 등, AI가 실질적으로 화학지식을 확장하는 최신 연구를 공유하고자 합니다. 이 연구는 질량분석학에서의 탠덤질량분석스펙트럼의 해석과도 어느 정도 괘를 같이하고 있는 분야이기에 매우 흥미로운 주제라고 생각됩니다. 이 세션은 기초 개념부터 실무적 응용, 그리고 차세대 연구 트렌드까지 포괄하여 연구자들에게 폭넓은 시야를 제공할 것입니다. 궁극적으로는 분석과학과 인공지능의 융합을 통해 지능형 실험실(autonomous lab)구현과 데이터 기반 의사결정의 실현을 위한 학문적 토대를 마련하고자 한다. 이를 통해 한국 질량분석 분야에서 AI 활용의 방향성과 협력 네트워크 구축을 촉진하는 계기를 제공할 것이라고 믿습니다. | ||
| 진행방식 | 인공지능의 활용이 모든 과학과 공학분야에서 확산되고 있습니다. 본 세션은 인공지능(AI)이 분석과학의 패러다임을 어떻게 변화시키고 있는지를 조망하고, 질량분석을 비롯한 첨단 분석기술과의 융합 가능성을 탐색하는 것을 목적으로 합니다. 특히, 최근 급속히 발전한 대형언어모델(LLM)과 머신러닝(ML)의 개념적 이해를 기반으로, 실질적인 데이터 해석 및 자동화 분석의 응용 사례를 다루고자 합니다. 질량분석 데이터의 스펙트럼 해석, 피크 식별, 물질 분류 및 정량 등 다양한 단계에서의 AI 활용 현황과 미래 방향을 논의하고자 합니다.또한, 유기화학 및 제약 분야에서의 retro-synthesis 설계와 반응경로 예측 등, AI가 실질적으로 화학지식을 확장하는 최신 연구를 공유하고자 합니다. 이 연구는 질량분석학에서의 탠덤질량분석스펙트럼의 해석과도 어느 정도 괘를 같이하고 있는 분야이기에 매우 흥미로운 주제라고 생각됩니다. 이 세션은 기초 개념부터 실무적 응용, 그리고 차세대 연구 트렌드까지 포괄하여 연구자들에게 폭넓은 시야를 제공할 것입니다. 궁극적으로는 분석과학과 인공지능의 융합을 통해 지능형 실험실(autonomous lab)구현과 데이터 기반 의사결정의 실현을 위한 학문적 토대를 마련하고자 한다. 이를 통해 한국 질량분석 분야에서 AI 활용의 방향성과 협력 네트워크 구축을 촉진하는 계기를 제공할 것이라고 믿습니다. | ||
| 토론참여 | 13:00~14:30 | 박정빈 (한국교원대학교) | [Tutorial] 머신러닝 기초교육 (노트북을 활용한 실습, 코드 제공) |
| 14:30~14:40 | Break Time | ||
| 14:40~15:05 | 정근홍 (육군사관학교) | Analytical techniques for the identification of chemical agents | |
| 15:05~15:30 | 정유성 (서울대학교) | Reliable AI-enabled organic synthesis predictions based on electron movements | |
| 15:30~15:55 | 정준영 (국민대학교) | Curating novel datasets for machine learning applications in organic optoelectronics and reaction mechanism predictions | |
| 15:55~16:10 | Break Time | ||
| 16:10~16:35 | 이경훈 (KAIST) | Recent advances in deep-learning-based reaction prediction and retrosynthesis | |
| 16:35~17:00 | 오한빈 (서강대학교) | LLM as a powerful tool for the production of machine-learning results | |
| 17:00~17:25 | Physical AI or Lab automation (TBA) | Physical AI or Lab automation (TBA) | |
| 17:25~17:40 | 주제 토의 | ||
| 17:40~20:00 | 체크인 및 저녁식사_(장소: 동백회관 (전남 여수시 오동도로 74)) | ||