사람들 KAIST Graduate School of Engineering Biology

교수진

부교수 (Associate Professor)

김동혁 Donghyuk Kim

  • AI
  • 단백질 설계
  • 미생물 세포공장

  • AI 기반 시스템생물학
  • 머신러닝/딥러닝 기반 생물학적 데이터 분석 (Machine Learning for Biological Data)
  • 전사 조절 네트워크 재구성 (Transcriptional Regulatory Network Reconstruction)
  • 게놈 스케일 대사 모델링 (Genome-Scale Metabolic Modeling)
  • 고부가가치 미생물 균주 연구 (High-Value Bacterial Strains)
  • 항균 내성 연구 (Anti-Microbial Resistance)

연구실명
Systems Biology and Machine Learning Lab (SBML)
학력
Ph.D. in Bioengineering, University of California San Diego / B.S. in Computer Engineering & Life Sciences, Seoul National University
전화
042-350-4416
이메일
donghyuk@kaist.ac.kr

About Lab.

The Systems Biology and Machine Learning Lab (SBML) pioneers AI-driven approaches to decode complex biological systems at the molecular level. By harnessing deep learning, large-scale data analytics, and advanced computational modeling, our research reconstructs transcriptional regulatory networks, predicts enzyme functions, and engineers microbial cell factories. We are committed to transforming biological discovery through the power of artificial intelligence, tackling critical challenges in biotechnology and antimicrobial resistance.


Systems Biology and Machine Learning Lab (SBML) 연구실은 인공지능(AI) 기반의 혁신적 접근법을 통해 복잡한 생물학적 시스템을 분자 수준에서 규명하는 연구를 선도하고 있습니다. 딥러닝, 대규모 데이터 분석, 첨단 계산 모델링을 활용하여 전사 조절 네트워크를 재구성하고, 효소 기능을 예측하며, 미생물 세포 공장을 설계합니다. AI의 힘으로 생물학적 발견을 혁신하고, 바이오테크놀로지 및 항균 내성 분야의 핵심 난제를 해결하는 것을 목표로 합니다.