홍무선 Moo Sun Hong

전임교원공정시스템생물 및 환경공과대학 화학생물공학부

AI 연구 프로필·과제 동향

홍무선 교수는 화학생물공학부에서 공정시스템 공학 관점으로 바이오의약품 제조 공정의 모델링·제어·데이터 분석을 연구하며, 수집된 SCI 논문 대부분이 연속 바이오의약품 생산, 단백질·바이러스 캡시드 결정화, 재조합 아데노연관바이러스(rAAV) 벡터 생산을 다룬다. 초기에는 연속 분말 혼합의 체류시간 분포 해석과 바이오의약품 제조 제어의 과제를 정리하는 연구로 시작해, 2021년 전후로 슬러그 흐름 연속 결정화, 연속 바이러스 불활성화의 모델 기반 pH 제어, rAAV 삼중 형질주입 기작 모델처럼 실험과 모델을 결합한 연구가 집중되었다. 이후 동적 인공신경망의 상태 피드백 제어·관측기 설계, 단일클론항체 배치 공정의 스마트 공정 분석, 이상치 검출과 결측 데이터 추정 같은 데이터 기반 방법으로 범위가 넓어졌다. 최근에는 딥러닝 이미지 분석을 이용한 결정화 동역학 추정, 대형언어모델을 활용한 CHO 세포 배양 모델 파라미터 추정, 연속 바이오 제조 공정 제어 리뷰를 발표했다. 수집 논문에는 MIT의 공정 데이터 분석 교육 사례 논문처럼 서울대 부임 전 연구로 보이는 논문이 상당수 포함되어 있다.

연구 축

연구 흐름

핵심 키워드와 국가 과제 동향

전체 키워드: 단백질 결정화 5 연속 바이오의약품 생산 4 재조합 아데노연관바이러스(rAAV) 4 결정화 속도론 3 슬러그 유동 결정화 3 biopharmaceutical manufacturing 2 bioreactor modeling 2 critical quality attribute 2 crystal size distribution 2 hek293 cell 2 dynamic neural network 2 monoclonal antibody manufacturing 2 viral clearance 2 droplet evaporation system 1 lysozyme 1 protein crystallization kinetics 1 밴드 구조 공학 1 n형 열전소재 1 phonon band structure 1 다결정 셀레늄화주석(SnSe) 1

연구 방법

기작 모델과 개체군 수지 모델을 실험 데이터와 결합해 결정화·세포 배양·바이러스 벡터 생산의 동역학을 추정하고, 비선형 모델예측제어·베이지안 추정·관측기 설계로 공정을 제어한다. 최근에는 기계학습 모델 선택, 딥러닝 이미지 분석, 대형언어모델 기반 파라미터 최적화, 전산유체역학 시뮬레이션도 사용한다.

기작 기반 모델링 4 개체군 수지 모델(PBM) 3 기계학습 2 parameter estimation 1 dimensionless analysis 1 macroscopic modeling 1 first principles modeling 1 hanging drop vapor diffusion 1 nonlinear model predictive control 1 bayesian estimation 1

지원 과제 동향 (NTIS 성과, 2020–2024)

연도별 지원 과제 건수. 정부연구비 합계 2020 14억 · 2021 10억 · 2022 0억 · 2023 12억 · 2024 1억. 과제 전체의 연차 정부연구비를 더한 값이라 교수 개인 연구비가 아니며, 공저자 과제가 포함될 수 있다.

29편 중 12편은 초록이 없어 제목과 OpenAlex 키워드로만 태깅했다. 2024년 n형 다결정 SnSe 열전소재 논문(W4392561510)은 공정시스템·바이오공정 연구와 동떨어져 동명이인 가능성으로 suspect에 넣었다. other_titles에는 SCI 논문과 제목이 같은 중복 레코드(스마트 공정 분석, rAAV 다회 형질주입)가 포함되어 있다.

NTIS 표준분류 연계

이 교수 논문이 가장 많이 배정된 NTIS 중분류부터(화학·화공 밖 포함, 상위 15개). 논문 = 이 교수 논문을 그 분류에 배정한 수(정책 연계 맵과 같은 방법), 논문(지원 과제) = 그 분류 과제가 지원한 논문 수. 국가 투자 = 그 분류(1순위) 과제의 정부연구비 2015–24. 대학 내 서울대% 평균 8.7%.

배정 구성: 화공 > 화학공정 31% · 생명과학 > 바이오공정/기기 24% · 보건의료 > 신약·의약품개발 17% · 생명과학 > 생화학/구조생물학 14% · 화학 > 무기화학 3% · 화학·화공 합 38% · 배정 29편

논문 지원 과제 (NTIS 성과DB)

교수 논문 DOI가 NTIS 성과 논문으로 등록된 과제(2020–24). 공저자의 과제일 수 있어 본인 책임 과제와 같지 않다. 부처: 교육부 3, 과학기술정보통신부 2, 산업통상자원부 1. NTIS 분류 = 그 과제의 1순위 과학기술표준분류.

학부 내 협업 (공저)

학제 간 융합 후보

연구분야가 겹치지 않고 아직 함께 쓴 논문이 없는 교수 쌍 가운데 연구 유사도(학문분야 cosine 0.5 + NTIS 중분류 cosine 0.5)가 높은 순. NTIS 쪽은 화학·화공 밖 분류까지 넣어 계산한다. 겹치는 NTIS 분류는 두 교수 논문이 2편 이상씩 배정된 중분류(범위 밖이면 링크 없음)다. 전체 네트워크 →

대표 논문 (피인용 상위)

최근 논문

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교수 2

이종민 · 정인

논문 29

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연구주제 12

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학문분야 3

Materials Chemistry · Molecular Biology · Control and Systems Engineering

정책분야 1

화학공정

연구분야 2

생물 및 환경 · 공정시스템

키워드 5

단백질 결정화 · 재조합 아데노연관바이러스(rAAV) · 연속 바이오의약품 생산 · 슬러그 유동 결정화 · 결정화 속도론

방법 3

기계학습 · 기작 기반 모델링 · 개체군 수지 모델(PBM)