Join the Lab연구실 지원 안내

Information for prospective undergraduates, graduate students, and postdoctoral researchers considering joining the lab. 연구실 합류를 고려하는 학부생, 대학원생, 박사후연구원을 위한 안내입니다.

What the lab does, in plain language쉽게 풀어 쓴 연구실 소개

The lab develops computational methods to simulate the human cardiovascular and cerebrovascular systems, with applications ranging from aneurysm and stroke risk assessment to medical-device evaluation. Most projects involve some combination of writing or running simulation code (typically in Python or C++), processing medical imaging data, and comparing model output against clinical or experimental measurements. No prior medical or biological background is assumed — the cardiovascular and clinical context is something members pick up as they work.본 연구실은 인체의 심혈관 및 뇌혈관 시스템을 시뮬레이션하기 위한 전산 기법을 개발하며, 응용 분야는 동맥류·뇌졸중 위험 평가부터 의료기기 평가에 이르기까지 다양합니다. 대부분의 과제는 시뮬레이션 코드 작성 및 실행(주로 Python 또는 C++), 의료영상 데이터 처리, 모델 결과와 임상·실험 데이터의 비교를 포함합니다. 의학이나 생물학 사전 지식은 가정하지 않으며, 심혈관 및 임상 관련 맥락은 연구를 진행하면서 자연스럽게 익히게 됩니다.

Specific research topics are listed on the research page →구체적인 연구 주제는 연구 페이지에서 확인할 수 있습니다 →

Open positions모집 분야

  • Undergraduate research / internship학부 연구 / 인턴십

    Short-term projects, typically one semester. Suitable for students who have completed undergraduate-level calculus, basic programming, and ideally one course in mechanics or numerical methods. KAIST students may participate via individual research credits or research programs; visiting students from other institutions are also welcome.보통 한 학기 동안 진행되는 단기 과제입니다. 학부 수준의 미적분학, 기본 프로그래밍, 가급적 역학 또는 수치해석 강의를 한 과목 이상 수강한 학생에게 적합합니다. KAIST 학생은 개별연구 학점이나 학내 연구 프로그램으로 참여할 수 있으며, 타 기관 방문 학생도 환영합니다.

  • MS / PhD student석사 / 박사 과정

    Apply through standard KAIST Mechanical Engineering admissions. Reaching out to the lab in advance to discuss potential research directions is encouraged but is not required for the formal application.KAIST 기계공학과의 정규 대학원 입시 절차를 통해 지원합니다. 연구 방향에 관해 사전에 연구실에 연락하는 것을 권장하지만, 공식 지원의 필수 조건은 아닙니다.

  • Postdoctoral researcher박사후연구원

    PhD in mechanical engineering, bioengineering, or applied mathematics. Helpful prior experience includes machine learning, medical imaging, scientific programming (Python, C++, C), and high-performance computing. Initial appointments are typically 1–2 years with possible extension; start dates are negotiable within a year.기계공학, 생체공학, 또는 응용수학 분야 박사 학위 소지자. 머신러닝, 의료영상, 과학적 프로그래밍(Python, C++, C), 고성능 컴퓨팅 분야의 사전 경험이 도움이 됩니다. 초기 임용은 보통 1~2년이며 연장이 가능하고, 시작 시점은 1년 이내에서 협의할 수 있습니다.

Examples of project work수행하는 과제 유형

Available projects depend on current funding and ongoing studies, but typical work in the lab includes:가용한 과제는 현재 연구비와 진행 상황에 따라 달라지지만, 연구실에서 일반적으로 수행하는 작업은 다음과 같습니다:

  • Building patient-specific vascular geometries from CT or MR imaging data.CT 또는 MR 영상 데이터로부터 환자 맞춤형 혈관 모델을 구축하는 작업.
  • Implementing or extending reduced-order blood-flow models in Python or C++.Python 또는 C++로 축소차수 혈류 모델을 구현하거나 확장하는 작업.
  • Running and analyzing fluid–structure interaction simulations of vessels and surrounding tissue.혈관과 주변 조직의 유체-구조 연성 시뮬레이션을 수행하고 분석하는 작업.
  • Validating simulation output against clinical measurements such as MR flow imaging or pressure data.MR 유동 영상이나 압력 데이터와 같은 임상 측정값으로 시뮬레이션 결과를 검증하는 작업.
  • Sensitivity analysis and uncertainty quantification for clinically relevant indices such as fractional flow reserve.분획혈류예비력 등 임상적으로 의미 있는 지표에 대한 민감도 분석과 불확실성 정량화.

Background that helps필요한 배경

Expected기본 자격

  • Comfort programming in at least one language (Python, C++, or C are most common in the lab).한 가지 이상의 프로그래밍 언어 사용 능력 (연구실에서는 주로 Python, C++, C를 사용합니다).
  • Undergraduate-level calculus and linear algebra.학부 수준의 미적분학 및 선형대수.
  • Willingness to learn cardiovascular physiology and clinical context as you go.심혈관 생리학과 임상 맥락을 연구를 진행하며 학습할 의지.

Helpful but not required있으면 좋은 경험

  • A course in fluid mechanics, numerical methods, finite element analysis, or computational fluid dynamics.유체역학, 수치해석, 유한요소법, 또는 전산유체역학 강의 수강 경험.
  • Experience with version control (git), Linux, or scientific Python (NumPy, SciPy).버전 관리(git), Linux, 또는 과학용 Python(NumPy, SciPy) 사용 경험.
  • For postdocs: experience with high-performance computing, machine learning, or medical image processing.박사후연구원: 고성능 컴퓨팅, 머신러닝, 또는 의료영상 처리 경험.

Members come from a range of backgrounds including mechanical engineering, bioengineering, computer science, applied mathematics, and physics. Prior biology or medical training is not expected.구성원의 학문적 배경은 기계공학, 생체공학, 전산학, 응용수학, 물리학 등으로 다양합니다. 사전 생물학 또는 의학 교육은 요구되지 않습니다.

How to apply지원 방법

Send your application materials by email to the address below.지원 자료는 아래 이메일 주소로 보내주시기 바랍니다.

Students (undergraduate or graduate applicants)학생 지원자 (학부 또는 대학원)

  • CV or résumé.이력서 또는 CV.
  • Transcript (unofficial is fine).성적증명서 (비공식본 가능).
  • A short note (one paragraph) on what interests you about the lab and what you hope to learn or contribute.연구실의 어떤 점에 관심이 있고 무엇을 배우거나 기여하고 싶은지 간단히 적은 글 (한 단락 정도).

Postdoctoral researchers박사후연구원 지원자

  • CV with publication list.논문 목록을 포함한 CV.
  • Cover letter or short research statement.지원서 또는 간단한 연구 계획서.
  • Names and contact information for 2–3 references.2~3명의 추천인 이름과 연락처.

Graduate applicants must also apply through KAIST's official admissions process. Reaching out in advance is welcome but is not required for the formal application.대학원 지원자는 KAIST 공식 입시 절차를 통해서도 지원해야 합니다. 사전 연락은 환영하지만 공식 지원의 필수 조건은 아닙니다.

Contact연락처

Email:이메일:

Address:주소: Room 6123 & 6124, Building N7-4, KAIST, 291 Daehak-ro, Yuseong-gu, Daejeon, Republic of Korea대전광역시 유성구 대학로 291, KAIST N7-4 건물 6123호 및 6124호