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Kyung Hee University

경희대학교 치의학과

김수정 교수

Cephalometric Analysis

Orthognathic Surgery

Artificial Intelligence in Dentistry

Kyung Hee University

치의학과 김수정

경희대학교 치의학과 김수정 교수 연구실은 치과교정학 및 악안면 구조 분석, 폐쇄성 수면무호흡증(OSA) 등 치의학과 의생명과학의 융합 연구를 선도하고 있습니다. 본 연구실은 악안면 골격 및 연조직의 해부학적 특성과 기능적 변화가 수면무호흡증, 부정교합, 악교정 수술 등 다양한 임상 질환에 미치는 영향을 심도 있게 분석하고, 이를 바탕으로 환자 맞춤형 진단 및 치료 전략을 개발하고 있습니다. 특히, 성장기 및 성인 환자에서 악정형적 성장조절, 악교정 수술, 구강장치(하악전진장치 등), 교정치료의 통합적 접근을 통해 수면무호흡증의 치료 효과와 장기적 예후를 평가하고 있습니다. 수면무호흡증 환자의 해부학적 이질성(phenotype)에 따른 정밀 진단과 맞춤형 치료법을 제시함으로써, 기존의 일률적인 치료에서 벗어나 환자 개개인에 최적화된 치료 전략을 수립하는 데 기여하고 있습니다. 또한, 본 연구실은 인공지능(AI) 및 딥러닝 기술을 활용한 악안면 영상 분석 및 자동 진단 시스템 개발에 주력하고 있습니다. 컨볼루션 신경망(CNN), U-Net 등 첨단 딥러닝 모델을 적용하여 두부 방사선 사진, CBCT 등 다양한 영상에서 해부학적 랜드마크의 자동 인식, 상기도 및 악안면 구조의 3차원 분할, 교정 진단 자동화 등의 연구를 활발히 수행하고 있습니다. 이러한 기술은 교정 진단의 표준화, 진단 정확도 향상, 진료 효율성 증대에 크게 기여하고 있습니다. 연구실은 치조골 재생, 치아이동 촉진, 골신장술, 미니임플란트 등 치과교정학의 다양한 최신 치료기술과 생체재료, 조직공학, 유전자 분석 등 기초연구도 병행하고 있습니다. 이를 통해 임상과 기초, 디지털과 바이오, 치의학과 의생명과학을 아우르는 융합연구를 실현하고 있습니다. 이러한 연구 성과는 국내외 저명 학술지 논문, 다수의 저서 및 특허, 산학협력, 임상 가이드라인 개발 등으로 이어지고 있으며, 치과교정학 및 악안면 질환의 정밀의료 실현과 미래 치의학 발전에 중요한 역할을 하고 있습니다.

Cephalometric Analysis
Orthognathic Surgery
Artificial Intelligence in Dentistry
폐쇄성 수면무호흡증(Obstructive Sleep Apnea)과 악안면 교정치료
본 연구실은 폐쇄성 수면무호흡증(OSA)의 진단과 치료에 있어 악안면 구조의 역할과 교정치료의 임상적 적용에 중점을 두고 있습니다. 수면무호흡증은 상기도의 협착 또는 폐쇄로 인해 수면 중 호흡이 반복적으로 중단되는 질환으로, 심혈관계 질환, 대사질환, 인지기능 저하 등 다양한 합병증과 연관되어 있습니다. 본 연구실에서는 두부 방사선 계측, 3차원 CBCT 영상, 수면다원검사 등 다양한 진단 도구를 활용하여 OSA 환자의 악안면 골격 및 연조직의 해부학적 특징을 분석하고, 이를 바탕으로 맞춤형 치료 전략을 개발하고 있습니다. 특히, 성장기 및 성인 환자에서 악정형적 성장조절, 악교정 수술, 구강장치(하악전진장치 등) 및 교정치료의 통합적 접근을 통해 수면무호흡증의 치료 효과와 장기적 예후를 평가합니다. 최근에는 인공지능 기반 영상 분석 및 딥러닝 알고리즘을 활용하여 두부 방사선 사진과 CBCT 영상에서 상기도 및 악안면 구조의 자동 계측 및 분할 기술을 개발하고, 이를 임상 진단 및 치료계획에 적용하고 있습니다. 이러한 연구는 수면무호흡증 환자의 해부학적 이질성(phenotype)에 따른 정밀 진단과 맞춤형 치료법을 제시함으로써, 기존의 일률적인 치료에서 벗어나 환자 개개인에 최적화된 치료 전략을 수립하는 데 기여하고 있습니다. 또한, 교정치료와 악교정 수술의 융합적 접근을 통해 수면의 질 개선과 전신 건강 증진에 중요한 역할을 하고 있습니다.
인공지능 기반 악안면 영상 분석 및 자동 진단 시스템
본 연구실은 치과 교정 분야에서 인공지능(AI) 및 딥러닝 기술을 활용한 악안면 영상 분석 및 자동 진단 시스템 개발에 선도적인 역할을 하고 있습니다. 최근에는 컨볼루션 신경망(CNN), U-Net 등 첨단 딥러닝 모델을 적용하여 두부 방사선 사진(cephalogram), CBCT 등 다양한 영상에서 해부학적 랜드마크의 자동 인식, 상기도 및 악안면 구조의 3차원 분할, 교정 진단 자동화 등의 연구를 활발히 수행하고 있습니다. 특히, 국내외 다기관에서 수집된 대규모 영상 데이터를 기반으로 다양한 영상 품질과 장비 차이를 극복할 수 있는 범용성 높은 AI 모델을 개발하였으며, 실제 임상 현장에서 적용 가능한 자동 진단 및 치료계획 보조 시스템을 구축하였습니다. 이러한 기술은 교정 진단의 표준화, 진단 정확도 향상, 진료 효율성 증대에 크게 기여하고 있습니다. 또한, AI 기반 예측 모델을 활용하여 악교정 수술 후 턱 끝 위치의 재발 예측, 교정치료 반응 예측 등 정밀의료 실현을 위한 다양한 연구도 진행 중입니다. 이와 같은 연구는 치과 교정 및 악안면 영상 분야의 디지털 전환을 선도하며, 향후 환자 맞춤형 진단 및 치료, 자동화된 임상 의사결정 지원 시스템 개발 등 미래 치의학의 혁신을 이끌고 있습니다. 또한, 관련 특허 및 기술이전, 산업화에도 적극적으로 참여하여 학문적·산업적 가치를 동시에 창출하고 있습니다.
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Craniofacial anatomical determinants of pediatric sleep-disordered breathing: A comprehensive review
Kim, K. A., Kim, S. J., Yoon, A.
Journal of Prosthodontics., 2025.04
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Functional outcomes of maxillary expansion in anatomic phenotypes: Current evidence, clinical protocols and crossroads!
Choi, J. Y., Kang, Y. G., Kim, S. J., Kim, K. A.
Seminars in Orthodontics., 2025.05
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Gender-specific risk and management of obstructive sleep apnea in orthodontic care for women: A narrative review
Ahn, H. W., Kim, K. A., Park, J. J., Kim, S. J.
Seminars in Orthodontics., 2025.07
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치과계 데이터
한국지능정보사회진흥원
2022년 05월 ~ 2022년 11월
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[여성,1/3]자연 치아 및 조직 고유 재생능 활용 비침습적 무치악 조직 결손부 재건 술식의 개발 연구
한국연구재단
2014년 11월 ~ 2017년 07월
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[신진1/1]치조제 결손부로의 치아이동을 위한 신 술식 개발 연구
한국연구재단
2011년 05월 ~ 2012년 04월