한은영 연구실
덕성여자대학교 약학과
한은영 교수
LC-MS/MS
다성분 동시분석
QuEChERS
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한은영 연구실
덕성여자대학교 약학과 한은영 교수
한은영 연구실은 LC-MS/MS를 기반으로 인체시료와 식품·수산물 매트릭스에서 마약류 및 약물 잔류를 다성분 동시분석 형태로 정립하고 유효성검증을 수행합니다. 소변, 전혈, 모발을 대상으로 전처리와 정량·동정 성능을 평가하며 모발 분할분석을 활용한 노출평가와 관련성 해석 연구를 진행합니다. 또한 QuEChERS 기반 전처리 최적화로 어류·새우 잔류 분석을 수행하고, 분자 네트워킹과 retention time 예측을 결합한 AI 플랫폼으로 신규 정신활성 물질 식별 보조 연구도 병행합니다.
LC-MS/MS다성분 동시분석QuEChERS마약류 분석모발 분석
대표 연구 분야
연구 영역 전체보기
인체시료 기반 마약류 다성분 LC-MS/MS 분석 및 노출평가 연구
Human-sample LC-MS/MS multi-residue analysis and drug exposure assessment
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인체시료 기반 마약류 다성분 LC-MS/MS 분석 및 노출평가 연구
Human-sample LC-MS/MS multi-residue analysis and drug exposure assessment
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식품·수산물 매트릭스에서 약물 잔류물 동시분석 및 식품안전 평가 연구
Food and seafood matrix multi-residue analysis of drug residues
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AI 기반 LC-MS/MS 동정 및 신규 정신활성 물질 식별 보조 연구
AI-assisted identification using LC-MS/MS for new psychoactive substances
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
5
논문 전체보기
1
Article
|
·
인용수 0
·
2026Matrix-dependent analytical strategies for the detection of drug-infused foods: A comprehensive review
Heesoo Woo, Jae ui Park, Eunyoung Han
IF 2.5 (2026)
Forensic Science International
https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2026.112982
MEDLINE
Risk assessment
Identification (biology)
Key (lock)
2
Article
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인용수 0
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2025AI-SNPS2: A Multi-Layered LC-MS/MS Platform Integrating Molecular Networking and Retention Time Prediction for Identifying Controlled and New Psychoactive Substances
So Yeon Lee, Jihyun Lee, Jaewoo Song, Minhye Lee, Hang‐Ji Ok, Eunyoung Han, Youngmin Hong, Han Bin Oh
IF 6.7 (2025)
Analytical Chemistry
= 0.964, MAE = 0.585). RT 보정 기능과 함께 적용했을 때, 110분 구배에서 편차는 통상 수 분 이내였으며, 후보 선별을 위한 RT 예측자의 유용성을 보여주었다. 해당 소프트웨어의 유용성은 2개의 복잡한 매트릭스에 JWH-019, JWH-015, JWH-302를 첨가(spiking)하여 추가로 평가하였다. 분자 네트워킹(MN)과 하이브리드 유사도 검색(HSS) 알고리즘의 통합을 통해 두 화합물 모두 성공적으로 동정되었다. 또한 5개의 추가 화합물을 사용한 평가에서는, AI-SNPS2가 기존 데이터베이스에 부재한 화합물을 검출하기 위한 매우 유망한 도구임이 입증되었다.
https://doi.org/10.1021/acs.analchem.5c02830
Random forest
Boosting (machine learning)
Support vector machine
Gradient boosting
Retention time
Identification (biology)
Artificial neural network
Molecular descriptor
Similarity (geometry)
3
Article
|
·
인용수 3
·
2025Multi-residue screening method of 195 drugs of abuse and metabolites in whole blood using LC-MS/MS and application to real blood samples
Sangeun Lee, Jihyun Lee, Hang‐Ji Ok, Eunbin Ryu, Wonhee Koo, Yoon Hee Lee, Jea-sung Pyo, Na Young Lim, Chan Hyeok Kwon, Su Jeong Park, Kikyung Jung, Yoonsook Eom, Younghoon Chon, Min‐Kyu Song, Youngmin Hong, Eunyoung Han
IF 3.1 (2025)
Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis
https://doi.org/10.1016/j.jpba.2025.117096
Chemistry
Chromatography
Residue (chemistry)
Drugs of abuse
Whole blood
Pharmacology
Drug
Organic chemistry
Internal medicine
최신 정부 과제
17
과제 전체보기
1
2024년 3월-2028년 12월
|321,429,000원식품 혼입 마약류 동시분석법 확립 연
○ 다양한 성상의 식품 및 건강기능성표방식품 중 마약류 200여 종 동시분석법을 확립하여 효율적인 식품안전관리 및 마약 범죄 수사에 기여○ 다양한 식품 시료와 방대한 마약류에 대한 최적의 분석법과 AI기반의 마약류 추적 플랫폼 개발을 통한 국외의 선진기술에 필적하는 마약류 분석기술 역량 강화○ 식품 성상별 표준작업지침서(SOP) 도출○ SCI(E) 논문 게...
마약류
질량분석법
동시분석법
유효성검증
2
2023년 1월-2024년 11월
|340,000,000원인체시료에서 마약류 다성분 검사법 확립 연구(1)
[최종 연구목표]○ 질량분석기를 이용하여 우리나라에서 빈번히 사용되는 마약류(암페타민계, 오피오이드계, 케치논계, 페닐사이클리딘계, 합성칸나비노이드계, 코카인계등) 200종 이상에 대한 소변, 혈액, 40종 이상에 대한 모발 시료 중 동시분석법개발 [1차 연도]○ 질량분석기를 이용하여 우리나라에서 빈번히 사용되는 마약류 (페닐사이클리딘계, 합성칸나비노이드계...
마약류
임시마약류
질량분석법
동시분석법
유효성검증
3
주관|
2023년 1월-2024년 11월
|340,000,000원인체시료에서 마약류 다성분 검사법 확립 연구(1)
본 과제는 질량분석기를 이용해 소변·혈액·모발 속 마약류를 동시에 찾아내는 분석법을 개발하는 연구임.
연구 목표는 우리나라에서 빈번히 사용되는 마약류 100종 이상에 대해 GC/MS 및 LC/MS/MS 기반 동시분석법을 확립하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 암페타민계, 오피오이드계, 케치논계 등 우선 선정, 소변·혈액 100종 이상 동시분석법 문헌 검토, 모발 20종 이상 시험법 검토, 회수율·검출한계·정량한계·선택성·직선성·정확도·정밀도에 대한 밸리데이션 수행(2개 기관)임. 기대 효과는 수사 분석 시간 단축과 비용 절감, 표준화 및 신뢰성·국제 규격 기반 공신력 확보, 국립과학수사연구원·대검찰청 활용 및 추가 인체시료 확장 가능성 제공됨.
마약류
임시마약류
질량분석법
동시분석법
유효성검증