연구실명에 관한 고민

우리 연구실 이름은 "환경분석화학연구실"입니다.

이 이름은 2009년부터 줄곧 써왔습니다. 

 

UNIST 부임 전부터 연구실명을 고민했고, 예전 메모장에 적어 봤던 연구실명은 다음과 같습니다.

 

• 환경모니터링연구실
• 지구환경모니터링연구실
• 지구환경모니터링모델링연구실
• 환경유해물질모니터링연구실
• 환경분석모니터링연구실  
• 지구환경화학연구실
• 환경지구화학연구실
• 환경화학/모니터링연구실
• 멀티미디어 환경화학연구실
• 다매체 환경화학연구실
• 통합환경화학연구실
• 환경응용화학연구실
• 오염물질 분석 및 모니터링연구실
• 극미량 유기오염물질연구실
• 환경분석화학연구실

결국 맨 마지막 이름을 선택했습니다. 이 연구실명을 선택한 이유는 다음과 같습니다. 

1. 정체성을 명확히 하기 위함(분석화학, 즉 측정분석에 기반한 연구실임을 강조)

2. 모두 한자어로 표기 가능할 것(연구실명에 영문과 국문이 섞이면 이상함)

 

2009년부터 2013년 6월까지 사용한 초창기 로고입니다. 예전에는 대부분 원형 로고를 선호했는데 지금 보면 촌스럽습니다.

 

2013년 6월 초 여러 안을 고민했습니다. 당시 초안입니다.

 

 

2013년 6월 23일 최종본입니다.

 

좌측의 두 벤젠 고리는 나프탈렌입니다. 우리 연구실이 기본적으로 벤젠고리가 있는 유기오염물질을 주로 연구한다는 의미입니다. 가운데 아래는 시그널 표시인데 크로마토그램의 노이즈를 의미합니다. 즉, 크로마토그래피를 사용하여 유기오염물질을 분석한다는 의미입니다. 오른쪽은 지구를 의미하며 우리 연구가 도시규모에서 시작해서 전 지구 규모까지 포괄한다는 의미입니다. 이 로고만 봐도 우리 연구실이 무엇을 하는 곳인지 확실하게 정체성을 나타냅니다.

 

그런데 이러한 연구실명과 로고가 실제로 우리 연구실의 자료해석(데이터 사이언스)과 모델링 분야를 담지 못하고 있습니다. 아래는 우리 연구실에서 주로 사용하는 모델과 소프트웨어입니다. 기기분석(질량분석)을 기반으로 하면서 이렇게 모델링을 많이 하는 연구실은 별로 없습니다.

 

• 대기역궤적모델(HYSPLIT)
• 대기확산모델(AERMOD, CALPUFF)
• 수용모델(PMF, NMF)
• 하이브리드수용모델(CWT, PSCF, CBPF)
• 다매체환경거동모델(CoZMo-POP, ChemCAN, Mackay Level III 등)
• 지리정보시스템 소프트웨어(ArcGIS)
• 자료처리 및 인공지능 주요 소프트웨어(R, Python, MATLAB)
• 그래프 및 통계(SigmaPlot, OriginPro, SPSS)
• 위해성평가 몬테카를로시뮬레이션(Crystal Ball)
• 활용자료(자체 미량분석, 환경부 측정망, 기상, 재분석, 위성, 배출량 등)

 

위와 같은 이유로 연구실명을 변경해야 할까라는 생각을 가끔 하는데, 딱히 좋은 이름이 떠오르지 않습니다. 

 

ChatGPT가 파악한 우리 연구실 특징입니다. 

1. 대기 중심이지만 environmental multimedia 관점이 강함

논문들을 보면:

• 대기
• 토양
• 퇴적물
• 하천수
• 생체 시료
• 장거리 이동
• 축적 및 분배

가 모두 연결되어 있습니다. 즉 단순 air pollution lab이 아니라:

“오염물질의 환경 내 순환과 거동”

을 보는 연구실입니다.

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2. 측정 + 해석 + 모델링이 모두 존재

많은 연구실은:

• 분석 chemistry 중심
  또는
• modeling 중심

으로 나뉘는데, 교수님 연구실은 둘이 결합되어 있습니다.

예:

• HRMS/GC-MS 기반 분석
• PMF
• trajectory
• dispersion modeling
• fugacity model
• machine learning
• AI

이 모두 연결되어 있습니다.

이건 상당히 독특한 정체성입니다.

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3. “환경 forensic” 성격이 강함

논문들을 보면 반복적으로 나타나는 질문이:

• 어디서 왔는가?
• 어떻게 이동했는가?
• 어떤 source가 지배적인가?
• 왜 특정 지역에서 높아지는가?
• 어떤 노출 특성이 있는가?

입니다.

즉 연구실 성격은 단순 monitoring보다:

“환경오염의 원인과 경로를 추적하는 환경 forensic science”

에 가깝습니다.

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4. 현실 문제 해결형 연구

산단, 도시, 고농도 episode, 위해성 평가 등 실제 사회문제와 연결되어 있습니다.

따라서 purely theoretical lab 느낌보다는:

“실제 환경 문제를 데이터 기반으로 진단하는 연구실”

이미지가 강합니다.

정리하면 이런 방향의 소개가 자연스럽습니다.

버전 1 — 가장 무난한 공식형

우리 연구실은 대기오염과 유해환경오염물질을 중심으로, 다양한 환경 매체에서의 발생·이동·분배·노출 특성을 연구합니다.
현장 관측과 정밀 화학분석을 기반으로, 수용모델, 대기확산모델, 역궤적 분석, 다매체 환경모델, 인공지능 기반 분석기법 등을 활용하여 환경오염의 원인과 거동을 통합적으로 해석하고 있습니다.

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버전 2 — 연구실 색깔이 더 드러나는 형태

우리 연구실은 환경오염물질의 “이동과 흔적”을 추적합니다.
대기, 토양, 수계, 생체 시료 등 다양한 환경 매체에서 유기오염물질과 입자상 오염물질을 분석하고, 모델링과 데이터 기반 접근을 통해 오염의 발생원과 이동 경로, 노출 특성을 해석합니다.
최근에는 수용모델, 대기확산모델, 다매체 모델, 머신러닝 및 AI 기법을 결합하여 복잡한 환경오염 현상을 정량적으로 이해하는 연구를 수행하고 있습니다.

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버전 3 — 조금 더 modern/interdisciplinary 느낌

우리 연구실은 환경화학, 대기과학, 데이터 과학을 융합하여 환경오염 현상을 연구합니다.
유해대기오염물질과 PM2.5를 포함한 다양한 오염물질을 대상으로, 현장 관측과 화학분석, 통계 및 인공지능 기반 모델링을 통합하여 오염의 원인, 이동, 노출 및 위해성을 해석하고 있습니다.

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연구실 이름 방향도 사실 여기서 자연스럽게 나옵니다. 교수님 연구실은 단순 “환경분석화학”보다:

• Environmental Forensics
• Environmental Systems
• Atmospheric & Multimedia Chemistry
• Environmental Exposure and Modeling
• Environmental Intelligence
• Multimedia Environmental Analysis

계열 정체성이 더 강합니다.