< (왼쪽부터) 생명화학공학과 정유성 교수, 첸수안 박사과정 >
우리 대학 생명화학공학과 정유성 교수 연구팀이 화학자처럼 생각하는 인공지능을 개발했다고 4일 밝혔다. 연구팀이 개발한 인공지능은 유기 반응의 결과를 정확하게 예측한다.
유기 화학자는 반응물을 보고 유기 화학반응의 결과를 예상해 약물이나 유기발광다이오드(OLED)와 같이 원하는 물성을 갖는 분자를 합성한다. 하지만 실험을 통해 화학반응의 생성물을 직접 확인하는 작업은 일반적으로 시간과 비용이 많이 소모된다. 게다가 유기 화학 반응은 같은 반응물에서 다양한 생성물이 생길 수 있어 숙련된 유기 화학자라도 모든 화학반응을 정확하게 예측하지 못한다.
이런 한계를 극복하고자 인공지능을 이용해 유기 반응을 예측하는 연구가 활발하게 일어나고 있다. 대부분의 연구는 반응물과 생성물을 서로 다른 두 개의 언어로 생각하고 한 언어에서 다른 언어로 번역하는 언어 번역 모델을 사용하는 방법에 집중하고 있다. 이 방법은 예측 정확도는 높지만, 인공지능이 화학을 이해하고 생성물을 예측했다고 해석하기 어려워 모델이 예측한 결과를 신뢰하기 어렵다.
정 교수팀은 화학적 직관을 바탕으로 모델을 설계해서 모델이 예측한 결과를 화학적으로 설명을 할 수 있을 뿐 아니라, 공개 데이터베이스에서 매우 우수한 예측 정확도를 달성했다.
정 교수팀은 화학자가 반응 결과를 예측하는 방법에서 아이디어를 얻었다. 화학자는 반응 중심을 파악하고 화학반응 규칙을 적용해 가능한 생성물을 예측한다. 이 과정을 본떠서 공개 화학반응 데이터베이스로부터 화학반응 규칙을 도출했다. 화학반응 규칙을 바탕으로 분자의 화학 반응성을 예측하기 위해서, 분자를 그래프로 취급하는 그래프 신경망(Graph Neural Network, GNN) 모델을 개발했다. 이 모델에 반응물들을 넣으면 화학반응 규칙과 반응 중심을 식별해 생성물을 성공적으로 예측한다.
< 그림 1. 개발된 화학반응 예측모델 무기화합물의 조성정보와 구조정보를 동시에 학습하는 생성모델을 구축하고, 기존의 소재 데이터베이스를 학습하여, 이를 바탕으로 제한되어있던 화학적 공간을 선택적으로 자유롭게 확장시켜 기존에는 발견할 수 없었던 숨겨진 유망한 신물질을 새롭게 발견할 수 있다. >
정 교수팀은 화학반응에서 널리 사용되는 미국 특허무역청(USPTO) 데이터를 이용해 유기 반응을 90% 이상의 정확도로 예측하는 데 성공했다. 개발된 모델은 실제 사용 시 모델에 높은 신뢰성을 제공하는 `예측의 불확실성'을 말할 수 있다. 예를 들어, 불확실성이 낮다고 간주되는 모델의 정확도는 98.6%로 증가한다. 모델은 무작위로 샘플링된 일련의 유기 반응을 예측하는 데 있어 소규모의 합성 전문가보다 더 정확한 것으로 나타났다.
이번 연구의 성공으로 연구팀은 다른 분야에서 좋은 성능을 보인 모델을 그대로 사용하던 기존 방법보다, 화학자가 생각하는 방법과 동일하게 신경망을 설계하는 전략이 더 합리적이고 우수한 성능을 보인다는 것을 입증했다. 연구팀은 이 연구를 활용하면 분자 설계 과정이 비약적으로 빨라질 것으로 기대하며, 새로운 화합물 개발에 실용적인 응용을 기대하고 있다. 정유성 교수팀은 현재 연구 성과의 특허 출원을 준비하고 있다.
< 그림 2. 표지논문 이미지: 화학반응의 결과를 알기 위해서는 실험을 통해 확인해야 하지만, 높은 정확도를 갖는 화학반응 예측 인공지능을 이용하면 잠재적으로 이러한 실험을 대체하거나, 미래의 디지털 실험실에서 물질 개발에 필요한 시간과 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다. >
우리 대학 생명화학공학과 첸수안(Shuan Chen) 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 '네이처 머신 인텔리전스(Nature Machine Intelligence)'에 9월호 표지논문으로 선정돼 출판됐다.
한편 이번 연구는 산업통상자원부와 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
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연구 AI도 ‘모른다’고 말한다... 과신 줄이고 신뢰성 높여
“AI도 스스로‘모른다’고 말할 수 있어야 한다.” 자율주행과 의료 진단 등에서 인공지능(AI)의 가장 큰 위험으로 지적돼 온‘과도한 확신(overconfidence·틀린 예측에 대하여 높은 확신을 보이는 현상)’문제를 해결할 새로운 접근법이 제시됐다. 우리 대학 연구진은 AI가 스스로 모르는 상황을 인식하도록 하는 학습 방법을 개발해, 과신을 줄이고 신뢰성을 높일 수 있는 기반을 마련했다. 우리 대학은 뇌인지과학과 백세범 석좌교수 연구팀이 딥러닝(deep learning·인공신경망을 활용해 데이터를 학습하는 인공지능 기술)에서 널리 사용돼 온 무작위 가중치 초기화(random initialization·신경망 학습 시작 시 가중치를 확률 분포에 따라 무작위로 설정하는 방식)가 인공지능의 과신을 유발하는 근본적인 원인일 수 있음을 규명했다고 27일 밝혔다. 연구팀은 이를 해
2026-04-27 -
행사 제5회 한국인공지능시스템포럼 조찬 강연회 성료
우리 대학 인공지능반도체대학원은 4월 8일(수) 오전 대전 오노마 호텔에서 '제5회 한국인공지능시스템포럼(KAISF)' 조찬 강연회를 성공적으로 개최하였다. 이번 강연회는 인공지능이 물리 세계와 직접 맞닿으며 산업 현장에 빠르게 스며드는 'Physical AI' 시대를 주제로, 총 63명의 산학 전문가가 참석한 가운데 활발한 논의가 이루어졌다. 초청 강연은 ㈜NC AI 이연수 대표이사와 김민재 CTO가 '물리 내재화 기반의 차세대 피지컬 AI와 전주기 통합 플랫폼 개발 현황'을 주제로 공동 진행하였다. 강연에서는 AI 기술의 발전으로 물리 법칙을 스스로 이해하는 피지컬 AI가 로봇 산업의 판도를 바꾸고 있는 현황을 소개하며, 다음 세 가지 핵심 내용을 중심으로 전개되었다. ▲질량·마찰·탄성 등 역학적 관계를 내재화한 WFM(월드 파운데이션 모델) 핵심 기술 및 로봇 파운데이션 모델(RFM) 기반 작업 지능 최적화 ▲Sim-to-Real 간극을 최소화
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우리 몸의 단백질은 스위치처럼 작동한다. 약물이 단백질에 결합하면 결합 부위 구조가 변하고, 그 변화가 단백질 전체로 전달돼 기능이 켜지거나 꺼진다. 구글 딥마인드의 알파폴드3는 약물-단백질 결합 여부와 결합 부위의 3차원 구조를 예측하는 데 성공했지만, 약물이 결합한 뒤 단백질 내부에서 어떻게 신호를 전달하고 단백질 전체 구조를 바꿔서 실제로 단백질의 기능을 활성화하거나 억제하는지까지는 예측하지 못했다. 우리 대학 연구진이 약물이 ‘붙는지’가 아니라 ‘실제로 작동하는지’까지 예측하는 AI를 개발했다. 우리 대학은 바이오및뇌공학과 이관수 교수 연구팀이 대표적인 신약 표적인 G-단백질 결합 수용체(GPCR)에 대해, 후보 물질이 단순히 결합하는지를 넘어 실제로 단백질을 활성화하는지까지 예측하는 인공지능 모델 ‘GPCRact(지피씨알액트)’를 개발했다고 8일 밝혔다. GPCR(G-Protein Coupled Rece
2026-03-09 -
연구 기계공학과 윤국진 교수 연구팀, 세계 최고 권위 ‘CVPR 2026’ 논문 10편 채택,글로벌 AI 연구 선도
우리 대학 기계공학과 윤국진 교수 연구팀이 세계적인 컴퓨터 비전 학술대회인 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2026(CVPR 2026)에서 주저자로 총 10편의 논문을 채택시키며, 연구팀의 압도적인 학술적 역량을 다시금 증명했다. CVPR은 인공지능과 시각 지능 분야에서 가장 큰 영향력을 가진 국제 학술 대회로, 1983년 시작된 이래 매년 엄격한 심사를 거쳐 우수 논문을 선정한다. 올해 CVPR 2026에는 전 세계에서 총 16,092편의 논문이 제출되었으며, 그중 4,090편이 채택되어 약 25.42%의 낮은 채택률을 기록하였다. 단일 연구실에서 주저자/교신저자로 10편의 논문이 동시에 채택되는 것은 국제적으로 매우 독보적인 성과로 평가받는다. 윤국진 교수 연구팀은 인간 수준의 시각 지능 구현을 목표로 폭넓은 연구를 수행하고 있다. 이번에 채택된 논문들은 이벤트 카메라 기반 기술, 자율주행 인
2026-03-06 -
연구 전 세계 슬럼가 찾아내는 AI 개발..AAAI 2026 최우수논문상
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2026-03-06