동국대 컴퓨터·AI학부 임상수 교수 연구팀(AI Health Imformatics 연구실), KCC2025 학부생부문 최우수상 수상

△ 왼쪽부터 동국대학교 컴퓨터·AI학부 임상수 교수, 동국대학교 AI융합학부 이예은 학사과정, 동국대학교 컴퓨터·AI학부 모주현 학사과정

저자: 모주현, 이예은, 이명진, 임상수
분야: 인공지능-데이터(지능/과학/마이닝) 융합
제목: 분자 구조의 다중 시각 그래프 통합을 통한 신경 임베딩 기법
초록
기존 단일 분자 그래프 표현은 분자의 구조적 복잡성을 충분히 포착하는 데 한계가 있다. 이에 본 연구는 SMILES 기반 분자 표현을 다양한 구조적 관점에서 분석하기 위해 BRICS, Murcko scaffold, Junction Tree 세 가지 분해 기법을 통합한 새로운 분자 구조 학습 프레임워크를 제안한다. 각 분해 기법에서 추출한 하위구조를 triple-view 그래프 형태로 구성하고, 이를 그래프 트랜스포머 기반 모델에 적용하여 분자의 복잡한 구조 정보를 정밀하게 반영할 수 있도록 설계하였다. MoleculeNet 벤치마크 데이터셋을 활용한 예측 과제에서 제안 모델은 기존 기법 대비 우수한 성능을 보였으며, ablation 실험을 통해 세 분해 기법의 통합이 성능 향상에 핵심적으로 기여함을 확인하였다.