APC연구실 소속 송태웅, 박현준 석사과정생은 한국연구재단으로부터 2025년도 석사과정생 연구장려금 지원사업에 최종선정 되었음을 안내 받았으며, 향후 1년간(25.09.01~26.08.31) 연구지원을 받게 되었습니다.

송태웅 석사과정생은 "약물 적응증 예측을 위한 거대 언어 모델 기반 중간 표현에 관한 연구"를 목표로 LLM 관련 기술을 개발하고, 박현준 석사과정생은 "항원-항체 상호작용 예측을 위한 상보성 결정 부위 예측 알고리즘 연구"를 주제로 단백질 데이터 분석 기술을 개발할 예정입니다.

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한림대학교 융합연구 활성화를 위해 6개의 학과(소프트웨어학부, 사회복지학과, 융합과학수사학과, 의학부, 생명교육학과, 바이오메디컬학과) 대학원 연구실들이 모여서 서로의 연구내용을 공유하는 연합 랩미팅이 2일에 걸쳐서 성황리에 이루어졌습니다.

공동세미나에 함께해주신 이아영교수님(사회복지학과), 김한수교수님(융합과학수사학과), 김효승교수님(소프트웨어학부), 오상욱교수님(바이오메디컬학과), 장태순교수님(생명교육융합학과), 전세진교수님(의학부)께 감사의 인사를 드립니다. 그리고 열성적인 연구발표 및 토론에 참여해주신 대학원생 및 학부연구생분들께도 감사드립니다.

대규모 행사 운영에 대한 미숙함으로 인해 모든 분들께 발표 기회를 드리지 못했던 부분, 일정 조율이 어려웠던 부분 등의 아쉬운 부분이 많았지만, 긍정적 평가를 해주시고 다음에도 참석하기를 희망해주셔서 대단히 감사드립니다. 다음 제3회에서는 체계적으로 운영이 되도록 프로그램을 구상하고 더욱더 규모가 있는 세미나로 맞이하겠습니다.

APC 연구실 소속 송태웅 석사과정생이 지난 7월 2일부터 4일까지 개최된 한국컴퓨터종합학술대회에서 「거대 언어 모델 기반의 분자 물성 예측을 위한 분자 프롬프트 엔지니어링 기법에 관한 연구」를 발표하여 우수발표논문상 을 수상하였습니다.

본 연구는 신약 후보물질을 보다 정확하게 식별하기 위한 거대언어모델(LLM) 응용 기술을 제안한 것입니다. 기존의 분자 물성(molecular property) 예측 모델들은 주어진 분자 구조 정보만을 활용하기 때문에 예측 성능 향상에 한계가 있다는 점을 지적하고, 이를 극복하기 위해 구조 정보에 더해 물리·화학적 지식에 관한 LLM의 사전지식을 예측 과정에 함께 활용하는 방법을 제안하였습니다.

이번 성과는 송태웅 학생을 비롯해 연구에 함께 참여한 김진혁 학생과 박현준 학생의 노력의 결실입니다. 세 분의 수상을 진심으로 축하드립니다!

APC연구실 소속 김진혁 석사과정생은 지도교수와 함께 강원특별자치도교육청의 지원을 받아 강원지역 고등학생들을 대상으로 인공지능 신약개발 이론 및 실습 교육을 수행하였습니다.

본 교육은 고교학점제 시행에 따른 고교생의 흥미와 적성에 맞는 진로선택 및 학업 설계 도움을 목표하며, 학생들에게 신약개발을 위한 프로그래밍 및 수학적 모델링 기법을 소개하는 시간을 가졌습니다. 나아가, 학생들과 함께 파이썬을 이용하여 약물 독성 예측 AI를 개발해보는 실습도 수행하여, 학생들의 흥미를 일으키고 적성을 알아보는 시간도 가졌습니다. 이러한 교육 활동을 통해 차세대 AI 신약개발 인재들이 많이 양성되기를 바랍니다.

한국연구재단의 지원을 받아 H100 그래픽카드를 추가 구입하여 연구실의 딥러닝 서버를 업그레이드하였습니다. NVLink Bridge까지 장착함에 따라 vRAM 160GB까지 활용할 수 있게 되어 더욱 다양한 연구들을 시도할 계획입니다.

APC연구실 소속 김윤지 학사과정생이 참여한 캡스톤디자인팀(무드드)이 지난 20일 춘천ICT벤처센터에서 개최된 2025 생성형 AI 아이디어 경진대회에서 장려상을 수상하였습니다.

무드드팀은 시민생활 편의를 위하여 'LLM 기반 춘천시 쓰레기 분리배출 가이드 앱'을 기획 및 개발하였으며, 해당 앱은 사진 속 쓰레기를 CNN 모델을 통해 분류하고, LLM을 이용하여 '춘천시 쓰레기 배출 규정 문서' 기반의 올바른 배출 방법을 사용자에게 안내합니다. 자세한 소식은 춘천시 보도자료에서 확인하실 수 있습니다.

다시 한 번 무드드팀(김윤지, 양지원, 김민수)의 수상을 진심으로 축하합니다! 

APC연구실 소속 김진혁 석사과정생이 제1저자로 참여한 논문이 SCIE 등재 국제학술지인 The Journal of Supercomputing에 게재되었습니다.

해당 연구에서는 딥러닝 기반 분자 구조 인식 기술(Optical Chemical Structure Recognition, OCSR)의 한계를 극복하기 위해, 확산 확률 모델(Diffusion Probabilistic Model)을 활용한 데이터 증강 기법을 새롭게 제안하였습니다.

본 연구에서는 RePaint 알고리즘을 통해 손그림 이미지의 왜곡과 불규칙성을 모사한 학습 데이터를 생성함으로써, OCSR 성능을 최대 3.82배 향상시키는 성과를 달성하였습니다. 많은 실험 결과를 통해 제안 기법의 실질적 응용 가능성을 입증하였으며, 이는 AI 기반 신약개발의 핵심 기반 기술인 분자 구조 디지털화에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.

다시 한 번 김진혁 학생의 연구성과를 진심으로 축하합니다! 

APC연구실에서는 컨테이너 기반의 시스템 개발 및 운영 자동화 기술에 관심 있는 학부 연구 인턴을 모집합니다. 본 인턴십 프로그램은 도커(Docker) 및 쿠버네티스(Kubernetes) 기술을 체계적으로 학습하고, 실제 연구 및 개발 프로젝트에 참여하는 것을 목표로 합니다. 신약개발에 관한 AI 기술 서비스를 위한 컨테이너 환경 구축에 많은 관심과 참여를 바랍니다.

한림대학교 소프트웨어학부 및 인공지능융합학부 학부생들의 연구 역량을 높이기 위한 대학원 연구실 소개하는 자리에 APC연구실이 함께 하였습니다. 100여명의 대학생들이 경청해주었으며, 생물정보 및 화학정보 처리를 위한 AI/SW 개발에 많은 관심을 가져주시기를 바랍니다. 본 연구실로 대학원 진학에 관심있는 분들께서는 홈페이지의 모집요강을 확인하셔서 연락주시기 바랍니다.

한림대학교 융합연구 활성화를 위해 소프트웨어학부, 의학부 그리고 바이오메디컬학과 연구실들이 모여서 서로의 연구내용을 공유하는 연합 랩미팅이 성황리에 이루어졌습니다.

공동세미나에 함께해주신 오상욱교수님(바이오메디컬학과), 전세진교수님(의학부), 최규현교수님(의학부)께 감사의 인사를 드립니다. 그리고 열성적인 연구발표 및 토론에 참여해주신 대학원생 및 학부연구생분들께도 감사드립니다.

제1회 공동세미나라서 부족하고 아쉬운 부분이 많았지만, 다음 제2회에서는 보완된 모습을 보여드리고 더욱더 규모가 있는 세미나로 연구원분들을 맞이하겠습니다.

교내외에서 AI 활용 교육에 관한 강의(워크숍, 세미나 등)를 진행하거나, AI 활용 교수법 연구를 수행한 교수님을 대상으로 발급하는 배지입니다.

화학정보학은 AI/SW 그리고 BIO/Chemistry 등 많은 전공들의 오케스트라(융합)가 필요한 전문분야입니다. 다양한 전공지식을 효과적으로 교육할 수 있도록 AI 활용 교수법을 계속해서 연구해나아갈 계획입니다.

SW중심대학사업단에서는 한림대학교 재학생들의 open-source 활용 역량을 높이기 위해 다양한 오픈소스 특강을 진행하고 있습니다.

10월07일에 진행되는 특강에서는 Python 개발자들을 위한 Anaconda 환경 구축 방법을 소개합니다.

Python으로 개발된 AI 기술들이 서로 다른 환경에 최적화되어 있기 때문에, 여러가지 다양한 환경을 구축 및 관리할 수 있는 Anaconda는 개발자 및 대학원 진로를 목표하는 학생들에게 중요할 것입니다.

한림대의료원과 한림대학교가 공동으로 주관하는 의료데이터 분석 경진대회가 접수중에 있습니다. (접수기간: 24.09.02 ~ 24.10.09)

본 경진대회의 주 내용은 차세대 연구 분석 포털(www.hero.re.kr)의 데이터와 분석솔루션 활용하여 참신한 개발·분석 결과물 도출입니다.

실제 뇌졸중 환자들의 데이터를 다루어야 하기 때문에, 의학지식 관련으로 어려움이 있는 팀은 APC연구실로 상담문의를 주시면 도움을 드리도록 하겠습니다.

한림대학교 학부생분들의 많은 참여 바랍니다.

한림대학교 융합연구 활성화를 위해 소프트웨어학부와 의학부 연구실이 참여하는 공동세미나가 성황리에 이루어졌습니다.

공동세미나에 함께해주신 신범주교수님(소프트웨어학부), 전세진교수님(의학부)께 감사인사를 드립니다. 그리고 열성적인 연구발표 및 토론에 참여해주신 학부연구원분들께도 감사드립니다.

제1회 공동세미나라서 부족하고 아쉬운 부분이 많았지만, 다음 제2회에서는 보완된 모습을 보여드리고 더욱더 규모가 있는 세미나로 연구원분들을 맞이하겠습니다.

한국연구재단의 지원을 받아 H100 딥러닝 서버를 구축하였습니다.

Nvidia H100 그래픽카드의 거대한 메모리 공간(vRAM 80GB)을 활용하여, 본 연구실에서는 LLM, AlphaFold 등 거대 AI 모델 기반의 연구를 수행할 예정입니다.

24-1학기 강화학습 수업이 "AI결합학습열정상"을 수상했습니다.

좋은 수업으로 추천해준 참가 학생에게 진심으로 감사의 인사를 드립니다. 공모전 작품에 쓰여있던 것처럼 본인의 AI 활용 능력을 계속해서 발전시켜 나아가시길 응원합니다.

수상에 힘입어, 한림대 학생들을 위하여 계속해서 노력하고, 더욱 발전된 수업이 될 것을 약속 드립니다.

아래의 URL를 통해 한림대 교육혁신센터 관련 글 및 공모전 출품작을 찾아보실 수 있습니다.

ctl.hallym.ac.kr/ko/support/prize/view/261?p=1 

한림대학교 공학관 1336호 출입구에 APC 연구실 표찰이 새롭게 부착되었습니다.

멋진 표찰이 생긴 만큼 AI 및 화학정보학 인재 양성을 목표로 열심히 하는 인공지능 화학정보학 연구실이 되겠습니다.

한림대 학생 및 교직원분들의 많은 관심과 응원 부탁드립니다.

김진혁 연구원과 송태웅 연구원이 공동으로 연구한 "광학 분자구조 인식 성능  향상을 위한 DDPM 기반의 분자구조 생성 및 준지도학습 연구" 내용을 국내 저명한 학회 중 하나인 한국정보처리학회 ASK2024에서 발표합니다.

광학 분자구조 인식(OCSR), DDPM, 준지도학습(semi-supervised learning) 등 다양한 기술이 융합된 연구이오니 많은 관심 부탁드립니다.

24년05월부로 연구실의 연구주제 및 전문분야를 강조하기 위해 연구실 이름이 새로워집니다.

• 기존: 생물 및 화학정보 인공지능 연구실
  (AI in Bio-Cheminformatics Laboratory; ABC Lab.)

• 신규: 인공지능 화학정보학 연구실
  (AI-Powered Cheminformatics Laboratory; APC Lab.)

 APC 연구실에 많은 관심과 응원을 바랍니다. 감사합니다.

한국연구재단으로부터 기초연구/우수신진 사업에 최종선정 되었음을 안내 받았으며, 향후 3년간(24.04.01~27.03.31) 연구지원을 받게 되었습니다.

본 연구실은 "돌연변이 단백질을 표적하는 신약후보물질 발굴을 위한 거대 사전학습 모델 기반의 분자구조 설계 기법 연구"를 목표로 열심히 나아갈 예정입니다.

상기 연구주제에 관심있고 참여를 희망하는 학생분들께서는 PI에게 연락주시기 바랍니다.

소프트웨어학부 신입생들을 대상으로 하는 ABC 연구실 설명회가 무사히 마무리되었습니다.

소프트웨어세미나1 담당하시는 이선우 교수님 및 경청해주신 신입생 여러분들께 진심으로 감사드립니다.

신입생분들에게 생물정보학 또는 화학정보학 모두 생소한 SW분야이지만, 관심을 갖고 저희 ABC연구실로 찾아와 함께 열심히 연구하는 날이 오기를 기대하고 있겠습니다.

ABC 연구실의 대표 연구주제 중 하나인 "신약개발을 위한 AI기반 분자구조 최적화 기법"에 대한 특강이 이루어졌습니다.

많은 교수님들과 학생분들이 참여해주셔서 대단히 감사드립니다.

자세한 내용은 아래의 데이터사이언스학부 홈페이지를 통해 확인 부탁드립니다.

hcms.hallym.ac.kr/data/edu01.do?mode=view&articleNo=58751 

최종환교수님 외 2명의 교수님들에 관한 인터뷰 기사가 10월 19일자로 한림대 공식 블로그에 게재되었습니다.

자세한 내용은 아래의 블로그 주소를 통해 확인 부탁드립니다.

blog.naver.com/hallymde1330/223241120081