국내 연구진이 분자 특성을 보다 정확하게 예측하는 인공지능(AI) 모델을 개발해 국제 학술지에 연구 성과를 게재했다.

인하대학교(총장 조명우)는 데이터사이언스학과 김재오 교수 연구팀 소속 장윤석 학생(석사과정)이 수행한 분자 특성 예측 연구가 화학정보학 분야 국제 학술지 ‘Journal of Cheminformatics’에 최근 온라인 게재됐다고 6일 밝혔다.

이번 연구는 분자 구조와 화학적 정보를 함께 활용해 분자 물성을 예측하는 새로운 인공지능 프레임워크를 제안한 것이 핵심이다. 연구 제목은 ‘분자 물성 예측을 위한 통계적 간결한 변수 선택 기반 멀티모달 그래프 융합’이다.

최근 분자 특성 예측 분야에서는 분자 구조를 그래프로 표현해 학습하는 그래프 신경망(Graph Neural Network)이 활용돼 왔지만 복잡한 화학적 특성을 충분히 반영하지 못한다는 한계가 지적돼 왔다.

김재오 교수 연구팀은 이를 보완하기 위해 그래프 신경망과 화학적 서술자를 구조적으로 결합하는 새로운 프레임워크 ‘KROVEX’를 제안했다. 이 모델은 통계적 방법을 통해 예측에 실제로 중요한 화학적 정보만을 자동으로 선별해 학습에 활용하는 방식으로 예측 정확도를 높인 것이 특징이다.

연구 결과, 제안된 모델은 기존 그래프 기반 분자 예측 모델 대비 성능 향상을 보이며, 분자 특성 예측의 신뢰성을 높일 수 있음을 입증했다. 해당 성과는 신약 개발, 독성 물질 특성 예측 등 다양한 화학·바이오 분야로의 확장 가능성을 보여준다는 평가다.

김재오 교수는 “이번 연구는 복합적인 분자 정보를 효율적으로 결합해 예측 성능을 개선한 사례”라며 “연구를 주도한 학생이 국제적으로 경쟁력 있는 성과를 도출했다는 점에서도 의미가 크다”고 말했다.

이번 연구는 경찰청 과학적 범죄수사 고도화 기술개발 과제의 지원을 받아 수행됐다.