(서울=뉴스1) 권형진 기자 = 가톨릭대학교 연구진이 분자의 핵심 작용기를 자동으로 식별하고 성질을 예측할 수 있는 그래프 신경망 사전 학습 기법을 개발했다.
18일 가톨릭대에 따르면, 인공지능학과 이오준 교수와 네트워크과학 연구실 소속 황반튀 박사과정생이 진행한 이번 연구 성과가 세계 최고 권위의 인공지능(AI) 분야 국제학술대회인 'AAAI 2025'에서 발표 논문으로 채택돼 우수성을 인정받았다.
인공지능(AI)을 활용한 신약개발 경쟁이 치열해지면서 AI 신약 개발의 핵심인 분자구조 분석 연구가 중요하지만 데이터 확보가 어려워 한정된 공개 벤치마크 데이터 세트에 의존하는 한계가 있었다.
이에 이 교수팀은 분자구조 분석과 분자 성질 예측의 정확도를 높이며 데이터 부족 문제를 해결할 새로운 그래프 신경망 기법을 개발했다.
이번 연구에서 개발된 '서브그래프 조건부 그래프 정보 병목' 기법은 그래프 신경망이 분자 내 특정 화학 반응을 담당하는 핵심 작용기를 자동으로 식별할 수 있도록 사전학습을 수행한다.
특히 기존 분자구조 그래프 신경망 기술이 간과했던 △분자 내 핵심 작용기 탐지 능력 △고분자 물질의 성질 예측 △분석모델의 해석 가능성을 크게 향상해 기존 기술보다 뛰어난 성능을 보였다.
연구팀은 이번 연구가 신약 개발을 비롯해 다양한 산업에서 신소재 개발을 위해 활용될 것으로 기대한다. 이번에 개발된 기법을 적용하면 그래프 신경망의 학습 효율성과 성능이 대폭 향상돼 신약 개발 전 과정에서 AI 모델 활용이 가능해져 연구·개발 속도가 가속화될 것으로 예측한다.
이 교수는 "이번 연구는 기존 그래프 신경망 방식의 한계를 극복하고 분자 구조 분석의 새로운 가능성을 제시했다"며 "신약 개발을 비롯한 다양한 산업에서 중요한 기술로 자리 잡을 것으로 기대된다"고 말했다.
한편, 가톨릭대 인공지능학과는 이번 연구 성과 외에도 2023년 ICCV와 EACL, 2024년 AAAI, KDD, EMNLP 등 주요 국제학술대회에서 연구 성과를 발표하며 2022년 9월 첫 신입생 입학 이후 짧은 기간 동안 괄목할 만한 성과를 내고 있다.
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