약학대학

약학과 김현우 교수 연구팀, 인공지능 분야 최고 권위 학회 ICLR 2026 논문 채택

 약학과 김현우 교수 연구팀이 인공지능(AI) 분야 세계 최고 권위 학회인 ‘ICLR 2026 (International Conference on Learning Representations)’에 제출한 논문이 최종 채택되었다. 이번 연구는 카이스트(KAIST) 김우연 교수 연구실과의 공동연구로 진행되었으며, 김현우 교수가 공동교신저자로 참여하여 천연물 화학 전문성을 AI 모델에 결합하는 성과를 거두었다.

 ICLR은 머신러닝 및 딥러닝 분야의 최신 이론과 기술이 발표되는 세계적인 학회로, 매년 엄격한 심사를 거쳐 논문을 선정한다. 연구팀의 이번 논문 채택은 천연물 연구와 인공지능 기술을 융합한 천연물 AX(AI Transformation) 분야의 선도적인 연구 역량을 입증한 결과로 평가된다.

그림 1. FragFM 프레임워크 개요 및 분자 생성 과정

 천연물은 일반적인 화합물에 비해 구조가 복잡하고 고유한 골격을 가지고 있어 기존 AI 모델로는 생성과 설계에 한계가 있었다. FragFM은 의미 있는 분자 단위인 프래그먼트를 기반으로 학습하여 생성 효율을 높였으며, 특히 대규모 프래그먼트 라이브러리를 효과적으로 다루는 ‘확률적 프래그먼트 백(Stochastic Fragment Bag)’ 전략을 통해 모델의 확장성을 확보하였다.

 또한 연구팀은 현대 분자 생성 모델이 천연물 특유의 복잡한 구조를 얼마나 정밀하게 구현하는지 평가할 수 있는 새로운 벤치마크인 ‘NPGen(Natural Product Generation)’을 함께 발표하였다. 실험 결과, FragFM은 기존 모델 대비 뛰어난 생성 성능을 보였으며, 특히 생물학적으로 유효한 천연물 유사 구조를 효과적으로 포착하는 것으로 나타났다.

 김현우 교수는 “이번 연구는 천연물 화학의 전문 지식과 최신 AI 방법론을 결합하여 분자 설계의 새로운 가능성을 제시했다는 데 의의가 있다”며, “제안된 FragFM 기술과 NPGen 벤치마크가 향후 천연물 기반의 신약 개발 및 고부가가치 소재 설계 과정을 가속화하는 핵심 기술로 활용되기를 기대한다”고 밝혔다.