데이터공학 연구실(DELab)은 AI를 활용해 신약 후보 발굴·최적화·검증 전주기의 효율을 체계적으로 고도화하는 연구를 수행하고 있습니다.
특히 생성모델, 최적화 기법(강화학습 등), 그래프 신경망(GNN)을 핵심 도구로 삼아 신약 개발을 주제로 한 연구 성과를 국내외 학술지·학회에 다수 게재·발표했습니다.
현재 신약 개발 관련 정부 과제 2건을 수행 중이며, 개발한 모델을 실제 신약 개발 파이프라인에 적용해 실행 가능성과 실용성을 검증하고 있습니다.
또한 병원·기업·공공연구기관과의 긴밀한 협업을 통해 문제를 다각도로 접근하고 있으며, 현재 성과를 넘어 임상적·산업적 임팩트를 갖는 새로운 연구 주제로 적극 확장하고 있습니다.

세부 연구 분야
- 생성모델을 활용한 저분자·단백질 설계
- 최적화 알고리즘(예: 강화학습)을 통한 분자 최적화
- 최신 AI 기법을 활용한 저분자·단백질 물성 예측
- 그 외 AI 기법을 활용한 신약개발 전 분야

수행 중인 정부 과제
- 알파폴드3과 베이지안 플로우 네트워크를 활용한 리만 공간 기반의 속성제어형 3차원 분자 생성 기법 연구
- 인공지능 활용 혁신신약 발굴 사업

CV, 성적표, 본인이 수행한 연구의 프로젝트 자료 제출

지원 문의
delab.yonsei@gmail.com

AI 신약 개발을 주제로 한 연구 경험 매우 우대 (게재 논문이 있는 경우 제출 — 국내 저널·학회 포함)

- 생활비 지원(등록금 충당 가능)
- 논문 실적에 따른 인센티브
- 학회·세미나 참가 지원- 연구장비(GPU) 지원