한림대학교 컴퓨터공학과 송태웅, 박현준 석사과정생, ‘2025년도 석사과정생 연구장려금 지원사업’ 신규과제 선정

<사진: (왼쪽부터) 한림대 반도체 컴퓨터공학과 송태웅 석사과정생, 박현준 석사과정생>

 한림대학교(총장 최양희) 일반대학원 컴퓨터공학과 송태웅, 박현준 석사과정생(지도교수: 소프트웨어학부 최종환 교수)이 교육부와 한국연구재단이 공동 주관하는 ‘2025년도 석사과정생 연구장려금 지원사업’ 신규과제에 선정됐다.

 송태웅 석사과정생은 저분자 화합물 데이터를 처리하기 위한 거대 언어 모델(LLM) 활용 기법을 연구하고 있으며, ‘약물 적응증 예측을 위한 거대 언어 모델 기반 중간 표현에 관한 연구’를 주제로 연구 과제를 수행할 예정이다.

 해당 연구는 약물의 분자 구조와 질병 증상 사이의 연관성을 LLM이 더 쉽게 포착할 수 있도록 새로운 표현 방식을 개발하는 것을 목적으로 하며, 새롭게 표현된 데이터는 LLM이 약물과 질환의 관계를 정밀하게 학습하도록 돕고, 이를 통해 약물이 어떤 질환 치료에 효과가 있을지를 보다 정확하게 예측할 수 있을 것으로 기대된다.

 박현준 석사과정생 약물과 단백질의 결합 및 단백질 간 결합을 예측할 수 있는 딥러닝 기술을 연구하고 있으며, ‘항원-항체 상호작용 예측을 위한 상보성 결정 부위 예측 알고리즘 연구’를 주제로 연구 과제를 수행할 예정이다.

 해당 연구는 항체의 가변영역 내에서 항원과 특이적으로 결합하는 상보성 결정부위(CDR)를 예측하고, 이를 기반으로 예측된 상보성 결정부위와 항원 간 상호작용을 정밀하게 모델링할 수 있는 딥러닝 기술 개발을 목적으로 한다. 이러한 기술은 인공지능이 단순한 서열 분석을 넘어 단백질의 구조적 및 기능적 맥락에서 항원-항체 결합 메커니즘을 심층적으로 이해하고 분석할 수 있게 할 것으로 기대된다.

 지도교수인 최종환 교수는 “두 연구 모두 신약후보물질을 효과적이고 효율적으로 발굴하기 위해 필요한 in silico 기술들”이라며, “거대 언어 모델의 활용은 약물의 구조적 정보와 치료 효과 간의 상관관계를 분석하는 기초가 되고, 항원·항체의 상보성 결정 부위를 예측하는 것은 첨단 항체 치료 기술 개발의 초석이 되는 연구”라고 설명했다. 이어 “이러한 다학제적 융합연구에 도전하는 학생들에게 격려를 보내며, 미래 연구 세대에게 융합형 인재로서 희망과 귀감이 되길 바란다”고 말했다.

 한편, 석사과정생 연구장려금 지원사업은 국가 연구역량 강화 및 혁신적 성과 창출을 위해 이공분야 학문후속세대 양성과 연구 다양성 확대를 목표로 하는 사업이다.