소재·신약개발에서 정확도 높은 방법론만이 전부는 아닙니다

이 글은 제가 신약개발과 소재개발 연구를 처음 시작했을 때부터 지금까지 크게 변하지 않은 생각이자, 연구자로서의 제 성향과 신념이기도 합니다. 어쩌면 제가 그동안 다른 연구자들에게 말하고 싶었던 것의 전부라고 생각합니다. 소재개발이나 신약 설계는 실험이건, AI이건 하나의 메소드로 해결할 수 있는 일이 아닙니다. 이것은 기본적으로 탐색 문제이며, 제한된 시간과 자원으로 어떻게 효율적으로 답을 찾아가는가가 기본 뼈대입니다. 여기에는 다양한 기술과 방법론이 필요합니다. 하지만 개별 방법론의 성능이 좋다고 해서 프로젝트의 성공이 보장되는 것은 아닙니다. 오히려 중요한 것은 각각의 방법론이 무엇을 잘하고 무엇을 놓치는지 이해하고, 그것들을 어떤 순서와 방식으로 조합할 것인가에 가깝습니다. 사실 우리가 최종적으로..

그냥 아무 소리나 1.

과거엔 "내 꿈을 위해 아무도 나를 도와주지 않는다"라 한탄했지만,이젠 "내 꿈을 위해 나는 무엇을 지불할 수 있는가?" 를 생각하고 있습니다. 질문을 이렇게 바꿔보니 제가 꿈을 이루지 못한 이유가 무엇인지 알 수 있습니다.진지하게 꿈을 위해 자신을 내던질 각오가 부족하기 때문입니다. 나를 도와줄 누군가가 부족하기 때문이 아니었습니다. 남이 나를 알아주지 못하는것을 탓하지 말고, 내가 그것을 위해 무엇을 지불하였는지 생각하여야 합니다.

이야기 2026.08.13 0

연구자이자 사업가로서의 나의 길

저의 학문적 배경은 기초과학에 가깝습니다.저는 물리학을 전공했고, 세부 전공도 이론물리학, 그중에서도 계산과 시뮬레이션을 활용한 연구였습니다. 박사후연구원 시기부터는 조금 다른 연구를 했습니다. 보다 응용적인 연구, 혹은 기술적인 분야를 연구했습니다. 단백질 구조 예측, 인공지능을 이용한 다양한 예측 모델, 약물 디자인 등이 그 예입니다.다만 연구 주제가 기술적이었더라도, 저는 항상 원리를 탐구하는 접근을 추구했습니다. 예를 들어 제가 개발한 단백질 도메인 경계 예측 방법론은 “단백질의 도메인은 진화의 단위다”라는 원리에서 출발했습니다. 원리와 기술은 합리적으로 연결될 수 있다는 것이 저의 믿음입니다. 제가 학계 사람들과 이야기하다보면 보통 자연과학자들은 공학에 대해 이런 지적을 할 때가 많습니다. “..

이야기 2026.05.23 0

FragDock Framework

FragDockRL 논문의 리비전을 업데이트 했습니다. https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.08.12.670002v2 이번에 논문 리비전을 거치면서 논문 구성과 프로그램 코드를 완전히 재구성하였습니다. 일단 FragDock Framework 입니다. core 구조를 포함한 initial building block에서 출발하는 building block assembly와 tethered docking을 기반으로 만든 Framework입니다. 여기에 추가로 탐색방법들이 필요합니다. 기존의 FragDockRL 은 FragDock Framework 안의 하나의 method로 개편되었고, 탐색을 담당합니다. 그리고 그 외에도 Beam Search, MCTS, Ran..

연구에 AI를 사용해본 이야기

이번 논문 리비전을 약 3개월 정도 진행하면서, 소스코드를 완전히 갈아엎고 논문의 기존 내용도 대부분 버린 뒤 새로 작성하게 되었습니다.솔직히 말하면, 저도 제가 왜 그렇게까지 했는지 잘 모르겠습니다. 리뷰어의 코멘트는 아마 일부 내용을 고치고 결과 데이터를 조금 더 보충하라는 뜻이었을지도 모릅니다. 그런데 막상 하나씩 고치다 보니, Method를 Framework으로 확장해야해서 코드의 확장성도 문제가 되었고, 논문의 흐름도 마음에 들지 않아, 결국 거의 처음부터 다시 만드는 수준이 되었습니다.지금까지 했던 연구 중에서 가장 많은 정성을 들인 작업이었습니다. 이번 리비전에서는 코드 리팩토링과 논문 작성 양쪽 모두에 ChatGPT를 적극적으로 활용했는데, 그 과정에서 느낀 점을 간단히 적어보려 합니다. ..

이야기 2026.05.11 0