Novelism

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. “..

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..

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. ..