Novelism

ChatGPT 한테 나폴리 피자 만드는 법 물어보고 시키는대로 반죽합니다. 그 위에 토마토 소스 바르고 치즈 올립니다. 그리고 오븐에서 가장 센 온도 (제거는 230도) 로 10분 미만으로 굽습니다. 맛있습니다. 제가 지금까지 시도한 빵 종류 중에서 직접 계량해서 반죽부터 시작한거 중에서 유일하게 성공했네요. 하는김에 반죽도 구워봤습니다. 맛있네요. 청어 싸게 팔길래 주문했습니다. 500g 만오천원 정도 합니다. 너무 오랜만에 하니까 껍질 까는 법이 갑자기 기억이 안나서 맨탈이 붕괴하였습니다. 대충 초밥도 만들었지만, 청어는 반마리 초장 찍어서 통으로 뜯어먹는게 좋습니다. 저는 식초 냄새를 안좋아해서 레몬,소금,설탕을 섞어서 사용합니다. 봉초밥... 야만스러운 토치질...

볼리비아에서 몇달 살다온 사람이 엠파나다가 먹고 싶다고 해서 만들었습니다. 올해 1월에 만들었는데, 만든지 좀 되서 잘 기억이 안나네요. 뭔가 집에 있는 향신료를 마구 섞었고... 큐민도 좀 들어간 것 같네요.당근, 양파, 감자, 다진 고기하고 볶다가 향신료를 넣었습니다. 볶아진 소는 식힌 후에 페스트리 생지로 싸고, 겉에 계란물을 바른 후 오븐에 구웠습니다. 온도 시간은 잘 기억이 안나네요. 다 익은 재료를 넣은거라 딱히 오래 하진 않았을텐데...

FragDockRL 논문이 10월 8일 JCIM에 게재되었습니다. https://doi.org/10.1021/acs.jcim.6c02851 FragDockRL: A Reinforcement Learning Method for Fragment-Based Ligand Design via Building-Block Assembly and Tethered DockingAbstract. Efficient exploration of combinatorial chemical space under synthetic constraints remains a central challenge in computational molecular design.pubs.acs.org 이 일을 하려고 처음 계획했던 것이 2020년이었..

예전에 제가 했던 말을 조금 각색해서 쓴 것입니다. 저도 정확히 제가 무엇이라 말했는지 기억이 안나서요.지금 시점이 아니라, 그때의 시점으로 작성하였습니다. 지난날들을 돌이켜보니, 수십 년 동안 살면서 배운 것보다 지난 수년간 배운 것이 더 값지고, 지난 수년간 배운 것보다 지난 1년 동안 배운 것이 더 값졌다는 생각이 들었습니다. 저는 여러 번 연구 분야를 바꿨습니다. 대학에서는 물리학을 전공했고, 석사·박사 과정에서는 고체이론물리학을 전공했습니다. 박사후연구원으로 4년간 단백질 구조 예측을 연구했고, 그 후 1년간 신약개발과 머신러닝을 연구했습니다. 이렇게 이전과 다른 분야들로 옮기면서 새로운 것을 배울 때마다, 내가 모르는 세상이 얼마나 넓고 깊은 지를 알게 되었습니다. 앞으로의 삶에서도 계속 새..

조직에서는 상사에게 듣기 싫은 말을 직접 하는 사람이 많지 않습니다.적극적으로 의견을 이야기하기보다는 침묵하거나 뒤에서만 이야기하는 사람들도 있습니다.왜 그럴까요. 단지 그 사람들이 비겁하거나, 별로 생각이 없거나, 자신감이 없는 사람들이기 때문일까요?저는 꼭 그렇다고 생각하지 않습니다.만약 사람들이 적극적으로 의견을 주장하지 않는다면, 그것은 상사가 들을 준비가 되어 있지 않기 때문일 수 있습니다.자신에게 적극적인 의견이나 듣기 싫은 말을 하는 사람이 거의 없다면, 한 번쯤은 자신이 타인을 어떻게 대하고 있는지 돌아볼 필요가 있습니다.혹시 내가 완벽해서 비판할 것이 없는 것이 아니라, 사람들이 나에게 솔직하게 말하기 어렵기 때문은 아닐까.사람들의 생각과 의견을 듣고 싶다면, 타인을 몰아세우지 않아야 합..

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..

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.

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. ..