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지난 2025년 12월 2일부터 12월 7일까지 미국 샌디에고에서 진행된 NeurIPS 2025에 김준형, 문석현, 김성환 및 서지수 학생이 포스터 발표로 참석하였다. 사진은 발표를 하고 있는 김준형 및 문석현 학생 모습이다.

지난 2025년 4월 24일부터 4월 28일까지 싱가포르에서 진행된 ICLR 2025에 김준형, 김성환, 문석현, 김형우 및 서성환 학생이 포스터 발표로 참석하였다. 사진은 발표를 하고 있는 서성환 학생 모습이다.

지난 2025년 4월 21일부터 4월 25일까지 고베에서 진행된 APATCC 2025에 문석현, 정원호 학생과 이경훈 박사가 포스터 발표로 참석하였다. 사진은 발표를 하고 있는 정원호 학생 모습이다.

지난 2024년 12월 11일부터 12월 17일까지 밴쿠버에서 진행된 NeurIPS 2024에 김준형, 김성환, 문석현, 우제헌, 서성환 학생이 참석하였다. 우리 연구실은 NeurIPS Workshop: AI for new drug modalities 에서 포스터를 발표하였다. NeurIPS Workshop: AI for new drug modalities 김준형, 김성환, 문석현, 우제헌 학생: Discrete Diffusion Schrödinger Bridge Matching for Graph Transformation, 서성환 학생: Generative Flows on Synthetic Pathway for Drug Design

지난 2023년 12월 10일부터 12월 15일까지 뉴올리언스에서 진행된 NeurIPS 2023에 김우연 교수님을 포함한 문석현, 김준형, 김현수, 김성환, 우제헌, 서성환 학생이 참석하였다. 우리 연구실은 NeurIPS Main Conference 및 NeurIPS Workshop on New Frontiers of AI for Drug Discovery and Development에서 포스터를 발표하였다. NeurIPS Main Conference 김현수, 우제헌, 김성환, 문석현, 김준형 학생: GeoTMI: Predicting Quantum Chemical Property with Easy-to-Obtain Geometry via Positional Denoising NeurIPS Workshop on New Frontiers of AI for Drug Discovery and Development 서성환 학생: PharmacoNet: Accelerating Structure-based Virtual Screening by Pharmacophore Modeling

지난 2023년 8월 21일부터 8월 25일까지 토론토에서 진행된 Accelerate Conference 2023에 문석현 학생, 서성환 학생, 이중원 학생이 참석하였다. Accelerate Conference 2023은 AI 기반 화학 분야의 학계, 산업계 인사들이 모여 교류하기 위해 올해 처음으로 개설된 학회로, 캐나다 토론토 대학에서 닷새 간 진행되었다. 우리 연구실은 Accelerate Conference 2023의 Material Topic에 포스터 발표로 참석하였다. 문석현 학생: Improving versatility of deep learning-based protein-ligand interaction prediction for accurate binding affinity scoring and virtual screening 서성환 학생: Molecular Generative Model via Retrosynthetically Prepared Chemical Building Block Assembly 이중원 학생: Robust Classification Framework with Unsupervised Learning

지난 2023년 2월 19일부터 2월 23일까지 진행된 APATCC-10에 김우연 교수님을 포함한 정원호 학생, 문석현 학생이 참석하였다. APATCC-10은 아시아-태평양 지역에서 이론 및 계산화학을 다루는 학회로, 베트남의 ICISE에서 닷새 간 진행되었다. 우리 연구실은 APATCC-10의 총 10가지 세션 중 ML(Machine Learning) 세션에 참석하였다. 각각 아래의 주제로 김우연 교수님 및 정원호 학생은 Oral Presentation을, 문석현 학생은 Poster Presentation을 진행하였다. 김우연 교수님: Deep Learning-based Molecular Design with High Synthetic Feasibility 정원호 학생: A Target Protein-focused 3D Molecular Generative Framework toward Generalized Structure-based Drug Design 문석현 학생: Augmenting Deep Learning-Based Scoring Functions with Physically Motivated Data for Enhanced Drug-Target Interaction Prediction

지난 2022년 11월 08일 화요일, 우리 연구실 김성환 학생이 2022 Samsung AI Challenge 시상식에 2등의 성적으로 참석하였다. 2022 Samsung AI Challenge는 삼성 종합기술원(이하 SAIT)이 주최하고 DACON이 운영한 AI 챌린지로, 올해 8월 8일부터 9월 16일까지 진행되었다. 이번 대회는 두 가지 주제로 진행되었는데, 우리 연구실의 김현수, 김성환, 김준형 학생은 그 중 Materials Discovery 주제에 한 팀으로써 참여하였다. 해당 주제는 유기 반도체의 바닥 상태(ground state)와 들뜬 상태(excieted state) 사이에 발생하는 구조 및 물성 차이를 예측하는 AI 알고리즘 개발이 목적이었다. 우리 연구실 학생들은 해당 대회에 참여하여 2등의 성적을 달성하였고, 올해 진행된 AI Forum 2022의 시상식에 초대되었다.