<그림1- 논문 연구 개요도(왼쪽)와 생분해성 예측을 위해 수행된 QSAR모델과 GCN 모델 개발의 순서도>

 

숭실대학교(총장 장범식)는 의생명시스템학부 이명훈 학생(4학년)이 미국 화학회(ACS, )의 ‘ACS 오메가(ACS Omega, 피인용지수 3.512)’에 생분해성 분류 예측 성능 비교에 대한 논문을 게재했다고 18일 밝혔다.

 

미생물에 의해 물질이 분해되어지는 특성을 뜻하는 ‘생분해성’은 환경 문제와 직결되기 때문에 물질의 생분해성을 예측하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이명훈 학생은 본 연구를 통해 생분해성을 예측하는 모델인 ‘정량적 구조-활성 관계(QSAR)’모델과 ‘그래프 컨볼루션 네트워크(GCN)’ 모델을 비교했다. 이명훈 학생은 데이터 세트(data set) 확장에 용이한 GCN 모델이 다양한 분자의 특성을 예측하는데에 강력한 솔루션이 될 가능성을 시사했다.

 

연구책임자인 민경민 기계공학부 교수는 “AI를 활용해 생분해성을 미리 예측할 수 있는 의미있는 연구로, 다양한 소재에 확장해서 적용할 수 있을 것으로 예상된다”고 연구의 의의를 전했다.

 

이명훈 학생은 “이번 연구의 배경이 되는 유기물과 AI 분야는 사회 문제에도 깊은 연관이 있어서 더 의미 있다”며 “코로나19 펜데믹으로 온라인 쇼핑과 음식 배달 증가로 환경 문제가 심해지는 상황에서 이번 연구가 친환경 소재 개발 분야에 조금이라도 보탬이 되기를 바란다”고 밝혔다.

 

 

<그림2-개발된 QSAR 모델과 GCN 모델의 생분해성 예측 성능 정확도>

 

홍보팀(pr@ssu.ac.kr)