• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.109-117
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• 2020

에듀테인먼트 시스템은 학습자가 문제를 효과적으로 인식하고, 문제를 해결하는 데 필요한 중요한 정보를 파악 분류하고, 배운 내용을 전달할 수 있도록 돕는 것을 목표로 한다. 에듀테인먼트를 활용한 콘텐츠는 과학 및 산업 분야의 교육 및 훈련에 유용하게 적용될 수 있다. 본 논문에서는 직관적인 멀티 모달 인터페이스를 활용하여 신약개발에서 활용되고 있는 가상스크리닝에 적용될 수 있는 에듀테인먼트 시스템을 제안한다. 본 연구에서는 분자 구조의 3D 모델을 효과적으로 조작하기 위해 입체 모니터를 활용하여 3차원(3D)거대 분자 모델링을 시각화 하였으며, 멀티 모달 인터페이스를 활용하여 분자 모델을 조작하고 있다. 본 시스템은 신약 개발 혹은 백신 개발에 있어 매우 중요한 방법 중의 하나인 가상 약물 선별 방법 중 하나 인 도킹 시뮬레이션 실험을 게임적 요소를 활용하여 쉽게 해결하는 방법을 제안하고 있다. 레벨 업 개념은 게임 요소가 객체와 사용자의 수에 의해 의존되는 바이오 게임 접근법을 활용하여 구현하였다. 실험 방법으로는 제안된 시스템의 신약 개발 과정에서 인간 면역 결핍 바이러스 (HIV)의 새로운 후보물질을 활용하여 바이러스의 활동 억제를 스크리닝하는 도킹 과정에서의 시간 측정으로 성능 비교 평가하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.273-275
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• 2022

임산부에게 약물을 사용하는 것은 태아에게 잠재적인 위협이 될 수 있으므로 임산부가 복용을 피해야 할 약물을 분류하는 것은 필수적이다. 하지만 많은 화합물이 태아에게 독성을 나타낼 수 있는지에 대한 근거가 불분명하며, 그것을 밝혀내기 위해서는 많은 시간과 비용이 투자된다. In silico 기반 가상 스크리닝은 광범위한 화합물에 대해서 적은 비용과 시간으로 어떤 화합물이 태아에게 높은 위험을 보일 수 있는지 예측하는데 활용될 수 있다. 우리는 한국과 호주 정부의 임신 중 약물 처방을 위한 위험 분류 리스트를 활용해 약물의 분류 등급 정보를 가져왔다. 약물의 구조적 특징과 화학적 특징을 기반으로 다양한 머신 러닝 기법을 적용하여 약물의 태아 독성 여부를 예측하는 모델을 생성하였으며, 정량적 성능 평가를 수행하였다. 나아가, attention 알고리즘을 활용하여 제안하는 모델이 약물의 태아 독성을 예측하는 과정에서 화합물의 어떤 하위 분자 구조가 중요하게 활용되었는지 확인하였다. 해당 연구를 통해 광범위한 화합물에 대해 높은 태아 독성 위험도를 가진 약물을 머신 러닝을 통해 예측할 수 있는 것을 확인하였다. 우리의 연구는 단순한 약물의 태아 독성 예측에서 나아가, 유의미한 하위 분자구조를 제공함으로써 연구자들이 약물의 태아 독성을 증명하기 위해 수행하는 실험에서 핵심적인 역할이 가능할 것이다.