매칭 진행 중
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ID
p-035
그래프ML·GraphRAG 기반 AI개발과 신약물질·신소재 설계
기업 용역
정부 지원 과제
기술 이전
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기업
을 찾는 공고입니다.
문서·공정·센서 데이터나 분자 구조·물성 데이터를 그래프·지식그래프로 구조화하고, 적은 데이터로도 학습·생성할 수 있는 그래프 AI 모델을 설계합니다. 이를 근거 기반 질의응답·문서 자동 생성 같은 LLM 서비스와 화학 공정 최적화, 신약물질·소재 후보 구조 생성과 스크리닝에 적용합니다.
게시자 유형
연구실
핵심 키워드
그래프 신경망
지식그래프
GraphRAG
과제 규모
협의 가능
공고 마감일
미정
연구실 소개
연구실 소개
네트워크과학연구실(Network Science Lab, NS Lab)은 네트워크화된 데이터의 수집·표현·분석에 관한 이론과 방법론을 연구하며, 그래프 임베딩·그래프 신경망(GNN)·그래프 트랜스포머 등 그래프 마이닝 분야의 최신 인공지능 모델을 개발합니다. 최근 활동은 두 축으로 정리됩니다. ① 그래프 표현학습 원천기술과 산업 적용 — 차수 편향을 완화하는 구조적 증강·구조 자기어텐션 그래프 트랜스포머, 그래프 증강 기반 GNN 학습(특허), 이종 데이터 통합 지식그래프 표현학습(기업 공동특허), 지식그래프·GraphRAG 기반 LLM 서비스(수의료·리테일·공공) ② AI for Science — 분자 그래프 사전학습(AAAI 2025), 2D/3D 다중뷰 분자 파운데이션 모델, 인과추론 기반 분자 속성 예측·후보물질 스크리닝(공개 프레임워크 MVCIB·CaMol), 신약물질·신소재 설계로의 확장. 소셜미디어 루머 탐지, 연구자 협업 예측, 기상 관측·초음파 신호·반도체 소자 모델링 등 다양한 도메인에 그래프 AI를 적용해 왔으며, AAAI 등 주요 인공지능 학회에 성과를 발표하고 모델과 프레임워크를 공개해 왔습니다.
대표 연구 분야
1. 그래프 표현학습·그래프 신경망 - 구조 보존 그래프 트랜스포머, 차수 편향 완화(IEEE TNSE 2025), 그래프 증강 기반 GNN 학습(특허), 동적 이종 네트워크 자기지도 표현학습(과기정통부 개인기초 2022~25) 2. 분자 그래프 AI - 서브그래프 조건부 정보병목 분자 사전학습(AAAI 2025), 다중뷰 분자 그래프 파운데이션 모델(우수신진 2025~26), 인과학습 기반 후보물질 스크리닝·설계(개인기초 2026), 저분자 면역치료 GNN(NRF 미래도전연구 공동연구자, 2026~31) 3. 지식그래프·GraphRAG·LLM 서비스 - 수의료 지식그래프 기반 GraphRAG LLM(경기 RISE, PI), 자동화 임상 문서 생성(다중 에이전트), 이종 데이터 통합 지식그래프 표현학습(기업 공동특허), 문화 적절성 지식그래프 완성(IEEE Access 2025) 4. 추천·소셜네트워크 - 리테일 키오스크 상황인지 추천(IEEE IoT J 2024, 등록특허), 루머 전파·가짜뉴스 탐지, 연구자 협업·성과 예측 5. AI for Science – 신약물질·신소재 개발 - 그래프 생성 모델 기반 신약물질·신소재 후보 구조 생성·스크리닝, 환경 조건(온도·용매·공정 변수)을 반영한 다중 분자 인과학습 기반 설계, 고분자·전해액·촉매 등 소재 도메인 물성 예측 모델 구축
정부과제 / 산학협력 경험
[연구책임자 과제] - 과기정통부 개인기초연구 「환경 조건을 고려한 다중 분자 인과학습 기반 실용적 후보물질 스크리닝 및 설계 모델 개발」: 연구책임자, 2026 수행 중 - 과기정통부 우수신진연구 「구조 식별력을 갖춘 분자 그래프 파운데이션 모델을 위한 다중 뷰 사전학습 및 파라미터 효율적 튜닝」: 연구책임자, 2025~26 수행 중 - 과기정통부 개인기초연구 「동적 이종 네트워크의 자기지도 표현학습을 위한 Multi-modal 트랜스포머 모델 개발」: 연구책임자, 2022~25 - 과기정통부 국가간협력기반조성 「의료 지식그래프 마이닝 기반 진단보조시스템 연구를 위한 한-EU 연구그룹 구성」: 연구책임자, 2022 - 경기 RISE 「수의료 지식그래프 구축을 통한 GraphRAG 기반 LLM 서비스 개발」: 연구책임자, 2025~26 - IITP 「다중모달 AI 개발(이종데이터 의미 통합)」: 2025 [공동연구자 과제] - NRF 미래도전연구 「TNF 신호 선택적 재구성을 위한 그래프신경망 기반 저분자 면역치료 전략」: 공동연구자, 2026~2031 [산학협력 · 기업 공동특허·공동연구] - 수의료 정보 기업: 지식그래프·GraphRAG LLM 서비스 및 임상 문서 자동 생성, 진행 중 - 반려동물 질병 진단 챗봇 기업: 공동특허 - 할랄·문화 적절성 추천 기업: 공동특허 및 IEEE Access 논문 - 리테일 키오스크 추천 기업: 등록특허 - 스마트 카트 AI: 산학협력 - 지하 장애물 탐지 기업: 3차년도 협력 - 대검찰청 생성형 AI 수사관 서비스: 완료 - 차세대수치예보모델개발사업단·부경대·고려대 세종 등: 도메인 공동연구 [특허] - 그래프 표현 학습 방법 및 시스템: 공개 - 그래프 증강 기반 그래프 뉴럴 네트워크 학습 방법 및 장치: 공개 - 이종 데이터 통합 지식그래프 표현 학습: 기업 공동, 공개 - 지식그래프 기반 가용성 예측: 기업 공동, 공개 - 리테일 키오스크 상황인지 크로스도메인 추천: 기업 공동, 등록 - 위 특허 기술이전 검토 가능 [공개 소프트웨어] - Unified Graph Transformer, Community-aware Graph Transformer, S-CGIB, MVCIB, CaMol, GPR-YOLOv12 등(GitHub NSLab-CUK)
연구 희망 개요
연구 희망 및 관심 주제
본 연구는 그래프 기계학습(GNN, 그래프 트랜스포머)과 GraphRAG 기반 LLM 서비스 구축 역량을 바탕으로, 화학 공정 최적화, 지식그래프 구축, 도메인 특화 질의응답·추천 등 산업 문제에 그래프 표현학습과 지식 기반 추론을 접목하는 것을 목표로 합니다. 데이터 구조화(그래프·지식그래프)부터 모델 설계·학습, 서비스 형태의 적용까지 포괄적으로 검토합니다. - GraphRAG 외에도 그래프 생성·증강 모델의 적용 범위를 포함합니다. 소량·불균형 산업 그래프용 구조적 증강 GNN 학습(특허), 차수 편향을 완화하는 그래프 트랜스포머(IEEE TNSE 2025), 이종 데이터 통합 지식그래프 표현학습(기업 공동특허)이 핵심 재료입니다. - 수의료 지식그래프 기반 GraphRAG LLM 서비스와 다중 에이전트 임상 문서 자동 생성(경기 RISE), 이종데이터 의미 통합 다중모달 AI(IITP), 리테일 추천·공공 생성형 AI 서비스 등 실서비스 적용 경험을 축적하고 있습니다. - 최근에는 그래프 생성 모델 기반 신약물질·신소재 개발에 연구를 집중하고 있습니다. 핵심 작용기(서브그래프)를 자동 식별하는 분자 사전학습(AAAI 2025), 2D·3D 다중뷰 분자 그래프 파운데이션 모델과 파라미터 효율적 튜닝(과기정통부 우수신진연구)을 개발 중입니다. - 온도·용매 등 환경 조건을 고려한 다중 분자 인과학습 기반 후보물질 스크리닝·설계 모델(과기정통부 개인기초연구)을 개발 중이며 프레임워크 MVCIB·CaMol을 공개했습니다. 그래프 신경망 기반 저분자 면역치료 전략 연구(NRF 미래도전연구)에도 공동연구자로 참여합니다. - 제조·공정 데이터의 지식그래프·에이전트 기반 자율운영, 생성형 AI 기반 신약 설계, 정부의 지능형 소재 연구 생태계 구축이 늘어나는 지금, '도메인 데이터를 그래프로 구조화하고 적은 데이터로 학습·생성하는 기술'은 두 축 모두의 공통 병목입니다.
협력 가능 분야
- 그래프 ML 응용 — 산업 데이터의 그래프·지식그래프 구조화, GNN·그래프 트랜스포머 모델 설계·학습 - 그래프 증강·생성 기반 학습 — 소량·불균형 그래프 데이터용 구조적 증강 GNN 학습, 차수 편향 완화 - 지식그래프 구축 및 이종 데이터 통합 표현학습 — 문서·센서·로그 등 이종 소스를 단일 지식그래프로 - GraphRAG 기반 LLM 서비스·에이전트 구축 — 근거 기반 질의응답, 자동 문서 생성, 다중 에이전트 워크플로우 - 화학 공정 최적화 등 그래프 구조로 표현 가능한 공정·설비 데이터 분석 - AI 신약 개발 — 분자 그래프 파운데이션 모델 사전학습 및 기업 데이터 대상 파라미터 효율적 튜닝(few-shot 물성 예측) - 그래프 생성 모델 기반 신약물질·신소재 후보 구조 생성 및 스크리닝 - 환경 조건(온도·용매·공정 변수)을 반영한 다중 분자 인과학습 기반 설계·해석, 핵심 작용기 식별을 통한 설명 가능한 물성 예측 - 고분자·전해액·촉매 등 소재 도메인 데이터의 그래프 표현 설계 및 물성 예측 모델 구축 - 이외 그래프 ML 기술 접목 가능한 분야(추천, 이상 탐지, 관계 예측) 및 관련 정부과제 공동 기획
본 연구 관련 연구실 특장점
- AAAI 2025 — 「Pre-training Graph Neural Networks on Molecules by Using Subgraph-Conditioned Graph Information Bottleneck(S-CGIB)」 교신저자, 분자 내 핵심 작용기 자동 식별·물성 예측·해석 가능성(언론 보도) - IEEE Transactions on Network Science and Engineering 2025 — 학습 가능한 구조적 증강·구조 자기어텐션으로 차수 편향 완화(DegFairGT), 차세대수치예보모델개발사업단 공동 - 공개 프레임워크 — MVCIB(다중뷰 조건부 정보병목 분자 사전학습), CaMol(문맥 인지 그래프 인과추론 분자 속성 예측), S-CGIB, Unified Graph Transformer, Community-aware Graph Transformer(GitHub) - 과기정통부 우수신진연구 「구조 식별력을 갖춘 분자 그래프 파운데이션 모델을 위한 다중 뷰 사전학습 및 파라미터 효율적 튜닝」·개인기초연구 「환경 조건을 고려한 다중 분자 인과학습 기반 실용적 후보물질 스크리닝 및 설계 모델 개발」 — 연구책임자, 수행 중 / NRF 미래도전연구 「TNF 신호 선택적 재구성을 위한 그래프신경망 기반 저분자 면역치료 전략」 — 공동연구자(2026~2031) - 경기 RISE 「수의료 지식그래프 구축을 통한 GraphRAG 기반 LLM 서비스 개발」 연구책임자(2025~26), 후속으로 다중 에이전트 기반 자동화 임상 문서 생성 진행 / IITP 「다중모달 AI 개발(이종데이터 의미 통합)」(2025) - 리테일 키오스크 상황인지 추천(IEEE IoT Journal 2024, 기업 등록특허), 문화 적절성 지식그래프 완성(IEEE Access 2025, 기업 공동특허), 대검찰청 생성형 AI 수사관 서비스(완료), 지하 장애물 탐지 기업 3차년도 협력 - 2025 AI-화학공학 전공 신설 참여 / 2026 게재 예정: 교육 QA용 Hybrid RAG, 컴퓨터비전 그래프 표현학습 서베이 - 과기정통부 개인기초 「동적 이종 네트워크 자기지도 표현학습 Multi-modal 트랜스포머」(2022~25), 국가간협력 「의료 지식그래프 마이닝 진단보조 한-EU 연구그룹」(2022) - 그래프 트랜스포머·그래프 증강 학습 원천기술을 산업 서비스와 분자 도메인 양쪽으로 확장, AAAI 2024·2025 발표 - 소셜네트워크·기상·초음파·반도체 소자(J. Mater. Chem. C 2024 표지) 등 다양한 도메인 공동연구 및 기업·공공기관 협업 다수
협업 요건
파트너 기대 역할
기업 역할 - 도메인 데이터(문서·공정·거래·센서 또는 분자 구조·물성·실험 데이터)와 업무 요구사항·타깃 정의 제공 - 서비스 인프라(그래프DB·벡터DB·LLM API) 연동 또는 후보물질 실험 검증(웻랩) - 실서비스 적용·지식재산·사업화 주도 연구실 역할 - 데이터의 그래프·지식그래프 구조화 - GNN·그래프 트랜스포머·GraphRAG·그래프 생성 모델 설계·학습 - 에이전트 워크플로우 설계 또는 분자 사전학습·생성·인과 스크리닝 모델 개발과 후보 제안 - 성능 평가·해석 리포트, 기술이전·논문·특허화 - 공공·의료 도메인은 기관 컨소시엄, 신약·소재는 실험 검증 파트너(대학·연구소·CRO) 포함 컨소시엄 구성 가능
협업 파트너 희망 요건
- AI 기술 도입을 원하는 기업 - 제조·공정·설비 데이터를 보유하고 지식그래프·에이전트 기반 자율운영을 준비하는 기업 - 도메인 특화 LLM·RAG·에이전트 SaaS 기업(그래프 기반 근거 추론 고도화 수요) - 수의료·의료·리테일 등 도메인 정보 서비스 기업, 공공기관 데이터 기반 생성형 AI 서비스 구축 사업자 - AI 신약 개발 플랫폼·저분자 설계 기업 및 제약사 AI 신약 부서 - 이차전지 전해액·촉매·고분자·반도체 소재 등 분자 설계가 필요한 소재·화학 기업, 소재 AI·자율실험 플랫폼 스타트업 - 분자 시뮬레이션·화학정보학 소프트웨어 기업 - 그래프DB·벡터DB 인프라 또는 분자·물성 실험 데이터를 보유하고 AI 파이프라인 구축을 원하는 기업