KAIST머신러닝· AI for Science

안성수Sungsoo Ahn

SPML Lab

분자를 위한 기계학습

논문 주제가 비슷한 연구실

칸 하나가 연구실 하나예요. 이 연구실과 논문 주제가 비슷할수록 밝고, 테두리 친 칸이 이 연구실이에요.

KAIST 안성수 교수 연구실은 머신러닝 분야 연구실로, 연구실 홈페이지 기준 2023–2026년 논문 48편(T1 48편)을 발표했습니다. 현재 박사과정 12명, 석사과정 0명이 소속되어 있습니다. 졸업생은 3명입니다.

논문 실적

2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준

연평균 · T1 비율

12.0 · 100%

2023

2024

2025

2026

T1T2워크숍기타등급은 학회·저널 분류이며 연구실 순위가 아닙니다.

논문 제목에서 찾은 주제예요. 최근 논문일수록 크게 반영돼요.

논문 48편

NeurIPST1
A Systematic Evaluation of Co-folding Model Representations for Small-Molecule Learning
Hyosoon Jang, Hyunjin Seo, Honghui Kim, Taewon Kim, Yunhui Jang, Seonghyun Park, Sungsoo Ahn
NeurIPST1
Atom-level Protein Representation Learning Improves Protein Structure Prediction
Taewon Kim, Hyosoon Jang, Hyunjin Seo, Seonghwan Seo, Hyeongwoo Kim, Wonho Zhung, Mingyeong Shin, Woo Youn Kim, Sungsoo Ahn
NeurIPST1
AtomMOF: All-Atom Flow Matching for MOF-Adsorbate Structure Prediction
Nayoung Kim, Honghui Kim, Sihyun Yu, Minkyu Kim, Seongsu Kim, Sungsoo Ahn
ICMLT1
CatFlow: Co-generation of Slab-Adsorbate Systems via Flow Matching
Minkyu Kim, Nayoung Kim, Honghui Kim, Sungsoo Ahn
ICMLT1
DNACHUNKER: Learnable Tokenization for DNA Language Models
Taewon Kim, Jihwan Shin, Hyomin Kim, Youngmok Jung, Jonghoon Lee, Won-Chul Lee, Sungsoo Ahn, Insu Han
ICLRT1
Latent Veracity Inference for Identifying Errors in Stepwise Reasoning
Minsu Kim, Jean-Pierre R. Falet, Oliver Ethan Richardson, Xiaoyin Chen, Moksh Jain, Sungjin Ahn, Sungsoo Ahn, Yoshua Bengio
ICMLT1
Learning Adaptive Perturbation-Conditioned Contexts for Robust Transcriptional Response Prediction
Yinhua Piao, Hyomin Kim, Seonghwan Kim, Yunhak Oh, Junhyeok Jeon, Sang-Yeon Hwang, Jaechang Lim, Woo Youn Kim, Chanyoung Park, Sungsoo Ahn
ICLRT1
Learning Collective Variables from BioEmu with Time-Lagged Generation
Seonghyun Park, Kiyoung Seong, Soojung Yang, Rafael Gómez-Bombarelli, Sungsoo Ahn

논문 주제 구성이 비슷한 연구실이에요.