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KAISTAI for Science· 머신러닝

김우연Woo Youn Kim

Intelligent Chemistry Lab

인공지능을 계산화학에 접목하여 신약 후보 분자 설계, 화학 반응 및 합성 경로 예측, OLED 등 신소재 탐색을 위한 딥러닝 모델을 연구합니다.

논문 주제가 비슷한 연구실

칸 하나가 연구실 하나예요. 이 연구실과 논문 주제가 비슷할수록 밝고, 테두리 친 칸이 이 연구실이에요.
2023–2026 논문
36
T1 논문
14
구성원
10
박사 8 · 석사 2
졸업생
15
교수 1명 배출

KAIST 김우연 교수 연구실은 AI for Science 분야 연구실로, 연구실 홈페이지 기준 2023–2026년 논문 36편(T1 14편)을 발표했습니다. 현재 박사과정 8명, 석사과정 2명이 소속되어 있습니다. 졸업생은 15명입니다.

논문 실적

2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준

연평균 · T1 비율

9.0 · 39%

7
2023
10
2024
10
2025
9
2026
T1T2워크숍기타등급은 학회·저널 분류이며 연구실 순위가 아닙니다.

논문으로 본 연구 주제

논문 제목에서 찾은 주제예요. 최근 논문일수록 크게 반영돼요.

최근 논문

논문 36편

20268편

비슷한 주제의 연구실

논문 주제 구성이 비슷한 연구실이에요.

  • KAIST머신러닝

    안성수Sungsoo Ahn

    SPML Lab

    분자를 위한 기계학습

    논문
    48
    구성원
    12
    졸업생
    3
  • SNUAI for Science

    정유성Yousung Jung

    MICC Lab

    머신러닝 알고리즘과 고급 시뮬레이션 기법을 개발해 신소재·분자 발견을 가속하는 AI 기반 계산화학을 연구하며, 에너지·촉매·탄소포집·합성 계획·자율실험실에 응용합니다.

    논문
    43
    구성원
    30
    졸업생
    0
  • YonseiAI for Science

    남호정Hojung Nam

    BIIL

    머신러닝·딥러닝 기반 신약개발과 생물정보학을 연구하며, 저분자·항균 펩타이드 생성, 약물-표적 상호작용 및 ADMET 예측, 해석 가능한 AI 모델을 다룹니다.

    2026 업데이트 중
    논문
    12
    구성원
    9
    졸업생
    0
  • SNUAI for Science

    김선Sun Kim

    BHI Lab

    생명정보, 기계학습

    논문
    59
    구성원
    12
    졸업생
    64