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Yonsei UniversityAI for Science· 머신러닝

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 주제가 비슷한 연구실

칸 하나가 연구실 하나예요. 이 연구실과 논문 주제가 비슷할수록 밝고, 테두리 친 칸이 이 연구실이에요.
2023–2026 논문
12
T1 논문
1
구성원
9
박사 8 · 석사 1
졸업생
0

연세대학교 남호정 교수 연구실은 AI for Science 분야 연구실로, 연구실 홈페이지 기준 2023–2026년 논문 12편(T1 1편)을 발표했습니다. 현재 박사과정 8명, 석사과정 1명이 소속되어 있습니다.

논문 실적

2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준

연평균 · T1 비율

4.0 · 8%

4
2023
1
2024
7
2025
—
2026
T1T2워크숍기타등급은 학회·저널 분류이며 연구실 순위가 아닙니다.

연구실 홈페이지에 2026년 논문이 아직 올라오지 않았어요. 올라오는 대로 반영합니다.

논문으로 본 연구 주제

논문 제목에서 찾은 주제예요. 최근 논문일수록 크게 반영돼요.

최근 논문

논문 12편

20257편

  • A genotype-to-drug diffusion model for generation of tailored anti-cancer small molecules

    Hyunho Kim, Bongsung Bae, Minsu Park, Yewon Shin, Trey Ideker, Hojung Nam

  • AI-Guided Discovery and Optimization of Antimicrobial Peptides Through Species-Aware Language Model

    Daehun Bae, Minsang Kim, Jiwon Seo, Hojung Nam

  • DD-PRiSM: A Deep Learning Framework for Decomposition and Prediction of Synergistic Drug Combinations

    Iljung Jin, Songyeon Lee, Martin Schmuhalek, Hojung Nam

  • DeepRNA-DTI: A Deep Learning Approach for RNA-Compound Interaction Prediction with Binding Site Interpretability

    Haelee Bae, Hojung Nam

  • Enhancing multi-task in vivo toxicity prediction via integrated knowledge transfer of chemical knowledge and in vitro toxicity information

    Minsu Park, Yewon Shin, Hyunho Kim, Hojung Nam

  • IEEE TCBBT2

    KG-SLomics: Cancer Type-Specific Synthetic Lethality Prediction Using Knowledge Graph and Multiomics Integrated Graph Neural Network

    Songyeon Lee, Hojung Nam

  • Reinforcement learning with low-rank adaptation for targeted antimicrobial peptide design

    Juntae Park, Daehun Bae, Bongsung Bae, Hojung Nam

20241편

  • NeurIPSWorkshop

    A Deep Learning Approach for RNA-Compound Interaction Prediction with Binding Site Interpretability

    Haelee Bae, Hojung Nam

비슷한 주제의 연구실

논문 주제 구성이 비슷한 연구실이에요.

  • SNUAI for Science

    김선Sun Kim

    BHI Lab

    생명정보, 기계학습

    논문
    59
    구성원
    12
    졸업생
    64
  • SNUAI for Science

    백민경Minkyung Baek

    Laboratory of Computational Structural and Systems Biology

    계산생물학, 생체분자 구조 모델링 AI

    논문
    15
    구성원
    19
    졸업생
    0
  • SNUAI for Science

    백대현Daehyun Baek

    Laboratory of Computational Biology

    생물정보학/진유생물학

    논문
    10
    구성원
    9
    졸업생
    3
  • KAISTAI for Science

    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
    36
    구성원
    10
    졸업생
    15