도메인 지식을 반영한 합성 커널 가우시안 프로세스 분류기를 이용한 분자 독성 예측과 원리 기반 불확실성 정량화

프로젝트 개요

분자 구조 정보와 도메인 지식을 함께 반영한 합성 커널을 설계해 분자 독성을 분류하는 프로젝트입니다. 단순한 이진 분류를 넘어, 예측 결과의 신뢰도를 함께 평가할 수 있는 불확실성 정량화까지 포함하는 방향으로 정리합니다.

핵심 내용

• 분자 지문, 구조적 유사성, 화학적 도메인 정보를 결합한 커널 설계를 다룹니다.
• 가우시안 프로세스 분류기를 기반으로 독성 여부를 예측하고 불확실성을 함께 추정합니다.
• 고위험 예측 샘플을 별도로 식별할 수 있도록 신뢰도 기반 해석 가능성을 강조합니다.

사용 기술

• Gaussian Process Classifier
• Composite Kernel Design
• Molecular Representation
• Bayesian Inference
• Uncertainty Quantification

프로젝트 의의

독성 예측은 정확도만큼이나 신뢰도 해석이 중요한 문제입니다. 도메인 지식을 커널 수준에서 반영하고, 확률적 예측 결과를 함께 제시한다는 점에서 연구적 완성도가 높은 프로젝트로 정리할 수 있습니다.