• (前) DB자산운용, 퀀트운용
  • 서울대학교 수리과학부, 학사

이경호 / Team Leader of AI and Applied Mathematics

머신러닝 기법을 활용하여 기존의 신약개발 방법론을 개선하고 나아가 새로운 신약개발 플랫폼을 구축하는 것으로 목표로 하고 있습니다.

머신러닝은 영상인식, 음성인식, 번역, 자율주행 등 다양한 분야에서 성공적으로 활용되고 있습니다. 최근에는, 생명공학의 영역에서도 성공사례들이 나타나고 있습니다. 단백질 folding예측 분야에서 머신러닝을 활용하여 기존의 Molecular Dynamics 기반 접근법을 크게 앞서는 성과를 보이는 사례 등이 그것입니다.

AI연구소 수리응용팀은 생명공학의 영역 중에서도 신약개발에 특화된 독창적 모델을 만드는 것을 목표로 합니다. 다양한 도메인에서 입증된 머신러닝 기법들에 대한 깊은 이론적 이해를 바탕으로 신약개발 과정에서 마주하는 다양한 문제들에 효과적인 해결책을 제시하기 위한 연구를 진행하고 있습니다.

신약개발은 이미 머신러닝이 활용되고 있는 여타 분야에 비해 데이터가 충분히 쌓이지 않았기 때문에 제한된 데이터와 지식을 효율적으로 활용하는 것이 중요합니다. 이러한 관점에서 unsupervised learning 기법을 활용하고 동시에 당사의 자체 R&D역량에 의해 축적되는 고품질의 데이터를 기반으로 AI를 이용한 신약개발에 한걸음씩 다가가고 있습니다

저는 10년 이상 데이터를 기반으로 정량적인 투자의사결정을 하는 퀀트 업무를 하면서 머신러닝 기법을 실제 투자에 활용하기 위해 노력해 왔습니다. 현재는, 이러한 경험을 바탕으로 수리응용팀에서 신약후보물질 발굴에 동참하고 있습니다.

  • (前) DB자산운용, 퀀트운용
  • 서울대학교 수리과학부, 학사

이경호 / Team Leader of AI and Applied Mathematics

머신러닝 기법을 활용하여 기존의 신약개발 방법론을 개선하고 나아가 새로운 신약개발 플랫폼을 구축하는 것으로 목표로 하고 있습니다.

머신러닝은 영상인식, 음성인식, 번역, 자율주행 등 다양한 분야에서 성공적으로 활용되고 있습니다. 최근에는, 생명공학의 영역에서도 성공사례들이 나타나고 있습니다. 단백질 folding예측 분야에서 머신러닝을 활용하여 기존의 Molecular Dynamics 기반 접근법을 크게 앞서는 성과를 보이는 사례 등이 그것입니다.

AI연구소 수리응용팀은 생명공학의 영역 중에서도 신약개발에 특화된 독창적 모델을 만드는 것을 목표로 합니다. 다양한 도메인에서 입증된 머신러닝 기법들에 대한 깊은 이론적 이해를 바탕으로 신약개발 과정에서 마주하는 다양한 문제들에 효과적인 해결책을 제시하기 위한 연구를 진행하고 있습니다.

신약개발은 이미 머신러닝이 활용되고 있는 여타 분야에 비해 데이터가 충분히 쌓이지 않았기 때문에 제한된 데이터와 지식을 효율적으로 활용하는 것이 중요합니다. 이러한 관점에서 unsupervised learning 기법을 활용하고 동시에 당사의 자체 R&D역량에 의해 축적되는 고품질의 데이터를 기반으로 AI를 이용한 신약개발에 한걸음씩 다가가고 있습니다

저는 10년 이상 데이터를 기반으로 정량적인 투자의사결정을 하는 퀀트 업무를 하면서 머신러닝 기법을 실제 투자에 활용하기 위해 노력해 왔습니다. 현재는, 이러한 경험을 바탕으로 수리응용팀에서 신약후보물질 발굴에 동참하고 있습니다.

2019-08-17T20:39:32+00:00
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