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정명희,권원현,Jung, Myunghee,Kwon, Wonhyun 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회논문지 Vol.25 No.12
4차 산업혁명을 주도하는 기술 중 가장 핵심적인 기술로 꼽히고 있는 인공지능은 다양한 분야에 접목되면서 우리 사회 전반에 걸쳐 패러다임의 전환을 가져오고 있다. 바이오 분야 역시 예외는 아니어서 컴퓨터, 전기·전자, 기계 등 타 학문과 융합되면서 방대한 데이터 기반의 AI 기술을 도입하고 있다. 신약개발에서 AI 기술 도입은 신약개발의 효율성을 개선하고 효능 및 품질 향상을 가져올 수 있다. 신약개발은 다학제 분야가 접목된 융합 분야이고 개발 과정 단계별로 결과의 불확실성이 존재하고 있어 실용적 수준의 신약 개발을 위해서는 화학, 생물학, 독성학, 약동학 등 전문지식의 융합을 기반으로 하는 AI 기술 개발이 필요하다. 신약개발은 크게 주어진 질병에 대한 타겟 물질 발굴 및 검증, 히트 및 선도물질 발굴, 도출된 화합물에 대한 합성 가능성 및 효능 등에 대한 평가(Scoring)를 거쳐 최적의 신약 후보 물질을 발굴하고 마지막으로 전임상과 임상 과정의 단계를 거친다. 이때 AI 기술은 모든 단계에서 적용될 수 있고 단계마다 특화되어 적용될 수 있다. 본 논문에서는 신약개발을 위해 적용되고 있는 AI 기술 현황과 현재 기술의 한계를 살펴보고 향후 신약개발에서 AI 기술의 발전 방향을 고찰해 보고자 한다. Artificial intelligence is considered one of the core technologies leading the 4th industrial revolution. It is adopted in various fields bringing about a huge paradigm shift throughout our society. The field of biotechnology is no exception. It is undergoing innovative development by converging with other disciplines such as computers, electricity, electronics, and so on. In drug discovery and development, big data-based AI technology has a great potential of improving the efficiency and quality of drug development, rapidly advancing to overcome the limitations in the existing drug development process. AI technology is to be specialized and developed for the purpose including clinical efficacy and safety-related end points based on the multidisciplinary knowledge such as biology, chemistry, toxicology, pharmacokinetics, etc. In this paper, we review the current status of AI technology applied for drug discovery and consider its limitations and future direction.
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정명희(Myunghee Jung),권원현(Wonhyun Kwon) 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회 여성 ICT 학술대회 논문집 Vol.2021 No.8
4차 산업혁명을 주도하는 기술 중 가장 핵심적인 기술로 꼽히고 있는 인공지능은 다양한 분야에 걸쳐 활용되면서 우리 사회 전반에 패러다임의 전환을 가져오고 있다. 바이오 분야는 컴퓨터, 전기 · 전자, 기계 등 타 학문과 융합되면서 보건의료 및 헬스케어에 적용이 확대되고 있을 뿐만 아니라 신약개발 분야에서도 방대한 데이터 기반의 AI 기술을 도입하여 새로운 신약개발 패러다임을 만들어 가고 있다. 신약개발은 다학제 분야가 접목된 대표적인 융합분야로 분야별 전문성이 크게 요구된다. 개발 단계별로도 결과의 불확실성이 존재하고 있어 산출된 결과물을 활용하여 실용적 수준으로 신약을 개발하기 위해서는 단순히 일반적인 AI 기술을 접목하는 수준 이상의 특화되고 전문지능화된 기술개발이 필요하다. 신약개발은 타겟 물질 발굴 및 검증, 히트 및 선도물질 발굴, 화합물에 대한 합성 가능성 및 효능 등에 대한 평가(Scoring)를 거쳐 최적의 신약후보 물질을 발굴하고 전임상과 임상 과정의 단계를 거친다. 이때 AI 기술은 모든 단계에서 적용될 수 있고 단계마다 특화되어 적용될 수 있다. 본 논문에서는 신약개발을 위해 적용되고 있는 AI 기술 현황과 현기술의 한계를 살펴보고 향후 신약개발에서 AI 기술의 발전 방향을 고찰해 보고자 한다. Currently, artificial intelligence is considered one of the core technologies leading the 4th industrial revolution. The field of biotechnology is undergoing innovative development by converging with other disciplines such as computers, electricity, electronics, and so on. Such convergence technology is not only expanding its application to health care, but also creating a new drug development paradigm by introducing AI technology. AI technique is rapidly advancing to overcome the limitations in the existing drug development process. Instead of applying general AI technology, it is to be specialized for the customized drug development including the consideration of clinical efficacy and safety-related end points. There are still uncertainties in each stage and the current proxy measures and available data cannot fully utilize the potential of AI. AI can be applied at each stage in drug discovery and require the qualitative and specialized data to advance better candidates into the clinic. In this paper, we will examine the current status of AI technology being applied for drug discovery and its limitations and consider its future direction.
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구형 공진기와 계단 임피던스 개방 스터브를 사용한 고효율 광대역 대역 통과 필터 특성
이영훈(Younghun Lee),권원현(Wonhyun Kwon) 한국전자파학회 2009 한국전자파학회논문지 Vol.20 No.2
본 논문에서는 구형 공진기와 SIOS(Step-Impedance-Open-Stub)를 사용하여 삽입 손실이 적고, 차단 특성이 아주 좁고, 광대역 특성을 갖는 대역 통과 필터를 연구하였다. SIOS는 일반 0.25 λ 개방 스터브보다 약 30 %의 길이를 줄일 수 있고, 또한, SIOS의 길이에 따라 임피던스 값을 조정함으로써 필터의 특성 개선에 적용할 수 있다. 본 논문의 객관성을 입증하기 위해서 이중 모드 구형 공진기를 사용한 최적화된 광대역 대역 통과 필터를 구현하였다. 전송 선로 모델을 사용하여 계산한 주파수 특성 결과는 실험값과 아주 잘 일치하였다. 본 논문에서 구현된 필터의 주파수 특성은 필터의 3 ㏈ 대역폭은 51.75 %(3.206 ㎓)이고, 삽입 손실은 0.44 ㏈, 30 ㏈ 차단 특성은 저 주파수 대역에서 221 ㎒(4.326~4.587 ㎓), 고주파수 대역에서 181 ㎒(7.739~7.954 ㎓)이다. 최대 차단 특성은 저주파 대역에서 ?61.8 ㏈, 고주파 대역에서 ?76.3 ㏈이다. This paper presents a compact, low insertion loss, sharp rejection and wide band microstrip band pass filter that is composed rectangular loop resonator and Step-Impedance-Open-Stub(SIOS). The SIOS can be reduce length about 30 % more than general 0.25 λ open stub. And the stub can the advantage of tuning impedance magnitude. In order to demonstrate agrement of this paper prove, the optimized wide band pass filters are realized and experimented. A transmission line model used to calculate the frequency response of the new filters shows good agreement with measurements. The filter has 3 ㏈ fractional bandwidth of 51.75 %(3.206 ㎓), an insertion loss of better than 0.44 ㏈ from 4.587 ㎓ to 7.793 ㎓, and two rejection of greater than 30 ㏈ within 221 ㎒(4.326~4.587 ㎓) at low frequency band, 181 ㎒(7.739~7.954 ㎓) at high frequency band. Maximum rejection characteristics of the filter are ?61.8 ㏈ at low frequency and ?76.3 ㏈ at high frequency.
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