2025.04.24 회사 프로젝트가 공식적으로 accept 되었다. 두번째 논문 짝짝짝!먼저 이번 논문에서는 현실적인 약물과 약물 사이의 반응성(DDI)을 예측하는 프레임워크를 제시했다.여기서 "현실적인" 이라함은 약물사이의 골격의 분포가 크게 다름으로 나오는 예측의 불확실성을 정량화 하는것에 있다. 인풋이 두 약물에 대한것이다 보니, 단일 약물이 2000개 안밖이어도 그 조합은 수십만개가 넘어갈 수 있다.이러한 두 벡터정보를 적절히 합쳐 모델링하였다.먼저 나는 가볍고 단순한 모델이 좋아 두 벡터의 합이 충분하다 생각했지만, 약물 조합의 수가 많다보니 concatenate하여 입력의 mass를 4배 늘려 학습하였고, 결국 더 나은 성능이 나왔다.개인적으로는 '샴네트워크를 적용하는건 어땠을까?' 하는 생각..

요즘 GPT에게 유행하는 질문이 있다.내가 너와 상호작용한 모든 내용을 바탕으로 내 사고 패턴과 의사 결정 방식, 무의식적인 편향, 반복적으로 드러나는 '약점'이나 맹점'을 상세히 분석해줘. 그리고 각 항목에 대해 나에게 필요한 조언을 구체적으로 적어줘. 5000자 이상 GPT가 제법 좋은 말과 함께 구체적으로 뼈를 때렸다. 가장 크게 와닿은 부분은 내게 과도한 검증단계가 있다는 사실이었다. 종종 연구가 진전이 없어보일 때가 있다. 나도 어렴풋이 알고 있던 사실이었지만, 실제로 들으니 바꿔야 겠다는 생각이 들었다. 거기에 환장의 콜라보로 논리적인 백그라운드와 정합성에 얽메이다보니 연구가 무지막지하게 딜레이 될 수도 있다... 앞으로의 연구는 일단 시작해보고 생각하자. 그리고 한편으로는 내가 산업쪽에 적합..

2025.03.25 회사에서 참여한 프로젝트가 논문화 되었다.졸업한 뒤 첫 논문이다.제법 뿌듯하다. 논문의 주된 내용은, 세포에 염증을 일으키는 약물을 처리 한 뒤, 염증을 가라 앉히는 약물 후보를 처리하여 얼마나 정상으로 돌아오는지 이미지로 모델링하는 것이다. 담당한 부분은 구체적으로 McNemar분석, method & ensemble 부분의 writing, GitHub 구성, 그리고 revision이였다. 특히 재미있던 부분은 revision이었다.간과한 부분을 리뷰어들이 제대로 짚어주었기 때문이다.두가지 질문이 있었다.정말 제시한 방법인 ensemble 접근법을 이용하면 더 좋은 성능이 나오는가?단순히 성능만 더 좋다고 넘어가기에는 뭔가 찝찝한 부분이 있었는데, 딱 물어봤다...이 질문에 대하여 나..