ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND DATA ANALYTICS LAB
명지대학교 자연캠퍼스 본교(제1캠퍼스) 융합소프트웨어학부-데이터테크놀로지
오민식 교수
Graph Neural Network
Graph Neural Networks
그래프 신경망
Deep Reinforcement Learning
심층 강화 학습
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ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND DATA ANALYTICS LAB
융합소프트웨어학부-데이터테크놀로지 오민식
ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND DATA ANALYTICS LAB (AI & DA Lab)은 융합소프트웨어학부-데이터테크놀로지 부서에 속해 있으며, 인공지능 및 데이터 분석을 중심으로 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 최근 3년간, 연구실은 그래프 신경망을 활용한 약물 반응 예측, 딥 강화 학습을 기반으로 한 환자 맞춤형 멀티오믹스 규제 네트워크 식별, 그리고 멀티오믹스 데이터 통합을 통한 유전자 규제 분석 등 다양한 프로젝트를 성공적으로 수행하였습니다. 특히, 2022년에는 beige 지방세포에서 PKA Cα 조절을 통한 온도 조절 기능을 연구한 논문을 발표하였으며, 2021년에는 다양한 형태의 데이터를 클러스터링하는 IDEA 프레임워크를 제안하는 등 다수의 학술 논문을 발표하였습니다. 이러한 연구 성과는 다양한 기업과의 R&D 협업을 위한 강력한 기반이 되고 있습니다.
Graph Neural Network
Graph Neural Networks
그래프 신경망
Deep Reinforcement Learning
심층 강화 학습
대표 연구 분야
연구 영역 전체보기
다중 오믹스 데이터 통합 기반 약물 반응 예측
본 연구실은 그래프 신경망을 활용하여 다중 오믹스 데이터를 통합함으로써 약물 반응을 예측하는 방법을 개발하고 있습니다. 이러한 방법은 다양한 오믹스 데이터(유전체, 전사체, 단백체 등)를 통합 분석하여 환자 개인의 유전적 특성과 분자적 정보를 바탕으로 맞춤형 약물 반응을 예측하는 데 중점을 둡니다. 이를 통해 보다 정밀한 맞춤형 치료 전략을 제시할 수 있으며, 나아가 신약 개발 과정에서도 중요한 역할을 할 수 있습니다. 연구실은 기존의 단일 오믹스 데이터 분석의 한계를 극복하고, 다양한 생물학적 데이터를 종합적으로 활용함으로써 보다 정확하고 신뢰성 높은 예측 모델을 제공하고자 합니다.
주요 논문
10
발행물 전체보기
1
Adipocyte HIF2α functions as a thermostat via PKA Cα regulation in beige adipocytes
Ji Seul Han, Yong Geun Jeon, Minsik Oh, Gung Lee, Hahn Nahmgoong, Sang Mun Han, Jeehye Choi, Ye Young Kim, Kyung Cheul Shin, Jiwon Kim, Kyuri Jo, Sung Sik Choe, Eun Jung Park, Sun Kim, Jae Bum Kim
Nature Communications, 2022
2
IDEA: Integrating Divisive and Ensemble-Agglomerate hierarchical clustering framework for arbitrary shape data
Hongryul Ahn, Inuk Jung, Heejoon Chae, Minsik Oh, Inyoung Kim, Sun Kim
2021 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), 2021
3
mirTime: identifying condition-specific targets of microRNA in time-series transcript data using Gaussian process model and spherical vector clustering
Hyejin Kang, Hongryul Ahn, Kyuri Jo, Minsik Oh, Sun Kim
Bioinformatics, 2021
완료된 프로젝트
3
프로젝트 전체보기
1
Graph Neural Network based Multi-Omics Integrative Method for Drug Response Prediction
2
IoMT artificial intelligence and NFT interface standard development for metaverse
3
Deep Reinforcement Learning-based Combination Optimization for Identifying Patient-Specific Multi-Omics Regulatory Network