메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
노다솜 (부산대학교) 손연경 (부산대학교) 구본유 (부산대학교) 권선영 (부산대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제30권 제1호
발행연도
2024.1
수록면
49 - 54 (6page)
DOI
10.5626/KTCP.2024.30.1.49

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
그래프는 개체 간의 관계성을 중요하게 여기는 데이터를 표현하기 위해 사용된다. 이들 그래프 데이터는 응용 분야에 따라 서로 다른 특성을 가지므로 인공지능 모델을 개발할 때 이러한 특성들을 잘 고려해야 할 것이다. 본 논문에서는 분자 특성 예측을 위한 모델 개발에 사용되는 분자 그래프 데이터 셋의 특징을 타 분야 그래프 데이터 셋과의 비교를 통해 파악하고자 하였다. 또한 수소 정보 사용에 따른 성능 비교와 원자 간 결합 정보 사용 여부에 따른 성능 비교를 통하여 분자 특성 예측에 효과적인 특성 구성을 찾고자 하였다. 그 결과, 분자 데이터 셋은 그래프를 구성하는 노드의 수, 노드의 평균 차수, 최대 차수 그리고 노드 중복 여부에서 타 분야의 그래프와는 뚜렷하게 구별되는 특징을 가지고 있었다. 수소 정보의 경우 원자와 결합한 수소의 수를 노드의 특성으로 사용하는 것이 효과적이었으며 원자 간 결합 정보를 엣지 특성을 통해 반영할 때 성능이 향상됨을 확인하였다.
#그래프 뉴럴 네트워크 #그래프 데이터 #분자 그래프 데이터 #분자 특성 예측 #Graph Neural Networks (GNNs) #graph data #molecular graph dataset #molecular property prediction

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 분야 별 그래프 데이터의 비교 분석
3. 실험
4. 결론 및 논의
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
Leskovec, Jure, and Rok Sosi?. "Snap: A general-purpose network analysis and graph-mining library." ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST), Vol. 8 No. 1, pp. 1-20, 2016. google schola Morris, Christopher, et al. "Tudataset: A collection of benchmark datasets for learning with graphs." arXiv preprint arXiv:2007.08663, 2020. google schola Tran-Nguyen, Viet-Khoa, Célien Jacquemard, and Didier Rognan. "LIT-PCBA: an unbiased data set for machine learning and virtual screening." Journal of Chemical Information and Modeling, Vol. 60, No. 9, pp. 4263-4273, 2020. google schola Wu, Zhenqin, et al. "MoleculeNet: a benchmark for molecular machine learning." Chemical Science. Vol. 9, No. 2, pp. 513-530, 2018. google schola Wang, Renxiao, et al. "The PDBbind database: methodologies and updates." Journal of Medicinal Chemistry, Vol. 48, No. 12, pp. 4111-4119, 2005. google schola

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

역삼투막 공정에서 IoT 운영을 위한 모델링
김동현 ,  구경모 ,  임정훈 외 4명 Proceedings of KIIT Conference 2024 .11
딥러닝 기반의 대기압을 활용한 옥내 층수 예측 모델의 제안
정태양 ,  김규석 ,  김주희 한국정보기술학회논문지 2024 .05
최대 생산량 및 에너지 절감을 위한 역삼투 담수화 플랜트 공정 최적화
정해찬 ,  이상금 한국통신학회 학술대회논문집 2023 .11
버추얼 아이돌 특성이 버추얼 아이돌 공연 수용자 태도에 미치는 영향
황서이 ,  기찬 디지털콘텐츠학회논문지 2023 .10
내 주변 미세먼지농도 측정 시스템
김지윤 ,  김기현 ,  조승희 외 1명 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2015 .07

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0