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그래프 합성곱 신경망을 이용한 3차원 분자 구현 및 해석 방법

  • 기술번호 : KST2021001940
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 그래프 합성곱 신경망(GCN; graph convolution network)을 이용한 3차원 분자의 구현 및 해석 방법으로, 본 발명에 따른 방법은 분자를 이루는 원자 수가 N이고 원자레벨 특성 수가 M일 때, 분자를 이루는 각 원자의 특성을 포함하는 NxM 행렬인 특성 행렬(feature matrix); 그래프 토폴로지를 유지하는 NxN 대칭 행렬인 인접 행렬(adjacency matrix); 및 원자간 상대적 위치 벡터를 나타내는 NxNx3 행렬인 위치 행렬(position matrix);를 포함하는 행렬 셋(set)에 의해 분자 그래프가 3차원 유클리드 공간으로 도입(embedded)된다.
Int. CL G16C 20/30 (2019.01.01) G06N 3/02 (2019.01.01)
CPC G16C 20/30(2013.01) G06N 3/02(2013.01)
출원번호/일자 1020190112855 (2019.09.11)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0031197 (2021.03.19) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.09.11)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 최인성 대전광역시 유성구
2 조현철 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 플러스 대한민국 대전광역시 서구 한밭대로 ***번지 (둔산동, 사학연금회관) **층

최종권리자

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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2019.09.11 수리 (Accepted) 1-1-2019-0936662-17
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
그래프 합성곱 신경망(GCN; graph convolution network)을 이용한 3차원 분자의 구현 방법으로,분자를 이루는 원자 수가 N이고 원자레벨 특성 수가 M일 때, 분자를 이루는 각 원자의 특성을 포함하는 NxM 행렬인 특성 행렬(feature matrix); 그래프 토폴로지를 유지하는 NxN 대칭 행렬인 인접 행렬(adjacency matrix); 및 원자간 상대적 위치 벡터를 나타내는 NxNx3 행렬인 위치 행렬(position matrix);를 포함하는 행렬 셋(set)에 의해 분자 그래프가 3차원 유클리드 공간으로 도입(embedded)되는 3차원 분자 구현 방법
2 2
제 1항에 있어서,상기 특성 행렬에서 원자레벨 특성은 하기 특성 1~5를 포함하는 3차원 분자 구현 방법
3 3
제 2항에 있어서,상기 원자레벨 특성은 하기 특성 6~11을 더 포함하는 3차원 분자 구현 방법
4 4
제 1항에 있어서,상기 3차원 유클리드 공간으로 도입된 분자 그래프는, 각 노드의 스칼라 특성과 벡터 특성이 혼합되고 이웃(neighborhood)을 따라 합산하여 업데이트된 특성을 생성하는 합성곱 계층(convolution layer)들이 다층 구조로 연결된 구조에 의해 분자 그래프의 국부 지역의 정보들이 통합되는 3차원 분자 구현 방법
5 5
제 4항에 있어서,상기 합성곱 계층에 의한 합성곱이 수행된 후, 특성 결합 계층(feature collection layer)에 의해 각 노드의 특성이 하나로 누적(accumulation)되어 그래프 수준의 특성이 생성되는 3차원 분자 구현 방법
6 6
제 4항에 있어서,상기 합성곱 계층에서 하기의 연산 1~4이 수행되는 3차원 분자 구현 방법
7 7
제 6항에 있어서,상기 4개의 연산에 의해 업데이트된 특성은 ReLU 함수를 이용한 선형 조합 의해 이웃(neighborhood)을 따라 합산되어, 층 l+1에서 노드 i의 스칼라 특성과 층 l+1에서 노드 i의 벡터 특성으로 산출되는 3차원 분자 구현 방법
8 8
예측하고자 하는 물성의 분자 물질-물성의 데이터 셋을 이용하여, 제 1항 내지 제 7항 중 어느 한 항의 구현 방법에 따라 구현된 3차원 분자 그래프 모델을 학습시키는 단계; 및 학습된 3차원 분자 그래프 모델을 이용하여 임의의 분자의 물성을 예측하는 단계;를 포함하는 물성 예측 방법
9 9
기계 실행 가능 명령이 수행되는 장치에 로딩될 수 있으며, 상기 기계 실행 가능 명령이 수행되는 장치에 로딩되어 수행되는 경우,분자를 이루는 원자 수가 N이고 원자레벨 특성 수가 M일 때, 분자를 이루는 각 원자의 특성을 포함하는 NxM 행렬인 특성 행렬(feature matrix); 그래프 토폴로지를 유지하는 NxN 대칭 행렬인 인접 행렬(adjacency matrix); 및 원자간 상대적 위치 벡터를 나타내는 NxNx3 행렬인 위치 행렬(position matrix);를 포함하는 행렬 셋(set)에 의해 분자 그래프가 3차원 유클리드 공간으로 도입(embedded)되는 입력층을 가지며, 3차원 유클리드 공간으로 도입된 분자 그래프를 대상으로 각 노드의 스칼라 특성과 벡터 특성을 혼합하고 이웃(neighborhood)을 따라 합산하되, 분자 그래프의 국부 지역의 정보들이 통합되어 업데이트된 특성을 생성하는 합성곱 계층(convolution layer); 및합성곱 계층에 의한 합성곱 결과를 받아 노드에 따른 특성을 누적하여 노드-독립적인 분자 수준의 특성을 생성하는 특성 결합 계층(feature collection layer); 의 두 모듈이 구현되는 기계 판독 가능 매체
10 10
제 9항에 있어서,상기 기계 실행 가능 명령이 수행되는 장치에 로딩되어 수행되는 경우, 상기 특성 결합 계층에서 생성된 분자 수준의 특성을 입력받는 전결합 신경망(fully-connected neuron network);이 더 구현되는 기계 판독 가능 매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국과학기술원 이공분야기초연구사업 (EZBARO)세포피포화 : 세포 거동 화학적 제어·조절, 이해, 그리고 응용(2019)