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i번째 분자의 분자정보, 주변분자계정보, 및 분자특성정보를 수신하고 벡터화하는 벡터화부;상기 벡터화된 분자정보에서 분자속성을 추출하고 상기 벡터화된 주변분자계정보에서 주변분자계속성을 추출하고 상기 벡터화된 분자특성정보에서 분자특성속성을 추출하는 속성추출부;상기 분자속성, 상기 주변분자계속성, 및 상기 분자특성속성을 입력으로 수신하는 신경망 알고리즘인 통합속성 추출알고리즘을 이용하여 상기 i번째 분자의 통합속성을 추출하는 통합속성추출부;상기 통합속성을 입력으로 수신하는 신경망 알고리즘인 분자설계확률 계산알고리즘을 이용하여 상기 i번째 분자를 기초로 분자설계를 위한 분자설계확률벡터를 추출하는 분자설계확률계산부; 및상기 분자설계확률벡터에 기초하여 i+1번째 분자의 분자정보를 추출하거나 설계중지명령을 출력하여 최종분자를 출력하는 분자설계부를 포함하고,상기 i는 1보다 크거나 같은 정수인,딥러닝 기반의 분자 설계 시스템
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제1 항에 있어서,상기 벡터화부는,상기 i번째 분자의 분자정보를 SMILES(Simplified Molecular-Input Line-Entry System)표현으로 수신하고, 분자핑거프린트(Molecular Fingerprint), 분자설명자(Molecular Descriptor), 화학구조식에 대한 이미지, 분자그래프(Molecular Graph), 분자좌표(Molecular Coordinates), 및 SMILES코드 중 적어도 하나의 표현방법을 이용하여 벡터화하는 분자정보벡터화부;상기 i번째 분자의 주변분자계정보를 상기 SMILES(Simplified molecular-Input Line-Entry System)표현으로 수신하고, 상기 분자핑거프린트(Molecular Fingerprint), 상기 분자설명자(Molecular Descriptor), 상기 화학구조식에 대한 이미지, 분자그래프(Molecular Graph), 상기 분자좌표(Molecular Coordinates), 및 상기 SMILES코드 중 적어도 하나의 표현방법을 이용하여 벡터화하는 주변분자계정보벡터화부; 및 상기 i번째 분자의 분자특성정보를 문자열 또는 실수값 집합의 형태로 입력받고, 토큰화(tokenization), 정규화(normalization), 및 원-핫 인코딩(one-hot encoding) 중 적어도 하나의 표현방법을 이용하여 벡터화하는 분자특성정보벡터화부를 포함하는,딥러닝 기반의 분자 설계 시스템
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제2 항에 있어서,상기 속성추출부는,상기 벡터화된 i번째 분자의 분자정보를 입력으로 수신하는 신경망 알고리즘인 분자속성 추출알고리즘을 이용하여 상기 i번째 분자의 분자속성을 추출하는 분자속성추출부;상기 벡터화된 i번째 분자의 주변분자계정보를 입력으로 수신하는 신경망 알고리즘인 주변분자계속성 추출알고리즘을 이용하여 상기 i번째 분자의 주변분자계속성을 추출하는 주변분자계속성추출부; 및 상기 벡터화된 i번째 분자의 분자특성정보를 입력으로 수신하는 신경망 알고리즘인 분자특성속성 추출알고리즘을 이용하여 상기 i번째 분자의 분자특성속성을 추출하는 분자특성속성추출부를 포함하는,딥러닝 기반의 분자 설계 시스템
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제1 항에 있어서,상기 분자정보는 화학구조식에 대한 정보를 포함하고, 상기 주변분자계정보는 하나 이상의 용매에 대한 정보를 포함하고,상기 분자특성정보는 상기 분자의 구조적, 화학적, 물리적, 분광학적, 전기화학적, 반응성 중 적어도 하나 이상에 대한 정보를 포함하는,딥러닝 기반의 분자 설계 시스템
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제4 항에 있어서, 상기 첫번째 분자의 분자정보는 상기 화학구조식이 없거나 사용자에 의해 제공되는 어느 하나의 화학구조식에 대한 정보를 포함하는,딥러닝 기반의 분자 설계 시스템
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제1 항에 있어서,상기 분자설계부는,상기 분자설계확률벡터를 구성하는 어느 하나의 원소를 이용하여 산출된 확률값에 따라 상기 i+1번째 분자를 설계하기 위한 상기 i+1번째 분자의 분자정보를 추출하고, 상기 i+1번째 분자의 분자정보는 상기 i번째 분자를 구성하는 어느 하나의 원자에 한개의 원자를 결합하거나, 상기 i번째 분자를 구성하는 원자 사이를 연결하는 결합을 추가하여 설계된 상기 i+1번째 분자의 화학구조식에 대한 정보를 포함하는,딥러닝 기반의 분자 설계 시스템
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제1 항에 있어서,상기 분자설계부는,상기 분자설계확률벡터를 구성하는 어느 하나의 원소를 이용하여 산출된 확률값에 따라 상기 설계중지명령을 출력하여 상기 i번째 분자를 상기 최종분자로 결정하는, 딥러닝 기반의 분자 설계 시스템
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8
제3 항에 있어서,상기 분자속성 추출알고리즘, 상기 주변분자계속성 추출알고리즘, 상기 분자특성속성 추출알고리즘, 상기 통합속성 추출알고리즘, 및 상기 분자설계확률 계산알고리즘은 적어도 하나 이상의 은닉계층(Hidden Layer)을 포함하는 상기 신경망 알고리즘인,딥러닝 기반의 분자 설계 시스템
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벡터화부에 의해 i번째 분자의 분자정보, 주변분자계정보, 및 분자특성정보를 수신하고 벡터화하는 단계;속성추출부에 의해 상기 벡터화된 분자정보에서 분자속성을 추출하고 상기 벡터화된 주변분자계정보에서 주변분자계속성을 추출하고 상기 벡터화된 분자특성정보에서 분자특성속성을 추출하는 단계;통합속성추출부에 의해 상기 분자속성, 상기 주변분자계속성, 및 상기 분자특성속성을 입력으로 수신하는 신경망 알고리즘인 통합속성 추출알고리즘을 이용하여 상기 i번째 분자의 통합속성을 추출하는 단계;분자설계확률계산부에 의해 상기 통합속성을 입력으로 수신하는 신경망 알고리즘인 분자설계확률 계산알고리즘을 이용하여 상기 i번째 분자를 기초로 분자설계의 진행을 위한 분자설계확률벡터를 출력하는 단계; 및분자설계부에 의해 상기 분자설계확률벡터에 기초하여 i+1번째 분자의 분자정보를 추출하거나 설계중지명령을 출력하여 최종분자를 출력하는 단계를 포함하고,상기 i는 1보다 크거나 같은 정수인,딥러닝 기반의 분자 설계 방법
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제9 항의 딥러닝 기반의 분자 설계 방법을 실행시키는 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독가능한 기록매체
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