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초록

영어

Novel biomaterial combinations become difficult to evaluate exhaustively as the number of materials and concentration levels increases. This study proposes an AI-based platform for optimal biomaterial formulation design to reduce the experimental burden of exploring material combinations. The platform integrates continuous response-surface and global-local prediction, Bliss/HSA analysis, Gaussian Process-Expected Improvement active learning, and an LLM-RAG research assistant. In 100 repeated simulations on a 31×31 response surface, GP-EI achieved a final best response of 0.914±0.139, outperforming random search at 0.708±0.147 (p<0.001). The hit rates for the top 2% response region were 87% and 27%, respectively. These results demonstrate the feasibility of the closed-loop recommendation framework rather than actual biological efficacy. Future work will validate the platform using enterprise-owned biomaterial data.

한국어

바이오신소재 조합은 소재 수와 농도 수준이 증가할수록 실험 공간이 급격히 확대되어 전수 검증이 어렵다. 본 연구는 바이오신소재 조합 탐색의 실험 부담을 줄이기 위해 기업 보유 데이터를 활용하는 AI 기반 최적 배합 설계 플랫폼을 제안하였다. 플랫폼은 연속 반응표면 및 전역-지역 예측, Bliss/HSA 분석, Gaussian Process-Expected Improvement 기반 능동학습, LLM-RAG 연구지원 Agent로 구성된다. 31×31 모의 반응표면에서 100회 반복 실험한 결과, GP-EI의 최종 최고 효능은 0.914±0.139로 무작위 탐색의 0.708±0.147보다 높았으며(p<0.001), 상위 2% 영역 적중률은 각각 87%와 27%였다. 본 결과는 실제 생물학적 효능이 아닌 폐루프 추천 구조의 실행가능성을 검증한 것으로, 향후 기업 보유 바이오신소재 데이터를 활용한 현장 검증이 필요하다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
1. 조합 스크리닝 데이터와 표준화
2. 연속 반응표면 및 전역-지역 예측
3. 시너지 기준과 능동학습
Ⅲ. 제안 플랫폼 설계
1. 전체 시스템 구조
2. 표준 데이터 모델과 전처리
3. 이중 예측 경로와 불확실성 융합
4. Bliss/HSA 기반 조합 우선순위
5. GP-EI 기반 폐루프 능동학습
6. AI Agent와 연구자 승인
Ⅳ. 데이터 및 검증 설계
1. 공개 데이터 기반 사전 검증
2. 데이터 분할과 평가 지표
3. 개념 검증용 모의실험
Ⅴ. 모의실험 결과 및 고찰
1. 능동학습 탐색 성능
2. 플랫폼 적용상의 의미
3. 한계와 후속 연구
Ⅵ. 결론
REFERENCES

키워드

저자

• 홍석수 [ Seok-Su Hong | 주식회사 링크인사이트 대표이사 ]
• 김봉현 [ Bong-Hyun Kim | 서원대학교 컴퓨터공학과 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  혁신산업기술논문지 [The Journal of Innovation Industry Technology]

• 간기

  계간

• pISSN

  2983-2349

• eISSN

  2983-2357

• 수록기간

  2023~2026

• 십진분류

  KDC 559 DDC 629