SNU CBE

생성 모델 generative model

방법 · 데이터·AI

5학부 논문
1교수
727억 국가 R&D(2015–24)
신규증가율
11.42%서울대 비중

데이터 분포를 학습해 원하는 물성을 갖는 새로운 결정·분자 구조를 생성하는 기계학습 모델이다.

연도별 학부 논문

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국가 R&D 과제 동향 (NTIS, 억 원)

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2015–2024 과제 레코드 440건 · 10년 727억 · 2015–19 대비 2020–24 신규 · 대학 수행 70.4% · 서울대(본교) 11.42%. 매칭: 영문 키워드 'generative model', 국문 '생성모델', '생성형인공지능'. 기관운영비·인력양성·출연연 주요사업비 등 과제 아닌 레코드는 뺐다.

매칭 과제의 NTIS 표준분류(1순위, 연구비 비중): 정보/통신 > 정보이론 51% · 정보/통신 > 소프트웨어 9% · 정보/통신 > 정보보호 4% · 문화예술체육학 > 콘텐츠 4%

최근 주요 과제 (2022–2024, 연차 정부연구비 순)

연도과제수행기관부처억
2024생성형 인공지능 기반의 바이너리 역난독화 기술 개발과 평가 방안 연구숭실대학과학기술정보통신부14.0
2024생성 AI 기반 특수효과 자동 생성 및 합성 기술 개발한국전자통신연구원과학기술정보통신부14.0
2022실제와 지각 역치 이하 수준까지 동일한 특성을 갖는 인물 영상 합성 기술 및 판별 기술 개발울산과학기술원과학기술정보통신부12.0
2023목적 맞춤형 합성데이터 생성 및 평가기술 개발한국과학기술원과학기술정보통신부11.2
2023아바타 개성 표현을 위한 유니버설 패션 창작 플랫폼 기술개발(주)카이문화체육관광부11.0
2024중소 게임 기업의 게임 제작 검증 효율화를 위한 AI 기반의 대규모 게임 자동검증 기술 개발한국전자통신연구원문화체육관광부10.5
2024생성형 AI 저작권 관리 및 보호 기술 개발을 위한 국제공동연구 및 글로벌 인재 양성고려대학문화체육관광부10.0
2024지능형 개인 맞춤 만성질환 관리를 위한 AI 기반 생체데이터 융합 및 생성 기술한양대학과학기술정보통신부10.0

교수

교수연구분야논문2022년 이후
정유성공정시스템54

연결되는 NTIS 분류

융합화학 2 화학공정 1 물리화학 1

논문 (최신순)

연도논문학부 저자피인용
2026AI for Accelerated Materials Discovery: From Generative Design to Autonomous Realization
Chemical Reviews
정유성2
2026Generative modelling of inorganic materials with explicit electronic structure 융합화학 › 화학정보학
Nature Communications
정유성1
2026Evaluating global optimization and generative methods for low-energy and diverse crystal structure prediction via two case studies 물리화학 › 양자화학/전산화학
Digital Discovery
정유성0
2023A structure translation model for crystal compounds 화학공정 › 촉매/반응기술
npj Computational Materials
정유성9
2019Inverse Design of Solid-State Materials via a Continuous Representation 융합화학 › 화학정보학
Matter
정유성381

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교수 1

정유성

논문 5

AI for Accelerated Materials Discovery: From Generative Design to Auto · Generative modelling of inorganic materials with explicit electronic s · Inverse Design of Solid-State Materials via a Continuous Representatio · A structure translation model for crystal compounds · Evaluating global optimization and generative methods for low-energy a