SNU CBE

융합화학

NTIS 표준분류 · 화학 > 융합화학

1,086억 국가 R&D(2015–24)
413억 2020–24
-39%증가율
21.8%대학 내 서울대
13학부 논문
1논문(지원 과제)
2교수

국가 R&D 추이 (억 원, 1순위 분류)

15161718192021222324

과제 레코드 436건 · 대학 수행 50.3% · 대학 내 서울대 몫 21.8%(NTIS 2015–24 전체 평균 8.7%, 대학 수행 50억 원 미만이면 '–') · 기관운영비·인력양성·출연연 주요사업비 등 과제 아닌 레코드 제외.

소분류

2016–2024 기준(2015년 원자료에는 소분류가 없다). 증가율 = 2020–24 연평균 ÷ 2016–19 연평균 − 1. '~2022'·'2023~'는 그 기간에만 있는 소분류(2023 표준분류 개정 등으로 이름이 바뀌거나 새로 생김)라 증가율을 내지 않았다.

소분류국가 2016–24(억)2020–24(억)증가율대학 내 서울대%학부 논문논문(지원 과제)주요 교수추이
핵/방사화학37019-96%–00
화학생물학345246+99%22.021김정욱, 정유성
달리 분류되지 않는 융합화학9837소규모0.000
계산화학5545소규모55.400
환경화학5224소규모–00
화학적 바이오칩3218소규모–00
화학정보학1512소규모–110정유성
화학 유전체학1010~2021–00
고효율 생리활성 검색102소규모–00

학부 교수

학부 논문 = 이 중분류에 배정된 논문 수, 지원 과제 = 이 중분류 과제가 지원한 논문 수.

교수연구분야학부 논문지원 과제
정유성공정시스템120
김정욱고분자 및 유기 소재 · 생물 및 환경11

이 분류로 모이는 연구 키워드

소재 역설계 4 무기 결정 3 합성 가능성 예측 3 역합성 예측 2 고에너지 물질 1 폭약 결정화 1 반응 템플릿 1

학부 논문을 지원한 이 분류 과제 (NTIS 성과, 2020–24)

연도과제부처수행기관연결 교수
2021바이오계면연구소교육부서강대학김정욱

최근 주요 국가 과제 (2022–2024, 연차 정부연구비 순)

연도과제수행기관부처억
2024강원대학교 G-램프(LAMP) 사업단국립강원대학교육부45.8
2023강원대학교 램프(LAMP) 사업단강원대학교육부20.0
2022AI 기반 융·복합 기술의 기술사업화 협력 및 선도 모델 구축광주과학기술원과학기술정보통신부10.0
2023타깃 단백질 분해 기반 융합 약물 발굴을 위한 혁신적 플랫폼인 NDTAC 기술 개발포항공과대학과학기술정보통신부10.0
2022화학 단백질체학 연구단서울대학과학기술정보통신부8.8
2022바이오계면연구소서강대학교육부7.7
2022인공지능과 물리화학을 결합한 인실리코 단백질 설계서울대학과학기술정보통신부6.5
2024면역 노화 프로브 및 면역조절제 개발 연구포항공과대학과학기술정보통신부4.8
2023유기화학적/화학생물학적 접근방법을 이용한 탄수화물 연구연세대학과학기술정보통신부4.0
2022화학연구정보센터울산과학기술원과학기술정보통신부3.0

학부 논문 (최신순)

연도논문학부 저자피인용
2026Generative modelling of inorganic materials with explicit electronic structure 융합화학 › 화학정보학
Nature Communications
정유성1
2026Enhancing Generalization in Synthesizability Prediction of Structurally Dissimilar Materials 융합화학 › 화학정보학
Journal of Chemical Information and Modeling
정유성0
2026Artificial Intelligence for Advanced Functional Materials: Progress and Emerging Frontiers 융합화학 › 화학정보학
Advanced Intelligent Systems
정유성0
2025Explainable Synthesizability Prediction of Inorganic Crystal Polymorphs Using Large Language Models 융합화학 › 화학정보학
Angewandte Chemie International Edition
정유성28
2025Synthesis-Aware Materials Redesign via Large Language Models 융합화학 › 화학정보학
Journal of the American Chemical Society
정유성12
2025SynTwins: a retrosynthesis-guided framework for synthesizable molecular analog generation 융합화학 › 화학정보학
Chemical Science
정유성4
2023Accelerated chemical science with AI 융합화학 › 화학정보학
Digital Discovery
정유성86
2023Exploring the Diverse Landscape of Biaryl-Containing Peptides Generated by Cytochrome P450 Macrocyclases 융합화학 › 화학생물학
Journal of the American Chemical Society
정유성73
2022An invertible crystallographic representation for general inverse design of inorganic crystals with targeted properties 융합화학 › 화학정보학
Matter
정유성18
2021An invertible crystallographic representation for general inverse design of inorganic crystals with targeted properties 융합화학 › 화학정보학
Matter
정유성189
2021Deep Retrosynthetic Reaction Prediction using Local Reactivity and Global Attention 융합화학 › 화학정보학
JACS Au
정유성177
2021A Simple Route of Printing Explosive Crystalized Micro-Patterns by Using Direct Ink Writing 융합화학 › 화학생물학
Micromachines
김정욱13
2019Inverse Design of Solid-State Materials via a Continuous Representation 융합화학 › 화학정보학
Matter
정유성381

인접 그래프

노드 hover = 이웃 강조 · 1회 클릭 = 고정 · 고정된 노드 다시 클릭 = 페이지 이동

이 문서와 연결된 페이지

교수 1

정유성

논문 13

Generative modelling of inorganic materials with explicit electronic s · Synthesis-Aware Materials Redesign via Large Language Models · Deep Retrosynthetic Reaction Prediction using Local Reactivity and Glo · An invertible crystallographic representation for general inverse desi · Explainable Synthesizability Prediction of Inorganic Crystal Polymorph · An invertible crystallographic representation for general inverse desi · Inverse Design of Solid-State Materials via a Continuous Representatio · A Simple Route of Printing Explosive Crystalized Micro-Patterns by Usi · Accelerated chemical science with AI · SynTwins: a retrosynthesis-guided framework for synthesizable molecula · Enhancing Generalization in Synthesizability Prediction of Structurall · Artificial Intelligence for Advanced Functional Materials: Progress an · Exploring the Diverse Landscape of Biaryl-Containing Peptides Generate

키워드 3

합성 가능성 예측 · 소재 역설계 · 무기 결정