2025 한국응용생명화학회 학술 세미나

‘AI in Action: ChatGPT와 AlphaFold 100% 활용하기’

□ 행사명 : AI in Action: ChatGPT와 AlphaFold 100% 활용하기

□ 일시 : 2025.11.28.(금) 13:30-16:30

□ 장소 : 한국과학기술회관 1관, 프리미엄중회의실 (지하 1층)

□ 주최・주관 : (사)한국응용생명화학회

□ 신청 접수 : 2025.11.20(목) 오후 6시까지 선착순 50명

□ 참가비 : 50,000원

□ 발표자

시간	발표자	발표제목
1:30-3:00	안현수 대표 (㈜알앤비디파트너스)	Smart AI tools for Researchers
3:00-4:30	고영준 박사 (한국과학기술연구원)	A Practical Introduction to AI-Based Protein Structure Prediction

□ 발표 내용

Smart AI tools for Researchers

안현수

㈜알앤비디파트너스

최근 생성형 인공지능(Generative AI)의 급속한 발전은 학술 연구의 수행 방식 전반에 혁신을 가져오고 있다. 본 발표는 연구자들이 이러한 AI 도구를 연구 과정의 전 단계-아이디어 발상, 문헌 조사, 글쓰기, 데이터 분석, 자동화-에 전략적으로 통합하는 방법을 제시한다. 발표의 전반부에서는 GPT를 비롯한 생성형 AI 모델을 활용한 연구 아이디어 구체화, 주제 선정, 연구 설계, 초록 및 목차 작성 등의 과정을 다룬다. 또한 Perplexity와 Consensus를 이용한 AI 기반 문헌 탐색법과 Markdown을 활용한 구조적 학술 글쓰기 방법을 실습 중심으로 소개한다.

후반부에서는 AI와 Python을 결합한 데이터 분석 및 자동화 기법을 중점적으로 다룬다. GPT를 이용한 데이터 정제, 정규화, 패턴 분석을 시작으로, Pandas와 Matplotlib을 활용한 회귀·상관 분석 및 시각화 방법을 소개한다. 더불어 Google Colab과 GPT를 연동하여 데이터 로딩, 전처리, 모델링, 결과 저장 등 연구 워크플로우를 자동화하는 과정을 시연한다. 본 발표는 실시간 예시와 실습을 통해 연구자들이 AI 도구를 실질적이고 윤리적으로 활용할 수 있는 전략적 관점을 제시하며, 이를 통해 연구 생산성·창의성·데이터 기반 통찰을 강화하는 방안을 탐색한다.

The rapid advancement of generative artificial intelligence (AI) has brought transformative changes to the entire process of academic research. This presentation aims to demonstrate how researchers can strategically integrate AI tools throughout every stage of their research workflow—from idea generation and literature review to academic writing, data analysis, and automation. The first part of the session focuses on utilizing generative models such as GPT for research ideation, topic refinement, study design, and the drafting of abstracts and outlines. Participants will also explore AI-assisted literature exploration using tools like Perplexity and Consensus, as well as structured academic writing with Markdown.

The second part highlights data analysis and automation using AI and Python. It begins with spreadsheet-based data handling techniques—such as cleaning, normalization, and pattern analysis—supported by GPT. The session then introduces advanced statistical methods, including regression and correlation analysis, using Pandas and Matplotlib for computation and visualization. Furthermore, it demonstrates the integration of Google Colab and GPT to automate research workflows encompassing data loading, preprocessing, modeling, and output management. Through live demonstrations and practical exercises, this presentation offers participants both technical proficiency and strategic insights into the ethical and effective use of AI in scholarly research, fostering enhanced productivity, creativity, and data-driven discovery

A Practical Introduction to AI-Based Protein Structure Prediction

고영준

한국과학기술연구원

Recent advances in artificial intelligence (AI) have brought a revolutionary transformation to the field of protein structure prediction. Moving beyond the traditional experimental approaches that required years of effort, researchers can now predict three-dimensional protein structures rapidly and accurately using large-scale deep learning models. This seminar is designed for researchers who wish to understand the principles and practical applications of AI-based protein structure prediction technologies. It will focus on the core algorithms and prediction procedures of AlphaFold3, followed by hands-on sessions using web-based platforms such as AlphaFold, Boltz, and ESMFold, where participants can perform structure prediction and interpret the results without the need for local installation. In addition, the seminar will introduce practical guidance on how to run AlphaFold3 in a local GPU server environment, enabling participants to efficiently predict large-scale datasets or complex multimeric structures. Through this program, attendees will gain a comprehensive understanding of the entire process—from fundamental principles to practical application—and develop the capability to extend these approaches to protein–protein interactions and protein–ligand binding predictions, which are essential for structural biology and drug discovery research. The seminar emphasizes hands-on learning, aiming to equip participants with the practical skills to apply the latest AI models directly in their research environments.

2025 한국응용생명화학회 학술 세미나

‘AI in Action: ChatGPT와 AlphaFold 100% 활용하기’

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2025년     월     일                             (서명)

사단법인 한국응용생명화학회 귀중