Cheminformatics Driven Decision Making for Aryl Piperazine Synthesis
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710114048
과학기술정보통신부
한국연구재단
경상국립대학교 산학협력단
김병선
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
6,332만원
6,332만원
기초연구
대학
경상남도 진주시
화학 > 유기화학 > 유기합성방법론
본 연구의 최종 목표는 유기합성 반응의 조건과 결과 사이의 관계를 데이터 기반으로 구조화하여, 합성 연구자가 신뢰성 있는 의사결정 정보를 즉시 활용할 수 있는 화학정보학 체계를 확립하는 것이다. 의약 핵심 골격인 아릴 피페라진(aryl piperazine)의 표준 합성법 Buchwald?Hartwig 아민화 단일 반응을 모델로 3년간 약 3,500건의 고처...
본 연구는 '실험 설계 → 데이터 생성 → 지식 구조화 → 실험적 검증'의 순환 구조로 3년간 추진된다. 1차년도에는 연구실 보유 low-barrier HTE 환경에서 ArBr 36종 × amine 18종 매트릭스로 파일럿 200건 및 기본 매트릭스 700건의 HTE를 수행하여 누적 900건을 확보하고, 5-class 반응 결과 모드 분류 체계와 4시간/2...
... 시 모드별 조건 권고를 제공하여 신약 R&D 합성 경로 최적화 단계의 시간·시약 낭비를 절감하고, 제약·농화학·정밀소재화학 분야의 연구개발 비용·기간 단축에 기여한다.(사회적) 학계가 산업체 독점 데이터에 의존하지 않는 자체 화학정보학 인프라를 확보함으로써 국내 화학 ML 연구의 자립도를 강화하고, 인공지능·자동화·자율 합성 연구로의 확장 기반을 제공한다.