hjpark — research
$ python train_model.py --task drug_discovery
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Research Focus: Structure-Based Drug Design
Methods: Diffusion Models · PLI Prediction · 3D Molecular Generation
Epoch 2025/∞ [Training] ██████████ loss: 0.0000
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HyoungJoon Park

M.S. in Computer Science · Yonsei University · AI-Driven Drug Discovery

Structure-Based Drug Design Protein-Ligand Interaction Diffusion Models Molecular Generation
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About Me

AI로 신약 개발의 미래를 설계합니다.

안녕하세요, 박형준입니다. 연세대학교 컴퓨터과학과 석사 과정에서 AI 기반 신약 개발 (AI-driven Drug Discovery)을 연구하고 있습니다.

딥러닝을 활용한 Structure-Based Drug Design(SBDD)과 Protein-Ligand Interaction(PLI) 예측에 집중하며, 3D 분자 구조 생성을 위한 Diffusion Model과 상호작용 기반 결합 친화도 예측 프레임워크를 개발하고 있습니다.

학부 시절 컴퓨터 공학과 헬스케어 융합을 복수 전공하며 쌓은 도메인 지식을 바탕으로, 복잡한 생물학적 문제를 수학적으로 정제된 딥러닝 프레임워크로 풀어내는 연구를 추구합니다.

// Research Interests

Structure-Based Drug Design Protein-Ligand Interaction Diffusion Models 3D Molecular Generation Binding Affinity Prediction Selective Drug Design
3
Publications
2
First Author
1
Int'l Conference
4.08
GPA / 4.5
Education

Academic Background

Mar. 2025 — Present
연세대학교 (Yonsei University, Sinchon)
M.S. Course in Computer Science
Advisor: Prof. Sanghyun Park · 3rd Semester
Mar. 2019 — Feb. 2025
연세대학교 미래캠퍼스 (Yonsei University, Mirae Campus)
B.E. in Computer Engineering · B.I.S. in Healthcare Convergence (Double Major)
Total GPA: 4.08 / 4.5 · Major GPA: 4.09 / 4.5
Publications

Research Output

PAKDD 20261st Author
TheSelective: Dual Affinity-Guided Diffusion Model for Selective Molecular Generation
HyoungJoon Park, et al.
Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD), 2026 — Regular Paper (Accepted)
KCC 20251st Author
Extended Diffusion Model for Molecular Graph Generation Incorporating Distance Matrix
HyoungJoon Park, Seungyeon Choi, Hwanhee Kim, Seungyong Lee, Yoonju Kim, Sanghyun Park
Korea Computer Congress (KCC), Jeju, Korea, 2025
KCC 2024
Comparison of Inference Acceleration Performance of CPU-based Image Classification Models
Ki Hoon Kwak, SangPil Cho, HoJun Shin, HyoungJoon Park, GwangHyeon Yun, Young-Rae Cho
Korea Computer Congress (KCC), Jeju, Korea, 2024
Experience

Research Journey

Yonsei University (Sinchon)
Mar. 2025 — Present
Graduate Researcher
AI 기반 Structure-Based Drug Design 연구. Diffusion 모델을 활용한 선택적 분자 생성(TheSelective), Protein-Ligand Interaction 기반 결합 친화도 예측 프레임워크 개발.
UNLV, USA
Jun. 2024 — Jul. 2024
Short-Term International Research Intern
Machine learning 강의 수강 및 위성 이미지 기반 Image Segmentation 프로젝트 참여.
Applied Data Science LAB
Yonsei Univ. Mirae
Mar. 2024 — Jun. 2024
Undergraduate Research Assistant
랩 세미나에서 논문 리뷰 발표 수행 및 Drug Repositioning 연구 보조.
Projects

Highlighted Work

2025 — Present
TheSelective: Selective Molecular Generation via Dual Affinity Guidance
이중 결합 친화도 예측기를 활용한 Diffusion 기반 선택적 분자 생성 프레임워크. On-target 결합은 강화하고 off-target 결합은 억제하는 guidance 전략 설계.
Diffusion SBDD Selectivity PyTorch
2024 — 2025
3D Molecular Graph Generation with Distance Matrix
SDE 기반 Diffusion 모델로 원자 종류, 결합, 3D 거리 행렬을 동시 생성. 가우시안 커널 기반 거리 정보 통합으로 Novelty & Uniqueness 향상.
SDE GNN QM9 ZINC250k
Mar. — Jun. 2024
Drug Repositioning with Graph Convolutional Networks
약물-질병 이종 네트워크 구축 및 GCN 기반 link prediction으로 약물 재창출 후보 탐색.
GCN Drug Repositioning 10-Fold CV
Jun. — Jul. 2024
Satellite Image Segmentation: U-Net vs DeepLabV3+
위성 토지 피복 이미지에서 Multi-Label Stratified Sampling 적용 및 모델 비교 분석.
U-Net DeepLabV3+ Segmentation
Awards & Honors

Recognition

2024
2nd Prize, AI-based Medical Data Analysis Competition
Intel Korea
2024
3rd Prize, Digital Healthcare Startup Idea Awards
Yonsei University
2024
Academic Excellence Scholarship (×3)
Yonsei University
2024
SW Major Excellence Scholarship
Yonsei University
2020
1st Prize, Java Training Camp
Yonsei University
2019
1st Prize, C Language Training Camp & Scholarship
Yonsei University
Skills

Technical Stack

Deep Learning
PyTorch PyG RDKit Diffusion Models GNN Transformer
Languages
Python Java C SQL R LaTeX
Tools & Infra
Git Linux Docker Wandb VSCode MySQL
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