측정 결과

여기 있는 숫자는 전부 공개 벤치마크에서 저희가 직접 측정한 값입니다. 다른 곳에서 가져온 수치나 추정값은 없습니다.

이 페이지를 인용하실 때: 각 숫자에 무엇을 측정했는지와 무엇이 아닌지를 함께 적었습니다. 두 번째 줄을 빼고 인용하면 사실과 달라집니다. 저희는 "최고"·"유일"·"SOTA" 같은 표현을 쓰지 않습니다.

포즈 선택이 도킹 결과를 얼마나 바꾸는가

측정	생성된 도킹 포즈 가운데 어느 것을 고를지 바꿨을 때의 정확도 변화
자료	PoseBusters 427개 복합체 (공개)
결과	순이득 16건 — 30건 개선, 14건 악화. McNemar p=0.023
비교 대상	AutoDock Vina 상위 1개 포즈 선택 (202건 정답) → 재채점기 결합 (218건)
무엇이 아닌가	결합력(친화도) 예측이 아닙니다. 이미 생성된 포즈 중 선택을 바꾼 결과입니다. 재채점기 단독으로 고르면 제품 조건(박스 중심 12Å 포켓)에서 오히려 Vina보다 나빴습니다(181건 vs 202건, p=0.057). 그래서 단독으로 쓰지 않고 Vina 순위와 합산합니다. 순위 합산 방식은 이 427건 결과를 보고 골랐으므로 완전한 독립 검증은 아닙니다.
학습 자료	RCSB PDB 복합체 4,604개(CC0, PLINDER CC BY 4.0로 필터링). 평가에 쓰인 PDB와 2021년 이후 공개분은 모두 제외했습니다.

재도킹 정확도

측정	SMILES에서 도킹까지 도는 제품 경로 전체
자료	Astex Diverse Set 46개 (공개)
결과	성공 27건 → 32건, 중간 포즈 오차 1.39 Å → 1.04 Å, 중간 소요 시간 20.1초 → 11.1초
무엇이 아닌가	결합 부위를 아는 상태에서의 재도킹입니다. 결합 부위를 찾는 것은 다른 문제이고 여기서 측정하지 않았습니다.
주의	설치본의 증거 파일에 있는 Astex 수치(27 → 31)는 다른 측정입니다 — 포즈를 다시 만들지 않고 순위만 바꾼 비교입니다. 파일에 어느 쪽인지 적혀 있습니다.

신뢰도 배지가 실제를 따라가는가

측정	결과에 붙는 '높음·낮음' 배지가 실제 정답률과 맞는지
결과	'높음' 28건 중 21건 적중(75%) · '낮음' 32건 중 8건(25%) — 설정 탐색에 쓰지 않은 확인셋(PoseBusters 무작위 60건)
왜 싣는가	예측이 틀릴 수 있다는 것보다 언제 틀리는지 모르는 것이 연구에서 더 위험합니다. 배지가 실제를 따라가야 쓸모가 있습니다.
무엇이 아닌가	'낮음' 배지가 25%라는 것은 그 결과를 쓰지 말라는 뜻이지 25%가 좋은 숫자라는 뜻이 아닙니다. 설정을 고를 때 쓴 Astex 46에서는 '높음' 31건 중 23건·'낮음' 15건 중 4건이었습니다 — 대표값으로는 쓰지 않습니다.

구조 예측 소요 시간 — CPU와 GPU를 같은 작업으로 (2026-10-17 실측)

측정	단백질 1개의 구조 예측 시간 (리간드·결합력 없음). 같은 엔진에서 `--accelerator` 만 바꿨습니다 — 그래야 가속기 차이만 남습니다
기기	AMD Ryzen 5 9600X 6코어 · RAM 31GB · 네이티브 Windows · GPU: AMD Radeon RX 7900 XTX (24GB, ROCm, `--no_kernels`)
결과 (CPU / GPU)	74잔기 51.1 / 39.2초 · 129잔기 74.6 / 40.8 · 153잔기 91.1 / 41.1 · 260잔기 222.8 / 46.2 · 400잔기 603.2 / 56.3 · 520잔기 1,121.4 / 71.5 · 800잔기 3,709 / 140 · 1,200잔기 10,422 / 326초
읽는 법	측정한 모든 길이에서 GPU가 더 빨랐고, 길이가 늘수록 차이가 커집니다 — 74잔기 1.3배 → 1,200잔기 31.9배(2시간 54분 vs 5분 26초). CPU 시간은 길이의 약 2.7제곱으로 늘고 GPU는 훨씬 완만합니다.
이전 발표의 정정	저희는 "약 200잔기 아래에서는 GPU가 CPU보다 느리다"고 적었습니다 — 틀렸습니다. 서로 다른 환경에서 서로 다른 작업을 잰 두 표를 나란히 놓고 비교한 것이었습니다(GPU 쪽은 포즈 5개 + 결합력까지 계산하는 더 무거운 설정). 같은 작업으로 다시 재니 74잔기에서도 GPU가 빨랐습니다.
무엇이 아닌가	NVIDIA GPU에서는 다를 수 있습니다 — 측정하지 않았습니다. 이 CPU 열은 GPU 런타임이 얹힌 엔진을 CPU로 돌린 값입니다. CPU 전용 설치본은 따로 재서 조금 더 빨랐습니다(260잔기 168.1초 · 520잔기 1,097.4초, 2026-10-16).

구조 예측이 쓰는 메모리 (2026-10-16~17 실측)

측정	단백질 1개를 접을 때 쓰는 최대 메모리
GPU (RX 7900 XTX 24GB · 포즈 5개 + 결합력)	400잔기 4.9GB · 600잔기 7.9 · 800잔기 11.9 · 1,000잔기 17.0 · 1,200잔기 21.4 · 1,500잔기 실패(22.1GB에서 메모리 부족)
CPU (RAM · 단백질만 1회)	작업세트/커밋 — 74잔기 4.97/6.60GB · 260잔기 5.68/7.28 · 520잔기 7.37/9.21 · 800잔기 11.08/14.52 · 1,200잔기 22.53/26.98
GPU (같은 작업 · 단백질만 1회, 2026-10-17)	74잔기 2.24GB · 260잔기 3.09 · 520잔기 5.17 · 800잔기 9.08 · 1,200잔기 17.54 — 위 '포즈 5개 + 결합력' 값보다 적습니다(1,200잔기 21.4 → 17.5)
GPU를 쓰면 PC 메모리는 늘지 않습니다	GPU로 돌릴 때 PC 메모리는 길이와 무관하게 4.85GB(커밋 6.38)로 일정했습니다 — 일이 GPU에서 돌기 때문입니다. RAM 요구가 커지는 것은 GPU가 없을 때의 이야기입니다.
읽는 법	길이가 늘면 CPU 메모리도 가파르게 늘어납니다 — 520잔기 7.4GB에서 1,200잔기 22.5GB로 3배입니다. 1,200잔기는 커밋 27.0GB로 31GB 기기의 87%를 씁니다. 그래서 GPU가 없을 때는 RAM이 다룰 수 있는 길이를 정합니다(16GB → 약 800잔기 · 32GB → 약 1,200잔기).
처음 발표의 정정	저희는 2026-10-17 아침에 "CPU 메모리는 길이에 거의 반응하지 않는다"고 적었습니다. 153~520잔기만 재서 커밋이 4%만 늘어난 것을 보고 내린 결론이었는데, 좁은 범위가 만든 착시였습니다. 800·1,200잔기를 더해 보니 길이가 메모리를 지배합니다.
무엇이 아닌가	첫 줄('포즈 5개 + 결합력')과 CPU 줄은 작업이 달라 나란히 비교할 수 없습니다. 같은 작업으로 잰 것은 세 번째 줄입니다. "예약"은 할당자가 미리 잡아 둔 양으로 실사용보다 큽니다. NVIDIA에서는 측정하지 않았습니다.

단백질은 실제로 얼마나 큰가 (보유 자료 전수 집계)

집계	추정이 아니라 보유 자료를 전부 센 것입니다
자료	UniProt 2026_02 인간 리뷰드 프로테옴 20,329개(CC BY 4.0) · 보유 실험구조 815건의 단백질 사슬 1,868개
결과 — 사슬 1개	중앙값 289잔기 · 90%가 520잔기 이하 · 96.5%가 800잔기 이하 · 1,000잔기 초과 1.5%
결과 — 복합체 전체	중앙값 444잔기 · 22.2%가 1,000잔기 초과 · 4.8%가 2,000잔기 초과 · 최대 12,258
결과 — 약물 표적 790개(전장)	중앙값 502잔기 · 1,000잔기 초과 14.6% · 2,000잔기 초과 1.8%
읽는 법	1,000잔기도 2,000잔기도 실재합니다. 다만 단일 표적을 접는 일에서는 1,000잔기 초과가 1.5%이고, 큰 길이가 문제되는 것은 전장 단백질이나 복합체를 통째로 넣을 때입니다.
무엇이 아닌가	인간 리뷰드 프로테옴과 저희 보유 실험구조에 대한 집계입니다. 전체 PDB나 다른 종에 대한 집계가 아닙니다.

여기서부터는 추정입니다 — 구매 판단에 쓰지 마십시오

아래는 측정값이 아니라 실측에 맞춘 곡선을 측정 범위 밖으로 늘린 값입니다. 저희가 재 본 수가 아닙니다. 하드웨어를 구매하실 판단에는 위쪽 실측표와 요구 사양만 쓰십시오.

곡선	측정점 최대 오차	쓸 수 있나
CPU 메모리 = 5.1 + 2.12e-7·N^2.57 GB	4.2%	정해졌습니다 — 74~1,200잔기 8개 점, 16배 범위
GPU 메모리(단백질 1회) = 2.2 + 1.87e-5·N^1.92 GB	2.6%	쓸 만합니다
GPU 메모리(포즈 5개+결합력) = 2.2 + 7.47e-5·N^1.76 GB	3.3%	공개한 길이 한계의 근거
CPU 시간 = 45 + 6.26e-5·N^2.67 초	3.6%	쓸 만합니다
GPU 시간(포즈 5개+결합력) = 20 + 0.00944·N^1.59 초	4.3%	참고용

CPU 메모리 외삽 금지를 해제했습니다(2026-10-17). 처음에는 측정점이 4개(153~520잔기)뿐이라 지수가 1.0부터 3.0까지 전부 비슷하게 맞았고, 2,000잔기 추정이 9.7GB부터 96GB까지 벌어졌습니다 — 같은 자료로 10배 다른 답이 나오면 쓸 수 없는 수입니다. 800·1,200잔기를 더해 지수가 정해졌습니다.

잔기(추정)	GPU 메모리(단백질 1회)	GPU 시간	CPU 시간	CPU 메모리
1,500	25.6GB	9분	6.0시간	36GB
2,000	42.9GB	15분	14.5시간	70GB
3,000	94GB	30분	44시간	164GB
4,000	165GB	50분	100시간	300GB

1,200잔기까지는 전부 실측입니다(위 표). 그 위는 추정이고, 이 기기(RAM 31GB · VRAM 24GB)로는 더 잴 수 없습니다. 1,500잔기는 무거운 설정에서 실제로 실패했고 곡선도 24GB를 넘는 값을 줍니다 — 방향이 맞습니다.

CPU 시간은 길이의 약 2.7제곱, CPU 메모리는 약 2.6제곱, GPU 메모리는 약 1.9제곱으로 늘어납니다. 그래서 길어질수록 GPU 쪽이 유리해지고, GPU가 없으면 1,200잔기 근처에서 시간보다 먼저 메모리가 막습니다(추정 1,500잔기 36GB — RAM 32GB로도 부족).

이 숫자들을 어떻게 다시 확인할 수 있나

포즈·도킹 수치는 설치본에 함께 들어가는 genscore_clean_v1.evidence.json에 모델 가중치 해시와 함께 기록됩니다.
벤치마크 자료(PoseBusters·Astex)는 공개 자료입니다. 저희가 만든 자료가 아닙니다.
구조 예측 시간·메모리는 공개 PDB 서열(1UBQ·1LYZ·1MBN·2CAB 등)로 측정했습니다. 로컬에 없는 길이는 실제 서열을 이어 붙인 길이 측정용 서열을 썼고, 생물학적 의미는 없습니다.
단백질 크기 집계는 UniProt 인간 리뷰드 프로테옴(CC BY 4.0)과 공개 PDB 좌표를 센 것입니다.

모든 결과는 연구용(RUO)이며 의사결정 지원입니다. 임상 성공을 예측하지 않습니다. 예측의 불확실성과 적용 범위를 함께 표시하며 정확도를 보장하지 않습니다.