본 연구는 그래핀의 도핑 패턴이 전기전도도에 미치는 영향을 인공지능(AI) 기반 회귀 모델을 통해 정량적으로 분석한 것이다. 그래핀의 전자 구조적 특성과 도핑 효과를 이론적으로 고찰한 뒤, 도핑 원소 종류, 도핑 농도, 결함 밀도를 입력 변수로 설정하여 전기전도도를 예측하는 모델을 설계하였다. 실제 실험 수치와 물리적 경향을 반영한 모의 데이터셋을 구성하고, 선형 회귀, 다항 회귀, 랜덤 포레스트 회귀를 적용하여 각 모델의 예측 성능을 비교하였다.