분자 다킹은 신약, 신소재, 고분자의 개발 과정에서 대규모의 화학분자 데이터베이스의 화학분자 데이터들을 실제 실험을 통하지 않고 시뮬레이션을 통해 한정된 화학 분자만을 스크링하는 과정이다. 분자 다킹은 대규모 컴퓨팅 파워와 데이터 저장 용량을 요구하는 대표적인 대규모의 과학 어플리케이션이다. 기존의 분자 다킹 어플리케이션들은 슈퍼컴퓨터, 클러스터, 워크스테이션 등을 이용하여 작업을 수행하도록 개발되었다. 하지만 슈퍼컴퓨터를 이용한 분자 다킹은 너무 많은 비용이 든다는 문제점이 있고, 클러스터나 워크스테이션을 이용한 분자 다킹은 오랜 수행 시간이 요구된다는 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 그리드 서비스 기반 분자 다킹 어플리케이션을 제안하였다. 이를 위해 본 논문에서는 효율적인 분자 다킹 서비스를 제공하기 위해 자원 브로커와 데이터 브로커를 설계하고, 분자 다킹을 위한 다양한 그리드 서비스들을 개발하였다.
정량적 구조 활성관계 모델링은 물리적인 성질과 생물학적 활성이 관계 있다는 것을 전제로 한다. 그러나, 퍼센트 활성과 같은 데이터들은 모델링에 많이 활용되지 않았다. 이것의 중요한 이유중의 하나는 이러한 값들이 정량적이 아니고 정성적인 데에 있다. 본 연구에서는 분자모델링에 퍼센트활성 데이터를 활용하기 위하여 데이터 값들을 2개의 계층으로 분류하고 CoMFA(비교분자장)를 판별함수로 활용하였다. 즉, 베타-케토아세트아닐라이드 유도체들의 토마토 역병균에 대한 항균력 시험의 퍼센트 활성 데이터를, 한 계층은 활성이 있는 것, 다른 계층은 활성이 없는 것으로 나누었다. 특히, CoMFA를 활용함으로써 화학적인 이해에 중요한 3차원적인 정보를 얻을 수 있었다. 이 모델은 주어진 데이타를 98%의 정확도로 설명하였으며, LOO 검증을 해본 결과 예측력은 약 69% 정도였다 이 결과는 활성 데이터를 근사적으로 2개의 계급으로 나누고 CoMFA를 활용하는 방식이 구조활성관계를 이해하고 화합물 유도체를 합성하는데 활용될 수 있음을 보여준다.
최근 고집적화 구조는 저항(resistance)과 정전용량 (capacitance)에 의한 신호 지연 (RC delay) 증가로 인한 혼선 (cross-talk noise)과 전력소모 (power dissipation)등의 문제를 발생시킨다. 칩 성능에 영향을 미치는 제한인자를 최소화하기 위해서는 저저항 배선 금속과 저유전상수 (low-k)의 층간 절연막 (IMD, intermetal dielectric) 물질이 필요하다. 최근 PECVD (plasma enhanced chemical vapor deposition)를 이용하여 증착시킨 유기살리케이트 (OSG, organosilicate glass)는 가장 유망한 저유전상수 물질로 각광받고 있다. 본 연구에서는 제일원리 연구를 통하여 OSG의 전구체 중에 하나인 DEMS 문자를 모델링하고, 에너지적으로 가장 안정한 구조를 찾아서 각 원자 간의 결합에 따른 해리에너지 (dissociation energy)를 계산하고, DEMS가 H-terminated Si 표면과 반응하는 기구에 대해 고찰하였다. 최적화된 DEMS 분자의 구조를 찾았고 DEMS 분자가 결합이 깨져 조각 분자군으로 될 때의 에너지들을 계산하였다. 계산된 해리에너지로부터 DEMS 분자의 O 원자와 C분자의 결합이 깨져서 $C_2H_5$를 조각 분자군으로 생성할 확률이 총 8가지의 경우에서 가장 높다는 것을 알 수 있었다. 8 가지의 해리된 DEMS 조각 분자군들이 H-terminated Si 표면과 반응할 때의 반응에너지를 계산한 결과 표면의 Si 원자와 DEMS 분자에서 $C_2H_5$가 해리되어 생성된 조각 분자군의 O 원자가 결합을 하고 부산물로 $C_2H_6$를 생성하는 반응이 가장 선호된다는 것을 알 수 있었다. DEMS 분자로 증착시킨 OSG에 대하여 제일원리법을 이용하여 계산한 연구는 보고된 바 없기 때문에, DEMS 분자의 각 원자 간의 해리에너지와 Si 기판과의 반응에너지는 추후 연구개발의 중요한 기초 자료가 될 수 있다.
본 연구에서는 고온/고압의 연소가스에 의해 야기되는 노즐목 삭마현상의 분자수준 메커니즘을 분자동역학 시뮬레이션을 이용하여 관찰한다. 노즐목은 두 개의 그래핀으로 구성된 그래파이트로 모델링하고 분자동역학 시뮬레이션은 충분한 속도를 가지고 그래파이트에 충돌하는 $H_2O$ 분자와 $CO_2$ 분자가 지속적으로 생성되는 과정과 평형상태의 시뮬레이션으로 구성된다. 반응을 모사할 수 있는 ReaxFF 포텐셜을 사용하며, 충돌에 의해 야기되는 $H_2O$ 및 $CO_2$ 분자의 해리와 화학적 삭마와의 관계에 중점을 두고 관찰하고자 하며, 거시적인 관찰결과들과 비교하고자 한다.
반전형 폴리머 태양전지는 그 구조에 의하여 훌륭한 안정성을 가질 뿐만 아니라 roll-to-roll 공정을 통한 대량생산이 가능하여 각광받고 있는 구조이다. 이런 반전형 구조에서, 금속 산화물 나노파티클에 의해 만들어지는 금속 산화물 층은 전자수송층으로서 사용된다. 이 연구에서는 표면개질 물질인 PEIE (Polyethyleneimine-ethoxylate)와 화학적으로 기능화된 산화아연/그래핀 핵/껍질 양자점을 이용하여 전기수송층의 역할을 하는 기능화된 산화아연/그래핀 단분자층을 가지는 태양전지를 제작하였다. 이는 기능화된 산화아연/그래핀 단분자층이 표면개질, 광센서, 전기수송층의 역할을 동시에 수행하는 효과로 인해 제작된 태양전지는 향상된 전자 수집능력을 보였다. 단분자층이 잘 형성되어 있는지 확인하기 위하여 집속 이온 빔 장비를 이용하여 태양전지의 내부 구조를 확인하였으며, density functional theory (DFT)을 이용한 모델링을 통하여 기능화된 산화아연/그래핀 양자점의 전자상태밀도를 분석하였다. 기능화된 산화아연 단분자층에 의한 효과적인 계면 제어 및 전하수송에 의해 약 10.3%의 높은 효율을 가지는 반전형 폴리머 태양전지를 제작할 수 있었다.
분자동역학 전산모사를 통하여 에폭시에 다양한 반경의 구형 실리콘 카바이드를 삽입한 나노복합재를 모델링하고, 이들의 기계적 물성과 열적 물성 해석을 다양한 온도조건 하에서 수행하였다. 전산모사 결과 동일한 체적분율 하에서 나노복합재는 입자의 크기가 작아질수록 탄성계수와 전단계수가 상승하는 동시에 선팽창계수는 감소하는 입자의 크기효과를 보였다. 또한 온도 상승에 따른 기계적 물성의 하락이 잘 관찰되었다. 본 연구에서는 이러한 분자동역학 해석 결과를 바탕으로 다양한 온도조건 하에서의 입자의 크기효과를 고려한 멀티스케일 3상 모델을 제시하였다. 유리상 조건 범위에서 온도 변화에 따른 나노복합재 계면의 열응력텐서와 열변형률텐서의 정보를 통해 복합재 내에서 계면이 차지하는 부피비를 온도에 대한 함수로 고려하고, 이를 멀티스케일 모델에 반영함으로써 다양한 온도조건에 대한 나노복합재 열탄성 물성의 예측해를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 모델에서 계산된 3상 복합재의 물성은 분자동역학 전산모사의 결과에서 나타나는 나노입자의 크기효과를 잘 반영하였다.
본 연구에서는 FC(fluorocarbon) 플라즈마 반응기에서 입사하는 이온에너지에 따른 고분자 증착, 식각과 증착의 경쟁반응 및 물리적 스퍼터링 등의 여러 표면 현상들을 모델링하였다. $SiO_2$ 식각에 대한 표면반응은 식각반응 영역을 잘 혼합된 CSTR(continuous stirred tank reactor) 가정을 도입하여 이온 도움에 의한 식각으로 모사되었다. 정상상태 고분자층을 통한 식각과 증착의 경쟁반응의 모델링은 이온 도움에 의한 고분자 생성 및 분해 메커니즘을 제안하여 수행하였다. 이러한 메커니즘은 최근 발표된 실험 및 분자동력학적 전산모사 결과에 기초하였으며,모델 계수들은 빔실험 결과 및 플라즈마 실험결과들을 이용하여 구하였다. 최종 개발된 모델의 결과들은 타당성을 검증하기 위해 문헌에 보고된 실험결과들과 비교하였다.
생물 및 화학공정의 정제과정은 여러 단계의 크로마토그래프 분리공정을 포함할 수 있다. 최근 생명공학의 발전과 더불어 중요시되는 단백질과 같은 생물 분자의 분리를 위하여 크로마토그래피 흡착공정에 많은 관심이 집중되고 있다. 따라서 본 논문에서는 흡착공정 모델링을 위한 시뮬레이션 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 시스템은 흡착공정 모델링에 따른 시뮬레이션 결과 값을 시각화하거나 곡선 그래프로 나타나도록 하였다. 본 시스템의 개발은 회분식 흡착공정 모사프로그램에 중점을 두어 국한되어 개발하였다.
가스 하이드레이트 형성원리를 이용한 해수담수화는 이미 상용화된 역삼투 방식에 비하여 아직 실증화 단계이지만 그 공정이 비교적 단순하고 특히 냉매를 객체가스로 사용할 경우 아주 낮은 공정 온도가 필요하지 않아 에너지 소비량(thermal budget)이 향상될 가능성이 있기 때문에 여전히 많은 관심을 받고 있다. 따라서 본 연구에서는 수소불화탄소(HFC, hydrofluorocarbon) 및 수소염화불화탄소(HCFC, hydrochlorofluorocarbon) 계열의 냉매들을 객체가스로 한 가스 하이드레이트 형성 거동을 에너지적인 관점에서 해석하고자 하였고 이를 위해 밀도 범함수(DFT, density functional method) 이론을 기반으로 한 분자모델링을 도입하였다. 객체가스(guest gas)로 R-134a, R-227ea, R-236fa, R-141b를 선정하였으며 계산을 위하여 물 분자로 이루어진 $5^{12}$, $5^{12}6^2$, $5^{12}6^4$의 세가지 구조의 동공들(cavities)을 구성하였다. 동공, 객체가스, 그리고 객체가스가 삽입된 동공의 구조를 분자모델링을 이용하여 각각 최적화하였고 계산된 각 구조의 에너지로부터 동공과 객체가스의 결합에너지(binding energy)를 계산하였다. 마지막으로 결합에너지를 비교함으로써 어느 냉매가 가장 유리한 조건에서 가스하이드레이트를 형성할 지를 판단하였다. 결과적으로 R-236fa가 가장 자발적(spontaneous)으로 가스 하이드레이트를 형성할 것으로 예상되었고 사람에 대한 낮은 독성과 물에 대한 작은 용해도 측면에서도 가장 적절한 선택으로 평가되었다.
분류 방법으로서의 SVM(Support Vector Machine)은 커널 방법과 함께 사용됨으로써 그 유용성을 크게 향상시켰다. 커널 방법은 일반적으로 입력 데이터의 자질(feature)로 나타내는 공간으로부터 높은 차원의 공간으로 데이터를 사상(mapping)시키는 역할을 하게 되나, 기본적으로는 데이터간에 새로운 거리(metric)를 부설해주는 역할을 하는 것이다. 지금까지 나온 다양한 커널 방법은 구조화된(structured) 데이터에 대해 커널 형태로 거리를 부여하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 DNA의 작용을 모델링하여 만든 새로운 커널이 miRNA(micro RNA)와 mRNA(messenger RNA)쌍에 대한 발현 여부를 분류해 내기 위해 커널 형식으로 거리를 부여하는 방법을 보인다. 이 방법은 실리콘 컴퓨터가 아닌 실제 DNA분자로 실험할 수 있도록 설계된 것을 고려할 때 여러 종류의 DNA 코드를 분석하는 데 사용될 수 있는 새로운 분자컴퓨팅 방법이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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