최근 들어 컴퓨터 및 소프트웨어 기술의 발달로 전산모사 관련 연구가 급격하게 늘어나고 있는데, 특히 원자의 개수 및 모델 크기의 문제로 기존에는 많은 제약을 받던 고분자 관련 다양한 전산모사 결과들이 발표되고 있다. 본 연구에서는 고분자 소재를 필름형태의 분리막으로 활용하기 위한 중요한 특성 중 하나인 기계적 특성을 분자동역학 전산모사를 이용하여 분석하고자 하는 연구를 진행하였다. 이를 위하여 이미 관련 물성이 널리 보고되어 있는 상용 고분자 소재인 polyethylene (PE)과 polystyrene (PS)을 대상으로 선정하여 주쇄길이 차이를 통한 각 고분자들의 인장특성을 비교하였고, 최종적으로 분자동역학 전산모사의 기계적 특성 분석이 적합한지 확인하고자 하였다. 밀도, radius of gyration, scattering 분석을 통해 본 연구에서 제작된 모델이 실제 실험에서 얻어진 기계적 특성 경향과 잘 일치함을 알 수 있었고, 따라서 분자동역학 전산모사를 이용한 기계적 특성 분석이 다양한 고분자 소재들의 분자 구조에 따른 기계적 특성을 예측할 수 있게 해주며, 실제 실험에서는 적용하기 어려운 다양한 변수들을 반영한 기계적 특성 해석도 가능하게 해 줄 것으로 기대된다.
본 논문에서는 다양한 생물분자 감지를 위한 센서로 마이크로캔틸레버를 제안하였고 이것을 이용해 여러 생물 분자들을 광학적, 전기적으로 분석하였다. 마이로캔틸레버는 표면 미세 가공 기술로 제작되었고, 이러한 제작 방식은 공정이 간단하고 비용이 적게 들며 센서 array가 가능하다는 장점을 갖는다. 생물분자를 포함하는 용액을 주입하기 위하여 PDMS와 fused silica glass를 이용해 fluid cell system을 제작하였다. 마이크로캔틸레버 상단의 gold가 코팅된 부분에서 생물분자의 자기조립 (self assembly)현상이 일어나고 이는 마이크로캔틸레버 상, 하단의 표면 스트레스 차이를 야기 시킨다. 이로 인해 마이크로캔틸레버 자체의 휘어짐 현상이 일어나게 되고 이러한 휘어진 정도를 측정함으로써 마이크로캔틸레버의 생물분자 감지능을 확인할 수 있었다. Cystamine dihydrochloride와 glutaraldehyde 분자를 분석하였고 각기 다른 농도의 cystamine dihydrochloride 용액에서도 실험함으로써 농도별 감지능 또한 확인하였다. 이러한 생물분자 감지를 위한 마이크로캔틸레버의 센서로써의 성능은 u-TAS 와 lab-on-a-chip에서 유용히 이용될 수 있으리라 확신한다.
약 1그램의 DNA는 10/sup 21/개의 DNA 염기를 가지며 이것은 10억 terabits의 정보저장 능력에 해당한다. 분자정보처리기술(molecular information processing technology)은 DNA나 단백질과 같은 거대분자의 초미세구조, 초고집적도, 초에너지 소비특성에 기반하여, 용액상에서 아보가드로수(6×10/sup 23/) 규모의 분자들이 3차원 화학 반응에 관여하는 초병렬분산 정보 저장 및 처리 능력을 활용하는 차세대 IT 기술이다. 이는 또한 생체분자의 특성을 나노수준에서 활용하는 정보기술이라는 점에 있어서 BT+NT+IT의 융합기술이며 그 기술적 산업적인 파급 효과가 아주 큰 특징이 있다. 본고에서는 현재 분자정보 처리 기술의 원리 및 문제점을 설명하고 이의 해결을 위한 5가지 핵심 요소 기술을 도출한다. 최근 세계적인 연구 동향을 살펴보고, 국내의 기술 기반 및 국제 경쟁력을 분석하며, 궁극적인 경제성 확보를 위한 산업화 방안을 단기(3-5년), 중기(5-10년), 장기(10-20년)의 3단계로 나뉘어 제안한다.
새로운 농약을 탐색하고 개발하는데 있어서 고효율 유기함성 (HTOS) 기술과 고효율 검색 (HTS) 기술 등의 발전과 더불어 컴퓨터 화학을 이용한 분자설계 (CAMD) 방법으로 보편화되고 있는 비교 분자장 분석(CoMFA)과 비교 분자 유사성 지수분석(CoMSIA) 등, 3D QSAR 기법들을 위시하여 분자 홀로그램 구조 - 활성관계 (HQSAR) 분석방법 등, QSAR 기법들을 요약하고 그 활용 사례들을 간략하게 소개하였다.
개인이 접하게 되는 정보의 양은 날로 기하 급수적으로 증가하여 향후 10년 내에 테라비트급 집적도를 갖는 정보처리 및 저장 소자가 필요할 것으로 예상된다. 이를 위하여 다양한 나노전자 소자 기술 연구 개발이 진행중이다. 구체적으로 살펴보면, 실리콘 기반 나노전자 소자, 분자전자 소자, 양자 소자, 단전자 소자, 그리고 나노자기 소자 등 많은 분야에서 기술 발전이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 분자전자 소자 기술 동향 보고서 이후에 분자전자 소자 기술 중에서 최근 매우 빠르게 기술 개발이 진행되고 있는 분자 메모리 소자 기술에 관한 최근 연구 동향에 관하여 기술하였다. 뿐만 아니라 미래시장을 위한 시나리오 예측 및 분석을 통하여 향후 분자 메모리 소자 기술 개발을 위한연구 방향 설정 및 기술 개발 발전 등에 도움이 되드리고자 이 글을 쓰게 되었다.
우포 습지에 서식하는 식물의 근권 토양에서 수지상균근균(AMF) 포자를 추출하였다. 추출한 포자는 형태적 특성과 18S rDNA 염기서열의 분자적 분석을 이용해 동정하였다. 그 결과 6속 9종의 AMF 포자가 분리된 것을 확인하였으며, 종 다양성 지수를 계산하여 분석한 결과 습지에서 AMF 포자의 종 다양성은 식물에 의해 영향을 받는 것을 확인하였다. 연구 과정에서 국내 미기록종 1종을 확인하였으며, 확인된 종은 Diversispora epigaea이다. 미기록종 AMF 포자의 형태적 특성 및 분자적 분석의 결과에 대해 서술하였다.
높은 염색성과 형광성을 나타내는 ninhydrin 유도체를 탐색하기 위하여 잠재지문 검출제로서 ninhydrin 유도체들과 glycine 분자와의 반응성에 관한 분자 홀로그래피적인 HQSPR 모델을 유도하고 정량적으로 검토하였다. Ninhydrin의 반응성은 ${\varepsilon}LUMO$ 에너지가 중요한 요인이었으며, ninhydrin 유도체들과 glycine 분자 사이의 경계분자궤도(FMO) 상호작용으로부터 궤도조절반응에 의한 친핵성 반응이 전하조절반응에 의한 친전자성 반응보다 우세하였다. 기여도 분석결과, benzo 고리상 강한 전자끌게로서 meta-치환체가 ninhydrin의 반응성을 증가시켰으며 HQSPR 및 QSPR 모델에 의하여 5,6-dinitroninhydrin 분자는 비 치환체보다 3배 이상의 반응성을 향상시킬것으로 예측되었다.
이제까지 Protein이나 RNA와 같은 분자의 구조는, 대부분 X-ray crystallography나 Nuclear Magnetic Resonance (NMR) 방법을 통해 분석이 이루어 졌다. 이 방법들은 실제 분자를 직접 원자레벨에서 분석하는 방법으로, 분자를 구성하는 모든 원자의 3차원 좌표 정보를 얻어 낼 수 있다. 원자의 3차원 좌표 정보는 분자의 전체적인 모양과 구조를 이해하는데 유용한 정보이다. 하지만, 분자의 구조를 좀 더 완벽히 이해하기 위해서는 원자 레벨의 좌표 정보 보다는 좀 더 높은 차원에서의 구조 정보가 필요하다. 특히 분자의 구조를 예측하거나, 분자들 사이에 결합 관계를 예측하기 위해서는, 원자 레벨의 정보만으로는 필요한 모든 정보를 얻을 수 없다. 이러한 경우, 분자의 2차원 또는 3차원 구조 요소 (structural elements)가 더욱 좋은 정보를 제공해 줄 수 있다. Protein 분자의 경우. 이미 3차원 좌표 정보를 이용해서, 2차원 구조 요소를 알아내는 자동화된 방법이 알려져 있다. 그러나 RNA의 경우 protein에 비해 알려진 결정 구조가 적기 때문에. 아직까지 2차원 구조 요소나 3차원 구조 요소를 알아내는 자동화된 방법이 알려져 있지 않다. 따라서, 이제까지는 RNA의 구조 요소를 알아내기 위해, 사람이 직접 RNA분자의 3차원 좌표 정보를 분석함으로써 많은 시간과 노력이 필요했다. 이 때문에, 우리는 RNA의 원자들의 3차원 좌표 정보를 이용해서, 2차원 구조요소와 3차원 구조 요소 정보를 자동화된 방법으로 밝혀내는 알고리즘을 개발하였다. 우리는 분자를 구성하고 있는 원자들의 3차원 좌표 정보를 Protein data bank (PDB)에서 가져왔다. 우리의 알고리즘은 PDB file형태의 데이터라면 protein-RNA 복합체나 RNA 분자 모두에서 RNA의 2차원 구조 요소나 3차원 구조 요소를 얻어낼 수 있다. 우리의 연구는 RNA의 원자레벨의 3차원 좌표 정보를 이용해서 RNA의 구조 요소를 뽑아내는 첫 번째 시도로, 우리의 알고리즘을 통해 얻어진 구조 정보는 RNA의 구조 예측 연구나. protein-RNA complex의 결합 예측 연구에 많은 도움을 줄 수 있으리라 기대된다.
본 연구에서는 $G_2$[naphthalene disulfonate] 숙주 분자(host molecule)의 선택적 내포현상을 이용하여 구조적 이성질체인 1,2-dibromobenzene과 1,3-dibromobenzene을 분리하였다. 혼합 이성질체 용액에서 $X_{1,3-DBB}=0.3$ 이상 일 때, 숙주 분자는 1,3-dibromobenzene 손님 분자(guest molecule)에 대해 내포 선택도가 높았으나, $X_{1,3-DBB}=0.2$ 이하의 용액에서는 1,2-dibromobenzene 손님 분자에 대한 내포 선택도가 높았다. 이것은 용액의 조성에 따라 특정 이성질체가 숙주 분자 구조의 주형 역할을 하여 해당 분자에 대한 손님 분자로서의 내포 선택도를 결정하기 때문이다. 이러한 숙주 분자 구조에 대한 손님 분자의 주형 역할은 순수 이성질체 용액 및 혼합 이성질체 용액에서 생성된 내포 화합물의 X-ray 회절 분석 결과로부터 확인할 수 있었다. 한편, 열시차분석(DSC)에서 (1,3-dibromobenzene)-내포 화합물이(1,2-dibromobenzene)-내포 화합물 보다 안정하여 손님 분자를 숙주 분자로부터 유리시키는 더 많은 에너지를 요구하였다. 이러한 열적 안정성은 $G_2$[naphthalene disulfonate] 숙주 분자가 더 넓은 농도 범위에서 1,3- dibromobenzene에 대해 선택도를 갖는 것과 부합하는 결과이다. 본 연구에서는 숙주 분자의 선택도와 내포 화합물의 열적 안정성과의 관련성을 도출해 냈으며, 열적 안정도 평가가 숙주분자의 선택적 내포 현상을 예측할 수 있는 수단으로 적용될 가능성을 확인할 수 있었다.
이 연구에서는 중학교 '과학2' 교과서에 서술되어 있는 '이온 결합 화합물'과 '분자'에 대한 내용이 요구하는 인지 요구도를 분석하였다. 우리나라는 2007년 개정 교육과정에 의하여 처음으로 '이온 결합 화합물'과 '분자' 내용들을 중학교에서 다루게 되었다. 분석에 활용한 6종 과학 교과서에 서술된 내용이 어떠한 인지 수준을 요구하는 지를 알아내는 분석틀은 영국에서 개발된 Curriculum Analysis Taxonomy의 3종류 분석틀을 사용하였다. 이 3종류 분석틀에 의하여 분석한 '과학2' 교과서에 서술된 내용이 요구하는 인지 수준들은 다음과 같았다. 첫째, '순물질과 혼합물'에 대해서 대부분의 교과서가 대부분 분류 포섭이나 분류 위계를 하고 있어서 후기 구체적 조작 수준이다. 그러나 모든 교과서가 혼합물 속에 들어 있는 각각의 순물질들이 본래의 성질을 잃지 않고 그 성질이 보존된다는 것을 알게 하고 있기 때문에 초기 형식적 조작 수준이다. 둘째, '이온 결합 화합물'과 '분자'에 대해서 교과서 모두 초기 형식적 조작 수준으로 판정되었다. 그 자체의 규칙을 따르는 가상의 계로부터 연역적인 비교를 통하여 실체를 간접적으로 해석할 수 있는 형식적 모델을 사용한다거나 또는 원자가 구조를 가진다는 것을 설명하기 때문에 형식적 조작 수준이다. 셋째, '이온 결합', '이온 결합 화합물', '화학식', '공유 결합', '공유 결합 화합물', '분자식' 등의 용어들을 사용하는 '과학2' 교과서가 많이 있었다. 이러한 용어들은 중학교 '과학3'에서도 그리고 고등학교 '과학'에서도 사용되지 않고 있으며 고등학교 '화학I'과 '화학II'에 가서야 사용되는 용어들이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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