• Tribology and Lubricants
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• 제14권3호
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• pp.46-50
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• 1998

초고분자량 폴리에틸렌(Ultra-High Molecular Weight Polyethylene)은 인공관절 라이너에 쓰이는 대표적 생체재료이다. 초고분자량 폴리에틸렌의 변형과 마모에 영향을 주는 인자에 대한 기본적 연구를 위하여 본 연구에서는 미세구조 결정상의 정도와 결정구조 방향성에 따른 초고분자량 폴리에틸렌의 크리프 변형 및 마모 특성의 연구를 행하였다. 압출 제작된 초고분자량 폴리에틸렌 봉(extruded UHMWPE rod)단면의 중앙(center)부분과 원주(periphery)부분으로부터 각각 직사각형 및 원통형의 시편을 제작하여 크리프 실험과 마모 실험을 실시하였다. 원주 시편의 크리프 변형율은 중앙 시편의 크리프 변형율보다 11%크며(p<0.05), 마모량도 원주 시편이 중앙 시편보다 두 배나 큰 것으로 (p<0.05)관측되었다. 이 결고달로부터 초고분자량 폴리에틸렌의 크리프 변형과 마모가 미세 결정구조 방향성에 영향을 받는 것으로 나타났다.

• 한국윤활학회:학술대회논문집
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• 한국윤활학회 1998년도 제28회 추계학술대회
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• pp.100-105
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• 1998

초고분자량 폴리에틸렌(Ultra-High Molecular Weight Polyethylene)은 인공관절 라이너에 쓰이는 대표적 생체재료이다. 초고분자량 폴리에틸렌의 변형과 마모에 영향을 주는 인자에 대한 기본적 연구를 위하여 본 연구에서는 미세구조 결정상의 정도와 결정구조 방향성에 따른 초고분자량 폴리에틸렌의 크리프 변형 및 마모 특성의 연구를 행하였다. 압출 제작된 초고분자량 폴리에틸렌 봉(extruded UHMWPE rod)단면의 중앙(center) 부분과 원주(periphery)부분으로부터 각각 직사각형 및 원통형의 시편을 제작하여 크리프 실험과 마모 실험을 실시하였다. 원주 시편의 크리프 변형율은 중앙 시편의 크리프 변형율보다 11% 크며 (p<0.05), 마모양도 원주 시편이 중앙 시편보다 두 배나 큰 것으로(p<0.05)관측되었다. 이 결과들로부터 초고분자량 폴리에틸렌의 크리프 변형과 마모가 미세 결정구조 방향성에 영향을 받는 것으로 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.721-722
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• 2024

문헌자료에 나타나는 분자구조 정보를 인식하고, 분석에 용이한 형태로의 데이터 변환하는 기술은 화학정보학 데이터 수집을 용이하게 만드는 중요 정보처리 기술 중 하나이다. 딥러닝 기반의 분자구조 인식 기술이 여럿 개발되었으나, 소규모 분자구조 이미지 데이터집합에 대해서는 학습이 충분하기 어려워 인식 정확도를 향상시키기 위한 학습 전략이 필요하다. 본 연구에서는 데이터 부족으로 인한 학습 효율 저하 문제를 극복하기 위해 이미지 생성 모델을 활용한 준지도학습 알고리즘을 연구하였다. 제안하는 학습 알고리즘은 대조군 대비 5.4%p 성능 향상을 보여주었다.

• 식품기술
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• 제15권2호
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• pp.3-24
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• 2002

펩타이드와 단백질은 전사, 번역, 후번역 단계에 걸친 모든 생물학적 반응을 조절한다. 그러나 분자수준에서 구조와 기능에 대한 우리의 이해는 초보적인 수준이다. 구조와 기능의 연관성에 대한 문제는 펩타이드와 단백질 자체에 대한 것과는 좀 다르다는 것을 명확히 할 필요가 있다. Multidomain을 갖는 단백질은 작고 통합적이며, 구조적으로 제한된 부분으로 쪼개는 것은 천연 단백질의 활성을 모방하여 저분자의 nonpeptide를 설계하는데 있어서 주요한 일이다. 결정적인 역할을 수행하는 domain을 모방하는 것은 특이성과 치료 효과에 있어서 자연적으로 얻어지는 단백질 물질과 비교하여 이로운 특성을 갖을 수 있고 분자 인지 분야에 관한 연구에 유용한 단서를 제공한다(Chen etal., 1992). 한편 펩타이드는 환경에 의해 구조가 심하게 영향을 받아 특성이 쉽게 변한다(Marshall et al., 1978). 수용액 내에서 이러한 구조적 유동성 때문에 그들이 결합할 수용체나 생리활성을 띄는 구조를 결정하는 것은 어렵고 복잡한 일이다(Fauchre,1987; Hruby, 1987). 구조를 한정하면 이러한 결정을 매우 쉽게 할 수 있다(Hrubyet al., 1987). 단백질 모방학은 분자지각 연구에 강력한 수단이며, 복잡한 단백질과 펩타이드의 구조-기능관계를 탐구하고 분석하는데 독특한 방법이다. 이 장에서는 매우넓고 빠르게 확장되고 있는 Peptidomimetic연구를 간략히 소개하고 있다. 단 본문은 기술 범위를 N-Methylated 아미노산과 스테로이드 등으로 제한하여 소개한다.

• EDISON SW 활용 경진대회 논문집
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• 제5회(2016년)
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• pp.8-14
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• 2016

화학 결합을 이해하는 중요한 방법 중 하나는 결합이 가지는 고유한 진동 모드를 분석하는 것이다. 진동 모드의 변화를 관측함으로써 다양한 외부 자극과 분자의 상호작용에 대한 연구도 가능하다. 본 연구에서는 전기장이 가해진 물 분자의 진동 모드 변화를 분석함으로써 전기장과 물분자의 상호작용이 화학 결합에 미치는 영향을 알아보았다. 물 분자의 특정 O-H 결합 방향으로 전기장을 걸어주었을 때 신축 진동수의 변화를 살펴봄으로써 결합의 변화를 분석했다. 전기장에 따른 결합의 진동수 변화를 vibrational Stark effect (VSE)라 하고 그 정도를 Stark tuning rate ${\Delta}{\mu}$ ($={\Delta}v/{\Delta}E$, ${\Delta}v$ :진동수의 변화, ${\Delta}E$: 전기장의 변화)로 정의한다. 이때 Stark tuning rate에 영향을 미치는 요소는 전기장에 의한 (1) 분자 구조 변화(geometric effect)와 (2) 전자 구조의 분극현상(polarization effect)으로 나누어 생각해 볼 수 있다. 본 연구에서 물 단일체, 이중체, 사중체의 O-H 결합에 대해 살펴본 결과, VSE 효과에 주로 영향을 미치는 것은 전기장에 의한 구조 변화인 것으로 나타났다. 이를 통해 전기장이 주는 전자 구조 분극 효과는 크지 않지만 이를 통해 유발되는 구조 변화에 의해 진동수 (또는 화학 결합의 세기)가 크게 변한다는 것을 알 수 있다. 그렇기 때문에 수소 결합 안정화로 인해 구조 변화가 쉬운 물 이중체, 사중체에서 VSE 효과가 크게 나타났다. 추가적으로 물 클러스터에서 형성되는 내부 전기장과 O-H 결합의 포텐셜 비조화성(anharmonicity)이 VSE에 주는 영향에 대한 연구도 수행하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.794-804
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• 2012

단백질 분자에 대해 공간 상의 한 점으로부터의 최소 거리를 계산하거나, 임의의 점에 대한 충돌을 감지하는 등의 proximity query는 분자에 대한 기하학적 연산을 수행하기 위해 매우 중요한 기본 연산이다. Proximity query의 계산 시간 효율성은 분자가 어떤 자료구조로 표현되는가에 따라 크게 달라질 수 있다. 본 논문에서는 GPU 가속을 이용하여 효율적으로 proximity 연산을 수행하기 위한 기법을 제안하고자 한다. 분자에 대응하는 구의 집합에 대해 복셀 맵 (voxel map)과 스피어 트리 (sphere tree) 를 사용한 자료구조를 제안하며 각 자료구조에 대응되는 알고리즘을 제시한다. 또한, 1,000개~15,000개의 원자를 포함하는 분자에 대한 실험을 통해 두 자료구조의 성능이 기존 자료구조에 비해 최소 3배에서 최대 633배 향상되었음을 보인다.

• 유변학
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• 제2권2호
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• pp.45-55
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• 1990

분자량이 큰 고분자의 구조가 점탄성에 미치는 영향을 설명하기 위해 선형-선형 고 분자 블랜드에 적용되었던 equivalent primitive chain 모델을 블랜드의 긴 완화시간을 갖는 사슬이 엉킴이중용한 star 고분자를 포함하는 고농도 용액에 까지 확장한다. 긴 완화시간을 갖는 사슬의 완화현상에서 이 사슬의 국부에서 주의 사슬들의 제약이 해제되므로서 일어나 는 현상의 고려하여 분자량과 사슬구조는 다르나 화학적 성질은 같은 이성분계 고분자 블랜 드의 유변학적 거동을 설명한다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제58권2호
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• pp.230-234
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• 2020

딥러닝 기법을 활용하여 분자 구조로부터 물성을 예측하는 시스템은 화학, 생물학, 재료 연구에 적용하기 위해 개발되었다. 분자 구조와 물성 정보가 축적된 데이터베이스를 기반으로, 구조와 물성간의 관계식을 찾는 딥러닝 모형을 구축한 후 최종적으로는 새로운 분자 구조에 대한 물성 예측값을 제공할 수 있다. 또한 선정된 분자 구조의 실제 물성값에 대한 실험을 병행하여 지속적인 검증 및 모형 업데이트를 수행하게 된다. 이를 통해 다량의 분자구조로부터 물성이 우수한 분자 구조를 빠른 시간 안에 스크리닝할 수 있으며, 연구의 효율성 및 성공률을 높일 수 있다. 본 논문에서는 딥러닝을 활용한 물성 예측 시스템의 전반적인 구성과 LG화학에서 실제 신규 구조 발굴에 적용된 사례를 중심으로 소개하고자 한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.19-25
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• 2006

정보생물학 분야에 있어서 분자 구조를 3차원으로 렌더링하여 보여주는 것은 매우 중요한 작업이다. 특히 분자의 표면 렌더링은 분자의 3차원 구조 분석 등에 중요하게 사용된다. 그러나 분자 표면 렌더링을 수행하기 위해서는 많은 양의 폴리곤이 필요하게 된다. 대장균 바이러스와 같은 분자량이 많은 거대 분자를 자연스럽게 렌더링 하기 위해서는 고성능이며 고가의 그래픽 전용 워크스테이션을 사용해야 한다. 본 논문에서는 PC급 시스템에서도 거대 분자를 무리 없이 렌더링 할 수 있는 효율적인 알고리즘을 제안 하였다. 제안하는 알고리즘은 사용자의 시점에서 최적의 성능 및 시각적인 기여를 할 수 있는 적응형 상세 단계 렌더링을 수행한다. 제안된 알고리즘을 사용하여 거대 분자 모델의 렌더링시 대화식 프레임 수준이상의 성능향상을 보이며, 또한 시각적으로도 분자 모델이 가진 중요한 기하학적인 특성을 유지 할 수 있다.

• EDISON SW 활용 경진대회 논문집
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• 제5회(2016년)
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• pp.319-320
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• 2016

아조벤젠 (Azobenzene)은 광스위치분자 소자로서 빛에 의해 분자의 구조가 바뀌는 성질을 가지고 있다. 이러한 특성은 전류를 적절히 조절하는 온/오프 기능의 수행 가능성을 제시한다. 빛의 파장에 따라 두 벤젠 고리를 연결하는 원자들 (CNNC)의 광학여기상태가 달라지며, 그 결과로 CNNC 각도의 변화가 나타난다. 이는 아조벤젠 구조의 변화를 가져오며, 크게 cis-, trans-(CNNC 각도 기준으로 각각 $0^{\circ}$, $180^{\circ}$)로 나눠진다. 이 연구에서는 LCAO-DFT 제일원리 계산을 이용하여, CNNC 각도에 따른 분자 구조의 변화와 안정성을 바닥상태($S_0$)와 광학여기상태($S{\text\tiny{1}},n{\grave{a}}{\pi}^*$)로 나누어 살펴보았다. 그 결과 바닥상태에서는 trans-구조가 가장 안정하였고, 광학여기상태에서는 CNNC 각도가 $90^{\circ}$ 부근에서 가장 안정한 구조를 가졌다. 또한, 바닥상태에서는 cis-, trans-사이에 에너지 장벽이 있는 반면 광학여기상태에서는 에너지 장벽이 없음을 관찰하였다.