효소는 생명 현상을 구현하는 단백질 촉매인데 그 동안 효소의 촉매 반응 속도는 Michaelis-Menten(MM) 모델로 대부분 설명되어 왔다. 그러나 MM 모델은 실험으로 측정된 단일 효소 반응시간의 확률분포 모양을 설명할 수 없다. MM 모델에 반응계수의 정적 무질서 개념을 도입한 효소 반응 모델도 기질 농도에 따라 변화하는 효소 반응시간의 통계적 요동을 설명하지 못한다. 우리는 단일 효소 반응시간의 통계적 요동이 기질에 따라 변화하는 양상을 설명하기 위해 효소 반응을 구성하는 개별 화학반응을 단순히 푸아송 과정이 아닌 갱신과정(renewal process)으로 확장한 효소 반응 모델을 제안한다. 우리는 이 단일 효소 반응 모델과 기질에 따른 효소 반응시간 분산 변화 데이터를 비교하여 효소-기질 복합체의 지속시간 분포를 간단한 형태로 얻어내었다. 또한, 이 정보를 토대로 전산모사를 수행하여 효소 반응시간의 확률분포를 얻어내고, 실제 실험 결과 및 기존 이론들과 비교하였다. 뿐만 아니라 단일 효소 반응시간의 확률분포를 연속 시간 임의의 보행자(continuous time random walker)의 대기시간 확률분포(waiting time distribution)로 대응하면, 평균 제곱 변위가 시간에 따라 단순히 증가 하지 않는 고분자의 특이 수송(anomalous diffusion) 현상도 정량적으로 설명할 수 있었다.
$\text\tiny{D}$-Psicose 3-Epimerase (DPE)는 $\text\tiny{D}$-Fructose의 C3 Epimerase로써 $\text\tiny{D}$-Fructose를 $\text\tiny{D}$-Psicose로 전환해 주는 효소이다. $\text\tiny{D}$-Psicose는 설탕 대신 사용하는 감미료로 몸에 흡수되지 않아 칼로리가 없다고 알려져 있고 자연에서는 오로지 DPE에 의해서만 생산되는 희귀당이다. 이에 따라 DPE를 통한 $\text\tiny{D}$-Psicose 대량생산의 필요성이 대두되고 있는 등 이 분야에 대한 관심이 뜨거운 실정이다. 본 연구팀은 이 당과 관련된 작용기작 연구를 수행하기 위하여 아직 단백질 3차구조가 알려지지 않은 Clostridium hylemonae DPE (chDPE) 단백질의 3차 구조예측 연구를 수행 하였다. 우리는 HHsearch를 이용하여 agrobacterium tumefaciens의 DPE 외 2개의 구조를 호몰로지 모델링 연구를 위한 주형으로 선정하였다. 다음으로 PROMALS3D를 이용하여 주형들과 chDPE의 multiple sequence alignment를 수행하였고 이를 바탕으로 3차구조 예측 연구를 수행 하였다. 예측된 구조를 검증하기 위하여 ProSA와 Ramachandran plot분석을 이용하였고 Ramachandran plot에서 단백질의 94.8%에 해당하는 잔기들이 favoured regions에 위치하였다. ProSA에서는 Z-score값이 -9.3으로 X-선 결정학이나 핵자기 공명법으로 밝혀진 구조들에서 관측되는 범위 내에 위치하였다. 나아가 예측된 구조에 $\text\tiny{D}$-Psicose와 $\text\tiny{D}$-Fructose의 결합모드를 규명하기 위하여 도킹을 시도하였다. 이번 연구를 통하여 chDPE의 구조를 예측 할 수 있었고 이를 바탕으로 이 단백질의 기능을 이해하는데 도움을 줄 것으로 기대된다.
터널 설계 시 사용되는 지반 물성치는 불확실성을 내포한다. 본 연구에서는 최적의 지반물성치를 찾기 위해 터널 계측자료를 활용하여 MATLAB 프로그램의 인공신경망 분석 기능을 이용한 역해석을 수행하였다. 터널 내공변위에 많은 영향을 주는 탄성계수와 측압계수를 변화시켜 총 81개의 학습자료를 구축하였다. 최적의 학습모델을 구축하기 위해 은닉층 수와 노드(node) 수 및 학습율과 관성항을 변화시켜가며 매개변수 연구를 수행하였다. 한편 최적의 학습모델은 평균제곱오차(MSE, Mean Squared Error)와 결정계수($R^2$)를 비교하여 선정되었고, 이를 이용하여 정확한 지층의 탄성계수와 측압계수를 찾았다. 향후 주어진 지반조건에서 최적의 터널 지보패턴을 결정하는 등의 목적으로 본 연구에서 제시된 방법이 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 전산기술의 발전으로 난류를 비롯한 3차원의 복잡한 전달현상에 대한 전산유체역학(CFD) 해석의 실효성이 제고되고 있다. 본 연구에서는 초음파나 레이저를 이용한 방법보다 저렴하고, 간편하게 좌, 우 입체 화상으로 추출된 입체화상의 변위히스토그램을 이용하여 3차원 화상을 구현하기 위한 윈도우환경하의 모사기 CAMSI(Computer-Aided Management of Stereo Images)를 개발하였다. 본 프로그램에서는 영역기반 방법이 적용되었으며, 좌우 화상의 정합시 대응점을 결정하기 위하여 제곱차거리합계(SSD), 절대거리차합계(SAD), 평균상관계수(NCC)와 동일점세기(MPC)의 방법들이 각각 적용되었다. 구현된 프로그램은 다양한 윈도우 크기와 한계값에 대하여 우수한 해석능력을 보여주었다. 특히, 화상의 잡영이 적은 곳에서는 작은 윈도우 크기의 SSD가 좀더 정확성이 높은 것으로 나타났으며, 일반적으로는 NCC가, 그리고 잡영이 매우 심한 경우에는 MPC 또는 NCC가 SSD보다는 정확성이 높게 나타났다. 본 연구를 통해 구현된 CAMSI는 복잡한 물체의 구현 또는 그 주변에서 다양한 전달현상의 3차원 CFD 해석에 효과적으로 사용될 수 있을 것이다.
투과성 이중 반원통 구조물과 경사 입사파간의 상호작용문제를 선형포텐셜 이론을 사용하여 살펴보았다. 투과성 이중 반원통 구조물은 바닥에 고정된 동심원상으로 배열된 2개의 원통 구조물로 이루어지며 각 원통 구조물의 전면은 일정한 공극율을 갖는 투과벽으로 후면은 투명한 벽으로 구성된다. 전면 투과벽의 공극율과 간격 그리고 파랑특성(주파수, 입사각)을 변화시키면서 파랑하중과 처올림 파형 그리고 파 차단성능을 살펴보았다. 파 차단 성능의 척도로서 차단영역내의 평균제곱 변위의 제곱근(R.M.S.)을 사용하였다. 투과성 반원통 구조물은 불투과성 구조물과 비교하여 차단영역내의 파도응답을 감소시키며 구조물에 작용하는 파랑하중을 크게 줄여준다. 특히 이중 구조물은 고주파주 영역에서 단일 구조물보다 파를 차단하는데 효과적이다.
본 논문에서는 PET-CT 뇌 영상융합을 위해 가우시안 가중치 거리지도를 이용한 표면기반 영상정합을 제안한다. 제안방법은 중요 세 단계로 표면 특징점 추출, 가우시안 가중치 거리지도 생성, 가중치기반 유사도 평가로 구성된다. 첫째, PET 영상과 CT 영상에서 삼차원 역 영역성장법을 이용하여 머리영역을 분할하고 머리 영역과 같이 분할된 잡음 영역을 영역성장법기반 레이블링을 이용한 영역 크기 비교를 통해 제거한 후 선명화 처리 필터를 적용하여 머리 표면 특징점을 추출한다. 둘째, CT 영상에서 추출한 표면 특징점에 가우시안 가중치 거리지도를 생성하여 큰 변위에서도 최적의 위치로 견고하게 수렴하도록 한다. 셋째, 가중치기반 상호상관관계는 PET 영상에서 추출한 표면 특징점과 대응되는 CT 영상의 가우시안 가중치 거리지도를 이용하여 최적 위치를 탐색한다. 본 논문에서는 제안방법의 정확성과 견고성 검사를 위해 인공데이타를 이용하고, 수행시간과 육안평가를 위해 임상데이타를 이용한다. 정확성 검사는 임의로 변환된 인공데이타에 제안방법을 적용한 후 추출된 최적화 변환벡터와의 오차를 제곱근평균제곱오차를 이용하여 평가한다. 견고성 검사는 큰 변위와 잡음을 가지는 인공데이타에서 가중치기반 상호상관관계가 최적의 위치에서 최대를 이루는지를 평가한다 실험 결과 제안한 표면기반 영상정합이 기존 표면기반 영상정합보다 정확하고 견고하게 수렴됨을 알 수 있다.
본 연구는 전산실험을 통해 중규모 건물에 설치한 수동형 TMD의 매개변수에 대한 가중 다목적 최적화 설계를 다루고 있다. MATLAB으로 수치 시뮬레이션 코드를 작성함으로써 지진하중에 대한 동적응답을 파악하였으며 중심합성계획법과 반응표면법으로 구성한 전산실험을 기반으로 하는 가중 다목적 최적화 기법을 적용하여 TMD의 최적 동조 매개변수를 찾고자 하였다. 본 연구에서는 10층 건물을 대상으로 El Centro를 벤치마크 지진으로 가진하여 반응모델을 생성하고, AHP를 이용하여 반응변수 사이의 상대적 중요도를 산출한 후 가중다목적최적화 설계를 실시하였다. 본 연구의 방법으로 최적화된 매개변수를 가진 TMD는 지진 응답을 효과적으로 저감하였다. El Centro 지진이 작용하는 경우 RSM 기반 가중 다목적 최적설계방법으로 최적화한 TMD의 진동수 응답과 최상층 평균제곱변위는 비제진시보다 각각 31.6%와 82.3% 향상되었고, 모든 적용 지진에서 기존 설계법보다 동등 또는 이상의 성능을 가진 것으로 확인되었다.
토도로카이트(todorokite)는 $3{\times}3$ 망간 팔면체로 이루어진 상대적으로 큰 나노공극(nanopore)을 가지는 터널구조의 산화망간광물로 나노공극에 다양한 양이온 함유가 가능하기 때문에 금속이온 거동에 큰 역할을 할 수 있다. 주로 결정도가 낮고 다른 산화망간광물들과 함께 집합체로 발견되어 나노 공극 내부 양이온의 배위(coordination)구조는 실험만으로 여전히 규명하기 매우 어렵다. 이번 논문에서는 고전분자동력학(classical molecular dynamics, MD) 시뮬레이션을 이용하여 토도로카이트 터널에 함유된 $Mg^{2+}$ 이온의 배위구조에 대한 연구결과를 처음으로 소개한다. 기존 실험에서는 토도로카이트 내부에 함유된 $Mg^{2+}$가 공극의 중앙에 우세하게 자리한다고 알려져 있다. MD 시뮬레이션 결과, $Mg^{2+}$ 이온의 약 60 %가 나노공극의 중앙에 위치하지만, 약 40 %의 $Mg^{2+}$는 광물의 표면에 해당하는 공극의 코너에 위치하였다. 공극 중앙의 $Mg^{2+}$는 수용액에서처럼 물 분자와 6배위수를 보였다. 공극 코너의 $Mg^{2+}$ 역시 6배위수를 보였는데, 물 분자 이외에도 망간 팔면체 표면 산소와 배위를 보였다. $Mg^{2+}$ 이온의 동적 거동을 파악하기 위해 계산한 평균 제곱 변위(mean squared displacement) 결과에서는, 수용액 벌크(bulk) 상태에서 갖는 물 분자와 양이온의 동적 성질이 토도로카이트 1D 나노공극에서는 유지되지 못하고 잃어버리는 것을 확인할 수 있었다.
탄소중립을 위한 이산화탄소 저감 기술 및 대체 에너지에 대한 수요가 계속 증가하고 있다. 팔리고스카이트(palygorskite)는 리본 구조를 가지는 점토광물로 넓은 표면적의 나노크기의 공극을 가지고 있어, 지구온난화의 주범인 이산화탄소(CO2)를 포집하고 친환경 대체 에너지인 수소(H2)를 저장할 수 있는 물질로 제안된 바 있다. 이번 논문에서는 대정준 몬테 카를로(grand canonical Monte carlo) 시뮬레이션을 사용하여 팔리고스카이트 나노공극으로의 CO2 및 H2 분자의 흡착 등온선과 기작에 대한 기초연구의 예비 결과를 보고한다. 실온에서 기체의 분압 관련 변수인 화학 포텐셜(chemical potential)의 증가에 따라 나노공극에 흡착되는 CO2 및 H2 함량은 증가하였다. CO2와 비교하여, H2의 흡착은 더 높은 화학 포텐셜, 즉 높은 에너지가 필요하였다. 이론 계산으로 얻은 나노공극에서의 평균 제곱 변위(mean squared displacement)는 CO2 보다 H2가 훨씬 높았으며 기존 실험 결과와 일치했다. CO2는 나노공극에서 일렬로 배열된 반면, H2는 매우 불규칙한 배열을 보였다. 이번 연구 방법은 CO2 및 H2를 저장 가능한 지구물질 광물을 찾는 개발연구뿐만 아니라, 지중환경에서 유체와 광물의 반응을 근본적으로 이해하는 데 기여할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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