이 논문은 긴 잔향을 갖는 실내의 음향전달계의 임펄스 레스폰스를 DFT(Discrete Fourier Transform)의 알고리즘으로 크로스 스펙트럼 (cross spectrum method)에 의해 구하는 3가지 방법에 대해 기술한다. 첫째의 방법은 종래부터 사용되어온 방법으로 음원신호로서 백색잡음(white noise)을 사용한다. 따라서, 임펄스 레스폰스 추정시 매우 긴 시간창의 데이터와 다수회의 DFT를 행하여야 한다. 두번째 방법은 음원신호로써 짧은 지속시간의 랜덤노이즈(random noise)를 사용하여 첫번째 방법에서 DFT수행시 데이타의 시간창의 길이를 짧게 하기 위하여 개발된 방법이다. 세번째 방법은 본 논문에서 제안한 방법으로 음원신호로써 짧은 지속시간의 두 종류의 확정산호를 교차하여 발생하는 방법이다. 이 방법은 DFT수행시 시간창의 길이는 두번째 방법과 같고 FFT 계산횟수는 5번으로 행할 수 있다. 이들 음원신호에 대해 잔향이 긴 음향전달계의 임펄스 레스폰스 측정은 전자계산기의연산처리능력과 임펄스 레스폰스 측정정도의 관점에서 비교 시험한 결과는 마지막 방법이 가장 유리하다는 결론을 얻었다.
$Cu^{+}$ 및 $Cu^{2+}$와 proline의 결합형태에 따른 구조 및 금속 친화도를 DFT(Density Functional Theory) 방법으로 조사하였다. 금속-proline의 결합과 여러 결합형태에 따른 에너지 순서는 $Cu^{+}$-Proline및 $Cu^{2+}$-proline 착화합물에서 서로 매우 상이함을 알았다. $Cu^{+}$-Proline의 경우, 바닥상태의 구조는 $Cu^{+}$가 중성 proline의 카르보닐 산소 및 이미노기 질소에 배위된 두 자리 배위를 하며, 이에 비해 $Cu^{2+}$-Proline 의 바닥상태의 구조는 zwitter이온 형태 proline의 카르복시기의 두 산소 사이에 chelation을 형성하는 구조임을 확인하였다. 가장 안정한 $Cu^{+}$-Proline 착화합물에서 proline의 금속 이온 친화도는 6-311++G(d,p) 수준에서 76.0 kcal/mol로 계산되었으며, proline의 $Cu^{2+}$ 이온 친화도는 258.5 kcal/mol로 나타났다.
신약을 개발하거나 단백질 구조를 예측하는데 Molecular Mechanics (MM)의 방법을 사용한다. 하지만, MM 만으로는 자연현상에서 일어나는 결과를 정확하게 기술하기 어렵다. 본 연구는 기존의 MM 방법으로는 정확히 예측이 불가능한 비 공유결합 중 하나인 ${\pi}-{\pi}$ interaction을 양자역학 계산을 통해 정확한 예측이 가능한지 알아보았다. ${\pi}-{\pi}$ interaction이란 생채 내, 의약 화합물에서 발견되는 결합이기 때문에, 단백질과 결합하는 구조의 예측에 중요하다고 할 수 있다. 본 실험은 ${\pi}-{\pi}$ interaction을 갖는 Sandwich, T shape, 그리고 Parallel displaced 세 가지 모형과 각각의 모형 아래에 분자를 하나 더 쌓은 모형을 추가하여 양자역학 재산을 수행하였다. 양자역학 계산은 DFT의 세가지 함수 M06_2X, M05_2X, B3LYP를 이용하였다. 실험결과에서 세 가지 함수가 각기 다른 결과를 보였는데, 상대적으로 B3LYP의 경우에는 세가지 모델에서 모두 제대로 된 에너지 변화를 계산하지 못하였으며, M06_2X와 M05_2X의 결과에서는 거리에 따른 ${\pi}-{\pi}$ interaction 에너지의 변화를 정확하게 계산하였다. 이러한 결과를 바탕으로, 양자역학의 방법을 통해 MM에서는 예측이 불가능한 ${\pi}-{\pi}$ interaction을 계산 할 수 있고 이 부분을 고려하여 화합물 간의 결합구조를 예측을 향상시킬 수 있다.
본 연구는 수계에 잔류된 미량오염물질이 활성탄 여과공정을 통해 제거되는 메커니즘을 파악하고자 입상활성탄(GAC)을 이용하여 sulfonamide계 항생물질(SAs)에 대한 흡착제거 실험 및 Density functional theory (DFT)를 활용한 흡착 모델링 계산을 수행하였다. 활성탄 흡착실험결과 1시간 및 24시간 동안의 흡착 제거율은 각각 68.4~90.7% 그리고 99.0~99.9%로 나타났으며, 두 가지 경우 모두 흡착 제거율의 크기는 sulfamethazine (SMZ) > sulfathiazole (STZ) > sulfamethoxazole (SMTZ)의 순으로 높게 나타났다. DFT 흡착 모델링 계산 결과에서는, graphene 모형에 대한 SAs의 결합 형태는 SAs의 공통부분인 4-aminobenzenesulfonamide 고리 부분을 통하여 안정된 흡착형태를 나타내었으며, SMTZ의 경우에는 반대쪽 고리인 3-methyl-1,2-oxazol-5-amine 고리 부분과의 결합이 우세한 것으로 나타났다. 또한 흡착물의 형태가 보존되는 흡착모형에서의 흡착에너지는 SMZ, STZ, 그리고 STMZ가 각각 -4.91, -4.64, 그리고 -4.62 eV로 나타났다(흡착에너지 강도: SMZ > STZ > STMZ). 이는 흡착제거실험에서 측정된 흡착제거율 크기와도 일치되는 경향을 나타낸다. 또한, SAs 물질이 분해되면서 흡착될 때 발생될 수 있는 구조상의 특성 변화에 대한 정보를 나타내었다.
어떠한 현상 혹은 사물의 이미지를 학생들에게 제공하는데 있어서 여러 가지 원인에 의해 초점이 흐리거나 혹은 흔들린 이미지들이 등장하여 학생들에게 보여주기가 힘든 경우가 빈번하게 발생한다. 특히, 이미지에 대한 구체적인 정보가 없는 경우에는 그 이미지는 쓸모가 없는 것이 된다. 본 연구는 무정보 블러링 이미지를 아주 빠른 시간 내에 복구할 수 있는 2차원 DFT 기반의 하나의 블러링 제거 알고리즘을 제안하는데 있다. 제안된 방법의 빠른 처리 속도는 이산 푸리에 변환, 변환의 필터링과 회선 관계 및 Moore-Penrose 역행렬의 효과적인 계산 방식을 바탕으로 한다. 특히, 필터의 주파수 응답에 관한 처리는 유용한 회선 공식을 유도한다. 제안된 방법의 구현은 보통 크기의 블러링 이미지에 적용했을 때, 아주 빠른 시간 내에 블러링 효과를 제거시킬 수 있고, 보다 선명한 이미지를 제공할 수 있음을 보인다.
제일원리 전자구조 계산을 통하여 현재 활발하게 연구가 진행되고 있는 MoS2 layer에 다양한 전이금속 물질을 치환하여 수소 흡착에너지를 구해보고, 수소 발생 촉매로서 적합한 구조를 구해 보았다. 또한 계산된 density of state의 형태를 분석하여 수소발생반응의 가능성을 알아보았다. 계산 결과, MoS2 layer의 경우 ground states에서 약 2.53eV의 흡착에너지를 가졌고, Ge과 Ir을 치환한 구조에 경우에 대해서는 각각 0.02eV와 -0.12eV로 계산되었다.
벤젠이온-물 복합체[$C_6H_6^+-(H_2O)_n$(n=1-5)]의 여러 가능한 구조를 예측하고 다양한 양자역학적 이론 수준(ab initio, DFT 등)에서 분자구조를 최적화 하였으며, 조화 진동주파수를 계산하여 IR 스펙트럼을 예측하였다. $C_6H_6^+-(H_2O)$에 대하여 보다 정확한 결합에너지를 구하기 위하여 MP2 수준에서 분자구조를 최적화하여 결합에너지 계산을 하여 B3LYP 계산 결과와 비교하였으며, 영점 진동에너지(zero-point vibrational energy)를 보정하여 실험값과 비교하였다. $C_6H_6^+-(H_2O)$에 대한 결합에너지는 MP2/aug-cc-pVTZ 이론수준에서 8.6 kcal/mol로 계산되어 최근의 실험결과($8.5{\pm}1$ kcal/mol)와 매우 잘 일치하는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 18 atoms unit cell graphene film을 기반으로 한 graphene/h-BN heterostructure의 bandgap 변화에 대해 EDISON LCAODFTLab simulator의 DFT기반 전자구조계산을 통해 알아보았다. Graphene 상에 BN-doping 형태로 주어진 여러 heterostructure의 전자구조계산을 통해 태양전지의 이론적 최적효율을 나타내는 1.2eV 정도의 값을 갖는 구조를 찾을 수 있었다.
본 연구는 3-6세 어린이의 비만과 치아우식 사이의 관련성을 알아보고자 하였다. 익산시 소재의 어린이집과 유치원 아동 769명을 대상으로 우식경험유치지수(dft index)를 조사하고, 신장과 체중을 측정하여 체질량지수(body mass index)를 계산하였다. 표준성장도표의 체질량지수 백분위수를 이용하여 저체중, 정상, 비만위험, 비만의 4개 군으로 분류하였고, 저체중인 15명을 제외한 754명을 대상으로 분석하였다. 평균 dft index는 3.39였고, 남녀간의 유의한 차이는 없었다. 연령에 따라 dft index는 증가하였으며, 4세에서 5세에서 증가폭이 가장 컸다. 비만위험군과 비만군은 정상군보다 더 많은 우식경험률을 보였다. 그러나 3세 집단을 제외한 모든 연령군에서 정상, 비만위험, 비만 집단간의 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았다. 결론적으로 비만과 유치열의 우식경험에는 유의한 관련성이 없음을 알 수 있었다.
Potential Energy Surface(PES)를 양자 계산을 통해 알아내는 것은 화학 반응을 이해하는 데에 큰 도움이 된다. 이를테면 Transition State(TS)의 configuration을 알 수 있고, 따라서 reaction path와 활성화 에너지 값을 예측하여, 진행시키고자 하는 화학반응의 이해를 도울 수 있다. 하지만 PES를 그리기 위해서는 해당 분자의 다양한 configuration에 대한 singlet point energy 계산이 필요하기 때문에, 계산적인 측면에서 많은 비용을 요구한다. 따라서 product와 reactant의 구조와 같은 critical point의 정보를 이용하여 최소한의 configuration을 sampling하여 전체 PES를 재구성하는 기계학습 알고리즘을 개발하여 다차원 PES 상에서의 화학반응의 예측을 가능하게 하고자 한다. 본 연구에서는 Barbaralane의 두 안정화 된 구조의 critical point로 하여 이 주변을 random normal distribution하여, B3LYP/6-31G(d) level의 DFT 계산을 통해 relaxed scanning하여 구조와 에너지를 구하였으며, 이 정보를 Support Vector Regression(SVR) 알고리즘을 적용하여 PES를 재구현하였으며, 반응경로와 TS의 구조 그리고 활성화 에너지를 구하였다. 또한 본 기계학습 알고리즘을 바닥상태에서 일어나는 반응이 아닌, 들뜬 상태와 전자 구조가 변하는 화학반응, avoid crossing, conical intersection과 같은 Non-adiabatic frame에서 일어나는 현상에 적용 가능성을 논하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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