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 지식기반 사회의 진입과 더불어 지식재산에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 하이테크산업을 이끌고 있는 ICT기업들은 지식재산의 체계적 관리를 위하여 끊임없이 노력하고 있다. 기업의 지적 자본을 대표하는 특허정보가 지속적으로 축적됨에 따라 정량적인 분석이 가능해졌다. 특허정보를 통하여 특허수준부터 기업수준, 산업수준, 국가 수준에 이르기 까지 다양한 수준에서의 분석이 가능하다. 특허정보는 기술 현황을 파악하거나 성과에 미치는 영향을 분석하는데 활용되고 있다. 특허 인용 정보를 활용한 분석은 크게 두 가지로, 인용 횟수를 활용하는 인용지표 분석과 인용관계를 바탕으로 한 네트워크분석으로 나뉜다. 네트워크를 통한 분석은 지식 영향의 흐름을 나타내며, 이를 통하여 기술의 변화를 확인할 수 있을 뿐만 아니라 앞으로의 연구 방향을 예측할 수 있다. 네트워크를 활용한 분석 분야에서는 기업이 차지하는 네트워크상에서의 위치가 기업성과에 미치는 영향을 다각도에서 분석하는 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 소셜네트워크분석 기법을 활용하여 특허 인용을 기반으로 한 기업 간의 네트워크를 도출하고 특허 인용 네트워크에서 차지하는 기업의 위치적 특성이 기업성과에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 미국 S&P500에 등록된 IT 및 통신서비스 기업 가운데 74개 기업을 표본으로 선정하였다. 소셜네트워크분석을 통하여 개별 기업들의 아웃디그리 중심성, 매개 중심성, 효율성(구조적 공백)을 측정하여 네트워크 상에서의 위치적 우위를 나타내는 독립변수로서 이용하였으며, 기업성과 변수로는 순이익을 사용하였다. 실증 분석 결과, 각각의 네트워크 지표는 기업성과인 순이익에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 두 가지 중심성 지표는 기업성과에 정(+)의 영향을 미친 반면, 구조적 공백으로 인한 위치적 우위를 나타내는 효율성은 기업성과에 부정적(-)인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 세 가지 네트워크 지표를 동시에 고려할 경우에는 매개 중심성만이 기업성과에 대해 통계적 유의성을 보였다. 분석 결과를 토대로 연구의 발견점을 토의하고 시사점을 논의하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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