• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.826-828
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• 2003

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.

• Proceedings of the Korean Society of Applied Pharmacology
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• 1994.11a
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• pp.105-110
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• 1994

분자 모델링은 Molecular Mechanics 라는 empirical force field를 사용하여 여러 가지 분자들의 3차원적 구조를 구하고, 이로부터 이 분자들의 물리적, 화학적 성질들을 계산하고, Computer Graphics를 사용하여 형상화하는 전반적인 연구활동을 의미한다. 이러한 연구활동의 출발점은 실제의 분자와 가장 가까운 3차원적 분자구조를 얻는 것이다. 여러 가지 가능한 방법을 통하여(양자역학적 계산 혹은 X-ray Database 검색등) 최적의 구조를 얻은 후, 이 구조를 사용하여 관심 있는 여러가지 물리적, 화학적 성질들을 계산할 때, 비로소 실험결과를 설명할 수 있게 되고, 이를 토대로 하여 새로운 분자의 Design 이 가능할 수 있을 것이다.

• Proceeding of EDISON Challenge
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• 2015.03a
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• pp.32-39
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• 2015

최근 펩티드를 포함한 다양한 물질들의 자기조립 (self-assembly) 나노구조체에 대한 연구들이 많이 진행되고 있다. 이는 이러한 분자들로 구성된 구조체들이 환경친화적이며, 생체 나노구조체를 묘사함을 통해 세포소기관의 기능 역시 모방할 수 있다고 기대되기 때문이다. 만약 분자 수준에서 자기조립을 형성하는 단위체를 살펴본다면 자기조립 나노 구조를 개발하는 방법에 대한 통찰을 얻을 수 있을 것이다. 본 연구에서는 최근에 Wen Li 그룹에서 개발한 쉽게 합성할 수 있는 자기조립 펩티드의 적합성을 분자 수준에서 규명하였다. 이를 위해 복제계-맞바꿈 분자 동역학 시뮬레이션 (replica exchange molecular dynamics simulation)을 통해 구조를 샘플링 (sampling)하였고, 얻어진 구조들을 평균 제곱근 편차 (root mean square deviation, RMSD)를 기준으로 클러스터링하였다. 그 결과로 매우 우세한 상대빈도를 보이는 하나의 구조를 얻었으며, 그 구조가 탄소 골격과 잔기의 배열의 측면에서 자기조립 펩티드로 사용되기에 적합함을 규명하였다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2011.02a
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• pp.342-342
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• 2011

방사광을 이용한 흡수스펙트럼으로부터 그래핀 표면 위 TCPP(Tetra(4-carboxyphenyl)porphine) 유기 분자의 흡착구조에 대하여 연구하였다. 순수한 그래핀 표면의 비활성도는 소자응용 분야에 있어 그 영역을 제한할 수 있는 하나의 걸림돌이 되고 있다. 이를 극복하기 위해 유기분자막의 초기 흡착을 이용한 다양한 방법이 시도되어왔다. 그 중 TCPP 분자막을 이용한 그래핀 표면의 기능성 및 그 우수성을 이미 보고한 바 있다. 그러나 그 분자의 흡착구조에 대해 밝혀진 바 없다. 그래핀 표면과 분자간의 흡착 메커니즘 및 분자 상호간의 역학관계는 그 흡착구조의 규명으로부터 얻어질 수 있는데, 본 연구에서는 C 1s K-edge에 대한 NEXAFS 스펙트럼을 이용하여 TCPP 분자가 그래핀과 평행한 방향으로 흡착됨을 알 수 있었다. 이는 또한 분자흡착량의 증가에 따른 AFM 이미지와 일관됨을 알 수 있었다.

• Polymer Science and Technology
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• v.15 no.4
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• pp.402-410
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• 2004

덴드리머란 중심 (core) 분자로부터 나뭇가지 모양의 단위구조가 반복적으로 뻗어 나오는 거대분자 화합물이다. 3차원적으로는 구형에 가까운 구조를 가지고 있으며 중심부는 상대적으로 낮은 밀도를 가지는 반면, 외곽으로 갈수록 가지의 밀도가 증가한다. 덴드리머는 구조적으로 잘 정의된 거대분자로써, 정확한 분자량과 구조를 예측하여 합성함으로써 나노 크기 의 입자 형성이 용이하다. 덴드리머의 최외곽에 존재하는 말단기는 덴드리머의 표면 성질 및 용해도 등에 결정적인 영향을 미치는 것으로 알려져 있으며, 표면의 밀집된 말단기에 다양한 유도체와 작용기 도입이 가능하다.(중략)

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.32-37
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• 2007

기존의 CAVE 를 이용한 분자구조 visualization 혹은 교육 시스템에서는 CAVE 시스템의 특징을 반영하지 않은 desktop 방식의 상호작용(interaction) 방법과 조망(viewing) 방법을 제공했다. 이러한 기존의 방법들은 CAVE 시스템의 장점을 충분히 이용하지 못한 것이다. 우리는 사용자에게 CAVE 시스템의 장점을 잘 살릴 수 있는 일인칭 시점의 조망을 제공하는 분자구조 교육 시스템을 개발함으로써 사용자에게 좀더 교육적으로나 경험적으로 효과가 큰 분자구조 교육 시스템을 제안한다. 또한 간단한 실험을 통해서 우리가 제안한 시스템의 효과를 알아보았다.

• Proceedings of the Korean Society of Applied Pharmacology
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• 1994.04a
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• pp.264-264
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• 1994

본 연구는 보리 씨앗에 존재하는 리보솜 불활성화 단백질(RIP) 의 삼차원 구조를 X-선 결정학 방법을 이용하여 밝히고, 그 결과로 분자 차원에서 기능을 이해하는 것을 목적으로 하고있다. 리보솜불활성화 단백질은 N-glucosidase 반응을 통하여 단백질 합성을 저해하기 때문에 세포를 죽일 수 있다. 따라서 암세포만을 특정적으로 인식하는 다른 물질과 결합시키면 암세포만을 특정적으로 죽일 수 있는 면역독소로 이용될 수 있다. 또, 최근에는 항바이러스의 작용을 함이 밝혀져 많은 연구가 진행되고 있다. 단백질 삼차원 구조 규명을 위해서는 여러가지 단계가 있는데 지난 번 과제까지 성공적으로 리보솜 불활성화 단백질의 대량 분리와 X-선 결정학의 필수 요건 좋은 결정을 길렀고, 이번에는 구조 해석을 위해 꼭 해결해야하는 위상문제를 극복하기 위하여 여러가지 실험을 진행하였다. 우선, 비슷한 구조인 피마자씨에서 분리한 Ricin의 A-체인과 미국자리공 잎에서 분리한 Pokeweed antiviral protein의 삼차원 분자좌표를 이용하여 분자치환법으로 위상문제 해결을 시도하였다. Ricin 의 A-체인을 이용하였을 때 분자의 위치가 정확히 찾아지지 않았고, 다른 모델인 Pokeweed antiviral protein을 이용하여 X-PLOR 프로그램내의 PC refinement법으로 분자치환을 시도하였다. Euler각도로 (187.37, 22.5, 311.94) 의 회전해 (Rotation solution) 를 가지고 있었고, 이러한 해에 맞추어서 분자를 돌려둔 후, 이동해 (Transaltion solution) 을 구해서 그 위치 (Orientation) 로 분자를 이동하였다. 이 때 R값은 53.9 % (8.0 - 3.5$\AA$) 이였고, 부분좌표 (Fractional coorcdinate) 에서는 0.102, 0.000, 0.261 이고, 직교좌표 (Orthogonal coorclinate) 에서는 4.616, 0.000, 13.167 의 결과를 얻었다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.10 no.2
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• pp.1-9
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• 2004

본 논문에서는 바이러스와 같은 생화학 물질의 분자구조를 3 차원 모델로 시각화하여 관찰하고, 그 분자모델을 직관적인 방법으로 조작하기 위한 가상 현실 분자 모델링 시스템을 제안한다. 이 시스템을 사용하면, 입체영상 디스플레이 장치와 데이터 글러브 및 동작 추적 장치를 사용하여 3 차원 분자 모델을 실감나게 조작할 수 있어서 효율적으로 분자들을 관찰하고 결합, 분리하는 등의 분자 모델링 작업이 가능하다. 사용자들은 마우스나 키보드 등의 장비 대신에 자연스러운 몸 동작이나 손 동작을 이용하여 분자 모델링 작업을 위한 동작을 하게 된다. 분자들의 결합을 화학적으로 정확하게, 그리고 실시간으로 시뮬레이션 하기 위해서 에너지 계산 알고리즘을 구현하였으며 이러한 작업이 가능하도록 분자 구조를 표현하는 새로운 자료구조를 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 동작 기반의 VR 분자 모델링 시스템의 타당성을 검증하기 위하여 HIV 바이러스 분자를 가지고 분자 모델링 작업을 수행하였고, 사용자 테스트를 실시하여 기존의 방식과 작업 성능 및 사용자 만족도를 비교하였다.

• Journal of the Korean Vacuum Society
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• v.17 no.5
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• pp.375-380
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• 2008

We have investigated the low-dimensional nanostructures produced by adsorption of triangular Co coplexed dipyrromethane(DPM-trimer, Fig. 1) on graphite surface by using scanning tunneling microscope. DPM-trimer deposition on the graphite surface leads to the formation of long 1-D molecular wires and 2-D hexagonal patterns. We analyzed the heights and structures of 1-D molecular wires and 2-D hexagonal patterns. The 1-D molecular wires were formed 'edge-on' alignments on graphite surface result of continuos $\pi-\pi$ stacking interactions. The other case of 2-D hexagonal patterns were formed 'face-on' alignments on graphite surface.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.11 no.3
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• pp.19-22
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• 2005

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. 특히 대장균 바이러스와 같은 분자량이 많은 거대 분자를 자연스럽게 렌더링 하기 위해서는 고가의 그래픽 전용 워크스테이션을 사용해야 한다. 본 논문에서는 저렴한 일반 PC 급 시스템에서도 거대 분자를 무리 없이 렌더링 할 수 있는 효율적인 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 알고리즘은 높은 속도와 좋은 화질을 유지할 수 있는 Hybrid Point & Polygon 렌더링 기법이다. 이 알고리즘은 계층적인 자료구조인 옥트리(Octree)를 사용하였으며 최적의 성능을 내기 위하여 GPU가 작업을 처리한다. 제안된 알고리즘의 성능 평가는 일반 PC급에서 수행되었으며 특히 그래픽 카드 2개를 병렬로 연결하여 높은 성능을 낼 수 있는 SLI(Scalable Link Interface) 환경에서 평가를 수행하였다.