Protein contact map은 단백질 삼차구조에 대한 정보를 이차원의 이미지로 표현하는 방법의 하나로, 비교적 간략하지만 단백질 구조에 대한 핵심적 정보를 함축하고 있다. 이러한 단백질 구조를 바탕으로 단백질의 internal energy, solvation free energy, free energy 와 같은 열역학 함수를 도출할 수 있다. 본 연구에서는 이미지 인식에 대한 머신러닝 기법을 사용하여 단백질 구조를 함축하는 단백질의 contact map으로부터 단백질의 열역학적 함수를 예측하는 연구를 진행하였다. 단백질의 main-chain 간의 contact map, side-chain 간의 contact map, main-chain과 side-chain 간의 contact map 들로부터 단백질의 여러 가지 열역학적 함수를 예측하고자 했으며 최종적으로 Convolution Neural Network (CNN) 기법을 사용하여 단백질의 free energy를 ~18 kcal/mol의 범위에서 예측 가능함을 보였다. 본 연구를 바탕으로 단백질의 contact map과 열역학 함수 사이의 상관관계가 있으며, 머신러닝 기법을 사용하여 단백질 contact map으로부터 열역학적 함수를 예측하는 것이 가능함을 보였다.
이번 연구에서 우리는 궤적 앙상블을 이용해 1 차원 Ising 모형의 동역학적 상전이를 관측했다. s 앙상블이라고도 불리는 궤적 앙상블은 활성도의 켤레 변수를 도입해 활성도에 편중을 두어 궤적을 추출한 앙상블이다. 평형상태에 있는 1 차원 Ising 모델에서는 외부 자기장이 존재하지 않을 때 상전이가 나타나지 않는다. 하지만 s 앙상블을 통해서 우리는 1 차원 Ising 모형에서 동역학적 상전이가 존재한다는 사실을 발견할 수 있었다. 이동역학적 상전이는 유한 크기 조정 법칙이 잘 적용되며 2 차원 Ising 모형과 같은 보편성 등급을 가진 것을 통해 두 상전이가 서로 연관되어 있다는 것을 알 수 있었다. 또한 열역학적 함수인 에너지와 동역학적 함수인 활성도 사이에 선형관계가 존재하는 점을 통해 동역학적 함수와 열역학적 함수 사이의 관계가 존재하는 것을 확인했다. 마지막으로 또 다른 열역학적인 함수인 자화도에 편중을 두었을 때 동역학적 상전이가 일어나는 임계점이 이동하는 것을 통해 에너지 외의 다른 열역학적 함수도 동역학적 함수와 연관된다는 것을 알아냈다.
분자동역학 모의실험을 이용하여 간단한 van der Waals 상호작용하는 이성분 혼합물 계의 섞임 자유에너지 및 섞임 엔트로피 등 섞임과 관련된 열역학 함수들을 계산하는 방법을 소개한다. 각 혼합물의 과잉 자유에너지는 열역학 적분 (thermodynamic integration)방법을 이용하여 계산하고, 이성분 혼합물의 섞임 관련 열역학 함수들은 Hess의 법칙을 확장함으로써 구한다. 계산 결과로부터 온도가 증가할수록 계의 섞임 Helmholtz 자유에너지는 감소하며, 섞임 내부에너지도 감소함을 알 수 있다. 섞임 엔트로피는 온도가 증가할수록 이상기체의 섞임 엔트로피에 접근함을 알 수 있다. 섞임 Helmholtz 자유에너지에 대한 섞임 내부에너지와 섞임 엔트로피 기여도를 조사한 결과 이 계의 섞임 과정을 주도하는 추진력은 엔트로피에 의한 것임을 알 수 있다. 본 연구 방법과 결과를 이용함으로써 학부생들이 혼합물의 열역학 성질을 이해하는데 도움을 주리라 기대한다.
Lennard-Jones 유체 혹은 거의 구형에 가까운 분자들의 혼합물의 열역학적 성질을 예측하기 위한 용액이론이 유도되었다. 이 이론에는 에너지와 분자직경에 대한 두 개의 변수가 존재하며, 강구(hard sphere)를 중심으로 하여 동경함수(pair distribution function)를 확장시키는 교반이론(perturbation theory)에서 1/kT에 대한 일차와 이차계수의 관계로부터 얻어지는 혼합법칙을 이용하는 HSE이론과 달리 Orstein-Zernike결과와 일치되는 분자직경 변수를 먼저 구한 다음, 일차계수와 함께 얻어진 혼합법칙이 유도되었다. 이 방법으로 위 유체들의 혼합물에 적용시켰을 때, 원래의 HSE나 vdW-1의 방법보다 좋은 결과의 열역학적 성질을 예측할 수 있었다.
용융 합금의 표면 장력은 도금, 용접등 금속 제조 공정중 큰 영향을 미치는 재료의 물성 중 하나이다. 표면 장력의 측정을 위해 다양한 방법이 개발 되었으며 많은 합금계에 대해 표면 장력값이 온도와 조성의 변화에 대해 알려져 있다. 그럼에도 불구하고 실험 측정의 어려움, 실용적인 다원계 합금에서의 표면 장력 측정치의 부족으로 인해 전술한 금속 제조 공정에서 나타나는 현상에 대한 해석에 사용하기에 아직 해결해야 할 부분들이 많이 있다. 본 연구에서는 표면 장력이 합금의 Gibbs free energy의 한 부분으로 기술되는 열역학 원리 및 표면 장력이 Gibbs energy 수식 내 표면적에 대응하는 포텐셜 함수로 얻을수 있다는 Pajarre등의 제안에 근거하여 용융합금의 표면 장력을 계산하는 방법을 제시한다. 다양한 열역학 성질과 상태도를 계산하기 위해 개발된 열역학 소프트웨어 및 데이터베이스를 활용하여 2원계-다원계 용융 합금의 표면장력을 계산하고 이를 알려진 실험 자료와 비교하였다. 철강 제품의 표면 도금에 사용되는 용융 아연 합금의 표면 장력을 전술한 방법을 통해 예측하고 그 결과를 토의한다.
MBE 성장시 기판 표면에서의 성장과정을 운동론적 지배과정과 열역학적 지배과정으로 나누어 성장모델을 제시하였으며, 화학적 평형상태에서의 열역학이 III-V compound의 성장속도와 composition 에 미치는 영향을 기존의 보고된 결과 데이터와 비교 분석하였다. 특히 miscibility gap 내에 존재하는 III-V ternary compound의 경우 박막의 성질 및 소자의 특성에 영향을 미치는 alloy clustering은 저온 성장시 surface kinetics에 의해, 고온성장시에는 열역학적 spinodal decomposition에 의해 결정됨을 알수 있었다. 열역학적 모델에서는 기판과 layer사이의 lattice mismatch와 재료의 elastic coefficient의 함수인 additive strain Gibbs free energy, 그리고 ternary solid solution의 regular behavior를 가정하여 ternary alloy의 mixing에 기인한 excess Gibbs free energy를 고려하였다.
양이온성 계면활성제(DTAB, TTAB 및 CTAB)에 의한 4-할로겐화 아닐린의 가용화상수(Ks)값을 UV-Vis법으로 측정하였다. 그 결과, 모든 아닐린 유도체에서 온도의 증가에 따라 Ks은 모두 감소하였으며, 할로겐 치환기의 반지름과 계면활성제의 소수기길이를 증가할수록 Ks값은 더욱 증가하였다. 이들 가용화상수 값을 이용하여 계산한 ΔGo와 ΔHo값은 측정한 범위 내에서 모두 음의 값을 그리고 ΔSo값은 모두 양의 값을 나타내었다. 모든 아닐린 유도체에서 온도를 증가함에 따라 ΔGo값은 감소하는 경향을 보였다. 그러나 온도의 증가에 따라 ΔHo와 ΔSo값은 모두 증가하는 경향을 보였다. 한편 할로겐치환기의 반지름을 증가할수록 이들 열역학 함수 값들은 대체적으로 감소하는 경향을 보였다. 그러나 계면활성제의 소수기길이를 증가하였을 때 이들 열역학 함수 값은 아닐린유도체의 종류에 따라 다르지만 대체적으로 증가하는 경향을 보였다. 이런 열역학 함수 값들의 변화로부터 4-할로겐화 아닐린과 미셀과의 상호작용의 종류와 세기를 그리고 이들이 미셀 내에서 가용화되는 위치를 추정할 수 있었다.
대두 잔기로부터 유기용매를 사용하여 이소플라본을 추출하는 열역학적 메카니즘을 조사하였다. 대두 잔기로부터 유기용매를 사용한 이소플라본 추출과정에서의 분배 계수를 결정하기 위한 간단한 모델을 설정하고 $K,\;{\Delta}H^0,\;{\Delta}S^0\;and\;{\Delta}G^0$ 간에 열역학적 함수를 계산하였다. 그 결과 대두 이소플라본 추출은 흡열과정이며 엔트로피 증가과정임을 발견하였다. 온도가 증가할수록 ${\Delta}G^0$가 감소하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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