http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
딥러닝 예측 기반의 OLED 재료 분자구조 가상 스크리닝
전예린,이규황,이호경,Jeon, Yerin,Lee, Kyu-Hwang,Lee, Hokyung 한국화학공학회 2020 Korean Chemical Engineering Research(HWAHAK KONGHA Vol.58 No.2
딥러닝 기법을 활용하여 분자 구조로부터 물성을 예측하는 시스템은 화학, 생물학, 재료 연구에 적용하기 위해 개발되었다. 분자 구조와 물성 정보가 축적된 데이터베이스를 기반으로, 구조와 물성간의 관계식을 찾는 딥러닝 모형을 구축한 후 최종적으로는 새로운 분자 구조에 대한 물성 예측값을 제공할 수 있다. 또한 선정된 분자 구조의 실제 물성값에 대한 실험을 병행하여 지속적인 검증 및 모형 업데이트를 수행하게 된다. 이를 통해 다량의 분자구조로부터 물성이 우수한 분자 구조를 빠른 시간 안에 스크리닝할 수 있으며, 연구의 효율성 및 성공률을 높일 수 있다. 본 논문에서는 딥러닝을 활용한 물성 예측 시스템의 전반적인 구성과 LG화학에서 실제 신규 구조 발굴에 적용된 사례를 중심으로 소개하고자 한다. A system that uses deep-learning techniques to predict properties from molecular structures has been developed to apply to chemical, biological and material studies. Based on the database where molecular structure and property information are accumulated, a deep-learning model looking for the relationship between the structure and the property can eventually provide a property prediction for the new molecular structure. In addition, experiments on the actual properties of the selected molecular structure will be carried out in parallel to carry out continuous verification and model updates. This allows for the screening of high-quality molecular structures from large quantities of molecular structures within a short period of time, and increases the efficiency and success rate of research. In this paper, we would like to introduce the overall composition of the materiality prediction system using deep-learning and the cases applied in the actual excavation of new structures in LG Chem.
학술 콘텐츠 종합링킹체제 구축에 관한 연구 - KISTI를 중심으로 -
김주섭,전예린,김선태,Kim, Juseop,Jeon, Yerin,Kim, Suntae 한국문헌정보학회 2021 한국문헌정보학회지 Vol.55 No.1
이 연구의 목적은 연구자에게 끊김 없는 학술정보서비스를 제공하기 위하여 식별자를 중심으로 한 종합링킹체제를 구현할 수 있는 방안을 제시하는 것이다. 해당 목적을 달성하기 위하여 KISTI 소속의 5개 센터 및 1개 사무국 소속 17명의 연구자와 인터뷰를 진행하였다. 인터뷰 내용은 학술정보서비스 DB의 식별자 구축 및 관리 현황에 대한 것으로 면담 결과, 국내 논문 DB의 경우 KOI 등의 식별자에 대한 식별률은 높았지만 해외논문의 경우, DOI를 제외하고 ORCID 등 글로벌 식별자에 대한 식별률은 낮은 것으로 나타났다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 식별자를 중심으로 한 종합링킹체제 모델을 구축하기 위한 종합링킹체제 공동활용협의회를 제안하였다. 공동활용협의회는 국내 학술정보유통기관을 중심으로 구성될 것이며 구성된 협의회에서는 해외 식별자를 수집하여 식별자 연계를 통한 새로운 서비스가 발굴되고 구현될 것으로 기대한다. The purpose of this study is to propose a plan to implement the comprehensive linking system centered on identifiers in order to provide seamless academic information services to researchers. To achieve this goal, interviews were conducted with 17 researchers from five centers and one secretariat belonging to KISTI. The contents of the interview are about the establishment and management status of the identifier of the academic information service DB. As a result of the interview, it was found that the identification rate for identifiers such as KOI was high in the case of domestic articles DB, but the identification rate for global identifiers such as ORCID was low in the case of foreign articles DB except for DOI. To solve this problem, this study proposes the council for joint use of a comprehensive linking system to build the comprehensive linking system model centered on identifiers. The joint use council will be organized around domestic academic information distribution institutions, and the council is expected to discover and implement new services through ID linkage by collecting foreign identifiers.
식품 내 탄수화물 성분과 이산화규소 나노물질 간의 상호작용: 물리화학적 특성 분석 및 정량 분석
고미란,전예린,최수진 한국산업식품공학회 2017 학술대회 및 심포지엄 Vol.2017 No.04
식품첨가물로 이용되고 있는 이산화규소는 주로 고결방지의 목적으로 널리 사용되고 있는데, 나노물질이 첨가된 식품을 섭취하였을 때 나노물질의 거동 및 독성평가에 앞서 식품 성분 혹은 생체 내 성분과의 상호작용은 기본적으로 고려되어야 할 사항이다. 하지만 이러한 식품수준의 나노물질이 식품에 첨가되었을 때 일어나는 상호작용에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 식품의 기본 영양 성분이 될 수 있는 탄수화물을 파라메터로 설정하여 식품성분-이산화규소 나노물질 간 상호작용 관점에서 물리화학적 특성의 변화를 zeta potential과 hydrodynamic size로 분석하였으며, 당류와의 상호작용 정도를 HPLC를 이용하여 정량 분석 및 비교하였다. 식품 매트릭스로써는 아카시아 꿀 용액 조건과 단당류 및 이당류를 동량 혼합한 당 혼합용액을 모사조건으로 설정하였고, 이를 일정 온도(4, 25, 40°C)에서 일정 시간(1 min, 1, 24, 48 h, 7 d) 동안 이산화규소 나노물질과 반응시켰다. 꿀 용액의 농도가 증가할수록 나노입자의 크기는 증가하였고, 음전하를 띠는 이산화규소의 표면전하가 고농도의 꿀 용액과 반응 시 증가하는 경향을 보였다. 반면, 당 혼합용액과 반응 시 농도에 따라 나노입자 크기의 증가는 나타나지 않았으며 표면전하의 유의적인 변화 또한 관찰되지 않았다. 전체 상호반응에 있어서는 당 혼합 용액 대비 아카시아 꿀 용액에서 나노물질과 당류와의 반응 정도가 높게 나타났다. 결과적으로 식품 내에서 당류를 제외한 미량의 영양성분들이 식품성분-나노물질 상호작용에 영향을 줄 수 있다는 점과 단당류 및 이당류가 나노입자의 분산제로 사용될 가능성에 대해 제시할 수 있다.