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Molecular Modeling의 원리 이용방법,분야 , HyperChem을 이용한 분자 생성

저작시기 2005.04 | 등록일 2008.10.14 한글파일 한컴오피스 (hwp) | 12페이지 | 가격 1,500원

소개글

Molecular Modeling의 원리와 이용분야등에 관한 설명과
HyperChem을 이용한 분자식 그리기에 관한 것들을 프로그램의 각각 단계를 체계적으로 스크린샷과 함께 올려놓았습니다. 처음하시는 분들은 어려운 점이 많으니 많이 참고하세요

목차

1. 양자 역학에 근거한 방법
2. 고전 역학에 근거한 방법
◎Molecular Modeling의 방법
◎Molecular Modeling의 응용

본문내용

◎Molecular Modeling원리

1. 양자 역학에 근거한 방법

모델링은 (분자)계의 전자 구조를 정확하게 계산하는 일에 사용된다. 여기에는 사용되는 근사의 정도에 따라 ab initio법과 반 경험적 방법(semi-empirical method)으로 대별되는 방법론이 존재한다. 그러나, 기본적인 아이디어는 다음과 같이 동일한 곳에서 출발한다 : 양자 역학을 이용하면 관심 있는 계의 전자·핵의 공간적 위치를 기술할 수 있다. 대개의 경우 이 작업은 본-오펜하이머 근사 하에서 분자 궤도 함수법을 사용하여 구현된다. 즉, 본-오펜하이머 근사를 따라 고정된 핵의 전자기장 속에서 전자의 움직임이 자기 모순 없는 장(SCF: self-consistent field)을 만족할 때까지 전자에 관련된 슈뢰딩거 방정식을 계산한 다음 핵을 약간 움직인 후 다시 전체 에너지가 자기 모순 없는 장을 만족하도록 반복하여 계산하고, 또다시 전자에 대한 과정부터 반복하는 것이다. 이렇게 해서 더 이상 분자 시스템의 에너지가 감소하지 않으면 우리는 주어진 분자가 가질 수 있는 가장 안정한 전자 구조를 얻었다고 얘기할 수 있다. 여기에서, ab initio법은 기본적인 물리 상수와 계산을 간단히 하기 위한 이론적 근사 몇 가지만으로 처음부터 끝까지 수치적 혹은 해석적 계산을 통해 원하는 값을 얻는 방식인데 반해, 반 경험적 방법은 ab initio법의 이론 전개 구조를 따라 가면서 나타나는 수많은 적분들을 실험에서 얻을 수 있는 수치들로 매개변수화함으로서 계산량을 대폭 줄이는 방식으로 구현된다. 그리하여, ab initio법을 이용하면 분자의 구조나 생성열 외에도 전이 상태나 들뜬 상태에 대한 정보도 얻을 수가 있지만 계산량이 엄청나게 많아지는 데 반해(∝n4), 반 경험적 방법을 사용하면 일정 수준의 정보를 적은 계산량(∝n3)으로 얻을 수가 있다.

2. 고전 역학에 근거한 방법

고전역학을 이용한 분자 모델링에서는 계가 고전적 입자들이 고전 역학적 포텐셜 에너지에 의해 모여서 이루어진 것으로 간주되며 각각의 입자는 고전 역학으로부터 계산되는 힘에 따라 움직이도록 근사되어 있다. 여기에는 계의 정적인 성질을 연구하는 데 초점이 맞추어진 분자 역학 외에도 시간에 따른 계의 움직임을 연구할 수도 있는 분자 동력학이 매우 큰 부분을 차지하고 있다.

분자 역학 : MM : Molecular Mechanics

분자 역학(MM)은 고전 물리학을 이용하여 관심 있는 (분자)계의 구조, 에너지 등의 성질을 계산하는 방법이다. 이 방법에서는 경험적 힘장(EFF ; Empirical Force Field)이라는 개념이 등장하게 되는데, 이는 분자의 PES를 재현하기 위해 여러 가지 간단한 수학적 함수들을 합해서 표현되는 일종의 포텐셜 에너지 함수이다. 분자 역학에서는 분자를 (물리적으로는, 전자에 기인하는) 일종의 탄성력으로 묶여 있는 입자들의 집합으로 간주하는데, 이 탄성력은 흔히 내부 좌표계의 함수로 표현된 EFF의 미분으로부터 계산된다. 이렇게 입자들의 위치와 각각의 입자에 미치는 힘이 계산되면, 입자들은 구조 최적화 즉 에너지 최소화 과정을 거쳐 좀 더 안정한 공간적 배치를 찾아가게 되는 것이다. 또한, FF의 함수 꼴로 나뉘어 표현된 각각의 에너지 항들이 그 구조에 어떤 정도로 기여하고 있는 지도 분석할 수 있다. 이는 곧 관심 있는 계의 현상을 주도하는 물리적 연원을 밝히는 일인데, 이를 통해 원하는 물성을 얻기 위한 `분자 수준에서의 설계`의 첫걸음을 뗄 수 있는 것이다. 하지만, 전형적으로 사용되는 MM의 EFF는 전자에 관련된 정보를 명확한 함수 형태로 가지고 있지 않으므로 화학 결합의 생성과 분해처럼 전자의 움직임과 밀접한 관계가 있는 경우를 기술하기 위해서는 다루고자 하는 계에 적합한 특수한 함수 형태를 포함하는 EFF를 도입해야 한다.

분자 동력학 : MD : Molecular Dynamics

분자 동력학에서는 MM에서의 EFF가 만드는 위상 공간 속에서 (분자)계가 (뉴턴) 운동 방정식을 따라 어떤 궤적을 그리는 지를 관찰하게 된다. 물론 여기에서도 입자를 움직이게 하는 힘은 EFF의 미분으로부터 얻어진다. 그러나 MM과는 달리 MD에서는 운동 방정식을 적분함으로써 입자들의 다음 위치와 속도를 계산한다. 그렇게 얻은 위상 공간 속에서의 궤적(혹은 단순히 입자들의 좌표와 운동량)을 통계 역학적 지식을 동원해 해석함으로써 계에 대한 여러 가지 정보를 얻을 수 있다. 또한, 입자들의 위치와 속도에 관한 정보를 구함으로써 QM이나MM과는 달리, 포텐셜 에너지뿐만 아니라 운동 에너지까지도 같이 생각할 수 있게 된다. 따라서, 운동 에너지가 존재하기 때문에 우리는 (분자)계가 만든 PES를 시작 위치의 국지적 에너지 최소치 부근만이 아니라 좀 더 다양한 부분의 PES를 돌아다닐 수 있게 되므로, 단순한 MM과 비교해 볼 때 좀 더 안정한 계의 상태/구조를 얻을 수가 있게 된다. (물론, 고전적인 MD만으로 안정한 구조를 찾는 일은 매우 비효율적이다.) 따라서 단순히 분자 한 두 개로 이루어진 계라면 MM을 이용해 최적화된 구조를 찾을 수도 있겠지만, 여러 분자들로 이루어진 계의 평형 구조를 보고 싶을 때에는 MD를 사용하기도 한다. 최근에는 평형 상태에서 계가 보여주는 구조를 찾는 작업보다는 시간에 따른 계의 변화 자체를 관찰하는 일에 MD를 더 많이 사용한다.

참고 자료

없음
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