WO2016099069A1 - 고분자의 동일성 평가 방법 및 이를 이용한 시스템 - Google Patents

고분자의 동일성 평가 방법 및 이를 이용한 시스템 Download PDF

Info

Publication number
WO2016099069A1
WO2016099069A1 PCT/KR2015/013409 KR2015013409W WO2016099069A1 WO 2016099069 A1 WO2016099069 A1 WO 2016099069A1 KR 2015013409 W KR2015013409 W KR 2015013409W WO 2016099069 A1 WO2016099069 A1 WO 2016099069A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
identity
polymer
value
real number
molecular
Prior art date
Application number
PCT/KR2015/013409
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
이승엽
정지원
정혜원
김경훈
Original Assignee
주식회사 엘지화학
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 엘지화학 filed Critical 주식회사 엘지화학
Priority to US15/515,899 priority Critical patent/US11029305B2/en
Publication of WO2016099069A1 publication Critical patent/WO2016099069A1/ko

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/44—Resins; Plastics; Rubber; Leather
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/44—Resins; Plastics; Rubber; Leather
    • G01N33/442—Resins; Plastics
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/11—Complex mathematical operations for solving equations, e.g. nonlinear equations, general mathematical optimization problems
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Z—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G16Z99/00—Subject matter not provided for in other main groups of this subclass

Definitions

  • the present invention relates to a method for evaluating the identity of a polymer and a system using the same. More specifically, the method for evaluating the identity of a polymer according to the present invention determines a property by synthesizing a polymer through actual experiments on whether one or more polymers are identical. Instead, it relates to a new method that can be judged only by the structural information for forming the polymer.
  • the present invention developed and used the identity index PohoFactor (X i ) for each target polymer to determine the identity of the polymer, and through the evaluation of the correlation between the identity index for all polymers to determine the identity The identity of can be accurately judged on the basis of quantitative criteria.
  • Polymer is a material having a high molecular weight polymerized to have a form in which monomers are repeatedly bonded to each other, and is an important material that is widely used for material development and product development in various fields because of its wide range of properties. Since such polymers are characterized by complex factors, it is difficult to evaluate polymer properties. The polymer is greatly changed in characteristics depending on the molecular weight and the molecular weight distribution of the polymer according to the type of the monomer and the method of bonding the monomer. In order to determine whether one or more polymers have the same properties, it is currently evaluated whether all of the target polymers are actually synthesized, and the properties are directly measured to fall within an acceptable range of identity.
  • the present invention is to solve the problems of the prior art as described above,
  • X i represents the i-th monomer among the N monomers generated in step a)
  • A is a value for determining the size of PohoFactor, which is the polymer identity index, is a nonzero real number
  • B is a real number.
  • C is a nonzero real number
  • D is a nonzero real number
  • Surf (X i ) is a value representing the surface area of the resulting polymer structure, with Approximate Surface Area or Polar Surface Area ( Polar surface area, Vol (X i ) is the value representing the volume of the structure of the resulting polymer, McGowan Molecular volume or Molar volume
  • ⁇ (X i ) is distributed Selected from the group consisting of Partition Coefficient, Molecular Span, Molecular Diameter, Molecular Eccentricity, Molecular Asphericity and Molecular Radius of Gyration Exclusive Represents one or more kinds of values.
  • step b evaluating the correlation between the N identity indices PohoFactor (X i ) calculated in step b), comprising steps i) and ii), providing a method for evaluating identity of polymers.
  • N after single identity by calculating a standard deviation for each of the NN R of identity index than the N R each sequence in the index value, the N R dog polymer, except when the calculated standard deviation has the minimum value EX-SET ( N R ) and the standard deviation in this case is SD (N R );
  • N R is a natural number of 1 to N-1.
  • the threshold is a real number greater than zero.
  • X i represents the i-th monomer among the N monomers generated in step a)
  • A is a value for determining the size of PohoFactor, which is the polymer identity index, is a nonzero real number
  • B is a real number.
  • C is a nonzero real number
  • D is a nonzero real number
  • Surf (X i ) is a value representing the surface area of the resulting polymer structure, with Approximate Surface Area or Polar Surface Area ( Polar surface area, Vol (X i ) is the value representing the volume of the structure of the resulting polymer, McGowan Molecular volume or Molar volume
  • ⁇ (X i ) is distributed Selected from the group consisting of Partition Coefficient, Molecular Span, Molecular Diameter, Molecular Eccentricity, Molecular Asphericity and Molecular Radius of Gyration Exclusive Represents one or more kinds of values.
  • Evaluation module for evaluating the correlation of the N identity index PohoFactor (X i ) calculated in the calculation module, characterized in that it comprises a first data input module and a second data input module, polymer identity evaluation system To provide.
  • N identity index value calculating a standard deviation, respectively after, the N R dog polymer, except when the calculated standard deviation has the minimum value EX-SET (N R )
  • N R is a natural number of 1 to N-1.
  • the first data input module the N R of SD (N R) value of the threshold (threshold) Threshold EX-SET at that time for the case having a SD (N R) than compared with the set calculated from ( A second data input module for determining the remaining polymer except N R ) as the same polymer.
  • the threshold is a real number greater than zero.
  • the method of evaluating the identity of a polymer according to the present invention is a new method that can determine the identity of one or more polymers through actual experiments without evaluating the properties of polymers and evaluating their properties, and determining only the structural information forming the polymer. It is about a method. Therefore, in the present invention, the identity index PohoFactor (X i ) was newly defined and presented for each target polymer to determine the identity of the polymers, and the correlation evaluation between the identity indexes for all the polymers to determine the identity was evaluated. Through this, there is an advantage that can accurately determine the identity of the polymer based on quantitative criteria.
  • the present invention can evaluate the properties such as the identity of the polymer with only the structural information of the polymer without performing the experiment to synthesize the actual polymer, thereby greatly reducing the time or cost for developing new materials and products using the polymer. It can be expected to play a big role in terms of price competitiveness.
  • the constants defined in the following formula of the present invention are constant values defined based on the range in which the method developed by the present invention works well.
  • X i represents the i-th monomer among the N monomers generated in step a)
  • A is a value for determining the size of PohoFactor, which is the polymer identity index, is a nonzero real number
  • B is a real number.
  • C is a nonzero real number
  • D is a nonzero real number
  • Surf (X i ) is a value representing the surface area of the resulting polymer structure, with Approximate Surface Area or Polar Surface Area ( Polar surface area, Vol (X i ) is the value representing the volume of the structure of the resulting polymer, McGowan Molecular volume or Molar volume
  • ⁇ (X i ) is distributed Selected from the group consisting of Partition Coefficient, Molecular Span, Molecular Diameter, Molecular Eccentricity, Molecular Asphericity and Molecular Radius of Gyration Exclusive Represents one or more kinds of values.
  • N after single identity by calculating a standard deviation for each of the NN R of identity index than the N R each sequence in the index value, the N R dog polymer, except when the calculated standard deviation has the minimum value EX-SET ( N R ) and the standard deviation in this case is SD (N R );
  • N R is a natural number of 1 to N-1.
  • the threshold is a real number greater than zero.
  • step a) is a step of identifying and generating a structure of the polymer for evaluating the identity of the polymer, and repeating each polymer structure for each of the N polymers (N> 1 natural number) to be evaluated for identity. It is characterized by confirming the monomer structure which is a unit. To this end, a monomer structure in which both ends connected to constitute a polymer in the monomer structure identified above was replaced with a hydrogen group (-H) was generated.
  • the polymer to be evaluated for identity is polyethylene (polyethylene)
  • the repeating monomer is (C 2 H 4 ) n through the chemical structural formula.
  • the polymer shows a structure in which both ends of the monomer are connected and repeated.
  • a structure in which both ends are replaced with a hydrogen group (-H) is produced as in Chemical Formula 1 below.
  • the polymer identity index may be performed through the calculation of step b) described below.
  • Step b) is a step of calculating PohoFactor (X i ), which is a polymer identity index, using equations 1 and 2 shown below for N monomers (X i ) generated in step a). in,
  • X i represents the i-th monomer among the N monomers generated in step a)
  • A is a value for determining the size of PohoFactor, which is the polymer identity index, is a nonzero real number
  • B is a real number.
  • C is a nonzero real number
  • D is a nonzero real number
  • Surf (X i ) is a value representing the surface area of the resulting polymer structure, with Approximate Surface Area or Polar Surface Area ( Polar surface area, Vol (X i ) is the value representing the volume of the structure of the resulting polymer, McGowan Molecular volume or Molar volume
  • ⁇ (X i ) is distributed Selected from the group consisting of Partition Coefficient, Molecular Span, Molecular Diameter, Molecular Eccentricity, Molecular Asphericity and Molecular Radius of Gyration Exclusive Represents one or more kinds of values.
  • A is a real number of 0 to 30
  • B is a real number of -5 to 5
  • C is a real number of -10 to 10
  • D is a real number of 0 to 140.
  • Surf (X i ) represents the surface area of the structure of the polymer produced as described above.
  • surface area determined through various definitions can be used by various methods, representative values may be an approximate surface area or a polar surface area. The value can be calculated using various methods, but a representative method can be calculated using the ADRIANA.Code program developed by Molecular Network GmbH Computerchemie.
  • Vol (X i ) represents the volume of the resulting polymer structure. Volumes determined through various definitions may be used by various methods, but representative values may be McGowan Molecular volume or Molar Volume. The value can be calculated using various methods, but a representative method can be calculated using the ADRIANA.Code program developed by Molecular Network GmbH Computerchemie.
  • ⁇ (X i ) is Partition Coefficient, Molecular Span, Molecular Diameter, Molecular Eccentricity, Molecular Asphericity and Molecular Radius of Gyration Or a value selected from the group consisting of
  • the value can be calculated using various methods, but a representative method can be calculated using the ADRIANA.Code program developed by Molecular Network GmbH Computerchemie.
  • the third step, c) is a step of evaluating the identity of the polymer by evaluating the correlation of the identity index calculated in step b), the correlation evaluation of the N identity index PohoFactor calculated in step b) Characterized in that performed using the process shown in.
  • N R N a N R of the polymer, except when one calculates the standard deviation for the NN R of identity index than the N R each sequence in the identity index value, the calculated standard deviation has the smallest value, the minimum value EX-SET It is specified as (N R ) and the standard deviation at this time is designated as SD (N R ).
  • N R 1
  • the standard deviation is calculated for N-1 identity indices except for one value in N identity indices. That is, when the first value is excluded, when the second value is excluded,... ... , If N-1th value is excluded, the standard deviation is calculated for the case where Nth value is excluded, and one polymer excluded when having the smallest value is designated as EX-SET (1). Deviation was designated as SD (N R ).
  • the threshold value is a reference value, and if the real number is greater than 0, there is no particular limitation, but it is preferable that the real number is 0.0 to 8.0.
  • the threshold is a flexible value that can vary depending on the target polymers to be evaluated.
  • the threshold is in the range of 0.0 to 8.0, and the closer to 0, the higher the tendency of the same polymer. Indicates.
  • the threshold value is selected for minimum two of then calculating a standard deviation for each of the NN R of identity index than the N R by one sequentially from N identity index value, calculate the standard deviation value SD (N R) It is preferable to set the average value.
  • the present invention provides a system for evaluating identity of polymers using the method for evaluating identity of polymers described above.
  • X i represents the i-th monomer among the N monomers generated in step a)
  • A is a value for determining the size of PohoFactor, which is the polymer identity index, is a nonzero real number
  • B is a real number.
  • C is a nonzero real number
  • D is a nonzero real number
  • Surf (X i ) is a value representing the surface area of the resulting polymer structure, with Approximate Surface Area or Polar Surface Area ( Polar surface area, Vol (X i ) is the value representing the volume of the structure of the resulting polymer, McGowan Molecular volume or Molar volume
  • ⁇ (X i ) is distributed Selected from the group consisting of Partition Coefficient, Molecular Span, Molecular Diameter, Molecular Eccentricity, Molecular Asphericity and Molecular Radius of Gyration Exclusive Represents one or more kinds of values.
  • An evaluation module for evaluating correlations between N identity indices PohoFactor (X i ) calculated by the calculation module, wherein the evaluation module includes a first data input module and a second data input module.
  • N identity index value calculating a standard deviation, respectively after, the N R dog polymer, except when the calculated standard deviation has the minimum value EX-SET (N R )
  • N R is a natural number of 1 to N-1.
  • the first data input module the N R of SD (N R) value of the threshold (threshold) Threshold EX-SET at that time for the case having a SD (N R) than compared with the set calculated from ( A second data input module for determining the remaining polymer except N R ) as the same polymer.
  • the threshold is a real number greater than zero.
  • the generation module is a module for identifying and generating the structure of the polymer for evaluating the identity of the polymer, it is repeated by checking each polymer structure for the N polymers (N> 1 natural number) to be evaluated for identity It is characterized by confirming the monomer structure which is a unit. To this end, a monomer structure in which both ends connected to constitute a polymer in the monomer structure identified above was replaced with a hydrogen group (-H) was generated.
  • the polymer to be evaluated for identity is polyethylene (polyethylene)
  • the repeating monomer is (C 2 H 4 ) n through the chemical structural formula.
  • the polymer shows a structure in which both ends of the monomer are connected and repeated.
  • a structure in which both ends are replaced with a hydrogen group (-H) is produced as in Chemical Formula 1 below.
  • the polymer identity index for the generated N monomers (Xi) can be proceeded through the calculation of the calculation module described below.
  • the second module, the calculation module is a module for calculating PohoFactor (X i ), which is a polymer identity index, for each of the N monomers (X i ) generated in the production module, using Equation 1 and Equation 2 shown below.
  • X i represents the i-th monomer among the N monomers generated in the production module
  • A is a value for determining the size of PohoFactor, which is the polymer identity index, is a real number other than 0, and B is a real number, C is a nonzero real number, D is a nonzero real number
  • Surf (X i ) is a value representing the surface area of the resulting polymer structure. Approximate Surface Area or Polar. surface area) and Vol (X i ) is the volume of the resulting polymer structure, which is McGowan Molecular volume or Molar volume, and ⁇ (X i ) is the distribution coefficient. (Partition Coefficient), Molecular Span, Molecular Diameter, Molecular Eccentricity, Molecular Asphericity and Molecular Radius of Gyration Or it represents one or more kinds of values.
  • A is a real number of 0 to 30
  • B is a real number of -5 to 5
  • C is a real number of -10 to 10
  • D is a real number of 0 to 140.
  • Surf (X i ) represents the surface area of the structure of the polymer produced as described above.
  • surface area determined through various definitions can be used by various methods, representative values may be an approximate surface area or a polar surface area.
  • the value can be calculated using various methods, but a representative method can be calculated using the ADRIANA.Code program developed by Molecular Network GmbH Computerchemie.
  • Vol (X i ) represents the volume of the resulting polymer structure. Volumes determined through various definitions may be used by various methods, but representative values may be McGowan Molecular volume or Molar Volume. The value can be calculated using various methods, but a representative method can be calculated using the ADRIANA.Code program developed by Molecular Network GmbH Computerchemie.
  • ⁇ (X i ) is Partition Coefficient, Molecular Span, Molecular Diameter, Molecular Eccentricity, Molecular Asphericity and Molecular Radius of Gyration Or a value selected from the group consisting of
  • the value can be calculated using various methods, but a representative method can be calculated using the ADRIANA.Code program developed by Molecular Network GmbH Computerchemie.
  • the evaluation module is a module for evaluating the identity of the polymer by evaluating the correlation of the identity index calculated in the calculation module, the first evaluation shown in the correlation evaluation of the N identity index PohoFactor calculated in the calculation module It is characterized by performing using the data input module and the second data input module.
  • a first data input module N R each successively calculating a standard deviation for the NN R of identity index except in and the N R of the polymer, except when the calculated standard deviation has the smallest value, the minimum value in the N identity index value To EX-SET (N R ) and the standard deviation at this time is SD (N R ).
  • N R is a natural number of 1-N-1.
  • N R 1
  • the standard deviation is calculated for N-1 identity indices except for one value in N identity indices. That is, when the first value is excluded, when the second value is excluded,... ... , If the N-1th value is excluded, the standard deviation is calculated for the case where the Nth value is excluded, and one polymer except the smallest value is designated as EX-SET (1).
  • a second data input module EX- for a threshold (threshold) smaller SD (N R) than compared with the threshold value (threshold) is set to N R of SD (N R) calculated on the first data input module
  • the remaining polymer except SET (N R ) was determined to be the same polymer.
  • the threshold value is a reference value, and when the real number is greater than 0, there is no particular limitation, but it is preferable that the real number is 0.0 to 8.0.
  • the threshold is a flexible value that can vary depending on the target polymers to be evaluated.
  • the threshold is in the range of 0.0 to 8.0, and the closer to 0, the higher the tendency of the same polymer. Indicates.
  • the threshold value is selected for minimum two of then calculating a standard deviation for each of the NN R of identity index than the N R by one sequentially from N identity index value, calculate the standard deviation value SD (N R) It is preferable to set the average value.
  • module described herein refers to a unit for processing a specific function or operation, which may be implemented in hardware or software, or a combination of hardware and software.
  • Step 1 Identify and Create Polymer Structure for Identity Evaluation
  • PohoFactor (X i ) which is a polymer identity index, was calculated using Equations 1 and 2 below.
  • Equations 1 and 2 The variables specified to calculate Equations 1 and 2 are shown in Table 1 below.
  • the Surf (X i), Vol ( X i), ⁇ (X i) used for the X i is a number of ways and It can be calculated using the program, but in the present embodiment, it was calculated using the ADRIANA.Code program developed by Molecular Network GmbH Computerchemie.
  • X i Surf (X i ) for T1, T2, T3, T4, T5, T6 is 529.2, 635.7, 498.5, 392.0, 301.9, 480.6 and Vol (X i ) is 336.4, 403.0, 320.7 respectively , 254.1, 193.3, 295.2, and ⁇ (X i ) are 0.989, 0.997, 0.998, 0.996, 0.991, 0.993, respectively.
  • Table 3 shows the standard deviation when one out of six identity index. Except for the case indicated by X, and included in the standard deviation calculation is represented by O. That is, the first case indicates that the standard deviation calculated for the remaining five identity indices (denoted by O) out of the six identity indices (denoted by X) is 0.50. The standard deviations for the remaining five identity indices except one by one are shown in Table 3 above.
  • the threshold value is set to 0.15.
  • SD (1) showed a value larger than the threshold value
  • SD (2) showed a value smaller than the threshold value. Therefore, four polymers [T1, T3, T4, T5] except for T2 and T6, which are EX-SET (2), could be determined to be the same polymer.
  • the identity index PohoFactor (Xi) was newly defined and presented for each target polymer, and the polymers were evaluated through the correlation evaluation between the identity indexes for all the polymers to be judged to be identical.
  • the identity of can be accurately judged based on quantitative criteria.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Polymerisation Methods In General (AREA)

Abstract

본 발명은 고분자의 동일성 평가 방법 및 이를 이용한 시스템에 관한 것으로, 보다 자세하게 본 발명에 따른 고분자의 동일성 평가 방법은 1개를 초과하는 다수 개의 고분자에 대한 동일성 여부를 실제 실험을 통하여 고분자를 합성해 특성을 판단하지 않고, 고분자를 형성하는 구조 정보만을 가지고 판단할 수 있는 새로운 방법에 관한 것이다. 본 발명은 고분자의 동일성을 판단하기 위해 각각의 대상 고분자에 대해 동일성 지수 PohoFactor(Xi)를 개발하여 이를 이용하였고, 동일성을 판단하려는 모든 고분자에 대한 동일성 지수 사이에 존재하는 상관 관계 평가를 통해 고분자의 동일성을 정량적 기준을 바탕으로 정확하게 판단할 수 있다.

Description

고분자의 동일성 평가 방법 및 이를 이용한 시스템
본 출원은 2014년 12월 16일 자 한국 특허 출원 제10-2014-0181513호에 기초한 우선권의 이익을 주장하며, 해당 한국 특허 출원의 문헌에 개시된　모든 내용은 본 명세서의 일부로서 포함된다.
본 발명은 고분자의 동일성 평가 방법 및 이를 이용한 시스템에 관한 것으로, 보다 자세하게 본 발명에 따른 고분자의 동일성 평가 방법은 1개 이상의 다수 개의 고분자에 대한 동일성 여부를 실제 실험을 통하여 고분자를 합성해 특성을 판단하지 않고, 고분자를 형성하는 구조 정보만을 가지고 판단할 수 있는 새로운 방법에 관한 것이다. 본 발명은 고분자의 동일성을 판단하기 위해 각각의 대상 고분자에 대해 동일성 지수 PohoFactor(Xi)를 개발하여 이를 이용하였고, 동일성을 판단하려는 모든 고분자에 대한 동일성 지수 사이에 존재하는 상관 관계 평가를 통해 고분자의 동일성을 정량적 기준을 바탕으로 정확하게 판단할 수 있다.
고분자는 단량체가 반복되어 결합되어 있는 형태를 갖도록 중합된 분자량이 높은 물질로, 특성을 변화시킬 수 있는 범위가 매우 넓기 때문에 다양한 분야의 소재 개발 및 상품 개발에 광범위하게 사용되고 있는 중요한 물질이다. 이러한 고분자는 복잡한 요인에 의해서 특성이 결정되기 때문에 고분자 특성을 평가하기 어려운 점이 있다. 고분자는 결합되는 단량체의 종류 및 단량체의 결합 방식에 따른 고분자의 분자량과 분자량의 분포 등에 따라 특성이 크게 변화하게 된다. 1개 이상의 고분자가 동일한 특성을 나타내는지 여부를 판단하기 위해서, 현재는 대상 고분자 모두를 실제로 합성해서 특성을 직접 측정해 동일성을 나타내는 허용 범위 내에 들어오는지 여부로 평가하고 있다. 하지만 모든 대상 고분자를 합성하기 위해서는 많은 시간과 비용이 소요되고, 특히 판단해야 하는 고분자의 수가 많은 경우에 모든 경우의 고분자를 합성해서 특성을 측정하는 것은 현실적으로 어려운 단점이 있다. 하지만, 실제 실험을 수행하지 않고 동일성을 가지는 고분자를 판단하는 방법은 존재하지 않는다. 따라서, 개발 비용과 시간을 단축하여 효율적으로 높은 경쟁력을 가지는 신소재 및 관련 상품을 개발하기 위해 고분자의 동일성을 판단할 수 있는 새로운 방법의 개발이 필요한 실정이다.
본 발명은 상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서,
고분자의 동일성을 판단하는 방법으로, 동일성 평가를 위한 대상 고분자 구조에서 반복되는 단위인 단량체의 구조를 확인 및 생성하고, 동일성 지수인 PohoFactor(Xi)를 이용하여 고분자의 동일성 지수를 계산한 후, 상기 계산된 동일성 지수의 상관 관계를 통한 고분자의 동일성 여부를 정량적으로 평가하는 고분자의 동일성을 판단하는 새로운 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명은,
고분자의 동일성 평가 방법으로,
a) 동일성 평가를 하려고 하는 N개의 고분자(N>1의 자연수)에 대하여 각각의 고분자 구조에서 반복되는 단위인 단량체(Xi) 구조를 확인한 후, 확인된 단량체의 구조에서 고분자를 구성하기 위해 연결되는 양쪽 끝 부분이 수소 그룹(-H)으로 치환된 단량체 구조를 생성하는 단계;
b) 상기 a)단계에서 생성된 N개의 단량체(Xi)에 대해 하기에 나타낸 식 1 및 식 2를 이용하여 고분자 동일성 지수인 PohoFactor(Xi)를 각각 계산하는 단계; 및
[식 1]
Figure PCTKR2015013409-appb-I000001
[식 2]
Figure PCTKR2015013409-appb-I000002
상기 식 1 및 식 2에서 Xi는 a)단계에서 생성한 N개의 단량체 중 i번째 단량체를 나타내고, A는 고분자 동일성 지수인 PohoFactor의 크기를 결정하는 값으로 0이 아닌 실수이고, B는 실수이고, C는 0이 아닌 실수이고, D는 0이 아닌 실수이고, Surf(Xi)는 생성된 고분자 구조가 갖는 표면 넓이(surface area)를 나타내는 값으로 근사 표면적(Approximate Surface Area) 또는 극성 표면적(Polar surface area)이고, Vol(Xi)는 생성된 고분자의 구조가 가지는 부피(Volume)를 나타내는 값으로 맥고완 부피(McGowan Molecular volume) 또는 몰부피(Molar Volume)이고, ω(Xi)는 분배계수(Partition Coefficient), 분자 스팬(Molecular Span), 분자 지름(Molecular Diameter), 분자 이심률(Molecular Eccentricity), 분자 비구면계수(Molecular Asphericity) 및 분자 회전 반경(Molecular Radius of Gyration)으로 이루어진 군으로부터 선택되는 단독 또는 1종 이상의 값을 나타낸다.
c) 상기 b)단계에서 계산된 N개의 동일성 지수 PohoFactor(Xi)의 상관 관계를 평가하는 단계로, 하기 i) 및 ii)단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 고분자의 동일성 평가 방법을 제공한다.
i) N개의 동일성 지수 값에서 NR개씩 순차적으로 제외한 N-NR개의 동일성 지수에 대해 표준편차를 각각 계산한 후, 계산된 표준편차가 최소값을 가지는 경우에 제외된 NR개 고분자를 EX-SET(NR)로 지정하고 이 경우의 표준편차를 SD(NR)로 지정하는 단계; 및
NR은 1 내지 N-1인 자연수이다.
ii) 상기 i) 단계를 통해 계산된 NR개의 SD(NR)값을 설정된 임계값(threshold)과 비교하여 임계값 보다 작은 SD(NR)을 갖는 경우에 대해 그 때의 EX-SET(NR)을 제외한 나머지 고분자를 동일한 고분자로 판단하는 단계.
상기 임계값(threshold)은 0보다 큰 실수이다.
또한, 본 발명은,
고분자의 동일성 평가 시스템으로,
동일성 평가를 하려고 하는 N개의 고분자(N>1의 자연수)에 대하여 각각의 고분자 구조에서 반복되는 단위인 단량체(Xi) 구조를 확인한 후, 확인된 단량체의 구조에서 고분자를 구성하기 위해 연결되는 양쪽 끝 부분이 수소 그룹(-H)으로 치환된 단량체 구조를 생성하는 생성 모듈;
상기 생성 모듈에서 생성된 N개의 단량체(Xi)에 대해 하기에 나타낸 식 1 및 식 2를 이용하여 고분자 동일성 지수인 PohoFactor(Xi)를 각각 계산하는 계산 모듈; 및
[식 1]
Figure PCTKR2015013409-appb-I000003
[식 2]
Figure PCTKR2015013409-appb-I000004
상기 식 1 및 식 2에서 Xi는 a)단계에서 생성한 N개의 단량체 중 i번째 단량체를 나타내고, A는 고분자 동일성 지수인 PohoFactor의 크기를 결정하는 값으로 0이 아닌 실수이고, B는 실수이고, C는 0이 아닌 실수이고, D는 0이 아닌 실수이고, Surf(Xi)는 생성된 고분자 구조가 갖는 표면 넓이(surface area)를 나타내는 값으로 근사 표면적(Approximate Surface Area) 또는 극성 표면적(Polar surface area)이고, Vol(Xi)는 생성된 고분자의 구조가 가지는 부피(Volume)를 나타내는 값으로 맥고완 부피(McGowan Molecular volume) 또는 몰부피(Molar Volume)이고, ω(Xi)는 분배계수(Partition Coefficient), 분자 스팬(Molecular Span), 분자 지름(Molecular Diameter), 분자 이심률(Molecular Eccentricity), 분자 비구면계수(Molecular Asphericity) 및 분자 회전 반경(Molecular Radius of Gyration)으로 이루어진 군으로부터 선택되는 단독 또는 1종 이상의 값을 나타낸다.
상기 계산 모듈에서 계산된 N개의 동일성 지수 PohoFactor(Xi)의 상관 관계를 평가하는 평가 모듈로, 하기 제 1 데이터 입력 모듈 및 제 2 데이터 입력 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는, 고분자의 동일성 평가 시스템을 제공한다.
N개의 동일성 지수 값에서 NR개씩 순차적으로 제외한 N-NR개의 동일성 지수에 대해 표준편차를 각각 계산한 후, 계산된 표준편차가 최소값을 가지는 경우에 제외된 NR개 고분자를 EX-SET(NR)로 지정하고 이 경우의 표준편차를 SD(NR)로 지정하는 제 1 데이터 입력 모듈; 및
NR은 1 내지 N-1인 자연수이다.
상기 제 1 데이터 입력 모듈을 통해 계산된 NR개의 SD(NR)값을 설정된 임계값(threshold)과 비교하여 임계값 보다 작은 SD(NR)을 갖는 경우에 대해 그 때의 EX-SET(NR)을 제외한 나머지 고분자를 동일한 고분자로 판단하는 제 2 데이터 입력 모듈.
상기 임계값(threshold)은 0보다 큰 실수이다.
본 발명에 따른 고분자의 동일성 평가 방법은 1개 이상의 다수 개의 고분자에 대한 동일성 여부를 실제 실험을 통하여 고분자를 합성해 특성을 평가해 판단하지 않고, 고분자를 형성하는 구조 정보만을 가지고 판단할 수 있는 새로운 방법에 관한 것이다. 따라서, 본 발명에서는 고분자의 동일성을 판단하기 위해 각각의 대상 고분자에 대해 동일성 지수 PohoFactor(Xi)를 새롭게 정의해서 제시하였고, 동일성을 판단하려는 모든 고분자에 대한 동일성 지수 사이에 존재하는 상관 관계 평가를 통해 고분자의 동일성을 정량적 기준을 바탕으로 정확하게 판단할 수 있는 장점이 있다. 따라서, 본 발명은 실제 고분자를 합성하는 실험을 수행하지 않고도 고분자 동일성 등의 특성을 고분자의 구조 정보만을 가지고 평가할 수 있어 고분자를 이용한 새로운 소재 및 상품을 개발하는데 투입되는 시간 또는 비용을 크게 절감할 수 있게 되어, 가격 경쟁력 측면에서 큰 역할을 수행할 것으로 기대할 수 있다.
이하, 본 발명을 상세하게 설명한다.
참고로, 본 발명의 하기 계산식에서 정의된 상수들은 본 발명으로 개발된 방법이 잘 동작하는 범위를 바탕으로 한정한 상수값이다.
고분자의 동일성 평가 방법으로,
a) 동일성 평가를 하려고 하는 N개의 고분자(N>1의 자연수)에 대하여 각각의 고분자 구조에서 반복되는 단위인 단량체(Xi) 구조를 확인한 후, 확인된 단량체의 구조에서 고분자를 구성하기 위해 연결되는 양쪽 끝 부분이 수소 그룹(-H)으로 치환된 단량체 구조를 생성하는 단계;
b) 상기 a)단계에서 생성된 N개의 단량체(Xi)에 대해 하기에 나타낸 식 1 및 식 2를 이용하여 고분자 동일성 지수인 PohoFactor(Xi)를 각각 계산하는 단계; 및
[식 1]
Figure PCTKR2015013409-appb-I000005
[식 2]
Figure PCTKR2015013409-appb-I000006
상기 식 1 및 식 2에서 Xi는 a)단계에서 생성한 N개의 단량체 중 i번째 단량체를 나타내고, A는 고분자 동일성 지수인 PohoFactor의 크기를 결정하는 값으로 0이 아닌 실수이고, B는 실수이고, C는 0이 아닌 실수이고, D는 0이 아닌 실수이고, Surf(Xi)는 생성된 고분자 구조가 갖는 표면 넓이(surface area)를 나타내는 값으로 근사 표면적(Approximate Surface Area) 또는 극성 표면적(Polar surface area)이고, Vol(Xi)는 생성된 고분자의 구조가 가지는 부피(Volume)를 나타내는 값으로 맥고완 부피(McGowan Molecular volume) 또는 몰부피(Molar Volume)이고, ω(Xi)는 분배계수(Partition Coefficient), 분자 스팬(Molecular Span), 분자 지름(Molecular Diameter), 분자 이심률(Molecular Eccentricity), 분자 비구면계수(Molecular Asphericity) 및 분자 회전 반경(Molecular Radius of Gyration)으로 이루어진 군으로부터 선택되는 단독 또는 1종 이상의 값을 나타낸다.
c) 상기 b)단계에서 계산된 N개의 동일성 지수 PohoFactor(Xi)의 상관 관계를 평가하는 단계로, 하기 i) 및 ii)단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 고분자의 동일성 평가 방법에 관한 것이다.
i) N개의 동일성 지수 값에서 NR개씩 순차적으로 제외한 N-NR개의 동일성 지수에 대해 표준편차를 각각 계산한 후, 계산된 표준편차가 최소값을 가지는 경우에 제외된 NR개 고분자를 EX-SET(NR)로 지정하고 이 경우의 표준편차를 SD(NR)로 지정하는 단계; 및
NR은 1 내지 N-1인 자연수이다.
ii) 상기 i) 단계를 통해 계산된 NR개의 SD(NR)값을 설정된 임계값(threshold)과 비교하여 임계값보다 작은 SD(NR)을 갖는 경우에 대해 그 때의 EX-SET(NR)을 제외한 나머지 고분자를 동일한 고분자로 판단하는 단계.
상기 임계값(threshold)은 0보다 큰 실수이다.
구체적으로, 상기 a)단계는 고분자의 동일성 평가를 위한 고분자의 구조를 확인하고 생성하는 단계로, 동일성 평가를 하려고 하는 N개의 고분자(N>1의 자연수)에 대해서 각각의 고분자 구조를 확인하여 반복되는 단위인 단량체 구조를 확인하는 것을 특징으로 한다. 이를 위해서 상기에서 확인된 단량체의 구조 내에서 고분자를 구성하기 위해서 연결되는 양 끝 부분이 수소 그룹(-H)으로 치환된 단량체 구조를 생성하였다. 본 발명의 일 구현예에서는, 하기 화학식 1에 나타낸 바와 같이 동일성 평가를 하려는 고분자가 폴리에틸렌(polyethylene)인 경우, 반복되는 단량체가 화학 구조식을 통하여 (C2H4)n임을 확인 할 수 있었다.
이와 같은 경우, 고분자는 단량체의 양 끝이 연결되어 반복되는 구조를 나타내는데 이와 같이 양 끝을 수소 그룹(-H)으로 치환된 구조를 하기 화학식 1과 같이 생성하였다.
[화학식 1]
Figure PCTKR2015013409-appb-I000007
이를 통해 생성된 N개의 단량체(Xi)에 대해 고분자 동일성 지수를 하기에 기술한 b)단계의 계산을 통해 진행할 수 있다.
상기 두 번째 단계인 b)단계는 상기 a)단계에서 생성된 N개의 단량체(Xi)에 대해 하기에 나타낸 식 1 및 식 2를 이용하여 고분자 동일성 지수인 PohoFactor(Xi)를 각각 계산하는 단계로,
[식 1]
Figure PCTKR2015013409-appb-I000008
[식 2]
Figure PCTKR2015013409-appb-I000009
상기 식 1 및 식 2에서 Xi는 a)단계에서 생성한 N개의 단량체 중 i번째 단량체를 나타내고, A는 고분자 동일성 지수인 PohoFactor의 크기를 결정하는 값으로 0이 아닌 실수이고, B는 실수이고, C는 0이 아닌 실수이고, D는 0이 아닌 실수이고, Surf(Xi)는 생성된 고분자 구조가 갖는 표면 넓이(surface area)를 나타내는 값으로 근사 표면적(Approximate Surface Area) 또는 극성 표면적(Polar surface area)이고, Vol(Xi)는 생성된 고분자의 구조가 가지는 부피(Volume)를 나타내는 값으로 맥고완 부피(McGowan Molecular volume) 또는 몰부피(Molar Volume)이고, ω(Xi)는 분배계수(Partition Coefficient), 분자 스팬(Molecular Span), 분자 지름(Molecular Diameter), 분자 이심률(Molecular Eccentricity), 분자 비구면계수(Molecular Asphericity) 및 분자 회전 반경(Molecular Radius of Gyration)으로 이루어진 군으로부터 선택되는 단독 또는 1종 이상의 값을 나타낸다.
또한, 상기 b)단계의 식 1에서 A는 0 내지 30인 실수이고, B는 -5 내지 5인 실수이고, C는 -10 내지 10인 실수이고, D는 0 내지 140인 실수인 것이 더욱 바람직하다.
상기 b)단계의 식 2에서 Surf(Xi)는 상기에서 기재한 바와 같이 생성된 고분자의 구조가 가지는 표면 넓이(surface area)를 나타내는 것이다. 여러 가지 방법에 의해 다양한 정의를 통해 결정된 표면 넓이를 사용할 수 있지만 대표적인 값은 근사 표면적(Approximate Surface Area) 또는 극성 표면적(Polar surface area)일 수 있다. 상기 값은 다양한 방법을 사용해 계산할 수 있지만 대표적인 방법은 Molecular Network GmbH Computerchemie사에서 개발한 ADRIANA.Code 프로그램을 이용하여 계산할 수 있다.
상기 b)단계의 식 2에서 Vol(Xi)는 생성된 고분자의 구조가 갖는 부피(Volume)를 나타내는 것이다. 여러 가지 방법에 의해 다양한 정의를 통해 결정된 부피를 사용할 수 있지만 대표적인 값은 맥고완 부피(McGowan Molecular volume) 또는 몰부피(Molar Volume)일 수 있다. 상기 값은 다양한 방법을 사용해 계산할 수 있지만 대표적인 방법은 Molecular Network GmbH Computerchemie사에서 개발한 ADRIANA.Code 프로그램을 이용하여 계산할 수 있다.
ω(Xi)는 분배계수(Partition Coefficient), 분자 스팬(Molecular Span), 분자 지름(Molecular Diameter), 분자 이심률(Molecular Eccentricity), 분자 비구면계수(Molecular Asphericity) 및 분자 회전 반경(Molecular Radius of Gyration)으로 이루어진 군으로부터 선택되는 단독 또는 1종 이상의 값을 나타낸다.
상기 값은 다양한 방법을 사용해 계산할 수 있지만 대표적인 방법은 Molecular Network GmbH Computerchemie사에서 개발한 ADRIANA.Code 프로그램을 이용하여 계산할 수 있다.
상기 세 번째 단계인 c)단계는 b)단계에서 계산된 동일성 지수의 상관 관계를 평가하여 고분자의 동일성을 평가하는 단계로, 상기 b)단계에서 계산된 N개의 동일성 지수 PohoFactor의 상관 관계 평가를 하기에 나타낸 과정을 이용해 수행하는 것을 특징으로 한다.
i) N개의 동일성 지수 값에서 NR개씩 순차적으로 제외한 N-NR개의 동일성 지수에 대해 표준편차를 계산하고, 상기 계산된 표준편차가 가장 작은 값인 최소값을 가지는 경우 제외된 NR개의 고분자를 EX-SET(NR)로 지정하고 이 때의 표준편차를 SD(NR)로 지정하는 것이다. 여기서, NR은 1 내지 N-1인 자연수인 경우에 특별히 제한은 없다. 예를 들어, NR=1인 경우에는 N개의 동일성 지수에서 1개의 값을 제외한 N-1개의 동일성 지수에 대해서 표준편차를 계산한다. 즉, 1번째 값을 제외한 경우, 2번째 값을 제외한 경우, …… , N-1번째 값을 제외한 경우, N번 째 값을 제외한 경우에 대해서 표준편차를 계산해서 가장 작은 값을 가지는 경우에 제외된 1개의 고분자를 EX-SET(1)로 지정하고, 이때의 표준편차를 SD(NR)로 지정하였다.
ii) 상기 i)단계를 통해 계산된 NR개의 SD(NR)을 설정된 임계값(threshold)과 비교해서 임계값(threshold)보다 작은 SD(NR)에 대한 EX-SET(NR)을 제외한 나머지 고분자를 동일한 고분자로 판단하였다. 구체적으로, 상기 c)단계에서 임계값은 기준이 되는 값으로, 0보다 큰 실수인 경우 특별한 제한은 없으나, 0.0 내지 8.0의 실수인 것이 바람직하다.
즉, 미리 정해 놓은 임계값보다 표준편차의 크기가 작은 경우에 EX-SET(NR)을 제외한 나머지 고분자를 동일한 고분자로 판단하였다. 보다 구체적으로, 상기 임계값(threshold)은 평가하려는 대상 고분자들에 따라서 변할 수 있는 값 (flexible value)으로, 0.0 내지 8.0의 범위를 나타내고, 0에 가까운 값을 가질수록 동일한 고분자일 경향이 높아진다는 것을 나타낸다. 상기 임계값(threshold)은 N개의 동일성 지수 값에서 NR개씩 순차적으로 제외한 N-NR개의 동일성 지수에 대해 표준편차를 각각 계산한 후, 계산된 표준편차 값인 SD(NR) 중 최소값 2개를 선택하여 그 평균값으로 설정하는 것이 바람직하다.
또한, 본 발명은 상기에서 살펴본 고분자의 동일성 평가 방법을 이용한 고분자의 동일성 평가 시스템을 제공한다.
본 발명의 고분자의 동일성 평가 시스템은,
동일성 평가를 하려고 하는 N개의 고분자(N>1의 자연수)에 대하여 각각의 고분자 구조에서 반복되는 단위인 단량체(Xi) 구조를 확인한 후, 확인된 단량체의 구조에서 고분자를 구성하기 위해 연결되는 양쪽 끝 부분이 수소 그룹(-H)으로 치환된 단량체 구조를 생성하는 생성 모듈;
상기 생성 모듈에서 생성된 N개의 단량체(Xi)에 대해 하기에 나타낸 식 1 및 식 2를 이용하여 고분자 동일성 지수인 PohoFactor(Xi)를 각각 계산하는 계산 모듈; 및
[식 1]
Figure PCTKR2015013409-appb-I000010
[식 2]
Figure PCTKR2015013409-appb-I000011
상기 식 1 및 식 2에서 Xi는 a)단계에서 생성한 N개의 단량체 중 i번째 단량체를 나타내고, A는 고분자 동일성 지수인 PohoFactor의 크기를 결정하는 값으로 0이 아닌 실수이고, B는 실수이고, C는 0이 아닌 실수이고, D는 0이 아닌 실수이고, Surf(Xi)는 생성된 고분자 구조가 갖는 표면 넓이(surface area)를 나타내는 값으로 근사 표면적(Approximate Surface Area) 또는 극성 표면적(Polar surface area)이고, Vol(Xi)는 생성된 고분자의 구조가 가지는 부피(Volume)를 나타내는 값으로 맥고완 부피(McGowan Molecular volume) 또는 몰부피(Molar Volume)이고, ω(Xi)는 분배계수(Partition Coefficient), 분자 스팬(Molecular Span), 분자 지름(Molecular Diameter), 분자 이심률(Molecular Eccentricity), 분자 비구면계수(Molecular Asphericity) 및 분자 회전 반경(Molecular Radius of Gyration)으로 이루어진 군으로부터 선택되는 단독 또는 1종 이상의 값을 나타낸다.
상기 계산 모듈에서 계산된 N개의 동일성 지수 PohoFactor(Xi)의 상관 관계를 평가하는 평가 모듈로, 하기 제 1 데이터 입력 모듈 및 제 2 데이터 입력 모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.
N개의 동일성 지수 값에서 NR개씩 순차적으로 제외한 N-NR개의 동일성 지수에 대해 표준편차를 각각 계산한 후, 계산된 표준편차가 최소값을 가지는 경우에 제외된 NR개 고분자를 EX-SET(NR)로 지정하고 이 경우의 표준편차를 SD(NR)로 지정하는 제 1 데이터 입력 모듈; 및
NR은 1 내지 N-1인 자연수이다.
상기 제 1 데이터 입력 모듈을 통해 계산된 NR개의 SD(NR)값을 설정된 임계값(threshold)과 비교하여 임계값 보다 작은 SD(NR)을 갖는 경우에 대해 그 때의 EX-SET(NR)을 제외한 나머지 고분자를 동일한 고분자로 판단하는 제 2 데이터 입력 모듈.
상기 임계값(threshold)은 0보다 큰 실수이다.
구체적으로, 상기 생성 모듈은 고분자의 동일성 평가를 위한 고분자의 구조를 확인하고 생성하는 모듈로, 동일성 평가를 하려고 하는 N개의 고분자(N>1의 자연수)에 대해서 각각의 고분자 구조를 확인하여 반복되는 단위인 단량체 구조를 확인하는 것을 특징으로 한다. 이를 위해서 상기에서 확인된 단량체의 구조 내에서 고분자를 구성하기 위해서 연결되는 양 끝 부분이 수소 그룹(-H)으로 치환된 단량체 구조를 생성하였다. 본 발명의 일 구현예에서는, 하기 화학식 1에 나타낸 바와 같이 동일성 평가를 하려는 고분자가 폴리에틸렌(polyethylene)인 경우, 반복되는 단량체가 화학 구조식을 통하여 (C2H4)n임을 확인 할 수 있었다.
이와 같은 경우, 고분자는 단량체의 양 끝이 연결되어 반복되는 구조를 나타내는데 이와 같이 양 끝을 수소 그룹(-H)으로 치환된 구조를 하기 화학식 1과 같이 생성하였다.
[화학식 1]
Figure PCTKR2015013409-appb-I000012
이를 통해 생성된 N개의 단량체(Xi)에 대해 고분자 동일성 지수를 하기에 기술한 계산 모듈의 계산을 통해 진행할 수 있다.
상기 두번째 모듈인 계산 모듈은 상기 생성 모듈에서 생성된 N개의 단량체(Xi)에 대해 하기에 나타낸 식 1 및 식 2를 이용하여 고분자 동일성 지수인 PohoFactor(Xi)를 각각 계산하는 모듈로,
[식 1]
Figure PCTKR2015013409-appb-I000013
[식 2]
Figure PCTKR2015013409-appb-I000014
상기 식 1 및 식 2에서 Xi는 생성 모듈에서 생성한 N개의 단량체 중 i번째 단량체를 나타내고, A는 고분자 동일성 지수인 PohoFactor의 크기를 결정하는 값으로 0이 아닌 실수이고, B는 실수이고, C는 0이 아닌 실수이고, D는 0이 아닌 실수이고, Surf(Xi)는 생성된 고분자 구조가 갖는 표면 넓이(surface area)를 나타내는 값으로 근사 표면적(Approximate Surface Area) 또는 극성 표면적(Polar surface area)이고, Vol(Xi)는 생성된 고분자의 구조가 가지는 부피(Volume)를 나타내는 값으로 맥고완 부피(McGowan Molecular volume) 또는 몰부피(Molar Volume)이고, ω(Xi)는 분배계수(Partition Coefficient), 분자 스팬(Molecular Span), 분자 지름(Molecular Diameter), 분자 이심률(Molecular Eccentricity), 분자 비구면계수(Molecular Asphericity) 및 분자 회전 반경(Molecular Radius of Gyration)으로 이루어진 군으로부터 선택되는 단독 또는 1종 이상의 값을 나타낸다.
또한, 상기 계산 모듈의 식 1에서 A는 0 내지 30인 실수이고, B는 -5 내지 5인 실수이고, C는 -10 내지 10인 실수이고, D는 0 내지 140인 실수인 것이 더욱 바람직하다.
상기 계산 모듈의 식 2에서 Surf(Xi)는 상기에서 기재한 바와 같이 생성된 고분자의 구조가 가지는 표면 넓이(surface area)를 나타내는 것이다. 여러 가지 방법에 의해 다양한 정의를 통해 결정된 표면 넓이를 사용할 수 있지만 대표적인 값은 근사 표면적(Approximate Surface Area) 또는 극성 표면적(Polar surface area)일 수 있다. 상기 값은 다양한 방법을 사용해 계산할 수 있지만 대표적인 방법은 Molecular Network GmbH Computerchemie사에서 개발한 ADRIANA.Code 프로그램을 이용하여 계산할 수 있다.
상기 계산 모듈의 식 2에서 Vol(Xi)는 생성된 고분자의 구조가 갖는 부피(Volume)를 나타내는 것이다. 여러 가지 방법에 의해 다양한 정의를 통해 결정된 부피를 사용할 수 있지만 대표적인 값은 맥고완 부피(McGowan Molecular volume) 또는 몰부피(Molar Volume)일 수 있다. 상기 값은 다양한 방법을 사용해 계산할 수 있지만 대표적인 방법은 Molecular Network GmbH Computerchemie사에서 개발한 ADRIANA.Code 프로그램을 이용하여 계산할 수 있다.
ω(Xi)는 분배계수(Partition Coefficient), 분자 스팬(Molecular Span), 분자 지름(Molecular Diameter), 분자 이심률(Molecular Eccentricity), 분자 비구면계수(Molecular Asphericity) 및 분자 회전 반경(Molecular Radius of Gyration)으로 이루어진 군으로부터 선택되는 단독 또는 1종 이상의 값을 나타낸다.
상기 값은 다양한 방법을 사용해 계산할 수 있지만 대표적인 방법은 Molecular Network GmbH Computerchemie사에서 개발한 ADRIANA.Code 프로그램을 이용하여 계산할 수 있다.
상기 세번째 단계인 평가 모듈은 계산 모듈에서 계산된 동일성 지수의 상관 관계를 평가하여 고분자의 동일성을 평가하는 모듈로, 상기 계산 모듈에서 계산된 N개의 동일성 지수 PohoFactor의 상관 관계 평가를 하기에 나타낸 제 1 데이터 입력 모듈 및 제 2 데이터 입력 모듈을 이용해 수행하는 것을 특징으로 한다.
제 1 데이터 입력 모듈은 N개의 동일성 지수 값에서 NR개씩 순차적으로 제외한 N-NR개의 동일성 지수에 대해 표준편차를 계산하고, 상기 계산된 표준편차가 가장 작은 값인 최소값을 가지는 경우 제외된 NR개의 고분자를 EX-SET(NR)로 지정하고 이 때의 표준편차를 SD(NR)로 지정하는 것이다. 여기서, NR은 1 내지 N-1인 자연수인 경우에 특별히 제한은 없다. 예를 들어, NR=1인 경우에는 N개의 동일성 지수에서 1개의 값을 제외한 N-1개의 동일성 지수에 대해서 표준편차를 계산한다. 즉, 1번째 값을 제외한 경우, 2번째 값을 제외한 경우, …… , N-1번째 값을 제외한 경우, N번째 값을 제외한 경우에 대해서 표준편차를 계산해서 가장 작은 값을 가지는 경우에 제외된 1개의 고분자를 EX-SET(1)로 지정하고, 이때의 표준편차를 SD(NR)로 지정하였다.
제 2 데이터 입력 모듈은 상기 제 1 데이터 입력 모듈을 통해 계산된 NR개의 SD(NR)을 설정된 임계값(threshold)과 비교해서 임계값(threshold)보다 작은 SD(NR)에 대한 EX-SET(NR)을 제외한 나머지 고분자를 동일한 고분자로 판단하였다. 구체적으로, 상기 평가 모듈에서 임계값은 기준이 되는 값으로, 0보다 큰 실수인 경우 특별한 제한은 없으나, 0.0 내지 8.0의 실수인 것이 바람직하다.
즉, 미리 정해 놓은 임계값보다 표준편차의 크기가 작은 경우에 EX-SET(NR)을 제외한 나머지 고분자를 동일한 고분자로 판단하였다. 보다 구체적으로, 상기 임계값(threshold)은 평가하려는 대상 고분자들에 따라서 변할 수 있는 값 (flexible value)으로, 0.0 내지 8.0의 범위를 나타내고, 0에 가까운 값을 가질수록 동일한 고분자일 경향이 높아진다는 것을 나타낸다. 상기 임계값(threshold)은 N개의 동일성 지수 값에서 NR개씩 순차적으로 제외한 N-NR개의 동일성 지수에 대해 표준편차를 각각 계산한 후, 계산된 표준편차 값인 SD(NR) 중 최소값 2개를 선택하여 그 평균값으로 설정하는 것이 바람직하다.
또한, 본 명세서에서 기재한 모듈(module)이란 용어는 특정한 기능이나 동작을 처리하는 하나의 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현할 수 있다.
이하 본 발명을 실시예에 기초하여 더욱 상세하게 설명하지만, 하기에 개시되는 본 발명의 실시 형태는 어디까지 예시로써, 본 발명의 범위는 이들의 실시 형태에 한정되지 않는다. 본 발명의 범위는 특허청구범위에 표시되었고, 더욱이 특허 청구범위 기록과 균등한 의미 및 범위 내에서의 모든 변경을 포함하고 있다.
실시예
단계 1. 동일성 평가를 위한 고분자 구조 확인 및 생성
하기에 나타낸 총 N=6개의 고분자에 대해서 동일성 평가를 수행하고자 하였다. 하기 [화학식 2]는 단량체 구조를 나타내는 것으로, R부분이 수소(hydrogen)로 치환된 단량체 구조이다.
고분자를 구성하는 반복 단위인 단량체(Xi)의 구조를 하기 [화학식 2]와 같이 확인하였고, 고분자를 구성하기 위해 연결되는 양 끝 부분인 R그룹을 확인하여 모두 수소(hydrogen)로 치환된 구조를 생성하였다.
[화학식 2]
Figure PCTKR2015013409-appb-I000015
단계 2. 동일성 지수 계산
상기 단계 1에서 생성된 6개의 고분자 단량체(Xi)에 대해 고분자 동일성 지수인 PohoFactor(Xi)를 하기의 식 1 및 식 2를 이용하여 계산하였다.
[식 1]
Figure PCTKR2015013409-appb-I000016
[식 2]
Figure PCTKR2015013409-appb-I000017
상기 식 1 및 식 2를 계산하기 위해 지정된 변수를 하기의 표 1에 나타내었다. Xi에 대해서 사용된 Surf(Xi), Vol(Xi), ω(Xi)는 다양한 방법과 프로그램을 이용해서 계산할 수 있지만 본 실시예에서는 Molecular Network GmbH Computerchemie사에서 개발한 ADRIANA.Code 프로그램을 이용하여 계산하였다. Xi = T1, T2, T3, T4, T5, T6에 대한 Surf(Xi)값은 각각 529.2, 635.7, 498.5, 392.0, 301.9, 480.6이고, Vol(Xi)값은 각각 336.4, 403.0, 320.7, 254.1, 193.3, 295.2이고, ω(Xi)는 각각 0.989, 0.997, 0.998, 0.996, 0.991, 0.993이다.
Figure PCTKR2015013409-appb-T000001
6개의 고분자에 대해서 계산된 PohoFactor(Xi)를 하기의 표 2에 나타내었다.
Figure PCTKR2015013409-appb-T000002
단계 3. 동일성 지수의 상관 관계를 통한 고분자 동일성 평가
NR=2로 설정하였다.
1. NR=1 인 경우를 계산하였다. 즉 6개의 동일성 지수에서 1개씩 빠진 경우에 대해서 동일성 지수에 대한 표준편차를 하기의 표 3에 나타내었다.
Figure PCTKR2015013409-appb-T000003
상기 [표 3]은 6개의 동일성 지수에서 1개씩 제외시켰을 경우의 표준편차를 나타내었다. 제외한 경우는 X로 나타내었고, 표준편차 계산에 포함된 경우는 O로 나타내었다. 즉, 첫번째 경우는 6개의 동일성 지수 가운데 T1이 제외(X로 표시)한 나머지 5개의 동일성 지수(O로 표시)에 대해 계산한 표준편차가 0.50이라는 것을 나타내는 것이다. 순차적으로 1개씩 제외한 나머지 5개의 동일성 지수에 대한 표준편차를 상기 [표 3]에 나타내었다.
NR=1인 경우 가장 작은 표준편차를 가지는 경우는 T6를 제외했을 경우의 0.20가 되었다. 따라서, EX-SET(1)=T6이고 이때의 SD(1)=0.20가 되었다.
2. NR=2인 경우를 계산하였다. 즉 6개의 동일성 지수에서 2개씩 제외한 경우에 대하여 동일성 지수에 대한 표준편차를 하기의 [표 4]에 나타내었다.
Figure PCTKR2015013409-appb-T000004
NR=2인 경우, 가장 작은 표준편차를 가지는 경우는 아홉번째 경우인 T2와 T6를 제외했을 경우의 0.12이었다. 이 경우, EX-SET(2)={T2, T6}이고 이때의 SD(2)=0.12가 되었다.
따라서 상기 본 발명의 실시예에서 임계값(threshold)=0.15로 설정하였다. 이와 같은 경우 SD(1)은 임계값 보다 큰 값을 나타내고, SD(2)는 임계값 보다 작은 값을 나타내었다. 따라서 EX-SET(2)인 T2와 T6를 제외한 4개 고분자 [T1, T3, T4, T5]를 서로 동일한 고분자라고 판단할 수 있었다.
상기의 방법을 통해 고분자의 동일성 평가하기 위하여 각각의 대상 고분자에 대해 동일성 지수 PohoFactor(Xi)를 새롭게 정의해서 제시하였고, 동일성을 판단하려는 모든 고분자에 대한 동일성 지수 사이에 존재하는 상관 관계 평가를 통해 고분자의 동일성을 정량적 기준을 바탕으로 정확하게 판단할 수 있었다.

Claims (10)

  1. 고분자의 동일성 평가 방법으로,
    a) 동일성 평가의 대상이 되는 N은 1을 초과하는 자연수인 N개의 고분자에 대하여 각각의 고분자 구조에서 반복되는 단위인 단량체(Xi) 구조를 확인한 후, 확인된 단량체의 구조에서 고분자를 구성하기 위해 연결되는 양쪽 끝 부분이 수소 그룹(-H)으로 치환된 단량체 구조를 생성하는 단계;
    b) 상기 a)단계에서 생성된 N개의 단량체(Xi)에 대해 하기에 나타낸 식 1 및 식 2를 이용하여 고분자 동일성 지수인 PohoFactor(Xi)를 각각 계산하는 단계
    [식 1]
    Figure PCTKR2015013409-appb-I000018
    [식 2]
    Figure PCTKR2015013409-appb-I000019
    상기 식 1 및 식 2에서 Xi는 a)단계에서 생성한 N개의 단량체 중 i번째 단량체를 나타내고, A는 고분자 동일성 지수인 PohoFactor의 크기를 결정하는 값으로 0이 아닌 실수이고, B는 실수이고, C는 0이 아닌 실수이고, D는 0이 아닌 실수이고, Surf(Xi)는 생성된 고분자 구조가 갖는 표면 넓이(surface area)를 나타내는 값으로 근사 표면적(Approximate Surface Area) 또는 극성 표면적(Polar surface area)이고, Vol(Xi)는 생성된 고분자의 구조가 가지는 부피(Volume)를 나타내는 값으로 맥고완 부피(McGowan Molecular volume) 또는 몰부피(Molar Volume)이고, ω(Xi)는 분배계수(Partition Coefficient), 분자 스팬(Molecular Span), 분자 지름(Molecular Diameter), 분자 이심률(Molecular Eccentricity), 분자 비구면계수(Molecular Asphericity) 및 분자 회전 반경(Molecular Radius of Gyration)으로 이루어진 군으로부터 선택되는 단독 또는 1종 이상의 값을 나타냄; 및
    c) 상기 b)단계에서 계산된 N개의 동일성 지수 PohoFactor(Xi)의 상관 관계를 하기 i)단계 및 ii)단계의 수행을 통하여 평가하는 단계
    i) N개의 동일성 지수 값에서 1 내지 N-1인 자연수인 NR개씩 순차적으로 제외한 N-NR개의 동일성 지수에 대해 표준편차를 각각 계산한 후, 계산된 표준편차가 최소값을 가지는 경우에 제외된 NR개 고분자를 EX-SET(NR)로 지정하고 이 경우의 표준편차를 SD(NR)로 지정하는 단계; 및
    ii) 상기 i) 단계를 통해 계산된 NR개의 SD(NR)값을 설정된 0보다 큰 실수인 임계값(threshold)과 비교하여, 임계값보다 작은 SD(NR)을 갖는 경우에 대해 그 때의 EX-SET(NR)을 제외한 나머지 고분자를 동일한 고분자로 판단하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는, 고분자의 동일성 평가 방법.
  2. 청구항 1에 있어서, 상기 b)단계의 식 1에서 A는 0 내지 30인 실수이고, B는 -5 내지 5인 실수이고, C는 -10 내지 10인 실수이고, D는 0 내지 140인 실수인 것을 특징으로 하는, 고분자의 동일성 평가 방법.
  3. 청구항 1에 있어서, 상기 b)단계의 식 2에서 Surf(Xi), Vol(Xi) 및 ω(Xi)는 ADRIANA.Code 프로그램을 이용하여 계산하는 것을 특징으로 하는, 고분자의 동일성 평가 방법.
  4. 청구항 1에 있어서, 상기 임계값(threshold)은 N개의 동일성 지수 값에서 NR개씩 순차적으로 제외한 N-NR개의 동일성 지수에 대해 표준편차를 각각 계산한 후, 계산된 표준편차 값인 SD(NR) 중 최소값 2개를 선택하여 그 평균값으로 설정하는 것을 특징으로 하는, 고분자의 동일성 평가 방법.
  5. 청구항 1에 있어서, 상기 임계값(threshold)은 0.0 내지 8.0의 실수인 것을 특징으로 하는, 고분자의 동일성 평가 방법.
  6. 고분자의 동일성 평가 시스템으로,
    동일성 평가의 대상이 되는, N은 1을 초과하는 자연수인 N개의 고분자에 대하여 각각의 고분자 구조에서 반복되는 단위인 단량체(Xi) 구조를 확인한 후, 확인된 단량체의 구조에서 고분자를 구성하기 위해 연결되는 양쪽 끝 부분이 수소 그룹(-H)으로 치환된 단량체 구조를 생성하는 생성 모듈;
    상기 생성 모듈에서 생성된 N개의 단량체(Xi)에 대해 하기에 나타낸 식 1 및 식 2를 이용하여 고분자 동일성 지수인 PohoFactor(Xi)를 각각 계산하는 계산 모듈
    [식 1]
    Figure PCTKR2015013409-appb-I000020
    [식 2]
    Figure PCTKR2015013409-appb-I000021
    상기 식 1 및 식 2에서 Xi는 a)단계에서 생성한 N개의 단량체 중 i번째 단량체를 나타내고, A는 고분자 동일성 지수인 PohoFactor의 크기를 결정하는 값으로 0이 아닌 실수이고, B는 실수이고, C는 0이 아닌 실수이고, D는 0이 아닌 실수이고, Surf(Xi)는 생성된 고분자 구조가 갖는 표면 넓이(surface area)를 나타내는 값으로 근사 표면적(Approximate Surface Area) 또는 극성 표면적(Polar surface area)이고, Vol(Xi)는 생성된 고분자의 구조가 가지는 부피(Volume)를 나타내는 값으로 맥고완 부피(McGowan Molecular volume) 또는 몰부피(Molar Volume)이고, ω(Xi)는 분배계수(Partition Coefficient), 분자 스팬(Molecular Span), 분자 지름(Molecular Diameter), 분자 이심률(Molecular Eccentricity), 분자 비구면계수(Molecular Asphericity) 및 분자 회전 반경(Molecular Radius of Gyration)으로 이루어진 군으로부터 선택되는 단독 또는 1종 이상의 값을 나타냄; 및
    상기 계산 모듈에서 계산된 N개의 동일성 지수 PohoFactor(Xi)의 상관 관계를 평가하는 평가 모듈로서,
    N개의 동일성 지수 값에서 1 내지 N-1인 자연수인 NR개씩 순차적으로 제외한 N-NR개의 동일성 지수에 대해 표준편차를 각각 계산한 후, 계산된 표준편차가 최소값을 가지는 경우에 제외된 NR개 고분자를 EX-SET(NR)로 지정하고 이 경우의 표준편차를 SD(NR)로 지정하는 제 1 데이터 입력 모듈; 및
    상기 제 1 데이터 입력 모듈을 통해 계산된 NR개의 SD(NR)값을 설정된 0보다 큰 실수인 임계값(threshold)과 비교하여 임계값 보다 작은 SD(NR)을 갖는 경우에 대해 그 때의 EX-SET(NR)을 제외한 나머지 고분자를 동일한 고분자로 판단하는 제 2 데이터 입력 모듈을 포함하는 평가 모듈;
    을 포함하는 것을 특징으로 하는, 고분자의 동일성 평가 시스템.
  7. 청구항 6에 있어서, 상기 계산 모듈의 식 1에서 A는 0 내지 30인 실수이고, B는 -5 내지 5인 실수이고, C는 -10 내지 10인 실수이고, D는 0 내지 140인 실수인 것을 특징으로 하는, 고분자의 동일성 평가 시스템.
  8. 청구항 6에 있어서, 상기 계산 모듈의 식 2에서 Surf(Xi), Vol(Xi) 및 ω(Xi)는 ADRIANA.Code 프로그램을 이용하여 계산하는 것을 특징으로 하는, 고분자의 동일성 평가 시스템.
  9. 청구항 6에 있어서, 상기 임계값(threshold)은 N개의 동일성 지수 값에서 NR개씩 순차적으로 제외한 N-NR개의 동일성 지수에 대해 표준편차를 각각 계산한 후, 계산된 표준편차 값인 SD(NR) 중 최소값 2개를 선택하여 그 평균값으로 설정하는 것을 특징으로 하는, 고분자의 동일성 평가 시스템.
  10. 청구항 6에 있어서, 상기 임계값(threshold)은 0.0 내지 8.0의 실수인 것을 특징으로 하는, 고분자의 동일성 평가 시스템.
PCT/KR2015/013409 2014-12-16 2015-12-08 고분자의 동일성 평가 방법 및 이를 이용한 시스템 WO2016099069A1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US15/515,899 US11029305B2 (en) 2014-12-16 2015-12-08 Method for evaluating identity of polymers and system using same

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR10-2014-0181513 2014-12-16
KR1020140181513A KR101748013B1 (ko) 2014-12-16 2014-12-16 고분자의 동일성 평가 방법 및 이를 이용한 시스템

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2016099069A1 true WO2016099069A1 (ko) 2016-06-23

Family

ID=56126887

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/KR2015/013409 WO2016099069A1 (ko) 2014-12-16 2015-12-08 고분자의 동일성 평가 방법 및 이를 이용한 시스템

Country Status (3)

Country Link
US (1) US11029305B2 (ko)
KR (1) KR101748013B1 (ko)
WO (1) WO2016099069A1 (ko)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101895659B1 (ko) * 2015-06-30 2018-09-05 주식회사 엘지화학 공중합체 제조 방법 및 이를 이용한 시스템
KR101864474B1 (ko) * 2015-09-25 2018-06-04 주식회사 엘지화학 대상 용매의 반응성 예측 방법

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5795782A (en) * 1995-03-17 1998-08-18 President & Fellows Of Harvard College Characterization of individual polymer molecules based on monomer-interface interactions
JP3073533B2 (ja) * 1996-11-06 2000-08-07 ザ パーキン―エルマー コーポレイション 関連する生体高分子配列間の相違を定量するためのアラインメントに基づく類似性評価方法
KR100586728B1 (ko) * 2000-08-24 2006-06-08 삼성토탈 주식회사 고분자 제품의 물성예측방법
KR100829706B1 (ko) * 2007-05-29 2008-05-14 호남석유화학 주식회사 고분자 제품의 물성 예측 방법

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5795782A (en) * 1995-03-17 1998-08-18 President & Fellows Of Harvard College Characterization of individual polymer molecules based on monomer-interface interactions
JP3073533B2 (ja) * 1996-11-06 2000-08-07 ザ パーキン―エルマー コーポレイション 関連する生体高分子配列間の相違を定量するためのアラインメントに基づく類似性評価方法
KR100586728B1 (ko) * 2000-08-24 2006-06-08 삼성토탈 주식회사 고분자 제품의 물성예측방법
KR100829706B1 (ko) * 2007-05-29 2008-05-14 호남석유화학 주식회사 고분자 제품의 물성 예측 방법

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
QIAN, KUANGNAN ET AL.: "Rapid Polymer Identification by In-Source Direct Pyrolysis Mass Spectrometry and Library Searching Techniques", ANALYTICAL CHEMISTRY, vol. 68, no. 6, 1996, pages 1019 - 1027 *

Also Published As

Publication number Publication date
US11029305B2 (en) 2021-06-08
KR101748013B1 (ko) 2017-06-15
US20170299569A1 (en) 2017-10-19
KR20160073116A (ko) 2016-06-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2020091421A1 (ko) 네트워크 플랫폼을 적용한 자율주행차량 시뮬레이터
WO2016099069A1 (ko) 고분자의 동일성 평가 방법 및 이를 이용한 시스템
WO2016099019A1 (ko) 특허문서 분류 시스템 및 방법
WO2018151503A2 (ko) 제스처 인식 방법 및 장치
WO2022059886A1 (ko) 기계학습을 이용한 유전자 변이의 병원성 예측 시스템
WO2022146050A1 (ko) 우울증 진단을 위한 인공지능 연합학습 방법 및 시스템
WO2015030397A1 (ko) 고분자의 팽윤 현상 평가 지수를 계산하는 방법 및 이를 이용한 시스템
WO2022108318A1 (ko) 스마트 컨트랙트 코드 취약점 분석 장치 및 방법
WO2015126058A1 (ko) 암 예후 예측 방법
WO2018151384A1 (ko) 통신 데이터 모델링 방법
WO2011068315A2 (ko) 최대 개념강도 인지기법을 이용한 최적의 데이터베이스 선택장치 및 그 방법
WO2020062639A1 (zh) 区块链引入测试方法、装置、设备及计算机可读存储介质
WO2015009046A1 (ko) 배타적 분자 오비탈 분포를 갖는 분자 오비탈 라이브러리 및 이를 이용한 분자 오비탈 분포 영역 평가 방법 및 이를 이용한 시스템
WO2022145918A1 (en) System for determining feature of acrylonitrile butadiene styrene using artificial intellectual and operation thereof
WO2019151606A1 (ko) 최적화 계산 장치 및 방법
WO2015026093A1 (ko) 용매 그룹 지수를 이용한 용액 공정용 용매 선택 방법 및 이를 이용한 시스템
WO2021177532A1 (ko) 인공지능을 이용하여 정렬된 염색체 이미지의 분석을 통한 염색체 이상 판단 방법, 장치 및 컴퓨터프로그램
WO2020256517A2 (ko) 전방위 화상정보 기반의 자동위상 매핑 처리 방법 및 그 시스템
WO2020213757A1 (ko) 단어 유사도 판단 방법
WO2021002523A1 (ko) 뉴로모픽 장치
WO2014069766A1 (ko) 염기 서열 재조합 시스템 및 방법
WO2019172488A1 (ko) 어플리케이션들 사이의 연관도 분석 방법 및 어플리케이션들 사이의 연관도 분석 장치
WO2023090627A1 (ko) 화합물 최적화를 위한 장치 및 방법
WO2019088759A1 (ko) 피쳐 영향 판단 방법 및 그 시스템
WO2024085562A1 (ko) 고분자 그래프 신경망 및 그 구현 방법

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 15870236

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 15515899

Country of ref document: US

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 15870236

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1