안녕하세요. 이충흔 전문가입니다.
화학
Q. 비료의 주 성분이 질소(N), 인산(P), 가리(K) 라고 하는데요. 이 때 가리가 무슨 뜻인가요?
안녕하세요. 이충흔 전문가입니다."가리"라는 용어는 한자에서 온 표현으로, 원래 칼륨 화합물(예: 염화칼륨, 황산칼륨 등)을 지칭하는 말입니다. 실제로 비료에는 칼륨이온(K⁺) 형태로 포함되어 식물의 생육을 도와줍니다.
화학
Q. 불의 색깔별 온도가 어떻게 되는지 궁금합니다.
안녕하세요. 이충흔 전문가입니다.불의 색깔은 온도뿐만 아니라 불 속의 화학적 성분에도 영향을 받습니다. 가장 뜨거운 불은 푸른색을 띠는 경우가 많지만, 화학 물질에 따라 녹색이나 다른 색상으로 나타나기도 합니다.
화학
Q. 양자화학 계싼은 실제 반응 메커니즘을 얼마나 정확하게 설명할 수 있나요?
안녕하세요. 이충흔 전문가입니다.DF와 ab initio 계산은 화학 반응의 전이 상태와 활성화 에너지를 예측하는 데 중요한 역할을 합니다. 특히, 복잡한 반응계에서는 정확한 예측이 더욱 어려운 문제로 작용하며, 여러 요인으로 인해 실험 결과와의 오차가 발생할 수 있습니다. 신뢰도 및 오차의 원인으로 DFT에서 사용되는 교환-상관 함수에 따라 예측 정확성이 달라집니다. 일반적으로 B3LYP, PBE, M06 계열 등이 널리 쓰이지만, 반응 특성에 따라 최적의 함수가 다를 수 있습니다.또한, 실험에서는 용매 효과, 고체 표면, 다체 상호작용 등이 고려되지만, 기본적인 계산에서는 이를 완전히 반영하기 어렵습니다. 그리고 전이 상태의 정확한 구조를 찾는 것이 어려운 경우가 많고, 반응 좌표의 세밀한 탐색이 필요합니다.개선 방향 및 고급 함수 활용으로 최근에는 ωB97X-D, MN15 같은 함수들이 보다 정확한 예측을 제공하며, 양자 화학과 기계 학습을 결합하는 하이브리드 접근도 연구 중입니다.용매 환경을 좀 더 정밀하게 고려하는 방법으로, PCM 혹은 QM/MM 방식을 사용하면 보다 현실적인 예측이 가능합니다. 단순한 단일 좌표 탐색이 아닌, 가이드된 동역학적 샘플링과 기계 학습 기반 PES 분석이 최근 각광받고 있습니다.결론적으로, DFT 및 ab initio 계산의 신뢰도는 함수 선택, 환경 반영, 다체 효과 고려 여부에 따라 좌우되며, 이를 보완하기 위한 여러 방법들이 연구되고 있습니다. 앞으로 하이브리드 모델과 머신러닝 기반 예측이 더욱 발전하면서 실험과의 정합성이 개선될 가능성이 높습니다.
화학
Q. 인공지능 기반 반응 예측은 기존 계산 화학을 대체할 수 있을까요?
안녕하세요. 이충흔 전문가입니다.AI 기반 예측 모델과 생성 모델이 화학 반응 설계에서 강력한 도구로 활용되면서 계산 비용 절감과 신속한 탐색이 가능해진 것은 사실입니다. 예를 들어, 머신 러닝은 방대한 데이터 세트를 분석해 특정 반응 조건을 예측하고, 생성 모델은 새로운 합성 경로를 제안하면서 연구자의 탐색 범위를 확장하는 데 기여할 수 있습니다.그러나 이러한 접근 방식이 반응 매커니즘의 근본적인 이해를 대체할 수 있느냐에 대해서는 신중한 논의가 필요합니다. 현재로서는 AI가 반응 경로를 제안할 수 있지만, 반응이 왜 그렇게 진행되는지에 대한 물리적·화학적 원리를 설명하는 능력은 한계가 있습니다. 즉, 모델은 경험적 데이터에 기반한 결과를 제공하지만, 그 기저에 있는 분자 수준의 상호 작용과 전자 이동 등의 매커니즘을 심층적으로 해석하는 것은 여전히 전통적인 화학 이론과 인사이트가 필수입니다.
화학
Q. 술을 해독하는 것과 카페인을 해독하는 능력을 별개인가요?
안녕하세요. 이충흔 전문가입니다.간에서 카페인과 알코올은 서로 다른 주요 효소 경로를 통해 대사됩니다. 알코올은 주로 알코올 탈수소효소와 알데하이드 탈수소효소에 의해 대사됩니다. 이 효소들은 알코올을 아세트알데하이드로, 그리고 다시 아세트산으로 분해합니다.카페인은 주로 사이토크롬 P450 효소군 중 CYP1A2라는 효소에 의해 대사됩니다. 이 효소는 카페인을 파라잔틴, 테오브로민, 테오필린 등으로 분해합니다.즉, 해독에 관여하는 효소가 다르기 때문에, 일반적으로 카페인과 알코올의 대사 능력 사이에는 직접적인 상관관계가 크지 않습니다.