분자구조식 데이터화 방법

분자구조식 데이터화 방법과 배터리 분야 적용

1️⃣ 분자구조식 데이터화 개요

분자구조식을 데이터화하는 과정은 화학 물질의 분자 구조(원자 연결 관계, 전자 배치, 3D 좌표 등)를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환하여 분석, 예측 모델링, 시뮬레이션 등에 활용할 수 있게 하는 것을 의미합니다. 배터리 소재 분야에서는 특히 전해질, 음극재, 양극재 분자의 특성을 예측하고 최적화하기 위해 이러한 데이터화 과정이 필수적입니다.

2️⃣ 주요 데이터화 방법

① SMILES (Simplified Molecular Input Line Entry System)

• 개념: 화학구조식을 문자(linear text string)로 표현하는 방식
• 장점: 단순, 경량화된 텍스트 표현, 데이터베이스 검색과 머신러닝에 적합
• 단점: 구조의 입체화학적 정보(3D 좌표) 손실 가능, 복잡한 분자에서 표현 불명확성
• 예제: 물(H₂O): O, 에틸렌카보네이트: O=C1OCCO1

② InChI (IUPAC International Chemical Identifier)

• 개념: IUPAC에서 만든 표준화된 분자 식별자. 화합물의 고유한 텍스트 ID 제공
• 장점: 화합물의 표준 식별 가능, 이성질체 구분 우수, 국제적 호환성 높음
• 단점: 표현이 길고 사람이 직관적으로 해석하기 어려움
• 예제: 에틸렌카보네이트: InChI=1S/C3H4O3/c4-3-1-2-6-3/h1-2H2

③ Graph-based Representation (분자그래프)

• 개념: 분자를 노드(원자)와 엣지(결합)로 표현해 데이터베이스화하거나 Graph Neural Network(GNN) 학습에 활용
• 장점: 구조적 관계를 유지, 기계학습에서 강력한 성능
• 단점: 데이터 처리 복잡도 높음, 대용량 계산 필요
• 예제: 리튬 이온 전해질(EC, DMC 혼합)을 원자-결합 네트워크로 그래프화

④ 3D 좌표 기반 데이터 (XYZ, PDB, MOL2 등)

• 개념: 분자의 실제 원자 좌표(x, y, z)와 결합 정보를 포함한 파일 포맷
• 장점: 분자구조 최적화, 전자구조 계산(DFT), 분자동역학(MD) 시뮬레이션에 필수
• 단점: 데이터 크기 큼, 단순 텍스트보다 활용 난이도 높음
• 예제:

5
EC molecule
C   0.000   0.000   0.000
O   1.210   0.000   0.000
O  -0.605   1.050   0.000
C   1.210   1.210   0.000
H   2.100   1.800   0.000

⑤ Fingerprints (분자지문, Morgan FP 등)

• 개념: 분자 구조를 비트 벡터(0,1)로 변환하여 화합물 간 유사성을 빠르게 비교할 수 있는 데이터 포맷
• 장점: 머신러닝 분류·예측 모델에 적합, 데이터베이스 검색 속도 빠름
• 단점: 3D 구조 정보는 반영되지 않음
• 예제: EC(에틸렌카보네이트): 101000110010010011000...

3️⃣ 배터리 분야 적용 사례

1. 신규 전해질 분자 발굴: SMILES 데이터셋을 기반으로 딥러닝 모델을 학습하여 고전압 안정성·이온전도도가 높은 분자 예측
2. SEI(고체전해질계면) 형성 특성 예측: 분자 지문 데이터를 활용해 리튬 금속 표면에서 분해 생성물 예측
3. 차세대 전해질 설계: Graph Neural Network(GNN) 기반 모델로 전기화학적 안정창(Electrochemical Stability Window) 계산
4. 독성·안전성 평가: InChI 키를 활용해 화학물질 데이터베이스에서 독성 정보 검색

4️⃣ 방법별 비교

방식	특징	장점	단점
SMILES	문자열 기반 분자 표현	간단, 경량, ML 모델 친화적	입체정보 손실 가능
InChI	표준화 ID	국제 호환성, 이성질체 구분	길고 사람이 해석 어려움
Graph	원자-결합 네트워크	구조 정보 보존, GNN 활용	계산 복잡
3D 좌표	실제 원자 좌표	시뮬레이션 필수 데이터	파일 크기 큼
FP	비트 벡터화	빠른 유사성 검색	3D 정보 없음