많은 학자들이 편리한 동정을 위해 검색키를 사용해 왔다. 현재 사용되고 있는 검색키로는 전통적인 검색키와 대화형 검색키가 있다. 전통적인 검색키는 기본적으로 트리구조로, 두 가지 형질 중에 양자택일을 하여 순차적으로 형질을 선택해 가는 방법이다. 기존에 주로 사용되어 왔지만, 양자택일의 방식을 사용하기 때문에 형질선택에 있어서 제한을 받는 반면에, 대화형 검색키는 트리구조와 관계없이 어떠한 단계의 형질이든 바로 이용할 수 있는 장점이 있다. 이 대화형 검색키 구조를 응용하여, Pictorial Key를 추가한 이미지형 동정시스템을 개발하였다. 이미지형 동정시스템을 이용할 경우에, 복잡한 용어나 수식이 필요 없이, 이미지만을 이용한 직관적인 동정이 가능하기 때문에, 전문가가 아닌 비전문가나 일반인들도 사용할 수 있는 검색키 작성이 가능해진다. 이 방법을 통해서, 본 연구에서는 한국산 나비 200종에 대한 이미지형 동정시스템을 구축하여, 일반인들이 사용하기 편리한 동정시스템을 구축하였다.

The 34 potently pig pheromonal odorants (1-32, 5755 & 7113) through structure-based virtual screening and ligand-based virtual screening method were selected and their ADMET and pharmacokinetics characters were evaluated and discussed quantitatively. The pheromonal odorants were projected on the following pre-calculated models, Caco-2 cell permeability, blood-brain barrier permeation, hERG inhibition and volume-distribution. From the results of in silico study, it is found that an optimal compound (31) either penetrating or have a little (Pcaco2=－8.143) for Caco-2 cell permeability, moderate penetrating ability (PBBB=0.082) for blood-brain barrier permeation, the low QT prolongation (PhERG=1.137) for the hERG K+ channel inhibition, and low distribution into tissues (PVD=－5.468) for volume-distribution. Therefore, it is predicted that the compound (31) a topical application may be preferable from these based foundings.

돼지 페르몬성 분자를 탐색하기 위하여 일련의 green odorant로서 기질 분자인 2-(cyclohexyloxy)tetrahydrofurane 유도체들의 정량적인 구조와 수용체인 porcine odorant binding protein (pOBP) 사이의 결합 친화력 상수(p(Od)50)에 대한 비교 분자 유사성 지수 분석(CoMSIA)을 실행하였다. 가장 양호한 CoMSIA 모델(I-AI)은 기질 분자내 입체 중심의 절대 배열이 I: C1'(R),C2(S)인 분자를 atom based fit 정렬하였을 경우의 입체장 조건에서 유도되었으며 PLS 분석 결과, 예측성이 r2cv.(q2)=0.856 그리고 적합성이 r2ncv.=0.964이었다. 모델의 CoMSIA 등고도 상, pOBP와 냄새 분자 사이의 상호작용으로부터 가장 높은 결합 친화력을 나타내는 분자의 구조적 특징들을 이해할 수 있었다.