원자구조와 전자배치
양자수 · 오비탈 · 훈트 규칙
SCIENCE · SYSTEMS · CULTURE
일반화학·유기화학·생명과학의 기초부터 AI와 네트워크 연구 관심사까지, 배운 것과 좋아하는 것을 연결해 기록합니다.
앞의 세 개가
뒤의 전부를 떠받친다.
나의 탐구 원칙
“복잡한 세계도,QUESTION → CONNECTION → INSIGHT
연결을 따라가면 구조가 보인다.”
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GENERAL CHEMISTRY
앞쪽 세 장은 절대 서두르지 않습니다. 전자배치에서 결합까지의 논리가 평형과 유기화학을 떠받칩니다.
양자수 · 오비탈 · 훈트 규칙
경향을 외우기보다 이유부터
루이스 · 공명 · VSEPR · 혼성 · MO
반응식을 수량으로 읽기
이상기체 · 분압 · 실제기체
ΔH · ΔS · ΔG
Kc/Kp · 르샤틀리에
pH · Ka/Kb · 완충 · 적정
Ksp와 공통 이온 효과
환원전위 · 네른스트 식
속도법칙 · 아레니우스 · 메커니즘
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ORGANIC CHEMISTRY
이 다섯 가지가 잡힌 뒤에야 SN1/SN2/E1/E2로 넘어갑니다.
혼성화 · 형식전하 · 결합각
FOUNDATIONIUPAC을 구조의 언어로
FOUNDATION전자 흐름을 예측하는 감각
FOUNDATION메커니즘을 여는 핵심 지도
KEYSTONER/S · 이성질체 · 투영 · 고리
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LIFE SCIENCE
분자에서 세포로, 정보에서 조절로. Campbell의 자연스러운 순서를 따라가며 큰 지도를 먼저 만듭니다.
생체분자와 단백질 구조
구조가 기능을 결정하는 원리와 단백질의 1–4차 구조세포 구조 · 소기관 · 세포막
세포의 구획화와 막의 선택적 투과성이 만드는 질서효소와 생체에너지학
활성화에너지, ATP, ΔG 그리고 효소 저해물질수송과 막전위
확산 · 삼투 · 능동수송과 전기화학적 기울기세포호흡과 광합성
전자와 에너지가 이동하며 ATP로 전환되는 흐름세포주기 · 유사분열 · 감수분열
세포 증식과 유전적 다양성이 만들어지는 과정멘델 유전과 확장
연관 · 재조합 · 성염색체 유전으로 확장되는 유전 법칙분자생물학 중심원리
DNA 복제에서 전사와 번역, 돌연변이까지의 정보 흐름유전자 발현 조절
오페론, 전사인자와 후성유전이 발현을 켜고 끄는 방식세포신호전달
수용체 · 2차 전령 · 인산화 연쇄가 신호를 증폭하는 원리생리학 개관
신경에서 면역까지 기관계가 항상성을 유지하는 방식BIOLOGY / CONNECTED SYSTEMS
분자의 모양은 세포의 기능을 만들고, 에너지와 정보의 흐름은 개체의 항상성으로 이어집니다. 생물학은 각 단계를 따로 외우기보다 원인과 결과를 연결해 읽어야 합니다.
단백질의 접힘, 막의 유동성, 소기관의 구획화처럼 형태와 위치는 생물학적 기능의 조건이 됩니다.
ATP와 전자 운반체, 막을 사이에 둔 농도 차이가 세포의 합성과 운동, 수송을 가능하게 합니다.
DNA → RNA → Protein의 흐름 위에 전사 조절과 후성유전이 더해져 같은 유전체가 다른 세포를 만듭니다.
수용체와 신호전달, 신경·내분비·면역계의 피드백은 변화하는 환경에서도 내부 상태를 유지합니다.
RESEARCH / SYSTEM INTELLIGENCE
AI와 네트워크를 서로 분리된 주제로 보기보다, 정보가 연결망 위에서 학습되고 확산되며 다시 구조를 바꾸는 하나의 시스템으로 바라봅니다. 정적인 그래프를 읽는 데서 멈추지 않고, 관계와 상태가 함께 진화하는 과정을 이해하는 것이 관심의 중심입니다.
AI를 입력에 대한 답을 내놓는 블랙박스가 아니라 데이터, 모델, 환경, 사용자가 계속 영향을 주고받는 적응적 시스템으로 보고 싶습니다.
정확도 하나만 높이는 것보다 어떤 정보가 선택되고 증폭되며 사라지는지, 그리고 그 과정에서 모델의 판단이 얼마나 안정적이고 설명 가능한지를 함께 묻습니다.
네트워크에서는 개별 노드의 성질만큼 ‘누가 누구와 연결되어 있는가’가 중요합니다. 중심성, 군집, 커뮤니티, 병목과 같은 구조는 정보와 자원이 지나갈 수 있는 경로를 제한합니다.
작은 연결 차이가 전체 시스템의 학습 효율, 취약성, 회복력에 어떤 차이를 만드는지 탐색하는 데 관심이 있습니다.
같은 topology라도 상태가 변하는 규칙에 따라 전혀 다른 결과가 나타날 수 있습니다. 확산, cascade, synchronization, feedback은 국소적인 상호작용을 거시적인 패턴으로 바꿉니다.
언제 시스템이 균형을 유지하고, 언제 작은 자극이 급격한 전환으로 이어지는지를 시간의 흐름 속에서 이해하고 싶습니다.
Topology는 정보의 학습과 확산 가능한 범위를 어떻게 결정하는가?
국소적 상호작용은 언제 전체 네트워크의 질서 또는 붕괴로 이어지는가?
AI는 변화하는 네트워크를 해석하는 것을 넘어 안전하게 개입할 수 있는가?
FPS / COMPETITIVE MODE
ROCK / LIVE / REPEAT
연구와 공부가 사고를 확장한다면, 락은 심박수를 올립니다. 강한 기타 사운드와 라이브의 순간, 장난스러운 에너지까지 좋아합니다.
ONE OK ROCK — STAGE CALL ↗


PLAY IT
LOUD.
ANIME / CUTE MODE
현실과는 다른 세계관, 선명한 캐릭터와 감정을 색으로 보여주는 연출을 좋아합니다. 복잡한 생각을 잠시 내려놓고 완전히 다른 세계에 몰입하는 시간도 제게는 중요한 에너지입니다.

SOFT COLORS · BIG FEELINGS · ANOTHER WORLD
BIO / OFF THE LAB
연구를 좋아합니다. 특히 AI, network topology, network dynamics가 복잡한 시스템의 구조와 변화를 어떻게 설명하는지에 관심이 많습니다.
기초과학을 공부하고 연구 주제를 탐색하며, 연구 밖에서는 강한 기타 사운드와 새로운 세계관, 치열한 한 판에서 에너지를 얻습니다. 궁금한 것은 깊이 파고들고, 시작한 승부는 쉽게 포기하지 않는 편입니다.
Network topology가 만드는 구조와 network dynamics가 빚어내는 변화를 탐구합니다.
Green Day, SUM 41, Simple Plan, ONE OK ROCK. 락 밴드의 에너지와 라이브 무드를 좋아합니다.
애니메이션을 굉장히 좋아합니다. 새로운 세계관과 인물, 연출을 발견하는 시간을 즐깁니다.
게임은 주로 FPS 위주. 승부욕은 가끔 대기권을 넘어가는 편입니다.
COMPETITIVE SPIRIT MAX