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코로나19 발생 직후의 방역 체계를 경험하고 바이러스 변이에 대한 호기심이 생김. 뉴스와 데이터 분석을 통해 확진자 수 증가와 변이 간의 상관관계를 연구하고자 함
KDX 데이터를 활용하여 변이 바이러스와 확진자 수 증감 간의 관계를 파악함. 데이터를 그래프로 변환해 미분 등을 통해 증감률을 도출하고, 바이러스 변이 시기를 상호대조함
코로나 변이 바이러스 등장과 확진자 수의 상관관계를 분석함. 변이가 발생할 때 백신의 효과 감소와 바이러스 결합 형태의 변화가 확진자 수에 미치는 영향을 그래프와 데이터를 통해 확인함
PyMOL 프로그램을 활용하여 스파이크 단백질의 결합 전후 구조 변화를 관찰함. 단백질의 결합 형태가 변화하는 이유를 분자 구조를 통해 설명함
변이와 확진자 증가 간의 관계를 파악하고 직접 데이터를 가공하여 그래프를 제작함. 변이로 인한 바이러스 결합의 용이성이 확진자 증가의 원인임을 파악함