일반적으로 건축물의 설계시 풍동 실험을 통한 풍환경의 평가를 수행하고 있으며, 이는 환경 영향 평가법에서 정한 건축 사업 시행 시 수반되어야 할 자연환경, 생활환경 그리고 사회경제환경의 영향 평가의 일환으로 실시되고 있다. 그러나, 풍동 실험의 경우 여러 가지 현실적 제약조건으로 설계와 실험의 피드백 (Feedback)이 원활하지 못하며, 특히 대상 건축물이 공장과 같이 대기 오염원이 되는 경우 실험은 더욱 어려운 형편이다. 이에 대한 보완책으로 전산 유체 역학을 이용한 건축물의 풍압 해석에 의한 풍하중 추정이나 인접 지형-지물의 영향을 고려한 건축물 주위의 풍환경 평가가 있다. 전산 모사에 의해 풍동 실험의 미비점을 보완하고, 보다 상세한 정보를 확보함으로써 건축물의 구조적 안전성의 증대와 환경 피해 감소를 기할 수 있다. 그러나 복잡한 지형-지물이나 건축물 주위의 풍환경에 대한 전산 모사는 주로 두 가지의 기술적 어려움을 수반하게 되다. 그 중 하나는 고정 경계면을 이루는 형상의 복잡성으로 인해 기존에 많이 이용하고 있는 Body-fitted 격자계를 이용하는 경우, 격자 생성 과정이 매우 복잡하고 어려울 뿐 만 아니라 생성된 격자가 주로 비정렬 (unstructured) 특성을 갖게 되어 수치해석 과정의 효율을 저하시키는 요인이 되며, 격자의 형상도 수치해석의 수렴성을 저하시키는 예가 많다. 다른 어려움으로 풍환경은 전형적인 난류 유동장으로서 난류의 전산 해석은 아직도 해결하지 못한 부분이 많다는 점이다. 이에 본 논문에서는 복잡한 지형-지물이나 건축물의 풍하중과 풍환경의 전산 모사 기술 확보를 위하여 수행중인 연구의 일환으로 물체 형상의 기하학적 복잡성의 극복을 위한 가상경계법 (Immersed Boundary Method)과 난류 유동장의 물리적 엄밀성을 높이기 위한 다와동 모사 (Large Eddy Simulation)을 이용한 물체 형상과 무관한 유동장 해석 기술 개발에 대하여 다루고자 한다. 먼저 최근에 유동 해석에 이용되는 방법인 가상경계법(IBM)은 물체를 포함한 전체 전산 영역을 직교 좌표계에 의해 이산화하고, 유동장내 존재하는 물체의 표면에서의 점착 조건을 만족시키기 위하여 지배 방정식에 적절한 외력을 추가로 고려하는 방법이다. 본 연구에서는 가상경계법을 이용하여 경계층에 위치한 건물 형상의 각진 물체 주위 사이에 형성되는 공동 내부의 비정상 유속 및 압력에 대한 전산 해석을 수행하고, 풍상측 전면에 형성되는 경계층에 의한 영향을 분석하였다.
산업이 발달됨에 따라 산업 제품들은 대형화되고 더욱 정밀화 되고 있다. 생산자들은 제품이 요구에 맞게 정밀하게 제작되었는가를 확인할 수 있는 방법이 필요하게 되었고 이러한 이유로 대상물에 접촉을 하지 않으면서 신속하고 정밀한 데이터를 취득할 수 있는 산업사진측량기법이 관심을 끌게 되었다. 따라서 본 연구에서는 산업제품들의 정밀도를 검사하기 위한 방법으로 산업사진측량의 적용성을 알아보기 위하여 O-2A 항공기를 대상으로 실험을 실시하였다. 항공기의 정렬상태를 확인하기 위한 검사점사이의 거리 측정과 변형이 발생하였을 것으로 추정되는 부분의 변형량을 프로젝트 타겟을 이용하여 변형량을 정량적으로 해석함으로써 항공기 정비 및 사고분석 등에 필요한 데이터를 신속히 제공할 수 있었다.
관성항법장치는 시간 경과에 따라 관성센서 및 초기정렬 오차로 인해 항법 오차가 발생한다. 이를 보상하기 위한 방법으로 위성항법시스템 및 속도계 등을 이용하여 보정항법을 수행한다. 수중 환경에서는 GNSS 신호가 통하지 않기 때문에, 수중운동체에 탑재한 관성항법장치는 주로 속도계 보조센서를 이용하여 보정항법을 수행한다. 속도계 보조센서는 DVL, EM-Log, RPM이 있으며, 시스템 환경에 따라서 센서 종류가 적용된다. 본 논문은 고속 및 심해 환경에서 운용되는 관성항법장치의 RPM 속도보정항법을 설계하였다. 또한 직진 방향의 성분을 갖는 RPM 속도계의 한계를 보완하며, 해조류 속도 오차를 보상하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 몬테카를로 시뮬레이션 결과를 통해 성능을 입증하였다.
GPCR(Gprotein-coupled receptors) 패밀리(family)는 세포막 단백질로서, 외부 신호를 세포막을 경유하여 세포 내로 전달하는 신호전달 기전에서 중요한 역할을 담당한다. 그러나 GPCR마다 다양하고 복잡한 조절기전을 보이며 매우 특이적인 신호전달 기전을 가지는 것으로 알려져 있다. GPCR의 구조적인 특징과 패밀리 및 서브패밀리 등은 기능별로 잘 알려져 있는데 과거 GPCR을 찾아내는 연구 중에 가장 기본이 되는 일이 주어진 단백질 서열로부터 GPCR을 분류하는 일이다. 이미 발견된 GPCR들을 가지고 수학적인 모델을 이용하여 보다 정확하게 분류하는 연구가 주로 진행되어 왔다. 본 논문에서는 단백질의 기능이 입체적 구조에 의해 결정되는 점에 착안하여 두 GPCR의 아미노산 서열의 유사도가 낮은 경우에 그 2차 구조의 서열을 비교함으로써 기존의 발견된 GPCR의 데이터베이스에서 동일한 기능을 가졌을 것으로 추정되는 미지의 GPCR을 검출하는 방법을 제안한다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제40권7호
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pp.635-641
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2016
엔진과 전기추진장치를 혼합한 하이브리드 추진 장치를 구동하기 위해서는 셀 단위로 이루어진 수십 개의 리튬계열의 배터리가 들어 있는 팩들로 접속이 된 전원을 사용한다. 따라서 많은 량의 배터리 셀의 상태를 언제든지, 엄격하게 관리할 필요가 있다. 일반적으로 배터리 관리(Battery management system, BMS)는 셀 전압, 전류 및 온도 등의 데이터를 운전 중에 받아서 상태를 컴퓨터로 모니터링 한다. 배터리의 상태를 확인하기 위한 또 다른 중요한 데이터는 배터리의 잔존수명(State of charge, SOH)을 알 수 있는 내부저항과 충전상태(State of charge, SOC)를 알 수 있는 무 부하 단자전압(Open circuit voltage, OCV)이 있다. 그러나 연속운전 중에는 내부 손실저항과 캐패시턴스의 병렬 등가회로로 인하여 내부저항의 측정이 어렵다. 또한 대부분의 에너지저장시스템에는 전압, 전류, 온도 등의 데이터를 이용하여 BMS가 수행되고 있지만, 운전 중에 예기치 않게 배터리 셀의 고장이 발생하는 경우에는 구동 전원장치의 출력전압이 변동하고, 하이브리드 자동차 또는 선박의 추진이 어려울 수가 있다. 본 논문에서는 리튬인산철 배터리 팩을 이용한 하이브리드 선박용 직류전원장치를 대상으로 배터리 셀의 돌발고장 순간에도 직류전원장치의 일정전압을 유지하면서 내부저항의 추정이 가능하고, 정상운전 중에는 OCV의 추정이 가능한 고 안전 BMS를 구현하고자 한다.
Erm 단백질은 미생물의 23S rRNA의 특정 nucleotide ($A_{2058}$)에 methylation 시킴으로써 $MLS_B$ (macrolide-lincosamide-streptogramin B) 항생제에 대하여 내성을 나타내는 항생제 내성인자 단백질이다. 이 단백질들을 계통수분석을 하였을 때 두 개의 주된 집단 즉 항생제 생성균과 병원균으로 각각 구성된 Actinobacteria와 Firmicutes에서 유래된 단백질로 구분이 된다. 두 집단을 각각 대표하는 2개의 단백질을(항생제 생성균 유래 ErmS와 ErmE, 병원균 유래 ErmC'와 ErmB) 선택하여 그 활성을 비교하였다. 전체적으로 항생제 생성균에서 비롯된 Erm 단백질이 병원균에서 비롯된 단백질에 비해 높은 활성을 보였다: ErmC'와 ErmE 비교시 9배, ErmB와 ErmS 비교시 13배의 차이가 남. ErmS에서 59개의 아미노산이 제거된 NT59TE 단백질의 활성이 야생형 보다 22.5% 정도에 머물렀기 때문에 이러한 활성의 현격한 차이는 ErmS에서는 N-terminal에 붙어있는 가외의 아미노산에 의한 것으로 관찰되었고 ErmE에서는 C-terminal의 가외의 아미노산에 의한 것으로 추정되었다. 그러나 NT59TE가 ErmC'와 ErmB에 비하여 2.2, 3배의 높은 활성을 보이는 것으로 관찰되어 단백질의 핵심부위에서도 높은 활성을 도와주는 부위가 있음을 알 수 있다. 다중 아미노산 배열 정렬로부터 이 부위는 197RWS199 (ErmS와 ErmE 모두로부터 유래), 261GVGGSLY267 (ErmS로부터 유래) 그리고 261GVGGNIQ267 (ErmE로부터 유래)와 291SVV293 (ErmS로부터 유래) 그리고 291GAV293 (ErmE로부터 유래)으로 추정되었다.
최근 정보통신기술의 발달로 다양한 통행 정보 수집이 용이해지면서, 신규 교통정보 생성에 대한 연구가 주목받고 있다. 그 중 수요 및 교통량에 대한 추정 및 예측은 교통 운영에 필수적인 주요 지표 중 하나로, 특정 지점 혹은 구간의 통행 패턴이 반복됨을 전제로 한다. 기존에는 이러한 통행 규칙성을 증명하기 위해 설문 방식을 사용하였으나, 해당 방식은 높은 비용과 응답자 기억에 의존하는 응답으로 높은 정확도를 확보하기에는 한계가 있었다. 최근 ETC시스템, 스마트카드 등의 방법으로 통행데이터 수집이 용이해지면서, 다양한 시각에서 통행 규칙성을 규명하고자 하는 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 대구광역시의 대규모 경로형 데이터를 분석하여 개별통행자가 여러 날에 걸쳐 공간적으로 유사한 통행사슬을 형성하는 것을 확인하였다. 이를 위하여 공간적 통행 유사성을 새롭게 정의하며, 서열정렬 알고리즘인 Dynamic Time Warping을 이용하여 일별 통행사슬 간 공간적 차이를 산정한다. 또한 산출된 공간적 통행 규칙성을 통해 고정적 교통수요 추정의 지표 및 교통서비스로의 활용방안을 논 하고자 한다.
현재 관계부처 합동 농업가뭄 예·경보시 한국농어촌공사 관리 저수지의 관측정보만을 활용하고 있어 시군 단위 가뭄 분석 결과와 지자체 체감가뭄과의 괴리가 발생하고 있다. 지자체 단위 체감가뭄 예·경보를 위해서는 공간적으로 세밀하고 국지적인 저수지 정보가 필요하며, 이를 위해서는 전국적으로 분포된 지자체 관리 저수지 정보의 활용이 필요하다. 그러나 전국에 분포하고 있는 전체 지자체 관리 저수지에 수위 및 유량 관측 시설을 설치하는 것은 운영 및 비용 측면에서 합리적이지 않으므로 효율적인 정보 생성 방안이 필요하다. 이에 따라 본 연구에서는 관측자료가 존재하는 저수지 유역을 대상으로 장기유출 모형인 TANK 모형의 매개변수를 검·보정하고, 유역특성인자를 이용하여 그룹화 한 후 그룹화된 TANK 모형의 매개변수를 미계측 지자체 저수지 유역에 적용하여 유입량 예측 및 평가를 하였다. 평가 결과 논, 경사를 이용한 그룹의 결정계수 평균이 0.63, NSE가 0.62로, 유역면적과 유효저수량 인자를 이용했을 때(결정계수 0.49, NSE 0.47) 보다 좋은 결과를 보여주었으며, 미계측 지자체 관리 저수지 정보의 활용 가능성을 확인할 수 있었다.
반도체 제품의 높은 수율을 달성하기 위해서는 정확한 오버레이 계측이 필수적이다. 오버레이 계측 성능은 오버레이 타깃 설계와 측정 방법에 많은 영향을 받는다. 따라서 오버레이 타깃은 성능 개선을 위해 다양한 타깃에 적용할 수 있는 측정 방법들이 요구된다. 본 연구는 이미지 기반의 오버레이를 측정할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 측정 알고리즘은 움직임 벡터를 이용하는 방법으로 서브 픽셀 단위의 위치를 추정할 수 있다. 움직임 벡터는 선택된 영역의 픽셀들을 이용하여 다항식 전개를 통해 2차 방정식의 모델을 생성한다. 그 후 모델을 이용하여 서브픽셀 단위의 위치를 추정할 수 있다. 움직임 벡터를 활용한 측정방법은 X축, Y축의 적층 오류를 각각 계산하는 기존 상관계수 기반의 측정방법과는 달리 한 번에 모든 방향의 적층 오류를 계산할 수 있다. 따라서 X축과 Y축의 관계를 반영하여 보다 정확한 오버레이 측정이 가능하다. 하지만 기존 상관계수 기반의 알고리즘보다 계산량이 증가하기 때문에 더 많은 연산시간이 사용될 수 있다. 본 연구에서는 기존 방법보다 개선된 알고리즘을 제시하는 것이 아닌 새로운 측정 방법의 방향을 제안하는 것에 목적을 두고 있다. 실험 결과를 통해 기존 방법과 유사한 정밀도의 측정 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
사시나무속 수종은 생장이 빠르고 우수한 탄소흡수 능력을 보여주며, 환경정화 효과가 큰 수종으로 이상기후 및 환경오염 문제에 대응하는 기후적응성 품종개발 및 육종집단 조성에 적합하다. 따라서 유전연관지도 작성 및 양적형질 유전자좌 탐색을 통하여 포플러 육종을 신속하게 진행할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 차세대 염기서열 분석기술 방법인 genotyping-by-sequencing 기법을 이용해 인공교배 차대에 대한 고밀도 유전연관 지도를 작성하였다. 또한 사시나무의 수고와 근원경 생장 그리고 해충피해에 대한 회복력 형질을 조사하여 유전연관지도에 위치한 양적형질 유전자좌를 탐색하였다. 서울대학교 학술림에 조성된 사시나무 4년생 육종집단(오대19 × 봉현4 인공교배 차대집단)에서 수고 및 근원경 생장을 조사하였으며, 식엽성 해충인 꼬마버들재주나방 유충의 피해를 받은 후 이에 대해 회복 능력을 조사하였다. 잎 시료의 DNA 추출 후 5개 microsatellite 마커를 이용하여 유전자형을 확인하였으며 친자로 확인된 개체만을 연구재료로 사용하였다. 친자 확인이 완료된 시료의 DNA는 제한효소를 이용해 절단하였으며, 이렇게 얻은 DNA 조각들은 GBS 라이브러리로 제작하여 염기서열을 분석하였다. 분석된 결과는 Populus trichocarpa를 참조유전체로 하여 정렬하였다. 정렬된 SNP 마커는 총 58,040개였으며, 그 가운데 17,755개의 SNP 마커를 유전연관지도 작성에 사용하였다. 유전연관지도는 19개의 연관군으로 나누어졌으며, 전체 길이는 2,129.54 cM으로 나타났다. 조사된 세 가지 형질에 대한 양적형질 유전자좌 분석을 실시한 결과, 수고와 근원경 생장과 연관된 양적형질 유전자좌는 찾을 수 없었으나 전장유전체연관연구(GWAS)를 통하여 4번 연관군(염색체)에 해충피해 회복력과 관련이 있을 것으로 추정되는 유전자를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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