본 연구는 proteomics의 방법을 이용하여 가금의 질병과 관련된 단백질을 찾고자 수행하였다. 가금티푸스에 감염된 재래계와 대조구와의 비교에서 질병과 관련된 후보 단백질이 이 연구를 통하여 찾아졌다. 이 단백질들은 질병을 조절하고 모니터링하는 가금의 질병 단백질 마커로 중요하게 이용이 될 수 있을 것으로 추정된다.
Large artificial dam reservoirs and associated downstream ecosystems are under increased pressure from long-term negative impacts of turbid flood runoff. Despite various emerging issues of reservoir turbidity flow, turbidity modeling studies have been rare due to lack of experimental data that can support scientific interpretation. Modeling suspended sediment (SS) dynamics, and therefore turbidity ($C_T$), requires provision of constitutive relationships ($SS-C_T$) and accounting for deposition of different SS size fractions/types distribution in order to display this complicated dynamic behavior. This study explored the performance of a coupled two-dimensional (2D) hydrodynamic and particle dynamics model that simulates the fate and transport of a turbid density flow in a negatively buoyant density flow regime. Multiple groups of suspended sediment (SS), classified by the particle size and their site-specific $SS-C_T$ relationships, were used for the conversion between field measurements ($C_T$) and model state variables (SS). The 2D model showed, in overall, good performance in reproducing the reservoir thermal structure, flood propagation dynamics and the magnitude and distribution of turbidity in the stratified reservoir. Some significant errors were noticed in the transitional zone due to the inherent lateral averaging assumption of the 2D hydrodynamic model, and in the lacustrine zone possibly due to long-term decay of particulate organic matters induced during flood runoffs.
In this study we demonstrate ultrahigh-resolution spectral domain optical coherence tomography (UHR SD-OCT) with a linear-wavenumber (k) spectrometer, to accelerate signal processing and to display two-dimensional (2-D) images in real time. First, we performed a numerical simulation to find the optimal parameters for the linear-k spectrometer to achieve ultrahigh axial resolution, such as the number of grooves in a grating, the material for a dispersive prism, and the rotational angle between the grating and the dispersive prism. We found that a grating with 1200 grooves and an F2 equilateral prism at a rotational angle of $26.07^{\circ}$, in combination with a lens of focal length 85.1 mm, are suitable for UHR SD-OCT with the imaging depth range (limited by spectrometer resolution) set at 2.0 mm. As guided by the simulation results, we constructed the linear-k spectrometer needed to implement a UHR SD-OCT. The actual imaging depth range was measured to be approximately 2.1 mm, and axial resolution of $3.8{\mu}m$ in air was achieved, corresponding to $2.8{\mu}m$ in tissue (n = 1.35). The sensitivity was -91 dB with -10 dB roll-off at 1.5 mm depth. We demonstrated a 128.2 fps acquisition rate for OCT images with 800 lines/frame, by taking advantage of NVIDIA's compute unified device architecture (CUDA) technology, which allowed for real-time signal processing compatible with the speed of the spectrometer's data acquisition.
In the recent years, due to long-lasting heavy rainfall events, a large number of landslides have been observed in the mountainous area of the world. Such landslides can also form a dam as it blocks the course of a river, which may burst and cause a catastrophic flood. Numerical analysis of landslide dam formation is rarely available, while laboratory experimental studies often use assumed shape to analyze the landslide dam failure and flood hydraulics in downstream. In this study, both experimental and numerical studies have been carried out to investigate the formation of landslide dam. Two case laboratory experiments were conducted in two flumes simultaneously. The first flume (2.0 m 0.6 m 0.5 m) was set at $22^{\circ}$ and $27^{\circ}$ slope to generate the landslide using rainfall intensity of 70.0 mm/hr. On the other hand, the second flume (1.5 m 0.25 m 0.3 m) was set perpendicularly at the downstream end of the first flume to receive the landslide mass forming landslide dam. The formation of landslide dam was observed at $15^{\circ}$ slope of the second flume. The whole processes including the landslide initiation and movement of the landslide mass into the second channel was captured by three digital cameras. In numerical analysis, a two-dimensional (2D) seepage flow model, a 2D slope stability model (Spencer method) and a 2D landslide dam-geometry evaluation model were coupled as a single unit. This developed model can determine the landslide occurrence time, the failure mass and the geometry of landslide dam deposited in the second channel. The data obtained from numerical simulation results has good agreement with the experimental measurements.
본 연구는 정상 가동 중에도 회전수가 변하는 기기의 이상 및 고장 진단 방안을 다루고 있다. 회전수가 변함에 따라 비정상적 시계열 특성을 내포한 센서 데이터에 기계학습을 적용할 수 있는 절차를 제시하고자 하였다. 기계학습으로는 k-Nearest Neighbor(k-NN), Support Vector Machine(SVM), Random Forest을 사용하여 이상 및 고장 진단을 수행하였다. 또한 진단 정확성을 비교할 목적으로 이상 감지에 오토인코더, 고장진단에는 합성곱 기반의 Conv1D도 추가로 이용하였다. 비정상적 시계열로부터 통계 및 주파수 속성으로 구성된 시계열 특징 벡터를 추출하고, 추출된 특징 벡터에 정규화 및 차원 축소 기법을 적용하였다. 특징 벡터의 선택과 정규화, 차원 축소 여부에 따라 달라지는 기계학습의 진단 정확도를 비교하였다. 또한, 적용된 학습 알고리즘 별로 초매개변수 최적화 과정과 적층 구조를 설명하였다. 최종적으로 기존의 심층학습과 비교하여, 기계학습도 가변 회전기기의 고장을 정확하게 진단할 수 있는 절차를 제시하였다.
포인트 클라우드 콘텐츠는 실제 환경 및 물체를 3차원 위치정보를 갖는 점들과 그에 대응되는 색상 등을 획득하여 기록한 실감 콘텐츠이다. 위치와 색상 정보로 구성된 3차원 점으로 이루어진 포인트 클라우드 콘텐츠는 확대하여 렌더링 할 경우 점과 점 사이의 간격이 벌어지면서 빈 구멍이 발생하게 된다. 본 논문에서는 포인트 클라우드 확대 시 점들 간 간격이 벌어져 생기는 구멍을 찾고 구멍에 대해 깊이정보를 활용한 역 변환 기반 보간 방법을 통해 포인트 클라우드 콘텐츠 품질을 개선하는 방법을 제안한다. 영상의 확대나 카메라 근접 등으로 포인트들의 간격이 벌어지면 틈이 생기면서 구멍 사이에 뒷면의 포인트들이 렌더링 되어 보간 방법을 적용하는데 방해요소로 작용한다. 이를 해결하기 위해 포인트 클라우드의 뒷면에 해당하는 점들을 제거한다. 다음으로 빈 구멍이 발생한 시점의 깊이 맵(depth map)을 추출한다. 마지막으로 역 변환을 하여 원본의 데이터에서 픽셀을 추출한다. 제안하는 방법으로 콘텐츠를 렌더링한 결과, 기존의 크기를 늘려 빈 영역을 채우는 방법에 비해 렌더링 품질이 평균 PSNR 측면에서 1.2 dB 향상된 결과를 보였다.
최근 전자산업계에 새롭게 널리 생산되는 마이크로 전자부품들은 왜곡이 최소화된 정밀한 외관 형상을 갖도록 제조되고 관리되지만, 측정 대상의 표면이 가시광 영역에서 광산란되는 특징을 가짐으로 인해, 기존의 피죠나 마이켈슨 형태의 비교간섭법으로는 고정밀의 삼차원 형상측정이 용이하지 아니하였다. 본 논문에서는 광섬유를 이용한 새로운 개념의 점회절 간섭계를 제안하고, 이를 광산란 거친표면의 대표적인 제품인 칩패키지와 실리콘 웨이퍼의 삼차원 형상 측정에 적용하였다. 측정결과 66 mm 측정영역에서 측정 형상오차 PV(peak-to-valley value) 5.6 $\mu\textrm{m}$, 분산값($\sigma$) 1.5 $\mu\textrm{m}$를 획득함으로써 기존의 비교 간섭 측정법에 비해 더욱 향상된 측정 정밀도를 획득하였다.
본 논문에서는 DS-OCDMA(direct sequence optical code division multiple access)와 스캐닝 방식의 MEMS (microelectromechanical system) 거울을 이용하여 픽셀별로 스캐닝하는 라이다 시스템(light detection and ranging, LIDAR)의 설계와 시뮬레이션 결과를 기술한다. 제안하는 라이다는 $848{\times}480$ 해상도의 거리 영상을 1초에 60번 측정한다. 영상을 구성하는 각각의 픽셀마다 픽셀 정보와 체크섬을 DS-OCDMA로 부호화한 레이저 펄스로 방출하므로, 반사파를 검출하기 위하여 대기할 필요없이 연속으로 거리 측정이 가능하다. MEMS 거울은 부호화된 레이저 펄스를 반사하여 측정을 원하는 방향으로 보내기 위한 용도로 사용한다. 하나의 거리 영상을 구성하는 픽셀 정보의 처리가 모두 완료되면, 픽셀 개개의 반사파 비행시간을 이용하여 포인트 클라우드를 생성한다.
An, Jun-Mo;Inoue, Satoshi;Magara, Tetsuya;Lee, Hwanhee;Kang, Jihye;Kim, Kap-Sung;Hayashi, Keiji;Tanaka, Takashi
천문학회보
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제39권1호
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pp.70.2-70.2
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2014
We developed a three-dimensional (3D) magnetohydrodynamic (MHD) simulation code to reproduce the structure of a solar wind and the propagation of a coronal mass ejection (CME) through it. This code is constructed by a finite volume method based on a total variation diminishing (TVD) scheme using an unstructured grid system (Tanaka 1994). The grid system can avoid the singularity arising in the spherical coordinate system. In this study, we made an improvement of the code focused on the propagation of a CME through a solar wind, which extends a previous work done by Nakamizo et al. (2009). We first reconstructed a solar wind in a steady state from physical values obtained at 50 solar radii away from the Sun via an MHD tomography applied to interplanetary scintillation (IPS) data (Hayashi et al. 2003). We selected CR2057 and inserted a spheromak-type CME (Kataoka et al. 2009) into a reconstructed solar wind. As a result, we found that our simulation well captures the velocity, temperature and density profiles of an observed solar wind. Furthermore, we successfully reproduce the general characteristics of an interplanetary coronal mass ejection (ICME) obtained by the Helios 1/2 spacecraft (R. J. FORSYTH et al. 2006).
향후 구축될 3차원 수치지도의 정확도 검증을 위해서는 기준점 또는 검사점 역할을 할 수 있는 건물 모서리와 같은 대상점에 대한 정확한 3차원 좌표값이 반드시 필요하다. 건물 모서리 점에 대한 좌표는 GPS를 이용하여 결정한 지상기준점으로부터 거리 또는 각을 이용한 지상측량의 방법으로 결정할 수 있는데, 지상기준점의 오차는 지상측량을 통해서 최종적으로 건물 모서리좌표에 영향을 미치므로 이는 반드시 고려되어야 한다. 본 연구에서는 GPS 등으로 결정한 지상기준정의 오차정보가 지상측량을 통해 최종적인 미지수인 건물 모서리 점의 추정값에 미치는 영향에 대해서 수학적으로 분석하고 시뮬레이션 데이터틀 통해 수치적으로 테스트 했다. 지상기준점의 오차는 수평방향 1-4cm 수직방향 2-8cm에 대해서 각각 테스트 했으며 GPS 위치결정의 특성상 수칙방향의 오차가 수평방향의 오차의 두 배가 되도록 했다. 위치결정을 위한 지상측량 방법은 거리측량을 기준으로 테스트했으며, 추정된 건물 모서리점의 정밀도는 지상기준점의 오차에 거의 선형적으로 비례함을 알 수 있었다. 또한 건물 모서리 점의 최종 추정좌표는 관측장비의 정밀도에 따라 부여한 랜덤오차에 따라 달라지지만 추정 정밀도는 거의 일정함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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