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Opto-Mechanical Detailed Design of the G-CLEF Flexure Control Camera

  • Jae Sok Oh;Chan Park;Kang-Min Kim;Heeyoung Oh;UeeJeong Jeong;Moo-Young Chun;Young Sam Yu;Sungho Lee;Jeong-Gyun Jang;Bi-Ho Jang;Sung-Joon Park;Jihun Kim;Yunjong Kim;Andrew Szentgyorgyi;Stuart McMuldroch;William Podgorski;Ian Evans;Mark Mueller;Alan Uomoto;Jeffrey Crane;Tyson Hare
    • 천문학회지
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    • 제56권2호
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    • pp.169-185
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    • 2023
  • The GMT-Consortium Large Earth Finder (G-CLEF) is the first instrument for the Giant Magellan Telescope (GMT). G-CLEF is a fiber feed, optical band echelle spectrograph that is capable of extremely precise radial velocity measurement. G-CLEF Flexure Control Camera (FCC) is included as a part in G-CLEF Front End Assembly (GCFEA), which monitors the field images focused on a fiber mirror to control the flexure and the focus errors within GCFEA. FCC consists of an optical bench on which five optical components are installed. The order of the optical train is: a collimator, neutral density filters, a focus analyzer, a reimager and a detector (Andor iKon-L 936 CCD camera). The collimator consists of a triplet lens and receives the beam reflected by a fiber mirror. The neutral density filters make it possible a broad range star brightness as a target or a guide. The focus analyzer is used to measure a focus offset. The reimager focuses the beam from the collimator onto the CCD detector focal plane. The detector module includes a linear translator and a field de-rotator. We performed thermoelastic stress analysis for lenses and their mounts to confirm the physical safety of the lens materials. We also conducted the global structure analysis for various gravitational orientations to verify the image stability requirement during the operation of the telescope and the instrument. In this article, we present the opto-mechanical detailed design of G-CLEF FCC and describe the consequence of the numerical finite element analyses for the design.

클라우드 컴퓨팅을 이용한 유시티 비디오 빅데이터 분석 (An Analysis of Big Video Data with Cloud Computing in Ubiquitous City)

  • 이학건;윤창호;박종원;이용우
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제15권3호
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    • pp.45-52
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    • 2014
  • 유비쿼터스 시티(유시티)에서는 수많은 비디오 카메라들이 설치된다. 이렇게 설치된 많은 카메라로부터 대용량의 비디오 데이터가 실시간으로 끊임없이 발생하고 유시티의 관리 시스템으로 전달된다. 유시티의 다양한 서비스들을 뒷받침하기 위해서는 이러한 비디오 데이터를 저장하고, 이렇게 저장된 대용량의 비디오 데이터를 분석할 수 있는 방법과 관리 시스템이 요구된다. 그래서, 이 논문에서는 클라우드 컴퓨팅을 기반으로 한 유시티 비디오 관리 시스템을 제안한다. 또한, 근래 주목받고 있는 데이터 병렬처리 프레임워크인 Hadoop MapReduce를 이용하여 이러한 빅데이터 비디오를 분석하는 방법을 제안하고, 이에 따른 우리의 성능 평가를 소개한다.