나머지 정적보정 기법중에서 가장 많이 쓰이는 주행시간 분해기법과 겹쌓기제곱 최대화기법의 적용성을 육상 탄성파자료에서 비교 검토하였다. 모든 발파점과 수신점에 대한 임의의 나머지 정적보정값(시간차이)과 무작위 잡음이 포함된 모델자료에서 겹쌓기제곱 최대화기법은 주행시간 분해기법에 비해 흐트러진 반사 이벤트를 정확히 정렬시키고 보정과정에서 출력된 발파점과 수신점의 정적보정 그래프가 입력된 값과 거의 같은 진폭으로 역전된다는 점에서 신호대잡음이 작은 자료의 반사면 향상에 보다 효과적이었다. 나머지 정적보정에 적합한 입력인자(최대허용 시간차이, 상관창, 반복횟수)들은 공통중간점 자료외에 공통발파점 겹쌓기자료와 공통수신점 겹쌓기자료에 대한 연속 테스트를 거쳐 효과적으로 진단할 수 있었다. 나머지 정적보정에 앞서 송수신점의 높이보정 및 풍화대 깊이보정을 실시하여 장파장 시간차이를 제거하고 진동수-파수 필터링, 예측곱풀기, 시간변화 빛띠흰색화로 잡음을 줄여 교차상관의 오차를 최소화시킨다. 또한 나머지 정적보정후 수직시간차 역보정을 거쳐 속도를 재분석하여 겹쌓기한 결과 저류층을 포함한 반사면들의 향상된 연속성 및 분해능을 확인할 수 있었다.
Malondialdehyde (MDA), used as an oxidative stress marker, is commonly assayed by measuring the thiobarbituric acid reactive substances (TBARS) using HPLC, as an indicator of the MDA concentration. Since the HPLC method, though highly specific, is time-consuming and expensive, usually it is not suitable for the rapid test in large-scale environmental epidemiologic surveys. The purpose of this study is to develop a simple and rapid method for estimating TBARS levels by using a multiple regression equation that includes TBARS levels measured with a microplate reader as an independent variable. Twelve hour urine samples were obtained from 715 subjects. The concentration of TBARS was measured at three different wavelengths (fluorescence: ${\lambda}-_{ex}$ 530 nm and ${\lambda}-_{em}$ 550 nm; ${\lambda}-_{ex}$ 515 nm and ${\lambda}-_{em}$ 553 nm; and absorbance: 532 nm) using microplate reader as well as HPLC. 500 samples were used to develop a regression equation, and the remaining 215 samples were used to evaluate the validity of the regression analysis. The induced multiple regression equation is as follows: TBARS level (${\mu}M$) = -0.282 + 1.830 ${\times}$ (TBARS level measured with a microplate reader at the fluorescence wavelengths ${\lambda}-_{ex}$ 530 nm and ${\lambda}-_{em}$ 550 nm, ${\mu}M$) -0.685 ${\times}$ (TBARS level measured with a microplate reader at the fluorescence wavelengths ${\lambda}-_{ex}$ 515 nm and ${\lambda}-_{em}$ 553 nm, ${\mu}M$) + 0.035 ${\times}$ (TBARS level measured with a microplate reader at the absorbance wavelength 532 nm, ${\mu}M$). The estimated TBARS levels showed a better correlation with, and are closer to, the corresponding TBARS levels measured by HPLC compared to the values obtained by the microplate method. The TBARS estimation method reported here is simple and rapid, and that is generally in concordance with HPLC measurements. This method might be a useful tool for monitoring of urinary TBARS level in environmental epidemiologic surveys with large sample sizes.
본 연구에서는 오염된 지표면의 화학물질을 탐지하기 위해 라만 라이다 기반의 지표면 화학물질 탐지 시스템을 설계하고 제작하였다. 화학물질에 레이저를 조사하였을 때 나오는 라만 산란광을 측정하여 측정 시료의 분광정보를 얻는 라만 라이다 시스템은 측정 시료의 라만 산란광을 유도하는 레이저를 포함한 송광부와 라만 산란광을 수광하는 수광부, 수광된 광을 파장별로 나눠주는 분광부로 구성된다. 측정거리가 변하여도 수광부에 의해 집광되는 광이 동일한 위치에 집속되도록 code V 시뮬레이터를 사용하여 광학계를 설계하였다. 총 12종의 화학물질이 유리와 콘크리트 위에 있을 때 라만 스펙트럼을 측정하여 비교한 결과 라만 스펙트럼의 특성이 유사하지만, 세기에 차이가 있는 것을 관찰하였다. 고체 시료인 PTFE (polytetra-fluoroethylene)를 사용하여 시스템과의 거리 변화에 따른 라만 스펙트럼의 세기를 비교한 결과 시뮬레이션에서 얻은 거리에 따른 수광 효율과 유사한 것을 확인하였다. 결론적으로 본 시스템을 이용하여 다양한 거리에서도 화학물질의 라만 스펙트럼 측정이 가능함을 확인하였다.
본 연구는 무인항공기 기반 초분광 센서를 활용하여 퇴적물의 함수율에 따른 분광학적 반응 특성을 고찰하고, 비행 고도에 따른 함수율 탐지 효율성을 평가하였다. 이를 위해 다양한 함수율을 가진 퇴적물 시료를 대상으로 40m와 80m 고도에서 400~1000nm 파장 대역의 초분광 영상을 획득하고 분석하였다. 퇴적물의 반사도는 함수율이 증가함에 따라 전반적으로 감소하는 경향을 보였다. 함수율과 반사도 사이의 상관관계 분석 결과, 400~900nm 전 영역에서 강한 음의 상관관계(r < -0.8)를 보였다. 랜덤포레스트 기법을 활용한 함수율 탐지모델 구축 결과, 40m와 80m 고도에서의 탐지 정확도는 각각 RMSE 2.6%, R2 0.92와 RMSE 2.2%, R2 0.95로 나타나 고도 간 정확도 차이가 미미함을 확인하였다. 변수 중요도 분석 결과, 600~700nm 대역이 함수율 탐지에 주요한 역할을 하는 것으로 나타났다. 본 연구는 향후 환경 모니터링 분야에서 효율적인 퇴적물의 수분 관리와 자연재해 예측에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 향미 및 다면적 재래 벼 유전자원에 대하여 근적외선 분광분석법을 이용하여, 현미 및 벼 상태의 향미자원으로부터 spectrum을 획득 후, 아밀로스함량과 단백질함량분석을 하고자 실시하였다. 75점의 향미 및 다면적 재래 유전자원의 현미로부터 측정한 단백질함량의 범위는 3.8-9.3%였으며, 평균 단백질함량은 7.1%이고 아밀로스함량의 범위는 8.5-27.4%였으며, 평균 아밀로스함량은 20.3%이었다. 79점의 향미 및 다면적 재래 유전자원에 대한 벼 상태 및 현미상태에서의 NIR 원시 spectrum을 나타낸 것으로 1,490 nm 이상의 파장범위에서 큰 차이를 보였다. NIR 원시 spectrum을 MPLS방법에 의해서 벼 상태로부터 얻은 spectrum은 1,4,4,1수 처리 방법, 현미상태로부터 얻은 spectrum은 2,4,4,1 수 처리 방법의 결과가 유의성이 높았다. 벼 상태에 대한 MPLS(1,4,4,1)방법에 의한 $R^2$ 및 SEC 값은 protein은 $R^2$ 값이 0.871, SEC 값이 1.37이었고, amylose는 $R^2$값이 0.815, SEC 값이 0.29이었으며, 현미상태의 경우 MPLS(2,4,4,1)방법에 의한 $R^2$ 및 SEC 값은 protein은 $R^2$값이 0.943, SEC값이 0.90이며 amylose는 $R^2$값이 0.859, SEC 값이 0.37로 높은 유의성을 나타내었다. 습식 분석 데이터와 NIR 예측 data에 대한 차이를 살펴보았더니, 평균 단백질 함량의 차이는 벼 상태는 0.06, 현미상태는 0.12 였고, 평균 아밀로스 함량 차이도 벼 상태는 0.33이었고 현미상태는 0.37로 근소한 차이를 보였다.
해수 중에서 클로로필을 포함하는 식물성 플랑크톤 미생물 입자와 그 외 모든 부유입자의 단위 질량 당 광 흡수계수의 크기, 즉 "비흡광계수"는 ocean color 원격탐사 기술개발에서 가장 중요한 요소 중의 하나이다. 분석방법으로는 spectrophotpmeter을 사용한 "젖은 필터법"과 "Kishino법"을 사용하였다. 황해에서는 직접 광학적 관측으로, 지중해에서는 과거의 databank를 활용하여 클로로필(ph)과 부유침전물(ss)의 "비흡광수계수"($a^{*}_{ph}$ 및 $a^{*}_{ss}$)가 분석되었다. 그리고 필터법에서 측정 중 baseline의 변동에 의하여 발생하기 쉬운 측정오차를 제거하기 위한 새로운 분석방법을 제안하였다. 이것은 흡광 스펙트럼의 기울기를 이용한 것으로, 필터 technique 와 Kishno method에서 간혹 발생하는 baseline의 변경을 완전하게 복구할 수 있게 되었다. 식물성 플랑크톤의 광흡수 파장인 440nm에서 분석한 결과, 비흡광계수는 지중해의 빈 영양해에서 큰 값이 얻어졌으며, 서해 및 남해의 부 영양해에서는 아주 낮은 값이 관측되었다. 즉, 관측 값의 범위는 약 0.01 - 0.12 $m^2$/mg 이며, 해수의 영양 등급이 낮을수록 그 값은 증가하는 r서으로 밝혀졌다. 클로로필 농도와 440nm의 비흡광수계수 관계를 희귀 분석한 결과 이들 관계는 지수 함수적으로 표현되며 ($a^{*}_{ph}=0.039 ^{-0.369}$), Bricaud(1995)의 연구결과와 거의 일치되는 것으로 나타났다. 반면에 부유침전물의 비흡광계수는 클로로필 입자와는 다르게 그 자신의 농도와는 별다른 관계를 나타내지 않았다. 그러나 서해 연안해수의 부유침전물의 흡광 스펙트럼의 특징은 Ahn(1990)이 측정한 유상 토양입자의 흡광 스펙트럼과 아주 유사한 거승로 나타났으며 그 값의 범위는 0.005 - 0.08$m^2$/g였다. 그리고 클로로필 입자 보다 훨씬 다양한 침전 부유입자의 광특성은 유기입자와 광물질의 혼합비에 의한 것으로 사료되며 그 외 해수 중에서 생물입자 size 분포 보다 더 광범위한 분포와 다양한 환경(입자의 비중, 해상의 바람, 저질상태, 수심 등)에 의한 것으로 추정되었다.
오늘날 이동통신은 급증하는 데이터 수요에 대응하기 위해서 주로 속도 향상에 초점을 맞추어 발전해 왔다. 그리고 5G 시대가 시작되면서 IoT, V2X, 로봇, 인공지능, 증강 가상현실, 스마트시티 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공하기위한 노력들이 진행되고 있고 이는 우리의 삶의 터전과 산업 전반에 대한 환경을 바꿀 것으로 예상되고 되고 있다. 이러한 서비스를 제공하기위해서 고속 데이터 속도 외에도, 실시간 서비스를 위한 지연 감소 그리고 신뢰도 등이 매우 중요한데 5G에서는 최대 속도 20Gbps, 지연 1ms, 연결 기기 106/㎢를 제공함으로써 서비스 제공할 수 있는 기반을 마련하였다. 하지만 5G는 고주파 대역인 3.5Ghz, 28Ghz의 높은 주파수를 사용함으로써 높은 직진성의 빠른 속도를 제공할 수 있으나, 짧은 파장을 가지고 있어 도달할 수 있는 거리가 짧고, 회절 각도가 작아서 건물 등을 투과하지 못해 실내 이용에서 제약이 따른다. 따라서 기존의 통신망으로 이러한 제약을 벗어나기가 어렵고, 기반 구조인 중앙 집중식 SDN 또한 많은 노드와의 통신으로 인해 처리 능력에 과도한 부하가 발생하기 때문에 지연에 민감한 서비스 제공에 어려움이 있다. 그래서 자율 주행 중 긴급 상황이 발생할 경우 사용 가능한 지연 관련 트리 구조의 제어 기능이 필요하다. 이러한 시나리오에서 차량 내 정보를 처리하는 네트워크 아키텍처는 지연의 주요 변수이다. 일반적인 중앙 집중 구조의 SDN에서는 원하는 지연 수준을 충족하기가 어렵기 때문에 정보 처리를 위한 SDN의 최적 크기에 대한 연구가 이루어져야 한다. 그러므로 SDN이 일정 규모로 분리하여 새로운 형태의 망을 구성 해야하며 이러한 새로운 형태의 망 구조는 동적으로 변하는 트래픽에 효율적으로 대응하고 높은 품질의 유연성 있는 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 SDN 구조 망에서 정보의 변경 주기, RTD(Round Trip Delay), SDN의 데이터 처리 시간은 지연과 매우 밀접한 상관관계를 가진다. 이 중 RDT는 속도는 충분하고 지연은 1ms 이하이기에 유의미한 영향을 주는 요인은 아니지만 정보 변경 주기와 SDN의 데이터 처리 시간은 지연에 크게 영향을 주는 요인이다. 특히, 5G의 다양한 응용분야 중에서 지연과 신뢰도가 가장 중요한 분야인 지능형 교통 시스템과 연계된 자율주행 환경의 응급상황에서는 정보 전송은 매우 짧은 시간 안에 전송 및 처리돼야 하는 상황이기때문에 지연이라는 요인이 매우 민감하게 작용하는 조건의 대표적인 사례라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 자율 주행 시 응급상황에서 SDN 아키텍처를 연구하고, 정보 흐름(셀 반경, 차량의 속도 및 SDN의 데이터 처리 시간의 변화)에 따라 차량이 관련정보를 요청해야 할 셀 계층과의 상관관계에 대하여 시뮬레이션을 통하여 분석을 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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