시크제네시스(SeqGenesis)는 2011년 7월 설립된 대전소재 생물정보분석 전문기업으로, 국가 연구기관에서 다수 미생물, 인간, 동물, 식물에 대한 오믹스 통합 데이터베이스 및 생물정보 분석 플랫폼 개발, 영양유전체 연구지원 시스템 구축, 분석알고리즘 개발 등 다양한 생물정보분석에 대한 경력을 가진 전문연구원으로 구성되어 있다. 현재 차세대시퀀싱(NGS)데이터 분석, 마이크로바이옴(microbiome) 분석, 고밀도 마이크로어레이 프로브 디자인 및 분석, 생물 정보 컨설팅, 오믹스 데이터베이스 구축 등 연구 지원 파트너로서 생물정보분석 서비스를 하고 있다.
This paper investigated the new calibration algorithm of a straight-type five-hole pressure probe for measuring three-dimensional flow velocity components. This new calibration algorithm was used for velocity data reduction from the calibration map and based on the combination of a look-up, a binary search algorithm and a geometry transformation including the translation and reflection of nodes in a calibration map. The calibration map was expanded up to the application angle, ${\pm}55^{\circ}$ of a probe. This velocity data reduction method showed a perfect performance without any kind of interpolating errors in calculating yaw and pitch angles from the calibration map. Moreover, when it was applied to an actual flow field including a swirling flow, a good result came out on the whole.
This paper shows the development process of a straight-type five-hole pressure probe for measuring three-dimensional flow velocity components. The data reduction method using a bi-cubic curve-fitting program in a new calibration map was introduced in this study. This new calibration map can be applied up to the application angle, ${\pm}55^{\circ}$ of a probe. As a result, for the application angle of ${\pm}45^{\circ}$, an error for yaw and pitch angles appeared from $-1.76^{\circ}\;to\;1.83^{\circ}$ and from $-1.91^{\circ}\;to\;1.75^{\circ}$, respectively. Moreover, an error for a vector magnitude and a static pressure compared with a dynamic one showed from -7.83% to 4.87% and from -0.73 to 0.77, respectively. Even though this data reduction method showed unsatisfactory errors in a vector magnitude, it resulted in an easy and simple application method. Especially, when it was applied to an actual flow field including a swirling flow, a good result came out on the whole. However, in order to obtain a better result, it is thought that a more sophisticated interpolation method needs to be introduced.
연장된 앞전을 갖는 삼각날개 위에서 시위방향의 여러 위치에서 3축 hot 필름 풍속계를 사용하여 속도장 데이터를 획득하였다. 속도장 데이터는 받음각 24도와 32도에 대하여 중심 시위선을 기준으로 한 레이놀즈수 $1.76{\times}10^6$에서 날개면에 수직한 유동단면에서 측정하였다. 3축 hot 필름 프로브에 의한 세 가지 속도 성분을 측정함으로써 연장된 앞전을 갖는 삼각날개에서의 와류장을 정량적으로 분석할 수 있었다. 날개 와류와 LEX 와류는 평균 축방향 속도가 국소 최고 속도를 갖는 영역에 존재하였다. 아울러, 앞전 근처의 날개면 위에서 주와류와 반대 방향으로 회전하는 이차와류의 생성을 관찰할 수 있었다. 측정 프로브의 유동장에의 삽입은 와류 중심 위치에 크게 영향을 주지 않음을 알 수 있었다.
비행속력 및 받음각과 옆미끄럼각을 측정할 수 있는 플러시 대기자료측정장치를 소형의 무인항공기를 대상으로 설계/제작하였다. 동체 노즈콘 표면에 4개 압력 측정점과 5개 압력 측정점의 2가지 타입으로 플러시 압력공들을 만들었다. 플러시 압력공의 교정 압력 데이터는 전기체를 전산유체해석 코드로 계산하여 구축하였다. 교정압력 데이터로부터 받음각, 옆미끄럼각, 전압계수, 정압계수는 4차 다항식으로 표현하고, 최소자승법으로 교정계수 행렬을 구하였다. 비행시험 결과 4개 플러시 압력공 및 5개 플러시 압력공을 이용하여 예측된 비행속력, 받음각과 옆미끄럼각은 비교를 위해 장착한 5-압력공 프로브로 예측된 것과 잘 일치하였으며, 특히 4개의 압력공으로 5개 압력공과 거의 동일한 결과를 얻을 수 있었다.
GPS가 탑재된 차내 단말기, 스마트폰에서 방대하게 수집되는 초 단위 위치(위·경도) 데이터는 교통 분야에 다양하게 활용되고 있다. 이러한 데이터는 공공의 교통관련 의사결정자들과 교통서비스를 개발·제공하는 민간회사들에게 운전자들의 행태와 교통흐름을 미시적으로 파악할 수 있게 한다. 특히, 속도 데이터는 통행시간 예측에 주요한 정보로 활용되며, 해상도 높은 데이터 기반의 고차원 서비스 개발에 이용되고 있어 신뢰성있는 정보의 확보가 요구된다. 그럼에도 불구하고 링크별 속도 산출 시 각기 다른 저장, 수집주기 등을 기준으로 사용하고 있어 정보 활용에 있어 신뢰성을 담보하기 어렵다. 본 연구의 목적은 차내 단말기를 장착한 프로브차량 데이터를 수집해 링크 공간평균속도를 산출하고 동일 구간 및 시간대의 영상기반 공간평균속도와 비교분석을 통해 오차율을 도출하는 것이다. 수집주기와 실제 속도 상황에 따른 오차율을 분석한 결과 8초 이내 수집주기에서 95% 신뢰수준을 보였으며 이를 공간평균속도 산출 시 신뢰성확보를 위한 적정 수집 주기로 제안했다. 해당 결과는 향후 커넥티드 환경에서 수집될 핵심 정보들의 신뢰성 확보와 서비스 개발 시 기초 정보로 활용될 것으로 기대해본다.
본 연구의 목적은 작은 부위의 종양 또는 수술후 잔여종양을 검출할 수 있는 소형 고성능 영상용 감마프로브를 개발하는 것이다. 감마프로브의 검출기 시스템을 위해 위치민감형 광전자증배관(PSPMT)을 사용하였고, -1000V의 고전압을 공급하였다. 섬광체는 직영 7.62cm, 두께 9.5mm인 NaI(Tl)를 사용하였으며, 광학그리스를 이용하여 NaI(Tl)와 PSPMT를 접합시켰다. 조준기는 평형육각구멍조준기로써 직경 1.3mm, 격벽 두께 0.22mm, 그리고 길이 40mm이었다. 신호처리시스템은 위치신호처리와 트리거신호처리로 구분되며, 위치신호처리는 전단증폭기, 주증폭기를 거쳐 가산, 감산, 제산신호회로를 이용하여 얻었고, 트리거신호는 가산증폭기, 일정분획식별기 그리고 게이트 모듈을 이용하여 얻었다. 데이터 획득은 Gamma-PF 인터페이스 보드를 경우유하여 PIP 소프트웨어와 펜티엄 PC에 제어되었다. 영상연구를 위해 점선원을 이용하여 장균이도 영상과 슬릿마스크 영상을 얻었다. 그리고 조준기를 사용하여 두 개의 구멍팬텀 영상을 얻었다. 고유공간분해능은 3.97mm이었으며, 시스템 공간분해능은 5.97mm이었다. PSPMT를 이용하여 개발한 소형 감마프로브에 의해 획득된 팬텀영상은 좋은 영상질을 보여주었으며, 임상적용을 위해서는 영상특성의 최적화 연구가 계속되어야할 것으로 생각된다.
본 논문에서는 압력 온도 센서를 이용하여 수면자의 수면상태를 인식하고 이를 감지할 수 있는 수면상태 감지 시스템을 제안하였다. 기존의 수면상태를 측정하는 방법에 있어 문제점으로 들 수 있는 고가의 장비, 측정의 불편 등을 해소하기 위해 사용이 간단한 Straingage 타입의 압력센서와 프로브 타입의 온도센서를 이용하여 저비용의 효율적인 시스템을 구현 하였고, 수면 매트에 실세 적용하여 그 유효성을 평가하였다. 제안된 시스템은 압력 온도센서를 이용해 수면 매트부, 센싱데이터를 감지 수집하여 수신된 데이터를 증폭하는 수면상태 감지정보 시스템부로 구성되었다. 시스템 구축을 위해 먼저, 수면 매트부는 비접촉 방식의 압력 온도 센서를 사용하였고, 수면상태 감지정보 시스템부는 미세한 변화를 보이는 데이터를 차등 증폭기 원리를 이용하여 증폭하였다. 센서가 수면자에 의해 변환할 때 발생되는 아날로그 신호를 검출 증폭한 후 감지하는 시스템이다. 본 연구에서 세안한 수면상태 감지 시스템을 이용하여 개인생환 습관인 수면시간을 실시간으로 감지하고 데이터화하여 수면자의 수면 상태를 파악하여 건강한 수면을 위한 방법을 권고할 수 있다. 향후 감지된 데이터를 이용해 실시간으로 가족들의 수면상태를 알릴 수 있는 헬스케어 모바일 응용 서비스로도 활용이 기대된다.
본 연구는 첨단운전자보조시스템(Advanced Driver Assistance System, ADAS)이 빠르게 보급됨에 따라 표본 프로브 차량에 설치된 ADAS로부터 얻은 개별차량의 궤적 데이터와 전방차량과의 차두거리 데이터를 이용하여 연속류의 교통밀도를 추정 및 분석하는 것을 목적으로 한다. 과거 연속류 교통밀도는 주로 차량검지시스템(Vehicle Detection System, VDS)에서 수집되는 교통량, 속도, 점유율 등의 데이터를 가공하여 추정되거나, CCTV등의 영상정보를 활용하여 직접 차량 대수를 계수하여 추정되었다. 이러한 방식은 교통밀도 추정의 공간적 제약이 있고, 교통 혼잡시 추정의 신뢰도가 낮다는 한계를 보였다. 이에 본 연구에서는 선행연구의 한계를 극복하기 위해 ADAS로부터 수집된 개별차량 궤적 데이터와 차두거리 정보를 활용하여 도로의 공간을 검지하고 일반화된 밀도(Generalized Density)방식을 이용하여 시공간적 교통밀도를 추정한다. 이에 따라 ADAS차량의 표본율에 따른 교통밀도 추정의 정확도를 분석한 결과, 30%의 표본율일 경우 교통밀도 참 값과 약 90% 일치하는 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구는 향후 ADAS 및 자율주행차량이 혼재되는 도로 상황에서 신뢰도 높은 교통밀도 추정을 가능하게 하며 효율적인 교통운영관리에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
GPS를 탑재한 프로브차량에 의해 수집되는 교통정보(구간통행속도)는 차량검지기와 같이 특정링크에 대하여 연속적으로 교통정보를 수집하는 방식이 아니다. 따라서 단속교통류 구간에서 신호시간 등의 영향으로 수집되는 정보의 안정성과 대표값 등에 문제점이 있다. 본 연구는 GPS를 장착한 프로브차량에 의해 수집된 구간통행속도 데이터를 필터링하는 방법을 개발하는데 목적이 있다. 시간간격별로 수집되는 데이터에 대하여 사분위편차와 관리도에 의해 이상치를 제거하였다. 사분위편차를 적용한 결과는 제거율이 $0{\sim}3.7%$ 이고, 개별 관리도에 의한 결과는 제거율이 $0.3{\sim}7.2%$ 이었다. 두 방법 모두 교통소통이 원활한 새벽시간 대에 이상치 제거율이 낮고, 낮 시간대에 이상치 제거율이 높은 것으로 나타났다. 문제점으로 지적되는 것은 모형에 충실할 경우 Low Bound에서 이상치의 제거기준이 낮게 설정되는 것이다. 따라서 시스템 운영과정에서 경험적인 사항이 반영되어져야 할 것으로 검토된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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