[논문]위성자료의 시계열 특성에 기반한 실시간 자료 재구축

정명희; 이상훈; 장석우

doi:10.5762/kais.2018.19.8.329

위성자료의 시계열 특성에 기반한 실시간 자료 재구축
Reconstruction of Remote Sensing Data based on dynamic Characteristics of Time Series Data 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.19 no.8, 2018년, pp.329 - 335

정명희 (안양대학교 소프트웨어학과) , 이상훈 (가천대학교 산업경영공학과) , 장석우 (안양대학교 소프트웨어학과)

초록
AI-Helper

여러 응용 분야에서 널리 활용되고 있는 위성영상은 지표면을 모니터링 하는데 매우 유용한 자료원이다. 위성자료는 원격 센서를 통해 획득되기 때문에 자료 획득시의 구름이나 에어로졸과 같은 관측 기상 상태나 센서 오작동상태에 따라 많은 노이즈와 에러가 포함되어 있다. 자료의 정확성은 자료 분석 결과의 정확성과 신뢰도에 영향을 주기 때문에 고품질 자료를 위한 노이즈 제거 및 자료 복원은 중요한 전처리(preprocessing) 과정이다. 본 연구에서는 다중주기 하모닉 모형을 이용하여 위성자료의 시계열적 동적 특성을 모형화하고 자료의 공간적 상관관계를 고려하여 적응적으로 자료복원을 수행하는 재구축 시스템을 제안하고 있다. 다중 주기에 기반을 둔 모형은 단일 주기보다 지표면의 연간 변화뿐 아니라 계절적 변화와 같이 내부적인 변화 패턴을 모형화 하는데 적합하다. 또한 기존에 제안된 복원 방법은 일정 기간의 전체 자료에 대한 복원 방법으로 실시간 복원법이 아니지만 제안된 방법은 실시간 자료 복원이 가능하여 위성자료 실시간 재구축을 위한 전처리 시스템의 알고리즘으로 활용될 수 있다. 제안된 방법은 먼저 시뮬레이션 자료를 통해 성능이 평가되었고 2011부터 2016년까지 6년간의 MODIS NDVI 자료에 적용하여 평가되었다. 실험 결과는 제안된 자료 복원 시스템이 위성영상 자료 분석을 위한 고품질 자료 재구축 방법으로 매우 유용함을 보여주고 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

Satellite images, which are widely used in various applications, are very useful for monitoring the surface of the earth. Since satellite data is obtained from a remote sensor, it contains a lot of noise and errors depending on observation weather conditions during data acquisition and sensor malfunction status. Since the accuracy of the data affects the accuracy and reliability of the data analysis results, noise removal and data restoration for high quality data is important. In this study, we propose a reconstruction system that models the time dependent dynamic characteristics of satellite data using a multi-period harmonic model and performs adaptive data restoration considering the spatial correlation of data. The proposed method is a real-time restoration method and thus can be employed as a preprocessing algorithm for real-time reconstruction of satellite data. The proposed method was evaluated with both simulated data and MODIS NDVI data for six years from 2011 to 2016. Experimental results show that the proposed method has the potentiality for reconstructing high quality satellite data.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

제안된 자료 복원 및 재구축 알고리즘의 성능은 먼저 시뮬레이션 자료를 이용하여 정량적으로 평가되었다. 또한 MODIS NDVI 실제 자료에도 적용되어 평가되었는데 2011년부터 2016년까지 6년간의 영상 크기 4380x2580의 한반도를 포함하는 총 2,190개의 자료를 사용하여 알고리즘의 유효성을 검증하고자 하였다.
본 연구는 시계열 위성자료의 동적 특성을 기반으로 실시간으로 노이즈나 미 관측 자료를 복원하여 고품질 자료를 재구축하는 방법론을 제안하고 있다. 제안된 방법은 2차 다항식을 이용한 동적 합성을 통해 노이즈를 제거하고 시간적인 동적 패턴을 추적하여 자료를 복원하는 적응적 과정으로 구성되어 있다.
본 연구에서는 MODISNDVI 시계열 자료의 시간에 따른 변화 패턴을 모형화하고 동적 합성(dynamic compositing) 과정의 적응적(adaptive) 방법으로 고품질의 시계열 자료를 재구축하는 방법론이 연구되었다. 지표면의 생·물리학적 과정과 연관된 현상은 기후와 연관되어 있기 때문에 시간에 따른 변화는 일반적으로 계절적 특성을 보인다.

제안 방법

제안된 자료 복원 시스템은 미 관측 자료에 대한 추정치를 산정하고 노이즈가 없는 원 자료에 대한 예측치를 지속적으로 추정해 가는 필터로 구성된 적응적 과정(adaptive process)으로 이루어져 있다. 노이즈 자료와 미 관측 자료는 그 지점에서의 자료의 시간적 흐름 패턴을 추적하여 2차 다항식을 이용해 동적 합성을 통해 복원하고 하모닉 모형을 이용해 추정치를 예측해 간다[11-13]. Fig.
다음은 노이즈 자료에 대한 테스트를 위해 맑은 날씨 50%, 흐린 날씨 25%의 시계열과 맑은 날씨 30%, 흐린 날씨 35%의 5년 시계열 자료를 시뮬레이션 하였고 4주기의 하모닉 모형을 적용하여 시계열 패턴을 추적하여 결과를 비교하였다. Fig.
동적 합성을 통해 복원된 자료에서 Point-Jacobian iteration MAP 필터를 통해 공간적 상관성이 제거된 후 노이즈 없는 원본 자료 값이 추정된다[13].다음은 단위 기간마다 하모닉 모형을 적용하여 불완전한 시계열 관측 자료를 재구축하는데 최종 재구축된 값은 정적 합성과 적응 하모닉 모형으로 추정된 값 중에서 더 큰 값을 선택하는 합성 방식을 사용한다.
제안된 알고리즘은 16-day MVC 적용 결과와 같은 패턴을 보여주는 것을 확인할 수 있고 16-day MVC 결과에도 여전히 많은 노이즈가 있는 것을 고려할 때 제안된 결과는 노이즈를 제거하고 미 관측 자료를 복원하여 고품질 자료를 구축할 수 있음을 확인해 주고 있다. 또한 지금까지의 발표된 재구축 방법들은 일정 기간 자료 전체에 알고리즘을 적용하여 주어진 자료 전체를 재구축하는 방법이지만 본 연구에서 제안된 알고리즘은 실시간으로 입력 데이터에 적용하여 실시간 자료 복원이 가능한 방법이다.
먼저 시뮬레이션 자료를 이용하여 제안된 자료 재구축 알고리즘을 테스트하였다. 자료는 내부적으로 3개 주기(1년, 6개월, 3개월)로 구성된 2개의 하모닉 모형으로 5년간 일일(daily) 자료 총 1825개의 자료를 시뮬레이션 하였다.
적응적 과정에서 다항식과 하모닉 모형의 파라미터들은 exponentially-weighted least-squares 방법을 이용해 연속적으로 업데이트되면서 주어진 자료에 맞는(fitting) 파라미터를 추정해 간다[11-12]. 먼저 일정 단위 기간의 관측 값 중에서 가장 큰 값을 선택하는 정적 합성을 수행하고 이 값에 대해 2차 적응 다항식 모형을 사용해 미관측 혹은 노이즈 자료를 연속적으로 복원하는 동적 합성을 수행한다. 동적 합성을 통해 복원된 자료에서 Point-Jacobian iteration MAP 필터를 통해 공간적 상관성이 제거된 후 노이즈 없는 원본 자료 값이 추정된다[13].
본 연구에서 제안된 재구축 시스템은 적응적으로 피드백 과정을 통해 시계열의 동적 특징을 지속적으로 시간을 따라가면 추정하는 방법으로 실시간 자료 복원이 가능하다. 따라서 향후 위성자료를 획득하여 가공하는 전처리 과정이나 실시간 고품질 자료 공급, 실시간 모니터링에 그 활용도가 클 것으로 기대된다.
자료는 내부적으로 3개 주기(1년, 6개월, 3개월)로 구성된 2개의 하모닉 모형으로 5년간 일일(daily) 자료 총 1825개의 자료를 시뮬레이션 하였다. 이때 시계열 자료 동적 커브의 변화를 주기 위해 처음 3년과 마지막 2년의 파형은 다른 파라미터를 사용하여 시뮬레이션 하였다.
이렇게 시뮬레이션된 자료의 동적 패턴을 추정하기 위해 재구축 시스템 필터는 7 주기(연간, 6개월, 3개월, 2개월, 1개월, 2주, 1주)의 하모닉 모형을 사용하여 적응적으로 패턴을 추정하였다. Fig.
본 연구는 시계열 위성자료의 동적 특성을 기반으로 실시간으로 노이즈나 미 관측 자료를 복원하여 고품질 자료를 재구축하는 방법론을 제안하고 있다. 제안된 방법은 2차 다항식을 이용한 동적 합성을 통해 노이즈를 제거하고 시간적인 동적 패턴을 추적하여 자료를 복원하는 적응적 과정으로 구성되어 있다. 제안된 알고리즘에서 사용된 다중 주기 하모닉 모형은 연간 변화 패턴을 가지고 특히 계절적 특성을 갖는 시계열 자료의 동적 패턴을 추정하는데 효과적인 모형이다.
제안된 자료 복원 및 재구축 알고리즘의 성능은 먼저 시뮬레이션 자료를 이용하여 정량적으로 평가되었다. 또한 MODIS NDVI 실제 자료에도 적용되어 평가되었는데 2011년부터 2016년까지 6년간의 영상 크기 4380x2580의 한반도를 포함하는 총 2,190개의 자료를 사용하여 알고리즘의 유효성을 검증하고자 하였다.
제안된 자료 복원 시스템은 미 관측 자료에 대한 추정치를 산정하고 노이즈가 없는 원 자료에 대한 예측치를 지속적으로 추정해 가는 필터로 구성된 적응적 과정(adaptive process)으로 이루어져 있다. 노이즈 자료와 미 관측 자료는 그 지점에서의 자료의 시간적 흐름 패턴을 추적하여 2차 다항식을 이용해 동적 합성을 통해 복원하고 하모닉 모형을 이용해 추정치를 예측해 간다[11-13].
이러한 과정에서 재구축 시스템을 구성하는 모형들은 적응 지수를 사용하여 지난 정보를 버리고 현재에 가까운 정보만을 취하면서 반복적으로 같은 과정을 수행하는 데 시간이 지남에 따라 모형들은 주어진 자료에 적응적으로 fitting되어 간다[14]. 제안된 적응 재구축 시스템은 반복적인 피드백 과정을 거쳐 일정 단위 기간 간격을 사용하여 자료를 실시간으로 복원한다.

대상 데이터

먼저 시뮬레이션 자료를 이용하여 제안된 자료 재구축 알고리즘을 테스트하였다. 자료는 내부적으로 3개 주기(1년, 6개월, 3개월)로 구성된 2개의 하모닉 모형으로 5년간 일일(daily) 자료 총 1825개의 자료를 시뮬레이션 하였다. 이때 시계열 자료 동적 커브의 변화를 주기 위해 처음 3년과 마지막 2년의 파형은 다른 파라미터를 사용하여 시뮬레이션 하였다.
제안된 재구축 시스템을 2011년부터 2016년까지의 일일 MODIS NDVI 자료에 적용하였다. NDVI는 MODIS 36개 밴드 중 밴드 1과 2를 이용하여 생성되었다[1].

이론/모형

하모닉 모형(harmonic model)은 복잡한 파형을 정현파 성분(sinusoidal component)의 합으로 나타내어 수준, 주기, 진폭, 위상 4가지 요소를 통해 변이를 분석하는 방법으로 지표에서 관찰되는 계절적 변화 양상을 모형화하기 위해 사용되었다[10]. 다중 주기 하모닉 모형의 파라미터는 각 주기마다 exponentially-weighted least-squares 필터를 이용하여 적응적 방법으로 추정되었다.
3의 결과에서 알 수 있듯이 하모닉 추정은 처음 3년 패턴에서는 추정 정확성이 떨어지는 것을 볼 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 이동 데이터 윈도우 기법을 적용하여 윈도우 내에서 가장 큰 자료값을 대표로 사용하는 MVC 기법을 적용하였다. 그 결과 Fig.

성능/효과

이러한 문제를 해결하기 위해 이동 데이터 윈도우 기법을 적용하여 윈도우 내에서 가장 큰 자료값을 대표로 사용하는 MVC 기법을 적용하였다. 그 결과 Fig. 4에서 보듯이 알고리즘 적용 시 변동 패턴에 대한 추정 성능은 단일 데이터를 사용하여 알고리즘을 적용하는 것보다 이동 윈도우 기법과 같이 자료의 연속성을 이용하는 것이 더 효과적인 것을 알 수 있다.
제안된 방법은 2차 다항식을 이용한 동적 합성을 통해 노이즈를 제거하고 시간적인 동적 패턴을 추적하여 자료를 복원하는 적응적 과정으로 구성되어 있다. 제안된 알고리즘에서 사용된 다중 주기 하모닉 모형은 연간 변화 패턴을 가지고 특히 계절적 특성을 갖는 시계열 자료의 동적 패턴을 추정하는데 효과적인 모형이다.
6과 7에는 NASA가 16-day MVC 기법을 적용하여 제공하는 NDVI 연평균 영상 자료와 제안된 방법을 적용하여 획득된 연평균 영상 자료가 비교되어 있다. 제안된 알고리즘은 16-day MVC 적용 결과와 같은 패턴을 보여주는 것을 확인할 수 있고 16-day MVC 결과에도 여전히 많은 노이즈가 있는 것을 고려할 때 제안된 결과는 노이즈를 제거하고 미 관측 자료를 복원하여 고품질 자료를 구축할 수 있음을 확인해 주고 있다. 또한 지금까지의 발표된 재구축 방법들은 일정 기간 자료 전체에 알고리즘을 적용하여 주어진 자료 전체를 재구축하는 방법이지만 본 연구에서 제안된 알고리즘은 실시간으로 입력 데이터에 적용하여 실시간 자료 복원이 가능한 방법이다.

후속연구

본 연구에서 제안된 재구축 시스템은 적응적으로 피드백 과정을 통해 시계열의 동적 특징을 지속적으로 시간을 따라가면 추정하는 방법으로 실시간 자료 복원이 가능하다. 따라서 향후 위성자료를 획득하여 가공하는 전처리 과정이나 실시간 고품질 자료 공급, 실시간 모니터링에 그 활용도가 클 것으로 기대된다.
원격탐사자료는 일정에 따라 반복적이고 지속적으로 수집되기 때문에 단기 현상뿐 아니라 중장기적인 차원에서 지표면 변화를 모니터링하고 환경을 감시하는 중요한 정보원이다. 특히 고 시간 해상도(수집 간격이 1일 이내)의 다중 분광 위성자료는 상대적으로 낮은 공간 해상도를 가지고 있지만 지구의 생물리학적 과정에 관한 연구에 매우 유용한 공간 및 시간적 정보를 제공해 준다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	위성자료가 원격 센서를 통해 획득됨에 따라 포함되는 사항은?	여러 응용 분야에서 널리 활용되고 있는 위성영상은 지표면을 모니터링 하는데 매우 유용한 자료원이다. 위성자료는 원격 센서를 통해 획득되기 때문에 자료 획득시의 구름이나 에어로졸과 같은 관측 기상 상태나 센서 오작동상태에 따라 많은 노이즈와 에러가 포함되어 있다. 자료의 정확성은 자료 분석 결과의 정확성과 신뢰도에 영향을 주기 때문에 고품질 자료를 위한 노이즈 제거 및 자료 복원은 중요한 전처리(preprocessing) 과정이다.
	원격탐사 영상 자료의 시간에 따른 동적 변화를 계절적 특성 모형화로 설명할 수 있는 이유는?	본 연구에서는 MODISNDVI 시계열 자료의 시간에 따른 변화 패턴을 모형화하고 동적 합성(dynamic compositing) 과정의 적응적(adaptive) 방법으로 고품질의 시계열 자료를 재구축하는 방법론이 연구되었다. 지표면의 생·물리학적 과정과 연관된 현상은 기후와 연관되어 있기 때문에 시간에 따른 변화는 일반적으로 계절적 특성을 보인다. 따라서 원격탐사 영상 자료의 시간에 따른 동적 변화는 계절적 특성을 모형화하여 설명할 수 있다[8-9].
	하모닉 모형은 어떤 방법인가?	따라서 원격탐사 영상 자료의 시간에 따른 동적 변화는 계절적 특성을 모형화하여 설명할 수 있다[8-9]. 하모닉 모형(harmonic model)은 복잡한 파형을 정현파 성분(sinusoidal component)의 합으로 나타내어 수준, 주기, 진폭, 위상 4가지 요소를 통해 변이를 분석하는 방법으로 지표에서 관찰되는 계절적 변화 양상을 모형화하기 위해 사용되었다[10]. 다중 주기 하모닉 모형의 파라미터는 각 주기마다 exponentially-weighted least-squares 필터를 이용하여 적응적 방법으로 추정되었다.

참고문헌 (24)

Y. Lee, K. Lee, I. Seo, S. S. Ko, "Efficient Satellite Mission Scheduling Problem Using Particle Swarm Optimization", Journal of the Society of Korea Industrial and Systems Engineering, Vol.39, No.1, pp.56-63, 2016. DOI: https://dx.doi.org/10.11627/jkise.2016.39.1.056

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H. B. Kim, H. S. Kim, "Optimal Satellite Constellation Design for Korean Navigation Satellite System", Journal of the Society of Korea Industrial and Systems Engineering, Vol.39, No.3, pp.1-9, 2016. DOI: https://dx.doi.org/10.11627/jkise.2016.39.3.001

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L. M. Hwang, B. J. Lee, B. G. Yeo, J. P. Cho, K. S. Kim, "Link Relay H-ARQ mode for Throughput improvement in a Satellite Communication network", The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication, Vol.16, No.1, pp.121-127, 2016. DOI: https://dx.doi.org/10.7236/JIIBC.2016.16.1.121

원문보기 상세보기
J. Lee, J. Lim, D. Ga, "A Study on Coaxial-Structure Waveguide High-Order Mode Coupler of Ku-Band satellite tracking system for UAV", The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication, Vol.16, No.2, pp.93-99, 2016. DOI: https://dx.doi.org/10.7236/JIIBC.2016.16.2.93

원문보기 상세보기
S. Kim, S. Park, "Design and fabrication of SSPA module in Ku band for satellite terminals", The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication, Vol.16, No.4, pp.59-64, 2016. DOI: https://dx.doi.org/10.7236/JIIBC.2016.16.4.59

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J. Y. Jeong, J. H. Park, J. M. Woo, "Design of active beam steering antenna mounted on LEO small satellite", The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication, Vol.16, No.5, pp.197-203, 2016. DOI: https://dx.doi.org/10.7236/JIIBC.2016.16.5.197

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C. U. Baek, J. W. Jung, "A Study on Optical High-Throughput Efficiency Methods for Digital Satellite Broadcasting System", The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication, Vol.17, No.3, pp.63-69, 2017. DOI: https://dx.doi.org/10.7236/JIIBC.2017.17.3.63

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Y. M. Lee, J. S. Shin, "Design of VHF Band Meander Sleeve Monopole Antenna for Satellite Communications", The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication, Vol.17, No.5, pp.91-96, 2017. DOI: https://dx.doi.org/10.7236/JIIBC.2017.17.5.91

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NASA, MODIS, Key instrument aboard the Terra (originally known as EOS AM-1) and Aqua (originally known as EOS PM-1) satellites, Available From: https://modis.gsfc.nasa.gov/ (accessed Jul., 20, 2018)
P.S. Beck, C. Atzberger and K.A. Hogda, "Improved monitoring of vegetation dynamics at very high latitudes: A new method using MODIS NDVI," Remote Sensing of Environment, Vol. 100, pp.321-334 2006. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rse.2005.10.021

상세보기
P.J. Sellers, C.J. Tucker, G.J. Collatz, S.O. Los, C.O. Justice, and D.A. Dazlich, "A global $1^{\circ}$ by $1^{\circ}$ NDVI data set for climate studies. Part 2: The generation of global fields of terrestrial biophysical parameters from the NDVI ," International Journal of Remote Sensing, Vol. 151, pp. 3519-3545, 1994. DOI: https://doi.org/10.1080/01431169408954343

상세보기
A.R. Huete, K. Didan and T. Miura, "Overview of the radiometric and biophysical performance of the MODIS vegetation indices.," Remote Sensing of Environment, Vol. 83, pp. 195-213, 2002. DOI: https://doi.org/10.1016/s0034-4257(02)00096-2

상세보기
J. D. Wim, L. Van, A. R. Huete and T. W. Laing, "MODIS Vegetation Index Compositing Approach: A Prototype with AVHRR Data," Remote Sensing of Environment, Vol. 69, pp. 264-280, 1999. DOI: https://doi.org/10.1016/s0034-4257(99)00022-x

상세보기
J. N. Hird and G. J. McDermid, "Noise reduction of NDVI time series: An empirical comparison of selected techniques," Remote Sensing of Environment, Vol. 113, pp. 248-258, 2009. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rse.2008.09.003

상세보기
J. Gu, X. Li, C. Huang and G. S. Okin, "Simplified data assimilation method for reconstructing time-series MODIS NDVI data," Advanced Space Research, Vol. 44, pp. 501-509, 2009. DOI: https://doi.org/10.1109/igarss.2008.4779536
P. Jonsson and L. Eklundh, "Seasonality extraction by function fitting to time series of satellite sensor data," IEEE Trans. of Geoscience Remote Sensing, Vol. 40, No. 8, pp. 1824-1832, 2002. DOI: https://doi.org/10.1109/tgrs.2002.802519

상세보기
P. Jonsson and L. Eklundh, "TIMESAT-A program for analyzing time-series of satellite sensor data," Computers and Geoscience, Vol. 30, pp. 833-845, 2004. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cageo.2004.05.006

상세보기
M. E. Jakubauskas, D. R. Legates and J. H. Kastens, "Harmonic Analysis of Time-Series AVHRR NDVI Data," Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, Vol. 67, No. 4, pp. 461-470, 2001.

상세보기
S-H Lee, "Reconstruction and Change Monitoring of Image Series," Korean Journal of Remote Sensing, Vol. 18, pp. 157-170, 2002.
S-H Lee, "Speckle Removal of SAR Imagery Using a Point-Jacobian Iteration MAP Estimation," Korean Journal of Remote Sensing, Vol. 23, pp. 33-42, 2007.

원문보기 상세보기
S-H Lee, "Adaptive Reconstruction of Harmonic Time Series Using Point-Jacobian Iteration MAP Estimation and Dynamic Compositing: Simulation Study," Korean Journal of Remote Sensing, Vol. 24, pp. 79-89, 2008. DOI: https://doi.org/10.7780/kjrs.2014.30.6.12

원문보기 상세보기
S-H Lee, "Adaptive Reconstruction of Multi-periodic Harmonic Time Series with Only Negative Errors: Simulation Study," Korean Journal of Remote Sensing, 26(6), pp.721-730, 2010. DOI: https://doi.org/10.1109/igarss.2011.6049230

원문보기 상세보기
M. Jung and E. Chang, "NDVI-based land-cover change detection using harmonic analysis," International Journal of Remote Sensing, Vol. 36. No. 4, pp. 1097-1113 2014. DOI: https://doi.org/10.7780/kjrs.2013.29.4.1

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P. Bloomfield, Fourier analysis of time series: An introduction, Wiley, NY, 1976.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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