[논문]시뮬레이션을 통한 군용 망원경 미러 알루미늄 코팅 주기 예측 연구

최효준; 박준수; 이정훈; 오영일

doi:10.5762/kais.2020.21.1.439

시뮬레이션을 통한 군용 망원경 미러 알루미늄 코팅 주기 예측 연구
Military Telescope Mirror Aluminum Re-Coating Prediction Study by Simulation 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.21 no.1, 2020년, pp.439 - 447

최효준 ((주) LIGNex1) , 박준수 ((주) LIGNex1) , 이정훈 ((주) LIGNex1) , 오영일 ((주) LIGNex1)

초록
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망원경의 성능 유지를 위해서 중요한 것 중 하나가 미러의 재코팅이다. 미러에 코팅된 금속은 빛을 반사시키는 역할을 하며 반사율이 떨어지게 되면 망원경의 성능이 저하되므로 주기적으로 재코팅을 해야 한다. 군 무기체계로 개발되는 망원경은 성능 뿐만 아니라 임무 수행을 위한 무기체계 가용도와 장기간 사용을 위한 운용유지비 관점에서도 미러의 재코팅 주기를 예측하고 정비계획을 수립하는 것이 필요하다. 그러나 대부분 천문 연구용으로 사용되는 유사 망원경들은 예측이 아닌 경험치와 운용 환경에 따라 재코팅 주기를 결정한다. 따라서 본 연구에서는 시뮬레이션을 활용하여 무기체계로 개발되는 망원경 미러의 세척 주기와 재코팅 주기를 예측하였다. 첫째, 국내외 천문연구원들의 유사 사례를 분석 및 코팅의 필요성과 코팅 주기 예측의 필요성을 확인하였다. 둘째, 데이터 분석과 모델링을 통해 미러 세척 빈도와 코팅 주기를 예측하는 시뮬레이션을 설계하였다. 마지막으로 성능을 만족하기 위한 반사율 감소 조건을 5%, 10%, 15%, 20%로 설정하고, 세척 조건 3개월, 6개월, 1년, 2년 단위로 다양화 하여 해당 조건 별 세척 주기 및 재코팅 주기를 예측하였다. 이를 통해 본 연구는 군 무기체계로서 망원경을 개발하며 정비계획을 수립하는 데 참고할 수 있는 기준을 제시하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Re-coating of the mirror is one of the important things to maintain the performance of a telescope. The metal coated on the mirror reflects light, and if the reflectance decreases, then the telescope's performance decreases, so the mirror must be periodically recoated. It is important to predict re-coating cycles for military telescopes and to develop maintenance plans not only for performance, but also for the telescope's availability for missions and the maintenance costs for long-term use. However, most similar telescopes used for astronomy research determine recoating cycles based on experience and operating conditions, and not for prediction of recoating. Therefore, this study predicts the cleaning cycles and re-coating cycles of a military telescope's mirror by using simulation. First, this study analyzed similar cases of domestic and foreign astronomy research institutes and the study also reviewed the need for re-coating and predicting re-coating cycles. Second, this study developed simulation for predicting cleaning and re-coating cycles according to data analysis and modeling. Finally, the study predicts cleaning cycles and re-coating cycles according to varying reflectance reduction (5%, 10%, 15%, 20%) and cleaning conditions (per 3 months, 6 months, 1 year and 2 years). As a result, this study suggests reference criteria to develop the planning for military telescopes and their maintenance.

주제어

표/그림 (16)

그림 Fig. 1. Bohyunsan Telescope's Mirror[1]
그림 Fig. 2. Reflectivity Graph Gemini Optics's GN Telescope's M2 Mirror[2]
표 Table 1. Reflectivity Data Gemini Optics's GN Telescope's M2 Mirror[2]
표 Table 2. Corrosion Rate(%) of Aluminum, Steel, Copper in KOREA[4]
표 Table 3. Cleaning Experiment Witness Mirrors[5]
표 Table 4. Reflectivity Degradation Data by Witness Mirrors
그림 Fig. 3. Relationship Graph between Corrosion Rate and Reflectivity Rate
그림 Fig. 4. Simulation Model
표 Table 5. Simulation Condition
표 Table 6. Simulation Result of Case 1
표 Table 7. Simulation Result of Case 2
표 Table 8. Simulation Result of Case 3
표 Table 9. Simulation Result of Case 4
그림 Fig. 5. Relationship Graph between Wash Frequency and Re-Coating Reflectivity Degradation Rate(%)
표 Table 10. Prediction Result
표 Table 11. Comparison between Real Data and Simulation Prediction Result

AI 본문요약
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문제 정의

정비 계획을 통해 인원 배치, 예산 편성 등의 활동을 수행하기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 두 가지 기존 연구 결과의 데이터를 활용하여 요구 조건에 따라 코팅 주기를 선정하여 정비계획을 수립할 수 있도록 시뮬레이션으로 제시하고자 한다.
군 장비의 특성 상 운용가용도가 매우 중요하고 항상 임무 준비태세를 유지해야 하기 때문에 정비 계획을 세우는 것이 매우 중요하다. 따라서본 연구는 군 목적으로 사용될 망원경의 정비 계획을 세우는 데 참고가 될만한 예측 분석임에 그 의미가 있다.
망원경은 주로 천문학에 많이 사용하며 군용으로는 하늘의 위성을 탐색 및 추적하기 위해 사용한다. 본 논문에서는 군용으로 사용하는 망원경의 가용도와 운영 유지 전략을 최적화 하기위한 미러의 정비계획 전략을 도출하고자 한다.
따라서 운용목적에 따라 주로 관측하는 파장대역에서 높은 반사율을 가지는 재료로 코팅을 하게 된다. 본 논문에서는 넓은 파장대역에서 80% 이상의 높은 반사율을 보여 범용적으로 사용하는 알루미늄 코팅 미러를 대상으로 연구하였다.
본 연구는 세척 주기와 목표 반사율에 따른 망원경 미러의 재코팅 주기를 시뮬레이션을 통해 예측하였다. 2장 본론에서 국내 및 해외 망원경들의 코팅 주기에 대한 사례 조사와 재코팅을 하는 기준에 대하여 검토하고, 데이터를 분석하여 코팅 주기 예측 모델을 만들어 코팅 주기를 예측하고, 3장 결론으로 마무리 한다.
본 연구에서는 시뮬레이션을 통해 망원경 미러의 알루 미늄 재코팅 주기를 예측하였다. 특수세척은 6개월 마다 수행하는 것이 가장 최적이며, 반사율 10%, 15%, 20% 감소에 따라 각각 5년, 8년, 11년의 재코팅 주기를 계획 하는 것으로 예측하였다.

가설 설정

인천, 부산, 여천, 신도림, 울산, 대구 등 국내 각 지역에 3종류(알루미늄, 동판, 철)의 실험용 금속시편을 두어 1995년에 시작하여 1998년까지 3년간 3개월, 6개월, 9개월, 12개월, 18개월, 24개월, 30개월, 36개월 마다 측정하여 분석하였고, 알루미늄의 부식은 지역 특성에 큰영향을 받지 않는다는 연구 결과를 도출하였다. 이 결과를 토대로 부식을 통한 반사율 감소는 망원경이 설치되는 장소에 상관없이 유사할 것으로 가정하였다. Table 2 는 국내 여러 지역의 알루미늄, 철, 동판의 3년 동안 외부에 노출시켰을 때 3년 째의 부식률 데이터이다.
이는 천문 관측의 목적과 해당 연구소의 필요에 의해 결정된 사항으로 반드시 지켜야할 기준은 아니 다. 현재 개발하고 있는 무기체계에서 보유한 기준이 없으므로 동일하게 10% 이상 감소 시점에 재 코팅하는 것으로 가정하였다. 다만, 군 임무 목적 상 무기체계의 성능 유지를 위하여, 더 높은 요구도인 5% 이상 감소 시점에 재코팅이 필요 할 수도 있고, 반대로 더 낮은 요구도인 20% 이상 감소 시점에 재코팅이 필요 할 수도 있다.

제안 방법

금속별 부식률이 가장 높은 지역과 낮은 지역의 비율을 통해 환경이 해당 금속의 부식에 미치는 영향을 판단 하였다.
Case 1부터 4까지 Air-Cleaning 의 빈도는 월 1회로 설정하였고, 재코팅 시점의 기준이 되는 반사율 감소 기준치를 5%부터 20%로 분류하였다. 각 Case 별로 Wash-Cleaning을 분기, 반기, 연 1회, 2년 마다 1회로 구분하여 재코팅 시기를 예측하였다.
Case 1부터 4까지 Air-Cleaning 의 빈도는 월 1회로 설정하였고, 재코팅 시점의 기준이 되는 반사율 감소 기준치를 5%부터 20%로 분류하였다. 각 Case 별로 Wash-Cleaning을 분기, 반기, 연 1회, 2년 마다 1회로 구분하여 재코팅 시기를 예측하였다. 재코팅 시기는 군 계획 정비 기준에 따라 연 단위로 정해지며, 장비의 성능 유지의 관점을 고려하여 소수점을 버림한 값으로 판단하였다.
국내 무기체계로 개발되는 망원경에는 두 가지 방법을 모두 사용하고자 하기 때문에 두 데이터를 모델링하여 Matlab으로 시뮬레이션 하였다. 모델링 방법은 시계열 분석 모델 중 Random Walk with Drift 모델을 적용하였다[6].
다만, 군 임무 목적 상 무기체계의 성능 유지를 위하여, 더 높은 요구도인 5% 이상 감소 시점에 재코팅이 필요 할 수도 있고, 반대로 더 낮은 요구도인 20% 이상 감소 시점에 재코팅이 필요 할 수도 있다. 따라서 목표치를 다양하게 하여 시뮬레이션을 수행하였다.
본 무기체계는 망원경이 위치한 싸이트에는 사람이 없는 무인 시스템이며, 계획정비의 최소 단위는 한달이다. 따라서 에어세척 주기는 한달에 1회로 설정하여 모델링하였다.
알루미늄의 부식률이 반사율에 미치는 영향이 적다면, 알루미늄의 반사율을 유지하고 코팅 주기를 계획하는데는 이물질을 제거해주는 세척의 횟수가 중요 요소가 될것이다. 망원경이 설치되는 실 싸이트에서 측정한 데이터가 있다면 최선이겠지만, 현재는 불가능한 관계로 하와이 마우나케아 산에서 측정한 데이터를 모델링하여 시뮬레이션 분석을 진행하였다.
미국 애리조나와 칠레 북쪽에 위치한 NOAO(National Optical Astronomy Observatory) 망원경의 알루미늄 재코팅은 4년 주기로 계획하고 수행한다. 기존에 2년 주기로 수행했으나, 분기마다 세척액을 사용하는 특수 세척 (Wash-Cleaning)을 통해 반사율 감소량을 낮추고 먼지 등을 제거 하면서 재코팅 주기를 2년에서 4년으로 길게 가져가고 있다[3].
위와 같이 4가지 Case 로 시뮬레이션을 수행한 결과를 분석해보면 재코팅 시점의 기준이 되는 반사율 감소 목표치가 가장 큰 영향을 끼치는 것을 알 수 있다. 반사율 감소 목표치와 Wash-Cleaning의 빈도 그리고 재코팅 주기 간의 관계를 알아보기 위하여 그래프를 활용하였다.
따라서, 특수세척 횟수 역시 적절하게 계획해야 한다. 본 시뮬레이션에서는 한달에 1회도 할 수 있지만 현실적으로 불가능하므로 3개월, 6개월, 12개월, 24개월 마다 1회 특수세척을 수행하는 것으로 모델링하여 연구 분석하였다.
시뮬레이션 모델링에 앞서 알루미늄의 부식률과 빛 반사율의 상관 관계를 분석하였다.
Table 10에서의 시뮬레이션 예측 결과와 Table 4에 서의 실제 데이터를 비교하였다. 시뮬레이션에서 예측하고자 하는 조건과 동일한 실제 데이터가 없으므로 가장 유사한 패턴을 보이는 데이터와 비교하여 그 의미를 분석하였다. 실제 데이터에서는 반사율이 10% 이상 감소하는 케이스가 없기 때문에, Table 11에서 보는바와 같이 반사율이 5% 이상 감소하는 시점에 재코팅을 수행하는 경우의 개월 수를 비교하였다.
시뮬레이션에서 예측하고자 하는 조건과 동일한 실제 데이터가 없으므로 가장 유사한 패턴을 보이는 데이터와 비교하여 그 의미를 분석하였다. 실제 데이터에서는 반사율이 10% 이상 감소하는 케이스가 없기 때문에, Table 11에서 보는바와 같이 반사율이 5% 이상 감소하는 시점에 재코팅을 수행하는 경우의 개월 수를 비교하였다.
알루미늄의 부식률은 환경운동연합에서 진행한 대기 오염물질에 의한 금속의 부식도 조사 연구결과를 참고하였다. 인천, 부산, 여천, 신도림, 울산, 대구 등 국내 각 지역에 3종류(알루미늄, 동판, 철)의 실험용 금속시편을 두어 1995년에 시작하여 1998년까지 3년간 3개월, 6개월, 9개월, 12개월, 18개월, 24개월, 30개월, 36개월 마다 측정하여 분석하였고, 알루미늄의 부식은 지역 특성에 큰영향을 받지 않는다는 연구 결과를 도출하였다. 이 결과를 토대로 부식을 통한 반사율 감소는 망원경이 설치되는 장소에 상관없이 유사할 것으로 가정하였다.
각 Case 별로 Wash-Cleaning을 분기, 반기, 연 1회, 2년 마다 1회로 구분하여 재코팅 시기를 예측하였다. 재코팅 시기는 군 계획 정비 기준에 따라 연 단위로 정해지며, 장비의 성능 유지의 관점을 고려하여 소수점을 버림한 값으로 판단하였다.

대상 데이터

실험용 미러를 망원경 돔 도어 근처에 33개월 간 놓아 두고, Table 3에서 보는 바와 같이 보호, 보호나 세척을 하지 않는 경우, 이산화탄소(CO2) 세척, 액체 세척 적용총 4개의 경우로 반사율 데이터를 측정하였다. 측정 결과는 Table 4와 같으며, 측정 기간 동안 Case 1은 반사율이 거의 일정하게 유지되었고, Case 2와 Case 3은 지속적으로 감소하였다.
하지만, Wash-Cleaning을 수행하면서 발생하는 코팅 자체의 손상이라는 리스크가 존재하며, 이를 감안한 비용분석이 추가로 필요하다. 재코팅 주기가 1년 차이라면 리스크를 2배로 가지고 가는 것은 위험하다고 판단하여, 3개월 보다 6개월 마다 Wash-Cleaning 으로 재코팅 주기 예측 결과를 선정하였다.

데이터처리

Case 1에 해당하는 건조된 용기에 보관한 알루미늄 코팅 미러는 먼지 등의 이물질에 영향을 받지 않았으므 로, 코팅된 알루미늄의 부식이 반사율 감소에 영향을 미치는 조건이다. 환경운동연합의 연구 결과알루미늄의 부식은 지역 및 환경의 영향을 적게 받으므로, 동일한 환경에서의 데이터는 아니지만 환경운동연합 연구의 알루미늄 부식률과 Case 1의 알루미늄 코팅 미러의 반사율의 상관관계를 Matlab을 통해 분석해보았다. 알루미늄의 부식률과 반사율의 관계는 Fig.

이론/모형

국내 무기체계로 개발되는 망원경에는 두 가지 방법을 모두 사용하고자 하기 때문에 두 데이터를 모델링하여 Matlab으로 시뮬레이션 하였다. 모델링 방법은 시계열 분석 모델 중 Random Walk with Drift 모델을 적용하였다[6].
알루미늄의 부식률은 환경운동연합에서 진행한 대기 오염물질에 의한 금속의 부식도 조사 연구결과를 참고하였다. 인천, 부산, 여천, 신도림, 울산, 대구 등 국내 각 지역에 3종류(알루미늄, 동판, 철)의 실험용 금속시편을 두어 1995년에 시작하여 1998년까지 3년간 3개월, 6개월, 9개월, 12개월, 18개월, 24개월, 30개월, 36개월 마다 측정하여 분석하였고, 알루미늄의 부식은 지역 특성에 큰영향을 받지 않는다는 연구 결과를 도출하였다.

성능/효과

특수세척 유무의 차이에 따라 5%이하로 반사율이 감소하는 시점이 더 늦어진 것으로 분석 할 수 있다. 10% 이상 감소하는 경우의 데이터는 비교할 수 없었지만, Table 11에서의 결과를 통해 특수세척을 통해 재코팅 주기를 길게 가져갈 수 있다는 점을 충분히 확인할 수 있다.
하지만, 앞서 Case 2와 동일한 이유로 3개월 마다 Wash-Cleaning을 수행하는 것은 최적이 될 수 없을 것으로 판단하여 제외하였다. 두 결과 모두 6개월, 1년 마다 1회 Wash-Cleaning을 수행 했을때 동일한 기간의 재코팅 계획을 수립할 수 있다. 그러나 Case 1과 동일하게 1년에 1회 Wash-Cleaning을 수행 하는 경우에는 예측한 기간 보다 반사율이 빠르게 감소할 확률이 높아 오랜 기간 임무 수행을 위한 성능 유지가 불가능 할 수 있다.
반사율 감소 목표치가 5%일 때는 Wash-Cleaning 빈도에 재코팅 주기가 거의 영향을 받지 않았지만, 목표치가 20%일 때는 Wash-Cleaning 빈도의 영향을 크게 받고 있음을 확인할 수 있다. 두 번째로 반사율 감소 목표치와 무관하게 Wash-Cleaning의 빈도를 3개월 단위에서 6개월 단위, 6개월 단위에서 1년 단위로 줄여갈수록 재코팅 주기 차이의 폭은 줄어드는 것을 확인할 수 있다. Fig.
그러나 Case 1과 동일하게 1년에 1회 Wash-Cleaning을 수행 하는 경우에는 예측한 기간 보다 반사율이 빠르게 감소할 확률이 높아 오랜 기간 임무 수행을 위한 성능 유지가 불가능 할 수 있다. 따라서, 최적의 예측 값은 6개월 마다 Wash-Cleaning을 하고 각각 8년, 11년 마다 재코팅을 수행하는 것이다.
5의 그래프를 통해서 첫 번째로 반사율 감소 목표치별 Wash-Cleaning 빈도의 영향성은 반사율 감소 목표치가 작을수록 적게 받는다는 것이다. 반사율 감소 목표치가 5%일 때는 Wash-Cleaning 빈도에 재코팅 주기가 거의 영향을 받지 않았지만, 목표치가 20%일 때는 Wash-Cleaning 빈도의 영향을 크게 받고 있음을 확인할 수 있다. 두 번째로 반사율 감소 목표치와 무관하게 Wash-Cleaning의 빈도를 3개월 단위에서 6개월 단위, 6개월 단위에서 1년 단위로 줄여갈수록 재코팅 주기 차이의 폭은 줄어드는 것을 확인할 수 있다.
하지만 1 년 1회와 2년 1회 간 차이는 거의 없다. 본 결과를 통해서 알 수 있는 부분은 Wash-Cleaning 주기가 1년 이상이 되면 재코팅 시점에 영향을 미치지 않을 수 있다는 점이다. 재코팅 주기 예측 결과 값이 시뮬레이션을 통한 평균 값이므로 1년 또는 2년 마다 1회 Wash-Cleaning을 수행하는 경우에는 5년 보다 더 빠른 시기에 10% 이상 반사율이 감소 할 수 있다.
위와 같이 4가지 Case 로 시뮬레이션을 수행한 결과를 분석해보면 재코팅 시점의 기준이 되는 반사율 감소 목표치가 가장 큰 영향을 끼치는 것을 알 수 있다. 반사율 감소 목표치와 Wash-Cleaning의 빈도 그리고 재코팅 주기 간의 관계를 알아보기 위하여 그래프를 활용하였다.
본 연구에서는 시뮬레이션을 통해 망원경 미러의 알루 미늄 재코팅 주기를 예측하였다. 특수세척은 6개월 마다 수행하는 것이 가장 최적이며, 반사율 10%, 15%, 20% 감소에 따라 각각 5년, 8년, 11년의 재코팅 주기를 계획 하는 것으로 예측하였다. 군 장비의 특성 상 운용가용도가 매우 중요하고 항상 임무 준비태세를 유지해야 하기 때문에 정비 계획을 세우는 것이 매우 중요하다.

후속연구

이 부분은 장비 배치와 함께 데이터 수집을 시작하여 실환경 데이터를 확보하고 반사율 감소치와 임무 성능 간의 데이터 분석을 통해 구체화 할 수 있을 것이다. 다음 연구에서는 이 데이터를 추가하여 개선된 시뮬레이션 모델을 통해 더 정확한 재코팅 주기를 예측할 수 있을 것이다. 비용 분석 까지 추가하여 2~30년간 운용할 장비의 최적의 운용유지비 산출 까지 연구할 계획이다.
다음 연구에서는 이 데이터를 추가하여 개선된 시뮬레이션 모델을 통해 더 정확한 재코팅 주기를 예측할 수 있을 것이다. 비용 분석 까지 추가하여 2~30년간 운용할 장비의 최적의 운용유지비 산출 까지 연구할 계획이다.
실환경 데이터가 부족하고 요구되는 반사율 감소 목표 치가 불명확한 한계가 존재한다. 이 부분은 장비 배치와 함께 데이터 수집을 시작하여 실환경 데이터를 확보하고 반사율 감소치와 임무 성능 간의 데이터 분석을 통해 구체화 할 수 있을 것이다. 다음 연구에서는 이 데이터를 추가하여 개선된 시뮬레이션 모델을 통해 더 정확한 재코팅 주기를 예측할 수 있을 것이다.
본 결과에서는 3개월마다 Wash-Cleaning을 수행하는 것이 재코팅 주기를 더 길게 가져갈 수 있다. 하지만, Wash-Cleaning을 수행하면서 발생하는 코팅 자체의 손상이라는 리스크가 존재하며, 이를 감안한 비용분석이 추가로 필요하다. 재코팅 주기가 1년 차이라면 리스크를 2배로 가지고 가는 것은 위험하다고 판단하여, 3개월 보다 6개월 마다 Wash-Cleaning 으로 재코팅 주기 예측 결과를 선정하였다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	미러에 코팅된 금속을 주기적으로 재코팅 해야 하는 이유는?	망원경의 성능 유지를 위해서 중요한 것 중 하나가 미러의 재코팅이다. 미러에 코팅된 금속은 빛을 반사시키는 역할을 하며 반사율이 떨어지게 되면 망원경의 성능이 저하되므로 주기적으로 재코팅을 해야 한다. 군 무기체계로 개발되는 망원경은 성능 뿐만 아니라 임무 수행을 위한 무기체계 가용도와 장기간 사용을 위한 운용유지비 관점에서도 미러의 재코팅 주기를 예측하고 정비계획을 수립하는 것이 필요하다.
	광학 망원경이란?	광학 망원경은 미러를 이용하여 가시광선, 적외선, 자외선 등의 전자기파를 모아 멀리 있는 물체를 관측하는 장치이다. 망원경은 주로 천문학에 많이 사용하며 군용으로는 하늘의 위성을 탐색 및 추적하기 위해 사용한다.
	에어세척의 한계는?	에어세척은 망원경을 별도로 분해하지 않고 외부에서 먼지를 불어내는 방법으로 짧은 작업 시간과 저비용의 이점이 있다. 하지만 먼지가 윤활액 혹은 송진가루에 의해 늘러 붙어 있는 경우 제거가 쉽지않아 세척효과에 한계가 있다. 특수세척은 미러 전용세척액으로 직접 세척하는 방식으로 에어세척보다 높은 세척능력을 발휘한다.

참고문헌 (7)

Korea Astronomy and Space Science Institute, Operating Project for Astronomical Equipments, Research Report, Korea Astronomy and Space Science Institute, Korea, pp.94-96.
Gemini Observatory, Gemini Optics Reflectivity Data, Gemini Observatory, 2015 April 22, Available From: https://www.gemini.edu/sciops/telescopes-and-sites/optics
National Optical Astronomy Observatory, Mirror Cleaning, National Optical Astronomy Observatory, Last updated on 14th of July 2010, Available From : https://www.ctio.noao.edu/telescopes/opteng/optics.html
Y. S. Kim, T. S. Park, W. W. Choi, E. H. Jeon, S. J. Keum, A Study on the metals corrosion by air pollutants, Research Report, Korean Federation for Environmental Movement, Korea, pp.19-26.
B.Magrath, "Reflectivity Degradation Rates of Aluminum Coatings at the CFHT". Publications of the Astronomical Society of th Pacific, pp.303-306, March 1997 DOI: https://dx.doi.org/10.1086/133891
Dewei Wang, Time Series Analysis, Lecture Notes, Department of Statistics University of South Carolina, United States of America, pp.9.
Gemini Observatory, Coating Gemini's Mirrors With Protected Silver, Newsletter #29, Gemini Observatory, pp.13

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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