[논문]선로 궤도틀림에 따른 레일 변형률과 진동 변화 동역학 시뮬레이션

김주원; 김용환

doi:10.9709/jkss.2021.30.1.127

선로 궤도틀림에 따른 레일 변형률과 진동 변화 동역학 시뮬레이션
Dynamic Simulation of Rail Strain and Vibration Changes According to Track Irregularity 원문보기

한국시뮬레이션학회논문지 = Journal of the Korea Society for Simulation, v.30 no.1, 2021년, pp.127 - 137

김주원 (충남대학교 기계설계공학과) , 김용환

초록
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철도시설물 안전 확보를 위한 동하중 관리 및 철도차량 유지보수 효율화를 위한 차륜 상태진단을 위해 레일의 변형률과 진동 값을 이용하는 방법이 주로 사용된다. 동하중은 레일의 변형률과 철도차량 하중이 비례한다는 가정을 바탕으로 측정이 이루어지며 차륜 상태는 결함의 크기와 레일 접촉진동의 크기가 비례한다는 가정을 통해 진단이 이루어진다. 하지만 차량 속도, 차륜 하중, 기후, 선로 상태와 같이 레일의 변형률과 진동에 영향을 주는 환경요소를 반영하지 않으면 측정 조건에 따라 많은 편차가 발생한다. 본 연구에서는 레일의 변형률과 진동에 영향을 주는 환경요소 중 선로 상태를 나타내는 주요 지표인 궤도틀림이 레일의 변형률과 진동에 미치는 영향을 동역학 시뮬레이션을 통해 살펴보고 측정 편차를 줄이기 위한 방안으로 측정지점 추가 확보에 따른 효과를 분석하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

The method of utilizing the strain and vibration values of rails is primarily used to diagnose the condition of wheels and railroad facilities. The dynamic load is measured under the assumption that the strain of the rail and the load of the railroad vehicle are proportional. Wheel condition is measured under the assumption that the magnitude of the defect and the magnitude of the rail vibration are proportional. However, environmental factors affecting the strain and vibration of the rail such as vehicle speed, wheel load, climate, and track conditions are not reflected, many errors occur depending on the measurement conditions. In this study, the effect of track distortion, which is a major indicator of the track condition among the environmental factors that affect the strain and vibration of the rail, on the strain and vibration of the rail, was examined through dynamic simulation. As a measure to reduce the measurement deviation, the effect of securing additional measurement points was analyzed.

주제어

표/그림 (24)

그림 Fig. 1. Conceptual diagram of the relationship between wheel and rail in ideal condition
그림 Fig. 2. Rail strain and vibration measuring device installation examples
그림 Fig. 3. Track irregularity conceptual diagram
그림 Fig. 4. Irregularity distribution of samples
그림 Fig. 5. Irregular scale distribution(up:case 1, down:case 4)
그림 Fig. 6. Layout of rail model(a:wheel, b:rail element, c:sleeper)
그림 Fig. 7. Layout of railway vehicle model
표 Table 1. TQI of the simulation case
표 Table 2. Variable condition and measurement factor
그림 Fig. 8. Layout of rail model
그림 Fig. 9. Rail stain graph(up:case 1, down:case 4)
표 Table 3. Properties of train model
표 Table 4. Properties of rail model
그림 Fig. 10. Strain value at left and right rail
표 Table 5. Strain value and deviation for each case between axles
표 Table 6. Strain value and deviation for each case at left-right rail
그림 Fig. 11. Strain value of average value of sensor 1~10
그림 Fig. 12. Strain deviation according to the number of measuring point
그림 Fig. 13. Acceleration and strain value according to sampling rate
그림 Fig. 14. Rail vertical acceleration value for each case
표 Table 7. Acceleration value and deviation for each case between axles
표 Table 8. Strain value and deviation for each case at left-right rail
그림 Fig. 15. Acceleration of average value of sensor 1~10
그림 Fig. 16. Strain deviation according to number of measuring point

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 동역학 시뮬레이션 기법을 통해 편차를 발생시키는 환경요소인 궤도틀림에 따른 레일 변형률-진동 변화를 살펴보고 그 분석 결과를 동하중 측정 및 선로설치형 차륜 결함진단 장치의 정확도 향상을 위한 자료로 활용하고자 한다. 또한, 측정 편차를 줄이기 위한 방안으로 측정지점 추가 확보에 따른 효과를 분석하여 최적의 측정지점 수와 편차의 감소량을 예측하였다.
본 연구에서는 현장 조건을 반영한 동역학 시뮬레이션을 통해 선로 궤도틀림이 레일의 변형률과 진동에 주는 영향을 살펴보았다. 궤도틀림 값이 클수록 차량의 불규칙 거동으로 인해 변형률과 진동 측정값의 편차가 커질 것으로 예측되었으며 측정지점을 추가하면 효과적으로 편차를 감소시킬 수 있는 것을 확인하였다.

가설 설정

반영한다. 동하중은 차륜 하중(Wheel load)에 의해 레일이 변형되며, 변형된 비율(Strain)이 차량의 하중과 비례한다는 가정을 통해 산출한다. 하지만 자동차를 타고 평평한 직선도로를 주행할 때 자동차의 속도 변화, 현수장치(Suspension) 상태, 미세한 도로의 요철에 따라 무게중심의 이동을 느낄 수 있듯이 철도차량 또한 여러 환경요소에 의해 동적 거동(Dynamic behavior)이 변화하므로 변형률 만으로 정확한 동하중을 산출하기 어렵다.
접촉력의 크기와 방향은 차량의 동적 거동(Dynamic behavior)에 의해 변화되며 동적 거동은 차량의 하중․속도, 차륜․레일의 결함, 선로 상태에 영향을 받는다. 본 연구에서는 차량의 하중․속도가 일정하며 차륜․레일에 결함이 존재하지 않는 상황을 가정하고 선로 상태 지표인 궤도틀림의 크기 변화에 따른 레일 변형률(Strain)과 진동 가속도(Acceleration) 값을 확인하였다.
동역학 시뮬레이션을 위한 화물차량의 물성치는 기존 문헌(장승호 등, 2006; 이승일, 2003)과 화물차량 도면 검토를 통해 실제 운영 중인 차량의 물리적 특성을 반영할 수 있도록 하였다. 차량의 하중은 화물을 최대로 적재한 상태를 가정하여 68, 697kg 으로 설정하였으며 차량 부품은 강체로 가정하였다. 철도차량의 특성인 연결된 차량에 의해 발생할 수 있는 변형률, 진동 특성을 확인할 수 있도록 동일한 차량 3량을 연결기(Coupler)로 연결하여 초기속도 20m/s로 선로 위를 주행하는 상황을 모사 하였다.

제안 방법

2.6 진동 편차 감소를 위한 측정지점 추가 효과 분석측정지점 추가를 통한 진동 편차 감소 효과와 최적의 센서 설치 수를 검토하였다. 2.
궤도 품질지수 평가구간의 길이는 보통 200m, 500m, 1, 000m 간격으로 설정하는데(오경철 등, 2014) 본 연구에서는 Fig. 2(b)와 같이 레일에 센서가 부착된 상황을 모사할 것이므로 가장 짧은 간격인 200m를 기준으로 궤도 품질지수를 평가하였다. 이를 위해 궤도검측차를 통해 측정한 천안 → 대전 경부 기존선 10m현 궤도틀림 데이터에서 교량, 터널, 역, 급경사, 곡선 구간을 제외하고 센서 장착이 용이한 200m 길이의 직선 구간의 샘플 24개를 추출하였다.
궤도 품질지수의 크기에 따라 분류한 4가지 Case에 대해 동역학 시뮬레이션을 시행하고 레일변형률과 궤도 틀림과의 상관관계를 분석하였다. Fig.
현재 유지보수를 위해 사용되는 국가철도공단의 선로 유지관리지침(국가 철도공단, 2020)에서는 허용 속도에 따라 5단계로 궤도틀림 크기를 관리하고 있지만, 선로 대부분이 2단계(목표 기준)~3단계(주의기준) 사이로 관리되고 있으므로변별성이 떨어진다. 따라서 궤도틀림의 표준편차를 숫자로 표현한 궤도 품질지수(Track Quality Index)를 이용하여 궤도틀림이 양호한 구간부터 양호하지 않은 구간을 구분하였다. 국내 철도 운영기관에서 주로 사용하는 궤도 품질 지수 계산 방법은 식(1)과 같이 평가구간에서 0.
샘플 중 TQI 2미만 값을 가진 구간은 방향틀림의 경우 79%, 고저틀림의 경우 71% 로 나타나 선로 대부분이 TQI 2미만으로 관리되고 있음을 알 수 있다. 따라서 선로 상태가 매우 양호한 Case 1, 일반적인 수준의 Case 2, 선로 상태가 좋지 않은 Case 3 과 함께 샘플중 가장 TQI 수치가 크며 구간 내에 레일 분기기(Rail switch)가 위치한 Case 4를 추가 선택하여 시뮬레이션을 수행하였다.
활용하고자 한다. 또한, 측정 편차를 줄이기 위한 방안으로 측정지점 추가 확보에 따른 효과를 분석하여 최적의 측정지점 수와 편차의 감소량을 예측하였다. Fig.
13에 나타내었다. 변형률과 진동 상관관계를 효과적으로 나타내기 위해 절대값을 적용하여 그래프를 작성하였다.
센서의 최적 설치 개수를 예측하기 위해 측정 지점 추가에 따른 표준편차 감소량을 확인하였다. Fig.
차량 통행이 빈번하고 선로 유지보수가 주기적으로 이루어지는 구간이기 때문에 추출한 샘플이 일반적인 현장 선로 조건을 반영할 수 있을 것으로 예상하였다. 소요 시간 문제로 모든 샘플에 대한 시뮬레이션을 수행할 수 없었으므로 각 샘플의 방향틀림, 고저틀림 값을 통해 궤도 품질지수를 산출한 후 대표성을 가질 수 있을 것으로 판단한 크기가 각기 다른 4개의 시뮬레이션 케이스(case)를 최종 선택하여 선로 모델로 사용하였다. Fig.
시뮬레이션 연구를 통해 궤도틀림에 따른 레일 변형률과 진동값의 변화를 예측하였다. 본 연구결과를 통해 선로 변형률, 진동 현장 측정 시 발생하는 측정 편차의 발생 현상을 이해하고 보다 정확한 현장 측정을 위한 참고자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
반면 레일 진동은 차량의 하중뿐 아니라 앞, 뒤 차륜에서 전달되는 진동을 비롯해 시간에 따라 변화하는 차륜-레일의 접촉, 탄성 조건에 영향을 받으므로 신호 수집 주기(Sampling rate) 와 신호 처리 방법에 따라 여러가지 형태로 나타난다. 신호 수집 주기 차이에 따른 진동신호 패턴을 확인하기 위해 Case 4 궤도틀림 조건에서 신호 수집 주기를 1kHz 와 10kHz로 달리하여 동역학 해석을 수행하고 1번 센서에 수집된 진동데이터와 변형률 데이터를 Fig. 13에 나타내었다. 변형률과 진동 상관관계를 효과적으로 나타내기 위해 절대값을 적용하여 그래프를 작성하였다.
차량의 하중은 화물을 최대로 적재한 상태를 가정하여 68, 697kg 으로 설정하였으며 차량 부품은 강체로 가정하였다. 철도차량의 특성인 연결된 차량에 의해 발생할 수 있는 변형률, 진동 특성을 확인할 수 있도록 동일한 차량 3량을 연결기(Coupler)로 연결하여 초기속도 20m/s로 선로 위를 주행하는 상황을 모사 하였다. 동역학 해석을 위해 차량 레이아웃과 적용한 물성치는 Fig.
1절을 통해 추출한 200m 구간의 중간이다. 측정지점 추가 확보에 따른 편차 감소 효과를 확인하기 위해 차륜 원주 길이와 침목 간격을 고려하여 좌우 레일의 침목 사이에 각 5개씩 10개의 센서를 설치하는 상황을 모사하였다.
측정지점추가에 따른 편차 감소 효과를 확인하고 센서 설치 비용과 직접적인 상관관계가 있는 최적 측정지점 수를 검토하였다.

대상 데이터

국내에서 운영 중인 여러 철도차량 중 화물차량을 시뮬레이션 모델로 선택하였다. 화물차량은 국내에서 운영되는 철도차량 중 차량수가 가장 많고 화물 적재에 따른 과적 또는 편적의 우려가 있어 다른 철도차량에 비해 하중과 차륜 관리의 중요성이 크다.
2(b)와 같이 레일에 센서가 부착된 상황을 모사할 것이므로 가장 짧은 간격인 200m를 기준으로 궤도 품질지수를 평가하였다. 이를 위해 궤도검측차를 통해 측정한 천안 → 대전 경부 기존선 10m현 궤도틀림 데이터에서 교량, 터널, 역, 급경사, 곡선 구간을 제외하고 센서 장착이 용이한 200m 길이의 직선 구간의 샘플 24개를 추출하였다. 차량 통행이 빈번하고 선로 유지보수가 주기적으로 이루어지는 구간이기 때문에 추출한 샘플이 일반적인 현장 선로 조건을 반영할 수 있을 것으로 예상하였다.

데이터처리

이는 침목 위에서 레일 처짐이 적게 발생하므로 레일 탄성을 통한 에너지 흡수량이 적어져 상대적으로 진동 값이 크게나타는 것으로 예상된다. 궤도틀림과 진동과의 상관관계 분석을 위한 기준값으로 차륜이 측정 위치의 앞․뒤 침목을 밟는 순간에 발생하는 진동 값의 평균값을 이용하였다. Fig.

이론/모형

설정하였다. 레일의 두부 답면 프로파일(Head surface profile)은 차량 거동에 많은 영향을 주는 요소이므로 현장 조건을 반영할 수 있도록 경부 기존선 구간에 가장 널리 쓰이는 KS50N을 적용하였다(허현무 등, 2005). 레일변형률과 진동 측정지점은 Fig.
다물체 동역학 해석은 철도차량을 구성하는 각 요소의 결합 구조 및 관성․마찰․탄성에 의한 상대운동 특성을 구현할 수 있으므로 차량의 동적 거동을 비롯해 레일의 변형, 진동을 관찰할 수 있다. 일반적으로 다물체 동역학 해석은 해석 시간 단축을 위해 구성요소를 변형이 없는 강체(Rigid body)로 가정하지만 본 연구에서는 레일의 변형을 고려해야 하므로 차량은 강 체로 가정하되 레일은 강체 침목을 지지점으로 하는 유연 요소 (Flexible element)로 모델링하고 레일의 변형 해석은 전단변형의 효과를 고려할 수 있도록 티모셴코 빔 이론을 적용하였다(박순응 등, 2006). Fig.
철도차량의 동적 거동에 의한 레일 변형률, 진동 예측을 위해 다물체 동역학(Multi body dynamic) 해석 소프트웨어인 Computational mechanics의 Universal mechanism 8을 이용하였다. 다물체 동역학 해석은 철도차량을 구성하는 각 요소의 결합 구조 및 관성․마찰․탄성에 의한 상대운동 특성을 구현할 수 있으므로 차량의 동적 거동을 비롯해 레일의 변형, 진동을 관찰할 수 있다.

성능/효과

(1)궤도틀림에 따른 레일 변형률의 평균값은 궤도 틀림 증가에 따라 감소 되었으며 궤도틀림이 가장 작은 Case 1과 가장 큰 Case 4를 비교하면 Case 4의 변형률 평균값이 5.8% 작게 예측되었다. 이는 궤도 틀림이 큰 구간에서 측정된 동하중이 실제값보다 과소 평가 될 수 있음을 의미한다.
(2) 궤도틀림이 커짐에 따라 차축 간, 좌․우 레일 간 변형률 편차가 증가하며 차축 간 편차는 최대 14.12%, 좌․우 레일 간 편차는 최대 22.05% 발생하는 것으로 예측되었다. 이는 현재와 같이 한 지점에서 측정한 값을 사용하여 동하중을 예측할 경우 큰 오차가 발생할 수 있음을 의미한다.
(3) 변형률 측정 편차 감소를 위해 측정지점 추가 효과를 분석한 결과 분기기와 같은 특별한 선로 구조물이 없는 일반 선로 조건이라면 궤도틀림의 크기와 관계없이 4개 이상의 측정지점 확보를 통해 측정 편차를 1~2% 수준으로 감소시킬 수 있을 것으로 예상된다.
(4) 레일의 최대 진동 값은 차륜이 침목을 통과하는 순간이며 동일한 대차에서 선행 차륜(홀수 번 차축) 의 진동 값이 크게 나타났다. 궤도틀림이 커짐에 따라 레일 진동값의 편차도 함께 증가하였으며 차축 간 편차는 최대 28.
(5) 진동측정 편차 감소를 위해 측정지점 추가 효과를 분석한 결과 7개 이상의 측정지점을 확보하면 궤도 틀림에 따른 진동 크기 편차는 상쇄되는 것으로 예측되었다. 진동 값의 편차 크기를 고려할 때 차륜 결함을 정확히 판별해 내기 위해서는 진동 주파수분석과 같은 후처리 기법에 관한 추가 연구가 필요할 것으로 판단된다.
11은 1~10번 센서에서 관찰된 변형률의 평균값을 나타낸 그래프이다. 10개 센서값을 평균하면 궤도 틀림이 큰 경우에도 비교적 일정한 편차를 나타내는 것을 확인할 수 있다. 다만, Fig.
살펴보았다. 궤도틀림 값이 클수록 차량의 불규칙 거동으로 인해 변형률과 진동 측정값의 편차가 커질 것으로 예측되었으며 측정지점을 추가하면 효과적으로 편차를 감소시킬 수 있는 것을 확인하였다. 최근 레일 센서 설치․해체 소요 시간을 대폭 단축할 수 있는 센서 모듈이 개발되어 이를 활용한다면 본 연구결과를 현장에서도 활용할 수 있을 것으로 생각된다.
진동 값이 크게 나타났다. 궤도틀림이 커짐에 따라 레일 진동값의 편차도 함께 증가하였으며 차축 간 편차는 최대 28.45%, 좌․우 레일 간 편차는 최대 30.66%로 나타나 변형률과 비교해 더 큰 편차가 발생하는 것으로 예측되었다. 이는 앞․뒤에 있는 차륜의 진동이 전달되어 나타나는 현상으로 예상된다.
변형률 편차 감소를 위해 측정지점 추가 효과를 분석한 결과 궤도틀림이 클수록 효과가 크고 분기기가 존재하는 Case 4와 같은 특별한 선로 조건을 제외하고 4개 이상의 측정지점을 확보하면 궤도틀림에 관계없이 1~2% 편차 수준의 양호한 변형률 측정값을 얻을 수 있을 것으로 예상된다.
36으로 방향틀림과 비교해 비교적 큰 차이를 나타내었다. 샘플 중 TQI 2미만 값을 가진 구간은 방향틀림의 경우 79%, 고저틀림의 경우 71% 로 나타나 선로 대부분이 TQI 2미만으로 관리되고 있음을 알 수 있다. 따라서 선로 상태가 매우 양호한 Case 1, 일반적인 수준의 Case 2, 선로 상태가 좋지 않은 Case 3 과 함께 샘플중 가장 TQI 수치가 크며 구간 내에 레일 분기기(Rail switch)가 위치한 Case 4를 추가 선택하여 시뮬레이션을 수행하였다.
13(b)를 비교해보면 신호 수집 주기와 관계없이 변형률 데이터는 유사한 패턴을 보이는 것을 확인할 수 있다. 하지만 진동데이터는 큰 차이를 보이는데 10kHz 결과에서는 변형률의 최대값과 진동가속도의최대값이 동일한 시간대에서 관찰되나 1kHz 결과에서는 시간대가 일치하지 않으며 값의 크기도 일정하지 않은 것을 확인할 수 있다. 20m/s로 이동하는 차량의 차륜 결함 확인을 위해서는 10kHz 수준의 신호 수집 주기를 확보해야 신뢰성 있는 데이터를 얻을 수 있을 것으로 예상된다.

후속연구

본 연구결과를 통해 선로 변형률, 진동 현장 측정 시 발생하는 측정 편차의 발생 현상을 이해하고 보다 정확한 현장 측정을 위한 참고자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다. 다만, 시뮬레이션 모델에 반영한 환경요소 외에도 기후, 차량 상태, 차륜․레일의 마모 등 변형률과 진동 값에 영향을 줄 수 있는 요소가 존재하기 때문에 추가 연구를 통해 시뮬레이션 결과와 현장 측정 결과의 상사성(Similarity) 입증 및 방향 틀림과 고저틀림의 간섭에 의한 가중효과 분석이 필요하다. 또한, 진동값의 경우 편차가 크게 발생하므로 앞 (선행)․뒤(후행) 차륜의 진동 영향을 제거하거나 정상, 결함 진동 신호를 구분해 낼 수 있는 후처리 기법에 관한 연구가 이어져야 할 것으로 판단된다.
8%이다. 다시 말해 추가 측정지점확보를 통해 측정 편차를 감소시킬 수 있지만, 궤도 틀림이 큰 경우 평균값이 낮게 나타나 궤도틀림을 제외한 다른 조건이 같을 때 궤도틀림이 큰 구간에서 측정된 동하중이 궤도틀림이 작은 구간에서 측정된 동하중에 비해 과소 평가된다는 점을 고려해야 할 것이다.
다만, 시뮬레이션 모델에 반영한 환경요소 외에도 기후, 차량 상태, 차륜․레일의 마모 등 변형률과 진동 값에 영향을 줄 수 있는 요소가 존재하기 때문에 추가 연구를 통해 시뮬레이션 결과와 현장 측정 결과의 상사성(Similarity) 입증 및 방향 틀림과 고저틀림의 간섭에 의한 가중효과 분석이 필요하다. 또한, 진동값의 경우 편차가 크게 발생하므로 앞 (선행)․뒤(후행) 차륜의 진동 영향을 제거하거나 정상, 결함 진동 신호를 구분해 낼 수 있는 후처리 기법에 관한 연구가 이어져야 할 것으로 판단된다.
진동값의 변화를 예측하였다. 본 연구결과를 통해 선로 변형률, 진동 현장 측정 시 발생하는 측정 편차의 발생 현상을 이해하고 보다 정확한 현장 측정을 위한 참고자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다. 다만, 시뮬레이션 모델에 반영한 환경요소 외에도 기후, 차량 상태, 차륜․레일의 마모 등 변형률과 진동 값에 영향을 줄 수 있는 요소가 존재하기 때문에 추가 연구를 통해 시뮬레이션 결과와 현장 측정 결과의 상사성(Similarity) 입증 및 방향 틀림과 고저틀림의 간섭에 의한 가중효과 분석이 필요하다.
시뮬레이션 결과를 현장에서 참고할 수 있도록 현장 환경을 반영해 시뮬레이션 조건을 설정하였으나 기후, 레일, 차륜 마모 및 결함에 따른 변인은 고려하지 않았다는 점을 참고해야 할 것이다. Table 4는 시뮬레이션에 사용한 선로 모델의 물성치이다.
진동 값의 편차 크기를 고려할 때 차륜 결함을 정확히 판별해 내기 위해서는 진동 주파수분석과 같은 후처리 기법에 관한 추가 연구가 필요할 것으로 판단된다.
진동값은 전반적으로 변형률과 비교해 편차가 크게 발생하므로 차륜의 결함을 정확히 판별해 내기 위해서는 진동 값의 크기와 함께 진동 주파수분석과 같은 후처리 기법에 관한 추가 연구가 필요할 것으로 판단된다.
궤도틀림 값이 클수록 차량의 불규칙 거동으로 인해 변형률과 진동 측정값의 편차가 커질 것으로 예측되었으며 측정지점을 추가하면 효과적으로 편차를 감소시킬 수 있는 것을 확인하였다. 최근 레일 센서 설치․해체 소요 시간을 대폭 단축할 수 있는 센서 모듈이 개발되어 이를 활용한다면 본 연구결과를 현장에서도 활용할 수 있을 것으로 생각된다. 본 연구를 통해 확인한 시사점과 향후 계획은 다음과 같다.
따라서 현재 시설물 설계를 위한 동하중은 측정된 레일 변형률 값을 통계처리를 통해 환산한 값에 안전율을 반영하여 산출한다(박수민 등, 2015). 측정 편차 범위를 예측하고 정확한 동하중을 측정할 수 있다면 시설물 안전을 확보하면서도 보다 비용 효율적인 설계가 가능할 것이다.

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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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