64 research outputs found
Application to 3D seismic data
ํ์๋
ผ๋ฌธ(๋ฐ์ฌ) -- ์์ธ๋ํ๊ต๋ํ์ : ๊ณต๊ณผ๋ํ ์๋์ง์์คํ
๊ณตํ๋ถ, 2023. 2. ๋ฏผ๋์ฃผ.์ ๋์ ๊ณ ํด์๋ ์งํ ์๋๊ตฌ์กฐ ๋ชจ๋ธ์ ๊ตฌ์ถํ๊ธฐ ์ํ ์๋ฃ ์ ํฉ ์ ๊ทผ ๋ฐฉ์์ธ ์์ ํํ์ญ์ฐ(full waveform inversion; FWI)์ ๊ด๋์ญ/๊ด๊ฐ ํ์ฑํ ์๋ฃ๋ฅผ ๋ค๋ฃจ๊ธฐ ์ํด ๋๋ฆฌ ์ฌ์ฉ๋๋ ์๋จ๋ค ์ค ํ๋๊ฐ ๋์๋ค. ์์ ํํ์ญ์ฐ์ ํ์ฑํ ์๋ฃ์ ํฌํจ๋ ์ ์ฒด ํ๋์ ์ด๋ํ์ โ๋์ญํ์ ์ฑ์ง์ ํจ๊ป ๊ณ ๋ คํ๊ฒ ๋๋๋ฐ, ์ด๋ ์์ ํํ์ญ์ฐ์ ๋งค์ฐ ๋น์ ํ์ ์ผ๋ก ๋ง๋ค๊ฒ ๋๋ค. ๊ทธ๋ฌ๋ ์์ ํํ์ญ์ฐ์ ์ ํ ๊ตญ๋ถ ์ต์ ํ ๊ธฐ๋ฒ์ ์ฌ์ฉํ๊ธฐ ๋๋ฌธ์ ์ด๊ธฐ ์๋๊ตฌ์กฐ ๋ชจ๋ธ์ด ๋ถ์ ํํ ๊ฒฝ์ฐ ๊ตญ๋ถ ์ต์๊ฐ์ ๋น ์ง๊ฒ ๋๋ค. ์์ ํํ์ญ์ฐ์ ๋น์ ํ์ฑ ๋ฌธ์ ๋ฅผ ํด๊ฒฐํ๊ธฐ ์ํด์๋ ์ฐ์ ์ ์ผ๋ก ์ฅํ์ฅ ๋ฐฐ๊ฒฝ ์๋๊ตฌ์กฐ ๋ชจ๋ธ์ ๊ตฌ์ถํ ๋ค, ์์ฐจ์ ์ผ๋ก ๋จํ์ฅ ๋ฐ์ฌ์ธต๊ตฌ์กฐ ๋ชจ๋ธ์ ๋ณต์ํ๋ ๊ณผ์ ์ด ํ์ํ๋ค. ๊ทธ๋ฌ๋ ์์ ํํ์ญ์ฐ์ ์ด๊ธฐ ๋จ๊ณ์์ ๋ฐ์ฌํ์ ์ํ ์ฅํ์ฅ ๋ฐฐ๊ฒฝ ์๋๊ตฌ์กฐ์ ๊ฐฑ์ ์ ๊ฑฐ์ ๋ฐ์ํ์ง ์์ผ๋ฉฐ, ๋ฐ์ฌํ๋ ๋จํ์ฅ ๋ฐ์ฌ์ธต๊ตฌ์กฐ๋ง์ ๊ฐฑ์ ํ๊ฒ ๋๋ค. ๋ฐ๋ผ์ ์์ ํํ์ญ์ฐ ์ด๋ผ๋ ๋ช
์นญ๊ณผ๋ ๋ฌ๋ฆฌ, ๊ธฐ์กด ์์ ํํ์ญ์ฐ์ ์ฃผ๋ก ๋ค์ด๋นํ์ ์์กดํ์ฌ ๋ฐฐ๊ฒฝ ์๋๊ตฌ์กฐ ๋ชจ๋ธ์ ๊ตฌ์ถํ๋ฉฐ ๋ฐ์ฌํ์ ์ฃผ์ ์ ๋ณด๋ ์ญ์ฐ ๊ณผ์ ์์ ๊ฑฐ์ ๋ฐ์๋์ง ์๋๋ค.
์ถ๊ฐ์ ์ผ๋ก ๋ฐ์ฌํ๋ฅผ ํ์ฉํด ์ด๊ธฐ ์ญ์ฐ๋จ๊ณ์์ ์ฅํ์ฅ ๋ฐฐ๊ฒฝ ์๋๊ตฌ์กฐ ๋ชจ๋ธ์ ๊ฐฑ์ ํ๊ธฐ ์ํด์, ์๋๊ตฌ์กฐ ๋ชจ๋ธ์ ๋ฐฐ๊ฒฝ ์๋๊ตฌ์กฐ ๋ชจ๋ธ๊ณผ ๋ฐ์ฌ์ธต๊ตฌ์กฐ ๋ชจ๋ธ๋ก ๋ถ๋ฆฌํ์ฌ ์ญ์ฐ์ ์ํํ๋ ๋ฐ์ฌํ ํํ์ญ์ฐ์ด ์ ์๋์๋ค. ๋ฐ์ฌ์ธต๊ตฌ์กฐ ๋ชจ๋ธ์ ์ง์ ์ ์ผ๋ก ์ฌ์ฉํจ์ผ๋ก์จ, ๋ฐ์ฌํ์ ํ๋๊ฒฝ๋ก๋ฅผ ๋ฐ๋ผ ์ถ๊ฐ์ ์ผ๋ก ์ฅํ์ฅ ์๋๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ๊ฐฑ์ ํ ์ ์๊ฒ ๋๋ค. ๋ฐ์ฌ์ธต๊ตฌ์กฐ ๋ชจ๋ธ์ ์๋กญ๊ฒ ๊ฐฑ์ ๋ ๋ฐฐ๊ฒฝ ์๋๊ตฌ์กฐ ๋ชจ๋ธ์ ๋ํด ๋ฐ๋ณต์ ์ผ๋ก ๊ตฌ์ถ๋์ด์ผ ํ๋ฉฐ, ์ด๋ฌํ ์ผ๋ จ์ ๊ณผ์ ์ ํตํด ์ฅํ์ฅ ์๋๊ตฌ์กฐ ๋ชจ๋ธ๊ณผ ๋จํ์ฅ ๋ฐ์ฌ์ธต๊ตฌ์กฐ ๋ชจ๋ธ์ด ๋ฒ๊ฐ์๊ฐ๋ฉฐ ์ญ์ฐ๋๋ค.
์ด๋ฅผ ํฐ ๊ท๋ชจ์ ์ค์ ํ์ฌ ์๋ฃ์ ์ ์ฉํ๊ธฐ ์ํด์๋ ์๋๊ตฌ์กฐ ๋ชจ๋ธ์ ์ฅํ์ฅ ๋ฐฐ๊ฒฝ ์๋๊ตฌ์กฐ ๋ชจ๋ธ๊ณผ ๋จํ์ฅ ๋ฐ์ฌ์ธต๊ตฌ์กฐ ๋ชจ๋ธ๋ก ๋ถ๋ฆฌํ๊ธฐ ์ํ ๊ณ์ฐํจ์จ์ ์ธ ๋ฐฉ๋ฒ์ด ํ์ํ๋ค. ๋ํ, ๋ฐฐ๊ฒฝ ์๋๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ๊ตฌ์ถํ๋ ๊ณผ์ ์์ ๋ค์ด๋นํ์ ๋ฐ์ฌํ์ ์ํ ์ ๋ณด๊ฐ ํจ๊ป ํจ์จ์ ์ผ๋ก ๊ณ ๋ ค๋์ด์ผ ํ๋ค.
๋ณธ ๋
ผ๋ฌธ์์๋ ๋จผ์ ํ์ฑํ ๋ฐ์ฌ๋ฒํ์ฌ์์ ํ์ฑํ ์๋ฃ์ ํฌํจ๋ ๋ค์ด๋นํ์ ๋ฐ์ฌํ๊ฐ ์์ ํํ์ญ์ฐ ๊ทธ๋๋์ธํธ์ ํ์ฅ ์ฑ๋ถ์ ์ด๋ป๊ฒ ์ํฅ์ ๋ฏธ์น๋์ง ๋ถ์ํ๋ค. ๊ทธ ํ, ์์ ํํ์ญ์ฐ ๊ทธ๋๋์ธํธ์ ํ์ฅ ์ฑ๋ถ์ ์กฐ์ ํ๊ธฐ ์ํด ํ์ ๊ฐ ํํฐ๋ง ๊ธฐ๋ฒ์ ๋์
ํ๊ณ , 5๊ฐ์ ํ์ ๊ฐ ํํฐ๋ง ๋ชจ๋๋ก ์ธํด ๋ค์ด๋นํ์ ๋ฐ์ฌํ๊ฐ ๊ทธ๋๋์ธํธ์ ๋ฏธ์น๋ ์ํฅ์ด ์ด๋ป๊ฒ ๋ณํํ๋์ง ์ดํด๋ณธ๋ค.
์์ ํํ์ญ์ฐ ๊ทธ๋๋์ธํธ์ ํ์ ๊ฐ ํํฐ๋ง ๊ธฐ๋ฒ์ ๋ํ ๋ถ์์ ๊ธฐ๋ฐ์ผ๋ก, ๋ค์ด๋นํ์ ๋ฐ์ฌํ๋ฅผ ํจ๊ป ํ์ฉํ์ฌ ์ ๋ขฐํ ์ ์๋ ๋ฐฐ๊ฒฝ ์๋๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ๊ตฌ์ถํ ์ ์๋ ํ์ ๊ฐ ํํฐ๋ง ๊ธฐ๋ฐ ์ค์ฒฉ ์๊ณ ๋ฆฌ๋ฌ์ ์ฌ์ฉํ ์ํฅํ ์์ ํํ์ญ์ฐ ๊ธฐ์ ์ ์ ์ํ์๋ค. ์๊ณ ๋ฆฌ๋ฌ์์์, ํ์ ๊ฐ ํํฐ๋ง์ ๋ฐ์ฌํ ํํ์ญ์ฐ๊ณผ ๊ฐ์ด ์๋๊ตฌ์กฐ ๋ชจ๋ธ์ ๋ฐฐ๊ฒฝ ์๋๊ตฌ์กฐ ๋ชจ๋ธ๊ณผ ๋ฐ์ฌ์ธต๊ตฌ์กฐ ๋ชจ๋ธ๋ก ๋ถ๋ฆฌํ๊ธฐ ์ํด ์ฌ์ฉ๋๋ค. ํ์ ๊ฐ ํํฐ๋ง์ ํฐ ์ฐ์ฐ๋์ ์ฆ๊ฐ ์์ด ๊ณ์ฐํจ์จ์ ์ผ๋ก ๊ตฌํ๋ ์ ์์ผ๋ฉฐ, 3์ฐจ์ ํ์ฑํ ํ์ฌ ์๋ฃ์ ๊ฐ์ ํฐ ๊ท๋ชจ์ ํ์ฌ ์๋ฃ์ ๋ํด์๋ ์๊ณ ๋ฆฌ๋ฌ์ ์ ์ฉํ ์ ์๋๋ก ํด์ค๋ค. 5๊ฐ์ ํ์ ๊ฐ ํํฐ๋ง ๋ชจ๋ ์ค, ๋ชจ๋ IV์ V๊ฐ ๊ฐ๊ฐ ๋ฐฐ๊ฒฝ ์๋๊ตฌ์กฐ ๋ชจ๋ธ๊ณผ ๋ฐ์ฌ์ธต๊ตฌ์กฐ ๋ชจ๋ธ์ ๊ฐฑ์ ํ๊ธฐ ์ํด ์ฌ์ฉ๋๋ค. ๋ชจ๋ V๋ฅผ ํตํด ๊ตฌ์ถ๋ ๋ฐ์ฌ์ธต๊ตฌ์กฐ ๋ชจ๋ธ์ ๋ฐ์ฌํ ํ๋๊ฒฝ๋ก๋ฅผ ๋ฐ๋ผ ์ถ๊ฐ์ ์ธ ์ฅํ์ฅ ์๋๊ตฌ์กฐ ๊ฐฑ์ ์ ๋ฐ์์ํจ๋ค. ๋ชจ๋ IV๋ ์ง์ ์ ์ผ๋ก ๋ค์ด๋นํ์ ๋ฐ์ฌํ์ ํ๋๊ฒฝ๋ก๋ฅผ ๋ฐ๋ผ ๋ฐ์ํ๋ ์ฅํ์ฅ ์์ ํํ์ญ์ฐ ๊ทธ๋๋์ธํธ ์ฑ๋ถ์ ์ถ์ถํ์ฌ ๋ฐฐ๊ฒฝ ์๋๊ตฌ์กฐ ๊ตฌ์ถ์ ์ฌ์ฉํ ์ ์๋ค. ๊ฐ์ ๋ ์ฅํ์ฅ ์๋๊ตฌ์กฐ ๊ฐฑ์ ๋ฒ์๋ฅผ ๊ธฐ๋ฐ์ผ๋ก ๊ด์ธก ๋ค์ด๋นํ์ ๋ฐ์ฌํ์ ์ฃผ์ ์ ๋ณด๋ฅผ ๋ ์ ํํ ๋ฌ์ฌํ ์ ์๋ ๋ฐฐ๊ฒฝ ์๋๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ๊ตฌ์ถํ ์ ์๋ค.
3์ฐจ์ SEG/EAGE ์ค๋ฒ์ค๋ฌ์คํธ ๋ชจ๋ธ์ ์ด์ฉํด ๋ง๋ ํฉ์ฑ ์๋ฃ ๋ฐ ๋ถํด ๋ณผ๋ธ(Volve) ์ง์ญ์ 3์ฐจ์ ํด์ ์ผ์ด๋ธ(ocean-bottom cable) ์๋ฃ์ ํ์ ๊ฐ ํํฐ๋ง ๊ธฐ๋ฐ ์ค์ฒฉ ์๊ณ ๋ฆฌ๋ฌ์ ์ ์ฉํด๋ด์ผ๋ก์จ ์งํ๊ตฌ์กฐ๊ฐ ๋งค์ฐ ๋ณต์กํ๊ฑฐ๋, ํ์ฑํ ์๋ฃ์ ํ์ฑ ๋ฐ ์ด๋ฐฉ์ฑ ํจ๊ณผ๊ฐ ๋ํ๋๋ ๊ฒฝ์ฐ์ ๋ํด์๋ ์๊ณ ๋ฆฌ๋ฌ์ด ์ ๋ขฐํ ์ ์๋ ๋ฐฐ๊ฒฝ ์๋๊ตฌ์กฐ ๋ชจ๋ธ์ ๊ตฌ์ถํ ์ ์์์ ๋ณด์ฌ์ฃผ์๋ค. ํ์ ๊ฐ ํํฐ๋ง์ ๋ชจ๋ IV์ ๋ชจ๋ V๋ฅผ ํตํด ์ฑ๊ณต์ ์ผ๋ก ์๋๊ตฌ์กฐ ๋ชจ๋ธ์ ๋ฐฐ๊ฒฝ ์๋๊ตฌ์กฐ ๋ชจ๋ธ๊ณผ ๋ฐ์ฌ์ธต๊ตฌ์กฐ ๋ชจ๋ธ๋ก ๋ถ๋ฆฌํ ์ ์์์ ํ์ธํ ์ ์์๋ค. ๊ตฌ์ถ๋ ๋ฐฐ๊ฒฝ ์๋๊ตฌ์กฐ ๋ชจ๋ธ์ ๋ ์ ํํ ๊ณ ํด์๋ ์๋๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ๊ตฌ์ถํ๊ธฐ ์ํ ์ฐจํ ์ํฅํ ๋ฐ ํ์ฑํ ์์ ํํ์ญ์ฐ์ ์ํ ์ด๊ธฐ ์๋๋ชจ๋ธ๋ก ์ฌ์ฉ๋ ์ ์์ ๊ฒ์ผ๋ก ๊ธฐ๋๋๋ค.Full waveform inversion (FWI), which is a data-fitting approach that aims at building quantitative high-resolution subsurface velocity models, becomes one of the most popular tools to image wide-aperture and broadband seismic data. Considering both the kinematic and dynamic properties of all waves in seismic data makes FWI highly non-linear. However, because FWI is solved in the linearized local optimization framework, it often falls into local minima when initial models deviate from true models. To mitigate its non-linearity, one can preferentially reconstruct low-wavenumber macro velocity structures and then gradually recover higher-wavenumber reflectivity structures. However, in the early stage of conventional FWI, short-spread reflection data hardly contribute to the low-wavenumber update. Contribution of the reflection data to the update of FWI appears in the high-wavenumber reflectivity image. Therefore, contrary to the literal meaning of full waveform inversion, conventional FWI mainly relies on the diving waves to recover the background velocity model, which is crucial to stably converge to the global minimum.
To additionally derive the low-wavenumber update from the reflected waves in the early stage of inversion, reflection waveform inversion (RWI) is proposed incorporating the scale separation of the velocity model into the background velocity and reflectivity models. By explicitly using the reflectivity model, the low-wavenumber update along the reflection wavepaths is available in the early stage of inversion, which are used to update the background velocity model. Once the background velocity model has been newly updated, the reflectivity model is then re-inverted from the new background velocity model. In this manner, the background velocity and reflectivity models are alternately updated.
For a large-scale practical application, the approach to separate the high- and low-wavenumber components of the velocity model should avoid a large increase in computational effort. Meanwhile, to secure wider low-wavenumber update coverage, the contribution of the diving waves to the low-wavenumber update has to be appropriately considered during inversion of the background velocity model.
In this thesis, the FWI gradient in reflection seismology is first analyzed to demonstrate how the diving and reflected waves contribute to the wavenumber components of the FWI gradient. Then, a diffraction-angle filtering technique, which has been proposed to control low-, intermediate- and high-wavenumber components of the FWI gradient in acoustic FWI, is introduced for the scale separation of the velocity model. The effects of the five modes of diffraction-angle filtering on the FWI gradient are illustrated only to show how diffraction-angle filtering changes the contributions of the diving and reflected waves to the FWI gradient.
Based on the analysis of the FWI gradient and diffraction-angle filtering, I propose a new acoustic FWI technique with the diffraction-angle-filtering-based nested algorithm to build a reliable P-wave background velocity model using both the diving and reflected waves assuming a large-scale seismic data acquisition. In the nested algorithm, diffraction-angle filtering is applied in the framework of RWI, which allows the scale separation of the velocity model with reasonable computational efforts. Among the five modes of diffraction-angle filtering, modes IV and V are applied to the FWI gradient to update the background velocity and reflectivity structures, respectively. The prior reflectivity structures reconstructed by applying mode V provides the low-wavenumber update generated along the reflection wavepaths in addition to the conventional FWI update in the early stage of inversion. Then, mode IV can directly extract the low-wavenumber update generated along the wavepaths of the diving and reflected waves. With the improved low-wavenumber coverage, the background velocity model that accurately describes the kinematic behaviors of the observed diving and reflected waves can be reconstructed.
Applications to the synthetic data for the 3D SEG/EAGE overthrust model and real 3D ocean-bottom cable (OBC) data from the Volve field at the North sea demonstrate that the diffraction-angle-filtering-based nested algorithm builds reliable background velocity models even when the subsurface structures are highly complex, or seismic data are affected by elasticity or anisotropy, which is common in field data applications. Modes IV and V of diffraction-angle filtering are successfully implemented for the scale separation in the framework of RWI. The background velocity models reconstructed by the nested algorithm can be used as new initial models for the subsequent acoustic or elastic FWI, which allows us to yield more accurate high-resolution subsurface velocity models.Chapter 1. Introduction 1
1.1. Background of the study 1
1.2. Research objective 5
1.3. Outline 8
Chapter 2. Implementation of acoustic FWI 10
2.1. Acoustic wave modeling 10
2.1.1. Acoustic wave equation 10
2.1.2. Staggered-grid finite-difference method 11
2.1.3. Boundaries 13
2.2. Acoustic FWI 19
2.2.1. Formulation of acoustic FWI 19
2.2.2. Other techniques for acoustic FWI 22
2.2.2.1. Two-level message passing interface-based parallelization 22
2.2.2.2. Boundary saving 23
2.2.2.3. Gradient preconditioning 26
2.2.2.4. Source estimation 27
Chapter 3. Acoustic FWI with the diffraction-angle-filtering-based nested algorithm 28
3.1. Wavenumber characteristics of acoustic FWI gradient 30
3.2. Diffraction-angle filtering for acoustic FWI 41
3.2.1. Formulation and mechanism of diffraction-angle filtering 41
3.2.2. Implementation on a staggered grid set 47
3.2.3. Computational requirements 54
3.3. Wavenumber characteristics of acoustic FWI gradient with diffraction-angle filtering 59
3.4. Design of the diffraction-angle-filtering-based nested algorithm 63
3.5. Workflow of the diffraction-angle-filtering-based nested algorithm 67
Chapter 4. Application to synthetic data: 3D SEG/EAGE overthrust model 69
4.1. Modeling and inversion parameters 71
4.2. Inversion results 74
Chapter 5. Application to field data: North Sea Volve oil field OBC data 89
5.1. Inversion parameters and strategies 94
5.2. Inversion results 102
Chapter 6. Conclusions 116
References 119
Appendix A. Derivation of the gradient using the adjoint-state method 130
Appendix B. Application to synthetic data: 2D Marmousi-II model 134
B.1. Modeling and inversion parameters 134
B.2. Inversion results 139
Appendix C. Application to field data: North Sea Volve oil field 2D OBC data 151
C.1. Inversion parameters and strategies 151
C.2. Inversion results 157
Abstract in Korean 165๋ฐ
์์ฃผ๋ฌธํ๋ฅผ ํตํ ใํ๋ฆผ๋ณ๊ณกใ์ ์ผ๊ณ ์ฐฐ
In Tang dynasty, popular customs from the countries bordering on western China, Buddhism music and dances, and cultures from China are combined to develop luxurious drinking culture that centralized by courtesans. Also the combination of culture and customs makes drinking rules to be more with music and dancing. The Silla nobility accept the new drinking rules and apply them to their feasts. It can be proved with the 14-sided dice from Anapji Pond. Jwajumunsaengyeon(ๅบงไธป้็ๅฎด: the background of ใHanrim Byeolgokใ), is based on gwageo, the highest-level state examination during the Gwangjong era in Goryeo dynasty. It has various types such as Youngchinhoei(ๆฆฎ่ฆชๆ), Myungjokhoei(ๅ็ฐๆ), Banghoei(ๆฆๆ), Yongdoohoei(๏ง้ ญๆ), Poomjung(ๅๅ), and so on. In those feasts, the civil official in Goryeo dynasty enjoyed the games with drinking rules using the themes of ใHanrim Byeolgokใ and heightened the conviviality.
ใHanrim Byeolgokใ is produced by many people and has hierarchical characteristics like a troll. It belongs to words characteristic, one of drinking rules and borrows the way(Chaksaryeng: ่่พญไปค) that fills in the names of related topics with prior consultation and consistently arranges them. However, it is thought that the arrangement of the subject seems to be changed consistently and the stories of drinking rules in the structure and historical stories of ใHanrim Byeolgokใ are confirmed to follow the same arrangement. Therefore, it is possible to infer that ใHanrim Byeolgokใ is completed with re-arrangement of subjects of various drinking games in Jwajumunsaengyeon in 250 years. But it is hard to find its identification in future generation due to the settlement of lyrics and severance of drinking rules. To conclude, ใHanrim Byeolgokใ is the collection of various drinking game pieces in Jwajumunsaengyeon made by the Chaksaryeng way and the song with lyrics but it is difficult to call a drinking game itself
๊ฒฝ์ ๋ฐ์ ์ ์์ด์์ ์ ๋ถ์ ์ญํ - ์ฌ์ ์ ์ฑ ์ ์ค์ฌ์ผ๋ก -
์ด ๋
ผ๋ฌธ์ ๊ทธ๊ฐ์ ์ฐ๋ฆฌ๋๋ผ ๊ฒฝ์ ๋ฐ์ ์ ์์ด์ ์ฌ์ ์ ์ฑ
์ด ์ด๋ ํ ์ญํ ์ ํด ์๋๊ฐ์ ๋ํ ์ ์น๊ฒฝ์ ํ์ ์ ๊ทผ๋ถ์์ ์๋ํ๊ณ ์๋ค. ์ฌ์ ์ ์ฑ
์ด ์ด๋ป๊ฒ ๊ณตํํ์๋๊ฐ๋ฅผ ์ดํด๋ณด๋๋ฐ ์์ด ์ ์ฑ
๊ฒฐ์ ์ฐธ์ฌ์๋ค์ ์ญํ ์ ์ค์ฌ์ผ๋ก ๋ถ์ํ๋ฉฐ, ์ด๋ค์ ์ญํ ์ ํ์ธํ๊ณ ์ํ๋ ๋ชฉ์ ์ผ๋ก ๋ถ๊ฐ๊ฐ์น์ธ๋ฅผ ์ฌ๋ก๋ก ๊ทธ ์ฑํ๊ณผ์ ์ ๋ถ์ํ์๋ค. ๋ณธ ๋
ผ๋ฌธ์ ๊ฒฐ๋ก ์ผ๋ก๋ ์ฐ๋ฆฌ๋๋ผ ์ฌ์ ์ ์ฑ
์ด ๊ทธ๊ฐ์ ๊ฒฝ์ ์ฑ์ฅ์ ์๋นํ ๊ณตํ์ ํ ๊ฒ์ ํ๋ฆฝ์์ผ๋, ์๋๋ถ๋ฐฐ์์ ์ทจ์ฝ์ด๋ผ๋ ๊ฐ ์ง์ญ๊ฐ๋ฐ์ ๋ถ๊ท ํ๋ฑ์ ๋ฌธ์ ๋ฅผ ์ผ๊ธฐ์์ผฐ์์ ๋ค์ ํ์ธํ ์ ์๋ค๋ ๊ฒ์ด๋ค. ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ์ฌ์ ์ ์ฑ
์ ์ด์๋ฉด์ ์์ด์๋ ์๋นํ ๊ฒฝ์ฐ๊ฐ ์ง์์ฑ๊ณผ ์ผ๊ด์ฑ์ ๊ฒฐ์ฌํ ์ฑ ์ด์๋์ด ์์์ด ๋ํ ์ง์ ๋์๋ค. ์ ์ฑ
์ด ๊ฒฐ์ ๋๋ ๊ณผ์ ์ ์์ด์๋ ์ ๋ถ๊ด๋ฃ๋ค์ ์ ๋์ ์ธ ์ง๋ฐฐํ์์ ๊ฒฐ์ ๋์ด ์ด์๋์์ผ๋ฉฐ, ์ด๋ฌํ ๊ณผ์ ์์ ๋ค๋ฅธ ์ดํด์ง๋จ๋ค์๊ฒ ๊ทธ๋ค์ ๊ฒฌํด๋ฅผ ๋ฐํ๋ ๊ธฐํ๋ ์ถฉ๋ถํ ์ฃผ์ด์ก์ผ๋ ๊ทธ๋ค์ ์๊ตฌ์ฌํญ์ด ๊ณต์์ ์ผ๋ก ๋ฐ์๋ ๊ฒ์ ๊ฑฐ์ ์์๋ค. ๊ทธ๋ฌ๋ ์ด๋ฌํ ์ดํด์ง๋จ๋ค์ ๋ถ๋ง๊ณผ ๋ฐ๋์๊ฒฌ๋ค์ด ๊ณต์์ ์ธ ์ ์ฐจ๊ณผ์ ์์๋ ๊ธฐ๊ฐ๋์๋ค๊ณ ํ๋๋ผ๋ ๋น๊ณต์์ ์ผ๋ก ์ด๋์ ๋ ์ ์ถฉ๋์ด ์๋นํ ๋ฐ์๋์์์ ๋ํ ๋ฐ๊ฒฌํ ์ ์์๋ค
๋น์ฉํธ์ต๋ถ์๊ณผ SOC ํฌ์์ ์ฑ : ์ฒ ๋ํฌ์๋ฅ ์ค์ฌ์ผ๋ก
๋ณธ ๋
ผ๋ฌธ์ ์ฐ๋ฆฌ๋๋ผ์ ์ฒ ๋ํฌ์์ ํํฉ์ ์ดํด๋ณด๊ณ , ๊ทธ ๋์์ ๋๋ก์์ฃผ์ ๊ตํตํฌ์๊ฐ ์ด๋ฃจ์ด์ง๊ณ ์๋ ๊ฒ์ ๋ฐ๋ฅธ ๋ฌธ์ ์ ๊ณผ ํจ๊ป, ํนํ ์ฒ ๋ํฌ์ ํ๋น์ฑ ๋ถ์์์ ๋ฌธ์ ๊ฐ ์ฒ ๋์ ๋ํ ๊ณผ์ํฌ์๋ฅผ ์ผ๊ธฐํ ์์ธ์ค์ ํ๋์์ ๋ฐํ๊ณ , ๊ทธ ๊ฐ์ ๋ฐฉ์์ ๋ชจ์ํ๊ณ ์๋ค. ์ฒ ๋์ฌ์
์ ํธ์ต์ ์ด์ฉ์, ๋น์ด์ฉ์ (์ผ๋ฐ์ธ ๋ฐ ์ฌ์
์)ํธ์ต์ผ๋ก ๋๋์ด๋ณด๋ฉด์ ๋๋ก์ด์ฉ์์ ์ฒ ๋์ด์ฉ์ผ๋ก์ ์ ํ์ ๋ฐ๋ฅธ ๋๋ก์ด์ฉ ๊ฐ์์ ๋ฐ๋ฅธ ์ดํ์๊ฐ ๋จ์ถ, ๋๊ธฐ์ค์ผ ๊ฐ์ถ ๋ฑ ๊ฐ์ข
์ ํธ์ต์ ์ค์ ์ ์ผ๋ก ๋
ผ์ํ๊ณ ์๋ค. ํ๊ฒฝ์ค์ผ ์ํ ๋ฑ์ ํจ๊ณผ๋ ์ธ๊ตฌ๋ฐ๋๊ฐ ๋์ ์ฐ๋ฆฌ๋๋ผ์์ ํนํ ์์ธ ๋ฑ ๋๋์ ์ธ๊ตฌ๋ฐ์ง์ง์ญ์์๋ ๋๊ฒ ๊ณ์๋๋ ํธ์ต์ผ๋ก ์ธ์ ๋์ด์ผ ํ๋ค. ๋ํ ์ฌ์
์ ํธ์ต ์ฆ, ์ฒ ๋์์์ ์ฆ๊ฐ์ ๋ฐ๋ผ ๋ฐ์ํ ์ฒ ๋์ฌ์
์ ์์ต์ ํธ์ตํญ๋ชฉ์ผ๋ก ๊ณ ๋ คํ ๊ฒ์ ์ ์ํ๊ณ ์๋ค. ์ด๋ ๊ฒ ๋ณผ ๋ ์ฒ ๋์ด์ฉ์ผ๋ก ์ธํ ํธ์ต์ ์ง๊ธ๊น์ง ์ฐ๋ฆฌ๊ฐ ๊ณ ๋ คํด์จ ๊ฒ๋ณด๋ค ํจ์ฌ ํฌ๋ค๋ ๊ฒ์ ์ ์ ์๋ค. ์๋์ ์ผ๋ก ๋์ ๋น์ด์ฉ์ ํธ์ต์ ๊ฐ์ง๊ณ ์๋ ์ฒ ๋๋ถ๋ฌธ์ด ํฌ์์ฌ์ฌ ๊ณผ์ ์์ ์ด๋ฌํ ํธ์ต์ ์ฒด๊ณ์ ์ผ๋ก ๊ณ์ํ์ง ๋ชปํ ๊ฒ์ด ์ ๋ถ์ SOC ์์ฐ๊ฒฐ์ ๊ณผ์ ์์ ๋๋ก๋ถ๋ฌธ์ ๋นํด ์๋์ ์ผ๋ก ์์ธ๋์ด ์จ ๊ฒ์ ์ผ์กฐํ์๋ค๊ณ ๋ณผ ์ ์์ผ๋ฏ๋ก, ์์ผ๋ก ๋ณด๋ค ๊ฐ๊ด์ ์ด๊ณ ์ ๊ตํ ํ๊ฐ์ ์ฐจ์ ์๊ตฌ์ ํจ๊ป ์ด๋ฌํ ์ถ๊ฐ์ ์ธ ํธ์ตํญ๋ชฉ๋ค์ ๊ณ๋ํํ์ฌ ๋ฐ์ํ๋ ๊ฒ์ด ๋ฐ๋์งํ๋ค
ํํ์ ํ์๋ฒ์ ์ํ์ฌ ์ ์กฐ๋ ๋ฆฌํฌ ์ด์ฐจ ์ ์ง์ฉ ์ด๋ฏธ๋ฆฝ Sn-Cu-B ํฉ๊ธ ์๊ทน์ ๋ํ ์ฐ๊ตฌ
ํ์๋
ผ๋ฌธ(์์ฌ)--์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ :์ฌ๋ฃ๊ณตํ๋ถ,2001.Maste
Identification of protein antigens of treponema pallidum reacting with serum IgG and IgM antibodies of patients with syphilis
์ํ๊ณผ/๋ฐ์ฌ[ํ๊ธ]
๋งค๋
์ ์์ธ๊ท ์ธ T. pallidum์ ๊ตฌ์ฑํ๋ ๋จ๋ฐฑํญ์๋ค์ ์์๋ด๊ณ , ๊ทธ๋ค์ ์๋ฌผํ์ , ์
ํํ์ ํน์ฑ์ ๊ท๋ช
ํ๋ ๊ฒ์ ๋งค๋
์ ๋ณ์ธ๋ก ์ ๋ฐํ๋ด๋ ๊ธฐ๋ณธ์์๊ฐ ๋๋ฉฐ, ๋์๊ฐ์๋ ๋ฐฑ
์ ์ ๊ฐ๋ฐ ๋ฐ ์๋ก์ด ๋ฉด์ญํ์ ์ง๋จ๋ฒ ๊ฐ๋ฐ์ ํฌ๊ฒ ๊ธฐ์ฌํ ์ ์์ ๊ฒ์ด๋ค. ์ด์ ์ฌ๋ฌํ
์๋ค์ด sodium dodecyl sulfate-polyacrylamide gel electrophoresis (SDS-PAGE)์ immun
oblotting์ ์ด์ฉํ์ฌ ๋งค๋
๊ท ๋จ๋ฐฑํญ์์ ์ ์ฒด ๊ท๋ช
์ ์ํ ์ฐ๊ตฌ๋ฅผ ํด ์์ผ๋, ์ฐ๊ตฌ์์
๋ฐ๋ผ ๋งค๋
ํ์ ํ์ฒญ์ ์ถํํ๋ ํญ์ฒด์ ๋ฐ์ํ๋ ๋งค๋
๊ท ํญ์์ ์๊ฐ ๋ค๋ฅด๊ณ ๊ฐ ์์๊ธฐ๋ณ
๋ก ํญ์ฒด์ ๋ฐ์ํ๋ ๋ถ์๋์ ๋ฐ๋ฅธ ๋งค๋
๊ท ํญ์์ ์ข
๋ฅ์๋ ์ฐจ์ด๊ฐ ์์๋ค. ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์์
๋ ๋งค๋
์น๋ฃ์ ์ ์ถํํ๊ณ ์น๋ฃํ์ ์์ค๋๋ ํ์ฒญ IgG ๋ฐ IgM ํญ์ฒด์ ๋ฐ์ํ๋ ๋งค๋
๊ท
๋จ๋ฐฑํญ์์ ๊ท๋ช
ํ๊ณ ๋ํ T. pallidum๊ณผ T. phagedenis์ ๊ณต์ ํญ์, T. pallidum ํน์ดํญ
์์ ๊ท๋ช
ํ๊ณ ์ ๋ค์๊ณผ ๊ฐ์ ์คํ์ ํ์๋ค.
๊ฐํ ์ ๊ณ ํ์ ๊ณ๋์ ์ข
ํ์ฌ ๋ณด์กดํด ์ค๋ T. pallidum, Nichols strain์ ์ถ์ถํ์ฌ Per
coll์ ์ด์ฉํ ๋ฐ๋๊ตฌ๋ฐฐ ์์ฌ๋ถ๋ฆฌ๋ก ์์๋ถ๋ฆฌ ํ๊ณ SDS-PAGE์ immunoblottingํ์๋ค. ์ด
๋ฅผ ๊ฐ ์์๊ธฐ ๋งค๋
ํ์ ๊ฐ๊ธฐ 3๋ช
์ผ๋ก๋ถํฐ ์น๋ฃ์ ๊ณผ ์น๋ฃํ 3๊ฐ์๋ง๋ค ์ฑ์ทจํ์ฌ poolingํ
ํ์ฒญ๊ณผ 2๊ธฐ, ์กฐ๊ธฐ ์ ๋ณต ๋๋ ๋ง๊ธฐ ์ ๋ณต๋งค๋
์์ ์น๋ฃํ 2โผ14๋
๋ 14๋ช
์ ์น๋ฃ๋ ๋งค๋
ํ
์ ํ์ฒญ๊ณผ ๋ฐ์์์ผ autoradiography ํน์ immunoperoxidase ๋ฐฉ๋ฒ์ผ๋ก IgG ๋ฐ IgM ํญ์ฒด์
๋ฐ์ํ๋ ๋งค๋
๊ท ๋จ๋ฐฑํญ์์ ๊ด์ฐฐํ์๋ค. ๋ํ thioglycollate broth media์ ๊ณ๋๋ฐฐ์
ํด ์ค๋ T. phagedenis, biotype Reiter๋ฅผ SDS-PAGE์ immunoblottingํ ํ, ์ด๋ฅผ ๊ฐ ์
์๊ธฐ ๋งค๋
ํ์ ๊ฐ๊ธฐ 3๋ช
์ผ๋ก๋ถํฐ ์น๋ฃ์ ์ ์ฑ์ทจํ์ฌ poolingํ ํ์ฒญ๊ณผ ๋ฐ์์์ผ autoradi
ography๋ฐฉ๋ฒ์ผ๋ก ํ์ฒญ IgG ํญ์ฒด์ ๋ฐ์ํ๋ ๋จ๋ฐฑํญ์์ ๊ด์ฐฐํ์ฌ ๋ค์๊ณผ ๊ฐ์ ์ฑ์ ์ ์ป
์๋ค.
1. SDS-PAGE๋ก ๋ถ๋ฆฌํ์ฌ ์ผ์ํ ๊ฒฐ๊ณผ, T. pallidum, Nichols strain๊ณผ T. phagedenis,
biotype Reiter์์ ๊ฐ๊ฐ 45๊ฐ ๋ฐ 43๊ฐ์ ๋จ๋ฐฑํญ์์ ๊ด์ฐฐํ์๋ค.
2. ์น๋ฃ์ ๋งค๋
ํ์ ํ์ฒญ IgG ํญ์ฒด์ ๋ฐ์ํ๋ ๋ถ์๋ 47,000, 36,500, 15,500, 14,000
์ ๋จ๋ฐฑํญ์๊ณผ IgM ํญ์ฒด์ ๋ฐ์ํ๋ ๋ถ์๋ 47,000, 34,000, 29,500์ ๋จ๋ฐฑํญ์์ด ๊ฐ์ฅ
๊ฐํ ๋ฐ์์ ๋ณด์ฌ ์ด๋ค์ด ๋งค๋
๊ท ์ฃผํญ์์์ ๊ด์ฐฐํ์๋ค.
3. ์น๋ฃ์ , ํ ๋งค๋
ํ์์์ ํ์ฒญ IgG ๋ฐ IgM ํญ์ฒด์ ๋ฐ์ํ๋ ๋งค๋
๊ท ๋จ๋ฐฑํญ์์ ๊ด์ฐฐ
ํ ๊ฒฐ๊ณผ, 1๊ธฐ, 2๊ธฐ ๋ฐ ์กฐ๊ธฐ ์ ๋ณต๋งค๋
์์๋ ์์์ ํญ์ ์์ค๊ณผ ๋ฐ์๋์ ๊ฐ์๋ฅผ ๊ด์ฐฐํ
์์ผ๋, ๋ง๊ธฐ์ ๋ณต ๋ฐ ์ฌ๊ฐ์ผ๋ ๋งค๋
์์๋ ๋ณํ๋ฅผ ๋ณผ ์ ์์๋ค.
4. ์น๋ฃ๋ ๋งค๋
ํ์์์ ํ์ฒญ ํญ์ฒด์ ๋งค๋
๊ท ์ฃผํญ์์ ๋ฐ์๋๋ฅผ ๊ด์ฐฐํ ๊ฒฐ๊ณผ, IgM ํญ์ฒด
์ ๋ฐ์ํ๋ ๋ถ์๋ 47,700์ ํญ์์์๋ง ํ์ ํ๊ฒ ๋ฐ์๋๊ฐ ๊ฐ์ํ์๋ค.
5. T. pallidum๊ณผ T. phagedenis์ ๊ณต์ ํญ์์ ๊ด์ฐฐํ ๊ฒฐ๊ณผ ๋ชจ๋ 11๊ฐ์๊ณ , ๋ถ์๋ 86,
500, 68,500, 15,500, 14,000์ ํญ์์ด ๊ณต์ ํญ์์ด ์๋ ๋งค๋
๊ท ํน์ด ํญ์์์ ์ ์ ์
์๋ค.
์ด์์ ๊ฒฐ๊ณผ๋ก ๋งค๋
๊ท ์ฃผํญ์์ค ๋ถ์๋ 15,500, 14,400์ ํญ์๊ณผ ๋ถ์๋ 47,000์ ํญ์
์ด ๊ฐ๊ฐ ํฅํ ๋งค๋
ํ์ฒญ๊ฒ์ฌ ๋ฐ ์น๋ฃํ์ ์ ๋์์ด ๋ ๊ฒ์ผ๋ก ์๊ฐ๋๋ค.
[์๋ฌธ]
Knowledge of the constituent protein antigens of T. pallidum, the causative
microorganism for syphilis, and their biological functions and biochemical
properties would not only serve to lay the groundwork in elucidating the
pathogenesis of syphilis, but would also further contribute significantly in the
development of both vaccinations and new immunodiagnostic methods for syphilis.
For these reasons, many researchers employing SDS-PAGE and immunoblotting
techniques have been attempting to characterize protein antigens of syphilis but
with differing results in terms of number of antigens reacting with antibodies in
the sera of patients with syphilis and with respect to antigens reacting with
antibodies in the sera of different stages of syphilis which were of different
types in terms of their molecular weights. This study was conducted to identify the
protein antigens reacting with IgG and IgM antibodies in the sera of patients with
syphilis, which appear before and disappear after treatment, the antigens common to
both T. pallidum and T. phagedenis, and the antigens specific only to T. pallidum.
T. pallidum, Nichols strain maintained by rabbit testicular passage was extracted
and purified by Percoll density gradient centrifugation, followed by SDS-PAGE and
immunoblotting. The protein antigens of T. pallidum reacting with IgG and IgM
antibodies in the sera were observed using autoradiography and immunoperoxidase
technique after the reactions between the prepared antigens of T. pallidum and the
sera of patients with syphilis in groups of 3 at each clinical stage before and
after treatment at 3 months intervals, where each group of 3 was pooled and the
sera of 14 patients with treated syphilis who had been treated for secondary, early
latent and late latent syphilis 2-14 years ago. T. phagedenis, biotype Reiter
maintained in the thioglycollate broth media was separated and transferred by
SDS-PAGE and immunoblotting. After the reaction between the prepared antigens of T.
phagedenis and the sera of patients with syphilis in groups of 3 at each clinical
stage before treatment, where each group of 3 was pooled, protein antigens of T.
phagedenis reacting with IgG antibodies in the sera were observed using
autoradiography.
The results obtained from the above observations were as follows;
1. After separation by SDS-PAGE and staining with Coomassie Blue dye, 45 protein
antigens of T. pallidum, Nichols strain and 43 protein antigens of T. phagedenis,
biotype Reiter were observed.
2. Before treatment, the most strongly reacting antigens of T. pallidum
precipitated by IgG antibodies in the sera of patients were polypeptides of
molecular weights 47,000, 36,500, 15,500 and 14,000 and those precipitated by IgM
antibodies were polypeptides of molecular weights 47,000, 34,000 and 29,500. So it
was observed that those were the major antigens of T. pallidum.
3. After observing protein antigens of T. pallidum reacting with IgG and IgM
antibodies in the sera of patients with syphilis before and after treatment, it was
seen that in primary, secondary and early latent syphilis there was a loss of
several antigens and a decrease in reactivity, but no changes occurred in late
latent and reinfected syphilis.
4. From the observation of the reaction between serum antibodies of patients with
treatedsyphilis and major antigens of T. pallidum, an evident decrease in
reactivity was observed only with protein antigen of molecular weight 47,000 which
reacts with IgM antibody.
5. The total number of antigens common to both T. pallidum and T. phagdenis was
observed to be 11, and antigens of molecular weights 86,500, 68,500, 15,500 and
14,000 showed to be non-common but antigens specific to T. pallidum.
From the above results, it could be concluded that of the major antigens of T.
pallidum, the antigens of the molecular weights 15,500 and 14,000 could serve to
develop newer serologic tests for syphilis, and that of molecular weight 47,000
could contribute to the assessment of the efficacy of treatment.restrictio
์ฌ์ ๋์์ ์ํ ์ฌ์ฉ์๋ถ๋ด ( user - charges ) ์ ๊ดํ ์ฐ๊ตฌ
ํ๋์ ์ ๋ถ๋ ์ฌ๋ฌ๊ฐ์ง ์ข
๋ฅ์ ์ฌํ์ ์์ด๋น์ค๋ฅผ ๊ณต๊ธํ๊ณ ์๋ค. ์ฆ ๊ตญ๋ฐฉ, ๊ฒฝ์ฐฐ, ์ฌ๋ฒ๋ฑ๊ณผ ๊ฐ์ด ์์๊ณต๋ฌด์ฌ๋ก๋ถํฐ ๋ด๋ฐฐ, ์ ๋ฑ์ ์์๋ฏผ๊ฐ์ฌ์ ์ด๋ฅด๊ธฐ๊น์ง ๋ค์ํ ์ข
๋ฅ์ ๊ณต์ ๊ณต๊ธ์ด ์ด๋ฃจ์ด์ง๊ณ ์๋ ๊ฒ์ด๋ค. ์ด์ ๋ฐ๋ผ์ ๊ณต์ ๊ณต๊ธ์ ์ํ ์ฌ์์กฐ๋ฌ๋ ๋งค์ฐ ๋ค์ํ ๋ฐฉ๋ฒ์ ํตํ์ฌ ์ด๋ฃจ์ด์ง๊ณ ์๋ค. ์ ๋ถ๊ฐ ๋ฏผ๊ฐ์ฌ๋ฅผ ์์ฐํ์ฌ ๊ณต๊ธํ ๋์๋ ๋ฏผ๊ฐ์ฌ์ ์ฑ๊ฒฉ์๋ฐ๋ผ ๊ณ ๊ฐ์ ์ฌํ์ ๊ฐ๊ฒฉ์ ๋ถ๊ณผํ ์ ์๊ณ ์ฌ์์กฐ๋ฌ๋ ๊ฐ๊ฒฉ์ ํตํ ๊ฐ๋ณ๋ฐฉ์์ผ๋ก ์ด๋ฃจ์ด ์ง ์ ์๋ค. ๊ทธ๋ฌ๋ ๊ณต๊ณต์ฌ์ ๊ฒฝ์ฐ ๊ณต๊ณต์ฌ์ ๋น๊ฒฝํฉ์ ์๋น์ฑ(nonrival consumption)๊ณผ ๋น๋ฐฐ์ ์ฑ(non-excludability) ๋ฑ์ ํน์ฑ๋๋ฌธ์ ๋ฏผ๊ฐ์ฌ์์ ์ ์ฉ๋๋ ๊ฐ๋ณ์ ๋ณด์์๋ฆฌ์ ์ํ ์ฌ์์กฐ๋ฌ์ ์ด๋ ต๋ค ํ ๊ฒ์ด๋ค. ์ผ๋ฐ์ ์ผ๋ก ๊ณต๊ณต์ฌ๋ ์ ์ก ํน์ ๋ถ๋ถ์ ์ผ๋ก ๋ฌด๋ฃ์ธ ํํ๋ก ๊ณต๊ธ๋๋ค. ๊ทธ๋ฌ๋ ๊ทธ๊ฒ์ด ๋ณธ์ง์ ์ผ๋ก ๋ฌด๋ฃ๋ก ๊ณต๊ธ๋๋ ๊ฒ์ ์๋๋ค. ์๋ํ๋ฉด ๊ทธ ๊ณต๊ณต์ฌ๋ฅผ ๊ณต๊ธํ๊ธฐ ์ํ ๋น์ฉ์ ์กฐ์ธ์ ํํ๋ก ๊ฐ ์๋น์์๊ฒ ๋ถ๊ณผ๋๊ธฐ ๋๋ฌธ์ด๋ค. ๊ฒฐ๊ตญ ๊ณต์ ๊ณต๊ธ์ด ์ด๋ฃจ์ด์ง๊ณ ์๋ ๊ฐ์ข
์ ์ฌํ์ ๋ํ์ฌ ๊ฐ ์๋น์๋ ์ด๋ ํ ํํ๋ก๋ ์ง ๊ทธ ๋๊ฐ๋ฅผ ์ง๋ถํ๊ณ ์๋ ๊ฒ์ด๋ค. ๋ค๋ง ๋ฏผ๊ฐ์ฌ์ ๊ฒฝ์ฐ๋ ๊ทธ ์๋น์ ๋น์ฉ๋ถ๋ด์ด ์ง์ ์ฐ๊ฒฐ๋๊ณ ์๋๋ฐ ๋ฐํ์ฌ ๊ณต๊ณต์ฌ์ ๊ฒฝ์ฐ๋ ๊ทธ ๊ด๊ณ๊ฐ ๊ฐ์ ์ ์ด๋ผ๋ ๊ฒ์ด ๋ค๋ฅผ ๋ฟ์ด๋ค
๊ธ์ต์๊ธฐ์ ์ฌ์ ์ ๋์
๋ณธ ๋
ผ๋ฌธ์ ๊ธ์ต์๊ธฐ์ ์ง๋ฉดํ ๊ตญ๊ฐ๊ฐ ์ด์ ๋์ฒํ๊ธฐ ์ํ ์ฌ๋ฌ ์ ์ฑ
์ ์กฐ์น๊ฐ์ด๋ฐ์ ์ฌ์ ์ ์ญํ ๊ณผ ํ๊ณ๊ฐ ๋ฌด์์ธ๊ฐ๋ฅผ ๊ท๋ช
ํ๊ณ ์ ํ๋๋ฐ ๋ชฉ์ ์ด ์๋ค. ํนํ ๋ฏธ๊ตญ์ 1980๋
๋ ๊ธ์ต๊ธฐ๊ด ๋ถ์คํ ํํฉ๊ณผ ๋ฐฐ๊ฒฝ์ ์ดํด๋ณด๊ณ ์ด๋ฅผ ๊ทน๋ณตํ๊ธฐ ์ํ์ฌ ๋ฏธ๊ตญ์ ๋ถ๋ ์ด๋ค ์กฐ์น๋ฅผ ์ทจํ์์ผ๋ฉฐ ๊ทธ ๊ฒฐ๊ณผ๋ ์ด๋ ํ๋์ง๋ฅผ ์ดํด๋ณธ๋ค. ๋ฏธ๊ตญ์ ๊ธ์ต์๊ธฐ ๊ทน๋ณต์ ๋น๊ต์ ์ฑ๊ณต์ ์ด์๋ค๊ณ ํ๊ฐ๋๋ฉฐ ๋ฏธ๊ตญ์ ๋ถ์ ๊ฐ๋ ฅํ ์ถ์ง๋ ฅ์ด ์ฑ๊ณต์ ๋ฐ๊ฑฐ๋ฆ์ด์๋ค. ๋์์ ๊ธ์ต๊ตฌ์กฐ์กฐ์ ์ ์ํ ๋ฏธ์ฐ๋ฐฉ์ ๋ถ์ ์ฌ์ ์ง์์ด ๋ง๋ํ์๋๋ฐ ์ด๋ ๊ธ์ต๊ณผ ์ฌ์ ์ ์ฌ๊ธฐ๋ก์ด ์กฐํ๋ฅผ ๋ค์ ํ์ธํ๊ฒ ๋๋ฉฐ ์ฐ๋ฆฌ๋๋ผ์๊ฒ๋ ๋ง์ ์ ์ฑ
์ ์์ฌ์ ์ ์ ๊ณตํด ์ฃผ๊ณ ์๋ค
๋ณต์ง์ฌ์ ๊ฐํ์ ๋ถ๊ท ํ์ ์์
๋ณธ๋
ผ๋ฌธ์ ์ฐ๋ฆฌ๋๋ผ๊ฐ ๋ณต์ง์ฌ์ ์ ๊ฐํํ๋ฉด์ ๊ทธ๋์ ๋์ ๋์ด์จ ๊ณ์ธต๊ฐ, ์ง์ญ๊ฐ, ์ฐ์
๊ฐ์ ๋ถ๊ท ํ์ ์ด๋ป๊ฒ ์์ ํ ์ ์๋๊ฐ์ ์ด์ ์ ๋ง์ถ์ด ์์ ๋์๋ค. ์ฐ๋ฆฌ๊ฒฝ์ ๊ฐ 1986๋
์ดํ ๊ธ๊ฒฉํ ๋ณํ๋์๊ณ ์ด๋ฌํ ๊ณผ์ ์์ ์ ๊ธฐ๋ ๊ฐ์ฅ ์ค์ํ ๊ณผ์ ๊ฐ ๋ถ๊ท ํ์ ์์ ์ด๋ฉฐ ์ด์ ์์ ์ ๋ณต์ง์ฌ์ ์ ๊ฐํ๋ผ๋ ์ธก๋ฉด์์ ์กฐ๋ช
ํด ๋ณธ ๊ฒ์ด๋ค. ๊ตญ์ ์์ง์ ํ์๋ ์ฌ์ ์ด์ฉ์ ๋ง์ ์ด๋ ค์์ ์ผ๊ธฐ์์ผ ์๊ณ , ์ ๋ถ์ ์ฌ์ ๊ธฐ๋ฅ์ ์ฌ์ ๋ฆฝํ๋ ๊ณ๊ธฐ๋ฅผ ๋ง๋ จํ์๋ค. ๋ํ ๋ณต์ง์ฌ์ ์ ๋ฒ์์ ์์์ ๋ง์ ๋ช
ํํ ํ์ง ์์ผ๋ฉด ํผ๋๋ง ์ฌ ์ ์์์ ์ธ์ํ๊ฒ ๋์๋ค. ๋ฌด์๋ณด๋ค๋ ์ค์ํ ๊ฒ์ ์ฌ์ํ๋ณด๋ฐฉ์์ด๋ฉฐ ๋ค์ํ๊ณ ํ์ค์ ์ธ ๋ฐฉ๋ฒ์ ๊ฐ๊ตฌํ์ฌ์ผ ๋๋ค. ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ์ฌ์ ์ด์ฉ์ ํจ์จ์ฑ์ ์ ๊ณ ์ํค๊ธฐ ์ํด ์์ฐ์ง์ถํญ๋ชฉ์ ๋ฅ๋์ ์ธ ์ฐ์ ์์ ์กฐ์ ์ด ์์ด์ผ ํ ๊ฒ์ด๋ค. ๋์ผ๋ก ๋ฏผ๊ฐ๋ถ๋ฌธ๊ณผ์ ๊ธฐ๋ฅ์ฌ์กฐ์ ์ด ์ ์คํ ์์ฒญ๋๋ฉฐ ์ ๋ถ์ ๊ณผ๊ฐํ ํ์ ๊ฐํ๋ ํจ๊ป ์ด๋ฃจ์ด์ ธ์ผ ํ ๊ฒ์ด๋ค
A Study on the Development of a LED Floodlight for Naval Vessels
๋ณธ ๋
ผ๋ฌธ์์๋ ์ต๊ทผ ๊ณ ํจ์จ ์นํ๊ฒฝ ๊ด์์ผ๋ก ์ฃผ๋ชฉ๋ฐ๊ณ ์๋ LED ๊ด์์ ํจ์ ์ฉ ํฌ๊ด๋ฑ ์ ์ฉ์ ๋ํ ์ฐ๊ตฌ๋ฅผ ์ํํ์๋ค. ๊ธฐ์กด 500W ํ ๋ก๊ฒ๋ฑ์ ์ฌ์ฉํ๋ 12โ ํฌ๊ด๋ฑ์ ๋์์ผ๋ก ํ์์ผ๋ฉฐ, ์ค๊ณ ๊ธฐ์ค์ ๊ตญ๋ฐฉ๊ท๊ฒฉ(KDC 6230-R4002), ํ๊ตญ์ฐ์
๊ท๊ฒฉ(KS V 8427) ๋ฐ ๊ตญ์ ๊ท๊ฒฉ(IEC 7712)๋ฅผ ๊ทผ๊ฑฐ๋ก ํ๊ณ ์๋ค.
์ค๊ณ์ ์ค์ ์์๋ ๊ด๊ฐ(beam angle), ๊ด๋ ๋ฐ ๋ฐฉ์ด์ด๋ฏ๋ก, ๊ดํ์ ํน์ฑ ๋ถ์์ผ๋ก๋ถํฐ LED package์ ๋ ์ฆ๋ฅผ ์ ์ ํ์์ผ๋ฉฐ, ๊ณ ํจ์จ ์ ์ ๋ฅ ๋ฐฉ์์ ๊ตฌ๋ํ๋ก๋ฅผ ์ค๊ณํ์๋ค. ๋ฐฉ์ด์ ์๋ฃจ๋ฏธ๋ ํํธ์ฑํฌ์ ๋ฐฉ์ด ๊ตฌ์กฐ PCB๋ฅผ ์ ์ฉํ์ฌ, LED ๊ด์์ ๋ฐฐ์น์ ๋ฐ๋ฅธ ์จ๋๋ถํฌ ๋ถ์์ ํตํด ์ต์ ์ LED package ๋ฐฐ์น๋ฅผ ๋์ถํ์๋ค. ์ต์ข
์ ์ผ๋ก ์ ์ํ LED ํฌ๊ด๋ฑ์ ์ด ์๋น์ ๋ ฅ์ 44W์ด๋ฉฐ, ๊ด๋ จ ๊ท๊ฒฉ์ ๋ฐ๋ฅธ ์ ๊ธฐ์ , ๊ดํ์ ๋ฐ ํ๊ฒฝ์ ์๊ตฌ์ฌํญ๋ค์ ํ๊ฐํ ๊ฒฐ๊ณผ, ๋ชจ๋ ๋ง์กฑํ์๋ค. ์์ ์ ํจ์ ์ฉ LED ํฌ๊ด๋ฑ์ ๊ธฐ์กด ํ ๋ก๊ฒ ํฌ๊ด๋ฑ ๋๋น 91.2%์ ์๋น์ ๋ ฅ ์ ๊ฐ์ด ์์ผ๋ฉฐ, ํนํ ํจ์ ๋๋ ์ ๋ฐ๊ณผ ๊ฐ์ด ์ง๋์ด ํฐ ์ด์ ํ๊ฒฝ์์ ํ๋ผ๋ฉํธ ๊ด์๋ณด๋ค 15๋ฐฐ ์ด์ ์ฅ์๋ช
์ผ๋ก ์ ์ง๋ณด์๋น ์ ๊ฐ์ ๊ธฐ๋ํ ์ ์๋ค. ์ด์ ๊ฐ์ด ๋ณธ ๋
ผ๋ฌธ์์๋ ํจ์ ์ฉ LED ํฌ๊ด๋ฑ์ ๊ฐ๋ฐํจ์ ์์ด ์ ๊ธฐ์ , ๊ดํ์ ๋ฐ ํ๊ฒฝ์ ์ฑ๋ฅ ์๊ตฌ์ฌํญ์ ์คํ์ ์ผ๋ก ๋ถ์ํ๊ณ ์ค๊ณ ๊ธฐ์ ์ ํ๋ณดํ์๋ค.๋ชฉ ์ฐจ โ
ฐ
๊ทธ๋ฆผ ๋ฐ ํ ๋ชฉ์ฐจ โ
ฒ
Abstract โ
ด
์ 1 ์ฅ ์ ๋ก 1
1.1 ์ฐ๊ตฌ ๋ฐฐ๊ฒฝ 1
1.2 ์ฐ๊ตฌ ๋ชฉ์ ๋ฐ ๋ด์ฉ 3
์ 2 ์ฅ ์ด ๋ก 4
2.1 ํจ์ ์ฉ ํฌ๊ด๋ฑ 4
2.2 ์ฑ๋ฅ ๋ฐ ์๊ตฌ์ฌํญ 7
์ 3 ์ฅ ์ค๊ณ ๋ฐ ์ ์ 11
3.1 LED ๋ชจ๋ 11
3.1.1 ๊ดํ๊ณ 12
3.1.2 ๊ตฌ๋ํ๋ก 17
3.1.3 ๋ฐฉ์ด์ค๊ณ 23
3.2 LED ํฌ๊ด๋ฑ 27
์ 4 ์ฅ ์คํ ๋ฐ ๋ถ์ 29
4.1 ์ ๊ธฐ์ ํน์ฑ 29
4.2 ๊ดํ์ ํน์ฑ 31
4.3 ํ๊ฒฝ์ ํน์ฑ 37
์ 5 ์ฅ ๊ฒฐ ๋ก 40
์ฐธ ๊ณ ๋ฌธ ํ 4
- โฆ