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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.10
- 수록면
- 26 - 33 (8page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2022.23.10.26
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최근 분광법(Spectroscopy)의 적용 분야가 확대됨에 따라 다양한 분석법이 제안되고 있고, 그중에서도 딥러닝 기술을 이용한 신호 처리가 활발히 연구되고 있다. 딥러닝 기술을 이용한 신호 처리는 방대한 양의 데이터가 요구되는데 실제 데이터의 수집은 비용적, 시간적 측면에서 어려움이 존재하기 때문에 다양한 시뮬레이션 데이터 생성 방법이 제시되었다. 일반적으로 사용되는 시뮬레이션 데이터 생성 방법에는 커널 함수와 다항식을 이용하는 방법과 실제 데이터를 이용한 데이터 증강법(Data Augmentation)이 있다. 커널 함수와 다항식을 이용한 방법은 단순 다항식으로 표현되지 않는 실제 분광 신호 처리에 어려움이 존재하고, 데이터 증강법은 이용되는 실제 데이터에 따라 성능이 크게 좌우되는 단점이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 해닝 윈도우(Hanning window)와 Cubic Spline 보간법등을 이용하여 가상 분광 스펙트럼 데이터를 생성하는 방법을 제안하였다. 기존 데이터 생성 방법들과의 성능 비교를 위해 배경잡음을 검출하는 딥러닝 모델을 사용하여 원본 데이터와 배경 잡음이 제거된 데이터 간 오차를 비교하였다. 제안된 생성 방법은 커널 함수와 다항식을 이용한 생성 방법 및 데이터 증강법에 비해 각각 29.9%, 86.8%의 성능 향상을 보였으며, 실제 분광 신호 데이터에서도 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 데이터 생성
3. 성능 평가
4. 결론
References
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
H. Chen, W. Xu, N. Broderick, J. Han, “An adaptive denoising method for Raman spectroscopy based on lifting wavelet transform”, Journal of Raman Spectroscopy , Vol.49, pp.1529-1539, June 2018. DOI: https://doi.org/10.1002/jrs.5399
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Z. Zhang, S. Chen, Y. Liang, Z. Liu, Q. Zhang, L. Ding, F. Ye, H. Zhou, “An intelligent background-correction algorithm for highly fluorescent samples in Raman spectroscopy”, Journal of Raman Spectroscopy , Vol.41, pp.659-669, October 2009. DOI: https://doi.org/10.1002/jrs.2500
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