메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
강현주 (한국생명공학연구원) 이준형 (한국과학기술원) 문정 (한국생명공학연구원) 이태구 (한국과학기술원) 김주은 (나노종합기술원) 정연우 (한국생명공학연구원) 임은경 (한국생명공학연구원) 정주연 (한국생명공학연구원) 정용원 (한국과학기술원) 이석재 (나노종합기술원) 이경균 (나노종합기술원) 유승화 (한국과학기술원) 강태준 (한국생명공학연구원)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2024년 학술대회
발행연도
2024.11
수록면
1,372 - 1,376 (5page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
Proactive foodborne illness management requires regular monitoring of foodborne pathogens, necessitating the development of simple, fast, and sensitive detection methods. In this work, we introduce a novel approach for detecting multiple foodborne bacteria using a three-dimensional (3D) nanostructure swab coupled with deep learning-based classification of Raman spectra. The nanostructure swab effectively captures foodborne pathogens, while a portable Raman device directly collects the Raman signals of the captured bacteria. Our results show that a deep learning algorithm, specifically a 1-dimensional convolutional neural network with binary labeling, performs exceptionally well in identifying individual bacterial species. This technique also extends to mixed bacterial populations with near-perfect accuracy. Additionally, gradient-weighted class activation mapping was used to analyze the Raman bands of the foodborne pathogens. For practical validation, blind tests were performed on contaminated kitchen surfaces and foods, demonstrating the method’s effectiveness in detecting bacteria from these surfaces. This detection strategy, utilizing a 3D nanostructure swab, a portable Raman system, and deep learning classification, offers a powerful tool for the rapid identification (within ~5 minutes) of foodborne bacteria, showing great promise for enhancing food safety and contributing to public health and the food industry.
#라만 분광(Raman spectroscopy) #딥러닝(Deep learning) #식중독균 검출(Foodborne pathogen detection) #나노구조체(Nanostructure)

목차

Abstract
1. 서론
2. 결과
3. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문과 함께 이용한 논문

실내 병원균 전파위험을 줄이기 위한 하이드록실(Hydroxyl) 기술
KISHOR KHANKARI ,  CONNIE ARAPS ,  DAVID CROSLEY 외 1명 설비저널 2024 .06
라만 분광법을 이용한 반도체 공정 중 표면 분석
최태민 ,  유진욱 ,  정은수 외 4명 한국표면공학회지 2024 .04
감염병 격리 치료시설의 병원균 전파방지 위생설비 계획
조진균 건축 2024 .07
국내 전담간호사의 역할갈등 개념분석
김병관 ,  정원희 간호행정학회지 2024 .03
암 환자를 돌보는 종합병원 간호사의 공감역량, 의사소통능력, 간호근무환경이 인간중심돌봄에 미치는 영향
한미진 ,  김선호 재활간호학회지 2022 .06

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0