글로우 방전 원자방출에서의 Hybrid Neural Network를 이용한 유해 중금속 분석

Analysis of Toxic Heavy Meatals using Hybrid Neural Network in Glow Discharge Atomic Emission Spectroscoy

  • Lee, J.S. (Department of Chemistry, KyungNam University) ;
  • Lee, S.C. ;
  • Choi, K.S. (Department of Chemistry, KyungNam University) ;
  • Kim, Y.S. (Department of Chemistry, KyungNam University) ;
  • So, S.H. (Department of ComputerEngineering, KyungNam University) ;
  • Ha, K.J. (Department of ComputerEngineering, KyungNam University) ;
  • Ryu, D.H. (Department of ComputerEngineering, KyungNam University) ;
  • Cho, T.H. (Department of ComputerEngineering, KyungNam University) ;
  • Jung, M.S. (Department of ComputerEngineering, KyungNam University)
  • 투고 : 2002.04.11
  • 발행 : 2002.10.25

초록

글로우방전 (Glow Discharge)을 이용한 원자방출 분광계의 On-line 분광분석을 위해 개발된 본 시스템을 위한 프로그램은 주변 광학기기들을 제어하는 부분과 스펙트럼의 비선형적인 오차를 줄여 보다 정확한 결과를 얻기 위해 인공지능 기법을 도입한 스펙트럼 해석 부분으로 구성되어져 있다. McPHERSON 207 Monochromator를 GPIB 통신 프로토콜로서 제어하였으며, (주)Photon_Tek에서 제작한 A/D Amplifier를 사용하여 PMT로부터 검출 신호를 측정할 수 있었다. 인공지능 기법인 HNN(Hybrid Neural Network)을 스펙트럼 해석 부분에 도입하여 P, Cu, Fe, Cr, 등의 정성 분석과, Cd 10 ppb의 미량 검출을 통한 정량분석을 기존의 상용화된 방법보다 정확하게 수행할 수 있었다.

A system software on-line spectral analysis of atomic emission spectrometer. The system program consisted of a control part for the optical instruments and the spectrum analysis part the artificial intelligence method to reduce nonlinear error of the wavelengths. McPHERSON 207 Monochromator controlled GPIB communication protocol, and the detector signal was measured from PMT by using A/D Amplifier that was made by Photon_Tek. co.. HNN(Hybrid Neural Network) of artificial intelligence technique was applied to the qualitative analysis of P, Cu, Fe, Cr, and that was accurately applied to the quantitative analysis of Cd with 10 ppb level better than the conventional methods.

키워드

참고문헌

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