Thin films of PLZT were prepared on indium tin oxide(ITO) coated glass substrates by sol-gel process and annealed by rapid thermal annealing(RTA) at $750^{\circ}C$ for 5 minutes. The crystal structure of PLZT thin films were investigated for a different Zr mol% content. XRD results showed that the crystallographic structure was transitted from tetragonal to rhombohedral structure as Zr mol% increased. Raman spectroscopy results showed that the bands of spectra became broader as the amount of Zr mol% increased and two crystal phase coexisted at 2/55/45 PLZT film. Raman spectroscopy was useful for crystal structure analysis of PLZT thin films.
Adulteration of argan oil with some other cheaper oils with similar chemical compositions has resulted in increasing demands for authenticity assurance and quality control. Fast and simple analytical techniques are thus needed for authenticity analysis of high-priced argan oil. Raman spectroscopy is a potent technique and has been extensively used for quality control and safety determination for food products In this study, Raman spectroscopy in combination with a net analyte signal (NAS)-based methodology, i.e., hybrid linear analysis method developed by Goicoechea and Olivieri in 1999 (HLA/GO), was used to predict the different concentrations of olive oil (0 - 20%) added to argan oil. Raman spectra of 90 samples were collected in a spectral range of $400-400cm^{-1}$, and calibration and validation sets were designed to evaluate the performance of the multivariate method. The results revealed a high coefficient of determination ($R^2$) value of 0.98 and a low root-mean-square error (RMSE) value of 0.41% for the calibration set, and an $R^2$ of 0.97 and RMSE of 0.36% for the validation set. Additionally, the figures of merit such as sensitivity, selectivity, limit of detection, and limit of quantification were used for further validation. The high $R^2$ and low RMSE values validate the detection ability and accuracy of the developed method and demonstrate its potential for quantitative determination of oil adulteration.
Ji Yoon Hwang;Sae Gyeol Jung;Dong Joon Song;Changyoung Kim;Seung Ryong Park
한국초전도ㆍ저온공학회논문지
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제26권1호
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pp.10-13
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2024
We performed angle-resolved Raman spectroscopy experiments on lead-doped and undoped Bi2Sr2CaCu2O8+δ(Bi2212) samples using a 660 nm laser and analyzed the Raman tensor of the phonon modes. The phonon mode was clearly observed at the 60, 103, and 630 cm-1 Raman shifts. The 60, 630 cm-1 peaks were only clearly observed when the incident and scattered light polarizations were configured to be parallel. The polarization angle dependence of the amplitude of the 60, 630 cm-1 peak on the parallel configuration shows a twofold symmetry; therefore, both peaks originate from Ag phonons and the crystal structure of Bi2212 should be considered orthorhombic. On the other hand, the 103 cm-1 peak is clearly observed in both parallel and perpendicular configurations. Remarkably, the off-diagonal component of the Raman tensor of the 103 cm-1 peak showed an anti-symmetry that could not be realized within the known crystal structure of Bi2212. The implications of our findings are discussed.
Rahul Joshi;Sushma Kholiya;Himanshu Pandey;Ritu Joshi;Omia Emmanuel;Ameeta Tewari;Taehyun Kim;Byoung-Kwan Cho
농업과학연구
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제50권4호
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pp.675-696
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2023
Terpenoids, also referred to as terpenes, are a large family of naturally occurring chemical compounds present in the essential oils extracted from medicinal plants. In this study, a nondestructive methodology was created by combining ATR-FT-IR (attenuated total reflectance-Fourier transform infrared), and Raman spectroscopy for the terpenoids assessment in medicinal plants essential oils from ten different geographical locations. Partial least squares regression (PLSR) and support vector regression (SVR) were used as machine learning methodologies. However, a deep learning based model called as one-dimensional convolutional neural network (1D CNN) were also developed for models comparison. With a correlation coefficient (R2) of 0.999 and a lowest RMSEP (root mean squared error of prediction) of 0.006% for the prediction datasets, the SVR model created for FT-IR spectral data outperformed both the PLSR and 1 D CNN models. On the other hand, for the classification of essential oils derived from plants collected from various geographical regions, the created SVM (support vector machine) classification model for Raman spectroscopic data obtained an overall classification accuracy of 0.997% which was superior than the FT-IR (0.986%) data. Based on the results we propose that FT-IR spectroscopy, when coupled with the SVR model, has a significant potential for the non-destructive identification of terpenoids in essential oils compared with destructive chemical analysis methods.
It is well known that Raman spectroscopy is powerful tool in analysis of sp3/sp3 bonding fraction in diamond-like carbon(DLC) films. Raman spectra of DLC film is composed of D-peak centered at 1350cm-1 and G-peak centered at 1530cm-1. The sp3/sp3 fraction is qualitatively acquired by deconvolution method. However, in case of DLC film, it is generally observed that G-peak position shifts toward low wavenumber as th sp3 fraction increases. However, opposite results were frequently observed in ta-C films. ta-C film has much higher residual compressive stress due to its high sp3 fraction compared to the DLC films deposited by CVD method. Effect of residual stress on G-peak position is most recommendable parameter in Raman analysis of ta-C, due to its smallest fitting error among many parameters acquired by peak deconvolution of symmetric spectra. In current study, the effect of residual stress on Raman spectra was quantitatively evaluated by free-hang method. ta-C films of different residual stress were deposited on Si-wafer by modifying DC-bias voltage during deposition. The variation of the G-peak position along the etching depth were observed in the free-hangs of 20~30${\mu}{\textrm}{m}$ etching depth. Mathematical result based on Airy stress function, was compared with experimental results. The more reliable analysis excluding stress-induced shift was possible by elimination of the Raman shift due to residual compressiove stress.
femtosecond laser를 광원으로 하는 optical tweezers는 광포획 뿐만 아니라 비선형 현상을 발생시킬 수 있다는 장점을 가지고 있다. 그러나 높은 첨두 출력에 의하여 포획된 세포는 쉽게 손상되어 질 수 있다. 본 논문에서는 LTRS(Laser Tweezers Raman Spectroscopy)를 통하여 femtosecond laser와 CW laser에 의한 optical tweezers 상에서의 optical damage를 비교, 분석하였다.
This study is concerned with a design methodology of optimized fuzzy clustering-based neural network classifier for classifying black plastic. Since the amount of waste plastic is increased every year, the technique for recycling waste plastic is getting more attention. The proposed classifier is on a basis of architecture of radial basis function neural network. The hidden layer of the proposed classifier is composed to FCM clustering instead of activation functions, while connection weights are formed as the linear functions and their coefficients are estimated by the local least squares estimator (LLSE)-based learning. Because the raw dataset collected from Raman spectroscopy include high-dimensional variables over about three thousands, principal component analysis(PCA) is applied for the dimensional reduction. In addition, artificial bee colony(ABC), which is one of the evolutionary algorithm, is used in order to identify the architecture and parameters of the proposed network. In experiment, the proposed classifier sorts the three kinds of plastics which is the most largely discharged in the real world. The effectiveness of the proposed classifier is proved through a comparison of performance between dataset obtained from chemical analysis and entire dataset extracted directly from Raman spectroscopy.
Rapid and highly sensitive determination of nicotine in a PDMS microfluidic channel was investigated using surface enhanced Raman spectroscopy (SERS). A three-dimensional PDMS microfluidic channel was fabricated for this purpose. This channel shows a high mixing efficiency because the transverse and vertical dispersions of the fluid occur simultaneously through the upper and lower zig zag-type blocks. A higher efficiency of mixing could also be obtained by splitting each of the confluent streams into two sub-streams that then joined and recombined. The SERS signal was measured after nicotine molecules were effectively adsorbed onto silver nanoparticles by passing through the three-dimensional channel. A quantitative analysis of nicotine was performed based on the measured peak area at 1030 $cm^{-1}$. The detection limit was estimated to be below 0.1 ppm. In this work, the SERS detection, in combination with a PDMS microfluidic channel, has been applied to the quantitative analysis of nicotine in aqueous solution. Compared to the other conventional analytical methods, the detection sensitivity was enhanced up to several orders of magnitude.
비탄성적 산란에 의한 빛의 방출 현상을 이용한 라만 분광법 기술은 무표지 방식으로 분자를 식별하는 기술로 바이오 의학 및 재료 산업에 이르기까지 다양한 분야에서 연구되고 있다. 광프로브 기반 라만 분광기는 국소 부위의 화학 분석을 최소 침습 방식으로 측정할 수 있어 수술 중 실시간 진단 기술로 적용할 수 있는 가능성을 내포하고 있다. 본 연구에서는 화학 물질의 농도별 변화에 따른 라만 신호의 변화를 살펴보아 라만 실험 장치의 캘리브레이션을 진행하였으며, 정상 쥐와 아밀로이드 베타 플라크가 축적된 5xFAD 치매성 돌연변이 모델의 대뇌 조직을 대상으로 라만 신호 특성을 측정 및 비교 분석하여 알츠하이머씨 병의 진단을 위한 가능성을 탐구하였다. 또한 대표적인 치매 원인 물질인 아밀로이드 베타에 대한 라만 신호 측정을 병행하여 치매 진단에 대한 적용을 교차 검증하였다. 본 라만 분광법 연구를 통해 치매 진단에 있어 기존문진 검사 및 뇌 영상 진단을 대체하여 정밀하게 판별할 수 있는 하나의 진단 지표로서의 가능성을 보았으며, 추후 뇌신경계뿐만 아니라 인체의 다양한 장기 및 질병에 적용시켜 물리·공학·화학 등 다양한 연구분야에서의 원천기술로 활용될 수 있을 것으로 생각된다.
라만 분광법은 레이저가 분자의 공명에 의해 산란되는 특성을 이용하여 세포 내 지질, 핵산, 단백질 등의 구성물질을 신속하게 측정할 수 있어 단세포 수준의 세균 검측에 적합한 기술로 알려져 있다. 세포 구성물질에 대한 높은 특이성과 민감성 때문에 라만 스펙트라(spectra)만으로 일부 종 수준의 세균 계통분석이 가능하다. 또한 탄소-13, 수소-2 등의 동위원소를 동시에 사용하였을 경우 단세포의 생리적 활성 변화에 대한 정량평가에 활용 할 수 있다. 라만 분광법을 이용한 세균 검측 이후에도 광학핀셋과 미세유체칩과 연계하여 관심 있는 난배 양성 세균을 선택적으로 분리하거나 단세포 유전체 연구에 이용할 수 있을 정도로 응용 범위가 넓다. 본 총설에서는 라만 분광법을 활용한 미생물 분석 연구의 정확한 이해를 돕고자 기존의 연구를 중심으로 라만 분광법의 특성과 응용분야에 대해서 검토, 정리하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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