medric medric
[닫기]
잠시만 기다려 주세요. 로딩중입니다.

인공신경망에 의한 생물공정에서 2차원 형광스펙트럼의 분석 1 - 자기조직화망에 의한 형광스펙트럼의 분류 -

Analysis of Two-Dimensional Fluorescence Spectra in Biotechnological Processes by Artificial Neural Networks 1 - Classification of Fluorescence Spectra using Self-Organizing Maps -

한국생물공학회지 2005년 20권 4호 p.291 ~ 298
이금일 ( Lee Kum-Il ) - 전남대학교 산업공학과 바이오광 기반기술개발 사업단

임용식 ( Lim Yong-Sik ) - 전남대학교 물질 생물화공과 생물공정기술연구실
김춘광 ( Kim Chun-Kwang ) - 전남대학교 물질 생물화공과 생물공정기술연구실
이승현 ( Lee Seung-Hyun ) - 전남대학교 물질 생물화공과 생물공정기술연구실
정상욱 ( Chung Sang-Wook ) - 전남대학교 산업공학과 바이오광 기반기술개발 사업단
이종일 ( Lee Jong-Il ) - 전남대학교 응용화학공학부 생물공정기술연구실

Abstract

본 연구는 재조합 대장균과 S.cerevisiae의 발효공정에서 형광스펙트럼 데이터를 수집하였으며, SOM을 이용하여 형광스펙트럼 데이터를 특정 그룹으로 분류하고 발효공정을 분석하고자 하였다. 배출가스 내 이산화탄소농도와 세포농도 같은 공정변수들은 SOM 알고리즘으로부터 얻은 분산 및 정규화된 가중치들과 좋은 연관성을 나타내었다. 전체 스펙트럼 데이터의 분류는 생물공정 모델링을 위한 매우 중요한 단계인데 그 이유는 몇몇 여기파장과 방출파장의 유의한 조합들이 전체영역의 스펙트럼 데이터로부터 추출되기 때문이다. 예를 들면, 본 연구에서 SOM을 이용하여 추출한 98개의 스펙트럼 데이터의 예제들은 부분최소자승법이나 감독신경망 (supervised neural network)을 이용한 공정의 모델링에 사용될 수 있다.

키워드

Bioprocess monitoring fermentation;self-organizing map sensors;2D spectrofluorometer
원문 및 링크아웃 정보
등재저널 정보