[논문]잔류가스분석기의 질량 스펙트럼 검출 성능 향상을 위한 잡음제거 알고리즘

허경용; 최훈

doi:10.5370/kiee.2019.68.1.102

잔류가스분석기의 질량 스펙트럼 검출 성능 향상을 위한 잡음제거 알고리즘
Noise Reduction Algorithm For The Detection of Fine Ion Signals in Residual Gas Analyzer 원문보기

전기학회논문지 = The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, v.68 no.1, 2019년, pp.102 - 107

허경용 (Dept. of Electronic Engineering, Dongeui University) , 최훈 (Dept. of Electronic Engineering, Dongeui University)

Abstract ▼ AI-Helper

This paper proposes a method to improve the mass spectral detection performance of the residual gas analyzer. By improving the mode estimation method for setting the threshold value and improving the additive noise elimination method, it is possible to detect mass spectrums having low peak values of the threshold level difficult to distinguish from noise. Ion signal blocks for each mass index with noise removed by the improved method are effective for eliminating invalid ion signals based on the linear and quadratic fittings. The mass spectrum can be obtained from the quadratic fitted curves for the reconstructed ion signal block using only the valid ion signals. In addition, the resolution of the mass spectrum can be improved by correcting the error caused by the shift of the spectral peak position. To verify the performance of the proposed method, computer simulations were performed using real ion signals obtained from the residual gas analysis system under development. The simulation results show that the proposed method is valid.

주제어

표/그림 (7)

그림 그림 1 개발 중인 잔류가스분석기 구성도 Fig. 1 Configuration of residual gas analyzer under development
그림 그림 2 이상적인 질량 스펙트럼과 잡음의 1차 및 2차 피팅 특성 Fig. 2 Linear and quadratic fitting characteristics for ideal mass spectrum and noise
그림 그림 3 입력으로 사용한 이온신호 (a) SF6, (b) 잔류가스 Fig. 3 Ion signals as input (a) SF6, (b) residual gas
그림 그림 4 SF6에 대한 전처리 잡음제거 결과 (a) 추정한 최빈값으로 설정한 임계값, (b) 기존 알고리즘의 결과, (c) 제안한 알고리즘의 결과 Fig. 4 Results of pre-denoising processing for SF6 (a) threshold value set as the estimated mode (b) result of the conventional algorithm, (c) result of the proposed algorithm
그림 그림 5 잔류가스에 대한 전처리 잡음제거 결과 (a) 추정한 최빈값으로 설정한 임계값, (b) 기존 알고리즘의 결과, (c) 제안한 알고리즘의 결과 Fig. 5 Results of pre-denoising processing for residual gas (a) threshold value set as the estimated mode (b) result of the conventional algorithm, (c) result of the proposed algorithm
그림 그림 6 SF6 입력에 대한 기존 알고리즘과 제안한 알고리즘의 최종 질량 스펙트럼 검출 성능 비교 (a) 취득 이온신호, (b) 기존 알고리즘의 결과, (c) 제안한 알고리즘의 결과 Fig. 6 Comparison of detection performance of the final mass spectrum of the conventional algorithm and the proposed algorithm for the SF6 (a) measured ion signals, (b) result of the conventional algorithm, (c) result of the proposed algorithm
그림 그림 7 잔류가스 입력에 대한 기존 알고리즘과 제안한 알고리즘의 최종 질량 스펙트럼 검출 성능 비교 (a) 취득 이온 신호, (b) 기존 알고리즘의 결과, (c) 제안한 알고리즘의 결과 Fig. 7 Comparison of detection performance of the final mass spectrum of the conventional algorithm and the proposed algorithm for the residual gas (a) measured ion signals, (b) result of the conventional algorithm, (c) result of the proposed algorithm

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 낮은 피크값을 갖는 질량 스펙트럼의 검출 성능을 개선하기 위한 전처리 잡음제거 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 [6]의 개선된 버전으로 기존 방법에서 검출하지 못한 낮은 수준의 잘량 스펙트럼을 검출하기 위해 임계값 설정 및 적용 방법을 개선하였다.
본 논문에서는 잔류가스분석기의 질량 스펙트럼 검출 성능의 개선을 위한 전처리 잡음제거 방법을 제안하였다. 보다 정확한 최빈값 추정을 위해 시스템의 초기화 단계에서 스펙트럼이 존재하지 않는 구간에서의 최빈값 추정을 통한 임계값 설정을 하였다.

제안 방법

두 번째로 설정한 임계값을 이용한 임펄스 잡음, 부족샘플로 이루어진 잡음의 제거 단계에서 임계값 수준의 낮은 피크값을 갖는 이온신호를 잡음으로부터 분리하기 위해 잡음제거 조건을 다 음과 같이 개선하였다.
또한 장비의 실제 사용 시 분석하고자 하는 대상 가스의 분석범위를 사용자가 임의로 설정하게 되는데 시작이 되는 질량지수부터 스펙트럼이 존재할 경우 임계값은 바닥 잡음보다 높은 값으로 추정된 최빈값으로 설정되는 문제가 발생하게 된다. 따라서 운용하는 장비의 바닥잡음을 효과적으로 추정하기 위해 제안한 방법에서는 장비의 초기 자동 교정(auto calibration) 단계에서 질량 스펙트럼이 존재하지 않는 구간의 측 정 및 디지털 신호로 변환된 이온신호가 최소값으로 설정한 LevelMin(개발 중인 장비에서는 LevelMin = 10^-14 ) 보다 큰 값을 갖는 N개 샘플로부터 추정하여 사용한다.
먼저 측정된 신호로부터 바닥잡음(noise floor)의 제거하기 위한 기준이 되는 임계값을 추정하여 임계값 이하의 낮은 크기를 갖는 바닥 잡음을 제거한다. 측정신호에 부가된 백색 잡음(white noise)은 ADC를 통해 디지털 변환 시 양자화 레벨의 제한으로 인해 낮은 레벨의 최빈값(mode)을 가질 확률이 높다.
본 논문에서는 잔류가스분석기의 질량 스펙트럼 검출 성능의 개선을 위한 전처리 잡음제거 방법을 제안하였다. 보다 정확한 최빈값 추정을 위해 시스템의 초기화 단계에서 스펙트럼이 존재하지 않는 구간에서의 최빈값 추정을 통한 임계값 설정을 하였다. 또한 개선된 전처리 잡음제거 방법을 통해 잡음과 구분이 어려운 낮은 수준의 이온신호를 검출할 수 있었다.
그러나 임계값 근처의 매우 낮은 수준의 피크를 갖는 질량 스펙트럼의 검출은 여전히 미흡하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 전처리 잡음제거 조건을 개선하여 사용하였다.
본 논문에서는 낮은 피크값을 갖는 질량 스펙트럼의 검출 성능을 개선하기 위한 전처리 잡음제거 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 [6]의 개선된 버전으로 기존 방법에서 검출하지 못한 낮은 수준의 잘량 스펙트럼을 검출하기 위해 임계값 설정 및 적용 방법을 개선하였다. 제안한 방법의 성능은 실제 개발 중인 장 비로 취득한 이온신호를 입력신호로 사용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
질량 스펙트럼 검출 성능을 개선하기 위해 제안한 전처리 잡음제거 알고리즘의 성능 평가를 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 수행 하였다. 입력신호는 그림 1의 개발 중인 질량분석기의 진공 챔버에 대표적 온실가스 중 하나인 육플루오린황 (SF6) 가스와 잔류 가스를 주입하고 취득한 실제 수집 신호를 사용하였다.

대상 데이터

질량 스펙트럼 검출 성능을 개선하기 위해 제안한 전처리 잡음제거 알고리즘의 성능 평가를 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 수행 하였다. 입력신호는 그림 1의 개발 중인 질량분석기의 진공 챔버에 대표적 온실가스 중 하나인 육플루오린황 (SF6) 가스와 잔류 가스를 주입하고 취득한 실제 수집 신호를 사용하였다. RGA 시 스템으로부터 측정한 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하기 위해 사용한 샘플링 율은 L = 10 [sample/amu]이다.

데이터처리

그림 4(a)와 그림 5(a)는 입력으로 사용한 SF6와 잔류가스 이온신호들에 대해 추정한 최빈값으로 설정한 임계값을 보이고 있다. 그림 4(b)와 그림 4(c)에서 SF6입력에 대한 기 존 알고리즘과 제안한 알고리즘의 전처리 잡음제거 결과를 비교 하였다. 그림 4의 결과에서는 임계값과 유사한 수준의 이온신호 로 구성되는 스펙트럼이 없으므로 두 알고리즘의 전처리 잡음제거 성능은 큰 차이가 나타나지 않는다.
제안한 방법은 [6]의 개선된 버전으로 기존 방법에서 검출하지 못한 낮은 수준의 잘량 스펙트럼을 검출하기 위해 임계값 설정 및 적용 방법을 개선하였다. 제안한 방법의 성능은 실제 개발 중인 장 비로 취득한 이온신호를 입력신호로 사용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 검증하였다.

성능/효과

질량지수 k=3, 4, 22, 34, 35, 49는 잡음과 구분이 어려운 임계값 수준의 낮은 피크값을 갖는 질량 스펙트럼이 존재하는 구간이다. 그림 7(b)의 기존 알고리즘은 해당 구간에서 질량 스펙트럼 검출을 하지 못했으나 그림 7(c)의 제안한 알고리즘은 인접 스펙트럼과의 효과적 분리와 낮은 피크의 스펙트럼 정확한 검출이 이루어졌음을 확인할 수 있다.
반면 그림 5는 잔류가스 입력에 대한 결과로서 질량지수 k=3 ~ 11, 21 ~ 24, 33 ~ 35, 47 ~ 49는 임계값과 유사한 수준의 낮은 피크값을 갖는 스펙트럼이 존재하는 구간이다. 그림 5(b)의 기존 알고리즘의 결과에서 해당 구간의 질량 스펙트럼이 검출되지 않은 반면 그림 5(c)의 제안한 알고리즘은 질량지수 k=3, 4, 22, 34, 35, 49에서 질량 스펙트럼이 검출되었다. 또한 질량 스펙트럼이 검출된 질량 지수의 신호블록을 살펴보면 기존 방법은 임계값 이하의 값이 모두 levelmin으로 처리되지만 제안한 방법에서는 임계값 이하의 값을 그대로 유지하고 있음을 알 수 있다.
[6, 7]에서 제안한 방법은 측정된 이온신호에서 효과적으로 부가잡음을 제거하고 정상적인 이온신호 특성에 기반한 유효신호블 록의 재구성과 스펙트럼 겹칩 현상 제거 및 PPE 보정을 통해 질량분석기의 질량스펙트럼의 해상도를 개선할 수 있었다. 그러나 임계값 근처의 매우 낮은 수준의 피크를 갖는 질량 스펙트럼의 검출은 여전히 미흡하다.
또한 개선된 전처리 잡음제거 방법을 통해 잡음과 구분이 어려운 낮은 수준의 이온신호를 검출할 수 있었다. 개선된 방법에 의해 잡음제거된 이온신호로 구성된 이온신호블록은 1차 및 2차 피팅 기반의 무효 이온신호 제거에 효과적이며 피크위치오차 보정 및 2차 피팅곡선을 통해 개선된 질량 스펙트럼을 얻을 수 있었다.
보다 정확한 최빈값 추정을 위해 시스템의 초기화 단계에서 스펙트럼이 존재하지 않는 구간에서의 최빈값 추정을 통한 임계값 설정을 하였다. 또한 개선된 전처리 잡음제거 방법을 통해 잡음과 구분이 어려운 낮은 수준의 이온신호를 검출할 수 있었다. 개선된 방법에 의해 잡음제거된 이온신호로 구성된 이온신호블록은 1차 및 2차 피팅 기반의 무효 이온신호 제거에 효과적이며 피크위치오차 보정 및 2차 피팅곡선을 통해 개선된 질량 스펙트럼을 얻을 수 있었다.
그림 5(b)의 기존 알고리즘의 결과에서 해당 구간의 질량 스펙트럼이 검출되지 않은 반면 그림 5(c)의 제안한 알고리즘은 질량지수 k=3, 4, 22, 34, 35, 49에서 질량 스펙트럼이 검출되었다. 또한 질량 스펙트럼이 검출된 질량 지수의 신호블록을 살펴보면 기존 방법은 임계값 이하의 값이 모두 levelmin으로 처리되지만 제안한 방법에서는 임계값 이하의 값을 그대로 유지하고 있음을 알 수 있다. 이러한 차이는 전 처리 잡음제거 이후 무효 이온신호 제거 및 피크위치오차 조정 과정 결과에 영향을 줄 수 있다.
[6, 7]에서는 부가잡음의 제거를 위해 질량 스펙트럼이 존재하지 않는 구간에서 추정한 최빈값을 임계값으로 설정하여 부가잡음을 제거한다. 또한 질량지수(mass index)별 데이터 블록에 대한 선형 근사 및 2차 피팅을 통해 질량스펙트럼 특성기반의 부가잡음이 제거된 유효 데이터 블록을 재구성하여 질량 스펙트럼을 검출하고 스펙트럼의 피크위치보정(peak position error; PPE)를 보정함으로써 인접 스펙트럼과 분리된 높은 해상도의 질량 스펙트럼을 얻을 수 있었다. 그러나 임계값과 유사한 매우 낮은 수준(10^-14)의 피크를 갖는 질량 스펙트럼의 검출은 여전히 미흡하다.

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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