[논문]질량분석기를 위한 스펙트럼 검출 알고리즘의 개선

이영학; 최훈

doi:10.6109/jkiice.2019.23.1.47

질량분석기를 위한 스펙트럼 검출 알고리즘의 개선
Improvement of Spectrum Detection Algorithm for Mass Spectrometer 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.23 no.1, 2019년, pp.47 - 54

이영학 (Department of Education, Dongeui University) , 최훈 (Department of Electronic Engineering, Dongeui University)

초록
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질량 스펙트럼 분석 시스템을 위한 스펙트럼 검출 알고리즘의 개선 방법을 제안하였다. 질량지수별 이온신호블록에 대한 선형 근사 및 2차 커브피팅의 결과를 활용한 기존의 스펙트럼 검출 알고리즘에서 무효 이온신호 제거조건을 추가 개선함으로써 질량 스펙트럼 검출 시 발생하는 오검출을 개선할 수 있다. 또한 제안한 방법은 피크위치오차가 보정된 유효이온신호블록에 대한 2차 피팅 커브 의 결과를 사용하여 질량 스펙트럼의 피크값 추정오차를 줄일 수 있다. 제안한 방법의 유효성을 보이기 위해 실제 취득한 이온신호를 입력으로 알고리즘 단계별 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 또한 다수의 입력에 대한 오검출 율을 비교함으로써 제안한 방법이 기존 방법에 비해 검출 성능이 우수함을 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper

An improved method of spectrum detection algorithm for mass spectrum analysis system is proposed. In the conventional spectrum detection algorithm that utilizes the results of the linear approximation and quadratic curve fitting on the ion signal block of each mass index, it is possible to reduce the detection error in the mass spectrum detection by further improving the condition of eliminating the invalid ion signals. Also, the proposed method can reduce the estimation error of the peak value of the mass spectrum by using the result of quadratic curve fitting for the effective ion signal block in which the peak position error is corrected. To evaluate the effectiveness of the proposed method, computer simulations were carried out step by step using the measured ion signal. Also, by comparing the rate of false detection for several inputs, the proposed method showed better detection performance than the conventional method.

주제어

표/그림 (13)

그림 Fig. 1 Quadratic curve fitting results for sub-blocks of ideal mass spectra
그림 Fig. 2 Linear fitting results for sub-blocks of ideal mass spectra
표 Table. 1 Logical conditions for eliminating invalid ion signals of existing method and effective ion signal block[7]
표 Table. 2 Logical condition for eliminating invalid ion signals in the proposed method
그림 Fig. 3 Peak position error to the right
그림 Fig. 4 Ion signals of SF6 gas used as input
그림 Fig. 5 Ion signal block and its sub-blocks
그림 Fig. 6 Elimination of invalid ion signals in ion signal block of k = 51
그림 Fig. 7 Elimination of invalid ion signals in ion signal block of k =53
그림 Fig. 8 PPE correction and peak determination in effective ion signal block of k =57
그림 Fig. 9 Final mass spectrum obtained by the proposed method (1 ≤ k ≤ 50)
그림 Fig. 10 Final mass spectrum obtained by the proposedmethod (50 ≤ k ≤ 130)
표 Table. 3 Detection error analysis results of the proposed algorithm and the conventional algorithm for 30 different inputs

AI 본문요약
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문제 정의

기존 방법에서 잡음으로부터 스펙트럼을 분리 검출하기 위해 사용한 무효 이온신호 제거 조건을 추가 개선함으로써 정상적인 스펙트럼이 가질 수 있는 다양한 유형 특성을 검출조건에 반영함으로써 스펙트럼 검출 성능을 개선할 수 있다. 또한 검출한 질량 스펙트럼의 피크값의 정밀도를 개선하기 위한 방법을 제시한다.
본 논문에서는 [6, 7]의 수정 버전으로 질량 스펙트럼의 검출 성능의 개선 방법을 제안한다. 기존 방법에서 잡음으로부터 스펙트럼을 분리 검출하기 위해 사용한 무효 이온신호 제거 조건을 추가 개선함으로써 정상적인 스펙트럼이 가질 수 있는 다양한 유형 특성을 검출조건에 반영함으로써 스펙트럼 검출 성능을 개선할 수 있다.

제안 방법

그림 1과 그림 2와 같이 각 서브블록에 대한 2차 피팅결과로부터 구분된 신호블록의 특성과 1차 피팅 결과에 의한 조건을 사용하여 이온신호블록을 구성하는 요소 중 무효 요소신호를 제거함으로써 정상적인 스펙트럼을 검출하였다. 각 서브블록에 대한 2차 피팅 결과에 대한 신호의 특성은 식 (5) ~ 식 (7)과 같다[7].
기존 방법에서는 수집된 데이터의 최빈값을 임계값으로 설정하여 부가잡음을 제거하였다. 또한 이온신호블록의 서브블록에 대한 데이터 피팅 결과인 근사 직선 및 곡선의 정상적인 스펙트럼 특징의 만족 여부를 통해 유효한 질량 스펙트럼을 검출하였다. 그러나 질량 스펙트럼을 구성하는 이온신호들은 부가잡음 및 수집된 데이터의 위치 이동 등 다양한 원인으로 질량지수(mass index)별 이온신호블록이 다양한 유형을 갖게 되므로 스펙트럼 검출에 어려움이 있다.
이러한 문제를 해결하기 위해 서브블록에 대한 2차 피팅 결과를 이용한 이온 신호블록의 특성을 세분하여 표 1의 무효신호 제거를 위한 기존 방법의 논리조건을 개선한다. 또한 피크값 정밀도를 향상을 위해 피크값 결정 방법을 개선하여 적용한다. 식 (5) ~ 식 (7)의 서브블록의 특성을 다음과 같이 세분화 하여 구분한다.
또한 인접한 스펙트럼의 피크값에 비해 작은 피크값을 가지며 동시에 피크위치오차가 발생했을 때 검출된 스펙트럼의 피크값 정밀도는 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 서브블록에 대한 2차 피팅 결과를 이용한 이온 신호블록의 특성을 세분하여 표 1의 무효신호 제거를 위한 기존 방법의 논리조건을 개선한다. 또한 피크값 정밀도를 향상을 위해 피크값 결정 방법을 개선하여 적용한다.
제안한 방법의 유효성을 확인하기 위해 대표적인 환경오염물질인 SF6(육플루오린황) 가스를 주입하여 수집한 이온신호를 사용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 이때 측정한 이온신호를 디지털신호로 변환하는데 사용한 샘플링 율은 L = 10이다.
질량분석기를 위한 스펙트럼 검출 알고리즘을 제안하였다. 1차 및 2차 피팅기반의 기존 스펙트럼 검출 알고리즘의 무효 이온신호 제거 조건을 개선함으로써 잡음으로 분리된 유효 이온신호들을 효과적으로 선택할 수 있었다.

데이터처리

표 3은 기존 방법[7]과 제안한 방법의 질량 스펙트럼 검출 오류를 분석한 결과이다. 검출 오류 분석은 서로 다른 30개의 입력신호에 대해 각 분석범위별 평균 오검출 수(질량지수별 검출이 이루어지 않은 질량지수와 잘못 검출된 질량지수의 평균 합)의 비를 산출하였다[8]. 제안한 방법의 각 분석범위별 평균 오검출 율은2.
제안한 방법의 성능 평가를 위해 실제 수집된 이온신호를 사용한 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 알고리즘 단계별 시뮬레이션 결과와 기존 방법[7]과 제안한 방법의 질량 스펙트럼 검출 오류를 비교 분석한 결과로부터 제안한 방법의 타당성과 검출 성능을 확인할 수 있다.

성능/효과

질량분석기를 위한 스펙트럼 검출 알고리즘을 제안하였다. 1차 및 2차 피팅기반의 기존 스펙트럼 검출 알고리즘의 무효 이온신호 제거 조건을 개선함으로써 잡음으로 분리된 유효 이온신호들을 효과적으로 선택할 수 있었다. 또한 유효 이온신호블록에 대한 2차 피팅 커브의 최대값으로부터 피크값을 추정함으로써 스펙트럼피크값 추정 오차를 줄일 수 있었다.
그림 9와 그림 10은 SF6 가스를 입력으로 사용자가설정한 분석범위에 대해 제안한 방법에 의해 검출된 질량 스펙트럼이다. 검출된 질량 스펙트럼은 잡음으로부터 정상적인 스펙트럼의 분리가 효과적으로 이루어졌으며, PPE 오차도 모두 정확히 보정되었음을 확인할 수 있다. 표 3은 기존 방법[7]과 제안한 방법의 질량 스펙트럼 검출 오류를 분석한 결과이다.
본 논문에서는 [6, 7]의 수정 버전으로 질량 스펙트럼의 검출 성능의 개선 방법을 제안한다. 기존 방법에서 잡음으로부터 스펙트럼을 분리 검출하기 위해 사용한 무효 이온신호 제거 조건을 추가 개선함으로써 정상적인 스펙트럼이 가질 수 있는 다양한 유형 특성을 검출조건에 반영함으로써 스펙트럼 검출 성능을 개선할 수 있다. 또한 검출한 질량 스펙트럼의 피크값의 정밀도를 개선하기 위한 방법을 제시한다.
1차 및 2차 피팅기반의 기존 스펙트럼 검출 알고리즘의 무효 이온신호 제거 조건을 개선함으로써 잡음으로 분리된 유효 이온신호들을 효과적으로 선택할 수 있었다. 또한 유효 이온신호블록에 대한 2차 피팅 커브의 최대값으로부터 피크값을 추정함으로써 스펙트럼피크값 추정 오차를 줄일 수 있었다. 실제 SF6가스를 주입하여 취득한 이온신호를 사용한 시뮬레이션 결과로부터 제안한 방법의 타당함을 보였으며, 검출오차에 대한 기존 알고리즘과의 비교를 통해 스펙트럼 검출성능의 우수성을 확인할 수 있었다.
또한 유효 이온신호블록에 대한 2차 피팅 커브의 최대값으로부터 피크값을 추정함으로써 스펙트럼피크값 추정 오차를 줄일 수 있었다. 실제 SF6가스를 주입하여 취득한 이온신호를 사용한 시뮬레이션 결과로부터 제안한 방법의 타당함을 보였으며, 검출오차에 대한 기존 알고리즘과의 비교를 통해 스펙트럼 검출성능의 우수성을 확인할 수 있었다.
제안한 방법의 성능 평가를 위해 실제 수집된 이온신호를 사용한 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 알고리즘 단계별 시뮬레이션 결과와 기존 방법[7]과 제안한 방법의 질량 스펙트럼 검출 오류를 비교 분석한 결과로부터 제안한 방법의 타당성과 검출 성능을 확인할 수 있다.
검출 오류 분석은 서로 다른 30개의 입력신호에 대해 각 분석범위별 평균 오검출 수(질량지수별 검출이 이루어지 않은 질량지수와 잘못 검출된 질량지수의 평균 합)의 비를 산출하였다[8]. 제안한 방법의 각 분석범위별 평균 오검출 율은2.24%, 4.38%, 0.00%, 0.00%이며 기존 방법은 4.18%,6.25, 2.50%, 4.00%로 제안한 방법이 기존 방법에 비해 우수한 검출 성능을 보인다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	질량분석기가 활용되는 분야는 어디인가?	질량분석기는 일반적으로 액체 크로마토그래프(LC; liquid chromatograph)나 가스 크로마토그래프(GC; gas chromatograph)와 결합하여 사용할 때 좋은 분석성능을 얻을 수 있다고 알려져 있다. 이러한 질량분석기는 반도체 제조공정의 프로세스 모니터링, 발효 공정 제어용 생성가스 분석, 유기화합물(VOCs)의 분석 등 다양한 물질 분석분야에서 활용되고 있다[3-5].
	기존 스펙트럼 검출 알고리즘이 가지고 있던 문제점은 무엇인가?	또한 이온신호블록의 서브블록에 대한 데이터 피팅 결과인 근사 직선 및 곡선의 정상적인 스펙트럼 특징의 만족 여부를 통해 유효한 질량 스펙트럼을 검출하였다. 그러나 질량 스펙트럼을 구성하는 이온신호들은 부가잡음 및 수집된 데이터의 위치 이동 등 다양한 원인으로 질량지수(mass index)별 이온신호블록이 다양한 유형을 갖게 되므로 스펙트럼 검출에 어려움이 있다.
	질량분석기란 무엇인가?	질량분석기(mass spectrometer)는 높은 에너지의 전자충격(electron impact) 이온원을 사용하여 질량대 전하비에 따라 이온을 분리함으로써 얻은 질량 스펙트럼을 이용하여 대상 물질의 화학적 조성비를 분석하는 장비이다[1, 2]. 질량분석기는 일반적으로 액체 크로마토그래프(LC; liquid chromatograph)나 가스 크로마토그래프(GC; gas chromatograph)와 결합하여 사용할 때 좋은 분석성능을 얻을 수 있다고 알려져 있다.

참고문헌 (8)

P. H. Dawson (ed.), Quadrupole Mass Spectrometry and Its Applications, New York, Elsevier Scientific Publishing, 2003.
J. H. Batey, "The physics and technology of quadrupole mass spectrometers," Journal of Vacuum, vol. 101, pp. 410-415, Mar. 2014.

상세보기
H. Kim, D. Min, D. Kim, and J. S. KIm, "Analysis of respiration gas of a fertile chicken egg during incubation by gas mass spectrometer," Journal of Analysis Science & Technology, vol. 26, no. 6, pp. 401-406, Dec. 2013.

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M. Ha, E. J. S, and E. J. Choi, "Application of MALDI-TOF mass spectrometry-based identification of foodborne pathogen tests to the Korea Food Standard Codex," Korean Journal of Food Science and Technology, vol. 48, no. 5, pp. 437-444, Oct. 2016.

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C. J. Park, "Operating Principle of Residual Gas Analyzer," Journal of the Korean Vacuum Society, vol. 17, no. 4, pp. 262-269, July 2008.

원문보기 상세보기
H. Choi, and I. Lee, "Additive Noise Reduction Algorithm for Mass Spectrum Analyzer," Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 22, no. 1, pp. 1-9, Jan. 2018.
H. Choi, "Algorithm to Improve Mass Spectral Resolution of Gas Chromatography Mass Spectrometer," The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, vol. 67, no. 9, pp. 1232-1238, Sep. 2018.
N. Sharma, S. S. Rajput and S. Sharma, P-RED, "Probability based Random Early Detection algorithm for Queue Management," Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology, vol. 6, no. 8, pp. 521-528, Aug. 2016.

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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