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제안 방법
- Wem-tox 시스템에서 독성물질을 판단하는 신경 회로망 모델을 개발하여 적용하였다. 그리고 적합한 신경 회로망 모델을 선택하기 위해서 다꾸지 방법을 이용하였다.
- 최근 우리 사회는 환경을 오염시키는 물질들을 감시하고 관리하는 제품들이 많이 나오고 있다. 여기서 논의될 주제는 화학 제품을 이용하지 않고, 각각의 독성 물질에 반달말이 반응하는 광합성 변화량을 이용하여 검출하였다. 이렇게 수중 생물을 이용하여 수질 독성 물질을 검출하는 방법이 많이 등장하고 있다.
- 커브 피팅된 Wem-tox 값을 기준 입력값으로 하여, 각 그룹의 독성 물질을 대표하는 신경 회로망을 구하였다. 신경 회로망에 영향을 주는 파라미터는 은닉층수, 입력 값 개수, 모멘텀, 학습률이 되며, 신경 회로망을 최적화 하기 위해 다꾸지 방법의 L18(21*37)직교 배열을 이용하였다.
대상 데이터
- 기본원리는 조류(algae)가 광합성 과정 중 발생시키는 여분의 형광량이 독성물질이 침투될 때 나타나는 변화를 감지해 정상 상태의 형광량(대조구:Refence)와 독성 물질 유입시의 형광량(실험구:Sample)의 차이를 측정하여 데이터를 얻는다. 실험 장치의 구성은 채수부, 구동부, 컨트롤부로 구성되어 있다. 채수부는 실험수와 대조수의 채수를 조절하고, 시험에 사용된 반달말을 교체하는 부분이다.
- 실험에 사용된 실험장치는 WEMS-M(㈜ 환경바이오)이다. 기본원리는 조류(algae)가 광합성 과정 중 발생시키는 여분의 형광량이 독성물질이 침투될 때 나타나는 변화를 감지해 정상 상태의 형광량(대조구:Refence)와 독성 물질 유입시의 형광량(실험구:Sample)의 차이를 측정하여 데이터를 얻는다.
이론/모형
- Wem-tox 시스템에서 독성물질을 판단하는 신경 회로망 모델을 개발하여 적용하였다. 그리고 적합한 신경 회로망 모델을 선택하기 위해서 다꾸지 방법을 이용하였다.
- 커브피팅은 여러 개의 커브피팅 방법를 적용하여, R^2 값과 Chi^2DoF 값이 최적값을 보이는 방법이 각각의 Wem-tox 커브피팅에 선택되었다. 테이블 2는 각 실험에 사용된 커브피팅 방법이다.
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