Asymetrically reweighted penalized least squares에서 최적의 평활화 매개변수를 위한 결정함수

박아론(Aa-Ron Park),박준규(Jun-Kyu Park),고대영(Dae-Young Ko),김순금(Sun-Geum Kim),백성준(Sung-June Baek) 한국산학기술학회 2019 한국산학기술학회논문지 Vol.20 No.3

본 연구에서는 arPLS(asymmetrically reweighted penalized least squares) 방법에서 분광신호의 길이와 차수를 이용한 최적의 평활화 매개변수를 위한 결정함수를 제안한다. 분광신호의 기준선 보정은 분석 시스템의 성능을 좌우하는 매우 중요한 과정으로 많은 경우에 육안 검사로 매개변수를 선택하여 추정한다. 이 과정은 매우 주관적이고 특히 대량의 데이터인 경우 지루한 작업을 동반하므로 좋은 분석 결과를 보장하기 어렵다. 이러한 이유로 기준선 보정에서 최적의 매개변수를 결정하기 위한 객관적인 방법이 필요하다. 제안한 결정함수는 기준선 보정에 사용 가능한 매개변수 범위의 중앙값이 신호의 길이가 길어질수록 증가하고, 신호의 차수가 작아질수록 감소하는 관계를 정리하여 모델링하였다. 모의실험 데이터는 신호의 길이 7가지에 대해 조합한 분석신호 4가지와 선형 기준선과 2차, 3차, 4차 곡선 기준선을 각각 더하여 모두 112개를 생성하였다. 모의실험 데이터와 실제 라만 분광신호를 이용한 실험에서 제안한 결정함수의 평활화 매개변수가 기준선 보정에 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다. In this study, we present a decision function of optimal smoothing parameter for baseline correction using Asymmetrically reweighted penalized least squares (arPLS). Baseline correction is very important due to influence on performance of spectral analysis in application of spectroscopy. Baseline is often estimated by parameter selection using visual inspection on analyte spectrum. It is a highly subjective procedure and can be tedious work especially with a large number of data. For these reasons, an objective procedure is necessary to determine optimal parameter value for baseline correction. The proposed function is defined by modeling the median value of possible parameter range as the length and order of the background signal. The median value increases as the length of the signal increases and decreases as the degree of the signal increases. The simulated data produced a total of 112 signals combined for the 7 lengths of the signal, adding analytic signals and linear and quadratic, cubic and 4th order curve baseline respectively. According to the experimental results using simulated data with linear, quadratic, cubic and 4th order curved baseline, and real Raman spectra, we confirmed that the proposed function can be effectively applied to optimal parameter selection for baseline correction using arPLS.

공학목재-콘크리트 합성구조시스템 전단연결재의 정착 길이에 따른 파괴모드 연구

박아론(Park, A Ron),이기학(Lee, Kihak) 한국콘크리트학회 2017 한국콘크리트학회 학술대회 논문집 Vol.29 No.2

피부암 라만 스펙트럼에서 정규화 방식 적용을 통한 분류기 성능 개선

박아론 ( Aa Ron Park ),백성준 ( Seong Joon Baek ) 전남대학교 전자통신기술연구소 2007 전자통신기술논문지 Vol.10 No.1

본 연구에서는 효과적인 기저 세포암 공초점 라만 스펙트럼의 분류를 위해 MNMX (minmax), STD (Standard Deviation), SUM (Summation) 방식으로 정규화하고 MAP (Maximum a posteriori Probability) 방법을 이용하여 분류 결과를 비교하였다. 또한 스펙트럼을 클리핑한 경우에도 같은 방식으로 비교하였다. 클리핑을 적용하지 않은 경우 STD 방식이 평균 분류율 95.5%, 클리핑을 적용한 경우 MNMX 방식이 평균 분류율 96.1%로 가장 좋은 결과를 보였다. Raman spectroscopy is known to have strong potention for providing noninvasive dermatological of skin cancers. In this study, for effective detection of basal cell carcinoma (BCC) based on confocal Raman spectra, we have conducted experiments using normalization method. For normalization, we first apply MNMX (minmax), STD (standard deviation) and SUM (summation) techniques. Using MAP (Maximum a posterior probability), we compare the performances of the three techniques for original and clipping data. With clipping data, the performance of MNMX seemed to be best.

오픈시스를 통한 2층 1경간 골조 구조물의 비선형 정적해석

박아론(Park, A-Ron),이기학(Lee, Kihak) 한국콘크리트학회 2018 한국콘크리트학회 학술대회 논문집 Vol.30 No.2

혈소판 라만 스펙트럼에서 특이값 분해에 의한 기저 합성을 통한 알츠하이머병 검출

박아론(Park, Aa-Ron),백성준(Baek, Seong-Joon) 한국산학기술학회 2013 한국산학기술학회논문지 Vol.14 No.5

본 논문에서는 특이값 분해(SVD: singular value decomposition)에 의한 기저 스펙트럼의 합성을 통해 혈소판 라만 스펙트럼에서 알츠하이머병(AD: Alzheimer's disease)을 검출하는 방법을 제안하였다. AD가 유도된 형질 전환 실험용 쥐의 혈소판에서 측정한 라만 스펙트럼은 가산 잡음과 배경 잡음의 제거와 정규화로 구성된 전처리 과정을 수행한다. 각 데이터 행렬의 열벡터는 AD와 정상(NR: normal)의 라만 스펙트럼으로 구성한다. 이 데이터 행렬을 SVD로 분해한 다음 각 행렬의 열벡터 12개를 AD와 NR의 기저 스펙트럼으로 결정한다. 분류 과정은 각 클래스의 기저 스펙트럼을 선형 합성한 스펙트럼과 분류 스펙트럼의 평균제곱근오차(root mean square error)가 최소인 클래스를 선택하는 것으로 완료된다. 278개의 혈소판 라만 스펙트럼을 사용한 실험에 따르면 제안한 방법의 평균 분류율은 약 97.6%로 주성분 분석(principle components analysis)으로 추출한 특징에 MLP(multi-layer perceptron)를 이용한 경우보 다 약 6.1% 정도의 우수한 성능을 보였다. 이 결과에서 SVD에 의한 기저 스펙트럼이 혈소판 라만 스펙트럼에서 AD 의 검출에 적합하게 사용될 수 있음을 확인하였다. In this paper, we proposed a method to screening of Alzheimer's disease (AD) from Raman spectra of platelet with synthesis of basis spectra using singular value decomposition (SVD). Raman spectra of platelet from AD transgenic mice are preprocessed with denoising, removal background and normalization method. The column vectors of each data matrix consist of Raman spectrum of AD and normal (NR). The matrix is factorized using SVD algorithm and then the basis spectra of AD and NR are determined by 12 column vectors of each matrix. The classification process is completed by select the class that minimized the root-mean-square error between the validation spectrum and the linear synthesized spectrum of the basis spectra. According to the experiments involving 278 Raman spectra, the proposed method gave about 97.6% classification rate, which is better performance about 6.1% than multi-layer perceptron (MLP) with extracted features using principle components analysis (PCA). The results show that the basis spectra using SVD is well suited for the diagnosis of AD by Raman spectra from platelet.

퍼스널모빌리티의 모듈화 설계 기초연구

박아론(Aron Park),임현준(Hyunjune Yim) (사)한국CDE학회 2016 한국 CAD/CAM 학회 학술발표회 논문집 Vol.2016 No.동계

혈소판 라만 스펙트럼을 이용한 알츠하이머병 진단에 관한 연구

박아론(Aaron Park),백성준(Seong-Joon Baek),허기수(Gi-Su Heo) 대한전자공학회 2010 電子工學會論文誌-SC (System and control) Vol.47 No.4

본 논문은 혈소판으로부터 측정한 라만 스펙트럼을 알츠하이머병(AD: Alzheimer's Disease) 진단에 사용하는 연구에 관한 것이다. 실험에 사용한 라만 스펙트럼은 다음과 같은 몇 가지 전처리 과정을 거친 다음 분류기를 이용하여 질병의 유무를 판별하였다. 먼저 스펙트럼은 간단한 smoothing을 거친 다음 스펙트럼의 각 피크 크기를 쉽게 측정할 수 있도록 기준선 (baseline)의 왜곡을 차감하였고, 그 다음 기준 피크를 중심으로 그 위치를 정렬한다. 이와 같은 전처리 과정을 수행한 라만 스펙트럼으로부터 AD과 정상상태(NOR: normal)를 구분할 수 있는 특징을 조사하였는데 그 결과 여러 피크들 중 743과 757 ㎝?¹ 영역의 피크 비와 1658 ㎝?¹ 영역의 피크 크기가 AD와 NOR 스펙트럼에서 가장 변별력 있는 특징을 나타내는 것을 확인하였다. 이 특징들을 MAP(maximum a posteriori)와 MLP(multi-layer perceptron) 분류기에 사용하여 총 278개의 스펙트럼에 적용한 결과 MLP에서 평균 약 95.5%의 분류율을 보였다. 이 결과는 혈소판 라만 스펙트럼이 알츠하이머병 진단에 매우 효과적으로 사용될 수 있음을 보여준다. In this paper, we use the Raman spectra measured from platelet to the diagnosis of Alzheimer's disease(AD). The Raman spectra used in the experiments were preprocessed with the following method and then fed into the classifier. The first step of the preprocessing is a simple smoothing followed by background elimination to the original spectra to make it easy to measure the intensity of the peaks. The last step of the preprocessing was peak alignment with the reference peak. After the inspection of the preprocessed spectra, we found that proportion of two peak intensity at 743 and 757 ㎝?¹ and peak intensity at 1658 ㎝?¹ are the most discriminative features. Then we apply mapstd method for normalization. The method returned data with means to 0 and deviation to 1. With these two features, the classification result involving 278 spectra showed about 95.5% true classification in case of MLP(multi-layer perceptron). It means that the Raman spectra measured from platelet would be effectively used to the diagnosis of Alzheimer's disease.

라만 스펙트럼에서 간 질병 분류를 위한 MAP과 MLP 적용 연구

박아론(Aaron Park),백성준(Seong-Joon Baek),양병흠(Bingxin Yang),나승유(Seung You Na) 한국콘텐츠학회 2009 한국콘텐츠학회논문지 Vol.9 No.2

본 연구에서는 마이크로 라만 스펙트럼을 이용한 급성 알코올성 간 손상과 만성 에탄올 간섬유증의 진단을 위해, 전처리 과정을 거친 스펙트럼으로부터 변별력 있는 피크를 추출하여 자동 분류기를 이용한 진단하는 방법을 살펴보았다. 전처리 단계에서는 기준선의 왜곡을 제거한 후 피크 보존에 유용한 Savitzky-Golay 필터를 이용하여 smoothing하였다. 전처리 후 급성 알코올성 간 손상과 만성 에탄올성간섬유증을 구분할 수 있는 변별력 있는 스펙트럼 피크를 확인하고 이를 이용하여 MAP과 신경망으로 분류하였으며 실험 결과에 의하면 제안한 전처리 방법과 자동 분류기로 만성 에탄올성 간섬유증과 급성알코올성 간 손상을 80% 이상 분류할 수 있었고, 이는 특징 벡터로 사용한 피크가 간 질병 진단에 사용될 수 있는 가능성을 보여준다고 할 수 있다. In this paper, we evaluated the performance of the automatic classifier applied for the discrimination of acute alcoholic liver injury and chronic liver fibrosis. The classifier uses the discriminant peaks of the preprocessed Raman spectrum as a feature set. In preprocessing step, we subtract baseline and apply Savitzky-Golay smoothing filter which is known to be useful at preserving peaks. After identifying discriminant peaks from the spectra, we carried out the classification experiments using MAP and neural networks. According to the experimental results, the classifier shows the promising results to diagnosis alcoholic liver injury and chronic liver fibrosis. Classification results over 80% means that the peaks used as a feature set is useful for diagnosing liver disease.

혈소판 라만 스펙트럼의 효율적인 분석을 위한 기준선 보정 방법

박아론(Aaron Park),백성준(Sung-June Baek) 대한전자공학회 2012 電子工學會論文誌-CI (Computer and Information) Vol.49 No.1

본 논문에서는 알츠하이머병이 유도된 형질전환 마우스로부터 획득한 혈소판 라만 스펙트럼의 분석을 위해 가우시안 모델을 이용한 커브 피팅으로 기준선을 추정하고 보정하는 방법을 제안하였다. 측정된 라만 스펙트럼은 의미 있는 정보와 불필요한 노이즈 성분인 기준선과 가산 노이즈를 포함하고 있다. 스펙트럼의 효율적인 분석을 위해 노이즈를 포함하고 있는 스펙트럼을 몇 개의 피크를 포함하는 영역으로 분할하고 각 로컬 영역의 스펙트럼을 가우시안 모델을 이용한 커브 피팅으로 모델링 한다. 가산 노이즈는 원 스펙트럼을 이 모델로 대체하는 과정에서 명백하게 제거된다. 피팅된 모델의 로컬 최저점을 linear, piecewise cubic Hermite, cubic spline 알고리즘으로 보간하고 기준선을 보정한다. 기준선을 보정한 피팅 모델은 PCA(principal component analysis) 방법을 이용하여 특징을 추출하고 SVM(support vector machine)과 MAP(maximum a posteriori probability) 분류 방법으로 성능 비교 실험을 하였다. 실험 결과에 따르면 linear 보간법이 모든 주성분 수에 대한 분류율의 평균에서 우세하였고 특히 piecewise cubic Hermite 보간법은 주성분의 수가 6개인 경우에서 SVM 분류율이 약 97.3%로 가장 좋은 성능을 보였다. 또한 이전의 연구 결과와 비교를 통해 제안한 기준선 보정 방법이 혈소판 라만 스펙트럼의 분석에 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다. In this paper, we proposed a method of baseline correction for analysis of Raman spectra of platelets from Alzheimer's disease (AD) transgenic mice. Measured Raman spectra include the meaningful information and unnecessary noise which is composed of baseline and additive noise. The Raman spectrum is divided into the local region including several peaks and the spectrum of the region is modeled by curve fitting using Gaussian model. The additive noise is clearly removed from the process of replacing the original spectrum with the fitted model. The baseline correction after interpolating the local minima of the fitted model with linear, piecewise cubic Hermite and cubic spline algorithm. The baseline corrected models extract the feature with principal component analysis (PCA). The classification result of support vector machine (SVM) and maximum a posteriori probability (MAP) using linear interpolation method showed the good performance about overall number of principal components, especially SVM gave the best performance which is about 97.3% true classification average rate in case of piecewise cubic Hermite algorithm and 6 principal components. In addition, it confirmed that the proposed baseline correction method compared with the previous research result could be effectively applied in the analysis of the Raman spectra of platelet.

피부 조직의 라만 스펙트럼에서 NMF 알고리즘을 통한 기저 세포암 진단 방법

박아론(Aaron Park),백성준(Sung-June Baek) 대한전자공학회 2013 전자공학회논문지 Vol.50 No.8

기저 세포암은 가장 일반적인 피부암이고 그 발병이 급속도로 증가하고 있다. 본 연구에서는 피부 조직에서 측정한 라만 스펙트럼에서 기저 세포암 진단을 위해 NMF(non-negative matrix factorization) 알고리즘을 사용하는 방법을 제안하였다. 측정된 라만 스펙트럼은 영역 선택과 정규화 등의 몇 가지 전처리 과정을 거쳐 분류 실험에 사용한다. 전처리 과정을 수행한 라만 스펙트럼은 NMF 알고리즘을 이용하여 분해된 행렬의 열벡터를 기저로 사용한다. 이 기저들을 선형 결합하여 각 클래스의 평균 스펙트럼에 근사하기 위한 가중치는 행렬 연산으로 결정한다. 분류 실험은 스펙트럼과 NMF에 의한 기저와 가중치의 선형 결합 스펙트럼의 차에 대한 제곱평균제곱근을 최소로 하는 클래스를 선택하는 것으로 수행한다. 기저 세포암의 진단을 위한 분류 실험에서 제안한 방법을 사용하는 경우가 약 99.1%의 평균 분류율로 이전의 BCC 진단에 사용한 방법보다 약 2-3% 정도의 향상된 성능을 보였다. Basal cell carcinoma (BCC) is the most common skin cancer and its incidence is increasing rapidly. In this paper, we propose a diagnosis method of basal cell carcinoma by Raman spectra of skin tissue using the NMF(non-negative matrix factorization) algorithm. After preprocessing steps, measured Raman spectra is used classification experiments. The weight and the basis can be obtained in a simple matrix operation and a column vector of the matrix decompsed by the NMF. Linear combination of bases and weights, it is possible to approximate the average of Raman spectra. The classification method is to select the class which to minimize the root mean square of the difference of the linear combination and the objective spectrum. According to the experimental results, the proposed method shows the promising results to diagnosis BCC. In addition, it confirmed that the proposed method compared with the previous research result could be effectively applied in the analysis of the Raman spectra.