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김세호,조찬동,박준국,장지환 한국분석과학회 2021 학술대회논문집 Vol.2021 No.11
전기화학 분석은 바이오 진단 분야, 환경 분야, 배터리 분야, 방식 부식 분야 등에서 분석화학의 주요한 연구 주제가 되어왔다. 연구되어지고 있는 주제들은 용매에서의 산화환원 반응, 표면에서의 흡착 과정, 전자 전달의 동력학과 반응 기전, 이온들의 열역학, 전달 및 산화환원 반응물의 정량화 등을 포함하고 있다. 전기화학 분석 연구를 위해서는 전압과 전류 등을 제어하고 측정하기 위한 potentiostat 및 galvanostat 등의 실험장치가 필수적인데, 이들 장치가 크고 고가이며 실험의 준비 및 데이터의 확보과정이 번거로워 2010년대 초반부터 세계적인 open potentiostat 연구가 시작되어 작은 크기에 저가의 potentiostat 장치들을 개발하는 연구들이 활발히 진행되어왔다. 최근에는 수많은 연구기관들에서 다양한 형태의 potentiostat들을 발표하고 있고 그 숫자는 10여개 이상에 달하고 있으며 wireless한 데이터 전송 및 임피던스 측정 기능의 추가 등으로 개발 내용이 진화되어가고 있다. 본 연구에서는 자체 개발한 the-state-of-the-art 수준의 초소형 potentiostat 플랫폼을 활용하여 진단하고자 하는 타겟 물질의 정량화 작업을 고도화하였다. 이를 위하여 potentiostat가 가져야하는 저잡음 처리 및 입출력 전압/전류 측정의 고해상도화와 함께, 용이한 데이터 확보를 위한 센서 연결부위의 단순화, wireless한 측정 결과의 전송, 전송된 측정 데이터의 간편한 처리 도구들을 개발하였다. 이를 통하여 방대한 전기화학 실험측정 데이터의 확보가 용이하게 되었고 머신러닝과 딥러닝 등의 인공지능적인 데이터 처리에 충분한 전기화학 실험 데이터의 확보가 가능하게 되었다. 지금까지 전기화학 측정 데이터의 이용은 예를 들면 chronoamperometry 나 cyclic-voltammetry같은 방법에서 시간 혹은 전압에 따른 전류변화량과 같은 스펙트럼을 얻었음에도 불구하고, 평형 이후의 평균전류량만을 추출하거나, 피크 전류만을 추출하여 이용하는 제한적인 해석방법에 머물러 있었다, 측정 스펙트럼의 제한적 해석은 온도, 분석물질의 저항, 전극 이중층에서의 non-Faradaic 프로세스 등 다른 변수 효과에 대한 분석을 제약하여 전기화학 분석의 정확성과 유용성 확산에 장애물로 작용하여왔다. 이러한 문제에 대한 해결책을 구하는 실증적안 연구로서, 수십가지 포도당 샘플에 대하여 cyclic-voltammetry 방법으로 스펙트럼을 얻고, Principal Component Analysis (PCA), support vector machine (SVB), Gradient Boosting method (GBM) 등의 머신러닝 방법을 이용하여 새로운 전기화학 해석방법을 시도하였다. 더 나아가 딥러닝을 이용한 전체 스펙트럼의 분석연구를 시도하였다. 본 연구진이 세계 최초**라고 이해하고 있는 전체 스펙트럼의 딥러닝 해석은 머신러닝 방법보다 우수하며, 참값과 비교하여 98% 이상의 예측력을 나타내고 있을 뿐 아니라, 기존의 Calibration 절차를 생략할 수 있어, 전기화학 바이오 센싱 뿐만 아니라 전기화학 소재 개발 등 다양한 전기화학 분석에 이용될 수 있을 것으로 기대되어진다. (**patent pending)
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조경섭,이현우,류원,박준국,정석균,Cho, K.S.,Lee, H.W.,Ryu, W.,Park, J.K.,Chung, S.K. 한국전자통신연구원 2012 전자통신동향분석 Vol.27 No.6
서비스 플랫폼의 대두로 촉발된 스마트 융합은 점차 스마트 붐으로 진행되고 있고, 유럽 주요국들은 신성장 동력의 일환으로써 스마트 융합의 산업화에 관심을 기울이고 있다. 본고에서는 독일과 프랑스의 방송통신융합 기술 정책의 관련 부처와 융합기술 정책의 진행 상황 및 향후 방향에 대해 소개한다.
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