KR20180042700A - 스펙트럼 안정성 모니터링 장치 및 방법 - Google Patents

스펙트럼 안정성 모니터링 장치 및 방법 Download PDF

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박윤상
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Abstract

스펙트럼 안정성 모니터링 장치 및 방법이 개시된다. 일 양상에 따른 스펙트럼 안정성 모니터링 장치는, 시료의 스펙트럼을 측정하는 분광기와, 측정된 스펙트럼의 유사도 변화 지표를 산출하고, 산출된 유사도 변화 지표를 분석하여 스펙트럼 안정성을 판단하는 프로세서를 포함할 수 있다.

Description

스펙트럼 안정성 모니터링 장치 및 방법{Apparatus and method for monitoring stability of spectrum}
스펙트럼 안정성 모니터링 장치 및 방법과 관련된다.
스펙트럼(spectrum)은 흔히 빛을 프리즘 등의 도구로 색깔에 따라 분해해서 살펴보는 것을 일컫는다. 넓은 의미로, 어떤 복합적인 신호를 가진 것을 1~2가지 신호에 따라 분해해서 표시하는 기술을 일컫는다.
최근에는 소정의 기간 동안 물체에 투과된 빛의 스펙트럼을 분석하여, 물체의 성질을 분석하는 방법이 연구되고 있다. 특히 0.75μm에서 1mm 범위에 속하는 전자기파에 관한 적외선 스펙트럼의 경우, 기체, 액체, 결정뿐만 아니라 비결정성 고체, 고분자, 용액 등 대부분의 상태에서 측정이 가능하여, 널리 화합물의 동정이나 정성 또는 정량 분석에 응용될 수 있다.
스펙트럼을 이용한 분석의 정확성을 높이기 위하여, 분석에 필요한 정보 이외의 정보, 즉 잡음을 포함하고 있지 않도록 스펙트럼을 선별하는 것이 중요하다.
한편, 스펙트럼에 잡음이 포함되어 있는지 여부는 스펙트럼 사이의 유사도를 기반으로 판단할 수 있으며, 이러한 스펙트럼 사이의 유사도는 측정 스펙트럼의 안정성과 연관된다.
스펙트럼 안정성 모니터링 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
일 양상에 따른 스펙트럼 안정성 모니터링 장치는, 시료의 스펙트럼을 측정하는 분광기와, 측정된 스펙트럼의 유사도 변화 지표를 산출하고, 산출된 유사도 변화 지표를 분석하여 스펙트럼 안정성을 판단하는 프로세서를 포함할 수 있다.
상기 분광기는, 상기 시료로부터 반사 또는 투과된 광을 검출하는 검출부와, 상기 검출된 광을 분광시켜 스펙트럼을 획득하는 스펙트럼 획득부를 포함할 수 있다.
스펙트럼 안정성 모니터링 장치는, 상기 시료에 광을 조사하는 광원을 더 포함할 수 있다.
상기 프로세서는, 스펙트럼간의 유사도를 산출하고 산출된 유사도를 기반으로 상기 유사도 변화 지표를 산출할 수 있다.
상기 프로세서는, 유클리드 거리(Euclidean distance), 맨하탄 거리(Manhattan Distance), 코사인 거리(Cosine Distance), 마할라노비스 거리 (Mahalanobis Distance), 자카드 계수(Jaccard Coefficient), 확장 자카드 계수(Extended Jaccard Coefficient), 피어슨 상관관계 계수(Pearson's Correlation Coefficient), 스피어만 상관관계 계수(Spearman's Correlation Coefficient)를 포함하는 유사도 산출 알고리즘을 이용하여 스펙트럼간의 유사도를 산출할 수 있다.
상기 프로세서는, 최초 스펙트럼과 이후 스펙트럼 간의 유사도를 산출하고, 산출된 유사도를 점수(score)로 환산하여 유사도 변화 지표를 산출할 수 있다.
상기 프로세서는, 최초 스펙트럼과 이후 스펙트럼간의 유사도를 산출하고, 산출된 유사도의 변화량을 산출하고, 산출된 변화량을 점수로 환산하여 유사도 변화 지표를 산출할 수 있다.
상기 프로세서는, 순차적인 소정 개수의 스펙트럼들에 대하여 각 스펙트럼간의 유사도를 산출하고, 산출된 유사도의 평균값을 산출하고, 산출된 평균값을 점수(score)로 환산하여 유사도 변화 지표를 산출할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 유사도 변화 지표를 기 설정된 임계값과 비교하고, 비교 결과를 기반으로 스펙트럼 안정성을 판단할 수 있다.
제1항에 있어서, 상기 프로세서는, 최초 스펙트럼과 이후 스펙트럼 간의 유사도를 산출하고 산출된 유사도를 점수로 환산하여 제1 유사도 변화 지표를 산출하고, 상기 산출된 유사도의 변화량을 점수로 환산하여 제2 유사도 변화 지표를 산출하고, 순차적인 소정 개수의 스펙트럼들간의 유사도를 산출하고, 산출된 유사도의 평균값을 점수로 환산하여 제3 유사도 변화 지표를 산출할 수 있다.
상기 프로세서는, 제1 유사도 변화 지표를 기 설정된 제1 임계값과, 제2 유사도 변화 지표를 기 설정된 제2 임계값과, 제3 유사도 변화 지표를 기 설정된 제3 임계값과 각각 비교하고, 비교 결과를 종합하여 스펙트럼 안정성을 판단할 수 있다.
상기 프로세서는, 스펙트럼 안정성 판단 결과 스펙트럼이 불안정하다고 판단되면, 상기 분광기를 제어하여 상기 시료의 스펙트럼을 재측정할 수 있다.
다른 양상에 따른 스펙트럼 안정성 모니터링 방법은, 시료의 스펙트럼을 측정하는 단계와, 측정된 스펙트럼의 유사도 변화 지표를 산출하는 단계와, 산출된 유사도 변화 지표를 분석하여 스펙트럼 안정성을 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 시료의 스펙트럼을 측정하는 단계는, 시료에 광을 조사하는 단계와, 상기 시료로부터 반사 또는 투과된 광을 검출하는 단계와, 상기 검출된 광을 분광시켜 스펙트럼을 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 유사도 변화 지표를 산출하는 단계는, 스펙트럼간의 유사도를 산출하는 단계와, 산출된 유사도를 기반으로 유사도 변화 지표를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 스펙트럼간의 유사도를 산출하는 단계는, 유클리드 거리(Euclidean distance), 맨하탄 거리(Manhattan Distance), 코사인 거리(Cosine Distance), 마할라노비스 거리 (Mahalanobis Distance), 자카드 계수(Jaccard Coefficient), 확장 자카드 계수(Extended Jaccard Coefficient), 피어슨 상관관계 계수(Pearson's Correlation Coefficient), 스피어만 상관관계 계수(Spearman's Correlation Coefficient)를 포함하는 유사도 산출 알고리즘을 이용하여 스펙트럼간의 유사도를 산출할 수 있다.
상기 유사도 변화 지표를 산출하는 단계는, 최초 스펙트럼과 이후 스펙트럼 간의 유사도를 산출하는 단계와, 산출된 유사도를 점수로 환산하여 유사도 변화 지표를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 유사도 변화 지표를 산출하는 단계는, 최초 스펙트럼과 이후 스펙트럼간의 유사도를 산출하는 단계와, 산출된 유사도의 변화량을 산출하는 단계와, 산출된 변화량을 점수로 환산하여 유사도 변화 지표를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 유사도 변화 지표를 산출하는 단계는, 순차적인 소정 개수의 스펙트럼들에 대하여 각 스펙트럼간의 유사도를 산출하는 단계와, 산출된 유사도의 평균값을 산출하는 단계와, 상기 산출된 평균값을 점수로 환산하여 유사도 변화 지표를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 스펙트럼 안정성을 판단하는 단계는, 상기 유사도 변화 지표를 기 설정된 임계값과 비교하는 단계와, 비교 결과를 기반으로 스펙트럼 안정성을 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
스펙트럼 안정성 모니터링 방법은, 스펙트럼 안정성 판단 결과 스펙트럼이 불안정하다고 판단되면, 상기 시료의 스펙트럼을 재측정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
다른 양상에 따른 스펙트럼 안정성 모니터링 장치는, 스펙트럼 측정 장치로부터 실시간으로 측정된 시료 스펙트럼을 수신하는 통신부와, 상기 수신된 시료 스펙트럼을 기반으로 유사도 변화 지표를 산출하고, 산출된 유사도 변화 지표를 분석하여 스펙트럼 안정성을 판단하는 프로세서를 포함할 수 있다.
상기 프로세서는, 최초 스펙트럼과 이후 스펙트럼 간의 유사도를 산출하고, 산출된 유사도를 점수(score)로 환산하여 유사도 변화 지표를 산출할 수 있다.
상기 프로세서는, 최초 스펙트럼과 이후 스펙트럼간의 유사도를 산출하고, 산출된 유사도의 변화량을 산출하고, 산출된 변화량을 점수로 환산하여 유사도 변화 지표를 산출할 수 있다.
상기 프로세서는, 순차적인 소정 개수의 스펙트럼들에 대하여 각 스펙트럼간의 유사도를 산출하고, 산출된 유사도의 평균값을 산출하고, 산출된 평균값을 점수로 환산하여 유사도 변화 지표를 산출할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 유사도 변화 지표를 기 설정된 임계값과 비교하고, 비교 결과를 기반으로 스펙트럼 안정성을 판단할 수 있다.
상기 프로세서는, 스펙트럼 안정성 판단 결과 스펙트럼이 불안정하다고 판단되면, 상기 스펙트럼 측정 장치가 시료 스펙트럼을 재측정할 수 있도록 제어 신호를 생성할 수 있다.
스펙트럼간의 유사도를 기반으로 유사도 변화 지표를 산출 및 분석하여 실시간으로 스펙트럼의 안정성을 판단함으로써, 잡음이 적은 스펙트럼을 정확하고 효율적으로 선택하는 것이 가능하다.
도 1은 스펙트럼 안정성 모니터링 장치의 일 실시예를 도시한 블록도이다.
도 2는 프로세서의 일 실시예를 도시한 블록도이다.
도 3a는 제1 유사도 변화 지표를 산출하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 3b는 제1 유사도 변화 지표 산출 결과를 도시한 예시도이다.
도 3c는 제1 유사도 변화 지표 산출 결과를 도시한 다른 예시도이다.
도 4a는 제2 유사도 변화 지표를 산출하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 4b는 제2 유사도 변화 지표 산출 결과를 도시한 예시도이다.
도 4c는 제2 유사도 변화 지표 산출 결과를 도시한 다른 예시도이다.
도 5a는 제3 유사도 변화 지표를 산출하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 5b는 제3 유사도 변화 지표 산출 결과를 도시한 예시도이다.
도 5c는 제3 유사도 변화 지표 산출 결과를 도시한 다른 예시도이다.
도 6a는 제4 유사도 변화 지표를 산출하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 6b는 제4 유사도 변화 지표 산출 결과를 도시한 예시도이다.
도 6c는 제4 유사도 변화 지표 산출 결과를 도시한 다른 예시도이다.
도 7은 스펙트럼 안정성 모니터링 장치의 다른 실시예를 도시한 블록도이다.
도 8은 스펙트럼 안정성 모니터링 장치의 다른 실시예를 도시한 블록도이다.
도 9는 스펙트럼 안정성 모니터링 방법의 일 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 10은 유사도 변화 지표를 산출하는 방법의 일 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 11은 유사도 변화 지표를 산출하는 방법의 다른 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 12는 유사도 변화 지표를 산출하는 방법의 또 다른 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 13은 유사도 변화 지표를 산출하는 방법의 또 다른 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 14는 스펙트럼 안정성 모니터링 방법의 다른 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 15는 스펙트럼 안정성 모니터링 방법의 또 다른 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 16은 스펙트럼 안정성 모니터링 방법의 또 다른 실시예를 도시한 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일 실시예를 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.
한편, 각 단계들에 있어, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않은 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 수행될 수 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
본 명세서에서 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하고, '포함하다' 또는 '가지다' 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
또한, 본 명세서에서의 구성부들에 대한 구분은 각 구성부가 담당하는 주 기능별로 구분한 것에 불과하다. 즉, 2개 이상의 구성부가 하나의 구성부로 합쳐지거나 또는 하나의 구성부가 보다 세분화된 기능별로 2개 이상으로 분화되어 구비될 수도 있다. 그리고 구성부 각각은 자신이 담당하는 주기능 이외에도 다른 구성부가 담당하는 기능 중 일부 또는 전부의 기능을 추가적으로 수행할 수도 있으며, 구성부 각각이 담당하는 주기능 중 일부 기능이 다른 구성부에 의해 전담되어 수행될 수도 있다. 각 구성부는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
도 1은 스펙트럼 안정성 모니터링 장치의 일 실시예를 도시한 블록도이다. 스펙트럼 안정성 모니터링 장치(100)는 스펙트럼간의 유사도를 기반으로 유사도 변화 지표를 산출 및 분석하여 실시간으로 스펙트럼의 안정성을 판단할 수 있는 장치일 수 있다. 여기서 유사도 변화 지표는 스펙트럼간 유사도의 변화 경향(trend)을 나타내는 지표로서, 유사도 변화 지표 값이 클수록 유사도 변화가 크다는 것 또는 유사도가 작다는 것을 의미할 수 있다.
스펙트럼 안정성 모니터링 장치(100)는 소프트웨어 모듈로 구현되거나 하드웨어 칩 형태로 제작되어 전자 장치에 탑재될 수 있다. 이때, 전자 장치는 휴대폰, 스마트폰, 타블렛, 노트북, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 네비게이션, MP3 플레이어, 디지털 카메라, 웨어러블 디바이스 등을 포함할 수 있고, 웨어러블 디바이스는 손목시계형, 손목 밴드형, 반지형, 벨트형, 목걸이형, 발목 밴드형, 허벅지 밴드형, 팔뚝 밴드형 등을 포함할 수 있다. 그러나 전자 장치는 상술한 예에 제한되지 않으며, 웨어러블 디바이스 역시 상술한 예에 제한되지 않는다.
도 1을 참조하면, 스펙트럼 안정성 모니터링 장치(100)는 분광기(110) 및 프로세서(120)를 포함할 수 있다.
분광기(110)는 시료(sample)의 스펙트럼을 측정할 수 있다. 이를 위해 분광기(110)는 시료로부터 반사 또는 투과된 광을 검출하는 광 검출부(111) 및 광 검출부(111)에서 검출된 광을 분광시켜 시료의 스펙트럼을 획득하는 스펙트럼 획득부(112)를 포함할 수 있다. 광 검출부(111)는 포토 다이오드(photo diode), 포토 트랜지스터(photo transistor) 및 전자 결합소자(charge-coupled device, CCD) 등과 같은 다양한 수광 소자를 포함할 수 있다.
프로세서(120)는 분광기(110)를 통해 측정된 스펙트럼의 안정성(stability)을 판단할 수 있다. 예컨대, 프로세서(120)는 도 2를 참조하여 후술하는 바와 같이, 측정된 스펙트럼간의 유사도를 산출하고, 산출된 스펙트럼간의 유사도를 기반으로 유사도 변화 지표를 산출하여 분석함으로써 측정된 스펙트럼의 안정성을 판단할 수 있다.
또한, 프로세서(120)는 안정성 판단 결과 측정된 스펙트럼이 불안정하다고 판단되면, 분광기(110)를 제어하여 시료의 스펙트럼을 재측정하거나 불안정하다고 판단된 스펙트럼을 소정의 알고리즘을 이용하여 보정할 수 있다.
이하, 도 2를 참조하여 프로세서(120)를 상세히 설명한다.
도 2는 프로세서의 일 실시예를 도시한 블록도이다.
도 2를 참조하면, 프로세서(120)는 유사도 산출부(210), 유사도 변화 지표 산출부(220) 및 스펙트럼 안정성 판단부(230)를 포함할 수 있다.
유사도 산출부(210)는 스펙트럼간의 유사도를 산출할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 유사도 산출부(210)는 유클리드 거리(Euclidean distance), 맨하탄 거리(Manhattan Distance), 코사인 거리(Cosine Distance), 마할라노비스 거리 (Mahalanobis Distance), 자카드 계수(Jaccard Coefficient), 확장 자카드 계수(Extended Jaccard Coefficient), 피어슨 상관관계 계수(Pearson's Correlation Coefficient), 스피어만 상관관계 계수(Spearman's Correlation Coefficient) 등을 포함하는 유사도 산출 알고리즘을 이용하여 스펙트럼간의 유사도를 산출할 수 있다.
유사도 변화 지표 산출부(220)는 산출된 스펙트럼간의 유사도를 기반으로 유사도 변화 지표를 산출할 수 있다. 여기서, 유사도 변화 지표는 지표 산출에 이용되는 데이터에 따라 제1 유사도 변화 지표, 제2 유사도 변화 지표, 제3 유사도 지표 및 제4 유사도 지표로 구분될 수 있다. 예컨대, 제1 유사도 변화 지표는 최초로 측정된 스펙트럼(이하, 최초 스펙트럼)과 최초 스펙트럼이 측정된 이후에 측정된 스펙트럼(이하, 이후 스펙트럼) 간의 유사도를 기반으로 산출되며, 제2 유사도 변화 지표는 최초 스펙트럼과 이후 스펙트럼간의 유사도의 변화량을 기반으로 산출되며, 제3 유사도 변화 지표는 순차적인 소정 개수의 스펙트럼에 대하여 그 스펙트럼간의 유사도의 평균값을 기반으로 산출되며, 제4 유사도 변화 지표는 인접 스펙트럼간의 유사도를 기반으로 산출될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 유사도 변화 지표 산출부(220)는 최초 스펙트럼과 이후 스펙트럼 간의 유사도를 점수(score)로 환산하여 제1 유사도 변화 지표를 산출할 수 있다. 예컨대, 5개의 스펙트럼(제1 스펙트럼 내지 제5 스펙트럼)이 측정된 경우, 유사도 변화 지표 산출부(220)는 제1 스펙트럼과 제2 스펙트럼의 유사도, 제1 스펙트럼과 제3 스펙트럼의 유사도, 제1 스펙트럼과 제4 스펙트럼의 유사도, 및 제1 스펙트럼과 제5 스펙트럼의 유사도를 각각 점수로 환산하여 제1 유사도 변화 지표를 산출할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 유사도 변화 지표 산출부(220)는 최초 스펙트럼과 이후 스펙트럼 간의 유사도의 변화량을 산출하고, 산출된 변화량을 점수로 환산하여 제2 유사도 변화 지표를 산출할 수 있다. 예컨대, 5개의 스펙트럼(제1 스펙트럼 내지 제5 스펙트럼)이 측정된 경우, 유사도 변화 지표 산출부(220)는 제1 스펙트럼과 제2 스펙트럼의 유사도와 제1 스펙트럼과 제3 스펙트럼의 유사도의 차이, 제1 스펙트럼과 제3 스펙트럼의 유사도와 제1 스펙트럼과 제4 스펙트럼의 유사도의 차이, 제1 스펙트럼과 제4 스펙트럼의 유사도와 제1 스펙트럼과 제5 스펙트럼의 유사도의 차이를 각각 점수로 환산하여 제2 유사도 변화 지표를 산출할 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 유사도 변화 지표 산출부(220)는 순차적인 소정 개수의 스펙트럼에 대하여 그 스펙트럼들간의 유사도의 평균값을 산출하고, 산출된 평균값을 점수로 환산하여 제3 유사도 변화 지표를 산출할 수 있다. 예컨대, 5개의 스펙트럼(제1 스펙트럼 내지 제5 스펙트럼)이 측정되고 소정 개수가 3으로 설정되어 있는 경우, 유사도 변화 지표 산출부(220)는 제1 스펙트럼 내지 제3 스펙트럼(이하, 제1 구간)에 대하여, 제1 스펙트럼과 제2 스펙트럼의 유사도, 제1 스펙트럼과 제3 스펙트럼의 유사도, 및 제2 스펙트럼과 제3 스펙트럼의 유사도의 평균값을 산출할 수 있다. 또한, 유사도 변화 지표 산출부(220)는 제2 스펙트럼 내지 제4 스펙트럼(이하, 제2 구간)에 대하여, 제2 스펙트럼과 제3 스펙트럼의 유사도, 제2 스펙트럼과 제4 스펙트럼의 유사도, 및 제3 스펙트럼과 제4 스펙트럼의 유사도의 평균값을 산출할 수 있다. 또한, 유사도 변화 지표 산출부(220)는 제3 스펙트럼 내지 제5 스펙트럼(이하, 제3 구간)에 대하여, 제3 스펙트럼과 제4 스펙트럼의 유사도, 제3 스펙트럼과 제5 스펙트럼의 유사도, 및 제4 스펙트럼과 제5 스펙트럼의 유사도의 평균값을 산출할 수 있다. 유사도 변화 지표 산출부(220)는 산출된 각 구간별 유사도 평균값들을 각각 점수로 환산하여 제3 유사도 변화 지표를 산출할 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 유사도 변화 지표 산출부(220)는 인접 스펙트럼간의 유사도를 점수로 환산하여 제4 유사도 변화 지표를 산출할 수 있다. 예컨대, 5개의 스펙트럼(제1 스펙트럼 내지 제5 스펙트럼)이 측정된 경우, 유사도 변화 지표 산출부(220)는 제1 스펙트럼과 제2 스펙트럼의 유사도, 제2 스펙트럼과 제3 스펙트럼의 유사도, 제3 스펙트럼과 제4 스펙트럼의 유사도, 및 제4 스펙트럼과 제5 스펙트럼의 유사도를 각각 점수로 환산하여 제4 유사도 변화 지표를 산출할 수 있다.
스펙트럼 안정성 판단부(230)는 산출된 유사도 변화 지표를 기 설정된 임계값과 비교하고 그 결과를 기반으로 측정된 스펙트럼의 안정성을 판단할 수 있다. 이때, 임계값은 유사도 변화 지표의 종류에 따라 제1 임계값, 제2 임계값, 제3 임계값 및 제4 임계값으로 구분될 수 있으며, 각 임계값은 시스템의 성능 및/또는 용도 등에 따라 다양한 값으로 설정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 스펙트럼 안정성 판단부(230)는 제1 유사도 변화 지표를 제1 임계값과 비교하고 비교 결과 제1 유사도 변화 지표가 제1 임계값 이하이면 측정된 스펙트럼이 안정하다고 판단할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 스펙트럼 안정성 판단부(230)는 제2 유사도 변화 지표를 제2 임계값과 비교하고 비교 결과 제2 유사도 변화 지표가 제2 임계값 이하이면 측정된 스펙트럼이 안정하다고 판단할 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 스펙트럼 안정성 판단부(230)는 제3 유사도 변화 지표를 제3 임계값과 비교하고 비교 결과 제3 유사도 변화 지표가 제3 임계값 이하이면 측정된 스펙트럼이 안정하다고 판단할 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 스펙트럼 안정성 판단부(230)는 제4 유사도 변화 지표를 제4 임계값과 비교하고 비교 결과 제4 유사도 변화 지표가 제4 임계값 이하이면 측정된 스펙트럼이 안정하다고 판단할 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 스펙트럼 안정성 판단부(230)는 제1 유사도 변화 지표 내지 제4 유사도 변화 지표 중 일부 또는 전부를 해당 임계값과 각각 비교하고 비교 결과를 종합하여 측정된 스펙트럼의 안정성을 판단할 수 있다.
도 3a 내지 도 3c는 스펙트럼 안정성 판단 방법의 일 실시예를 설명하기 위한 예시도이다. 자세하게는, 도 3a는 제1 유사도 변화 지표를 산출하는 방법을 설명하기 위한 예시도이고, 도 3b는 제1 유사도 변화 지표 산출 결과를 도시한 예시도이고, 도 3c는 제1 유사도 변화 지표 산출 결과를 도시한 다른 예시도이다.
도 2 및 도 3a를 참조하면, 유사도 산출부(210)는 제1 스펙트럼(S1)과 제2 스펙트럼(S2)의 유사도(sim1)를 산출하고 제1 스펙트럼(S1)과 제3 스펙트럼(S3)의 유사도(sim2)를 산출하는 방식으로, 최초 스펙트럼인 제1 스펙트럼(S1)과 이후 스펙트럼인 제2 스펙트럼(S2) 내지 제150 스펙트럼(S150)간의 유사도(sim1, sim2, …, sim149)를 산출할 수 있다.
유사도 변화 지표 산출부(220)는 유사도 산출부(210)에서 산출된 유사도(sim1, sim2, …, sim149)를 점수로 환산하여 제1 유사도 변화 지표를 산출하고, 스펙트럼 안정성 판단부(230)는 산출된 제1 유사도 변화 지표를 설정된 제1 임계값 15와 비교하여 비교 결과 제1 유사도 변화 지표가 제1 임계값 15 이하이면 스펙트럼이 안정하다고 판단할 수 있다.
도 3b 및 도 3c를 참조하면, 도 3b의 제1 유사도 변화 지표(310)은 모든 샘플 타임(sample time)에서 설정된 제1 임계값 15보다 작은 반면, 도 3c의 제1 유사도 변화 지표(320)는 샘플 타임(sample time) 25 이전에는 설정된 제1 임계값 15보다 작으나, 샘플 타임(sample time) 25 이후에는 설정된 제1 임계값 15보다 크다는 것을 알 수 있다. 따라서, 스펙트럼 안정성 판단부(230)는 도 3b의 경우에는 측정된 스펙트럼이 안정하다고 판단하고, 도 3c의 경우에는 측정된 스펙트럼이 불안정하다고 판단할 수 있다.
도 4a 내지 도 4c는 스펙트럼 안정성 판단 방법의 일 실시예를 설명하기 위한 예시도이다. 자세하게는, 도 4a는 제2 유사도 변화 지표를 산출하는 방법을 설명하기 위한 예시도이고, 도 4b는 제2 유사도 변화 지표 산출 결과를 도시한 예시도이고, 도 4c는 제2 유사도 변화 지표 산출 결과를 도시한 다른 예시도이다.
도 2 및 도 4a를 참조하면, 유사도 산출부(210)는 제1 스펙트럼(S1)과 제2 스펙트럼(S2)의 유사도(sim1)를 산출하고 제1 스펙트럼(S1)과 제3 스펙트럼(S3)의 유사도(sim2)를 산출하는 방식으로, 최초 스펙트럼인 제1 스펙트럼(S1)과 이후 스펙트럼인 제2 스펙트럼(S2) 내지 제150 스펙트럼(S150)간의 유사도(sim1, sim2, …, sim149)를 산출할 수 있다.
유사도 변화 지표 산출부(220)는 유사도 산출부(210)에서 산출된 유사도(sim1, sim2, …, sim149)의 변화량(Δ1, Δ2, …, Δ148)을 산출하고, 산출된 변화량(Δ1, Δ2, …, Δ148)을 점수로 환산하여 제2 유사도 변화 지표를 산출할 수 있다. 스펙트럼 안정성 판단부(230)는 산출된 제2 유사도 변화 지표를 설정된 제2 임계값 3과 비교하여 비교 결과 제2 유사도 변화 지표가 제2 임계값 3 이하이면 스펙트럼이 안정하다고 판단할 수 있다.
도 4b 및 도 4c를 참조하면, 도 4b의 제2 유사도 변화 지표(410)은 모든 샘플 타임(sample time)에서 설정된 제2 임계값 3보다 작은 반면, 도 4c의 제1 유사도 변화 지표(420)는 일부 샘플 타임 구간에서 설정된 제2 임계값 3보다 크다는 것을 알 수 있다. 따라서, 스펙트럼 안정성 판단부(230)는 도 4b의 경우에는 측정된 스펙트럼이 안정하다고 판단하고, 도 4c의 경우에는 측정된 스펙트럼이 불안정하다고 판단할 수 있다.
도 5a 내지 도 5c는 스펙트럼 안정성 판단 방법의 일 실시예를 설명하기 위한 예시도이다. 자세하게는, 도 5a는 제3 유사도 변화 지표를 산출하는 방법을 설명하기 위한 예시도이고, 도 5b는 제3 유사도 변화 지표 산출 결과를 도시한 예시도이고, 도 5c는 제3 유사도 변화 지표 산출 결과를 도시한 다른 예시도이다.
도 2 및 도 5a를 참조하면, 유사도 산출부(210)는 순차적인 4개의 스펙트럼(제1 스펙트럼(S1) 내지 제4 스펙트럼(S4), 제2 스펙트럼(S2) 내지 제5 스펙트럼(S5), …, 제147 스펙트럼(S147) 내지 제150 스펙트럼(S150))에 대하여 각 스펙트럼간의 유사도를 산출할 수 있다. 유사도 변화 지표 산출부(220)는 순차적인 4개의 스펙트럼에 대하여 그 스펙트럼들간의 유사도의 평균값(sa1, sa2, …, sa147)을 산출하고, 산출된 평균값(sa1, sa2, …, sa147)을 점수로 환산하여 제3 유사도 변화 지표를 산출할 수 있다. 스펙트럼 안정성 판단부(230)는 산출된 제3 유사도 변화 지표를 설정된 제3 임계값 5와 비교하여 비교 결과 제3 유사도 변화 지표가 제3 임계값 5 이하이면 스펙트럼이 안정하다고 판단할 수 있다.
도 5b 및 도 5c를 참조하면, 도 5b의 제3 유사도 변화 지표(510)은 모든 샘플 타임(sample time)에서 설정된 제3 임계값 5보다 작은 반면, 도 5c의 제3 유사도 변화 지표(520)는 일부 샘플 타임 구간에서 설정된 제3 임계값 5보다 크다는 것을 알 수 있다. 따라서, 스펙트럼 안정성 판단부(230)는 도 5b의 경우에는 측정된 스펙트럼이 안정하다고 판단하고, 도 5c의 경우에는 측정된 스펙트럼이 불안정하다고 판단할 수 있다.
도 6a 내지 도 6c는 스펙트럼 안정성 판단 방법의 일 실시예를 설명하기 위한 예시도이다. 자세하게는, 도 6a는 제4 유사도 변화 지표를 산출하는 방법을 설명하기 위한 예시도이고, 도 6b는 제4 유사도 변화 지표 산출 결과를 도시한 예시도이고, 도 6c는 제4 유사도 변화 지표 산출 결과를 도시한 다른 예시도이다.
도 2 및 도 6a를 참조하면, 유사도 산출부(210)는 인접 스펙트럼간의 유사도, 즉, 제1 스펙트럼(S1)과 제2 스펙트럼(S2)의 유사도(sim1), 제1 스펙트럼(S1)과 제3 스펙트럼(S3)의 유사도(sim2), …, 제149 스펙트럼(S149)과 제150 스펙트럼(S150)의 유사도(sim149)를 산출할 수 있다.
유사도 변화 지표 산출부(220)는 유사도 산출부(210)에서 산출된 유사도(sim1, sim2, …, sim149)를 점수로 환산하여 제4 유사도 변화 지표를 산출하고, 스펙트럼 안정성 판단부(230)는 산출된 제4 유사도 변화 지표를 설정된 제4 임계값 7과 비교하여 비교 결과 제4 유사도 변화 지표가 제4 임계값 7 이하이면 스펙트럼이 안정하다고 판단할 수 있다.
도 6b 및 도 6c를 참조하면, 도 6b의 제4 유사도 변화 지표(610)은 모든 샘플 타임(sample time)에서 설정된 제4 임계값 7보다 작은 반면, 도 6c의 제4 유사도 변화 지표(620)는 일부 샘플 타임 구간에서 설정된 제4 임계값 7보다 크다는 것을 알 수 있다. 따라서, 스펙트럼 안정성 판단부(230)는 도 6b의 경우에는 측정된 스펙트럼이 안정하다고 판단하고, 도 6c의 경우에는 측정된 스펙트럼이 불안정하다고 판단할 수 있다.
도 7은 스펙트럼 안정성 모니터링 장치의 다른 실시예를 도시한 블록도이다.
도 7을 참조하면, 스펙트럼 안정성 모니터링 장치(700)는 분광기(110), 프로세서(120), 광원(710), 입력부(720), 저장부(730), 통신부(740) 및 출력부(750)를 포함할 수 있다. 여기서, 분광기(110) 및 프로세서(120)는 도 1을 참조하여 전술한 바와 같으므로 그 상세한 설명은 생략하기로 한다.
광원(710)은 시료에 광을 조사할 수 있다.
입력부(720)는 사용자로부터 다양한 조작신호를 입력 받을 수 있다. 일 실시예에 따르면, 입력부(720)는 키 패드(key pad), 돔 스위치(dome switch), 터치 패드(touch pad)(정압/정전), 조그 휠(Jog wheel), 조그 스위치(Jog switch), H/W 버튼 등을 포함할 수 있다. 특히, 터치 패드가 디스플레이와 상호 레이어 구조를 이룰 경우, 이를 터치 스크린이라 부를 수 있다.
저장부(730)는 스펙트럼 안정성 모니터링 장치(700)의 동작을 위한 프로그램 또는 명령들을 저장할 수 있고, 입/출력되는 데이터들을 저장할 수 있다. 또한, 저장부(730)는 측정된 스펙트럼 데이터, 산출된 유사도 데이터, 산출된 유사도 변화 지표 데이터 등을 저장할 수 있다.
저장부(730)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드 디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예컨대, SD 또는 XD 메모리 등), 램(RAM: Random Access Memory), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(ROM: Read Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory), PROM(Programmable Read Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 등을 포함할 수 있다. 또한, 스펙트럼 안정성 모니터링 장치(700)는 인터넷 상에서 저장부(730)의 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage) 등 외부 저장 매체를 운영할 수도 있다.
통신부(740)는 외부 장치와 통신을 수행할 수 있다. 예컨대, 통신부(740)는 입력부(720)를 통해 사용자로부터 입력된 데이터, 분광기(110)를 통해 측정된 스펙트럼 데이터, 프로세서(120)의 스펙트럼 안정성 판단 결과 등을 외부 장치로 전송하거나, 외부 장치로부터 스펙트럼 안정성 판단에 도움이 되는 다양한 데이터를 수신할 수 있다.
이때, 외부 장치는 측정된 스펙트럼 데이터, 스펙트럼 안정성 판단 결과 등을 사용하는 의료 장비, 결과물을 출력하기 위한 프린트, 또는 측정된 스펙트럼 데이터 또는 스펙트럼 안정성 판단 결과를 디스플레이하는 디스플레이 장치일 수 있다. 이외에도 외부 장치는 디지털 TV, 데스크탑 컴퓨터, 휴대폰, 스마트 폰, 태블릿, 노트북, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 네비게이션, MP3 플레이어, 디지털 카메라, 웨어러블 디바이스 등 일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
통신부(740)는 블루투스(bluetooth) 통신, BLE(Bluetooth Low Energy) 통신, 근거리 무선 통신(Near Field Communication, NFC), WLAN 통신, 지그비(Zigbee) 통신, 적외선(Infrared Data Association, IrDA) 통신, WFD(Wi-Fi Direct) 통신, UWB(ultra-wideband) 통신, Ant+ 통신, WIFI 통신, RFID(Radio Frequency Identification) 통신, 3G 통신, 4G 통신 및 5G 통신 등을 이용하여 외부 장치와 통신할 수 있다. 그러나, 이는 일 예에 불과할 뿐이며, 이에 한정되는 것은 아니다.
출력부(750)는 측정된 스펙트럼 데이터, 스펙트럼 안정성 판단 결과 등을 출력할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 출력부(750)는 측정된 스펙트럼 데이터, 스펙트럼 안정성 판단 결과 등을 청각적 방법, 시각적 방법 및 촉각적 방법 중 적어도 하나의 방법으로 출력할 수 있다. 이를 위해 출력부(750)는 디스플레이, 스피커, 진동기 등을 포함할 수 있다.
도 8은 스펙트럼 안정성 모니터링 장치의 다른 실시예를 도시한 블록도이다.
도 8을 참조하면, 스펙트럼 안정성 모니터링 장치(800)는 통신부(810) 및 프로세서(820)를 포함할 수 있다.
통신부(810)는 통신 기술을 이용하여 스펙트럼 측정 장치(830)로부터 실시간으로 측정된 시료의 스펙트럼을 수신할 수 있다. 이때, 통신 기술은 블루투스(bluetooth) 통신, BLE(Bluetooth Low Energy) 통신, 근거리 무선 통신(Near Field Communication, NFC), WLAN 통신, 지그비(Zigbee) 통신, 적외선(Infrared Data Association, IrDA) 통신, WFD(Wi-Fi Direct) 통신, UWB(ultra-wideband) 통신, Ant+ 통신, WIFI 통신, RFID(Radio Frequency Identification) 통신, 3G 통신, 4G 통신 및 5G 통신 등을 포함할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.
한편, 스펙트럼 측정 장치(830)는 제어 신호에 따라 시료의 스펙트럼을 측정할 수 있다. 예를 들어, 스펙트럼 측정 장치(830)는 사용자의 입력에 따라 생성되는 제어신호 또는 스펙트럼 안정성 모니터링 장치(800)로부터 수신되는 제어신호에 따라, 광원을 구동하여 시료에 광을 조사하고 시료에서 반사 또는 투과된 광을 검출하고 검출된 광을 분광시켜 시료의 스펙트럼을 측정할 수 있다.
스펙트럼 측정 장치(830)는 유무선으로 통신할 수 있는 통신 모듈을 탑재할 수 있고, 통신 모듈을 통해 스펙트럼 안정성 모니터링 장치(800)에 측정된 스펙트럼 데이터를 전송할 수 있다.
스펙트럼 측정 장치(830)는 사용자 신체에 착용 수 있는 웨어러블 기기일 수 있으나, 이는 일 예에 불과할 뿐이므로 이에 한정되는 것은 아니다. 즉, 스펙트럼 측정 장치(830)는 의 종류에 대해 장치의 크기나 휴대성 여부에 특별히 제한되지 않는다. 예컨대, 스펙트럼 측정 장치(830)는 의료 기관 등에 고정형으로 설치되어 시료의 스펙트럼을 측정할 수 있는 장치일 수도 있다.
한편, 프로세서(820)는 통신부(810)를 통해 수신된 스펙트럼을 이용하여 수신된 스펙트럼의 안정성을 판단한다는 점을 제외하고 도 1 및 도 2를 참조하여 전술한 바와 같으므로 그 상세한 설명은 생략하기로 한다.
도 9는 스펙트럼 안정성 모니터링 방법의 일 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 1, 도 7 및 도 9를 참조하면, 스펙트럼 안정성 모니터링 장치(100, 700)는 시료의 스펙트럼을 측정할 수 있다(910). 예컨대, 스펙트럼 안정성 모니터링 장치(100)는 시료로부터 반사 또는 투과된 광을 검출하고, 검출된 광을 분광시켜 시료의 스펙트럼을 획득할 수 있다. 또한, 스펙트럼 안정성 모니터링 장치(700)는 시료에 광을 조사하고, 시료로부터 반사 또는 투과된 광을 검출하고, 검출된 광을 분광시켜 시료의 스펙트럼을 획득할 수 있다.
스펙트럼 안정성 모니터링 장치(100, 700)는 측정된 스펙트럼의 유사도 변화 지표를 산출할 수 있다(920). 예컨대, 스펙트럼 안정성 모니터링 장치(100, 700)는 측정된 스펙트럼간의 유사도를 산출하고, 산출된 스펙트럼간의 유사도를 기반으로 유사도 변화 지표를 산출할 수 있다.
스펙트럼 안정성 모니터링 장치(100, 700)는 산출된 유사도 변화 지표를 기반으로 측정된 스펙트럼의 안정성를 판단할 수 있다(930). 예컨대, 스펙트럼 안정성 모니터링 장치(100, 700)는 산출된 유사도 변화 지표를 기 설정된 임계값과 비교하고 비교결과를 기반으로 스펙트럼의 안정성을 판단할 수 있다.
도 10은 유사도 변화 지표를 산출하는 방법의 일 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 1, 도 7 및 도 10을 참조하면, 스펙트럼 안정성 모니터링 장치(100, 700)는 최초 스펙트럼과 이후 스펙트럼 간의 유사도를 산출할 수 있다(1010). 예컨대, 5개의 스펙트럼(제1 스펙트럼 내지 제5 스펙트럼)이 측정된 경우, 스펙트럼 안정성 모니터링 장치(100, 700)는 제1 스펙트럼과 제2 스펙트럼의 유사도, 제1 스펙트럼과 제3 스펙트럼의 유사도, 제1 스펙트럼과 제4 스펙트럼의 유사도, 및 제1 스펙트럼과 제5 스펙트럼의 유사도를 각각 산출할 수 있다.
스펙트럼 안정성 모니터링 장치(100, 700)는 산출된 유사도를 각각 점수로 환산하여 유사도 변화 지표(제1 유사도 변화 지표)를 산출할 수 있다(1020).
도 11은 유사도 변화 지표를 산출하는 방법의 다른 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 1, 도 7 및 도 11을 참조하면, 스펙트럼 안정성 모니터링 장치(100, 700)는 최초 스펙트럼과 이후 스펙트럼 간의 유사도를 산출하고(1110), 산출된 유사도의 변화량을 산출할 수 있다(1120).
스펙트럼 안정성 모니터링 장치(100, 700)는 산출된 변화량을 점수로 환산하여 유사도 변화 지표(제2 유사도 변화 지표)를 산출할 수 있다(1130).
도 12는 유사도 변화 지표를 산출하는 방법의 또 다른 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 1, 도 7 및 도 12를 참조하면, 스펙트럼 안정성 모니터링 장치(100, 700)는 순차적인 소정 개수의 스펙트럼에 대하여 그 스펙트럼들간의 유사도를 산출할 수 있다(1210). 예컨대, 5개의 스펙트럼(제1 스펙트럼 내지 제5 스펙트럼)이 측정되고 소정 개수는 3으로 설정되어 있는 경우, 스펙트럼 안정성 모니터링 장치(100, 700)는 제1 스펙트럼 내지 제3 스펙트럼(제1 구간)에 대하여, 제1 스펙트럼과 제2 스펙트럼의 유사도, 제1 스펙트럼과 제3 스펙트럼의 유사도, 및 제2 스펙트럼과 제3 스펙트럼의 유사도를 각각 산출할 수 있다. 또한, 스펙트럼 안정성 모니터링 장치(100, 700)는 제2 스펙트럼 내지 제4 스펙트럼(제2 구간)에 대하여, 제2 스펙트럼과 제3 스펙트럼의 유사도, 제2 스펙트럼과 제4 스펙트럼의 유사도, 및 제3 스펙트럼과 제4 스펙트럼의 유사도를 각각 산출할 수 있다. 또한, 스펙트럼 안정성 모니터링 장치(100, 700)는 제3 스펙트럼 내지 제5 스펙트럼(제3 구간)에 대하여, 제3 스펙트럼과 제4 스펙트럼의 유사도, 제3 스펙트럼과 제5 스펙트럼의 유사도, 및 제4 스펙트럼과 제5 스펙트럼의 유사도를 각각 산출할 수 있다.
스펙트럼 안정성 모니터링 장치(100, 700)는 순차적인 소정 개수의 스펙트럼에 대하여 산출된 유사도의 평균값을 산출할 수 있다(1220). 예컨대, 스펙트럼 안정성 모니터링 장치(100, 700)는 제1 구간에 대하여 제1 구간 내 스펙트럼(제1 스펙트럼 내지 제3 스펙트럼)간의 유사도의 평균값을 산출하고, 제2 구간에 대하여 제2 구간 내 스펙트럼(제2 스펙트럼 내지 제4 스펙트럼)간의 유사도의 평균값을 산출하고, 제3 구간에 대하여 제3 구간 내 스펙트럼(제3 스펙트럼 내지 제5 스펙트럼)간의 유사도의 평균값을 산출할 수 있다.
스펙트럼 안정성 모니터링 장치(100, 700)는 산출된 평균값을 점수로 환산하여 유사도 변화 지표(제3 유사도 변화 지표)를 산출할 수 있다(1230).
도 13은 유사도 변화 지표를 산출하는 방법의 또 다른 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 1, 도 7 및 도 13을 참조하면, 스펙트럼 안정성 모니터링 장치(100, 700)는 인접 스펙트럼간의 유사도를 산출할 수 있다(1310). 예컨대, 5개의 스펙트럼(제1 스펙트럼 내지 제5 스펙트럼)이 측정된 경우, 스펙트럼 안정성 모니터링 장치(100, 700)는 제1 스펙트럼과 제2 스펙트럼의 유사도, 제2 스펙트럼과 제3 스펙트럼의 유사도, 제3 스펙트럼과 제4 스펙트럼의 유사도 및 제4 스펙트럼과 제5 스펙트럼의 유사도를 각각 산출할 수 있다.
스펙트럼 안정성 모니터링 장치(100, 700)는 산출된 유사도를 점수로 환산하여 유사도 변화 지표(제4 유사도 변화 지표)를 산출할 수 있다(1320).
한편, 스펙트럼 안정성 모니터링 장치(100, 700)는 도 10 내지 도 13에 개시된 각 유사도 변화 지표 산출 방법을 통해 산출된 각 유사도 변화 지표(제1 유사도 변화 지표 내지 제4 유사도 변화 지표)의 일부 또는 모두 이용하여 측정된 스펙트럼의 안정성을 판단하는 것이 가능하다. 예컨대, 스펙트럼 안정성 모니터링 장치(100, 700)는 각 유사도 변화 지표를 이용하여 스펙트럼의 안정성을 개별 판단하고, 개별 판단 결과를 종합하여 스펙트럼의 안정성을 최종 판단할 수 있다.
도 14는 스펙트럼 안정성 모니터링 방법의 다른 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 1, 도 7 및 도 14를 참조하면, 스펙트럼 안정성 모니터링 장치(100, 700)는 시료의 스펙트럼을 측정하고(1410), 측정된 스펙트럼의 유사도 변화 지표를 산출하고(1420), 산출된 유사도 변화 지표를 기반으로 측정된 스펙트럼의 안정성을 판단할 수 있다(1430).
스펙트럼 안정성 모니터링 장치(100, 700)는 안정성 판단 결과, 측정된 스펙트럼이 안정하다고 판단되면(1440), 기존의 스펙트럼 측정을 유지할 수 있다(1450).
스펙트럼 안정성 모니터링 장치(100, 700)는 안정성 판단 결과, 측정된 스펙트럼이 불안정하다고 판단되면(1440), 시료의 스펙트럼을 처음부터 재측정하거나 불안정하다고 판단된 스펙트럼을 소정의 알고리즘을 이용하여 보정할 수 있다(1460).
도 15는 스펙트럼 안정성 모니터링 방법의 또 다른 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 8 및 도 15를 참조하면, 스펙트럼 안정성 모니터링 장치(800)는 통신 기술을 이용하여 스펙트럼 측정 장치로부터 실시간으로 측정된 시료의 스펙트럼을 수신할 수 있다(1510).
스펙트럼 안정성 모니터링 장치(800)는 수신된 스펙트럼의 유사도 변화 지표를 산출하고(1520), 산출된 유사도 변화 지표를 기반으로 측정된 스펙트럼의 안정성을 판단할 수 있다(1530).
도 16은 스펙트럼 안정성 모니터링 방법의 또 다른 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 8 및 도 16을 참조하면, 스펙트럼 안정성 모니터링 장치(800)는 통신 기술을 이용하여 스펙트럼 측정 장치로부터 실시간으로 측정된 시료의 스펙트럼을 수신하고(1610), 수신된 스펙트럼의 유사도 변화 지표를 산출하고(1620), 산출된 유사도 변화 지표를 기반으로 측정된 스펙트럼의 안정성을 판단할 수 있다(1630).
스펙트럼 안정성 모니터링 장치(800)는 안정성 판단 결과, 측정된 스펙트럼이 안정하다고 판단되면(1640), 기존의 스펙트럼 수신을 유지할 수 있다(1650).
스펙트럼 안정성 모니터링 장치(800)는 안정성 판단 결과, 측정된 스펙트럼이 불안정하다고 판단되면(1640), 스펙트럼 측정 장치가 시료의 스펙트럼을 처음부터 재측정할 수 있도록 제어 신호를 생성하거나, 불안정하다고 판단된 스펙트럼을 소정의 알고리즘을 이용하여 보정할 수 있다(1660).
본 발명의 일 양상은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현될 수 있다. 상기의 프로그램을 구현하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 당해 분야의 컴퓨터 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함할 수 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 디스크 등을 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 작성되고 실행될 수 있다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시 예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 범위는 전술한 실시 예에 한정되지 않고 특허 청구범위에 기재된 내용과 동등한 범위 내에 있는 다양한 실시 형태가 포함되도록 해석되어야 할 것이다.
100, 700, 800: 스펙트럼 안정성 모니터링 장치
110: 분광기
111: 광 검출부
112: 스펙트럼 획득부
120, 820: 프로세서
130: 광원
210: 유사도 산출부
220: 유사도 변화 지표 산출부
230: 스펙트럼 안정성 판단부
710: 광원
720: 입력부
730: 저장부
740, 810: 통신부
750: 출력부

Claims (27)

  1. 시료의 스펙트럼을 측정하는 분광기;
    측정된 스펙트럼의 유사도 변화 지표를 산출하고, 산출된 유사도 변화 지표를 분석하여 스펙트럼 안정성을 판단하는 프로세서; 를 포함하는,
    스펙트럼 안정성 모니터링 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 분광기는,
    상기 시료로부터 반사 또는 투과된 광을 검출하는 검출부; 및
    상기 검출된 광을 분광시켜 스펙트럼을 획득하는 스펙트럼 획득부; 를 포함하는,
    스펙트럼 안정성 모니터링 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 시료에 광을 조사하는 광원; 을 더 포함하는,
    스펙트럼 안정성 모니터링 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    스펙트럼간의 유사도를 산출하고 산출된 유사도를 기반으로 상기 유사도 변화 지표를 산출하는,
    스펙트럼 안정성 모니터링 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    유클리드 거리(Euclidean distance), 맨하탄 거리(Manhattan Distance), 코사인 거리(Cosine Distance), 마할라노비스 거리 (Mahalanobis Distance), 자카드 계수(Jaccard Coefficient), 확장 자카드 계수(Extended Jaccard Coefficient), 피어슨 상관관계 계수(Pearson's Correlation Coefficient), 스피어만 상관관계 계수(Spearman's Correlation Coefficient)를 포함하는 유사도 산출 알고리즘을 이용하여 스펙트럼간의 유사도를 산출하는,
    스펙트럼 안정성 모니터링 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    최초 스펙트럼과 이후 스펙트럼 간의 유사도를 산출하고, 산출된 유사도를 점수(score)로 환산하여 유사도 변화 지표를 산출하는,
    스펙트럼 안정성 모니터링 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    최초 스펙트럼과 이후 스펙트럼간의 유사도를 산출하고, 산출된 유사도의 변화량을 산출하고, 산출된 변화량을 점수로 환산하여 유사도 변화 지표를 산출하는,
    스펙트럼 안정성 모니터링 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    순차적인 소정 개수의 스펙트럼들에 대하여 각 스펙트럼간의 유사도를 산출하고, 산출된 유사도의 평균값을 산출하고, 산출된 평균값을 점수로 환산하여 유사도 변화 지표를 산출하는,
    스펙트럼 안정성 모니터링 장치.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 유사도 변화 지표를 기 설정된 임계값과 비교하고, 비교 결과를 기반으로 스펙트럼 안정성을 판단하는,
    스펙트럼 안정성 모니터링 장치.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    최초 스펙트럼과 이후 스펙트럼 간의 유사도를 산출하고 산출된 유사도를 점수로 환산하여 제1 유사도 변화 지표를 산출하고,
    상기 산출된 유사도의 변화량을 점수로 환산하여 제2 유사도 변화 지표를 산출하고,
    순차적인 소정 개수의 스펙트럼들간의 유사도를 산출하고, 산출된 유사도의 평균값을 점수로 환산하여 제3 유사도 변화 지표를 산출하는,
    스펙트럼 안정성 모니터링 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    제1 유사도 변화 지표를 기 설정된 제1 임계값과, 제2 유사도 변화 지표를 기 설정된 제2 임계값과, 제3 유사도 변화 지표를 기 설정된 제3 임계값과 각각 비교하고, 비교 결과를 종합하여 스펙트럼 안정성을 판단하는,
    스펙트럼 안정성 모니터링 장치.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    스펙트럼 안정성 판단 결과 스펙트럼이 불안정하다고 판단되면, 상기 분광기를 제어하여 상기 시료의 스펙트럼을 재측정하는,
    스펙트럼 안정성 모니터링 장치.
  13. 시료의 스펙트럼을 측정하는 단계;
    측정된 스펙트럼의 유사도 변화 지표를 산출하는 단계; 및
    산출된 유사도 변화 지표를 분석하여 스펙트럼 안정성을 판단하는 단계; 를 포함하는,
    스펙트럼 안정성 모니터링 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 시료의 스펙트럼을 측정하는 단계는,
    시료에 광을 조사하는 단계;
    상기 시료로부터 반사 또는 투과된 광을 검출하는 단계; 및
    상기 검출된 광을 분광시켜 스펙트럼을 획득하는 단계; 를 포함하는,
    스펙트럼 안정성 모니터링 방법.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 유사도 변화 지표를 산출하는 단계는,
    스펙트럼간의 유사도를 산출하는 단계; 및
    산출된 유사도를 기반으로 유사도 변화 지표를 산출하는 단계; 를 포함하는,
    스펙트럼 안정성 모니터링 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 스펙트럼간의 유사도를 산출하는 단계는,
    유클리드 거리(Euclidean distance), 맨하탄 거리(Manhattan Distance), 코사인 거리(Cosine Distance), 마할라노비스 거리 (Mahalanobis Distance), 자카드 계수(Jaccard Coefficient), 확장 자카드 계수(Extended Jaccard Coefficient), 피어슨 상관관계 계수(Pearson's Correlation Coefficient), 스피어만 상관관계 계수(Spearman's Correlation Coefficient)를 포함하는 유사도 산출 알고리즘을 이용하여 스펙트럼간의 유사도를 산출하는,
    스펙트럼 안정성 모니터링 방법.
  17. 제13항에 있어서,
    상기 유사도 변화 지표를 산출하는 단계는,
    최초 스펙트럼과 이후 스펙트럼 간의 유사도를 산출하는 단계; 및
    산출된 유사도를 점수로 환산하여 유사도 변화 지표를 산출하는 단계; 를 포함하는,
    스펙트럼 안정성 모니터링 방법.
  18. 제13항에 있어서,
    상기 유사도 변화 지표를 산출하는 단계는,
    최초 스펙트럼과 이후 스펙트럼간의 유사도를 산출하는 단계;
    산출된 유사도의 변화량을 산출하는 단계; 및
    산출된 변화량을 점수로 환산하여 유사도 변화 지표를 산출하는 단계; 를 포함하는,
    스펙트럼 안정성 모니터링 방법.
  19. 제13항에 있어서,
    상기 유사도 변화 지표를 산출하는 단계는,
    순차적인 소정 개수의 스펙트럼들에 대하여 각 스펙트럼간의 유사도를 산출하는 단계;
    산출된 유사도의 평균값을 산출하는 단계; 및
    상기 산출된 평균값을 점수로 환산하여 유사도 변화 지표를 산출하는 단계; 를 포함하는,
    스펙트럼 안정성 모니터링 방법.
  20. 제13항에 있어서,
    상기 스펙트럼 안정성을 판단하는 단계는,
    상기 유사도 변화 지표를 기 설정된 임계값과 비교하는 단계; 및
    비교 결과를 기반으로 스펙트럼 안정성을 판단하는 단계; 를 포함하는,
    스펙트럼 안정성 모니터링 방법.
  21. 제13항에 있어서,
    스펙트럼 안정성 판단 결과 스펙트럼이 불안정하다고 판단되면, 상기 시료의 스펙트럼을 재측정하는 단계; 를 더 포함하는,
    스펙트럼 안정성 모니터링 방법.
  22. 스펙트럼 측정 장치로부터 실시간으로 측정된 시료 스펙트럼을 수신하는 통신부; 및
    상기 수신된 시료 스펙트럼을 기반으로 유사도 변화 지표를 산출하고, 산출된 유사도 변화 지표를 분석하여 스펙트럼 안정성을 판단하는 프로세서; 를 포함하는,
    스펙트럼 안정성 모니터링 장치.
  23. 제22항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    최초 스펙트럼과 이후 스펙트럼 간의 유사도를 산출하고, 산출된 유사도를 점수(score)로 환산하여 유사도 변화 지표를 산출하는,
    스펙트럼 안정성 모니터링 장치.
  24. 제22항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    최초 스펙트럼과 이후 스펙트럼간의 유사도를 산출하고, 산출된 유사도의 변화량을 산출하고, 산출된 변화량을 점수로 환산하여 유사도 변화 지표를 산출하는,
    스펙트럼 안정성 모니터링 장치.
  25. 제22항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    순차적인 소정 개수의 스펙트럼들에 대하여 각 스펙트럼간의 유사도를 산출하고, 산출된 유사도의 평균값을 산출하고, 산출된 평균값을 점수로 환산하여 유사도 변화 지표를 산출하는,
    스펙트럼 안정성 모니터링 장치.
  26. 제22항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 유사도 변화 지표를 기 설정된 임계값과 비교하고, 비교 결과를 기반으로 스펙트럼 안정성을 판단하는,
    스펙트럼 안정성 모니터링 장치.
  27. 제22항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    스펙트럼 안정성 판단 결과 스펙트럼이 불안정하다고 판단되면, 상기 스펙트럼 측정 장치가 시료 스펙트럼을 재측정할 수 있도록 제어 신호를 생성하는,
    스펙트럼 안정성 모니터링 장치.
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