KR20230111866A - 파장가변 양자폭포 레이저 기반의 비접촉식 액상 화학물질 탐지 방법 및 장치 - Google Patents
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Abstract
본 발명에 따른 파장가변 양자폭포 레이저 기반의 비접촉식 액상 화학물질 탐지 방법은, 액상 화학물질이 묻어 있는 기판에 중적외선 광원을 방사한 후 상기 기판으로부터 반사되는 수광신호를 수집하는 단계와, 수집된 상기 수광신호를 디지털 수광신호로 전환하는 단계와, 상기 디지털 수광신호를 정규화된 배경신호 스펙트럼을 라이브러리화한 뒤, 흡수 스펙트럼을 예측하는 단계와, 예측된 상기 흡수 스펙트럼이 어떤 물질의 흡수 스펙트럼인지를 식별함으로써, 상기 액상 화학물질의 종류를 탐지하는 단계를 포함할 수 있다.
Description
본 발명은 액상 화학물질을 탐지하는 기법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 액체 화학물질이 묻어 있는 기판으로부터 반사되는 신호를 받기 위해, 중적외선 광원(양자폭포 레이저), 광센서, 광학계 및 PC를 패키징하고, 수광신호를 이용해 탐지 및 식별할 수 있는 알고리즘을 이용하여 액상 화학물질을 비접촉식으로 탐지할 수 있는 파장가변 양자폭포 레이저 기반의 비접촉식 액상 화학물질 탐지 방법 및 장치에 관한 것이다.
레이저 흡수 분광학을 이용한 화학탐지는 목표 물질과 접촉하지 않고서도, 물질을 탐지 및 식별을 수행할 수 있다.
레이저 광원을 목표 지점에 방출한 뒤에 목표 지점으로부터 반사되는 빛을 측정하여 스펙트럼을 얻을 수 있으며, 물질마다 고유한 분자지문이 있기 때문에 스펙트럼을 통해 물질을 식별할 수 있다.
분자지문은 중적외선 영역에 몰려 있기 때문에, 중적외선 파장가변 레이저를 이용한 화학 작용제, 액체, 가스, 입자, 단백질 등에 대한 탐지기술이 많이 개발되었다.
그러나, 특정 표면에 묻어있는 액체 물질을 탐지(표면탐지)하는 경우에는 클린한 상태의 표면 반사 배경신호(Background)를 알지 못하기 때문에, 물질의 흡수 스펙트럼을 추출함에 있어 기술적인 어려움이 있다.
또한. 표면과 물질의 기하학적 형태에 따라 반사 스펙트럼이 달라지는 문제가 존재한다.
본 발명은 액체 화학물질이 묻어 있는 기판으로부터 반사되는 신호를 받기 위해, 중적외선 광원(양자폭포 레이저), 광센서, 광학계 및 PC를 패키징하고, 수광신호를 이용해 탐지 및 식별할 수 있는 알고리즘을 이용하여 액상 화학물질을 비접촉식으로 탐지할 수 있는 파장가변 양자폭포 레이저 기반의 비접촉식 액상 화학물질 탐지 방법 및 그 장치를 제공하고자 한다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 상기에서 언급한 것으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 해결하고자 하는 과제는 아래의 기재들로부터 본 발명이 속하는 통상의 지식을 가진 자에 의해 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명은, 일 관점에 따라, 액상 화학물질이 묻어 있는 기판에 중적외선 광원을 방사한 후 상기 기판으로부터 반사되는 수광신호를 수집하는 단계와, 수집된 상기 수광신호를 디지털 수광신호로 전환하는 단계와, 상기 디지털 수광신호를 정규화된 배경신호 스펙트럼을 라이브러리화한 뒤, 흡수 스펙트럼을 예측하는 단계와, 예측된 상기 흡수 스펙트럼이 어떤 물질의 흡수 스펙트럼인지를 식별함으로써, 상기 액상 화학물질의 종류를 탐지하는 단계를 포함하는 파장가변 양자폭포 레이저 기반의 비접촉식 액상 화학물질 탐지 방법을 제공할 수 있다
본 발명의 상기 중적외선 광원은, 양자폭포 레이저일 수 있다.
본 발명의 상기 예측하는 단계는, 최소제곱법을 통해 상기 배경신호 스펙트럼을 예측할 수 있다.
본 발명의 상기 탐지하는 단계는, 기 학습된 딥러닝 신경망을 이용하여 상기 흡수 스펙트럼을 식별할 수 있다.
본 발명은, 다른 관점에 따라, 컴퓨터 프로그램을 저장하고 있는 컴퓨터 판독 가능 기록매체로서, 상기 컴퓨터 프로그램은, 프로세서에 의해 실행되면, 액상 화학물질이 묻어 있는 기판에 중적외선 광원을 방사한 후 상기 기판으로부터 반사되는 수광신호를 수집하는 단계와, 수집된 상기 수광신호를 디지털 수광신호로 전환하는 단계와, 상기 디지털 수광신호를 정규화된 배경신호 스펙트럼을 라이브러리화한 뒤, 흡수 스펙트럼을 예측하는 단계와, 예측된 상기 흡수 스펙트럼이 어떤 물질의 흡수 스펙트럼인지를 식별함으로써, 상기 액상 화학물질의 종류를 탐지하는 단계를 포함하는 동작을 상기 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체를 제공할 수 있다.
본 발명은, 또 다른 관점에 따라, 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장되어 있는 컴퓨터 프로그램으로서, 상기 컴퓨터 프로그램은, 프로세서에 의해 실행되면, 액상 화학물질이 묻어 있는 기판에 중적외선 광원을 방사한 후 상기 기판으로부터 반사되는 수광신호를 수집하는 단계와, 수집된 상기 수광신호를 디지털 수광신호로 전환하는 단계와, 상기 디지털 수광신호를 정규화된 배경신호 스펙트럼을 라이브러리화한 뒤, 흡수 스펙트럼을 예측하는 단계와, 예측된 상기 흡수 스펙트럼이 어떤 물질의 흡수 스펙트럼인지를 식별함으로써, 상기 액상 화학물질의 종류를 탐지하는 단계를 포함하는 동작을 상기 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램을 제공할 수 있다.
본 발명은, 또 다른 관점에 따라, 액상 화학물질이 묻어 있는 기판에 중적외선 광원을 방사하는 중적외선 광원과, 상기 기판으로부터 반사되는 수광신호를 수집하는 신호 수집부와, 수집된 상기 수광신호를 디지털 수광신호로 전환하는 신호 처리부와, 상기 디지털 수광신호를 정규화된 배경신호 스펙트럼을 라이브러리화한 뒤, 흡수 스펙트럼을 예측하는 스펙트럼 예측부와, 예측된 상기 흡수 스펙트럼이 어떤 물질의 흡수 스펙트럼인지를 식별함으로써, 상기 액상 화학물질의 종류를 탐지하는 물질 탐지부를 포함하는 파장가변 양자폭포 레이저 기반의 비접촉식 액상 화학물질 탐지 장치를 제공할 수 있다.
본 발명의 상기 중적외선 광원은, 양자폭포 레이저일 수 있다.
본 발명의 상기 스펙트럼 예측부는, 최소제곱법을 통해 상기 배경신호 스펙트럼을 예측할 수 있다.
본 발명의 상기 물질 탐지부는, 기 학습된 딥러닝 신경망을 이용하여 상기 흡수 스펙트럼을 식별할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 중적외선 광원(양자폭포 레이저), 광센서, 광학계 및 PC를 패키징하고, 수광신호를 이용해 탐지 및 식별할 수 있는 알고리즘을 이용하여 액상 화학물질을 비접촉식으로 탐지함으로써, 반사율이 높은 기판에 묻어 있는 액상(액체) 화학물질을 수초(예컨대, 5초 등) 내에 탐지 및 식별할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 휴대가 가능하며, 탐지 대상의 물질과 접촉할 필요가 없기 때문에 민간, 군 및 산업기관에서 발생되는 유해물질을 탐지하는데 폭넓게 활용할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 파장가변 양자폭포 레이저 기반의 비접촉식 액상 화학물질 탐지 장치에 대한 블록 구성도이다.
도 2는 대상 물질의 종류를 탐지 알고리즘의 순서도이다.
도 3a 내지 3c는 니켈 기판의 스펙트럼을 사전에 측정하여 라이브러리화한 예시를 보여주는 도면이다.
도 4a 내지 4c는 다중 물질 탐지를 위해 예측된 스펙트럼의 예시도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따라 파장가변 양자폭포 레이저를 기반으로 비접촉식 액상 화학물질을 탐지하는 주요 과정을 도시한 순서도이다.
도 2는 대상 물질의 종류를 탐지 알고리즘의 순서도이다.
도 3a 내지 3c는 니켈 기판의 스펙트럼을 사전에 측정하여 라이브러리화한 예시를 보여주는 도면이다.
도 4a 내지 4c는 다중 물질 탐지를 위해 예측된 스펙트럼의 예시도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따라 파장가변 양자폭포 레이저를 기반으로 비접촉식 액상 화학물질을 탐지하는 주요 과정을 도시한 순서도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명의 범주는 청구항에 의해 정의될 뿐이다.
본 발명의 실시 예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명은 본 발명의 실시예들을 설명함에 있어 실제로 필요한 경우 외에는 생략될 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명의 실시예에서의 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.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 파장가변 양자폭포 레이저 기반의 비접촉식 액상 화학물질 탐지 장치에 대한 블록 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 실시예에 따른비접촉식 액상 화학물질 탐지 장치는 중적외선 광원(102), 신호 수집부(104), 신호 처리부(106), 스펙트럼 예측부(108) 및 물질 탐지부(110) 등을 포함할 수 있다.
중적외선 광원(102)은, 예컨대 양자폭포 레이저(Quantum cascade lasers) 등을 의미할 수 있는 것으로, 중적외선 광을 발생시켜 표면에 액상 화학물질이 묻어 있는 기판의 표면에 중적외선 광원을 방사하는 등의 기능을 수행할 수 있다.
이때, 물질의 표면에서 반사되는 신호의 재귀 방향(retroreflection)이 매우 적기 때문에, 빛을 특정 각도로 표면에 입사시키면, 기판의 표면에서 산란되는 신호만을 수광할 수 있다.
신호 수집부(104)는 기판으로부터 반사되는 수광신호를 수집하는 등의 기능을 수행할 수 있다.
이러한 신호 수집부(104)는, 예컨대 중적외선 광원의 방향을 나타내 주는 가시광선 가이드 레이저, ZnSe 윈도우, 수광신호를 수집 및 포커싱하는 2개의 파라보릭 미러(parabolic mirror), 신호 수집기(data acquisition system, DAQ) 및 신호 증폭기 등으로 구성될 수 있다.
파라보릭 미러 중 1개는 중앙에 구멍이 있어 출력광이 파라보릭 미러의 구멍과 ZnSe 윈도우를 투과하여 목표지점에 도착한다.
가이드 레이저가 중적외선 출력광의 방향과 일치되어 있어, 목표지점을 모니터링할 수 있다. 목표지점에서 산란된 빛 중 신호 수집부(104)로 되돌아오는 방향의 빛이 ZnSe 윈도우를 투과한 뒤, 두개의 파라보릭 미러를 통해 MCT 광검출기에 포커싱된다. 포커싱된 신호는 신호 증폭기를 통해 신호 증폭 및 노이즈 제거된 이후, 후단의 신호 처리부(106)로 전달된다.
신호 처리부(106)는 선호 처리부(104)로부터 전달되는 수광신호를 디지털 수광신호로 전환하여 스펙트럼 예측부(108)로 전달하는 등의 기능을 수행할 수 있다.
스펙트럼 예측부(108)는 디지털 수광신호를 정규화된 배경신호 스펙트럼을 라이브러리화한 뒤, 최소제곱법을 통해 흡수 스펙트럼을 예측하는 등의 기능을 수행할 수 있다.
이를 통해 물질의 흡광도(Absorbance)를 알 수 있으며, 계산된 스펙트럼의 정확도를 나타내는 결정 계수와 함께 물질의 존재를 판단하는데 사용할 수 있다.
수광신호에 대한 이론식을 세우고, 반사율이 상대적으로 높은 기판에 대한 배경신호 스펙트럼과, 물질의 흡수 스펙트럼을 라이브러리화한 뒤, 최소제곱법을 통해 수광 스펙트럼과 평균 제곱 오차가 최소가 되는 이론적으로 계산된 스펙트럼을 얻을 수 있다.
이를 통해 물질의 흡광도(Absorbance)를 알 수 있으며, 계산된 스펙트럼의 정확도를 나타내는 결정 계수와 함께 물질의 존재를 판단하는데 사용될 수 있다.
수광되는 신호를 분석하기 위한 Beer-lambert law에 기반한 이론적 모델은 아래의 수학식 1과 같다. 수광 스펙트럼(Y(λ))은 Savitzky-Golay filter를 통해 스무싱(smoothing)된다.
[수학식 1]
상기한 수학식 1에 있어서, L(λ)은 normalized QCL 파워 스펙트라(power spectra), c0는 L(λ)의 스케일링 벡터(scaling factor), ciandαi(λ)는 분석할 물질의 스케일링 벡터(scaling factor)와 정규 흡수도(normalized absorbance) 스펙트럼이다. ε(λ)는 측정값과 분석값의 오차를 나타낸다.
반사율이 높은 기판에 대한 L(λ)은 그림 ?(a)와 같이 나타나며, 오차의 제곱합이 최소가 되도록 c0,ci를 피팅하여 오차의 제곱합이 최소가 되는 값을 구할 수 있다. 여기에서, 구해진 값들을 이용해서 계산된 스펙트럼은 아래의 수학식 2와 같다.
[수학식 2]
계산된 스펙트럼과 측정된 스펙트럼의 유사도는 아래의 수학식 3과 같이 결정계수(R2)로 나타난다.
[수학식 3]
상기한 수학식 3에 있어서, 는 Y(λ)의 평균값이다. ci와 R2가 모두 기준값 이상일 경우, 해당 물질이 존재한다고 판단함으로써 물질을 탐지할 수 있다.
또한, c0가 너무 작으면, 수광신호가 매우 낮기 때문에, 탐지가 어렵다고 판단할 수 있다.
또한, 특정 물질에 대한 c0,ci에 임의의 값을 대입하면, 다수의 스펙트럼 데이터를 확보할 수 있다. 이 데이터를 딥러닝 신경망에 학습시키면, 측정 스펙트럼을 어떤 물질에 대해 분석할 것인지에 대해 알려주는 분류 함수를 만들 수 있다.
이와 같이 분석할 물질이 결정되면 하나의 이론식에만 최소제곱법을 수행하면 된다. 도 2는 간략한 탐지 알고리즘 과정을 보여준다.
도 2를 참조하면, 측정 및 데이터를 수집하고(202), 딥러닝 분류함수를 이용하여 분석할 대상 물질을 결정하며(204), 최소제곱법을 수행함으로써(206), 물질의 종류를 탐지할 수 있다(208).
도 3a 내지 3c는 니켈 기판의 스펙트럼을 사전에 측정하여 라이브러리화한 예시를 보여주는 도면이다.
도 3a는 반사율이 높은 기판에 대한L(λ)에 해당하며, 그라인딩(grinding) 가공법으로 표면 가공된 니켈 기판의 반사 스펙트럼을 사전에 측정하여 라이브러리화하였다. 또한 예시로 디에칠프탈레이트(diethyl phthalate: DEP)와 디메틸메틸포스포네이트(dimethyl methylphosphonate: DMMP) 물질에 대한 αDEP(λ)와 αDMMP(λ)를 각각 도 3b, 도 3c와 같이 라이브러리화한 예시를 보여준다.
라이브러리를 기반으로 사전에 c0,cDEP,cDMMP에 임의의 값을 대입하여 딥러닝 분류 함수를 만들었다. 분류 함수에 측정 스펙트럼을 입력했을 때, 'None', 'DEP', 'DMMP', 'Mixture of DEP and DMMP'와 같이 총 4가지로 분류된다.
단일물질 탐지에 대한 예시로 DEP 물질에 대한 이론식은 아래의 수학식 4와 같다.
[수학식 4]
도 4a 내지 4c는 다중 물질 탐지를 위해 예측된 스펙트럼의 예시도이다.
DEP 물질이 묻혀진 1.6μm 표면 거칠기를 갖는 기판 위에서 입사각 5도로 측정된 스펙트럼을 피팅한 스펙트럼은 도 4a와 4b와 같다.
도 4a는 DEP 표면농도 2 g/m2에 해당하고, 도 4b는 4g/m2에 해당한다. 딥러닝 분류함수에 두 가지 경우에 대한 측정 스펙트럼을 대입했을 때,'DEP'로분류했다. 본 발명에서는 cDEP의 기준값은 0.1, R2의 기준값은 0.9로 설정했으며, c0는 0.03이상이어야 한다.
2g/m2의 DEP 측정값에 대한 c0, cDEP, and R2은 각각 0.87, 0.23와 0.99 값을 가지며, cDEP와 R2모두 기준값 이상이기 때문에 DEP가 존재한다고 판단할 수 있다.
또한, 4 g/m2의 DEP 측정값에 대한 c0, cDEP, and R2은 각각 0.27, 1.49와 0.90 값을 가지기 때문에 DEP 가 존재한다고 판단할 수 있다.
다중물질 탐지에 대한 예시로 DEP와 DMMP의 혼합물에 대한 이론식은 아래의 수학식 5와 같다.
[수학식 5]
도 4c는 DEP와 DMMP를 질량비 1:1로 섞은 혼합물의 표면농도 5g/m2만큼 묻혀진 1.6μm 표면 거칠기를 갖는 기판에 입사각 5도로 측정된 스펙트럼과 계산된 스펙트럼이다.
딥러닝 분류 함수에 측정 스펙트럼을 대입했을 때, 'Mixture of DEP and DMMP'로 분류했다. c0, cDEP, cDMMP and R2은 각각 0.22, 0.60, 0.66와 0.94에 해당하기 때문에, DEP와 DMMP 다중물질 탐지를 정상적으로 수행할 수 있었다.
즉, 물질 탐지부(110)는, 예컨대 기 학습된 딥러닝 신경망을 이용하여 예측된 기 흡수 스펙트럼이 어떤 물질의 흡수 스펙트럼인지를 식별함으로써, 액상 화학물질의 종류를 탐지하는 등의 기능을 수행할 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따라 파장가변 양자폭포 레이저를 기반으로 비접촉식 액상 화학물질을 탐지하는 주요 과정을 도시한 순서도이다.
도 5를 참조하면, 중적외선 광원(102)에서는 중적외선 광을 발생시켜 표면에 액상 화학물질이 묻어 있는 기판의 표면에 중적외선 광원을 방사한다(단계 502).
신호 수집부(104)에서는 기판으로부터 반사되는 수광신호를 수집하는데(단계 504), 이때 물질의 표면에서 반사되는 신호의 재귀 방향(retroreflection)이 매우 적기 때문에, 빛을 특정 각도로 표면에 입사시키면, 기판의 표면에서 산란되는 신호만을 수광할 수 있다.
신호 처리부(106)에서는 선호 처리부(104)로부터 전달되는 수광신호를 디지털 수광신호로 전환(A/D 전환)하여 스펙트럼 예측부(108)로 전달한다(단계 506).
스펙트럼 예측부(108)에서는 디지털 수광신호를 정규화된 배경신호 스펙트럼을 라이브러리화한 뒤, 최소제곱법을 통해 흡수 스펙트럼을 예측하는데(단계 508), 이를 통해 물질의 흡광도(Absorbance)를 알 수 있으며, 계산된 스펙트럼의 정확도를 나타내는 결정 계수와 함께 물질의 존재를 판단하는데 사용할 수 있다.
즉, 수광신호에 대한 이론식을 세우고, 반사율이 상대적으로 높은 기판에 대한 배경신호 스펙트럼과, 물질의 흡수 스펙트럼을 라이브러리화한 뒤, 최소제곱법을 통해 수광 스펙트럼과 평균 제곱 오차가 최소가 되는 이론적으로 계산된 스펙트럼을 얻을 수 있다.
물질 탐지부(110)에서는, 예컨대 기 학습된 딥러닝 신경망을 이용하여 예측된 기 흡수 스펙트럼이 어떤 물질의 흡수 스펙트럼인지를 식별함으로써, 액상 화학물질의 종류를 탐지한다(단계 510).
한편, 첨부된 블록도의 각 블록과 흐름도의 각 단계의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수도 있다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다.
이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리 등에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 또는 흐름도 각 단계에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다.
그리고, 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 및 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.
또한, 각 블록 또는 각 단계는 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 적어도 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실시예들에서는 블록들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들 또는 단계들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들 또는 단계들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.
이상의 설명은 본 발명의 기술사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경 등이 가능함을 쉽게 알 수 있을 것이다. 즉, 본 발명에 개시된 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것으로서, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다.
따라서, 본 발명의 보호 범위는 후술되는 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
102 : 중적외선 광원
104 : 신호 수집부
106 : 신호 처리부
108 : 스펙트럼 예측부
110 : 물질 탐지부
104 : 신호 수집부
106 : 신호 처리부
108 : 스펙트럼 예측부
110 : 물질 탐지부
Claims (10)
- 액상 화학물질이 묻어 있는 기판에 중적외선 광원을 방사한 후 상기 기판으로부터 반사되는 수광신호를 수집하는 단계와,
수집된 상기 수광신호를 디지털 수광신호로 전환하는 단계와,
상기 디지털 수광신호를 정규화된 배경신호 스펙트럼을 라이브러리화한 뒤, 흡수 스펙트럼을 예측하는 단계와,
예측된 상기 흡수 스펙트럼이 어떤 물질의 흡수 스펙트럼인지를 식별함으로써, 상기 액상 화학물질의 종류를 탐지하는 단계를 포함하는
파장가변 양자폭포 레이저 기반의 비접촉식 액상 화학물질 탐지 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 중적외선 광원은,
양자폭포 레이저인
파장가변 양자폭포 레이저 기반의 비접촉식 액상 화학물질 탐지 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 예측하는 단계는,
최소제곱법을 통해 상기 배경신호 스펙트럼을 예측하는
파장가변 양자폭포 레이저 기반의 비접촉식 액상 화학물질 탐지 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 탐지하는 단계는,
기 학습된 딥러닝 신경망을 이용하여 상기 흡수 스펙트럼을 식별하는
파장가변 양자폭포 레이저 기반의 비접촉식 액상 화학물질 탐지 방법. - 컴퓨터 프로그램을 저장하고 있는 컴퓨터 판독 가능 기록매체로서,
상기 컴퓨터 프로그램은, 프로세서에 의해 실행되면,
액상 화학물질이 묻어 있는 기판에 중적외선 광원을 방사한 후 상기 기판으로부터 반사되는 수광신호를 수집하는 단계와,
수집된 상기 수광신호를 디지털 수광신호로 전환하는 단계와,
상기 디지털 수광신호를 정규화된 배경신호 스펙트럼을 라이브러리화한 뒤, 흡수 스펙트럼을 예측하는 단계와,
예측된 상기 흡수 스펙트럼이 어떤 물질의 흡수 스펙트럼인지를 식별함으로써, 상기 액상 화학물질의 종류를 탐지하는 단계
를 포함하는 동작을 상기 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체. - 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장되어 있는 컴퓨터 프로그램으로서,
상기 컴퓨터 프로그램은, 프로세서에 의해 실행되면,
액상 화학물질이 묻어 있는 기판에 중적외선 광원을 방사한 후 상기 기판으로부터 반사되는 수광신호를 수집하는 단계와,
수집된 상기 수광신호를 디지털 수광신호로 전환하는 단계와,
상기 디지털 수광신호를 정규화된 배경신호 스펙트럼을 라이브러리화한 뒤, 흡수 스펙트럼을 예측하는 단계와,
예측된 상기 흡수 스펙트럼이 어떤 물질의 흡수 스펙트럼인지를 식별함으로써, 상기 액상 화학물질의 종류를 탐지하는 단계
를 포함하는 동작을 상기 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램. - 액상 화학물질이 묻어 있는 기판에 중적외선 광원을 방사하는 중적외선 광원과,
상기 기판으로부터 반사되는 수광신호를 수집하는 신호 수집부와,
수집된 상기 수광신호를 디지털 수광신호로 전환하는 신호 처리부와,
상기 디지털 수광신호를 정규화된 배경신호 스펙트럼을 라이브러리화한 뒤, 흡수 스펙트럼을 예측하는 스펙트럼 예측부와,
예측된 상기 흡수 스펙트럼이 어떤 물질의 흡수 스펙트럼인지를 식별함으로써, 상기 액상 화학물질의 종류를 탐지하는 물질 탐지부를 포함하는
파장가변 양자폭포 레이저 기반의 비접촉식 액상 화학물질 탐지 장치. - 제 7 항에 있어서,
상기 중적외선 광원은,
양자폭포 레이저인
파장가변 양자폭포 레이저 기반의 비접촉식 액상 화학물질 탐지 장치. - 제 7 항에 있어서,
상기 스펙트럼 예측부는,
최소제곱법을 통해 상기 배경신호 스펙트럼을 예측하는
파장가변 양자폭포 레이저 기반의 비접촉식 액상 화학물질 탐지 장치. - 제 7 항에 있어서,
상기 물질 탐지부는,
기 학습된 딥러닝 신경망을 이용하여 상기 흡수 스펙트럼을 식별하는
파장가변 양자폭포 레이저 기반의 비접촉식 액상 화학물질 탐지 장치.
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| KR20200018177A (ko) | 2018-08-10 | 2020-02-19 | 삼성전자주식회사 | 분석 물질의 농도 추정 장치 및 방법과, 농도 추정 모델 생성 장치 및 방법 |
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