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Robust and Universal Quantification of Molecular Raman Transitions in Complex Culture Media

  • 민준원 (Junwon Min, 서강대학교 일반대학원)

초록 (요약문)

분광학적 기법을 활용한 생물공정의 실시간 모니터링은 비침습적이며 현장에서의 연속 측정이 가능하여 공정 효율성, 재현성 및 제품 품질 향상에 크게 기여할 수 있어 많은 관심을 받고 있다. 그러나 이러한 장점에도 불구하고 실제 현장적용은 제한적인 수준에 머무르고 있는데, 이는 초기 농도 예측 모델을 설정하는 과정에서 다양한 배치 실험을 통해 대규모의 데이터를 축적해야 하므로 많은 시간과 비용이 요구될 뿐만 아니라 원하는 수준의 정확도를 달성하기 어려운 경우가 많기 때문이다. 현존하는 방법론의 근본적인 한계는 복잡한 배양배지에서 발생하는 신호 간섭에 기인한다. 특히 타겟 물질의 라만 신호가 배지 내 다른 물질들의 신호와 중첩되어 불명확해지기 때문에 신뢰할 수 있는 농도 예측을 위해서는 다양한 농도 조건에 걸쳐 광범위한 데이터를 수집해야만 한다. 이로 인해 기존의 경험적 데이터베이스와 전통적인 통계 모델링 방식에 기반한 접근법들은 낮은 예측 정확도와 높은 자원 소모의 문제를 갖는다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위한 라만 스펙트럼 데이터 분석의 새로운 방법론을 제안하였다. 첫째, 노이즈 패턴의 유사성에 기반한 새로운 잡음 제거 기법을 개발하여 신호 손실 없이 타겟 신호를 효과적으로 분리하고 증폭하였다. 둘째, 순수 타겟 물질의 스펙트럼과 복합 배양액 내에서 얻은 스펙트럼 간의 유사성을 활용하여 농도 예측 모델을 구축하였다. 본 방법은 상당한 스펙트럼 간섭 조건에서도 예측 정확도를 크게 개선하였다. 마지막으로, 스펙트럼의 유사도와 농도 간 상관관계를 활용한 회귀 알고리즘을 개발하여 예측 모델의 성능을 향상시켰다. 이 혁신적인 프레임워크는 모델 훈련에 필요한 데이터베이스 크기를 현저히 줄임으로써 관련된 시간과 비용을 크게 감소시킬 수 있었으며, 예측 정확도 또한 향상시킬 수 있었다. 결론적으로 본 연구에서 제시한 방법론은 실시간 분광 모니터링 기술의 실제 산업 현장 적용을 가로막고 있던 핵심적인 문제를 해결하고, 보다 실용적이며 견고하고 효율적인 산업 활용 가능성을 제공함으로써 분광 기술의 산업적 표준화를 위한 효과적인 접근 방안을 제시하였다.

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목차

List of Figures 1
Abstract (국문) 2

1. Introduction 4
2. Methods 10
2.1 Raman Spectroscopy Measurement 10
2.2 Denoising 10
2.3 Regression Model Development 12
3. Results and Discussion 14
3.1 Conditional U-Net Denoising 14
3.2 Novel Regression Method for Generic Quantification 18
3.3 Single Regression Algorithm for Generic Quantification 19
3.4 Validation Across Media Conditions 21
4. Conclusions 26
5. References 28

Abstract (English) 30

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