<h1>I. 서 론</h1><p>물질의 속성에 대한 물리와 화학적 분석에 FTIR(Fourier transform infrared), 라만(Raman), 질량 분광분석(mass spectrometry analysis), 핵자기공명(nuclearmagnetic resonance)과 같은 분광 기술을 이용한 시도가 증가하는 추세이다. 분광법에서 다양한 원인에 의한 노이즈를 포함하고 있는 스펙트럼은 관심 있는 피크 위치에 화학 분석을 어렵게 하는 문제가 발생한다. 일반적으로 노이즈는 스펙트럼의 주요 부분을 왜곡시키고 심지어 상대적으로 약한 부분은 완전히 장악하는 경우도 있다. 스펙트럼에서 노이즈의 제거는 곧 신뢰성이 있는 특징 추출과 판별 시스템의 성능을 좌우하므로 매우 신중하고 중요하게 다루어져야 한다.</p><p>분광기로부터 획득한 라만 스펙트럼은 의미 있는 정보와 불필요한 노이즈 성분인 기준선(baseline) 또는 배경(background)과 가산 노이즈(additive noise)를 포함하고 있다. 따라서 라만 스펙트럼에서 노이즈를 제거하기 위해서는 두 단계의 전략이 필요하다. 라만 스펙트럼의 기준선과 노이즈 제거에 wavelet transform(WT)을 이용한 연구 결과가 있다. 이 연구는 wavelet 계수에 1차원 분산 적응과 블록 thresholding 방법을 이용하여 기준선과 노이즈를 제거하였다. 또한 WT의 필터링 용량에 의존하여 기준선을 보정한 방법이 발표되었다. 그러나 이 방법은 피크 보정 단계에서 인위적인 개입이 필요하며 구현하기 복잡한 단점이 있다. 2차 도함수의 로컬 크기를 이용하여 피크와 기준선을 구분하는 연구가 최근 발표되었다. 이 방법은 라만 스펙트럼보다 FTIR과 핵자기공명의 스펙트럼에서 더 효과적인 것으로 알려졌다.</p><p>실험에 사용한 혈소판 라만 스펙트럼의 기준선은 복잡하고 급격한 형태를 가지고 있다. 기준선 보정과 노이즈의 제거 방법에 따른 분류 시스템의 민감도를 고려하면 linear programming 방법을 이용한 이전의 연구와 다른 새로운 방법이 필요하다. 본 연구에서는 가우시안 모델(Gaussian model)을 이용한 커브 피팅(curvefitting)으로 마이크로 라만 스펙트럼에서 노이즈를 제거하고 기준선을 보정하는 방법을 제안하였다. 가우시안 커브 피팅으로 모델링하여 원 스펙트럼(originalspectrum)을 대체할 수 있다면 노이즈를 제거하는 효과와 동시에 기준선을 보정할 수 있는 로컬 최저점(localminima)을 얻을 수 있게 된다. 이 최저점을 보간(interpolation)하면 기준선을 추정하고 보정할 수 있다. 제안한 방법의 효율성을 입증하기 위해 기준선을 보정한 피팅 모델에서 PCA(principal component analysis)를 이용하여 특징을 추출하고 SVM(support vectormachine)과 MAP(maximum a posteriori probability)분류 방법으로 linear programming 방법을 이용하여 기준선을 보정한 경우와 성능을 비교하고 분석하였다. 또한 보간법 알고리즘에 따른 다양한 주성분 수에 대한성능도 평가하였다.</p>
분광법은 스펙트럼의 어느 지점에서 화학적으로 분석해야 하는가?
관심 있는 피크 위치