피크 중첩이 발생한 가스 크로마토그래피 데이터에 대한 인공지능 모 델을 사용한 정량적 예측

장우진; 임시형

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 장우진 (국민대학교) 임시형 (국민대학교)

저널정보: 대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2024년 학술대회

발행연도: 2024.11

수록면: 873 - 876 (4page)

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Recently, interest in artificial intelligence technology used in gas chromatography (GC) analysis technology has been increasing. In this study, we developed an artificial intelligence model that can provide quantitative predictions for overlapping peaks that may occur in GC data. In the experiment, a micro GC column was used and two gases with frequent overlapping peaks were selected as target gases. The artificial intelligence (AI) model learned based on the collected data ultimately had a learning accuracy of approximately 99%, a sensitivity of 95% for each class, and a specificity of 99%.
This study is expected to demonstrate the potential of artificial intelligence technology for quantitative analysis of GC data where peak overlap occurs.

#마이크로 가스 크로마토그래피 컬럼(Micro gas chromatography column) #인공지능 모델(Artificial model) #딥 러닝(Deep learning) #가스 크로마토그래피(Gas chromatography)

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