디노이징 오토인코더를 이용한 라만 스펙트럼 분석

학위논문 (석사) -- 서울대학교 대학원 : 자연과학대학 물리·천문학부(물리학전공), 2021. 2. 제원호.In many experiments, several denoising techniques are generally used to improve signal to noise ratio (SNR), such as averaging, filtering, smoothing and FFT/wavelet based algorithms. In particular, many studies have recently been conducted to apply learning-based methods such as denoising autoencoder (DAE) to denoising in experiments. Raman spectroscopy is a major experimental method that can study the internal structure and properties of molecules using Raman scattering. Especially, TERS (Tip-enhanced Raman spectroscopy) uses sharp tips to make reaction only near a point, enabling more accurate Raman signal analysis. However, in many experimental condition, SNR is often bad because Raman scattering occurs weakly. In order to increase SNR in Raman experiments, data is averaged through experimental iterations and analysis is carried out using Savitzky-Golay (S-G) smoothing. In the case of TERS, however, the repetition of long experiments is not good for experiment stability or cost issues because it makes the tip unstable. There is also a problem that S-G smoothing could erase important information corresponding to the weak signal of the Raman spectrum. In this paper, to solve the above problems, the two methods of applying DAE to the TERS experiment are presented using bulk water example. First, we made DAE learn data that is difficult to conduct S-G smoothing due to low SNR and confirmed that it can restore signals corresponding to ground truth without loss of information. Second, we made DAE learn data before and after averaging and confirmed that it could restore the averaging data with only a small portion of the data before averaging. This can increase the life of the tip and stability of the experiment by reducing the repetition of the experiment. This experiment has been applied to a well-known data sets such as bulk water signals, but it is expected that the same methodology can be applied to new experimental data to further enhance the quality of the TERS experiment.I. INTRODUCTION 1 II. BACKGROUND KNOWLEDGE 2 A. Denoising autoencoder 2 B. Raman spectra 2 III. EXPERIMENTAL SETUP 3 A. Data sets 3 B. DAE specification 4 IV. RESULT 4 A. Averaging 4 B. Speed up 5 C. High SNR 5 V. CONCLUSION 6 VI. REFERENCE 6Maste

Adaptive Filtering for Aggregation in Sensor Networks

센서들이 측정한 데이타의 평균값 등을 구하는 집계연산은 센서 네트워크에서 자주 사용되는 응용이다. 센서 네트워크를 구성하는 센서는 작은 배터리로 작동되기 때문에 센서의 에너지 소모를 줄이는 것은 센서 네트워크의 중요한 문제이다. 센서의 에너지 소모를 줄이기 위한 가장 중요한 요소는 전송되는 메시지 수를 줄이는 것인데, 네트워크 내 집계연산과 데이타 필터링이 집계연산 시 전송되는 메시지 수를 줄이기 위한 효과적인 방법이라고 알려져 있다. 네트워크 내 집계연산과 데이타 필터링을 동시에 수행하면 더 많은 메시지를 줄일 수 있으며, 최근에 이 방법을 근간으로 한 연구가 있었다. 본 논문에서는, 기존의 데이타 필터링 방법보다 더 효율적이고 효과적인 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 센서 노드의 자기 조정에 기반하고 있기 때문에 더 쉽고 간단하다. 다양한 실험을 통해서, 본 논문에서 제안하는 방법이 다른 방법들보다 더 많은 메시지를 줄이는 것을 확인하였다

Adaptive filtering for aggregation in sensor networks

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 전산학전공, 2005.2, [ [iv], 39 p. ]각 센서들이 측정한 데이터의 평균값 등을 구하는 집계연산은 센서 네트워크에서 자주 사용되는 응용이다. 센서 네트워크를 구성하는 센서는 작은 배터리로 작동되기 때문에 센서의 에너지 소모를 줄이는 것은 센서 네트워크의 중요한 문제이다. 센서의 에너지 소모를 줄이기 위한 가장 중요한 요소는 전송되는 메시지 수를 줄이는 것인데, 네트워크 내 집계연산과 데이터 필터링이 집계연산 시 전송되는 메시지 수를 줄이기 위한 효과적인 방법이라고 알려져 있다. 네트워크 내 집계연산과 데이터 필터링을 동시에 수행하면 더 많은 메시지를 줄일 수 있으며, 최근에 이 방법을 근간으로 한 연구가 있었다. 본 논문에서는, 기존의 데이터 필터링 방법보다 더 효율적이고 효과적인 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 센서 노드의 자기 조정에 기반하고 있기 때문에 더 쉽고 간단하다. 다양한 실험을 통해서, 본 논문에서 제안하는 방법이 다른 방법들보다 더 많은 메시지를 줄이는 것을 확인하였다.한국과학기술원 : 전산학전공