군체 이미지를 이용한 기계학습 기반 휴대용 박테리아 종 분류 시스템
저자
신동민 ; 안상권 ; Milad Massoudifarid ; Amin Piri ; 황정호
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2021
작성언어
Korean
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
332-332(1쪽)
제공처
대기에 존재하는 바이오 에어로졸은 피부질환, 알레르기 질환, 기관지 천식, 아토피 등 질병을 일으키며, 과거 급성호흡기증후군(SARS), 신종인플루엔자의 대유행이 바이오 에어로졸의 공기 전파에 의한 감염으로 밝혀진 이후 공기 중 바이오 에어로졸 저감 및 모니터링의 중요성이 크게 부각되었다.
본 연구에서는 바이오 에어로졸의 한 종류인 박테리아의 모니터링 방안으로, CNN (Convolutional Neural Network) 기반 기계학습 모델을 이용하여 Agar plate에 배양된 박테리아 군체의 이미지를 통해 종을 분류하는 휴대용 박테리아 종 분류 시스템을 제시한다. 본 연구에서는 총 7종(Escherichia coli, Bacillus subtills, Bacillus cereus, Staphylococcus aureus, Staphylococcus epidermidis, Brevibacterium casei, Microbacterium arborescens)의 박테리아들을 Agar plate에 24시간 배양 후, 휴대폰이 장착 가능한 자체제작 휴대용 종 분류 시스템을 이용해 박테리아 이미지 데이터를 얻어 기계학습의 학습 데이터로 사용한다. 내부를 암실로 만들고 특정 조명을 사용하여 모든 이미지 데이터들은 같은 조건에서 촬영된다. 시스템의 정확도 검증을 위해 챔버 실험을 진행한다. 대기 환경모사와 위해 대기 중 박테리아 농도와 같게 하여 챔버내에 박테리아 7종을 부유시켜 MAS-100<SUP>®</SUP>으로 박테리아를 Agar plate에 포집 및 배양시킨 후, 이를 휴대용 종 분류 시스템에 넣는다. 이후, 이전에 학습된 기계학습 모델을 실행시켜, 화면에 보이는 박테리아군체에 라벨링이 되게 한다. 챔버 테스트 후, 말디토프 질량분석기(MALDI-TOF MS)를 이용하여, 종 분류 정확성을 검증한 결과, 90% 이상의 예측 정확도를 확인할 수 있었다.
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