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표제지

목차

Abstract 6

Ⅰ. 서론 8

Ⅱ. 연구내용 및 방법 10

1. 시약 및 표준물질 10

2. LC-OrbitrapMS 분석 및 On-lineSPE 프로세스 조건 10

3. 시료 채취 지점 13

Ⅲ. 연구결과 및 고찰 14

1. 비표적분석 조건 확립 14

가. 내부표준물질 선정 및 적합성검토 14

나. 비표적분석 Work flow 알고리즘 설정 15

2. 표적전환 프로세스 확립 19

가. 표적전환 리스트 선정 19

3. 통계기법을 활용한 추적자(tracer) 탐색 21

가. 기초통계분석 21

나. 다변량 통계 분석 22

4. 머신러닝기법을 이용한 오염원 분류 26

가. 합성곱신경망 수행을 위한 이미지 처리 27

나. 이미지 트릭 기법을 이용한 샘플 수 증가 28

다. 준지도 학습방법을 이용한 딥러닝 29

Ⅳ. 결론 31

참고문헌 33

표목차

〈Table 1〉 Instrumental conditions of OrbitrapMS 12

〈Table 2〉 Internal standard precision 14

〈Table 3〉 Number of substances per detection rate 19

〈Table 4〉 List of compounds with detection rate ≥ 10% and EC50 ≤ 1 mg/L 20

〈Table 5〉 Carbofuran and diazinon QA/QC result 21

〈Table 6〉 VIP scores of important features in the PLS-DA model 24

〈Table 7〉 Variables selected by the sPLS-DA model 25

〈Table 8〉 Compounds list ranked by Heatmap 26

그림목차

〈Figure 1〉 Instrumental process conditions of On-lineSPE 11

〈Figure 2〉 Instrumental conditions of HPLC and On-lineSPE 11

〈Figure 3〉 Schematic map of sampling site 13

〈Figure 4〉 Internal standard area of sample 15

〈Figure 5〉 Venn diagram(a) and UpSet plot(b) of non-target feature numbers 22

〈Figure 6〉 Score plots of PLS-DA(a) and VIP scores(b) 23

〈Figure 7〉 Score plots of sPLS-DA(a) and loading plots (b-c) 25

〈Figure 8〉 Heatmap of non-target profile feature numbers 26

〈Figure 9〉 Conceptual illustration of transposing an image matrix 29

〈Figure 10〉 t-SAN plot of 24,000 mass spectra image through transpose 30