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분석과학 = Analytical science & technology v.20 no.6, 2007년, pp.502 - 507  
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XRD 스펙트럼의 비음독립성분분석을 통한 혼합물 구성비 결정
Determination of mixing ratios in a mixture via non-negative independent component analysis using XRD spectrum

유한민   (포항공과대학교 정보통신대학원UU0001351  ); 전치혁   (포항공과대학교 산업경영공학과UU0001351  ); 이혜선   (포항공과대학교 산업경영공학과UU0001351  ); 홍재화   (포스코기술연구소 계측연구그룹  );
  • 초록

    X 선 회절법은 물질 내부에 원자의 배열 상태를 연구하는데 널리 사용되는 실험 방법으로써 넓은 응용 범위를 가지고 있다. 특히 분말 X 선 회절법은 비파괴적으로 다양한 형태의 시료에 대한 측정이 가능하기 때문에 결정의 배향성, 결정의 크기, 결정 내부의 응력 측정 등에 널리 이용되고 있다. 분말 X 선 회절 방법을 이용하여 혼합물의 성분을 정량적으로 측정하기 위해서는 시료를 구성하고 있는 source 스펙트럼을 도출하고 혼합된 시료의 XRD 스펙트럼에 회귀식을 적합시켜 혼합물 구성비를 얻는 방법이 제안된 바 있다. 그러나 구성성분의 특성상 스펙트럼의 피이크가 폭이 좁고 민감한 경우에는 노이즈의 영향을 받아 도출된 source 스펙트럼이 원래의 순수성분의 형태와 달리 나타날 수 있다. 특히 순수성분 시료를 구할 수 없거나 측정이 불가능한 경우 혼합물 구성비 측정에 어려움이 있다. 본 연구에서는 노이즈 간섭에 의한 source 스펙트럼 도출의 문제를 해결하는 방안으로 비음독립성분분석을 이용하여 혼합된 미지시료로부터 순수한 성분에 해당하는 스펙트럼을 분리해내는 방법을 제안하고자 한다.


    X-ray diffraction method has been widely used for qualitative and quantitative analysis of a mixture of materials since every crystalline material gives a unique X-ray diffraction pattern independently of others, with the intensity of each pattern proportional to that material's concentration in a mixture. For determination of mixing ratios, extracting source spectra correctly is important and crucial. Based on the source spectra extracted, a regression model with non-negativity constraint is applied for determining mixing ratios. In some mixtures, however, X-ray diffraction spectrum has sharp and narrow peaks, which may result in partial negative source spectrum from independent component analysis. We propose several procedures of extracting non-negative source spectra and determining mixing ratios. The proposed method is validated with experimental data on powder mixtures.


  • 주제어

    X-ray diffraction .   nonnegative independent component analysis .   nonnegative least squares.  

  • 참고문헌 (8)

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    3. M. D. Plumbley, Neural Networks, 14(3), 534-543 (2003) 
    4. C. H. Lin, S. C. Liu, Journal of Chinese Chemical Society, 25, 167-177 (1978) 
    5. K. J. Schostack, E. R. Malinowski, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 6, 21-29 (1989) 
    6. H. S. Lee, C. H. Jun, J. K. Song, J. W. Hong, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 87(1), 107- 113 (2007) 
    7. A. Hyvarinen, E. Oja, Neural Networks, 13(4-5), 411- 430 (2000) 
    8. S. G. Choi, A. Cichocki, H. M. Park, S. Y. Lee, A Review, Neural Information Processing, 6, 1-57 (2005) 

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