인공지능 매크로를 이용한 voltammetry 반복실험

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1 인공지능 매크로를 이용한 voltammetry 반복실험
Suw Young Ly . Hyun Seok Oh Biosensor Research Institute, Seoul National University of Science and Technology Address: 172 Gongreung 2-dong Nowon-gu, Seoul, South Korea address: Fax , Tel Abstract 인공지능을 매크로에 적용시켜 컴퓨터가 매 실험의 peak값을 스스로 찾아낼 수 있는 등의 정보 판단이 가능한 인공지능을 구성하는 것을 목적으로 삼고 실험을 수행하였다. 탄소 전극을 사용하여 구리 용액의 농도를 측정하였다. 매크로 프로그램을 이용해 해수에 첨가한 구리용액을 측정하는 볼타메트리 실험을 자동화 하여, 해수에 구리 용액을 1ppm씩 첨가하여 측정한 고농도 실험과 50ppb, 10ppb씩 첨가하여 측정한 저농도 실험을 수행하였다. 실험 도구로는 GVA Driver에 최적화된 Voltammetry 기기를 이용하여 CV(Cyclic Voltammetry)와 SW(Square Wave volatmmetry) 정방향, 역방항으로 용액의 농도를 측정하였다. 그리고 peak가 가장 잘 측정되는 조건을 찾을 수 있는 조건 실험도 매크로로 자동화하여 실험을 수행하였다. 그 외 해수와 구리 100ppm을 첨가한 용액에 대해 15회 반복 통계실험을 수행하였으며, 위와 같은 실험을 통해 매크로를 voltammetry 실험에 접목하여 빠르고 정확한 결과를 얻을 수 있었다. Experiment Results Text1= deptime Text 2 = CV Text 3 = N N= 30, A = 30 T= 90 모든 조건들을 정상 상태로 지정해 놓는다 시작 장치 장치로는 GVA 드라이버를 사용한다. 양 끝의 코팅을 벗긴 구리 전극 세 가닥의 한쪽 끝을 GVA 드라이버에 연결한다. GVA 드라이버는 컴퓨터에 연결되어 있으며 실험에 이용하는 프로그램은 GVA 프로그램이다. 매크로 매크로 프로그램을 이용해 매크로 실험을 하기 위한 알고리즘을 구성한다. 고농도, 저농도 실험. 통계 실험에는 원하는 횟수만큼 실험을 수행하고 반복할 수 있는 알고리즘을, 조건 실험은 동일한 농도의 용액에 대해 매크로 프로그램이 voltammetry의 측정 조건을 스스로 바꾸면서 원하는 조건실험을 수행하도록 알고리즘을 구성한다. Deposition time = (N)으로 조건을 변화 실험 시작 이전 실혐결과와 다른 새로운 실험 (T)초만큼 실험이 지속하도록 기다린다 Text1, text 2, text 3을 포함하여 제목을 쓰고, 그 제목으로 저장한다. N = 240+A인가? 조건실험을 끝낸다. N -> N+ A Fig.1.2 Fig.1.4 시약 1000ppm의 Cu 용액을 시약으로 사용한다. 전해질로는 해수를 사용한다.해수 속에는 Mg가 1350mg/l, Na가 10500mg/L, Ca가 400mg/L 등 다양한 이온이 포함되어 있다.. 센서 센서로는 탄소 전극을 사용한다. 흑연을 길이가 같도록 잘라 세 개의 전극을 확보하고, 이 전극을 세 개의 전선의 한쪽 끝부분에 파라필름을 감아 묶는다. 그 중 하나의 전극은 워킹 전극이다. 센서의 전극을 감아 놓은 한쪽은 실험 용액에 담그고, 다른 쪽은 voltammetry 드라이버에 연결한다. Fig.1.3 Fig.1.5 Fig.1.1 농도 Fig.1.2부터 Fig.1.5까지는 매크로 알고리즘을 명령 순서대로 배열한 것으로써, 이 알고리즘은 구리 용액의 농도를 측정하는 voltammetry 의 측정 조건 중 Deposition time을 실험 시마다 바꾸어 최적의 조건을 탐색하는 조건실험의 과정이다. 그리고 Fig.1.1은 이 알고리즘을 순서도 형태로 나타낸 것이다. 이 알고리즘을 통해 키 하나만 눌러도 매크로 알고리즘에 의해 자동으로 실험을 하고 결과를 저장할 수 있게 된다. 1) 고농도 실험 ppm의 Cu 용액을 10ml의 해수 용액에 마이크로 피펫을 사용하여 1ppm씩 해 수에 넣고 실험한다. 2. 계속 구리 용액을 첨가하면서 실험을 거듭하여 구리 용액의 농도가 7ppm이 될 떄 까지 농도를 측정한다. 2)저농도 실험 ppm의 Cu 용액을 희석하여 1000ppb로 만든다. ppb Cu 용액을 50ppb(0.5ml)씩 해수(10ml)에 350ppb까지 넣어 가면서 peak 를 계산한다. 3. 10ppb(0.1ml)씩 냉수(10ml)에 80ppb까지 넣어 가면서 peak를 계산한다. 조건 Fig.3.1 Fig.3.2 1. 3개의 탄소 전극과 구리 용액을 장치와 연결하고 SW (square wave voltammetry)를 측정한다. 2. SW 실험의 조건들 중 amplitude, frequency, increment E, init E, deposition time 을 다른 조건은 일정하게 해놓고 특정 조건만을 변화시키면서 실험을 진행한다. 조건을 변화시키면서 제일 peak 값이 잘 나오는 조건의 값을 최적의 조건으로 설정한다. 위와 같은 방법으로 amplitude, init E등의 조건에 대해 최적의 조건 값을 설정할 수 있다. Fig.2 Fig.2는 1ppm CV실험에, 그리고 Fig.3.1는 50ppb CV에, Fig 3.2는 10ppb SW실험에 매크로 알고리즘을 적용하여 반복실험을 한 결과물이다. 구리 용액은 실험시마다 직접 투입하였다. 실험 조건은 initial E -2V, final E 2V, increment E 0.004V, amplitude 0.025V에, frequency 15Hz에, sensitivity 1.e-003A/V , deposition time 0sec이다. Fig.4는 SW 실험의 조건등 중 Final E에서 최적의 조건 값을 탐색하는 실험의 결과 그래프이다. 매크로를 이용한 조건 실험 결과 구리를 검출하기 위한 최적의 조건은 SW 실험에서 initial E 2V, final E 1V, increment0.01V, Amplitude 0.08V, Frequency 50Hz Dep. time 240sec이었다. 통계 해수 10ml에 탄소 전극을 놓고 GVA 프로그램에 연결한다. Blank 용액의 CV, SW 측정을 15회 반복한다. 그 다음 Cu 100ppm 용액을 해수에 첨가하고 CV, SW 실험을 15회 반복하여 측정한다. Fig.5 Fig.5는 Cu 100ppm용액에 대한 통계실험 결과이다. 통계실험의 결과 실험의 정확성을 더 높일 수 있었다. Fig.4 Conclusion 지금까지 매크로를 이용해 voltammetry 분석을 해서 해수에서 구리를 검출하기 위한 최적의 조건은 SW 실험에서 initial E 2V, final E 1V, increment 0.01V, Amplitude 0.08V, Frequency 50Hz에서 최적의 결과를 얻을 수 있었다. 그리고 컴퓨터가 스스로 조건 탐색 실험이나 고농도, 저농도 미지시료 실험을 하고 그 결과를 자동적으로 저장하게 할 수 있었다. 이렇게 인간에 의하지 않은 매크로를 이용한 컴퓨터의 인공지능적 화학 실험이 가능하게 하였다. 본 연구에선 매크로를 구성하는 과정에 있어 화학 전문가가 가지고 있는 지식을 여러 개의 규칙으로 만든 후 그것을 프로그래밍하여 컴퓨터에서 작동하게 하는 일종의 소규모 전문가시스템을 만들었다. 이러한 규칙을 전문가의 휴리스틱(감)을 이용해 매크로로 만들어 마치 화학 전문가가 실험을 수행하는 것과 같은 결과를 얻게 된 것이다. 그러나 능동적으로 프로그램 스스로 변화하여 적응하게 하는 ‘학습’ 기능에는 한계가 있었다. 시간과 조건의 한계로 인하여 어쩔수 없는 것이었다. 하지만 추후에 기술이 개발되어 프로그램에 귀납적인 방법의 학습을 도입할 수 있게 된다면 컴퓨터가 스스로 실험을 진행하고 더 나아가 화학 전문가로서 기능할 수 있게 되는 등 무한한 가능성을 지닐 것이다.