이미지분석과 신경망모델을 이용한 광생물 반응기에서의 세포 농도 예측

정 상규, 이 선복

포항공과대학교 화학공학과

Prediction of cell concentration in a photobioreactor

by using image analysis and neural networks model

Sangkyu Jung and Sun Bok Lee

Department of Chemical Engineering,

Pohang University of Science and Technology

서  론

광합성 미생물을 배양하기 위한 광생물 반응기 연구에 있어 가장 중요한 요소 중의 하나가 빛에 대한 연구이다. 특히 반응기 전체에 걸친 평균광도는 미생물 성장을 크게 좌우한다는 측면에서 매우 중요한 요소가 되며 빛 분포와 미생물 성장을 예측하기 위한 연구도 많이 이루어지고 있다. 그러나 지금까지의 연구는 대부분 수학적 모델(1-2)에 의존하고 있어서 그 활용도가 매우 한정된다는 단점이 있을 뿐만 아니라 정확성도 떨어진다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 저가의 화상카메라를 이용하여 광생물 반응기 표면의 이미지를 촬영하여 이를 온라인 분석함으로써 실제의 광생물 반응기 빛 분포를 구하고자 하였다. 이렇게 얻어진 이미지 분석 결과를 인공 지능 신경망 모델에 적용함으로써 최종적으로 미생물 농도를 예측하였다. 특히 외부 환경의 밝기가 화상분석 결과에 많은 영향을 줄 수 있기 때문에 이를 해결하기 위한 방법으로 외부 조명의 밝기를 대표할 수 있는 외부 광감응 인자(index marker)를 도입하여 해결하고자 하였다.

실험 장치 및 방법

광생물 반응기(WLH 15×9×20cm)를 제작하여 자석교반기 위에 놓았고 화상카메라(Kodak DVC325)와 광원(OSRAM Dulux S, 13W)을 Figure 1과 같이 설치하였다. 교반기 회전수는 실험하는 동안 동일하게 설정하였으며 컴퓨터를 통해 이미지를 온라인으로 입력받도록 하였다. 실험에 사용된 균주는 Synecho- coccus sp. PCC 6301(ATCC 27144, Anacystis nidulans)이며 배양 배지로는 BG-11 medium(3)을 사용하였다. 이미지 분석과 인공 신경망 모델 구축에 필요한 프로그램들은 Microsoft Visual Basic 6.0을 이용하여 직접 제작하였다.

A

B

Figure 1. Experimental setup	Figure 2. Captured image (top view)

디지털 카메라를 통해 온라인으로 얻어진 이미지(Figure 2, 320×240 pixel, 24 bit true color)는 노이즈를 제거하기 위해 neighborhood averaging filter(4)를 적용하였고, 광도를 잘 반영하도록 하기 위해 다시 gray scaling 하였다(4). 변환된 이미지로부터 빛 분포 데이터를 얻기 위해 Figure 2의 A영역에서 총 30(가로, 세로 6×5) 화소를 일정한 간격으로 추출하여 1번부터 30번까지 번호를 붙였다. 한편 외부 광감응 인자(index marker)는 백색으로 된 불투명 표지를 광생물 반응기 위쪽에 설치한 것을 말하는 것으로 B영역으로부터 평균 gray value를 추출하여 외부 조명의 밝기를 반영하도록 하였다.

인공 신경망 모델에 적용하기 위해 미생물 농도(optical density)를 1.0, 0.9, 0.7, 0.5, 0.33 되도록 희석시키면서, 설치된 형광등을 순차적으로 켜는 방법으로 주변 밝기를 0.15, 0.62, 2.5, 2.9, 4.0, 6.9□mol/s/m2 되도록 하였다. 이런 방법으로 총 30개의 data set을 얻었으며 동일 조건에서 5개의 화상을 촬영함으로써 총 150개의 이미지 데이터베이스를 구축하였다.

광도와 미생물 농도의 실제 값은 광도측정계(LI-190SA, LI-COR)와 Spectro- photometer(600nm)를 이용하여 측정하였다.

결과 및 고찰

첫 번째 단계로 이미지 분석으로부터 미생물 농도를 예측하는 것이 가능한지를 알아보기 위해 level threshold(posterization) 기법에 의한 빛 분포 변화 양상을 살펴보았다. 주위밝기(0.62□mol/s/m2)를 동일하게 하여 실험을 수행하였는데 Figure 3에서 알 수 있듯 빛 분포 변화가 미생물 농도에 따라 확연히 변하고 있음을 알 수 있다. 따라서 이러한 빛 분포변화를 수치화 한다면 의미 있는 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대되었다.

Figure 3. Light distribution images (from left, OD600nm=0.33, 0.50, 0.70, 1.00)

그러나 Figure 4에서 볼 수 있듯이 미생물 농도(optical density=0.70)가 동일한 경우에도 외부환경의 밝기에 따라서 빛 분포가 변할 수 있음을 알 수 있다. 따라서 이에 대한 해결책으로 본 연구에서는 외부 광감응 인자를 도입하였다.

Figure 4. Light distribution images

(from left, external light intensity=0.62, 2.5, 4.0, 6.9□mol/s/m2)

두 번째 단계로 외부 광감응 인자가 효율적으로 외부조명의 밝기를 반영하는지를 알아보기 위해 백색표지(Figure 2의 B 영역)의 평균 gray value를 추출해 광도계로 측정한 광도값과 비교하였다. 일반적으로 디지털카메라로 측정한 gray value(G)는 실제 광도값(I)과 G=kI□(k: constant, □: gamma constant)(4) 의 관계가 있는 것으로 알려져 있는데 이러한 관계를 Figure 5로부터 비교적 잘 확인할 수 있다.

Figure 5. Reflection of external light intensity

다음으로는 외부조명이 화상 이미지로부터 빛 분포를 분석하는데 있어 어떤 영향을 주는지를 살펴보았다. 외부조명이 큰 영향을 주지 않는다면 외부 광감응 인자를 도입하여 복잡하게 만들 필요가 없기 때문이다. Figure 6에서 확인할 수 있듯 외부조명이 빛 분포에 많은 영향을 준다는 것을 알 수 있다. 따라서 외부조명의 영향을 반영할 수 있는 외부 광감응 인자의 도입은 이미지 분석 정확도를 높이는데 중요함을 알 수 있다.

Figure 6. Light profile

마지막 단계로서 구축된 빛 분포 이미지 데이터베이스를 인공지능 신경망 모델에 적용하여 optical density를 예측하는 연구를 수행하였다. 신경망 모델은 이론 자체의 간단함에도 불구하고 복잡한 양상을 쉽게 예측할 수 있다는 측면에서 최근 여러 방면에서 다각도로 응용되고 있는 인공지능모델이다. 본 연구에서는 빛 분포 데이터베이스와 외부 광감응 인자를 입력변수로, optical density를 출력변수로 설정하고 backpropagation법(5)에 의해 신경망을 학습시켰다. 출력값 에러가 가장 작은 최적 신경망 구축을 위해 시행착오법에 의해 layer 수, node 수, 학습계수, 모멘텀계수, 전달함수 형태를 결정하였다. 최적화에 사용된 신경망 설정치는 다음과 같은데 25개의 node를 가진 hidden layer 1개를 사용하였다. 전달함수로는 hyperbolic tangent를 사용하였으며 학습계수는 0.002, 모멘텀계수는 0.1로 설정하였다.

Figure 7. Performance of neural networks model

이미지 데이터베이스를 인공 신경망 모델에 적용한 결과, 회상오차(recalling error)는 평균 5%, 새로운 데이터에 대한 오차는 10% 정도로 나왔다. Figure 7은 spectrophotometer로 측정한 실제 값과 신경망으로 예측한 결과값을 비교한 것으로 원점을 지나면서 기울기가 거의 1인 것으로 보아 신경망 모델이 근사치로 잘 예측하고 있음을 알 수 있다. 오차는 실험 데이터 수를 증가시키거나 신경망을 더 높은 수준으로 최적화시킴으로써 충분히 줄일 수 있을 것으로 보인다.

지금까지 일련의 결과로부터 광생물 반응기의 빛 분포를 이미지 분석함으로써 미생물 농도를 훌륭하게 예측할 수 있음을 알 수 있었다. 이러한 이미지 분석기술은 궁극적으로 빛과 관련된 광생물 반응기 해석에 있어 유용하게 활용될 수 있을 것으로 생각된다. 이미 언급했듯이 이러한 빛 분포는 광합성 미생물의 성장을 크게 좌우하는 중요한 변수이다(6, 7).

참고 문헌

1. Cornet JF, Dussap CG, Gros JB, Chem Eng Sci, 1995, 50:1489-1500

2.	Aci□n Fern□ndez FG et al., Biotechnol Bioeng, 1997, 55:701-714

3.	Allen SM, J Phycol, 1968, 4:1-4

4.	Digital image processing, Bernd J□hne, Springer-Verlag, 1991

5. Neural networks in bioprocessing chemical engineering, D. R. Daughman and Y. A. Liu Bau, Academic Press, 1995

6. I. S. Suh, S. B. Lee, J Appl Phycol, accepted

7. I. S. Suh, C. B. Park, J. K. Han, S. B. Lee, Studies in Surface Science and Catalysis, 114:471-474, 1998