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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
조재희 (한국화학연구원) 배가람 (한국화학연구원) 안기석 (한국화학연구원)
저널정보
한국센서학회 센서학회지 센서학회지 제33권 제3호
발행연도
2024.5
수록면
139 - 146 (8page)

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Surface-enhanced Raman scattering (SERS) enables the detection of various types of π-conjugated biological and chemical moleculesowing to its exceptional sensitivity in obtaining unique spectra, offering nondestructive classification capabilities for target analytes. Herein, we demonstrate an innovative strategy that provides significant machine learning (ML)-enabled predictive SERS platformsthrough surface-engineered graphene via complementary hybridization with Au nanoparticles (NPs). The hybridized Au NPs/grapheneSERS platforms showed exceptional sensitivity (10-7 M) due to the collaborative strong correlation between the localized elec tromagnetic effect and the enhanced chemical bonding reactivity. The chemical and physical properties of the demonstrated SERS plat form were systematically investigated using microscopy and spectroscopic analysis. Furthermore, an innovative strategy employing MLis proposed to predict various analytes based on a featured Raman spectral database. Using a customized data-preprocessing algorithm,the feature data for ML were extracted from the Raman peak characteristic information, such as intensity, position, and width, from theSERS spectrum data. Additionally, sophisticated evaluations of various types of ML classification models were conducted using k-foldcross-validation (k = 5), showing 99% prediction accuracy

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