摘要
과불화합물 및 폴리플루오로알킬물질(PFAS)은 전 세계적으로 지속성 신오염물질로 생태계와 인간 건강에 위험을 초래합니다. 정확한 함량 검출은 오염 방지에 필수적입니다. 고감도와 높은 특이성 덕분에 질량분석법이 PFAS 검출의 주류 기술이 되었지만, 단일 질량분석법은 복잡한 기질 간섭, 미지 물질 식별, 방대한 데이터 처리에 한계가 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기계학습 알고리즘을 질량분석 기술과 깊이 융합하여 기계학습 및 딥러닝 모델을 도입해 고차원 질량분석 데이터에 대한 특성 자동학습과 파편 스펙트럼 예측을 수행함으로써 PFAS 검출의 정확도와 효율성을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 본 논문은 질량분석법에서 PFAS 검출에 적용된 기계학습 알고리즘을 체계적으로 정리하고, 검출 성능 향상 원리와 구현 경로를 분석하며, 향후 적용 전망을 논의하여 PFAS 오염 연구와 관리에 방법론적 지원을 제공합니다.
关键词
PFAS; 질량분석; 기계학습; 딥러닝; 알고리즘
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