비지도 EELS-SI 군집화 (NMF → t-SNE → OPTICS)

전자 에너지 손실 스펙트럼 이미징(EELS-SI)을 위한 3단계 비지도 분석 파이프라인으로, Ryu et al., Ultramicroscopy (2021)에서 확립 및 검증되었다. 사전 물리 지식 입력이 불필요하다. CLAUDE.md §5의 가장 근접한 기존 관례에 따라 mechanism으로 분류되며(single-particle-EELS-tomography 및 Bragg-coherent-diffraction-imaging에 적용된 관례와 동일).

3단계 구성

1. NMF (비음수 행렬 분해): N×M 스펙트럼 행렬을 비음수 제약 조건 하에 랭크-R 로딩 벡터로 축소하여 "부분 기반(part-based)" 스펙트럼 성분을 산출한다.
2. t-SNE: R×M 계수 행렬을 가우시안 분포(원래 공간)와 Student-t 분포(사영 공간) 사이의 Kullback–Leibler 발산을 최소화함으로써 2D/3D로 매핑한다.
3. OPTICS: 밀도 기반 군집화를 수행하며, 도달 가능성 거리(reachability distance)를 저장하여 군집 수를 사전 설정하지 않고도 가변 밀도 군집을 처리한다.

적용 사례 (Ryu et al., Ultramicroscopy (2021) 수록)

• 432-helicoid-III의 저손실 EELS-SI: 스펙트럼 12,800개, 랭크-5 NMF, 퍼플렉시티-35 t-SNE 적용. 두 입자(D형 및 L형, 245 nm 스캔)로부터 형상 특이적 플라즈몬 군집을 ~1.8 eV 및 ~2.2 eV에서 분리(Fig. 4d, p. 5–6). 2.2 eV 군집(cluster 4)은 단일 NMF 로딩 벡터만으로는 검출 불가하며, NMF+t-SNE 조합이 있어야 분리된다(p. 6, §3.1).
• 비정질 탄소의 코어 손실 EELS-SI: 스펙트럼 2,234개, 랭크-3 NMF 적용, sp²/sp³ 공간 분포도 생성(Fig. 6, p. 7–8).

연관 관계

본 방법론은 single-particle-EELS-tomography의 1D 합성곱 오토인코더(1D-CAE) 기법 (Jo et al., ACS Nano (2024))에 대한 2021년 선행 연구로, 동일한 SNU MSE 김미영 연구그룹 내에서 동일한 432-helicoid-III 입자 클래스에 적용되었다 (Jinseok Ryu와 Jaeyeon Jo는 두 논문 모두의 공동 제1저자). 2024년 1D-CAE는 단층 촬영 수준의 분해 정밀도에서 NMF 단계를 대체하며—NMF/PCA/ICA가 혼재된 상태로 남기는 ~2.27 eV 플라즈몬 모드를 분리해낸다(참조: single-particle-EELS-tomography)—그러나 데이터 기반 군집화 개념의 검증은 Ryu 2021이 최초로 수행하였다.