• 공업화학
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• 제31권1호
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• pp.43-48
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• 2020

본 연구에서는 침전과 수열처리에 의해 나노입방체와 나노막대구조를 갖는 Fe₂O₃ 나노입자를 합성하였다. Fe₂O₃ 나노 입자 표면에 TiO₂가 20 nm 두께로 코팅된 Fe₂O₃/TiO₂ core-shell (CS) 복합재료를 합성하였다. Fe₂O₃/TiO₂ CS를 화학적 에칭과 열처리에 의해 Fe₂O₃/TiO₂ CS에서 Fe₂O₃/TiO₂ yolk-shell (YS) 형태의 복합재료를 제조하였다. FE-SEM, HR-TEM, XRD 분석을 통하여 Fe₂O₃와 Fe₂O₃/TiO₂ CS 및 Fe₂O₃/TiO₂ YS 안료의 물리적 특성을 측정하였다. 안료를 poly acrylate (PA) 수지에 혼합한 도료들의 일사반사율과 색상변화는 UV-Vis-NIR 분석으로 차열 온도는 실험실에서 제작한 차열 온도 측정기를 통해 측정하였다. Fe₂O₃/TiO₂ YS 적색 안료를 사용한 PA 도료는 우수한 근적외선 반사율을 보였으며, Fe₂O₃ 안료를 사용한 도료에 비해 차열 온도가 13 ℃ 감소하였다.

• 한국자원식물학회지
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• 제31권5호
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• pp.498-514
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• 2018

본 연구는 선행연구에서 개발된 근적외선 분광분석(NIRS) 예측모델을 활용하여 측정된 국내외 육성품종 벼 유전자원의 아밀로스 및 단백질 함량 자료를 통계처리 하여 자원의 지리적 특성과 함량에 대한 정확한 정보를 제공하기 위해 실시하였다. 정규분포분석 결과 육성품종 벼 자원의 단백질 평균은 8.0%였고, 찰벼 아밀로스 평균은 8.8%였고, 메벼 아밀로스 평균은 22.7%였다. 전체자원의 95%를 차지하는 자원들의 함량범위는 단백질의 경우 5.4-10.6%, 찰벼 아밀로스는 5.9-11.5%, 메벼 아밀로스는 16.9-28.5%였다. 자원의 다양성지수는 단백질의 경우 0.59, 찰벼 아밀로스는 0.81, 메벼 아밀로스는 0.64였다. ANOVA, DMRT 처리 자원 수는 중국 자원의 경우 1,542, 일본은 1,409, 한국은 413, 인도는 287자원이었다. 국가별 아밀로스 평균함량은 일본 자원의 경우 18.85%, 한국 자원은 19.99%, 중국 자원은 20.27%, 인도 자원은 25.46%였다. 단백질 평균함량은 한국 자원의 경우 7.23%, 일본 자원은 7.73%, 중국 자원은 8.01%, 인도 자원은 8.17%였다. ANOVA 분석결과 벼 유전자원의 아밀로스 및 단백질 함량은 국가별 차이가 있었고 1% 유의수준에서 차이가 인정되었다. DMRT 분석결과 국가별 아밀로스 함량은 일본, 중국과 한국, 인도의 세 집단으로 나눌 수 있었으며 각 집단 간 아밀로스 함량차이는 1% 유의수준에서 차이가 인정되었다. 단백질 함량의 경우 한국, 일본, 인도와 중국의 세 집단으로 나눌수 있었으며, 각 집단 간 단백질 함량차이는 1% 유의수준에서 차이가 인정되었다. 일본 자원은 가장 낮은 아밀로스 평균함량을 나타냈고, 한국 자원은 가장 낮은 단백질 평균함량을 나타냈다. 이에 비해 인도 자원은 가장 높은 아밀로스와 단백질 평균함량을 나타냈다. 이러한 지리적 분포에 따른 육성품종 벼 자원 간 함량 차이는 각 지역별 자원 선호도와 육종 방향이 반영된 결과라고 할 수 있다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제39권4호
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• pp.258-263
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• 2019

본 연구는 근적외선분광법을 이용한 수입 건초의 신속한 품질 평가를 위하여 2016년부터 2019년까지 전국 건초 수입상, TMR 회사와 축산 농가에서 화본과와 두과 수입 목건초 392점을 수집하여 수입 건초의 품질평가 NIR-DB를 구축하고 구축된 DB를 바탕으로 최적의 품질평가 검량식을 개발하고 검증하였다. 수집된 건초 시료는 근적외선 분광기를 이용하여 스펙트라를 측정한 후 측정된 스펙트라와 실험실 분석값간에 상관관계를 이용한 다변량회귀분석법을 통하여 검량식을 작성한 다음 각 성분별로 예측 정확성을 평가하였다. 수입건초의 수분함량 평가에 대한 예측 능력은 각각 SEC 0.50%(R²=0.92)와 SECV 0.61%(R²=0.87)로 나타났으며 ADF와 NDF 함량의 예측능력은 각각 SEC 0.56% (R²=0.98), SECV 0.65%(R²=0.97) 및 SEC 0.36%(R²=0.97), SECV 0.40%(R²=0.95)로 나타났다. 조단백질 함량은 각각 SEC 0.04%(R²=0.99)와 SECV 0.06%(R²=0.98)로 조사료의 사료가치 평가 성분 중 가장 우수한 예측능력을 나타내었으며 총가소화양분 (TDN)과 건초의 품질 등급인 상대사료가치 (RFV)의 예측 능력은 각각 SEC 0.44%(R²=0.98), SECV 0.51%(R²=0.96) 및 SEC 2.63% (R²=0.97), SECV 3.04%(R²=0.96)로 나타났다. 이상의 결과를 종합해보면 근적외선분광법을 이용하여 국내에 수입된 외국 건초의 수분함량과 각종 영양성분을 적은 오차범위에서 분석·평가가 가능하였다.

• 생물환경조절학회지
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• 제27권4호
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• pp.400-406
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• 2018

본 연구는 HPS (high-pressure sodium lamp, 고압나트륨등, 700W)와 PLS (Plasma Lighting System, 플라즈마등, 1,000W) 램프를 이용하여 겨울재배 오이의 보광재배 효과를 구명하고자, 양지붕형 유리온실 3동에 무보광을 대조구로 하여 오이('후레쉬' 품종)를 2015년 11월 2일에 정식하여 2016년 3월 15일까지 재배하였다. 보광은 2015년 11월 20일부터 2016년 3월 15일까지 약 4개월 동안 명기를 14시간/일(일몰 전 약 30분에 점등 개시)으로 정하여 실시하였고, 낮동안의 일사량이 $100W{\cdot}m^2$ 이하일 경우 자동으로 점등이 되도록 제어하였다. 분광투과특성은 PLS의 경우 광합성유효광(400-700nm)이 전반적으로 고르게 분포하나 HPS는 400-550nm 광량이 매우 적은 반면, 550-650nm 광원이 PLS보다 많이 분포되었다. 330-1,100nm 광은 HPS가 PLS에 비해 6% 많았고 UV와 적색광은 비슷하였다. 광합성유효광(400-700nm)은 HPS에 비해 PLS가 12.6% 많았고, 근적외선(700-1,100nm)은 HPS에 비해 PLS가 12.6% 적었으며, R/FR은 HPS가 높았다. 오이의 초장, 엽수, 마디수, 건물중 등의 생육은 무보광에 비해 두 보광등에서 비슷한 수준으로 높았다. 광합성능력은 두 광원 간에 유의적인 차이가 없었다. 오이의 주당 과실 개수(무게)는 무보광 21.2개(2.9kg)에 비해 PLS가 38.7개(5.5kg), HPS가 40.4개(5.6kg)로 1.8~1.9배 많았다. 보광등의 설치비와 전기에너지 비용을 고려하여 오이 보광재배의 경제성을 분석한 결과, PLS와 HPS 보광등은 각각 37%와 62%의 소득증대효과가 있었다.

• 한국작물학회지
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• 제64권4호
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• pp.353-365
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• 2019

본 연구는 근적외선 분광분석기(NIRS) 예측모델을 설정하여 유전자원 대량분석 체계를 확립하고 그에 따른 국내 외 밀 자원의 단백질 함량에 관한 기초 정보를 제공하고자 하였다. 1. 농업유전자원센터에 보유하고 있는 20,000여 자원 중 1,798자원을 검량 자원으로 선발하였다. 검량자원의 NIR 스펙트럼을 측정하였고, 단백질 함량 습식분석 데이터 입력 등 일련의 통계적 처리 과정을 거쳐 NIRS 예측모델을 설정했다. 검량 자원의 다양성 지수는 0.80이었고, 습식 분석법에 의한 단백질 평균은 13.2%, 함량 구간은 7.0-20.8%였다. 최적화된 NIRS 모델의 R², SEC, Slope은 0.997, 0.132, 1.000이었다. 300자원을 사용하여 외부 검정 과정을 실시하였고 R², SEP, Slope은 0.994, 0.191, 1.013이었다. 최적화된 NIRS 모델과 외부검정 결과의 통계치가 상호 유사하였고, 1에 가까운 R²와 Slope 값, 낮은 SEC와 SEP 값을 볼 때 본 연구에서 설정한 NIRS 모델은 습식 분석법을 대체하여 밀 자원의 단백질 함량 분석에 적용 가능할 것으로 판단되었다. 2. 국내외 수집된 밀 6,794자원의 NIRS 단백질 함량 측정값을 정규분포로 작성하여 특성을 파악했다. 자원의 다양성 지수는 0.79, 단백질 평균은 12.1%, 전체 자원의 임의구간 42.1% 단백질 함량자원 범위는 10-13%이었으며, 68.0%를 차지하는 자원들의 단백질 함량 범위는 9.5-14.7%였다. 3. 전체 6,794자원의 품종 집단 구성은 육성계통 3,128자원, 재래종 2,705자원, 육성품종 961자원이었다. 육성계통 자원의 다양성 지수는 0.80, 단백질 평균은 11.8%, 전체 자원의 68%를 차지하는 자원들의 함량 범위는 9.2-14.5%였다. 재래종 자원의 다양성 지수는 0.76, 단백질 평균은 12.1%, 전체 자원의 68.0%를 차지하는 자원들의 함량 범위는 9.8-14.4%였다. 육성품종 자원의 다양성 지수는 0.80, 단백질 평균은 12.8%, 전체 자원의 68.0%를 차지하는 자원들의 함량 범위는 10.2-15.4%였다. 재래종 자원은 가장 낮은 다양성 지수를 나타냈고, 육성계통과 육성품종은 동일한 다양성 지수를 나타냈다. 육성계통은 가장 낮은 단백질 평균을 나타냈고, 육성품종은 가장 높은 단백질 평균을 나타냈다.

• 한국토양비료학회지
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• 제43권6호
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• pp.968-974
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• 2010

본 연구에서는 토양의 가시 근적외선 스펙트럼의 피크중첩에 의한 분석오차를 감소시킴으로써 토양유기물 추정의 정확도 향상을 위해 이산 웨이블릿 변환 (DWT) 신호처리기법의 적용을 검토하고 공간정보모델링을 통해 토양유기물의 분포도를 작성하고자 하였다. 토양유기물 함량에 따른 스펙트럼의 정량적 변화의 강조를 위해 Continuum 제거, 도함수 변환과 함께 Haar, Daubechies DWT 변환된 스펙트럼을 PLSR 모델에 대입하여 산출한 토양유기물 추정식들은 거의 비슷한 결과를 도출하였고 $R^2$ > 0.6, RPD > 1.5 의 '대략적인' 추정 결과를 보였다. 잡음을 줄이고 신호값을 향상시키기 위해 이산 웨이블렛 변환을 적용한 결과에서 오히려 약간 낮은 성능을 나타내었는데 성긴 근사값 (Coarser approximation) 스펙트럼으로 변환되어 추정식의 유의성이 낮아졌을 가능성이 있다. 따라서 토양의 분광스펙트럼에 더 적합한 이산 웨이블렛 필터와 수준 등의 DWT 조건을 찾고 적용함으로써 추정식의 유의성을 향상시킬 수 있을 것으로 본다. 또한, 유기물에 의한 에너지의 흡수, 반사를 일으키는 주요 파장대의 상관성을 분석하여 선택적으로 해당 영역의 스펙트럼이나 파라미터 값을 산출하여 추정모델에 적용하는 시도도 필요할 것으로 사료된다. 이러한 토양유기물의 추정값과 실측값을 이용해 구역 크리깅을 수행하여 분포지도를 작성하였다. 토양 샘플의 유기물 분석값은 평균값을 중심으로 정규분포를 나타내었는데 크리깅 지도에서도 전반적으로 유사한 패턴의 값이 분포하였다. 추정값을 이용한 크리깅 결과도 실측값을 이용한 분포지도와 유사한 공간적 패턴을 나타내었다. 지도의 우하단부와 중앙 부분에서 실측값 분포보다 추정값 분포지도에서 약간 더 높은 경향을 보였는데 이는 토양 유기물의 추정치와 실측치 간의 오차에 의한 것으로 판단된다. 분광 스펙트럼을 이용한 추정 모델은 정확도 제고가 필요한 단계이나 신속성, 용이성 면에 있어서 토양 특성에 대해 광역 단위에서 다량의 시료 분석에 유용할 것으로 보이고, 또한 지역, 세계 규모의 디지털 토양 매핑, 토양 분류 및 원격탐사 자료와의 연계 분석에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1559-1572
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• 2021

다중분광카메라의 기술 개발로 인해 구조적 특성뿐만 아니라 생화학적, 생리적 특성을 가지는 식생지수를 다양한 공간 규모에서 활용할 수 있게 되었다. 이에 본 연구는 스트레스를 받은 노지작물을 대상으로 지상 초분광계 및 무인기 영상 기반 구조적, 생화학적, 생리적 계열의 식생지수 반응을 평가하였다. 마늘을 대상으로 서로 다른 생육시기에 고농도의 제초제를 살포하여 약해 처리하였으며, 정상 생육에 비해 지상부 건물중이 46.9~84.5% 감소하는 등 큰 피해가 나타났다. 제초제를 살포한 처리구에서 근적외선 분광반사도 값은 꾸준하게 감소하였으며, 구조적 식생지수에서 작물의 약해 피해가 명확하게 표현되었다. 생화학적 식생지수의 경우 일부 지수를 제외하고는 작물의 피해 상태를 표현하였으나 생리적 식생지수는 잎이 고사하고 드러나는 멀칭비닐의 영향으로 약해 피해를 해석하기에 어려움이 있었다. 제초제 살포 후 서로 다른 공간 규모에서 관측된 식생지수의 감소율 차이는 구조적 식생지수의 경우 평균적으로 2.3%로 나타났으며, 정규화 식생지수의 경우 1.3~4.1%의 분포를 보였다. 비록 생리적 식생지수가 작물 스트레스에 민감하다고 알려졌지만, 노지작물의 경우 작물 스트레스 종류와 재배 환경에 따라 적합한 식생지수를 활용하여야 한다는 것, 공간 규모에 따른 오차를 최소화하기 위해서는 정규화 식생지수를 활용해야 한다는 것을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.1029-1042
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• 2021

차세대 중형위성 사업의 일환으로 농지 및 산림에서의 원격 탐사를 위하여 농림위성 (차세대 중형위성 4호)이 발사 예정에 있다. 위성 영상에서 식생의 정량적인 정보를 얻기 위해서는 대기보정을 통한 지표 반사도 취득이 선행되어야 하므로 농림위성을 위한 대기보정 기술 개발은 불가피할 것으로 생각된다. 특히 대기에서의 흡수와 산란 특성은 파장에 따라 다르게 나타나므로 농림위성 파장 영역을 고려한 대기보정 파라미터 민감도 분석이 필요하다. 또한, 농림위성은 5개 채널(Blue, Green, Red, Red edge, Near-infrared)을 보유하고있어 대기보정 주요 파라미터인 AOD (Aerosol optical depth)와 WV (Water vapor)를 직접 산출하기 어려우므로 이를 외부에서 제공할 수 있는 방안을 마련할 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 농림위성과 유사한 사양을 가진 Sentinel-2 위성 영상을 이용하여 주요 파라미터인 AOD, WV, O₃ 민감도 분석을 수행하고, 파라미터 제공을 위해 천리안 2A (GK2A; GEO-KOMPSAT-2A) 정지궤도 복합위성의 산출물을 이용하여 대기보정 파라미터로서의 활용 가능성을 살펴보았다. 민감도 분석 결과는 AOD가 가장 중요한 파라미터임을 보여주었으며, 근적외선 채널보다는 가시광 채널에서 더 큰 민감도를 가지는 것으로 나타났다. 특히 Blue 채널에서 AOD의 20%의 변화는 지표 반사도에서 약 100%의 오차율을 야기하므로 정확한 지표 반사도 취득을 위해서는 높은 신뢰성을 가진 AOD가 필요할 것으로 생각된다. GK2A AOD 산출물을 이용한 대기보정 결과는 토지피복별 분류 가능성을 이용하여 Sentienl-2 L2A 자료와 비교한 결과, 두 모델별 분류 가능성은 유사하였으나, 파장대가 짧은 영역일수록 GK2A AOD 산출물을 적용한 대기보정 결과가 Sentinel-2 L2A보다 높게 나타났다. 이를 통해 GK2A에서 제공되는 산출물이 향후 농림위성 대기보정 파라미터로서 충분히 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 추후 농림위성 발사 후 대기보정에 참고 자료로서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_2호
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• pp.1165-1178
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• 2018

남극 빙붕의 붕괴 및 흐름속도의 변화는 빙상에 대한 지지력을 약화시킬 수 있어 해수면 상승에 잠재적인 원인이 될 수 있다. 이 연구에서는 2016년 4월 대규모 붕괴가 발생한 동남극 난센 빙붕에 대해 Landsat-7 Enhanced Thematic Mapper Plus(ETM+) 및 Landsat-8 Operational Land Imager(OLI) 영상을 이용하여 2000년부터 2017년까지의 연간 흐름속도 변화를 분석하였다. 흐름속도 산출을 위해 Landsat의 청색, 녹색, 적색, 근적외선, 전정색 및 첫 번째 주성분 영상 등 총 6개 영상에 orientation correlation 기법을 적용하고, 각각의 변위 산출 결과를 융합하는 다중분광 영상정합 기법을 사용하였다. Landsat 다중분광 영상정합은 난센 빙붕에서 전정색 단일 밴드 영상정합을 사용하는 경우보다 최소 14% 더 넓은 영역에 대해 신뢰할 수 있는 흐름속도를 산출하였고, Global Positioning System(GPS)로 관측된 흐름속도와 비교한 결과 ${\pm}2.1m\;a^{-1}$의 매우 작은 오차를 가지는 것으로 분석되었다. 난센 빙붕에서 2000-2017년 사이에 가장 급격한 흐름속도 증가를 나타낸 곳은 Drygalski 빙하설과 인접한 영역이었으며, 빙붕의 중앙 유선을 따라 측정된 흐름속도는 빙붕 전면(ice front)에 rift가 발달하기 전인 2010년까지 거의 변화가 없었다(${\sim}228m\;a^{-1}$). Rift가 발달하기 시작한 2011-2012년에 rift 상류에서 흐름속도의 가속화가 관측되었으나(${\sim}255m\;a^{-1}$), 이는 2010년에 비해 약 11% 빨라진 것에 불과하였다. 난센 빙붕의 rift가 완전히 발달한 2014년부터 rift 상류의 흐름속도는 다소 감소한 상태(${\sim}225m\;a^{-1}$)로 안정화 되었다. 이는 rift의 발달 및 빙붕 전면의 붕괴가 난센 빙붕의 흐름속도에 거의 영향을 주지 않았음을 의미한다.

• 한국작물학회지
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• 제64권2호
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• pp.70-88
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• 2019

본 연구는 선행연구에서 개발된 근적외선 분광분석(NIRS) 예측모델을 활용하여 측정된 국내외 재래종 메벼 유전자원의 아밀로스 및 단백질 함량 자료를 통계처리 하여 자원의 지리적 특성과 성분 함량에 대한 정확한 정보를 제공하기 위해 실시하였다. 1. 정규분포분석 결과 메벼 유전자원의 아밀로스 평균은 22.0%였고, 단백질 평균은 8.2%였으며 전체 자원의 95%를 차지하는 자원들의 함량범위는 아밀로스의 경우 15.0-28.9%, 단백질은 5.4-10.9%였다. 자원의 다양성지수는 아밀로스의 경우 0.81, 단백질은 0.50이었다. 2. ANOVA, DMRT에 사용된 자원 수는 한국 자원의 경우 1,032, 북한은 994, 일본은 800, 중국은 528자원이었다. 국가별 아밀로스 평균함량은 중국 자원의 경우 23.34%, 한국 자원은 21.55%, 일본 자원은 21.45%, 북한 자원은 20.48%였다. 단백질 평균함량은 중국 자원의 경우 9.02%, 일본 자원은 8.06%, 북한 자원은 8.04%, 한국 자원은 7.99%였다. ANOVA 결과 벼 유전자원의 아밀로스 및 단백질 함량은 국가별 차이가 있었고 1% 유의수준에서 차이가 인정되었다. 3. DMRT 결과 국가별 아밀로스 함량은 한국과 일본, 북한, 중국의 세 집단으로 나눌 수 있었으며 각 집단 간 아밀로스 함량차이는 1% 유의수준에서 차이가 인정되었다. 단백질 함량의 경우 한국, 일본, 북한과 중국의 두 집단으로 나눌 수 있었으며 각 집단 간 단백질 함량차이는 1% 유의수준에서 차이가 인정되었다. 북한 자원은 가장 낮은 아밀로스 평균함량을 나타냈고, 한국 자원은 가장 낮은 단백질 평균함량을 나타냈다. 이에 비해 중국 자원은 가장 높은 아밀로스와 단백질 평균함량을 나타냈다. 이러한 지리적 분포에 따른 벼 자원 간 함량차이는 각 지역별 자원 선호도와 품종 특성이 반영된 결과라고 할 수 있다.