• 대한안전경영과학회지
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• 제15권4호
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• pp.311-315
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• 2013

본 논문에서는 주성분 회귀법과 부분최소자승 회귀법을 비교하여 보여준다. 이 비교의 목적은 선형형태를 보유한 근적외선 분광 데이터의 분석에 사용할 수 있는 적합한 예측 방법을 찾기 위해서이다. 두 가지 데이터 마이닝 방법론인 주성분 회귀법과 부분최소자승 회귀법이 비교되어 질 것이다. 본 논문에서는 부분최소자승 회귀법은 주성분 회귀법과 비교했을 때 약간 나은 예측능력을 가진 결과를 보여준다. 주성분 회귀법에서 50개의 주성분이 모델을 생성하기 위해서 사용지만 부분최소자승 회귀법에서는 12개의 잠재요소가 사용되었다. 평균제곱오차가 예측능력을 측정하는 도구로 사용되었다. 본 논문의 근적외선 분광데이터 분석에 따르면 부분최소자승회귀법이 선형경향을 가진 데이터의 예측에 가장 적합한 모델로 판명되었다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.98-98
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• 2017

대부분의 가정과 요식업체, 식품가공업계에서 이용하고 있는 식용유지는 저장 및 가공과정 중에 산패가 빈번하게 일어나게 된다. 기존에는 유지 산패를 측정하기 위해 산가, 과산화물가 등을 측정하는 이화학적인 적정방법을 이용하였는데 실험자의 숙련도에 따라 결과의 오차가 발생할 수 있고, 반복실험으로 인한 시간과 비용이 많이 소모되는 등 여러 제약사항을 포함하고 있어 식용유지의 산패를 실시간 비파괴적으로 분석할 수 있는 기술의 개발에 많은 관심이 모아지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 식용유지의 저장조건에 따른 산패정도를 비파괴적으로 평가하기 위한 근적외선 분광분석과 인공신경망 분석기술을 개발하여 그 실효성을 평가하였다. 식물성 식용유지인 들기름을 특정 온도에서 일정한 시간동안 저장하면서 이화학적 적정방법을 통해 산가와 과산화물가를 측정하였으며 동일한 시료의 근적외선 투과스펙트럼을 획득하였다. 수집된 정보를 이용하여 유지 산패 예측 모델을 개발하기 위해 다변량 분석기법 (주성분 회귀분석, 최소자승 회귀분석과 인공신경망 분석)을 적용하였다. 분석 결과, 인공신경망 분석모델이 산가 ($R^2_{tra}:0.9037$, $R^2_{val}:0.8175$, $R^2_{test}:0.8555$)와 과산화물가 ($R^2_{tra}:0.9210$, $R^2_{val}:0.9341$, $R^2_{test}:0.8286$)의 예측 성능이 가장 우수한 것으로 확인되었다. 본 연구의 결과들은 농산물과 식품의 성분 측정뿐만 아니라 다른 산업분야에서도 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대되어진다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2017년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.457-458
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• 2017

본 연구에서는 과일 내부의 당도 및 산도 측정을 위하여 근적외선 파장 대역 광원을 활용한다. 이러한 근 적외선을 이용한 분광 분석 기술은 고품질 과일 생산을 통한 농가의 수익성 증가 및 내부 품질에 대한 소비자들의 신뢰성 향상에 크게 기여 할 수 있다.

• 우주기술과 응용
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• 제3권2호
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• pp.154-164
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• 2023

우주탐사에서 분광관측은 대상의 구성 성분과 물리적 특성을 이해하는 데 유용한 방법이다. 분광 자료 분석에는 여러 가지 방법이 있으며, 관측 대상과 파장대역에 따라 차이가 있다. 본 논문에서는 달 탐사에서 주로 적용하는 가시광-근적외선(visible & near-infrared, VNIR) 분광 자료 분석 방법에 대해 소개한다. 주요 분석 방법에는 가색상 비율(false color ratio) 영상 처리, 반사도 유형(reflectance pattern) 분석, 통합 대역 깊이(integrated band depth, IBD) 계산이 있으며, 분석 이전의 전처리로는 연속체 제거(continuum removal)가 있다. 이러한 분광 분석 방법들은 가시광-근적외선 영역에서 나타나는 달 표면의 광물 특성을 이해하는데 도움이 되며, 화성과 같은 다른 천체에도 적용할 수 있다.

• 청정기술
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• 제18권1호
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• pp.31-37
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• 2012

바이오매스가 가진 재생 가능성과 환경적인 장점으로 인해 바이오매스는 바이오에너지와 다른 제품의 주요 원료가 되었다. 바이오매스의 중요 성질을 예측하기 위해 분광학 데이터를 이용하는 연구를 포함한 많은 연구가 수행되었는데 근적외선 분광학은 빠르고 신뢰성 있는 결과를 저비용으로 제공하는 비파괴 방법이기 때문에 널리 사용되었다. 이 연구에서는 서로 다른 여섯가지의 목질계 바이오매스의 근적외선 스펙트럼 데이터를 기반으로 질량 손실 프로파일을 예측하는 다변량 통계기법을 개발하였으며, 상관없는 잡음을 제거하고 근적외선 데이터를 잘 설명하는 파장대역을 선택하기 위해 웨이블릿 분석이 사용되었다. 실제 근적외선 데이터를 가지고 개발된 방법을 예시하였는데 이 때 여러가지 예측모델이 예측 성능을 기준으로 평가되었고 적절한 근적외선 스펙트럼 전처리법의 장점 또한 설명되었다. 웨이블릿으로 압축된 근적외선 스펙트럼을 이용한 부분최소자승법 예측모델이 가장 좋은 성능을 보였으며 개발된 방법은 바이오매스의 빠른 분석에 쉽게 적용될 수 있음 또한 증명되었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.991-1000
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• 2021

비침습식 혈당 검출 기술 중 광학 기법은 생물학적 매체를 통과할 때 빛의 반사와 흡수 및 산란 특성을 이용하는 방법으로 통증이나 측정의 불편함을 감소시키고 감염 위험이 없어 혈당 검출 연구의 주요 흐름이 되고 있다. 이 중 근적외선 분광법은 혈당 분자와 유사한 흡수 기능을 공유하는 단백질과 산의 간섭들로 감지된 신호 분석 시 복잡성이 증가하는 단점이 있다. 본 연구에서는 근적외선의 피부 흡수로 발생할 수 있는 혈당검출 기능저하를 완화시키기 위해 다중 근적외선 대역의 비침습식 센서시스템을 설계하고 제작하였다. 제작한 시스템의 검증을 위해 혈액 조사를 실시하였으며, 혈액 내의 혈당 반응 정도를 스펙트럼 데이터로 수집하고, 데이터와 혈당과의 상관관계 관점에서 정량적으로 본 연구의 성과를 검증하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1353-1362
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• 2023

혈당 수치를 확인하기 위해 사용하는 채혈식 혈당 측정기의 불편함을 해소하기 위한 다양한 방법이 시도되고 있다. 본 논문에서는 근적외선 센서를 이용하여 획득한 스펙트럼 데이터로부터 머신러닝 기술을 사용하여 비침습적으로 혈당 수치를 추정하고자 하였다. 연구에 사용한 비침습식 혈당측정기는 가시광선을 포함하여 총 6개로 구성된 근적외선 발광부와 이를 수신하는 수광부를 가지는데, 손가락과 같은 인체의 특정 부위에 대한 스펙트럼 데이터를 수집하기 위해 만든 기기이다. 혈당 수치에 따라 유의미한 차이가 있는지를 검증하기 위해 머신 러닝 알고리즘들을 통해 혈당 수치 추정을 시도하였다. 수집한 데이터에 5가지 머신 러닝 알고리즘 기법을 적용하면서 다양한 하이퍼 파라미터를 조정한 결과, 서포트 벡터 회귀 알고리즘이 가장 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국식품과학회지
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• 제28권5호
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• pp.916-921
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• 1996

감자칩의 생산 공정에서 속슬렛 추출법에 의한 지방 함량의 측정은 측정 시간이 길어서 공정 제어에 이용하기에 적절하지 못하기 때문에, 근적외선 분광 분석법에 의한 감자칩의 지방 함량의 신속한 측정에 대한 연구를 수행하였다. 분쇄된 시료와 분쇄되지 않은 시료에 대한 스펙트럼과 지방 함량과의 상관 관계를 각각 분석하였고, 분석된 상관 관계를 토대로 하여 예측 모형을 개발하였으며, 개발된 예측 모형에 대해 검증하였다. 예측 모형의 개발에는 회귀 분석과 신경회로망 기법을 이용하였다. 분쇄된 시료에 대한 지방 함량의 예측 모형은 회귀모형과 신경 회로망 기법에 의해서, 결정 계수가 각각 093, 0.92, SEP는 각각 1.29%, 1.17%였다. 이와 같은 결과에 의해서, 근적외 분광 분석법에 의한 분쇄된 감자칩의 지방 함량의 예측 모형 개발이 가능하다고 판단되었다. 또한 SEP를 비교할 때, 회귀 모형보다는 신경 회로망 기법에 의한 예측 모형이 더 우수한 것으로 나타났다. 분쇄되지 않은 시료에 대한 흡광도와 지방 함량과의 상관 관계 분석 결과, 근적외 분광 분석법에 의한 지방 함량의 예측 모형의 개발은 적절하지 못하다고 판단되었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.121-125
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• 2009

농업과 환경분야에서 토양 상태를 신속하고 주기적으로 모니터링하는 것에 대한 관심이 높아지고 있다. 토양의 특성을 측정하는 기존의 화학분석 방식은 분석의 정밀도, 시료의 수, 분석항목 등에 따라 시간, 인력, 비용적 소모가 커진다. 최근에는 식품, 농업, 환경 분야에서 신속하고 비파괴적 분석 방법으로 가시 근적외선 분광학을 도입하고 있다. 가시 근적외선 영역(VNIR, 400-2400 nm)에는 다양한 물질의 고유한 흡수분광형태가 존재한다는 이론적 토대로부터 물질의 정성 정량적 분석이 가능하다고 알려져 있다. 본 연구에서는 VNIR 분광 스펙트럼으로부터 Al, organic carbon (OC), clay, silt, sand, CEC (Cation exchange capacity), CEC/clay 등의 토양 특성을 정량하고자 하였다. 농경지에서 채취한 94개 토양시료를 기존의 화학분석 방법으로 분석하고 실내에서 VNIR 스펙트럼을 측정하였다. 스펙트럼은 원시형태와, 1차, 2차 도함수로 변환된 형태 모두 partial least square regression (PLSR) 모델에 적용하였다. PLSR에 의한 토양특성 추정식은 RMSE, $R^2$, SDE, RPD 값을 이용하여 검증하였다. Al, OC, silt, sand 함량에 대해서는 통계적으로 유의한 수준의 추정값을 산출하였고, clay와 CEC/clay에 대해 추정한 값은 실측값과 약한 상관성을 나타내었다. 이러한 분광학적인 추정 기법은 영상을 이용한 정성 정량분석에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제28권8호
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• pp.628-635
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• 2017

의약품은 인간의 건강 및 생명과 밀접한 관련이 있기 때문에 증상에 맞는 의약품을 처방받아 복용하는 것은 매우 중요한 문제이다. 더욱이 세계적으로 위조 의약품이 증가하는 상황에서 정품 의약품들을 정확하게 분류하는 기술은 점점 중요해진다. 그러나 의약품을 제대로 분류할 수 있는 전문적인 지식을 갖춘 인력이 제한적이라는 측면에서 의약품을 자동적으로 분류하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 휴대용 분광기를 이용하여 의약품의 근적외선 및 가시광선 스펙트럼을 추출하고, Support Vector Machine(SVM) 기법을 이용하여 추출한 스펙트럼 데이터를 학습시켜 분류하는 방법을 제안하였다. 모의실험을 통해 근적외선과 가시광선 스펙트럼 데이터를 사용하여 6종의 의약품을 학습시키고 분류하였을 때 평균적으로 99.9 %의 정확도를 얻었다. 또한 본 논문에서는 위조 의약품 검출을 위한 2단계 SVM 분류 기법을 제안하였으며, 이를 통해 정품과 위조 의약품을 구분하는 정확도가 향상되고, 처리속도가 개선되는 것을 확인하였다.