• 분석과학
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• 제10권2호
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• pp.139-145
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• 1997

합성 윤활기유로 사용되고 있는 알킬벤젠들 중에 단일, 그리고 이중치환된 알킬벤젠의 양과 알킬사슬에 존재하는 탄소원자의 수를 $^{13}C$-NMR, 근적외선 및 UV-Vis 분광법으로 분석하였다. 또한 엔진윤활유에 포함되어 있는 직선형 긴 사슬 알킬벤젠을 적외선분광법으로 분석하였다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제31권4호
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• pp.409-414
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• 2011

본 연구는 춘파용 사초의 사료가치를 신속하고 정확하게 측정할 수 있는 습식분석의 대안을 모색하기 위하여 수행하였다. 근적외선분광 분석법을 이용한 사초의 분석 가능성을 타진하기 위해 2009년에 생산된 사초 175점을 시료로 사용하였다. 시료는 이탈리안 라이그라스와 보리, 그리고 완두를 혼파한 것으로 NIR System으로 400~2,400nm 사이의 파장을 얻었다. 그리고 수분, 조단백질, 조회분, NDF, ADF를 분석한 다음, 파장과 습식분석치를 이용하여 중회귀식을 만들어 미지의 시료를 분석할 수 있는가를 검증하였다. 근적외선 분석법의 중요한 지표는 결정계수 $r^2$와 표준오차이며, 본 실험의 결과에서 검량식의 $r^2$는 수분, CP (crude protein), CA (crude Ash), ADF(acid detergent fiber), NDF (neutral detergent fiber)에서 각각 0.65, 0.97, 0.93, 0.99, 0.97을 보여주었다. 검증식은 그 값이 0.15, 0.94, 0.96, 0.98, 0.98이었다. 본 실험 결과, 근적외선 분광법을 이용한 춘계 파종 조사료의 품질 예측이 가능하며, 수분을 제외한 모든 성분에서 이 방법의 가능성을 보여주었다. 정확도를 높이기 위해서는 대표적인 시료가 검량식개발에 사용되어야 할 것으로 사료되었다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제43권6호
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• pp.701-713
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• 2015

소나무와 금강송의 수종 분류를 위해 근적외선(NIR) 분광법과 주성분분석(PCA) 및 부분최소자승법 판별분석(PLS-DA)을 결합하여 수종 분류 모델을 설계하였다. 측정된 모든 NIR 스펙트럼을 이용하여 PCA를 실시한 결과 소나무와 금강송의 수종 분류는 불가능하였다. 그러나 2차 미분된 스펙트럼을 이용하여 시험편의 단면과 심 변재 구분에 따른 수종 분류에서는 변재부에서 수종 분류가 가능하였으며, 특히 방사단면의 변재에서는 명확하게 수종이 분류되었다. 그리고 개발된 PLS-DA 예측 모델을 통해 명확한 수종 분류가 가능하였다. 2차 미분으로 전처리된 스펙트럼을 이용하였을 때 가장 좋은 분류 결과 얻을 수 있었다. 2차 미분 스펙트럼을 이용한 예측 모델은 100%의 분류 정확도를 나타내었으며, 예측 모델의 $R_p{^2}$ 값은 0.86, RMSEP는 0.38로 나타났다. 전처리하지 않은 스펙트럼과 2차 미분 스펙트럼을 이용한 예측 모델의 신뢰도는 유사하였다. 근적외선 분광법과 부분최소자승법 판별분석을 결합한 수종 분류 모델은 소나무와 금강송의 분류에 적합하였다.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2008년도 동계학술발표회 논문집
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• pp.455-456
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• 2008

근적외선 분광법(Near-infrared spectroscopy, NIRS)은 대뇌피질에서의 혈류변화(oxy-, deoxyhemoglobin의 농도변화)를 비침습적으로 측정할 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 향후 뇌-컴퓨터 접속기술(Brain computer interface)에 적용하기위한 초기 연구단계로, 쥐의 수염을 자극시 활성화되는 대뇌수염피질 영역에서의 혈류변화 및 전기신호를 동시에 측정하고 두 신호의 패턴을 분석한다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제22권3호
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• pp.333-342
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• 1997

The objective of this research was to develop model equations for measuring rice milling ratio by using visible / HIR spectroscopy. Twelve kinds of brown rice(n = 149) were milled to obtain various milling ratio ranged from 86% to 94%. Visible/NIR spectra were collected with a spectrophotometer with sample transport module. The reflectance and transmission spectra were measured in the range of 400~2, 500nm and 600~1, 400nm, respectively, with 2 nm intervals. Multiple linear regression(MLR), Partial least square (PLS), and Artificial neural network(ANN) were used to develop models. Model developed with reflectance spectra showed better prediction results then those with transmission spectra. The MLR model with six-wavelength obtained from first derivative spectra gave to the best results for measuring the rice milling ratio(SEP = 0.535, , $r^2$ = 0.980). The PLS model(SEP = 0.604, $r^2$= 0.976) and ANN model(SEP = 0.566, $r^2$= 0.978) also can be used to determine the rice milling ratio effectively.

• 한국축산식품학회지
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• 제31권1호
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• pp.115-121
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• 2011

본 연구에서는 유통현장에서 실시간으로 쇠고기 신선도를 측정하기 위해 가시광선-근적외선 반사 스펙트럼을 이용하여 쇠고기 신선도에 영향을 미치는 인자와 설정된 저장기간에 대하여 예측 모델을 개발하고 검증하였다. 쇠고기 시료는 총 216개를 사용하였으며 0-14일의 기간 동안 2일 간격으로 가시광선-근적외선 반사 스펙트럼을 측정한 후, 쇠고기의 신선도에 영향을 미치는 인자인 총균수, pH, VBN, TMA, TBA값을 공인된 방법을 이용하여 측정하였다. 예측모델은 다중회귀분석 방법과 최적 변수 선택이 가능한 stepwise 방법을 이용하여 개발하였으며, 예측모델의 선정은 결정계수, 오차, RPD를 이용하였다. 예측모델의 검증은 미지의 시료를 이용하였으며 그 결과 결정계수, 오차, RPD는 총균수에서 각각 0.74, 0.64, 2.75 Log CFU/$cm^2$, VBN은 각각 0.73, 1.45, 2.00 mg%, TMA는 각각 0.70, 0.19, 2.58 mg%, TBA값은 각각 0.73, 0.13, 2.77 mg MA/kg로 비교적 안정된 예측성능을 보여 주었다. 저장기간에 따른 예측모델의 검증결과는 결정계수, 오차, RPD가 각각 0.77, 1.94일, 2.53으로 실험 시 저장기간이 2일 간격인 점을 고려할 때, 비교적 높은 정밀도를 보이고 있음을 알 수 있다. pH의 예측성능은 결정계수, 오차, RPD가 각각 0.43, 0.10, 1.10로 다른 신선도 인자에 비해 낮은 결과를 보여 주었다. 본 연구에서는 가시광선-근적외선 분광분석법을 이용하여 쇠고기 신선도의 비파괴 평가에 대한 가능성을 제시하였으나 유통현장에서 적용을 위해서는 보다 많은 시료의 확보를 통한 예측모델의 신뢰성 향상과 stepwise방법으로 선정된 파장 영역을 기본으로 하는 부분최소자승법, 인공지능 등의 다양한 알고리즘의 적용을 통한 성능개선이 필요할 것으로 판단된다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.87-87
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• 2017

농산물의 품질 및 성분을 측정하는데 있어 기존의 화학적 분석 방식은 정밀도가 높으나 측정에 소요되는 시간과 비용이 많이 들어, 현장 적용하기에는 한계가 있다. 일반적으로 근적외선 분광 분석(Near Infra Red Spectroscopy, NIRS) 방법은 가공 과정에 따라 빠르게 변화되는 단백질 조성 및 수분함량 측정 등에 이용되고 있다. 분석에 소요 시간이 많이 걸리는 켈달법(Kjeldahi method)에 비해 NIR 분광 분석을 통한 보정으로 연속적인 모니터링이 가능하다. 본 연구에서 사용된 시료를 고정시키기 위한 프레임을 제작한 후 NIR센서와 광원인 LED의 각도를 고정시키고 측정 대상체인 사절된 감자 크기에 따라 시료를 고정시킬 수 있는 프레임을 반사면에 위치시켰다. 확산 반사법을 이용하여 프레임에 씨감자 시료를 고정 시킨 후 백색 LED를 이용하여 감자 표면에 빛을 반사시켜 3일 동안 12시간 마다 해당 시료들(열처리, 비누용액 침지, 생감자)의 스펙트럼을 측정하였다. 해당 시료들은 측정 기간 동안 저온상태($4^{\circ}C$)와 실온상태($20^{\circ}C$)에서 보관되었다. 실험 결과는 파장대 145nm에서 저온상태에서 보관된 생감자는 시간경과에 따른 흡광도의 결정 계수값($r^2$)은 0.98 이었다. 이는 감자가 저온에서 생감자의 상태 변화가 일어나고 있다는 것을 의미하고 파장대 145nm에서 시간에 따른 저온상태에서 보관한 감자의 상태 변화 예측이 가능함을 의미한다. 비누용액에 침지시킨 후 실온에 보관한 감자는 시간이 경과함에 따라 파장이 증가함에 따라 흡광도가 증가하였다. 이는 감자에 들어있는 Polyphenol Oxidase 함량 변화로 갈변 현상이 일어난 것을 알 수 있다. 또한 실온에서 보관한 생감자도 시간 경과에 따라 갈변 현상이 일어났지만 용액에 침지시킨 감자보다는 갈변 현상이 36시간 이후로 발견되었다. 열처리 후 실온에서 보관한 감자의 경우에는 갈변현상이 나타나지 않았다. 저온상태에서 보관한 감자시료들 모두 갈변형상이 나타나지 않았지만, 24시간이 지난 후 용액에 침지시킨 감자는 갈변 현상이 발생되었다. 생감자와 열처리한 감자는 시간 경과에 따른 갈변현상이 일어나지 않았으므로, 감자의 갈변현상은 감자의 표면 처리 방법에 국한되지 않고 온도에 영향을 더 많이 받는다는 것을 나타내고 있다. 본 연구는 향후 감자의 품질 및 성분 측정에서 간편하게 사용될 수 있는 감자의 품질 계측 기술에 기여할 것으로 판단된다.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2007년도 하계학술발표회 논문집
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• pp.79-80
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• 2007

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2016년도 제50회 동계 정기학술대회 초록집
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• pp.191-191
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• 2016

대기압 저온 Ar 플라즈마 제트에서 발생되는 플라즈마에 대해 연구하였다. 플라즈마 제트의 본체는 주사기 바늘, 유리관 그리고 테프론 튜브로 구성되어 있다. 바늘의 앞부분은 유리관에 삽입되어 있으며 바늘의 뒷부분은 테프론 튜브와 연결되어 있다. 주사기 바늘에는 수십 kHz의 사인파를 발생시키는 DC-AC 인버터로 수 kV의 고전압을 인가해준다. 기체는 테프론 튜브를 통해 바늘의 안쪽으로 흐른다. 사용 기체는 Ar이며 유량은 3 lpm이다. 주사기 바늘형 전극의 내경은 1.3 mm, 외경은 1.8 mm, 총 길이는 39.0 mm이며 재질은 스테인레스강이다. 유리관의 내경은 2.0 mm, 외경은 2.4 mm, 총 길이는 80.0 mm이다. 자외선-근적외선 분광계를 이용하여 대기압 저온 Ar 플라즈마 제트에서 발생된 플라즈마의 분광 분석을 하였다. 플라즈마 제트에서 발생되는 플라즈마의 휘도는 대략 $10{\sim}30cd/m^2$이다. 플라즈마의 측정 위치, 플라즈마 제트의 입력 전압과 입력 전류, 기체 종류 등의 변수에 따른 분광 실험을 하였으며 이를 통해 얻은 분광 데이터를 일반적인 볼츠만 기울기법에 대입하여 플라즈마의 들뜸 온도를 측정하였다. 또한 Ar 플라즈마 제트의 분광 데이터를 수정된 볼츠만 기울기법에 대입하여 플라즈마의 전자 온도를 측정하였다. 이는 바이오-의료용 플라즈마 및 플라즈마 공정 등의 다양한 응용 분야에서 유용하게 활용할 수 있을 것이다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제23권1호
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• pp.49-56
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• 1998

The objectives of this study were to develop models to predict the contents of moisture and protein of single kernel of brown rice based on visible/NIR (near-infrared) spectroscopic technique. The reflectance spectra of rice were obtained in the range of the wavelength 400 to 2,500 nm with 2 nm intervals. Multiple linear regression(MLR) and partial least squares (PLS) were used to develop the models. The MLR model using the first derivative spectra(10 nm of gap) with Standard Normal Variate and Detrending (SNV and Drt.) preprocessing showed the best results to predict moisture content of the sin린e kernel brown rice. To predict the protein content of a single kernel of brown ricer the PLS model used the raw spectra with multiplicative scatter correction(MSC) preprocessing over the wavelength of 1,100~1,500 nm.