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.
이 연구의 목적은 식품성분의 분석을 위한 신속간편법으로 근적외선 반사 분광분석을 이용함에 있어 흡광도에 영향을 미치는 시료의 물리적, 화학적 요인을 규명하고자 한다. 온도를 달리한 정육시료를 근적외선 파장 범위인 $1100{\sim}2500\;nm$에서 흡광도를 측정한 결과 온도가 상승함에 따라 흡광도가 대체로 증가하였다. 시료의 세절시간이 길어질수록 흡광도는 감소하였다. 정육, 육단백질, 지방 및 수분의 근적외선 스펙트럼에서 나타난 흡수띠는 분자내의 C-H, N-H, O-H 및 C=O 결합의 overtone과 combination 진동에 의한 것으로 확인되었다. 정육 구성성분 중 육단백질의 흡광도가 가장 낮았으며 지방은 1700 nm와 2300 nm 부근에서 특징적인 ${\cdot}CH_2{\cdot}$ 흡수띠를 보였고 1450 nm와 1930 nm에서 물분자에 의한 강한 흡수띠가 나타났다. 결과적으로 정육의 근적외선 스펙트럼의 흡광도는 함유된 수분과 지방에 의한 영향을 많이 받는 것으로 사료된다.
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.
실시간 온라인 석탄 성상분석은 효율적인 석탄 화력발전소 운영을 위해 반드시 필요한 기술이다. 온라인 석탄 성상분석 기술 개발을 위해 다변량 분석기법을 사용하여 확산 반사방식을 통해 얻은 석탄의 근적외선 스펙트럼과 석탄 성상(%)[수분, 회분, 휘발분, 고정탄소, 탄소, 수소, 질소, 산소, 황], 발열량(kcal/kg)간의 관계를 조사하였다. 현재 석탄 화력발전소에서 사용하는 40여종의 석탄에서 얻은 근적외선 스펙트럼을 전처리[2차 미분, MSC(multiplicative scatter correction)]를 통해 물리적 영향을 최소화하여 석탄 성상과의 관계를 PLS(partial least squares regression), PCA(principal component analysis)의 chemometrics 기법을 이용하여 정량 분석하였다. 분석 결과 본 기법을 통해 근적외선 스펙트럼으로 석탄 성상 중 회분, 질소 그리고 황을 제외한 나머지 성분에 대해 분석이 가능함을 확인할 수 있었다. 또한 PC(PLS component)의 값을 이용하여 석탄의 종류를 구별한 다음, 다변량 통계기법을 사용하여 정량 분석한 결과, 전체 석탄을 이용해서 정량 분석한 결과에 비해 비교적 좋은 결과를 얻었다. 수분, 발열량이 실시간으로 분석 가능하여 보다 효율적인 석탄 화력발전소 운영이 가능할 것으로 예상된다.
본 논문에서는 가시광 및 근적외선(VIS/NIR) 분광기술을 이용하여 혈란을 비파괴적으로 검출할 수 있는 측정방법을 개발하고자 하였다. 실험에 사용된 혈란 시료는 0.1 mL, 0.07 mL, 0.04 mL, 0.01 mL의 닭의 혈을 인공적으로 노른자 주변에 주입하여 제작하였다. 분석을 위해 사용된 스펙트럼 영역은 471 ~ 1154nm 이었으며, 스펙트럼 해상도는 1.5 nm이었다. 혈란 측정을 위한 두 개 광원의 각도는 30도이었으며 광원과 시료간 거리는 100 mm로 설정하였다. 또한 광원의 열로 인해 시료가 손상되지 않도록 측정을 위한 노출시간은 30 ms으로 설정하였다. 측정된 스펙트럼에 부분최소자승 분류방법(PLS-DA)을 적용하여 선별모델을 개발하였다. 개발된 모델들로 분석한 결과 혈란의 선별 정확도는 0.1 mL, 0.07 mL 0.04 mL, 0.01 mL 혈란 시료에 대해 각각 97.9%, 97.9%, 94.8%, 86.5% 이었다. 가시광 및 근적외선 스펙트럼 기술은 0.04 mL 이상의 혈점이 포함된 혈란을 비파괴적으로 선별 할 수 있는 가능성을 보여 주었다.
쌀의 기계적 식미치 측정용으로 최근 많이 사용되고 있는 도요 미도메타의 미도치를 근적외선 분광분석 기를 이용 신속 간편하게 측정할 수 있는지를 검토하고자 실험 하였던바 그 결과는 다음과 같다. 1. 수집된 브랜드 쌀의 도요 미도치는 최저 62.9, 최고 84.2까지의 비교적 넓은 범위를 보였으며, 샘플의 분포 양상도 정규분포에 가까웠다. 2. MPLS(Modified Partial Least Square) 방식에 의한 검량식 작성시 도요 미도치와 근적외선 스펙트럼 간 결정계수 $(R^2)$는 0.94, 표준오차(SEC)는 0.95정도로 비교적 높은 상관성을 보였다. 3. 검량식 검증 표준오차는 1.64, 검증시 상관정도는 0.81로서 근적외선 분광분석기로 도요 미도치를 비 파괴적으로 손쉽게 측정할 수 있는 가능성을 제시 할 수 있었다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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