Discriminant analysis using near infrared spectra derived from Korean Flue-cured(KF) and American Flue-cured(AF), and also Korean Burley(KB) and American Burley(AB) tobacco was done to classify flue-cured and burley tobacco as either grown in Korea or grown in the USA. Samples were scanned in the wavelength of 400 ~ 2500 nm by near infrared analyzer(NIRSystem Co., model 6500). The discrimination equations for flue-cured and burley tobacco were developed using partial least square 2 method in Infrasoft International NIRS 3 software package. KF samples used for the development of the discrimination equations were higher contents of total sugar, crude ash and chlorine, and higher value of leaf density and brightness, but lower contents of nicotine, total nitrogen and ether extracts, and higher value of redness than those of AF samples. KB samples were higher contents of nicotine, crude ash and chlorine, but lower contents of ether extracts and value of brightness than those of AB samples. On 3 dimensional graph drawn with 3 principal component scores calculated with 3 principal component from KF and KB sample spectra, KF sample spectra were significantly different from AF, and also KB sample spectra were significantly different from AB. The discrimination equations of flue-cured and burley were developed with 3 principal component, respectively. The discrimination equations for flue-cured and burley had a standard error of 0.03 and 0.04, and a R2 of 0.88 and 0.84, respectively. The tobacco samples used for the development of discrimination equation were perfectly classified as KF and AF by flue-cured discrimination equation, and also perfectly classified KB and AB by burley discrimination equation, respectively. The correct classification rates of KF and AF samples not used for the development of discrimination equations were 9S % (828 out of 869 samples) and 98 % (98 out of 100 samples) by flue-cured discrimination equations, and KB and AB samples were 94%(345 out of 368 samples) and 100%(42 out of 42 samples) by burley discrimination equations, respectively.
본 연구는 근적외선분광법을 이용하여 우리나라에서 재배되고 있는 목초류 중 외형적 특성이 유사한 이탈리안 라이그라스, 페레니얼 라이그라스와 톨 페스큐 종자의 초종판별 가능성을 검토하고자 수행되었다. 근적외선분광기를 이용하여 목초류 종자를 가시파장 대역대(680~1,099 nm), NIRS 파장 대역대(1,100-2,500 nm) 및 NIRS 전체 파장 대역대(680-2,500 nm)로 구분하여 스펙트라를 얻은 후 1차 미분과 8 nm gap으로 수 처리를 수행하였으며 부분최소자승(PLS) 회귀분석법을 통해 초종판별 검량식을 개발하고 판별 정확성을 검증하였다. 목초류의 초종판별 정확성은 가시파장대역에서 SECV 1.732, $R^2cv$ 0.96으로 가장 판별 정확성이 낮았으며 NIRS 전체 파장대역에서 SECV 1.182, $R^2cv$ 0.98로 가장 높은 판별 정확성을 나타내었다. 파장대역별 예측 정확성은 NIR 파장대역(1,100-2,500 nm)에서 교차검증오차(SECV) 1.319에서 예측 오차(SEP) 1.288로 낮아졌으며 가시영역대(680~1,099)는 SECV 1.732에서 SEP 1.749로 약간 높아졌다. Discrimination equation 분석법에 의한 NIRS 전체 파장대역별 목초류 초종의 판별 결과는 초종간에 판별 정확성의 차이가 크게 나타났으며 이탈리안 라이그라스의 'Hits'는 68%로 가장 낮았으며 페레니얼 라이그라스가 78%의 정확성으로 가장 높게 나타났다. 따라서 NIRS를 이용한 목초류 초종의 판별분석이 가능할 것으로 판단되었다.
본 연구는 근적외선분광법을 이용하여 국내에서 재배중인 수수×수단그라스 교잡종 품 판별 가능성을 검토하고자 수행되었다. 근적외선분광기를 이용하여 수수×수단그라스 교잡종 종자를 가시파장 대역대 (680 - 1,099 nm), NIRS 파장 대역대 (1,100 - 2,500 nm) 및 NIRS 전체 파장 대역대 (680 - 2,500 nm)로 구분하여 스펙트라를 얻은 후 1차 미분과 8 nm gap으로 수 처리를 수행하였으며 부분최소자승 (PLS) 회귀분석법을 통해 품종판별 검량식을 개발하고 판별 정확성을 검증하였다. 수수×수단그라스 교잡종품종 판별의 정확성은 NIR파장대역에서 SECV 8.44 그리고 R2CV 0.89로 가장 판별 정확성이 낮았으며 NIRS 전체 파장대역에서 SECV 7.88 그리고 R2CV 0.90로 가장 높은 판별 정확성을 나타내었다. 파장대역별 예측 정확성은 NIR 파장대역 (1,100 - 2,500 nm)이 가장 우수하였으며, 교차검증오차 (SECV) 8.44에서 예측오차 (SEP) 12.03로 높아졌으며 가시영역대 (680 - 1,099)는 SECV 8.23에서 SEP 12.51로 높아졌다. Discrimination equation 분석법에 의한 NIRS 전체 파장대역별 수수×수단그라스 교잡종 종자의 판별 결과는 품종간에 판별 정확성의 차이가 크게 나타났으며 1, 2, 4 그리고 8번 품종 (G-7, BMR Gold II, Honey chew and SX-17)에서는 100 %의 정확성으로 가장 높게 나타났다. 따라서 NIRS를 이용한 수수×수단그라스 교잡종 종자의 판별분석이 가능할 것으로 판단되었다.
본 연구는 폐금속광산인 복수광산 주변토양을 대상으로 X선형광분석법, X선회절분석법 및 휴대용 분광계를 이용하여 토양 내 광물조성을 확인하고 비소, 납, 아연, 구리, 카드뮴 등의 중금속오염 정도에 따른 분광특성을 고찰하였다. 그 결과 대조군 시료를 제외한 모든 시료에서 토양오염대책기준을 초과하였다. X선회절분석 결과 모든 토양시료에서 석영, 고령토 그리고 스멕타이트 군의 광물이 검출되었고 중금속은 점토광물에 흡착하여 존재함을 확인하였다. 분광분석을 통해 대조군시료와 중금속 오염시료의 분광곡선을 분석한 결과 토양 내 중금속 함량이 증가함에 따라 근적외선대역과 단파적외선의 단파장 영역에서 반사도가 감소함을 확인하였다. 또한 흡광깊이에 따른 오염도와의 상관성을 고려하여 본 결과 점토광물의 흡광특성인 2312 nm와 2380 nm에서 점토광물에 의한 중금속흡착에 따라 오염도가 높을수록 흡광깊이가 감소하는 특징을 보인다. 이는 분광학적 특성이 중금속의 오염도와 상당한 상관성이 있음을 지시한다.
Apple fruit grading is largely dependant on skin color degree. This work reports about the possibility of nondestructive assessment of apple fruit color using infrared(NIR) reflectance spectroscopy. NIR spectra of apple fruit were collected in wavelength range of 1100~2500nm using an InfraAlyzer 500C(Bran+Luebbe). Calibration as calculated by the standard analysis procedures MLR(multiple linear regression) and stepwise, was performed by allowing the IDAS software to select the best regression equations using raw spectra of sample. Color degree of apple skin was expressed as 2 factors, anthocyanin content by purification and a-value by colorimeter. A total of 90 fruits was used for the calibration set(54) and prediction set(36). For determining a-value, the calibration model composed 6 wavelengths(2076, 2120, 2276, 2488, 2072 and 1492nm) provided the highest accuracy : correlation coefficient is 0.913 and standard error of prediction is 4.94. But, the accuracy of prediction result for anthocyanin content determining was rather low(R of 0.761).
This experiment was carried out to determine non-destructively the hydrogen peroxide concentration of 3% antiseptic hydrogen peroxide solutions by portable near-infrared (NIR) system. Hydrogen peroxide standards were prepared ranging from 0 to 25.6 w/w% and the NIR spectra of hydrogen peroxide standard solutions were collected by using a quartz cell in 1 mm pathlength. We found the variation of absorbance band due to OH vibration of hydrogen peroxide depending on the concentration around 1400 nm in the second derivatives spectra. Partial least square regression (PLSR) and multilinear regression (MLR) were explored to develop a calibration model over the spectral range 1100-1720 nm. The model using PLSR was better than that using MLR. The calibration showed good results with a standard error of prediction (SEP) of 0.16%. In order to validate the developed calibration model, routine analyses were performed using commercial antiseptic hydrogen peroxide solutions. The hydrogen peroxide values from the NIR calibration model were compared with the values from a redox titration method. The NIR routine analyses results showed good correlation with those of the redox titration method. This study showed that the rapid and non-destructive determination of hydrogen peroxide in the antiseptic solution was successfully performed by portable NIR system without very harmful solvents.
Drying of granules for tablet formulation is one of the important unit operations. The loss on drying method is traditionally used for this purpose. However, it is a time-consuming method, requiring at least 1 h. Moreover, it is ineffective in monitoring the moisture content of granules during the drying process. In this study, online real-time monitoring of moisture content during the drying process was successfully performed using near-infrared (NIR) spectroscopy. NIR spectra were collected during 15 different drying batches for developing a reliable NIR spectroscopic method. Such a large number of batches were used to develop a more robust partial least squares (PLS) model. NIR spectra collected from 12 batches were used for developing the model that was validated by predicting the moisture content of the samples in the remaining 3 batches. The standard errors of predictions (SEPs) in the measurement of batch 1, batch 2, and batch 3 were 0.52%, 0.57%, and 0.56%, respectively. The online NIR spectroscopic method developed in this study was reliable and accurate in monitoring the moisture content during the drying process.
녹차 품질평가의 한 요인이 되는 색도 평가 시 기존 평가 방법인 육안평가 혹은 색차 분석에 의존하고 있는 현행 분석방법을 신속, 간편하며 재현성이 높고, 녹차 품질관련 기타 성분과 동시분석이 가능한 녹차 색차 분석용 NIRS 검량식을 작성한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 공시된 녹차 시료를 대상으로 색차계를 이용하여 색도 값(L, a, b)을 조사한 결과 검량식 작성용 시료는 L값이 평균 53.37($48.52{\sim}57.72$), a값이 평균 -7.55($-10.02{\sim}-4.63$), b 값이 평균 18.07($14.00{\sim}22.02$)을 나타내었고, 작성 검량식의 평가용으로 이용된 예견치 분석용 시료와 거의 동일한 범위를 나타내었다. 2. 녹차의 색차 분석용 NIRS 검량식을 검토한 결과 색차 중 명도에 해당하는 L 값은 원시 스펙트럼에 2차 미분(2nd derivative, 8 nm gap, 6 points smoothing, 1 point second smoothing)을 수행한 조건에서 $R^2$ = 0.936으로 가장 우수한 양상을 나타내었고, 적색에 해당되는 색차 a값과 황색에 해당하는 b값은 1차 미분(1st derivative, 4 nm gap, 4 points smoothing, 1 point second smoothing)조건에서 $R^2$가 각각 0.991 및 0.958로 가장 우수한 결과를 나타내었다. 3. 최적의 녹차 색차 분석용으로 작성된 각각의 NIRS 검량식을 미지시료에 적용하여 정확성을 평가한 결과 색도값 L, a 및 b의 결정계수는 각각 0.905, 0.986 및 0.931로 매우 높은 상관을 보였으며, 이들 검량식은 향후 NIRS를 이용한 녹차 관련 연구 및 녹차 산업현장에서 품질관리를 위한 효율적 분석방법으로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
신속간편법으로서 식품의 성분함량 측정에 이용되는 근적외 반사분광분석에서 문제가 되고 있는 시료의 균질도의 차이가 흡광도에 미치는 영향을 조사하고 흡광도로 나타난 수치를 수학적으로 처리함으로써 예측의 오차는 다음과 같이 감소하였다. 1. 세절도가 일정한 시료의 흡광도를 무변형, 1차 미분 및 2차 미분하여 calibration한 후 세절도가 다양한 시료의 성분을 예측한 결과 예측오차(standard error of prediction)는 수분함량에 있어서 1.478%, 0.658% 및 0.580%, 지방함량의 예측오차 0.949%, 0.637%, 및 0.527%이었으며 단백질 측정시 각각 0.514%, 0.493% 및 0.394%로 2차 미분의 예측오차가 모든 성분측정에서 가장 낮음을 알 수 있었다. 2. 세절도가 다양한 시료의 무변형, 1차 미분 및 2차 미분처리한 calibration을 이용하여 세절도가 다양한 시료의 성분을 예측한 결과 수분함량 예측오차는 각각 1.026%, 0.589% 및 0.568%, 지방함량 예측오차는 각각 0.828%, 0.639% 및 0.602% 이었으며 단백질함량 예측오차는 0.860%, 0.557% 및 0.399%로서 역시 2차 미분, 1차 미분, 무변형의 순으로 정확성이 높았다. 결과를 종합할 때 흡광도를 수학적으로 처리하여 calibration에 이용하므로서 calibration시료의 세절도에 관계없이 측정결과의 정확성은 높아졌다.
콩에 함유된 성분 중 가장 많은 양으로 존재하며, 인축의 주요 단백질 공급원으로 이용되고 있는 콩 단백질의 함량을 1립 비파괴 근적외 분광분석법을 이용하여 동일품종의 개체 내에서 콩이 달린 착협 위치에 따라, 또 콩에서 단백질 함량을 분석하기 위해 개체 내에서 분석시료를 취할 때 개체를 대표할 수 있는 최소 양을 실험적으로 검토한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 선녹콩 개체 내 단백질 함량은 정규분포를 보였으며, 개체 간에 단백질 함량의 차이가 인정되었다. 2. 콩의 착협 위치에 따른 단백질 함량은 지표면에 가까울수록 단백질 함량이 높았고, 콩 식물체의 윗부분으로 갈수록 단백질 함량이 낮아지는 경향을 나타내었다. 3. 콩에 함유된 단백질의 함량을 정량적으로 분석하기 위해 필요한 최소 시료량을 추정한 결과 최소 10립 이상 혹은 개체 내 총 종자량의 20% 이상을 취하면 개체를 대표하는 단백질 함량을 얻을 수 있는 것으로 조사되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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