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.
기존의 노화도 측정법은 분석시간이 오래 걸리고 노동력이 많이 드는 단점이 있어 이를 개선하기 위해 신속 간편하고 비파괴적인 근적외선 분광분석법(NIR)을 노화도측정에 적용하였다. 밥을 $4^{\circ}C$에서 저장하면서 6시간 간격으로 시료를 채취한 후 동결 건조하여 분말화 한 것을 시료로 하여, 각기 다른 노화($0.0%{\sim}47.1%$)를 나타내는 시료들의 노화도를 NIR을 이용하여 추정하였다. 표준분석법으로는 기존의 분석방법인 glucoamylase를 이용한 효소적 방법에 의해 호화도를 측정하여 이로부터 노화도를 산출하였다. 일정 수분함량인 각 시료의 2차 미분 스펙트럼으로 부터 노화에 의한 흡수(吸收)띠의 변이는 1360, 1434, 1528, 1700, 1780, 1928. 2100, 2284, 2320 nm 영역에서 관찰되었다. 수분함량 5% 이하의 분말시료 32개를 사용하여 이의 2차 미분 스펙트럼으로 부터 노화도를 추정하기 위한 검량식을 구하였으며, 이때 상관계수는 0.9753, SEC는 3.64% 및 SEP는 3.91%를 나타내어 노화도측정을 위한 NIR의 적용 가능성을 보여주었다. 각기 다른 수분함량을 갖는 시료의 노화도 측정에 이 검량식을 적용할 경우 측정시료의 수분함량이 7.0%, 11.4%로 증가함에 따라 SEP와 bias가 증가하고 상관계수가 낮아져 NIR에 의한 노화도의 측정시에는 검량식의 작성에 사용된 5% 이하의 수분함량의 시료를 사용하여야 할 것으로 사료된다.
겉보리 품질에서 중요한 전분, $eta$-glucan, 단백질 및 회분을 근적외선분광분석법을 이용하여 신속하고 정확하게 분석할 수 있다면 양질의 겉보리 품종육성에 있어 선발효율을 높일 수 있을 것이다. 이러한 목적으로 겉보리 34계통을 공시하여 근적외선 분광광도계 Neotec 102를 이용한 근적외 스펙트럼과 각각의 화학분석치간의 중회귀분석에 의해 검량식을 작성하고 각 검량식별 측정 정확성을 분석한 결과는 다음과 같다. 1. 전분함량 분석시 2272/2078/2053/2055nm의 4개 파장으로 구성된 검량식이 추정치 표준오차(SEP)가 2.75, 상관계수가 0.932로 측정 정확성이 높았다 2. $\beta$-glucan 함량분석은 2276/2086nm의 2개 파장으로 구성된 검량식에서 추정치 표준오차(SEP)가 0.643, 상관계수가 0.588을 나타내 유의성은 인정되지 않았으나 본 실험에 사용된 근적외선 분광광도계 파장영역이 넓은 기기를 사용한다면 분석은 가능할 것으로 생각되었다. 3. 단백질은 1932/2242/2110nm의 3개 파장으로 구성된 검량식의 추정치 표준오차(SEP)가 0.257로 낮았고, 상관계수가 0.984로 측정 정확성이 매우 높게 나타났다. 4. 회분은 2160/1943/1941nm의 3개 파장으로 구성된 검량식을 이용하여 NIRS로 분석가능할 것으로 판단되었다.
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.
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.
맥주보리 품질에서 중요한 성분인 단백질함량을 NIRS를 이용하여 신원하고 정확하게 분석하기 위해 최적의 검양식 작성에 관한 일련의 시험을 실시한 결과는 다음과 같다. 1. Micro-Kjeldahl법에 의해 분석한 단백질함량을 이용하여 작성된 NIRS의 검양식중 2095 /1941/ 2282/ 2086nm 파장으로 구성된 검양식에서 결정계수($R^2$)가 0.95로서 가장 높았다. 2. NIRS의 2095/1941/2282/2086nm 파장으로 구성된 검양식으로 '92년도에 생산된 18품종을 분석한 결과 SDD가 0.47, SEP가 0.43, r이 0.95로서 매우 우수하였으며 평균 단백질함량도 Micro-Kjeldahl법의 10.25%와 동일하였다. 3. NIRS의 2095/1941/2282/2086nm 파장으로 구성된 검양식으로 '93년에 생산된 미지의 시료 31품종을 Micro-Kjeldahl법과 비교분석한 결과 SDD가 0.69, SEP가 0.67, r(simple correlation)이 0.91이었다. 4. 본 시험에서 작성된 NIRS의 검양식을 이용할 경우 Micro-Kjeldahl 분석치와 r값이 0.91로서 고도의 유의성이 인정되었으며 bias값을 보정해 주면 단백질함량의 평균값이 Micro-Kjeldahl법과 매우 근접된 값을 얻을 수 있어서 맥주보리 육종의 초기세대에서 단기간 다량의 계통을 분석할 수 있을 것으로 기대되었다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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