본 연구에서는 고춧가루의 매운맛을 내는 주성분인 캡사이신 함량을 신속하게 측정할 수 있도록 근적외선 흡광도를 측정할 수 있는 시스템을 구성하였다. 이를 이용하여 동일지역(영광군)에서 생산된 맵지 않은 일반 품종의 고춧가루와 우리나라에서 아주 매운 고추로 알려진 청양 품종의 고춧가루를 혼합하여 만들어진 시료에 대하여 입자의 크기별로 캡사이신 함량을 예측할 수 있는 PLSR 모델을 개발하였다. 고춧가루 입도별로 캡사이신 함량의 예측성능을 향상시키기 위한 스펙트럼 전처리 조건을 구명하였으며, 입도가 캡사이신의 함량 예측에 미치는 영향을 구명하였다. 그결과를 요약하면 다음과 같다. (1) 고춧가루의 근적외선 흡광도 측정 시스템은 1100-2300 nm 대역에서의 근적외선 흡광도 측정용 AOTF-NIR Spectrometer, 여러 부위의 흡광도를 측정하기 위하여 제작된 시료 회전판, 시료 회전판을 회전시키는 모터, 회전판의 속도를 조절하는 속도조절장치와, 시료 용기 등으로 구성되었다. (2) 1100-2300 nm의 대역에서 고춧가루와 순수 캡사이신 분말의 스펙트럼을 측정한 결과 고춧가루의 스펙트럼 피크들과 캡사이신의 스펙트럼 피크가 유사한 대역에서 나타나, 근적외선 분광법을 이용하여 고춧가루의 캡사이신 함량 예측이 가능한것으로 판단되었다. (3) 고춧가루 입도별(0.425 mm이하, 0.425-0.71 mm, 0.71-1.4 mm)로 획득한 근적외선 흡광도에 대하여 전처리를 달리하여 개발한 캡사이신 함량 예측용 PLSR 모델을 교차 검증한 결과 결정계수(${R_V}^2$)는 0.948-0.979, 예측오차(SEP)는 6.56-7.94 mg% 범위에서 나타났으며, 입도가 작을수록 예측성능이 우수하였다. (4) 3가지 입도를 통합한 고춧가루(입도 1.4 mm이하)에 대하여 캡사이신 함량 예측모델 개발을 위한 최적의 스펙트럼 전처리 조건은 영역 정규화, SNV와 1차 미분 3가지를 순차적으로 적용하는 것이었으며, 이를 이용하여 PLSR 예측모델을 개발하여 교차검증으로 검증할 때 결정계수(${R_V}^2$)는 0.959, 예측오차(SEP)는 8.82 mg%로 나타났다. (5) 입도가 구분된 고춧가루에는 입도별 예측모델을 적용하고, 입도가 구분되지 않은 고춧가루는 통합 입도 예측모델에 적용함으로써 캡사이신 함량의 예측정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 판단되었다.
We develop a purification process of $Hg_2Br_2$ raw powders using a physical vapor transport(PVT) process, which is essential for the fabrication of a high performance acousto-optic tunable filter(AOTF) module. Specifically, we characterize and compare three $Hg_2Br_2$ powders: $Hg_2Br_2$ raw powder, $Hg_2Br_2$ powder purified under pumping conditions, and $Hg_2Br_2$ powder purified under vacuum sealing. Before and after purification, we characterize the powder samples through X-ray diffraction and X-ray photoelectron spectroscopy. The corresponding results indicate that physical properties of the $Hg_2Br_2$ compound are not damaged even after the purification process. The impurities and concentration in the purified $Hg_2Br_2$ powder are evaluated by inductively coupled plasma-mass spectroscopy. Notably, compared to the sample purified under pumping conditions, the purification process under vacuum sealing results in a higher purity $Hg_2Br_2$ (99.999 %). In addition, when the second vacuum sealing purification process is performed, the remaining impurities are almost removed, giving rise to $Hg_2Br_2$ with ultra-high purity. This high purification process might be possible due to independent control of impurities and $Hg_2Br_2$ materials under the optimized vacuum sealing. Preparation of such a highly purified $Hg_2Br_2$ materials will pave a promising way toward a high-quality $Hg_2Br_2$ single crystal and then high performance AOTF modules.
방향성 결합 구조의 음향파 도파로를 이용한 편광모드 변환형 파장가변 광 필터를 LiNbO$_3$ 와 Ti 이중 확산 공정기술을 이용하여 제작하였다. 균일 결합구조형 AOTF의 부모드의 크기를 두 음향파 도파로의 방향성 결합형 가중 결합 원리를 이용하여 8 dBwjd도 추가적으로 억제시킬 수 있었다. 1551.6mm 파장의 TE, TM 입사 편광모드와 173.58MHz, 17.78mW RF 구동신호각각에 대해서 -12.68dB 부모드 억압과 90% 변환효율이 측정되었다. 파장변화율과 통과 대역폭은 각각 8.86nm/ MHz, 1.7nm로 측정되었다.
Huynh, Cong Phuoc;Mustapha, Samir;Runcie, Peter;Porikli, Fatih
Structural Monitoring and Maintenance
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제2권3호
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pp.181-197
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2015
Assessing the condition of paint on civil structures is an important but challenging and costly task, in particular when it comes to large and complex structures. Current practices of visual inspection are labour-intensive and time-consuming to perform. In addition, this task usually relies on the experience and subjective judgment of individual inspectors. In this study, hyperspectral imaging and classification techniques are proposed as a method to objectively assess the state of the paint on a civil or other structure. The ultimate objective of the work is to develop a technology that can provide precise and automatic grading of paint condition and assessment of degradation due to age or environmental factors. Towards this goal, we acquired hyperspectral images of steel surfaces located at long (mid-range) and short distances on the Sydney Harbour Bridge with an Acousto-Optics Tunable filter (AOTF) hyperspectral camera (consisting of 21 bands in the visible spectrum). We trained a multi-class Support Vector Machines (SVM) classifier to automatically assess the grading of the paint from hyperspectral signatures. Our results demonstrate that the classifier generates highly accurate assessment of the paint condition in comparison to the judgement of human experts.
Near-Infrared Spectroscopy (NIRS) was investigated aiming at the identification of falsified drugs. The identification is based on comparison of the NIR spectrum of a sample with a typical spectra of an authentic drug using multivariate modelling and classification algorithms (PCA/SIMCA). Two spectrophotometers (Brimrose - Luminar 2000 and 2030), based on acoustic-optical filter (AOTF) technology, sharing the same controlling computer, software (Brimrose - Snap 2.03) and the data acquisition electronics, were employed. The Luminar 2000 scans the range 850 1800 nm and was employed for transmitance/absorbance measurements of liquids with a transflectance optical bundle probe with total optical path of 5 mm and a circular area of 0.5 $\textrm{cm}^2$. Model 2030 scans the rage 1100 2400 nm and was employed for reflectance measurement of solids drugs. 300 spectra, acquired in about 20 s, were averaged for each sample. Chemometric treatment of the spectral data, modelling and classification were performed by using the Unscrambler 7.5 software (CAMO Norway). This package provides the Principal Component Analysis (PCA) and SIMCA algorithms, used for modelling and classification, respectively. Initially, NIRS was evaluated for spectrum acquisition of various drugs, selected in order to accomplish the diversity of physico-chemical characteristics found among commercial products. Parameters which could affect the spectra of a given drug (especially if presented as solid tablets) were investigated and the results showed that the first derivative can minimize spectral changes associated with tablet geometry, physical differences in their faces and position in relation to the probe beam. The effect of ambient humidity and temperature were also investigated. The first factor needs to be controlled for model construction because the ambient humidity can cause spectral alterations that should cause the wrong classification of a real drug if the factor is not considered by the model.
Purpose: The aim of this study was to develop a technique for the non-destructive and rapid prediction of the moisture content in red pepper powder using near-infrared (NIR) spectroscopy and a partial least squares regression (PLSR) model. Methods: Three red pepper powder products were separated into three groups based on their particle sizes using a standard sieve. Each product was prepared, and the expected moisture content range was divided into six or seven levels from 3 to 21% wb with 3% wb intervals. The NIR reflectance spectra acquired in the wavelength range from 1,100 to 2,300 nm were used for the development of prediction models of the moisture content in red pepper powder. Results: The values of $R{_V}{^2}$, SEP, and RPD for the best PLSR model to predict the moisture content in red pepper powders of varying particle sizes below 1.4 mm were 0.990, ${\pm}0.487%$ wb, and 10.00, respectively. Conclusions: These results demonstrated that NIR spectroscopy and a PLSR model could be useful techniques for measuring rapidly and non-destructively the moisture content in red pepper powder.
In this research, the feasibility of non-destructive measurement technique of pungency measurement was investigated for the red-pepper powders produced in different domestic areas in South Korea. The near-infrared absorption spectra in the range of 1100 nm~2300 nm was used to measure capsaicinoids content in red-pepper powders by using a NIR spectroscopy equipped with Acousto-optic tunable filters (AOTF). Fourth three different red-pepper powders from 14 different locations were collected and separated in three different particle size (below 0.425 mm, 0.425~0.71 mm, 0.71~1.4 mm) for the spectral measurements. The partial least square regression (PLSR) models to predict the capsaicinoids content depends on particle size were developed with the measured spectra. The determinant coefficients and standard errors of the developed models for the red-pepper powders of below 0.425 mm, 0.425~0.71 mm, and 0.71~1.4 mm were in the range of 0.859~0.887 and 12.90~12.99 mg/100 g, respectively. The PLS model with the pretreatment of Standard Normal Variate (SNV) for the red-pepper powders below 1.4 mm particle size showed the best performance with the determinant coefficient of 0.844 and the standard error of 14.63 mg/100 g.
본 논문에서는 음향광학 파장선택 필터(acousto-optic tunable filter) 기반의 파장훑음 레이저(wavelength swept laser)를 이용한 시간-인코딩 근적외선 분광 기술(time-encoded near-infrared spectroscopy)을 제안하였다. 파장훑음 레이저는 800 nm 근처 영역에서 이득 스펙트럼을 가지는 반도체 광 증폭기(semiconductor optical amplifier)를 기반으로 제작되었으며, 음향광학 파장선택 필터를 공진기 내부에 삽입함으로써 음향광학 파장선택 필터에 인가되는 전기적 라디오주파수에 따라 출력 파장을 선택할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 종래의 기술인 백색광 분광기 기반의 검출부 분광 근적외선 분광 기술과 제안된 파장훑음 레이저 기반의 광원부 분광 근적외선 분광 기술을 각각 이용하여 근적외선 흡수 염료 샘플의 흡광도를 각기 측정하여 실험적으로 비교함으로써 본 연구에서 제안하는 음향광학 파장선택 필터 기반 파장훑음 레이저를 이용한 근적외선 분광 기술의 특성을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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