• 한국농공학회논문집
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• 제62권4호
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• pp.75-86
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• 2020

The purpose of this study is to develop a technology for estimating rice growth and damage effect according to bacterial leaf blight using UAV multi-spectral imagery. For this purpose, we analyzed the change of aerial images, rice growth factors (plant height, dry weight, LAI) and disease effects according to disease occurrence by using UAV images for 3 rice varieties (Milyang23, Sindongjin-byeo, Saenuri-byeo) from 2017 to 2018. The correlation between vegetation index and rice growth factor during vegetative growth period showed a high value of 0.9 or higher each year. As a result of applying the growth estimation model built in 2017 to 2018, the plant height of Milyang23 showed good error withing 10%. However, it is considered that studies to improve the accuracy of other items are needed. Fixed wing unmanned aerial photographs were also possible to estimate the damage area after 2 to 4 weeks from inoculation. Although sensing data in the multi-spectral (Blue, Green, Red, NIR) band have limitations in early diagnosis of rice disease, for rice varieties such as Milyang23 and Sindongjin-byeo, it was possible to construct the equation of infected leaf area ratio and rice yield estimation using UAV imagery in early and mid-September with high correlation coefficient of 0.8 to 0.9. The results of this study are expected to be useful for farming and policy support related to estimating rice growth, rice plant disease and yield change based on UAV images.

• 한국지리정보학회지
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• 제7권4호
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• pp.143-154
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• 2004

원격탐사는 각종 상업용 위성과 항공사진을 바탕으로 이루어진다. 그러나 이러한 자료는 연구자들이 원하는 시기와 장소에 따라 촬영되는데 자료 획득시, 기상조건 및 경제적 이유로 많은 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 연구에서는 소형비행기 및 초경량 비행기에 탈부착이 가능한 소형 다중분광 자동 항공촬영시스템(PKNU2)을 개발하였다. PKNU2호는 연구실 자체 보유한 고해상도 가시대역, 적외선대역 카메라를 이용하여 칼라영상 및 적외 영상을 획득하였다. 환경감시 등의 목적으로 칼라 적외 합성영상을 생성, 분석하였으나 그리 만족스러운 결과를 획득하지 못하였다. 또한 PKNU2호가 대용량 촬영은 가능하였지만 데이터 저장시간이 12초로 횡중복률 60%를 만족시키지 못하였다. 현재 우리는 PKNU2호의 단점을 극복하고자 가시대역과 적외선 대역의 자료를 한번에 획득할 수 있 칼라 적외선 분광카메라, 열적외 카메라, 그리고 영상의 실시간 저장이 가능한 MPEG board를 도입하여 헬리콥터에 탈부착이 가능한 소형 다중분광 자동 항공촬영시스템(PKNU3)을 개발하고 있다. 본 연구에서는 본격적인 촬영에 앞서 가치 있는 영상 획득을 위해 센서의 특성 평가를 실시, 센서의 분광 특성 보정 및 렌즈의 기하학적 왜곡 보정을 작업을 실시하였다.

• 자원리싸이클링
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• 제26권6호
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• pp.73-83
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• 2017

소형가전 제품은 종류가 다양할 뿐만 아니라 구성부품의 재질도 복잡하여 폐기시 재활용이 매우 어려운 실정이다. 특히, 폐소형가전의 경우 흑색 플라스틱의 함유량이 높을 뿐만 아니라 재질이 다양하여 재활용 공정에서 발생하는 플라스틱의 재질을 인식하여 효율적으로 선별 회수하는 것이 매우 어렵다. 본 연구에서는 기존 선별기술이 가지고 있는 흑색 플라스틱의 재질별 선별에 대한 기술적 한계 및 단점을 보완하기 위하여 레이저유도붕괴분광법(Laser-Induced Breakdown Spectroscopy, LIBS)을 기반으로 하는 흑색 플라스틱의 재질별 자동선별 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 정량 공급장치, 위치 자동인식 장치, 레이저유도기반분광분석(LIBS) 장치, 선별분리장치 및 Control unit 등으로 구성되어 있다. 레이저유도붕괴분광법(LIBS)을 이용하여 흑색 플라스틱의 재질별 특성 스펙트럼 데이터를 획득하고, 인공지능형 알고리즘을 적용한 분류기를 설계하여 적용함으로써 흑색 플라스틱의 재질을 효율적으로 인식하고 분류할 수 있다. 본 연구에서 개발한 방사형기저함수신경회로망(RBFNNs) 분류기의 분류율은 약 97% 이상으로 나타났으며, 자동선별 시스템의 흑색 플라스틱의 재질별 인식률은 약 94.0% 이상, 선별효율은 80.0% 이상으로 조사되었다. 본 연구에서는 실험실 규모의 자동선별장치를 개발하였으며, 본 장치에 대한 실험결과를 바탕으로 흑색 플라스틱 재질인식 및 선별효율 등을 분석하므로써 향후 폐소형가전의 재활용 현장에 적용할 예정이다.

• 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 Biosystems Engineering
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• 제27권2호
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• pp.117-124
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• 2002

This research was conducted to develop a method to remove the effect of surface temperature of Shingo pears for sugar content measurement. Sugar content was measured by a near-infrared spectrum analysis technique. Reflected spectrum and sugar content of a pear were used for developing regression models. For the model development, reflected spectrums having wavelengths in the range of 654 to 1,052nm were used. To remove the effect of surface temperature, special sample preparation techniques and partial least square (PLS) regression models were proposed and tested. 71 Shingo pears stored in a cold storage, which had 2$^{\circ}C$ inside temperature, were taken out and left in a room temperature for a while. Temperature and reflected spectrum of each pear was measured. To increase the temperature distribution of samples, temperature and reflected spectrum of each pear was measured four times with one hour twenty minutes interval. During the experiment, temperature of pears increased up to 17 $^{\circ}C$. The total number of measured spectrum was 284. Three groups of spectrum data were formed according to temperature distribution. First group had surface temperature of 14$^{\circ}C$ and total number of 51. Second group consisted of the first and the fourth experiment data which contained the minimum and the maximum temperatures. Third group consisted of 155 data with normal temperature-distribution. The rest data set were used for model evaluation. Results shelved that PLS model I, which was developed by using the first data group, was inadequate for measuring sugar content of pears which had different surface temperatures from 14$^{\circ}C$. After temperature compensation, sugar content predictions became close to the measured values. Since using many data which had wide range of surface temperatures, PLS model II and III were able to predict sugar content of pears without additional temperature compensation. PLS model IV, which included the surface temperatures as an independent variable. showed slightly improved performance(R$^2$=0.73). Performance of the model could be enhanced by using samples with more wide range of temperatures and sugar contents.

• 자원리싸이클링
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• 제26권1호
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• pp.69-77
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• 2017

폐소형가전의 재활용 공정에서 발생하는 플라스틱류 중 검정색 플라스틱의 경우 재질 선별이 어려워 혼합물의 형태로 저급 재활용 되고 있다. 본 연구에서는 검정색 플라스틱의 재질별 선별을 위하여 비중선별, 정전선별, 근적외선 선별 및 IR/Raman 분광법 등 기존 선별 기술의 검토를 통하여, 현장 적용에 대한 문제점 및 제한사항을 확인하였다. 검정색 플라스틱의 재질선별에 대한 기술적 한계를 극복하기 위하여 레이저유도붕괴분광법(Laser Induced Breakdown Spectroscopy, LIBS)을 이용하여 검정색 플라스틱의 각 재질별 LIBS 스펙트럼을 분석하였으며, 정규화 과정을 수행한 후 차원축소 알고리즘인 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)을 수행하였다. 또한, 검정색 플라스틱의 각 재질별 LIBS 스펙트럼 분석 및 주성분 분석을 통하여 향후 재질별 인식 및 선별 기술의 현장적용을 위해서는 추가적으로 해결해야 할 문제점을 확인하였다. 검정색 플라스틱의 재질별 인식의 정확성 및 선별효율의 향상을 위하여 지능형 알고리즘 분야의 연구를 통하여 효율이 우수한 분류기를 설계하고 분류기의 성능 및 신뢰도 향상을 위한 연구가 추가적으로 진행되어야 할 것으로 사료된다.

• 한국작물학회지
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• 제67권1호
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• pp.61-66
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• 2022

본 연구는 참깨에 함유된 세사민 및 세사몰린의 함량을 비파괴적으로 신속하게 평가하기 위하여 NIRS 분석을 이용해 검량식을 작성하고 검량식의 적용가능성을 검증하였다. 검량식 작성에 사용된 482점 참깨의 HPLC 분석 결과를 NIRS 스펙트럼에 적용시킨 후 검량식을 작성하였다. 세사민 및 세사몰린의 R² 값은 각각 0.936, 0.875로 조사되었으며 이를 cross validation 한 결과에서도 각각 0.899, 0.781로 조사되어 리그난 함량 분석에 적용 가능할 것으로 판단되었다. 작성된 검량식의 적용가능성을 확인하기 위해 2020년에 생산된 참깨 유전자원 90종의 종자를 NIRS를 통해 분석한 결과 세사민 및 세사몰린의 R²값이 각각 0.653, 0.596으로 크게 낮아졌으나 리그난 함량이 높은 상위 30%의 자원을 선발하는데 무리가 없었다. 따라서 본 연구에서 작성된 NIRS 검량식은 육종 초기에 고리그난 함량을 선발하는데 적용 가능할 것으로 판단된다.

• 한국결정성장학회지
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• 제32권6호
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• pp.219-224
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• 2022

광학 윈도우, 프리즘, 렌즈 등에 사용되는 CaF₂ 단결정은 3개의 부격자를 가진 face-centered cubic(FCC) 구조를 가지고 있으며 밴드갭(12 eV)이 크고 넓은 파장영역에서 투과율이 우수하고 굴절률이 낮다는 특징이 있다. CaF₂ 단결정 성장은 대표적으로 높은 생산효율과 큰 결정을 만들 수 있는 초크랄스키(Czochralski) 방법으로 생산되고 있다. 이 연구에서는 초크랄스키 방법으로 성장한 일본의 Nikon 사와 미국의 M TI 사 (100)면, (111)면의 CaF₂ 단결정 상용화 웨이퍼의 결정성과 결함밀도를 분석하기 위해 X선 회절(XRD), XRC(X-ray rocking curve) 측정 및 Chemical Etching을 수행하였고 푸리에 변환 적외선 분광법(FT-IR)과 UV-VIS-NIS을 이용하여 CaF₂ 결정의 광학적 특성을 분석하였다. 다양한 분석 결과를 통해 CaF₂ 단결정의 다양한 분야에서의 응용가능성을 체계적으로 살펴보았다.

• 한국작물학회지
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• 제40권6호
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• pp.716-722
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• 1995

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.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.1513-1513
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• 2001

Present Food Legislation compels dairy industry to carry out analyses in order to guarantee the food safety and quality of products. Furthermore, in many cases industry pays milk according to bacteriological or/and nutritional quality. In order to do these analyses, several expensive instruments are needed (Milkoscan, Fossomatic, Bactoscan). NIRS technology Provides a unique instrument to deal with all analytical requirements. It offers as main advantages its speed and, specially, its versatility, since not only allows determine all the parameters required in milk analysis, but also allows analyse other dairy products, like cheese or whey. The objective of this study is to develop NIRS calibration equations to predict several quality parameters in goat milk, cheese and whey. Three sets of 123 milk samples, 190 cheese samples and 109 whey samples, have been analysed in a FOSS NIR Systems 6500 I spectrophotometer equipped with a spinning module. Milk and whey were analysed by folded transmission, using circular cells with gold surface and pathlength of 0.1 m, while intact cheese was analysed by reflectance using standard circular cells. NIRS calibrations were obtained for the prediction of chemical composition in goat milk, for fat (r$^2$=0.92; SECV=0.20%), total solids (r$^2$=0.95: SECV=0.22%), protein (r$^2$=0.94; SECV=0.07%), casein (r$^2$=0.93; SECV=0.07%) and lactose (r$^2$=0.89; SECV=0.05%). Moreover, equations have been performed to determine somatic cells (r$^2$=0.81; SECV=276.89%) and total bacteria (r$^2$=0.58; SECV=499.32%) counts in goat milk. In the case of cheese, calibrations were obtained for the prediction of fat (r$^2$=0.92; SECV=0.57), total solids (r$^2$=0.80; SECV=0.92%) and protein (r$^2$=0.70; SECV=0.63%). In whey, fat (r$^2$=0.66; SECV=0.08%), total solids (r$^2$=0.67; SECV=0.19%) and protein (r$^2$=0.76; SECV=0.07%) NIRS equations were obtained. These results proved the viability of NIRS technology to predict chemical and microbiological parameters and somatic cells count in goat milk, as well as chemical composition of goat cheese and whey.