• Journal of Biosystems Engineering
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• 제26권2호
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• pp.169-176
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• 2001

Defect of apple was depreciated the product value and causes storage disease seriously. To detect the defect of ‘Fuji’apple with machine vision system, the optical characteristics of defect should be investigated. In this research, absorbance spectra of defect were acquired by spectrophotometer in the range of visible and NIR region(400∼1,100nm) and L*a*b* color values were also acquired by colorimeter. NIR machine vision system was constructed with B&W camera, frame grabber, 16 tungsten-halogen lamps, variable focal length lens and NIR bandpass filter which was mounted to lens outward. Average gray values of defect at 15 NIR wavelength were acquired and the significant NIR wavelength was selected by comparing Mahalanobis distance between sound and defective apple. As the result of Mahalanobis distance analysis, the significant wavelength to discriminate the defectives in ‘Fuji’apple were found to be 720nm for scab and 970nm for bruise and cuts and 920nm was also effective regardless of defective types.

• 한국항공우주학회지
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• 제44권1호
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• pp.33-39
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• 2016

칼라 영상의 안개제거 기술이 다양하게 연구되어 왔으며 이 중 칼라 안개 영상의 특성을 토대로 도출한 Dark Channel Prior(DCP) 모델을 이용한 방법이 가장 활발하게 이용되고 있다. 한편 근적외선 영상을 이용한 응용이 널리 사용되고 있으며 근적외선 영상에 존재하는 안개를 제거할 필요가 있음에도 불구하고 기존에 근적외선 영상을 대상으로 하는 안개 제거 기술이 제안되지 않았다. 본 논문에서는 칼라 영상과 근적외선 영상을 안개 제거 측면에서 비교 분석을 수행하며 적외선 영상에 기존의 칼라 안개 제거 알고리즘 기법을 적용했을 때 나타나는 결과를 분석한다. 또한 근적외선 영상에서의 특징에 맞게 기존 칼라 안개 제거 기법을 수정한 기법을 제안하고 그 결과를 분석한다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제13권7호
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• pp.1017-1025
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• 2000

The traditional methods for determining the quality of milk, cheese and meat are tedious and expensive, with a significant wastage of chemicals which pollute the environment. To overcome these disadvantages, the potential of near infrared spectrophotometry (NIR) for monitoring the quality of milk and meat has been evaluated by a number of researchers. While most studies indicate that NIR can be used to predict chemical composition of milk and meat, and to monitor the cutting-point during cheese manufacturing, one study demonstrated the potential of NIR to predict sensory characteristics (e.g. hardness and tenderness) of beef. These calibrations were developed on a small number of samples, limiting their value for adoption by the industries. Now that the sophisticated computer software is available, more robust calibrations need to be developed to monitor both chemical and physical characteristics of meat and meat products simultaneously.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제21권3호
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• pp.92-97
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• 2022

Plastics are classified into 7 types such as PET (PETE), HDPE, PVC, LDPE, PP, PS, and Other for separation and recycling. Recently, large corporations advocating ESG management are replacing them with bioplastics. Incineration and landfill of disposal of plastic waste are responsible for air pollution and destruction of the ecosystem. Because it is not easy to accurately classify plastic materials with the naked eye, automated system-based screening studies using various sensor technologies and AI-based software technologies have been conducted. In this paper, NIR scanning devices considering the NIR wavelength characteristics that appear differently for each plastic material and a system that can identify the type of plastic by learning the NIR spectrum data collected through it. The accuracy of plastic material identification was evaluated through a decision tree-based SVM model for multiclass classification on NIR spectral datasets for 8 types of plastic samples including biodegradable plastic.

• 대한설비공학회:학술대회논문집
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• 대한설비공학회 2007년도 동계학술발표대회 논문집
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• pp.203-208
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• 2007

Drying characteristics are confirmed by experiment to a printing machine which use Gravure ink or metal ink for an optimum design of direct radiation drying system room using NIR. As a result, Drying is easily accomplished in short distance and low moving speed in Gravure ink, but drying is dropped in metal ink because of oil. This confirmed that the development of water metal ink had to be proceeded to accomplish a perfect drying condition.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제24권1호
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• pp.21-27
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• 2004

Near Infrared Ray (NIR) are primarily of interest to the high energy physicist. It is the intermediate portion of the spectrum, which extends from approximately 0.8 to 1.5 ${\mu}m$ and include a portion of the all of infrared, that is thermal radiation and is pertinent to heat transfer. It is important to study that temperature distribution of the drying materials by surface encompasses a range of NIR wave lengths. This study is to investigate the characteristics of NIR dryer by experimental results. it was made a comparison with various textiles, velocity ratio and distance of lamp and textiles. In case of spongy type textile the drying performance is the superior of all. The 0.15m distance drying effect of improvement 30% more than 0.26m distance between lamp and textiles. As the contained water increases, the drying speed for textile can be increased.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제27권4호
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• pp.107-111
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• 2020

최근 고령화 사회가 진행이 되면서 건강과 진단에 대한 많은 관심이 증대되고 있다. 정확한 진단이 가능한 guided surgery를 위한 다양한 바이오 이미징 시스템 분야가 중요하게 대두되면서 정확한 측정과 실시간 확인 등이 가능한 형광 이미징 시스템이 중요한 분야로 대두되었다. 현재 사용되고 있는 부분은 NIR-I이 주를 이루고 있으나 분해능의 향상 및 깊고 정확하게 형광을 확인하기 위해서 NIR-II 부분의 연구를 많이 진행 중에 있다. 본 논문에서는 NIR-I과 NIR-II의 차이점과 광학적인 특성, 그리고 형광영상 시스템의 SBR(signal to background ration)에 대해서 NIR-II의 미(Mie) 산란을 유한요소(FEM)법을 이용하여 확인을 하였으며 최종적으로 Skin phantom을 제작 및 Fluorescence를 측정을 함으로써 SBR이 NIR-I보다 NIR-II 영역에서 16.2배 더 높은 것을 확인하였다. 형광 이미징 시스템의 SBR 증대는 NIR-I영역대 보다 NIR-II영역이 효과를 이룰 것으로 확인이 되며 이를 통해 guided surgery나 bio-sensor, 또한 형광을 이용한 전자부품의 결함을 확인할 수 있는 디바이스 등의 다양한 응용분야에 활용할 수 있을 것으로 예상한다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 1999년도 동계 학술대회 논문집
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• pp.340-345
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• 1999

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 1997년도 동계 학술대회 논문집
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• pp.362-367
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• 1997

• 청정기술
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• 제18권1호
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• pp.31-37
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• 2012

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.