• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.1032-1032
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• 2001

Artificial Neural Network (ANN) calibration techniques have been used commercially for agricultural applications since the mid-nineties. Global models, based on transmission data from 850 to 1050 nm, are used routinely to measure protein and moisture in wheat and barley and also moisture in triticale, rye, and oats. These models are currently used commercially in approx. 15 countries throughout the world. Results concerning earlier European ANN models are being published elsewhere. Some of the findings from that study will be discussed here. ANN models have also been developed for coarsely ground samples of compound feed and feed ingredients, again measured in transmission mode from 850 to 1050 nm. The performance of models for pig- and poultry feed will be discussed briefly. These models were developed from a very large data set (more than 20,000 records), and cover a very broad range of finished products. The prediction curves are linear over the entire range for protein, fat moisture, fibre, and starch (measured only on poultry feed), and accuracy is in line with the performance of smaller models based on Partial Least Squares (PLS). A simple bias adjustment is sufficient for calibration transfer across instruments. Recently, we have investigated the possible use of ANN for a different type of NIR spectrometer, based on reflectance data from 1100 to 2500 nm. In one study, based on data for protein, fat, and moisture measured on unground compound feed samples, dedicated ANN models for specific product classes (cattle feed, pig feed, broiler feed, and layers feed) gave moderately better Standard Errors of Prediction (SEP) compared to modified PLS (MPLS). However, if the four product classes were combined into one general calibration model, the performance of the ANN model deteriorated only slightly compared to the class-specific models, while the SEP values for the MPLS predictions doubled. Brix value in molasses is a measure of sugar content. Even with a huge dataset, PLS models were not sufficiently accurate for commercial use. In contrast an ANN model based on the same data improved the accuracy considerably and straightened out non-linearity in the prediction plot. The work of Mr. David Funk (GIPSA, U. S. Department of Agriculture) who has studied the influence of various types of spectral distortions on ANN- and PLS models, thereby providing comparative information on the robustness of these models towards instrument differences, will be discussed. This study was based on data from different classes of North American wheat measured in transmission from 850 to 1050 nm. The distortions studied included the effect of absorbance offset pathlength variation, presence of stray light bandwidth, and wavelength stretch and offset (either individually or combined). It was shown that a global ANN model was much less sensitive to most perturbations than class-specific GIPSA PLS calibrations. It is concluded that ANN models based on large data sets offer substantial advantages over PLS models with respect to accuracy, range of materials that can be handled by a single calibration, stability, transferability, and sensitivity to perturbations.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2010년도 하계학술대회 논문집
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• pp.264-264
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• 2010

Single-walled carbon nanotubes (SWCNTs) were grown on a Si wafer by using thermal chemical vapor deposition (t-CVD). We investigated the effect of the catalyst deposition rate on the types of CNTs grown on the substrate. In general, smaller islands of catalyst occur by agglomeration of a catalyst layer upon annealing as the catalyst layer becomes thinner, which results in the growth of CNTs with smaller diameters. For the same thickness of catalyst, a slower deposition rate will cause a more uniformly thin catalyst layer, which will be agglomerated during annealing, producing smaller catalyst islands. Thus, we can expect that the smaller-diameter CNTs will grow on the catalyst deposited with a lower rate even for the same thickness of catalyst. The 0.5-nm-thick Fe served as a catalyst, underneath which Al was coated as a catalyst support as well as a diffusion barrier on the Si substrate. The catalyst layers were. coated by using thermal evaporation. The deposition rates of the Al and Fe layers varied to be 90, 180 sec/nm and 70, 140 sec/nm, respectively. We prepared the four different combinations of the deposition rates of the AI and Fe layers. CNTs were synthesized for 10 min by flowing 60 sccm of Ar and 60 sccm of $H_2$ as a carrier gas and 20 sccm of $C_2H_2$ as a feedstock at 95 torr and $810^{\circ}C$. The substrates were subject to annealing for 20 sec for every case to form small catalyst islands prior to CNT growth. As-grown CNTs were characterized by using field emission scanning electron microscopy, high resolution transmission electron microscopy, Raman spectroscopy, UV-Vis NIR spectroscopy, and atomic force microscopy. The fast deposition of both the Al and Fe layers gave rise to the growth of thin multiwalled CNTs with the height of ${\sim}680\;{\mu}m$ for 10 min while the slow deposition caused the growth of ${\sim}800\;{\mu}m$ high SWCNTs. Several radial breathing mode (RBM) peaks in the Raman spectra were observed at the Raman shifts of $113.3{\sim}281.3\;cm^{-1}$, implying the presence of SWCNTs (or double-walled CNTs) with the tube diameters 2.07~0.83 nm. The Raman spectra of the as-grown SWCNTs showed very low G/D peak intensity ratios, indicating their low defect concentrations.

• 한국초지조사료학회지
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• 제29권1호
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• pp.31-36
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• 2009

본 연구는 청예용 사초의 질을 신속하고 정확하게 측정할 수 있는 대안을 모색하기 위하여수행하였다. 근적외선분광분석법을 이용한 사초의 분석가능성을 타진하기 위해 2002년부터 2007년에 거쳐 생산된 각종 사초 258점을 시료로 사용하였다. 즉 시료는 조단백질, 조섬유, NDF, ADF 그리고 건물소화율을 분석하였으며, 또한 NIR System으로 $400{\sim}2,400nm$ 사이의 파장을 얻었다. 그리고 파장과 습식분석치를 이용하여 중회귀식을 만들고 이것을 사용하여 미지의 시료를 분석할 수 있는가를 검증하였다. 근적외선 분석법의 중요한 지표인 결정계수 $r^2$와 표준오차이며 본 실험의 결과 검증식의 $r^2$는 CP(crude protein), CF(crude fiber), ADF (acid detergent fiber), NDF (neutral detergent fiber) 그리고 IVTD(in vitro true digestibility)에서 각 각 0.70, 0.86, 0.94, 0.94 그리고 0.89였다. 검량식은 그 값이 0.47, 0.39, 0.89, 0.90 그리고 0.61이었다. 본 실험 결과 근적외선분광법에 의한 청예사료 질평가가 가능하며 특히 조섬유, ADF 그리고 진정인비트로 소화율 (IVTD)에서 유효할 것으로 나타났다. 그러나 보다 정확한 결과를 얻기 위해서는 시료는 한국사초의 대표성을 갖는 것을 수집하여 사용해야 할 것이다. 앞으로 더 많은 시료를 추가하면 모든 사초를 분석할 강고한 검량식이 작성될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제37권2호
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• pp.154-160
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• 2017

본 연구는 산지방목초지에서 채취한 목초 및 야초 혼합시료의 화학조성분석의 근적외선분광법 이용의 가능성을 탐색하기 위하여 실시하였다. 충남 서산의 한우개량사업소의 방목초지에서 2년간 386점의 목야초 혼합시료를 수집하였다. 재료를 이용하여 파장을 수집한 후 파장이 동일한 시료를 제외한 163점에 대해 습식분석을 하였다. 최적의 검량식 유도를 위하여 파장은 가시광선 및 근적외선 전대역을 사용한 것 그리고 가시광선대역을 사용하면서 동시에 T값을 2.5 및 1.5를 적용하여 최상의 검량식을 구하였다. 전체적으로 볼 때 근적외선 대역의 파장을 사용한 것이 검량식 결정계수값이 높았고 또한 검증식 역시 같은 경향이었다. T값은 습식분석치와 NIRS 예측치의 차가 더 적은 1.5를 적응하였을 때 검량 및 검증값이 더 높은 것으로 나타났다. 검량식의 $R^2$치는 0.48~0.93 사이 그리고 검증식은 0.35~0.88 사이였다. 조단백질, 조섬유, NDF에서 보다 만족스런 예측이 가능하였다.

• 한국의류학회지
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• 제41권2호
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• pp.254-265
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• 2017

This study examines the possibility of a neuro-scientific approach to fashion Visual Merchandising (VM), by researching the brain activation of customers about fashion stores in terms of VM. Study subjects were in 20's-30's residing in Busan and ten ordinary person or fashion industry related individuals, it measures the change of cerebral blood flow on positive/negative photo stimulus in terms of VM using a functional Near Infrared Spectroscopy (fNIRS) device, and then compared the brain activation to the difference of the fashion store VM. Photo stimuli utilized in the experiment were selected through a preliminary study in advance. The results of this study are as follows. First, the brain activation was found in all 16 channels of stimulus ranges of fashion store VM regardless of positive/negative stimulus. This means that the VM of fashion store causes changes to the cerebral blood flow of consumers, which implies that consumer behavior can be affected by store VM. It also shows that the brain is more active in negative VM stimulus than positive VM despite slight differences in the subjects. In terms of VM, this suggests that the negative factors of fashion stores have a greater effect on the brains of consumers compared to the positive factors. Second, the reaction of the brain channel is different according to the positive/negative VM stimulus of the fashion store by product group and confirms that positive/negative VM stimulus can be distinguished by brain-reaction for the three product groups except for the underwear group among four product groups (men's wear store, women's wear store, underwear store, and sportswear store). The results indicate that more objective scientific measure and decision-making are possible through neuro-science in the strategic execution of VM. This study verified the possibility for a neuro-scientific approach to fashion VM; therefore, there are expectations for the various activation of interdisciplinary research and subsequent development of VM that utilize neuroscience in fashion marketing.

• 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.

• 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.

• 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.