We propose a new reliable, fast, and low cost identification method for similarly looking 0.3ct vivid yellow color of natural, HPHT treated, and synthesized diamonds. Conventional optical microscopy as well as low temperature PL(photoluminescence), FT-IR, UV-VIS-NIR, micro-Raman spectroscopy, and vibrating sample magnetometry(VSM) characterization were executed. We could not distinguish the natural diamonds from the treated or the synthesized stones with an optical microscopy, PL, FT-IR, and UV-VIS-NIR spectroscopy. However, we could identify the treated diamond with micro-Raman spectroscopy due to unique $1440cm^{-1}$ peak appearance. VSM revealed easily the synthesized diamond because of its ferromagnetic behavior. Our preliminary propose on employing the Micro-Raman spectroscopy and VSM might be suitable for identification of the similar looking vivid yellow colored diamonds.
The identification step of raw drug materials is an indispensible procedure in the GMP manufacturing process within the pharmaceutical industry. However, wet chemistry methods for identification of drug materials, used by the various Pharmacopeia are time-consuming and expensive steps. In this paper, near-infrared spectroscopy (NIRS) has been developed for identifying eleven drug substances including calcium pantothenate, cefaclor, cefoperazone, cephradine, dextromethorphan, ehtambutol, nicotinamide, pyrozinamide, tramadol, vitamin C, and vitamin E. Also the aim of ths work is to consturct a new algorithm for calibration model using soft independence modeling of class analogy (SIMCA) with Malinowskis Indicator Function (IND), which is used for finding the number of principal components of each class of the SIMACA model. The use of NIR technique with pattern recognition to qualify raw materials can make it possible to monitor process in real time as well as to control all procedures in the pharmaceutical industry. As the result, the samples identified of 183 different batches from 11 different compounds were separated clearly by SIMCA with 2nd derivative spectra in the NIR region of 1100∼2400 nm.
Recently, Near-infrared (NIR)colorant is intriguing and attractive but full of challenges. Although some cyanine colorant have been commercialized, near-infrared colorant with intensive NIR absorption, good chemical and photo-stability, and high solubility still remain as target compound. Certain polycyclic aromatic compounds such as quaterrylene represent a key class of NIR colorant and also give rise to outstanding physical and chemical properties after appropriate chemical modification. In this study, We have tried to introduceimide functional group to quaterrylene in order to give chemical and thermal stability. Finally, N,N'-bis (2,6-diisopropylphenyl)-quarterrylene-3,4:13,14-tetracarboximide was synthesized and evaluated its properties using $^1H$ NMR, Maldi-tof, TGA, and UV/VIS/NIR spectroscopy as NIR colorant. The quaterrylene bisimide compound exhibit a excellent thermal stability and chemical stability.
최근 수년간 polarimetry, Raman spectroscopy, near infrared (NIR) absorption spectroscopy, NIR scattering, optoacoustics 등의 방법을 통하여 비침습적으로 Glucose의 농도를 측정하려는 연구가 많이 시도되었다. 일반적으로 이들 방법은 sensitivity 와 signal-to-noise ratio가 매우 낮고 복잡한 알고리즘이 요구되어져 glucose 농도 측정에 한계가 있음이 드러났다. 본 연구에서는 polarization sensitive optical coherence tomography (PS-OCT)에 사용되는 polarization sensitive low coherence inter-ferometer (PS-LCI) 기법을 이용하여 비침습적으로 glucose의 농도 측정을 가능하게 하는 시스템 개발에 중점을 두었다. (중략)
최근 수년간 polarimetry, Raman spectroscopy, near infrared (NIR) absorption spectroscopy, NIR scattering, optoacoustics 등의 방법을 통하여 비침습적으로 Glucose의 농도를 측정하려는 연구가 많이 시도되었다. 일반적으로 이들 방법은 sensitivity 와 signal-to-noise ratio가 매우 낮고 복잡한 알고리즘이 요구되어져 glucose 농도 측정에 한계가 있음이 드러났다. 본 연구에서는 polarization sensitive low coherence interferometer (PS-LCI) 기법을 이용하여 농도에 따른 stokes parameters를 측정함으로써 비침습적으로 glucose를 측정하는 것이 가능한지 알아보는데 그 목적이 있다. (중략)
본 연구에서는 위장관에 작용하는 트리메부틴말레인산염을 주성분으로 하는 서방정의 제조 과정 중 혼합과정의 혼합 진행 정도의 확인에 근적외분광분석법과 라만분광분석법을 적용하였다. 서방정의 제조의 혼합 과정에서 소량의 부형제로 콜로이달실리콘디옥사이드, 탈크, 스테아르산, 스페타르산마그네슘을 넣어 혼합하는 과정에서, 각 혼합 시간 별, 혼합기 내에서 구역 별 혼합물 시료를 채취한 후 주성분(active ingredient)인 트리메부틴말레인산염의 양을 HPLC로 분석하였고, 동시에 채취한 시료의 근적외스펙트럼과 라만스펙트럼을 측정하여 PCA (Principal Component Analysis)를 수행하였다. 혼합기로는 U자형 혼합기를 사용하였고, 상, 중, 하와 좌, 우 각각 6개의 영역에서 시료를 채취하여 주성분과 부형제의 분포에 따른 혼합물의 균일도를 확인하고자 하였다. HPLC법으로는 소량의 부형제의 혼합을 주성분을 분석하는 것으로 시간에 따른 혼합도를 확인할 수 없는 반면, 근적외스펙트럼과 라만 스펙트럼에서는 주성분과 각각의 부형제의 특징적인 피크들을 확인할 수 있었고, 이러한 특징적인 흡광도를 가진 영역을 이용하여 전체 혼합물에서의 부형제 영향에 의한 변화를 PCA를 수행하여 혼합의 진행 정도를 성공적으로 확인하였다. 산란의 영향에 의한 바탕선의 변이를 제거하기 위해 전처리 방법으로는 미분을 사용하였고, 근적외스펙트럼에서는 5000-7500 $cm^{-1}$를 사용하였고, 라만스펙트럼에서는 1000-1500 $cm^{-1}$를 이용하여, PCA를 수행하였을 때 효과적으로 혼합의 진행정도를 확인할 수 있었다.
The concept of “precision agriculture” or “site-specific farming” is usually confined to the fields of soil science, crop science and agronomy. However, because plants grow in soil, animals eat plants, and humans eat animal products, it could be argued (perhaps with some poetic licence) that the fields of feed quality, animal nutrition and animal production should also be considered in this context. NIR spectroscopy has proved over the last 20 years that it can provide a firm foundation for quality measurement across all of these fields, and with the continuing developments in instrumentation, computer capacity and software, is now a major cog in the wheel of precision agriculture. There have been a few giant leaps and a lot of small steps in the impact of NIR on the animal world. These have not been confined to the amazing advances in hardware and software, although would not have occurred without them. Rapid testing of forages, grains and mixed feeds by NIR for nutritional value to livestock is now commonplace in commercial laboratories world-wide. This would never have been possible without the pioneering work done by the USDA NIR Forage Research Network in the 1980's, following the landmark paper of Norris et al. in 1976. The advent of calibration transfer between instruments, algorithms which utilize huge databases for calibration and prediction, and the ability to directly scan whole grains and fresh forages can also be considered as major steps, if not leaps. More adventurous NIR applications have emerged in animal nutrition, with emphasis on estimating the functional properties of feeds, such as in vivo digestibility, voluntary intake, protein degradability and in vitro assays to simulate starch digestion. The potential to monitor the diets of grazing animals by using faecal NIR spectra is also now being realized. NIR measurements on animal carcasses and even live animals have also been attempted, with varying degrees of success, The use of discriminant analysis in these fields is proving a useful tool. The latest giant leap is likely to be the advent of relatively low-cost, portable and ultra-fast diode array NIR instruments, which can be used “on-site” and also be fitted to forage or grain harvesters. The fodder and livestock industries are no longer satisfied with what we once thought was revolutionary: a 2-3 day laboratory turnaround for fred quality testing. This means that the instrument needs to be taken to the samples rather than vice versa. Considerable research is underway in this area, but the challenge of calibration transfer and maintenance of instrument networks of this type remains. The animal world is currently facing its biggest challenges ever; animal welfare, alleged effects of animal products on human health, environmental and economic issues are difficult enough, but the current calamities of BSE and foot and mouth disease are “the last straw” NIR will not of course solve all these problems, but is already proving useful in some of these areas and will continue to do so.
본 연구에서는 닥나무 인피섬유와 이를 이용하여 제조한 한지의 FT-NIR및 FT-MIR 스펙트럼 데이터를 각각PLS-DA에 적용하여 닥나무 인피섬유 및 한지의 원산지 판별 모델을 개발하고자 하였다. 본 연구를 위하여 서로 다른 원산지의 국내산 닥나무 인피섬유 10점을 채취하여 한지로 제조하였다. 상기시료의 FT-NIR 및 FT-IR 스펙트럼 데이터는 데이터 전처리 과정을 거쳐 PLS-DA를 수행하였다. 모델링 결과, 닥나무 인피섬유와 한지의 NIR 스펙트럼 데이터가 판별모델의 교차 검증결과 및 성능평가(정확도, 민감도, 특이도)에서 모두 100 %로 MIR 스펙트럼 데이터보다 우수한 판별 성능을 나타냈다. 또한 지역별로 4 개의 그룹을 형성하는 것을 확인 할 수 있었으며, 닥나무 인피섬유와 한지의 원산지 판별 모델 간 score 형태가 유사하게 나타내는 것을 확인하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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