• 한국토양비료학회지
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• 제20권3호
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• pp.251-259
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• 1987

7종(種)의 식물성(植物性) 유기물질(有機物質)을 부숙(腐熟)시키면서 경시적(經時的)으로 시료(試料)를 채취(採取)한 후 부식산(腐植酸)을 추출정제(抽出精製)하여 IR Spectrum의 특성(特性)을 규명(糾明)하였다. 이 Spectrum과 분석(分析)을 행해 Total acidity, Total hydroxyls, Carboxyl groups, Phenolic hydroxyls, Alcoholic hydroxyls, Carbonyl groups 그리고 Quinones 등(等)의 산소함유작용기(酸素含有作用基)의 함량(含量)을 정량(定量)하여 얻은 결과(結果)는 다음과 같다. 1. IR Spectrum을 크게 세 가지 유형(類型)으로 분류(分類)하였다. 볏짚, 보리짚 및 호밀짚등(等)의 곡물작물 재료의 부식산(腐植酸)을 Type I으로, 산야초(山野草)의 부식산(腐植酸)을 Type II, 그리고 활엽수(闊葉樹)잎과 침엽수(針葉樹)의 잎에서 추출(抽出)한 부식산(腐植酸)을 Type III으로 분류(分類)하였다. 2. 동일(同一)한 식물성(植物性) 유기물질(有機物質)에서 추출(抽出)한 부식산(腐植酸)은 부숙기간(腐熟期間)에 관계(關係)없이 IR Spectrum에는 차이(差異)가 없었다. 3. IR Spectrum에서 $3430cm^{-1}$의 흡수대(吸收帶)는 Hydroxyl groups 이며 이 중 phenolic hydroxyl groups가 대부분(大部分)을 구성(構成)하고 있었다. 4. Phenolic hydroxyl groups와 Total acidity 간(間)에, Carboxyl groups와 Total hydroxyl groups 간(間)에 그리고 Alcoholic hydroxyl groups와 Total hydroxyl groups 간(間)에는 밀접(密接) 관계(關係)가 있었다. 5. Carbonyl groups와 Quinones의 흡수대(吸收帶)가 중복(重復)되는 까닭으로 인(因)해 이 두 작용기(作用基)는 IR Spectrum으로는 구별(區別)하기 곤란(困難)하였다. 6. IR Spectrum에서 $995{\sim}1000cm^{-1}$의 흡수대(吸收帶)는 부식산(腐植酸)의 구성성분중(構成成分中) Non-aromatic cyclic hydrocarbon 화합물(化合物)임이 예증(例證)되었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권1호
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• pp.15-33
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• 2021

화상병이란 erwinia amylovora라는 강한 전염성을 보유하고 있어 감염 시 1년 내에 과수를 고사시키며 그 중심으로 반경 500m이내에 과수 재배를 불가능하게 만드는 세균성 바이러스이다. 이 화상병은 과수의 잎과 가지를 진한 갈색 또는 검은색으로 변색시키기 때문에 분광학적으로 검출이 가능하다고 판단되며 이는 다중분광센서를 탑재한 무인기를 이용하는 것이 효율적이다. 그러나 다중분광센서는 적은 중심 파장과 함께 넓은 반치전폭(FWHM)을 가지고 있어 화상병에 가장 민감하게 반응하는 파장 대역을 파악하기 어렵다. 그렇기 때문에, 본 논문에서는 화상병에 감염된 잎과 가지와 비감염된 잎과 가지의 초분광 이미지를 5 nm FWHM으로 취득한 후 각각 10 nm, 25 nm, 50 nm와 80 nm FWHM로 평준화한 후 샘플을 7:3, 5:5와 3:7의 비율로 훈련데이터와 검증데이터로 나누어 의사결정트리 기법으로 최적의 파장을 선정하고 overall accuracy (OA)와 kappa coefficient (KC)를 이용한 분류 정확도 평가를 통해 배나무 화상병 검출가능성을 확인하였다. 화상병에 감염 및 비감염된 잎과 가지의 초분광 반사율을 비교한 결과, green, red edge 및 NIR 영역에서 차이가 두드러지게 나타났으며 첫 번째 분류 노드로 선택된 파장 영역은 대체로 750 nm와 800 nm였다. 잎과 가지 영역의 영상데이터를 의사결정트리 기법을 이용하여 분류정확도를 종합적으로 비교한 결과, 50nm FWHM 인 4개 대역(450, 650, 750, 950nm)은 10nm FWHM인 8개 대역(440, 580, 660, 680, 680, 710, 730, 740nm)의 분류 정확도 차이가 OA에서 1.8%와 KC에서 4.1%로 나타나 더 낮은 비용의 밴드패스필터인 50nm FWHM을 이용하는 것이 더 유리하다고 판단된다. 또한 기존의 50nm FWHM 파장대역들에 25nm FWHM파장대역들(550, 800nm)을 추가하는 것을 통해 화상병 검출뿐만 아니라 농업에서 다양한 역할을 수행할 수 있는 다중분광센서를 개발할 수 있다고 판단된다.