• 한국작물학회지
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• 제53권2호
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• pp.217-223
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• 2008

본 시험은 종자은행이 보유하고 있는 다양한 벼 유전자원의 활용을 촉진하기 위하여 비파괴적인 분석방법의 하나인 근적외선 분광분석법을 이용한 유용유전자원의 대량 선발체계 구축을 위해 실시하였다. 1. NIR스펙트럼은 700 nm 이하의 가시광선 범위에서 다양한 범위의 spectrum을 보였으며, 700 nm에서 2500 nm의 근적외선 파장에서도 spectrum의 차이가 크게 나타났고, 1400 nm에서 전체 spectrum의 정점을 나타냈으며 그 이상의 spectrum에서는 포화현상을 나타내었다. 2. NIR 검량식 작성에 이용된 144점의 선발자원이 가지는 단백질함량의 범위는 $6.5{\sim}9.5%$였으며, 134점의 선발자원이 가지는 아밀로스함량의 범위는 $18.1{\sim}21.7%$이었다. 3. 단백질함량과 아밀로스함량의 실험치(Lab data)와 NIR 데이터의 모집단 분포의 해석과 상관관계에 관한 통계분석 결과, 단백질함량과 아밀로스함량의 $R^2$(RSQ) 값은 각각 0.786과 0.865로 높게 보였으며, 검량식 표준오차(SEC)는 각각 0.442와 2.078로 유의한 값을 보였고, 또한 검량식 검정 표준오차(SECV)도 각각 0.541과 3.106으로 유의한 값을 보였지만 검증시 상관정도(1-VR)는 0.68과 0.70로 검량식 작성시보다 낮은 유의성을 보였다.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제31권4호
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• pp.48-56
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• 2011

Black cobalt solar selective coatings were prepared by thermal oxidation of electroplated cobalt metal on copper and nickel substrates. The optical properties and structure of the black cobalt selective coating for solar energy utilizations were characterized by glow discharge spectrometry (GDS), ultraviolet-visible-near infrared (UV-VIS-NIR) spectrometer, atom force microscopy(AFM) and X-ray photoelectron spectroscopy(XPS). The optical properties of optimum black cobalt selective coating prepared on copper substrate were a solar absorptance of 0.82 and a thermal emittance of 0.01. From the GDS depth profile analysis of these coatings, the concentration of cobalt particles near the interface was higher than at the surface, but oxygen concentration at the surface was higher than at the interface. These results suggest that the selective absorption was dominated by this chemical composition variation in the coating. The surface of this film exhibited morphology with root-mean-square(rms) roughness of about 144.3nm. XPS measurements data showed that several phases of Co coexist($Co_3O_4$,CoO) in the film.

• 한국작물학회지
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• 제41권1호
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• pp.13-19
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• 1996

많은 보리계통의 주요 종실성분을 등숙초기단계에 신속하고 정확하게 분석하기 위한 근적외분광분석법의 이용가능성을 검토하기 위하여 겉보리 34계통을 재료로 출수후 25, 30, 35일에 각각 수확하였다. 이들 시료들을 대상으로 양질의 보리품종을 선발하는데 있어 품질면에 크게 영향을 미치는 전분, $\beta$-glucan, 단백질 및 회분성분을 일반분석법에 의해 분석한 뒤, 이 성적과 근적외분광광도계(NIRS)를 이용한 검량식(calibration equation)작성으로, 간접측정방법의 가능성을 검토하였다. 각 등숙시기별 성분별로 우수 검량식을 택하고 이를 이용하여 실분석치와의 상관정도를 검토함으로써 실행정확성을 판단하였는데 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 출수후 25일의 보리종실성분 중 전분은 2,163nm의 파장으로 구성된 검량식에서, $\beta$-glucan은 2,006nm 파장의 검량식에서 측정정확도가 높아 NIRS의 이용가능성이 있었으나 단백질 및 회분은 불가능한 것으로 나타났다. 2. 출수후 30일의 보리종실성분 중 전분은 2,053/2,082/2,235nm, $\beta$-glucan은 2,064/2,110nm, 단백질은 2,139/2,167/2,006/1,931nm로 구성된 검량식에서 각각 측정정확도가 높았으나 회분은 실분석치와의 유의성이 인정되지 않았다. 3. 출수후 35일 수확 종실의 경우 NIRS에 의한 전분과 단백질의 측정정확도가 높은 것으로 나타났으나 $\beta$-glucan및 회분은 유의성이 인정되지 않았다. 4. 출수후 35일 종실의 $\beta$-glucan은 흡광도 peak가 2,090nm에서 이루어져 분석이 되지 않았으며, 또한 회분은 세 시기 모두 계통간 성분변이 폭이 좁아 NIRS에 의한 분석이 어려울 것으로 판단되었다.

• 한국작물학회지
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• 제53권spc호
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• pp.108-114
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• 2008

녹차 품질평가의 한 요인이 되는 색도 평가 시 기존 평가 방법인 육안평가 혹은 색차 분석에 의존하고 있는 현행 분석방법을 신속, 간편하며 재현성이 높고, 녹차 품질관련 기타 성분과 동시분석이 가능한 녹차 색차 분석용 NIRS 검량식을 작성한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 공시된 녹차 시료를 대상으로 색차계를 이용하여 색도 값(L, a, b)을 조사한 결과 검량식 작성용 시료는 L값이 평균 53.37($48.52{\sim}57.72$), a값이 평균 -7.55($-10.02{\sim}-4.63$), b 값이 평균 18.07($14.00{\sim}22.02$)을 나타내었고, 작성 검량식의 평가용으로 이용된 예견치 분석용 시료와 거의 동일한 범위를 나타내었다. 2. 녹차의 색차 분석용 NIRS 검량식을 검토한 결과 색차 중 명도에 해당하는 L 값은 원시 스펙트럼에 2차 미분(2nd derivative, 8 nm gap, 6 points smoothing, 1 point second smoothing)을 수행한 조건에서 $R^2$ = 0.936으로 가장 우수한 양상을 나타내었고, 적색에 해당되는 색차 a값과 황색에 해당하는 b값은 1차 미분(1st derivative, 4 nm gap, 4 points smoothing, 1 point second smoothing)조건에서 $R^2$가 각각 0.991 및 0.958로 가장 우수한 결과를 나타내었다. 3. 최적의 녹차 색차 분석용으로 작성된 각각의 NIRS 검량식을 미지시료에 적용하여 정확성을 평가한 결과 색도값 L, a 및 b의 결정계수는 각각 0.905, 0.986 및 0.931로 매우 높은 상관을 보였으며, 이들 검량식은 향후 NIRS를 이용한 녹차 관련 연구 및 녹차 산업현장에서 품질관리를 위한 효율적 분석방법으로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 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.

• 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.

• 한국산림과학회지
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• 제112권2호
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• pp.145-156
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• 2023

본 연구에서는 -18℃ 및 4℃에서 18년간 저장된 소나무 종자 963개에 대해 FT NIR 스펙트럼을 조사하여 7개 머신러닝 방법(XGBoost, Boosted Tree, Bootstrap Forest, Neural Networks, Decision Tree, Support Vector Machine, PLS-DA)을 이용한 종자발아 예측모델을 만들고, 그 성능을 비교하였다. XGBoost 및 Boosted Tree 모델의 예측성능이 가장 우수하였으며, 정확도, 오분류율 및 AUC 값은 각각 0.9722, 0.0278, 0.9735과 0.9653, 0.0347, 0.9647이었다. 2개 모델에서 종자발아 유무를 예측하는 데 있어 상대적 중요도가 높았던 54개 파수 변수들에 대한 파장대는 크게 6개(811~1,088 nm, 1,137~1,273 nm, 1,336~1,453 nm, 1,666~1,671 nm, 1,879~2,045 nm, 2,058~2,409 nm) 그룹으로 나눌 수 있었으며, 방향족 아미노산, 셀룰로스, 리그닌, 전분, 지방산 및 수분과 관련된 것으로 추정되었다. 이상의 결과를 종합할 때, 본 연구에서 얻어진 FT NIR 스펙트럼 데이터과 2개의 머신러닝 모델은 소나무 저장종자의 발아 유무를 정확도 96% 이상으로 예측할 수 있기에 장기저장 종자 유전자원의 비파괴적 활력검정에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 생각된다.

• 산업식품공학
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• 제13권4호
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• pp.297-301
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• 2009

본 연구에서는 딸기의 당도예측모델을 개발하기 위하여 수행하였으며, 딸기의 당도판정에 보다 적합한 조명장치를 설계하기 위해 조명의 영향을 구명하고, 딸기의 당도예측 모델을 개발하였으며, 주요연구 결과는 다음과 같다. 조명방법에 따른 당도 예측 성능을 비교한 결과 4개의 램프로 시료를 직접 조명하는 경우 $r_{SEP}$= 0.603, SEP = 0.502$^{\circ}$Bx으로 나타났으며, 광 화이버로 빛을 유인하여 국부적으로 시료에 점 조명한 경우(광 화이버 3개 사용)에는 $r_{SEP}$= 0.715, SEP = 0.433$^{\circ}$Bx으로서 후자가 더 좋은 성능을 나타내었다. 또한 램프 반사면의 금 코팅 유무에 따른 당도판정 성능시험을 실시한 결과 금 코팅된 할로겐램프를 사용한 경우 $r_{SEP}$= 0.837, SEP = 0.510$^{\circ}$Bx으로서 그렇지 않은 경우의 $r_{SEP}$= 0.756, SEP = 0.580$^{\circ}$Bx보다 양호한 결과가 나타나 금 코팅에 대한 당도판정 효과가 있는 것으로 나타났다. 딸기 당도판정을 위한 최적 회귀모델을 개발하기 위하여 PLSR과 PCR을 이용하였다. 전처리를 하지 않은 경우 $r_{SEP}$= 0.860, SEP=0.498$^{\circ}$Bx로 양호한 결과가 나타났으나, 가장 좋은 결과는 상기에서 언급된 최적의 조명상태에서 측정된 스펙트럼 데이터에 OSC 전처리를 한 경우 $r_{SEP}$= 0.891, SEP = 0.443$^{\circ}$Bx, LV=14로 가장 양호한 결과를 나타내었다. 한편, PCR을 이용한 당도 예측은 전처리를 하지 않은 경우 $r_{SEP}$= 0.845, SEP = 0.520$^{\circ}$Bx, LV=17으로서 DT 전처리에서의 $r_{SEP}$= 0.845, SEP = 0.521$^{\circ}$Bx, LV=17보다 오히려 높게 나타나 전처리에 따른 효과는 없는 것으로 나타났다.

• 한국작물학회지
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• 제46권3호
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• pp.248-252
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• 2001

비파괴분석을 통한 종실 성분 함량 측정의 가능성을 알아보고자 근적외분광분석기(NIRS)를 사용하여 강낭콩 종실 및 분말상태로 조단백 및 조지방 함량을 측정하였다. 1. 강낭콩의 100립중은 12.8-45.5g, 조단백 12.2-16.5%, 조지방 1.68-2.08%의 분포를 나타냈다. 2. 시험계통별 조단백 함량은 13.1-14.0% 13개(32.5%), 조지방 함량은 1.8-l.9% 18개(45%)로 가장 많은 비율을 나타냈다. 3. 검량선 작성시 종래의 화학적 방법에 의한 분석치와 NIRS 분석치 와의 상관계수는 조단백의 경우 비파괴의 종실이 0.90,분말 0.97이고 조지방의 경우 종실 0.40, 분말 0.92로 종실보다는 분말시료가 검량식의 작성에 유리함을 알 수 있었고, 화학성분으로 볼 때 조지방 검량식 보다는 조단백의 검량식이 유용성이 더 큰 것으로 판단되었다. 4. 작성된 검량식들의 정확도를 알아보기 위해 미지의 시료로 측정된 NIRS 분석치와 Validation과의 상관계수는 조단백의 경우 종실 0.86, 분말 0.84이었고 조지방은 종실 0.62, 분말 0.92를 나타내어 조단백의 이용은 가능할 것으로 판단되었다.

• 한국식품과학회지
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• 제40권6호
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• pp.603-610
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• 2008

본 연구는 향미 및 다면적 재래 벼 유전자원에 대하여 근적외선 분광분석법을 이용하여, 현미 및 벼 상태의 향미자원으로부터 spectrum을 획득 후, 아밀로스함량과 단백질함량분석을 하고자 실시하였다. 75점의 향미 및 다면적 재래 유전자원의 현미로부터 측정한 단백질함량의 범위는 3.8-9.3%였으며, 평균 단백질함량은 7.1%이고 아밀로스함량의 범위는 8.5-27.4%였으며, 평균 아밀로스함량은 20.3%이었다. 79점의 향미 및 다면적 재래 유전자원에 대한 벼 상태 및 현미상태에서의 NIR 원시 spectrum을 나타낸 것으로 1,490 nm 이상의 파장범위에서 큰 차이를 보였다. NIR 원시 spectrum을 MPLS방법에 의해서 벼 상태로부터 얻은 spectrum은 1,4,4,1수 처리 방법, 현미상태로부터 얻은 spectrum은 2,4,4,1 수 처리 방법의 결과가 유의성이 높았다. 벼 상태에 대한 MPLS(1,4,4,1)방법에 의한 $R^2$ 및 SEC 값은 protein은 $R^2$ 값이 0.871, SEC 값이 1.37이었고, amylose는 $R^2$값이 0.815, SEC 값이 0.29이었으며, 현미상태의 경우 MPLS(2,4,4,1)방법에 의한 $R^2$ 및 SEC 값은 protein은 $R^2$값이 0.943, SEC값이 0.90이며 amylose는 $R^2$값이 0.859, SEC 값이 0.37로 높은 유의성을 나타내었다. 습식 분석 데이터와 NIR 예측 data에 대한 차이를 살펴보았더니, 평균 단백질 함량의 차이는 벼 상태는 0.06, 현미상태는 0.12 였고, 평균 아밀로스 함량 차이도 벼 상태는 0.33이었고 현미상태는 0.37로 근소한 차이를 보였다.