• 한국토양비료학회지
• /
• 제43권6호
• /
• pp.968-974
• /
• 2010

본 연구에서는 토양의 가시 근적외선 스펙트럼의 피크중첩에 의한 분석오차를 감소시킴으로써 토양유기물 추정의 정확도 향상을 위해 이산 웨이블릿 변환 (DWT) 신호처리기법의 적용을 검토하고 공간정보모델링을 통해 토양유기물의 분포도를 작성하고자 하였다. 토양유기물 함량에 따른 스펙트럼의 정량적 변화의 강조를 위해 Continuum 제거, 도함수 변환과 함께 Haar, Daubechies DWT 변환된 스펙트럼을 PLSR 모델에 대입하여 산출한 토양유기물 추정식들은 거의 비슷한 결과를 도출하였고 $R^2$ > 0.6, RPD > 1.5 의 '대략적인' 추정 결과를 보였다. 잡음을 줄이고 신호값을 향상시키기 위해 이산 웨이블렛 변환을 적용한 결과에서 오히려 약간 낮은 성능을 나타내었는데 성긴 근사값 (Coarser approximation) 스펙트럼으로 변환되어 추정식의 유의성이 낮아졌을 가능성이 있다. 따라서 토양의 분광스펙트럼에 더 적합한 이산 웨이블렛 필터와 수준 등의 DWT 조건을 찾고 적용함으로써 추정식의 유의성을 향상시킬 수 있을 것으로 본다. 또한, 유기물에 의한 에너지의 흡수, 반사를 일으키는 주요 파장대의 상관성을 분석하여 선택적으로 해당 영역의 스펙트럼이나 파라미터 값을 산출하여 추정모델에 적용하는 시도도 필요할 것으로 사료된다. 이러한 토양유기물의 추정값과 실측값을 이용해 구역 크리깅을 수행하여 분포지도를 작성하였다. 토양 샘플의 유기물 분석값은 평균값을 중심으로 정규분포를 나타내었는데 크리깅 지도에서도 전반적으로 유사한 패턴의 값이 분포하였다. 추정값을 이용한 크리깅 결과도 실측값을 이용한 분포지도와 유사한 공간적 패턴을 나타내었다. 지도의 우하단부와 중앙 부분에서 실측값 분포보다 추정값 분포지도에서 약간 더 높은 경향을 보였는데 이는 토양 유기물의 추정치와 실측치 간의 오차에 의한 것으로 판단된다. 분광 스펙트럼을 이용한 추정 모델은 정확도 제고가 필요한 단계이나 신속성, 용이성 면에 있어서 토양 특성에 대해 광역 단위에서 다량의 시료 분석에 유용할 것으로 보이고, 또한 지역, 세계 규모의 디지털 토양 매핑, 토양 분류 및 원격탐사 자료와의 연계 분석에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국작물학회지
• /
• 제64권2호
• /
• pp.70-88
• /
• 2019

본 연구는 선행연구에서 개발된 근적외선 분광분석(NIRS) 예측모델을 활용하여 측정된 국내외 재래종 메벼 유전자원의 아밀로스 및 단백질 함량 자료를 통계처리 하여 자원의 지리적 특성과 성분 함량에 대한 정확한 정보를 제공하기 위해 실시하였다. 1. 정규분포분석 결과 메벼 유전자원의 아밀로스 평균은 22.0%였고, 단백질 평균은 8.2%였으며 전체 자원의 95%를 차지하는 자원들의 함량범위는 아밀로스의 경우 15.0-28.9%, 단백질은 5.4-10.9%였다. 자원의 다양성지수는 아밀로스의 경우 0.81, 단백질은 0.50이었다. 2. ANOVA, DMRT에 사용된 자원 수는 한국 자원의 경우 1,032, 북한은 994, 일본은 800, 중국은 528자원이었다. 국가별 아밀로스 평균함량은 중국 자원의 경우 23.34%, 한국 자원은 21.55%, 일본 자원은 21.45%, 북한 자원은 20.48%였다. 단백질 평균함량은 중국 자원의 경우 9.02%, 일본 자원은 8.06%, 북한 자원은 8.04%, 한국 자원은 7.99%였다. ANOVA 결과 벼 유전자원의 아밀로스 및 단백질 함량은 국가별 차이가 있었고 1% 유의수준에서 차이가 인정되었다. 3. DMRT 결과 국가별 아밀로스 함량은 한국과 일본, 북한, 중국의 세 집단으로 나눌 수 있었으며 각 집단 간 아밀로스 함량차이는 1% 유의수준에서 차이가 인정되었다. 단백질 함량의 경우 한국, 일본, 북한과 중국의 두 집단으로 나눌 수 있었으며 각 집단 간 단백질 함량차이는 1% 유의수준에서 차이가 인정되었다. 북한 자원은 가장 낮은 아밀로스 평균함량을 나타냈고, 한국 자원은 가장 낮은 단백질 평균함량을 나타냈다. 이에 비해 중국 자원은 가장 높은 아밀로스와 단백질 평균함량을 나타냈다. 이러한 지리적 분포에 따른 벼 자원 간 함량차이는 각 지역별 자원 선호도와 품종 특성이 반영된 결과라고 할 수 있다.

• 한국자원식물학회지
• /
• 제32권2호
• /
• pp.124-143
• /
• 2019

본 연구는 선행연구에서 개발된 근적외선 분광법(NIRS) 예측모델을 활용하여 농업유전자원센터에서 보존 중인 국내외 벼유전자원의 아밀로스 및 단백질 함량 자료를 통계 처리하여 자원 분포를 파악하기 위한 데이터베이스를 구축하고자 하였다. 예측모델의 $R^2$ 값은 아밀로스 분석결과 0.970이었고, 단백질은 0.983이었다. 미지시료 측정 시 정확도를 평가하기 위해 외부검정과정을 거친 결과 $R^2$ 값은 아밀로스 분석결과 0.962였고, 단백질은 0.986이었다. 벼 자원을 재래종, 육성품종, 잡초형, 육성계통으로 나누어 NIRS를 이용하여 성분 분석한 후 함량분포를 확인하였다. 찰벼 평균 아밀로스는 재래종, 육성품종, 잡초형에서 동일하게 8.7%였고, 육성계통은 10.3%였다. 메벼 평균 아밀로스는 재래종 22.3%, 육성품종 22.7%, 잡초형 23.6%, 육성계통 24.2%였다. 전체 벼 자원 중 아밀로스 함량 9%이하 waxy type은 5.0%, low amylose는 5.5%, middle amylose는 20.5%, high amylose는 69.0%를 차지하였다. 단백질 분석 결과 평균함량은 재래종 8.2%, 육성품종 8.0%, 잡초형 7.9%, 육성계통 7.9%였다. 찰벼의 다양성지수 평균은 0.62, 메벼는 0.80이었고, 단백질 다양성지수는 평균 0.51이었다. 임의의 함량구간 내 자원비율은 정규분포의 표준화과정을 통해 확인하였다. 임의 구간에 대한 자원분포비율 산출 결과는, 재래종 아밀로스 6.4-8.7% 구간의 자원비율은 0.45였고, 22.3-26.1% 구간은 0.40, 단백질 7.3-8.2% 구간은 0.26이었다. 육성품종 아밀로스 8.7-9.4% 구간의 자원비율은 0.19였고, 20.1-22.7% 구간은 0.32, 단백질 6.1-8.3% 구간은 0.51이었다. 잡초형 아밀로스 6.6-9.7% 구간은 0.67이었고, 23.6-24.8% 구간은 0.19, 단백질 7.0-7.9% 구간은 0.33이었다. 육성계통 아밀로스 10.0-12.0% 구간의 자원비율은 0.47이었고, 24.2-28.0% 구간은 0.40, 단백질 7.0-7.9% 구간은 0.26이었다. 어떤임의 구간을 지정하여도 자원의 비율을 쉽게 구할 수 있으며, NIRS 분석과 통계분석과정을 통해 얻어진 자원별, 성분함량별 특성 자료는 효율적인 자원관리를 위한 데이터베이스 시스템 구축을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
• /
• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
• /
• pp.4107-4107
• /
• 2001

Previous works have shown the viability of NIRS technology for the prediction of fatty acids in Iberian pig fat, but although the resulting equations showed high precision, in the predictions of new samples important fluctuations were detected, greater with the time passed from calibration development to NIRS analysis. This fact makes the use of NIRS calibrations in routine analysis difficult. Moreover, this problem only appears in products like fat, that show spectrums with very defined absorption peaks at some wavelengths. This circumstance causes a high sensibility to small changes of the instrument, which are not perceived with the normal checks. To avoid these inconveniences, the software WinISI 1.04 has a mathematic algorithm that consist of create a “Repeatability File”. This file is used during calibration development to minimize the variation sources that can affect the NIRS predictions. The objective of the current work is the evaluation of the use of a repeatability file in quantitative NIRS analysis of Iberian pig fat. A total of 188 samples of Iberian pig fat, produced by COVAP, were used. NIR data were recorded using a FOSS NIRSystems 6500 I spectrophotometer equipped with a spinning module. Samples were analysed by folded transmission, using two sample cells of 0.1mm pathlength and gold surface. High accuracy calibration equations were obtained, without and with repeatability file, to determine the content of six fatty acids: miristic (SECV$\sub$without/=0.07% r$^2$$\sub$without/=0.76 and SECV$\sub$with/=0.08% r$^2$$\sub$with/=0.65), Palmitic (SECV$\sub$without/=0.28 r$^2$$\sub$without/=0.97 and SECV$\sub$with/=0.24% r$^2$$\sub$with/=0.98), palmitoleic (SECV$\sub$without/=0.08 r$^2$$\sub$without/=0.94 and SECV$\sub$with/=0.09% r$^2$$\sub$with/=0.92), Stearic (SECV$\sub$without/=0.27 r$^2$$\sub$without/=0.97 and SECV$\sub$with/=0.29% r$^2$$\sub$with/=0.96), oleic (SECV$\sub$without/=0.20 r$^2$$\sub$without/=0.99 and SECV$\sub$with/=0.20% r$^2$$\sub$with/=0.99) and linoleic (SECV$\sub$without/=0.16 r$^2$$\sub$without/=0.98 and SECV$\sub$with/=0.16% r$^2$$\sub$with/=0.98). The use of a repeatability file like a tool to reduce the variation sources that can disturbed the prediction accuracy was very effective. Although in calibration results the differences are negligible, the effect caused by the repeatability file is appreciated mainly when are predicted new samples that are not in the calibration set and whose spectrum were recorded a long time after the equation development. In this case, bias values corresponding to fatty acids predictions were lower when the repeatability file was used: miristic (bias$\sub$without/=-0.05 and bias$\sub$with/=-0.04), Palmitic (bias$\sub$without/=-0.42 and bias$\sub$with/=-0.11), Palmitoleic (bias$\sub$without/=-0.03 and bias$\sub$with/=0.03), Stearic (bias$\sub$without/=0.47 and bias$\sub$with/=0.28), oleic (bias$\sub$without/=0.14 and bias$\sub$with/=-0.04) and linoleic (bias$\sub$without/=0.25 and bias$\sub$with/=-0.20).

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제33권6_1호
• /
• pp.981-992
• /
• 2017

본 연구에서는 처음으로 차등흡수분광기술(Differential Optical Absorption Spectroscopy, DOAS) 중 광학 두께 피팅(optical density fitting) 방법을 이용하여 지상기반 원격 측정 장비인 Pandora의 복사휘도 자료로부터 2014년 5월부터 12월 사이 서울에서의 대류권 이산화질소 연직칼럼농도를 산출하였다. 본 연구에서는 Pandora로부터 산출된 대류권 이산화질소 연직칼럼농도와 Aura 위성의 OMI (Ozone Monitoring Instrument) 센서로부터 산출된 대류권 이산화질소 연직칼럼농도를 비교하였다. Pandora로 부터 산출된 대류권 이산화질소 연직칼럼농도와 OMI 센서로부터 산출된 대류권 이산화질소 연직칼럼농도 사이의 상관계수(Correlation coefficient, R)는 0.55로 나타났다. 현장 측정 장비로부터 측정된 지표 이산화질소 혼합비와의 비교를 위해 AIRS (Atmospheric Infrared Sounder) 관측 자료를 이용하여 Pandora와 OMI센서로부터 산출된 대류권 이산화질소 연직칼럼농도를 행성경계층 내 이산화질소 혼합비로 변환하였다. 현장 측정 자료의 지표 이산화질소 혼합비는 5.5 ppbv에서 61.5 ppbv의 범위로 분포하였으며 Pandora와 OMI 센서로부터 산출된 행성경계층 내 이산화질소 혼합비는 각각 2.1 ppbv에서 44.2 ppbv, 0.9 ppbv에서 11.6 ppbv의 범위로 분포하였다. Pandora로부터 산출된 행성경계층 내 이산화질소 혼합비는 현장 측정 장비로부터 측정된 지표 이산화질소 혼합비와 비교적 비슷한 범위로 분포하였으나, OMI센서로부터 측정된 지표 이산화질소 혼합비는 현장 측정 장비와 Pandora의 이산화질소 혼합비에 비해 좁은 범위로 분포하였다. 현장 측정 장비로부터 측정된 지표 이산화질소의 혼합비와 Pandora로부터 산출된 행성경계층 내 이산화질소 혼합비 사이의 상관관계(R = 0.50)는 현장 측정 장비로부터 측정된 지표 이산화질소의 혼합비와 OMI로부터 산출된 행성경계층 내 이산화질소 혼합비 사이의 상관관계(R = 0.36)보다 좋은 것으로 나타났다. 이는 위성 기반 원격 측정 장비인 OMI센서는 지상 기반 원격 측정 장비인 Pandora 장비와 현장 측정 장비에 비하여 높은 고도에서 측정함으로써 지표 부근에 이산화질소에 대한 민감도가 떨어지기 때문인 것으로 생각된다.

• 한국작물학회지
• /
• 제53권spc호
• /
• pp.78-83
• /
• 2008

콩에 함유된 성분 중 가장 많은 양으로 존재하며, 인축의 주요 단백질 공급원으로 이용되고 있는 콩 단백질의 함량을 1립 비파괴 근적외 분광분석법을 이용하여 동일품종의 개체 내에서 콩이 달린 착협 위치에 따라, 또 콩에서 단백질 함량을 분석하기 위해 개체 내에서 분석시료를 취할 때 개체를 대표할 수 있는 최소 양을 실험적으로 검토한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 선녹콩 개체 내 단백질 함량은 정규분포를 보였으며, 개체 간에 단백질 함량의 차이가 인정되었다. 2. 콩의 착협 위치에 따른 단백질 함량은 지표면에 가까울수록 단백질 함량이 높았고, 콩 식물체의 윗부분으로 갈수록 단백질 함량이 낮아지는 경향을 나타내었다. 3. 콩에 함유된 단백질의 함량을 정량적으로 분석하기 위해 필요한 최소 시료량을 추정한 결과 최소 10립 이상 혹은 개체 내 총 종자량의 20% 이상을 취하면 개체를 대표하는 단백질 함량을 얻을 수 있는 것으로 조사되었다.

• 한국식품과학회지
• /
• 제25권2호
• /
• pp.148-153
• /
• 1993

최근 sucrose polyesters(SPE)와 더불어 유지대체 물질로서의 사용이 검토되고 있는 glucitol fatty acid polyesters(GPE)를 합성한 후, 화학적 구조 및 상대적 에스테르 분포에 따른 치환도를 조사하였다. 본 연구에서 합성한 GPE는 순상 HPLC에 의해 단일 에스테르 그룹으로 분리되었으며, 분리된 에스테르 그룹의 치환도는 6으로서 GPE 전체가 glucitol fatty acid hexaester임을 알 수 있었다. GPE의 IR 스펙트럼에서 $1747\;cm^{-1}$에 나타나는 흡수대는 GPE 분자내에 glucitol과 지방산을 연결하고 있는 에스테르 결합이 존재함을 보여주었다. GPE는 H-NMR 스펙트럼에서는 glucitol의 hydroxyl proton의 시그널이 존재하지 않음을 볼 때 glucitol의 모든 수산기가 지방산과의 에스테르 결합에 참여하고 있음을 알 수 있었다. 또한 GPE의 H-NHR 스펙트럼을 정량적으로 해석한 결과는 수산기가(hydroxyl value) 측정에 의해 결정된 GPE의 치환도와 일치하였다. 이상의 결과를 종합하여 볼 때 본 연구에서 합성한 GPE는 glucitol fatty acid hexaester임이 확인되었고 향후 유지대체물질로서 사용되어질 가능성을 지닌 것으로 생각되었다.

• Journal of Biosystems Engineering
• /
• 제37권3호
• /
• pp.177-183
• /
• 2012

Purpose: In near infrared spectroscopy, interactance configuration of a light source and a spectrometer probe can provide more information regarding fruit internal attributes, compared to reflectance and transmittance configuration. However, there is no through study on the parameters of interactance measurement setup. The objective of this study was to investigate the effect of the parameters on the estimation of soluble solids content (SSC) and firmness of muskmelons. Methods: Melon samples were taken from greenhouses at three different harvesting seasons. The prediction models were developed at three distances of 2, 5, and 8 cm between the light source and the spectrometer probe, three measurement points of 2, 3, and 6 evenly distributed on each sample, and different number of fruit samples for calibration models. The performance of the models was compared. Results: In the test at the three distances, the best results were found at a 5 cm distance. The coefficient of determination ($R_{cv}{^2}$) values of the cross-validation were 0.717 (standard error of prediction, SEP=$1.16^{\circ}Brix$) and 0.504 (SEP=4.31 N) for the estimation of SSC and firmness, respectively. The minimum measurement point required to fully represent the spectral characteristics of each fruit sample was 3. The highest $R_{cv}{^2}$ values were 0.736 (SEP=$0.87^{\circ}Brix$) and 0.644 (SEP=4.16 N) for the estimation of SSC and firmness, respectively. The performance of the models began to be saturated when 60 fruit samples were used for developing calibration models. The highest $R_{cv}{^2}$ of 0.713 (SEP=$0.88^{\circ}Brix$) and 0.750 (SEP=3.30 N) for the estimation of SSC and firmness, respectively, were achieved. Conclusions: The performance of the prediction models was quite different according to the condition of interactance measurement setup. In designing a fruit grading machine with interactance configuration, the parameters for interactance measurement setup should be chosen carefully.

• Journal of Pharmaceutical Investigation
• /
• 제31권3호
• /
• pp.151-160
• /
• 2001

The purpose of this study is to investigate the interaction of progesterone with various cyclodextrins (CDs) in the aqueous solution and in solid state, and finally to formulate a parenteral aqueous formulation. CDs used were ${\alpha}-$, ${\beta}-$, and ${\gamma}-CD$, $2-hydroxypropyl-{\beta}-CD$ (HPCD), sulfobutyl $ether-{\beta}-CD$ (SBCD), $dimethyl-{\beta}-CD$ (DMCD) and $trimethyl-{\beta}-CD$ (TMCD). The solubility studies of progesterone were performed in the presence of various CDs as a function of concentration or temperature. The solubility of progesterone increased in the rank order of ${\alpha}-CD$ < ${\beta}-CD$ < ${\gamma}-CD$ < TMCD$ < HPCD < DMCD < SBCD. Addition of SBCD (200 mg/ml) in water increased the aqueous solubility $(9.36\;{\mu}g/ml)$ about 3,200 times, and lowering the temperature facilitated the solubilization of progesterone. However, the addition of HPCD and SBCD in 20:80 (v/v) polyethylene glycol 300-water and propylene glycol-water cosolvents markedly decreased the solubility of progesterone, compared with solubilizing effects in water. Physical mixtures and solid dispersions of progesterone with HPCD or SBCD were prepared, and evaluated by differential scanning calorimetry (DSC), Fourier-transform infrared spectroscopy (FT-IR), near IR spectroscopy and dissolution studies. By DSC and IR studies, it was found that progesterone was dispersed in HPCD in monotectic state and dissolved rapidly from both solid dispersions. Based on solubility studies, new aqueous progesterone fonnulations (5 mg/ml) containing SBCD (200 mg/ml) could be prepared and did not form precipitates even after 2 months at $4^{\circ}C$. The solution was transparent when mixed with normal saline and 5% dextrose injection at 1: 1, 1:10 and 1:20 (v/v) even after 7 days. Permeation rates of progesterone through a cellulose membrane from 20% PEG 300 solution $(50\;{\mu}g/ml)$ containing HPCD or SBCD were compared with oily formulation. Permeation of progesterone from oily formulation did not occur up to 8 hr, but aqueous formulations showed fast permeation rates from early stage of permeation study. The addition of HPCD or SBCD retarded the permeation rates of progesterone with the increase of CD concentrations, suggesting the possibility of a controlled absorption from the site administered intramuscularly. These results demonstrate that it is feasible to develop a new progesterone parenteral aqueous injection (5 mg/ml) using SBCD.

• 자원리싸이클링
• /
• 제26권1호
• /
• pp.69-77
• /
• 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.