• 한국재난정보학회 논문집
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• 제16권3호
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• pp.542-549
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• 2020

연구목적: 액비의 발효과정에서 생산된 질산성질소는 물의 오염지표로써 본 연구에서는 액비가 살포된 4개의 연구지역을 선정하고, 질산성질소의 오염 농도를 추정할 수 있는 모델을 제작하고자 하였다. 연구방법:현장촬영에 앞서 액비의 비율을 0%, 25%, 50%, 75%, 100%로 5개의 군으로 나누어 스펙트럼 라이브러리를 구축하였다. 스펙트럼의 양상을 토대로 연구지역에서 획득한 초분광 영상에 PLSR (Partial least squares regression) 방법을 적용하였다. 연구결과:구축한 액비의 스펙트럼을 1차, 2차 미분하여 질산성질소의 거동을 확인하였다. 현장실험의 영상을 이용하여 PLSR 농도 추정 모델링을 실시하여 실제 질산성질소의 농도와 비교하였다. 결론: PLSR 농도 추정 모델과 실제 질산성질소의 농도를 비교하였을 때 질산성질소의 농도가 70 mg/kg 이상인 고농도 지역에서 탐지가 가능하다고 판단되었다.

• 응용통계연구
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• 제10권2호
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• pp.227-239
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• 1997

분광학분야에서 측정되는 자료는 여러 파장에서 측정된 스펙트럼 행렬과 이 스펙트럼을 통하여 알고자하는 어떤 반응치들의 행렬 또는 벡터로 주어진다. 이 경우 측정 자료에의 많은 잡음(noise)과 파장간의 상관관계가 내재한다. 부분최소제곱회귀 방법은 여러 개의 파장에서 측정된 자료를 모두 이용하는데 자료축약과정을 통하여 자료의 잡음 문제와 상관관계 문제를 해결하는 다변량통계방법이다. 본 연구에서는 이러한 자료에 적합한 부분최소제곱회귀의 이론을 알아보고 실제로 측정된 자료를 통하여 주어진 스펙트럼에 대한 반응치의 예측을 부분최소제곱회귀 방법을 이용하여 고찰하였다.

• 자원리싸이클링
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• 제27권1호
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• pp.84-91
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• 2018

본 연구에서는 레이저유도 플라즈마 분광법(Laser induced breakdown spectroscopy, LIBS) 기반의 금속 종류별 스펙트럼 데이터를 이용하여 연성정보(soft information)를 추정하고 최빈 클래스로 분류하는(most probable classification) 금속 분류 방법을 제안한다. 폐금속 자원과 같이 사전 정보가 없는 금속을 분류하는 경우 몇 가지 핵심 구성성분에 대한 정량 분석을 통해서 클래스를 추정하는 방법이 효율적이다. 이에 따라 부분 집합 기반의 부분최소제곱회귀법(Partial Least Square Regression, PLSR)을 이용하여 LIBS 검출 스펙트럼으로부터 각 성분의 농도를 독립적으로 신뢰성 있게 추정하고, 인증 표준물질(CRM) 등 알려진 모집합의 농도정보에 기반하여 최고 확률을 갖도록 분류하는 기술을 제안한다. 샘플 스펙트럼들의 다변량 분석을 통해서 여러 성분의 추정 농도를 다변량 정규 분포를 갖는 것으로 가정하고 통합(Joint) 추정 연성정보를 구할 수 있으며, 이를 활용한 최빈 확률 검출이나 추가적인 사전 정보의 결합 등을 통해서 분류 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 기술의 평가를 위해서 9가지 종류의 CRM 금속시료의 LIBS 스펙트럼 데이터를 사용하며, 부분 집합 기반의 PLSR 농도 추정 기술을 기반으로 단변량 혹은 다변량 정규 분포 연성 정보추정을 통해 미지 금속의 검출과 연성 정보의 검출 등을 테스트 하였다. 또한 방사형 차트(Radar chart)를 이용하여 추정된 농도와 획득한 연성정보를 효과적으로 시각화함으로써 기존 라이브러리에 포함된 부분 집합의 금속과 비교하여 해당 금속과의 유사성을 그래프를 통해 추정할 수 있다.

• 분석과학
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• 제12권5호
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• pp.375-381
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• 1999

본 연구는 기존에 사용되고 있는 음주측정기의 부정확성과 비위생적인 면을 개선하기 위한 비침습적인 알코올 측정기를 개발하기 위해 근적외선분광분석법을 적용하였다. 먼저 근적외선분광분석법으로 혈중 알코올을 측정하기 위한 전 단계로 순수한 알코올을 0.01~0.1%의 농도로 함유한 검체를 측정하였다. MLR(multiple linear regression)방법을 통한 통계적 처리에서 1360, 2256, 2012, 그리고 1358 nm의 네 파장을 선택했을 때 SEC(standard error of calibration)은 0.0039, multiple R은 0.99를 나타냈다. 혈중 알코올 시료 측정시 MLR을 적용했을 때 2266과 2326 nm 파장을 선택했을 경우 가장 유의성 있는 결과를 나타냈다. 또 다른 통계적 방법인 PLSR(partial least squares regression)의 경우 이차 미분 스펙트럼의 1100~1340, 1500~1796, 그리고 2064~2300 nm의 범위에서 4개의 factor를 사용했을 때 0.030의 SEP값을 나타냈다. 이로서 근적외선분광분석법을 이용하여 혈액 중의 알코올을 신속하게 분석할 수 있는 가능성을 제시하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.121-125
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• 2009

농업과 환경분야에서 토양 상태를 신속하고 주기적으로 모니터링하는 것에 대한 관심이 높아지고 있다. 토양의 특성을 측정하는 기존의 화학분석 방식은 분석의 정밀도, 시료의 수, 분석항목 등에 따라 시간, 인력, 비용적 소모가 커진다. 최근에는 식품, 농업, 환경 분야에서 신속하고 비파괴적 분석 방법으로 가시 근적외선 분광학을 도입하고 있다. 가시 근적외선 영역(VNIR, 400-2400 nm)에는 다양한 물질의 고유한 흡수분광형태가 존재한다는 이론적 토대로부터 물질의 정성 정량적 분석이 가능하다고 알려져 있다. 본 연구에서는 VNIR 분광 스펙트럼으로부터 Al, organic carbon (OC), clay, silt, sand, CEC (Cation exchange capacity), CEC/clay 등의 토양 특성을 정량하고자 하였다. 농경지에서 채취한 94개 토양시료를 기존의 화학분석 방법으로 분석하고 실내에서 VNIR 스펙트럼을 측정하였다. 스펙트럼은 원시형태와, 1차, 2차 도함수로 변환된 형태 모두 partial least square regression (PLSR) 모델에 적용하였다. PLSR에 의한 토양특성 추정식은 RMSE, $R^2$, SDE, RPD 값을 이용하여 검증하였다. Al, OC, silt, sand 함량에 대해서는 통계적으로 유의한 수준의 추정값을 산출하였고, clay와 CEC/clay에 대해 추정한 값은 실측값과 약한 상관성을 나타내었다. 이러한 분광학적인 추정 기법은 영상을 이용한 정성 정량분석에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국토양비료학회지
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• 제41권4호
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• pp.267-272
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• 2008

현장에서의 토양 측정을 위해서는 전처리 과정이 짧을수록 유리하므로 최대한 처리를 하지 않은 토양 시료에 대해 질산태 질소의 측정과 그에 맞는 정량화 방법을 제안하였다. 건조 토양을 분광분석에 그대로 사용하는 경우 산란, 분산되는 빛의 양이 많고 노이즈도 증가하므로 Diffuse reflectance 모드 (Diffuse reflectance infrared Fourier transform spectroscopy: DRIFTS)로 측정하였다. 토양 자체가 나타내는 분광 피크에 의해 질산염의 피크가 가려지는 간섭효과를 보완하기 위해 DRIFTS 스펙트럼에 1차 도함수를 적용하였으며, $1500-1200cm^{-1}$ 영역에서 질산염에 의한 신호의 향상이 확인되었고, 이를 이용해 다변량 회귀분석 모델 (PLSR)을 적용하여 정량화를 수행하였다. 1차 도함수를 이용한 분석모델에서도 각기 다른 종류의 토양을 적용하였을 때 결과치의 신뢰도가 감소하는 결과가 나타났다. 대표적인 토양으로 사질 (sand), 미사질 (sandy loam), 토탄질 (peat), 점토질 (clay) 토양에 대해 각각의 스펙트럼을 특성화하여 해당되는 정량모델을 적용하였다. 그 결과 다양한 종류의 토양에 대한 정량분석의 신뢰도가 향상되었다 ($R^2$>0.95, RPD>6.0). 스펙트럼의 신호처리와 토양 특성별 정량모델의 적용을 통해 현장 시료에 가까운 상태의 토양 질산염을 보다 빠르고 간단하게 평가할 수 있을 것으로 기대되며, 향후에 보다 다양한 조건의 토양에 대해 분광학적 분석을 수행하여 라이브러리가 구축된다면 이러한 기술의 확대 적용이 가능할 것으로 사료된다.

• 분석과학
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• 제15권2호
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• pp.102-107
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• 2002

근적외선 분광광도법 (near infrared spectroscopy, NIRS)를 이용하여 의약품의 신속 정확한 분석법을 개발하였다. 제조회사에 따라 약효성분이 같고 유사한 부형제를 갖고 있는 페노바르비탈정제에서 페노바르비탈을 액체크로마토그래피로 분석한 분석치와 투과방식의 NIRS 의 부분최소자승법(partial least squares regression, PLSR) 으로 얻은 데이터와의 상관관계를 이용하여 검정선을 얻었다. 이 방법의 직선성, 정량범위, 재현성 등을 검토하여 본 분석법의 정확성을 검증하였다. 검정선의 상관계수는 0.9983이고 검정의 표준오차(SEC)는 0.14% 이였으며, 이 분석법의 시간별 및 날자별 정밀도인 CV 값은 각 각 0.45%과 0.56% 이다.

• 대한화학회지
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• 제49권6호
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• pp.531-536
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• 2005

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.40-40
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• 2017

본 연구는 빛의 파장대가 넓어 보다 다양한 접근과 검출이 가능한 초분광 카메라 (VNIR spectral camera PS, SPECIN Filand)를 이용하여 정식시기가 다른 배추를 생육단계별로 영상을 취득한 후 배추 캐노피의 전 파장 (400~1000nm)으로 생육 추정모델을 개발하기 위해 수행하였다. 정식시기가 다른 배추를 생육단계별로 초분광 카메라로 영상을 취득한 후 취득된 영상 ($348{\times}1040$)을 ENVI (ver. 5.2, Exelis Visual Information Solutions, USA) 프로그램을 이용하여 식생지수 NDVI로 작물과 배경을 구분하였다. 배추 캐노피 영역에 전 파장을 산출한 후 반사판 영역의 전 파장을 이용하여 광 보정된 반사율을 산출하였다. 통계 프로그램인 R Project (ver.3.3.3, Development Core Team, Vienna, Austria)를 이용하여 배추의 반사율과 계측한 생육 정보를 PLSR (Partial least squares regression) 분석하여 정확도($R^2$) 및 정밀도 (RMSE [g,cm,count], RE [%])로 나타내었고 그 모델은 full-cross validation (FV) 하여 타당성을 검증하였다. 정식시기가 다른 배추의 모든 생육단계의 생육정보를 이용하여 PLSR (Partial least squares regression) 결과 엽장을 추정한 모델의 $R^2$는 84% 이상의 정확도와 RMSE 3.2cm 이하의 좋은 정밀도를 보였다. 엽폭을 추정한 모델의 $R^2$는 73% 이상의 정확도와 RMSE 3.5cm 이하의 정밀도를 보였고 엽수를 추정한 모델의 $R^2$는 93% 이상의 정확도와 RMSE 6.3Count 이하의 정밀도로 보여 캐노피의 전 파장을 이용해 생육을 추정하는 것이 가능하다고 판단되었으며 이 모델들의 타당성 검증에서도 좋은 정확도와 정밀도를 보였다. 그러나 배추의 중요한 생육인자 중 생체중을 추정한 모델의 $R^2$는 89% 이상으로 정확도가 높았으나 RMSE 571.1g 이하로 낮은 정밀도를 보여 생체중을 정확히 추정하기 어려웠다. 따라서 다른 통계분석방법으로 전 파장과 생육정보를 분석하거나 특정 밴드를 선택하여 산출한 식생지수를 이용한 추정 모델의 개발을 통하여 오차를 개선할 필요가 있다고 사료된다. 추후 반복 실험하여 분석한 추정 모델과 비교 분석하여 다양한 환경 및 생물 조건에 범용성을 가진 모델을 개발할 필요가 있다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제35권11호
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• pp.51-62
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• 2019

본 연구에서는 초분광 근적외선 영상을 이용하여 광역지역의 흙의 함수비 변화를 간편한 방법으로 예측하기 위해 수행되었다. 근적외선(VNIR) 영역대에서 변화되는 함수비 별로 모래, 화강풍화토(우면산, 구룡산, 대모산, 황령산), 카오리나이트를 초분광 카메라로 촬영하여 반사율을 추출하였고, 흙의 함수비와 가장 연관성 높은 매개변수를 찾기 위하여 선정된 매개변수와 함수비를 변수로하여 Partial Least Square Regression(PLSR) 분석을 이용하여 함수비 예측모델을 구축하였다. 함수비 예측모델을 구축한 결과, 흙의 종류에 관계없이 Area of reflectance(Near-infrared, NIR)의 매개변수가 흙의 함수비와 가장 연관성 높은 매개변수임을 확인하였고, 모든 흙에서 예측모델의 정확도(R²)는 0.9 이상임을 확인하였다. 또한 흙의 실제 함수비와 비교 검증해본 결과, 평균절대백분율(mean absolute percentage error, MAPE)이 15%이내로 확인되었다. 따라서 대상 흙들에서 50% 이내에서 변화되는 함수비 예측 가능성을 확인하였다. 본 연구를 통해 초분광 근적외선 영상을 이용하여 모래, 화강풍화토, 카오리나이트의 함수비 예측 가능성을 확인하였고, 모델의 정확도 개선 및 더 높은 범위의 함수비 예측을 위해서는 흙의 분류모델 개발이 추가적으로 필요하다고 판단된다.