• 농업과학연구
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• 제46권2호
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• pp.257-271
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• 2019

The use of food grade hexane (FGH) for edible oil extraction is responsible for the presence of benzene in the crude oil. Benzene is a Group 1 carcinogen and could pose a serious threat to the health of consumer. However, its detection still depends on classical methods using chromatography which requires a rapid non-destructive detection method. Hence, the aim of this study was to investigate the feasibility of using Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy combined with multivariate analysis to detect and quantify the benzene residue in edible oil (sesame and cottonseed oil). Oil samples were adulterated with varying quantities of benzene, and their FTIR spectra were acquired with an attenuated total reflectance (ATR) method. Optimal variables for a partial least-squares regression (PLSR) model were selected using the variable importance in projection (VIP) and the selectivity ratio (SR) methods. The developed PLS models with whole variables and the VIP- and SR-selected variables were validated against an independent data set which resulted in $R^2$ values of 0.95, 0.96, and 0.95 and standard error of prediction (SEP) values of 38.5, 33.7, and 41.7 mg/L, respectively. The proposed technique of FTIR combined with multivariate analysis and variable selection methods can detect benzene residuals in edible oils with the advantages of being fast and simple and thus, can replace the conventional methods used for the same purpose.

• 농업생명과학연구
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• 제53권3호
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• pp.147-157
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• 2019

In this study, we tried to find out the most appropriate pre-processing method and to verify the feasibility of developing a low-price sensing system for predicting the hardy kiwis sugar content based on VNIRS and subsequent spectral analysis. A total of 495 hardy kiwi samples were collected from three farms in Muju, Jeollabukdo, South Korea. The samples were scanned with a spectrophotometer in the range of 730-2300 nm with 1 nm spectral sampling interval. The measured data were arbitrarily separated into calibration and validation data for sugar content prediction. Partial least squares (PLS) regression was performed using various combinations of pre-processing methods. When the latent variable (LV) was 8 with the pre-processing combination of standard normal variate (SNV) and orthogonal signal correction (OSC), the highest R2 values of calibration and validation were 0.78 and 0.84, respectively. The possibility of predicting the sugar content of hardy kiwi was also examined at spectral sampling intervals of 6 and 10 nm in the narrower spectral range from 730 nm to 1200 nm for a low-price optical sensing system. The prediction performance had promising results with R2 values of 0.84 and 0.80 for 6 and 10 nm, respectively. Future studies will aim to develop a low-price optical sensing system with a combination of optical components such as photodiodes, light-emitting diodes (LEDs) and/or lamps, and to locate a more reliable prediction model by including meteorological data, soil data, and different varieties of hardy kiwi plants.

• Journal of Veterinary Science
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• 제21권1호
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• pp.16.1-16.10
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• 2020

Cancer is a major cause of death in dogs worldwide, and the incidence of cancer in dogs is increasing. The attenuated total reflection Fourier transform infrared spectroscopic (ATR-FTIR) technique is a powerful tool for the diagnosis of several diseases. This method enables samples to be examined directly without pre-preparation. In this study, we evaluated the diagnostic value of ATR-FTIR for the detection of cancer in dogs. Cancer-bearing dogs (n = 30) diagnosed by pathologists and clinically healthy dogs (n = 40) were enrolled in this study. Peripheral blood was collected for clinicopathological diagnosis. ATR-FTIR spectra were acquired, and principal component analysis was performed on the full wave number spectra (4,000-650 cm^-1). The leave-one-out cross validation technique and partial least squares regression analysis were used to predict normal and cancer spectra. Red blood cell counts, hemoglobin levels and white blood cell counts were significantly lower in cancer-bearing dogs than in clinically healthy dogs (p < 0.01, p < 0.01 and p = 0.03, respectively). ATR-FTIR spectra showed significant differences between the clinically healthy and cancer-bearing groups. This finding demonstrates that ATR-FTIR can be applied as a screening technique to distinguish between cancer-bearing dogs and healthy dogs.

• 분석과학
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• 제20권6호
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• pp.502-507
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• 2007

X 선 회절법은 물질 내부에 원자의 배열 상태를 연구하는데 널리 사용되는 실험 방법으로써 넓은 응용 범위를 가지고 있다. 특히 분말 X 선 회절법은 비파괴적으로 다양한 형태의 시료에 대한 측정이 가능하기 때문에 결정의 배향성, 결정의 크기, 결정 내부의 응력 측정 등에 널리 이용되고 있다. 분말 X 선 회절 방법을 이용하여 혼합물의 성분을 정량적으로 측정하기 위해서는 시료를 구성하고 있는 source 스펙트럼을 도출하고 혼합된 시료의 XRD 스펙트럼에 회귀식을 적합시켜 혼합물 구성비를 얻는 방법이 제안된 바 있다. 그러나 구성성분의 특성상 스펙트럼의 피이크가 폭이 좁고 민감한 경우에는 노이즈의 영향을 받아 도출된 source 스펙트럼이 원래의 순수성분의 형태와 달리 나타날 수 있다. 특히 순수성분 시료를 구할 수 없거나 측정이 불가능한 경우 혼합물 구성비 측정에 어려움이 있다. 본 연구에서는 노이즈 간섭에 의한 source 스펙트럼 도출의 문제를 해결하는 방안으로 비음독립성분분석을 이용하여 혼합된 미지시료로부터 순수한 성분에 해당하는 스펙트럼을 분리해내는 방법을 제안하고자 한다.

• 한국축산식품학회지
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• 제43권6호
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• pp.1150-1169
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• 2023

Edible insects are gaining popularity as a potential future food source because of their high protein content and efficient use of space. Black soldier fly larvae (BSFL) are noteworthy because they can be used as feed for various animals including reptiles, dogs, fish, chickens, and pigs. However, if the edible insect industry is to advance, we should use automation to reduce labor and increase production. Consequently, there is a growing demand for sensing technologies that can automate the evaluation of insect quality. This study used short-wave infrared (SWIR) hyperspectral imaging to predict the proximate composition of dried BSFL, including moisture, crude protein, crude fat, crude fiber, and crude ash content. The larvae were dried at various temperatures and times, and images were captured using an SWIR camera. A partial least-squares regression (PLSR) model was developed to predict the proximate content. The SWIR-based hyperspectral camera accurately predicted the proximate composition of BSFL from the best preprocessing model; moisture, crude protein, crude fat, crude fiber, and crude ash content were predicted with high accuracy, with R² values of 0.89 or more, and root mean square error of prediction values were within 2%. Among preprocessing methods, mean normalization and max normalization methods were effective in proximate prediction models. Therefore, SWIR-based hyperspectral cameras can be used to create automated quality management systems for BSFL.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제43권2호
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• pp.138-147
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• 2018

Purpose: A narrowband hyperspectral imaging sensor of high-dimensional spectral bands is advantageous for identifying the reflectance by selecting the significant spectral bands for predicting crop yield over the broadband multispectral imaging sensor for each wavelength range of the crop canopy. The images acquired by each imaging sensor were used to develop the models for predicting the Chinese cabbage yield. Methods: The models for predicting the Chinese cabbage (Brassica campestris L.) yield, with multispectral images based on unmanned aerial vehicle (UAV), were developed by simple linear regression (SLR) using vegetation indices, and forward stepwise multiple linear regression (MLR) using four spectral bands. The model with hyperspectral images based on the ground were developed using forward stepwise MLR from the significant spectral bands selected by dimension reduction methods based on a partial least squares regression (PLSR) model of high precision and accuracy. Results: The SLR model by the multispectral image cannot predict the yield well because of its low sensitivity in high fresh weight. Despite improved sensitivity in high fresh weight of the MLR model, its precision and accuracy was unsuitable for predicting the yield as its $R^2$ is 0.697, root-mean-square error (RMSE) is 1170 g/plant, relative error (RE) is 67.1%. When selecting the significant spectral bands for predicting the yield using hyperspectral images, the MLR model using four spectral bands show high precision and accuracy, with 0.891 for $R^2$, 616 g/plant for the RMSE, and 35.3% for the RE. Conclusions: Little difference was observed in the precision and accuracy of the PLSR model of 0.896 for $R^2$, 576.7 g/plant for the RMSE, and 33.1% for the RE, compared with the MLR model. If the multispectral imaging sensor composed of the significant spectral bands is produced, the crop yield of a wide area can be predicted using a UAV.

• 한국토양비료학회지
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• 제43권6호
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• pp.968-974
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• 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.

• 아시안잔디학회지
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• 제23권1호
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• pp.77-90
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• 2009

Near Infrared Reflectance Spectroscopy(NIRS)는 짧은 시간 안에 식물의 다양한 영양소를 동시에 정확하고 빠르게 측정할 수 있다. 본 연구는 creeping bentgrass 'CY2' 엽의 여러 가지 기본 요소의 값을 예측하기 위해서 NIRS(근적의선 분광분석기)를 사용하여 측정하였다. 그 결과, 질소와 수분 그리고 탄수화물의 $r^2$은 각각 0.892, 0.925, 0.971이었다. 검량식에 대한 검증에서 $r^2$이 높은 상관관계를 나타냈으므로, 잔디에서 더 많은 연구를 위한 실용화 가능성을 확인 할 수 있었다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제45권6호
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• pp.885-890
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• 2003

본 연구는 재래돼지와 랜드레이스 품종을 기초축으로 조성한 F2 집단의 일령별 체중 자료를 이용하여 비선형 회귀에 의해 추정한 개체별 성장곡선 모수 및 성장 특성치에 대한 LEPR 관련 초위성체 표지인자의 다형성에 따른 효과를 추정함으로써 Leptine 수준에 따른 성장 형질의 특성을 규명하고자 실시하였다. 조사된 F2 집단에 대해 개체별 성숙체중(A)과 성숙률(k)의 평균은 각각 179.69${\pm}$4.40kg 및 0.3103${\pm}$0.0043으로 추정되었으며, 성장 특성에 대한 성의 효과는 통계적 유의성이 없었으며 (p〉.05), 성숙체중(A) 및 최대 증체 속도($\partial$W$_{t1}$/$\partial$t)는 분만 그룹에 따른 유의적인 차이를 보였다(p〈.05). 조사된 모든 성장특성에 대해 LEPR 표지인자의 다형성 효과는 유의적으로 나타났으며(p〈.05), AA 유전자형을 가지는 개체는 만숙성이며, 반면 유전자형이 DD인 경우, 조사된 유전자형들 가운데 초기 성장이 빠른 조숙성의 성장 특성으로 가지지만, 성장률의 증가추세가 일찍 감소하며, 성숙체중의 최대치는 낮을 것을 추정되었다. 따라서 조사된 LEPR 관련 표지인자 유전자형의 다형성에 따른 성장 특성의 해석 및 예측이 가능하며, 그 범위는 생애 전반에 걸쳐 적용해야 할 것으로 사료된다.

• 한국자원식물학회지
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• 제23권4호
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• pp.386-392
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• 2010

녹차, 부분발효차, 발효차 및 후발효차 등 다양한 차 제품 분말을 NIRSystem를 이용하여 전 대역(400-2500 nm)에서 스펙트럼을 얻어 중회귀분석에 의해 색상 관련 특성 및 카테킨류 성분에 대한 검량식을 유도하였다. Hunter color scale에서 발효정도의 변이를 a/b로 98.7% 설명될 수 있어 a/b값으로 차제품의 발효정도를 추정할 수 있다. MPLS를 이용하여 작성된 검량식의 결과 L값의 검량식 작성시 결정계수는 0.997, a값의 결정계수는 1.00, b값의 결정계수는 0.996, a/b값의 결정계수는 0.999로 매우 높았다. MPLS를 이용하여 작성된 검량식의 결과 EGC, EC, EGCg, ECg 및 총 카테킨의 결정계수는 각각 0.919, 0.896, 0.978, 0.905 및 0.983으로 매우 높았다. 차 제품 분말의 색상관련 특성들(L, a, b, a/b) 및 카테친류 (EGCg, EGC, EC, ECg 및 총 카테킨) 의 검량식 정확도가 매우 높아서 NIRS의 가시광선 대역(400~700 nm)및 근적외선 대역(780~2500 nm)에서 동시에 두 특성의 성분을 1~2분 내로 측정이 가능하다.