• 대한교통학회지
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• 제21권5호
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• pp.83-95
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• 2003

본 연구는 차량검지기 데이터를 이용한 통행시간 추정 및 예측에 관한 수집기법 및 추정·예측기법의 고찰을 통해 고속도로 환경에 적합한 통행시간 추정 및 예측모형을 개발하는 데 목적이 있다. 먼저, 기존 통행시간 추정기법의 고찰을 통해 차량검지기에서 수집되는 교통데이터 중 교통류의 변동을 민감하게 포착할 수 있는 교통량을 이용한 통행시간 추정모형을 정립하고자 하였다. 기존방식인 차량검지기 속도 데이터를 이용한 통행시간과 본 연구에서 제안한 추정모형과의 비교 분석을 위해, 실측치에 거의 근사하는 통행료 징수시스템의 출발지기준 통행시간을 이용하여 통행시간 산출기법의 적용성 평가를 수행한 결과, 고속도로 구간의 혼잡시 본 연구모형에 의한 통행시간 산출방식이 기존방식보다 신뢰성있는 통행시간을 제공할 수 있는 것으로 나타났다. 따라서, 본 연구에서는 고속도로 구간의 차량통과속도가 70km/h이상일 때는 기존 차량검지기 속도데이터를 이용한 통행시간 산출방식을 적용하고 혼잡시에는 교통량을 이용한 추정모형에 의한 통행시간 산출방식을 병용하여 적용하는 것이 타당하다는 결론을 도출하였다. 통계적 모형을 이용한 교통상황의 예측과 보다 정확한 통행시간을 예측하기 위해 본 연구에서 칼만필터를 이용한 단기 예측을 수행해 본 결과, 시시각각 변화하는 고속도로의 교통류에 대해 예측력이 우수한 것으로 판단되었다.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.1529-1529
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• 2001

The watercore in apple is very important factor in storage and sorting of fruit. Most consumers tend to prefer the apple included watercore in immediately after harvest, however the watercore causes fruit flesh to brown during storage and lose the worth after all. But it is practically impossible to judge to the naked eye whether an apple has watercore or not. Therefore, the rapid, accurate and non-destructive analysis method for discrimination of watercore should be settled without delay. In this study we attempted the discrimination and quantitative analysis of watercore in apple fruit using near-infrared transmittance spectroscopy ‘Fuji’ apple fruits produced in Kyungpook of Korea was used in this experiment. The watercore content in apple was evaluated by graphic treatment of culled slice sections(10 mm). NIR transmittance spectra were collected over the 500 to 1000 nm spectral region with a spectrometer (Sentronic Co., Germany). The calibration models were carried out by partial least squares (PLS) analysis between NIR spectra data of apples and chemical data of watercore content. The spectra were different in absorbance between apple included watercore and not included one. Apple included watercore had higher absorption band than sample not included one at 732 and 820 nm. The calibration model seems to be accurate to predict the watercore content in apple fruit, the correlation coefficient (R) and root mean square error of prediction (RMSEP) were 0.99 and 0.93%, respectively. This result indicates that the PLSR calibration model by using NIR transmittance spectroscopy could be used for discrimination of watercore in apple fruit.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제36권2호
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• pp.130-139
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• 2011

Three modes of VIS/NIR spectroscopic measurement (interactance and two modes of transmission) were compared for their ability to estimate soluble solids content (SSC) of 'Shingo' pear non-destructively. The two transmission modes are named as full- and semi-transmission, where full-transmission stands for passing of light through abdomen of pear and semi-transmission is for transit of light mainly through flesh of pear. For comparison of the modes, prediction models developed from the collected spectroscopic data by the three modes were developed and tested for comparison of their performance. Partial least square regression (PSLR) was used to develop the models and various pre-processing methods were applied to develop models of high accuracy. The experiment was repeated three times with pears produced in different regions. The experiments resulted that selection of pre-processing is very important to attain accurate models, and multiplicative scatter correction (MSC) was selected as a pre-processor of high accuracy for the three modes of spectroscopic measurement in every experiment. Except for MSC, different group of pre-processing methods were selected for the three modes of measurement in every experiment without any tendency to the tested modes of measurement and pears of different produced region. Root-mean-square error of prediction (RMSEP) of prediction models of the three modes of measurement using prepreocessor of MSC were compared for their ability to estimate SSC. The models resulted in ranges of $0.37{\sim}0.57^{\circ}Brix$, $0.65{\sim}0.72^{\circ}Brix$, $0.39{\sim}0.51^{\circ}Brix$ for interactance, full- and semi-transmission, respectively. As shown, modes of semi-transmission and interactance resulted about the same level of prediction accuracy and were noted as modes of high performance to predict SSC.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제42권1호
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• pp.60-70
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• 2015

본 연구의 목적은 적외선 분광스펙트럼 데이터를 이용하여 대두 종자내의 지방산 함량을 동시에 예측할 수 있는지 여부를 조사하기 위한 것이다. 총 153종의 대두(Glycine max Merrill) 종자로부터 적외선 분광스펙트럼 및 지방산의 함량을 기체크로마토그라피 분석을 통하여 확인하였다. 적외선 분광스펙트럼 조사결과 대두는 단백질이나 아미노산의 amide bond region ($1,700{\sim}1,500cm^{-1}$), 핵산이나 인지질의 phosphodiester groups ($1,500{\sim}1,300cm^{-1}$) 그리고 탄수화물 등 다당류의 sugar region ($1,200{\sim}1,000cm^{-1}$)에서 계통별로 큰 차이가 이루어짐을 알 수 있었다. 총 29라인의 대두 계통별 시료로부터 지방산 함량을 조사한 결과 총 지방산의 함량은 건조 시료 0.1 g 당 $185.57{\mu}g$에서 $325.9{\mu}g$으로 계통간에 차이가 있었음을 알 수 있었으며 평균 함량은 $244.48{\mu}g$이었다. PLS regression 분석을 이용하여 총 5개 지방산(팔미틱산, 스테아릭산, 올레익산, 리노레익산 그리고 리노레닉산) 함량 예측 calibration models의 실측 검증 결과, 팔미틱산($R^2=0.8002$), 올레익산($R^2=0.8909$) 그리고 리노레익산($R^2=0.815$)은 회귀분석 상관계수가 0.8 이상으로 정확도 높음을 알 수 있었다. 그러나 스테아릭산($R^2=0.4598$)과 리노레닉산($R^2=0.6868$)의 경우 상관계수가 0.7 이하로 상대적으로 예측정확도가 낮음을 알 수 있었다. 본 연구에서 확립된 기술은 지방산의 조성 변환을 통하여 새로운 대두 품종 개발을 위한 계통선발 과정에서 매우 효율적인 수단으로 활용이 가능할 것으로 사료된다. 더 나아가 본 기술은 대두는 물론 대두 유래 농산물이나 식품의 품질 검증 수단으로 활용이 가능할 것으로 기대된다.