• Preventive Nutrition and Food Science
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• 제19권3호
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• pp.220-226
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• 2014

In the present report, the effects of blanching, steaming, and high temperature/high pressure processing (HTHP) on the amino acid contents of commonly consumed Korean root vegetables, leaf vegetables, and pulses were evaluated using an Automatic Amino Acid Analyzer. The total amino acid content of the samples tested was between 3.38 g/100 g dry weight (DW) and 21.32 g/100 g DW in raw vegetables and between 29.36 g/100 g DW and 30.55 g/100 g DW in raw pulses. With HTHP, we observed significant decreases in the lysine and arginine contents of vegetables and the lysine, arginine, and cysteine contents of pulses. Moreover, the amino acid contents of blanched vegetables and steamed pulses were more similar than the amino acid contents of the HTHP vegetables and HTHP pulses. Interestingly, lysine, arginine, and cysteine were more sensitive to HTHP than the other amino acids. Partial Least Squares-Discriminate Analyses were also performed to discriminate the clusters and patterns of amino acids.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제17권12호
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• pp.1736-1740
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• 2004

Since the application of relatively high levels of heavy metals in the compost poses a potential hazard to plants and animals, the content of heavy metals in the compost with animal manure is important to know if it is as a fertilizer. Measurement of heavy metals content in the compost by chemical methods usually requires numerous reagents, skilled labor and expensive analytical equipment. The objective of this study, therefore, was to explore the application of near-infrared reflectance spectroscopy (NIRS), a nondestructive, cost-effective and rapid method, for the prediction of heavy metals contents in compost. One hundred and seventy two diverse compost samples were collected from forty-seven compost facilities located along the Han river in Korea, and were analyzed for Cr, As, Cd, Cu, Zn and Pb levels using inductively coupled plasma spectrometry. The samples were scanned using a Foss NIRSystem Model 6500 scanning monochromator from 400 to 2,500 nm at 2 nm intervals. The modified partial least squares (MPLS), the partial least squares (PLS) and the principal component regression (PCR) analysis were applied to develop the most reliable calibration model, between the NIR spectral data and the sample sets for calibration. The best fit calibration model for measurement of heavy metals content in compost, MPLS, was used to validate calibration equations with a similar sample set (n=30). Coefficient of simple correlation (r) and standard error of prediction (SEP) were Cr (0.82, 3.13 ppm), As (0.71, 3.74 ppm), Cd (0.76, 0.26 ppm), Cu (0.88, 26.47 ppm), Zn (0.84, 52.84 ppm) and Pb (0.60, 2.85 ppm), respectively. This study showed that NIRS is a feasible analytical method for prediction of heavy metals contents in compost.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.553-562
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• 2016

본 연구는 투자자가 부동산 투자의사결정에 있어 고려해야하는 투자선호특성을 규명하고 투자자 유형에 따른 선호특성의 차이를 비교 분석하였다. 투자만족도에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해 선행연구 고찰을 통하여 투자선호특성을 종합하고 PLS(Partial Least Squares)회귀분석을 활용하여 그 영향을 실증하였다. 또한 투자자 유형별 투자선호특성을 비교하기 위해 분석대상을 기관투자자와 일반투자자로 구분하여 설문을 진행하였다. 분석결과 기관투자자는 인플레이션 헤지, 조지자본회수, 재무적 안전성, 레버리지 위험 등의 투자선호특성을 중시하는 것으로 나타났으며 일반투자자의 경우 임대수익, 시설 및 설비, 상권 및 인구, 이용 편의성, 레버리지 위험, 조기자본회수 등의 투자선호특성이 중요한 것으로 도출되었다. 또한 공통적인 투자선호특성으로 레버리지 위험, 조기자본회수, 시설접근성이 도출되었다. 이러한 결과를 바탕으로 시사점을 도출하면 다음과 같다. 첫째, 투자자들은 부동산 투자에 있어 투자 위험을 회피하거나 줄일 수 있는 요인을 중시 한다는 점이다. 둘째, 부동산 경기 침체 및 저금리 현상으로 나타나는 부동산 관련 규제 및 금융규제완화를 중요시하는 것으로 나타났다. 셋째, 부동산 투자의사결정에 있어 투자자 유형에 따른 차이를 고려해야 한다는 것이다.

• 지식경영연구
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• 제21권3호
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• pp.123-140
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• 2020

고객이 기업과 상호작용하는 대표적인 비대면 서비스 접점인 콜센터에서 서비스를 제공하는 상담사는 그 기업의 서비스 경쟁력을 결정한다. 즉 기업의 우수한 서비스는 상담사의 서비스 역량에 의해 영향을 받는다. 변화하는 환경에서 기업의 대응 능력을 강조하는 민첩성의 개념을 도입하여, 본 연구는 먼저 상담사의 고객대응역량을 고객대응전문성과 고객대응민첩성의 하위차원으로 개념화하고 고객서비스성과에 미치는 효과를 분석한다. 이와 더불어 기업의 디지털 및 인적 지식자원이 상담사의 고객대응역량에 미치는 효과를 규명한다. 연구가설을 검증하기 위해 보험사 콜센터 2곳의 상담사로부터 수집한 371부의 응답을 가지고 PLS(partial least squares) 분석을 수행했다. 연구결과는 기업의 디지털 및 인적 지식자원이 상담사의 고객대응전문성과 고객대응민첩성을 향상시키고 이를 통해 고객서비스성과를 증가시킬 수 있음을 보여준다. 이 결과는 우수한 고객서비스를 창출하기 위해 먼저 상담사의 서비스 역량을 강화하는 것이 필요함을 제시한다.

• 한국작물학회지
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• 제57권3호
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• pp.296-300
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• 2012

국내산 콩과 수입콩의 판별에 NIRS를 도입함으로써 보다 빠르고 정확한 식별분석을 하고자 실험을 수행하였다. NIRS를 사용하여 400~2,500 nm 범위에서 콩 분말의 파장을 측정하였으며, 측정된 spectrum은 WINISI II program 을 이용하여 수처리와 회귀분석을 하였다. 검량식 작성을 위한 수처리는 spectrum을 1차미분 및 4 nm gap으로 조정한 것이 가장 적합하였으며, 회귀식은 변형부분최소자승회귀법(Modified partial least squares regression)이 우수하였다. MPLS 회귀분석시 원산지 판별을 위해 loading value를 국내산 콩은 '100', 수입콩은 '1'로 처리하여 검량식을 작성하고 그 적합성을 검증한 결과 factor가 10일 때 도출된 calibration equation의 상관값이 0.98, 교차검증의 상관값이 0.94를 나타내어 상관도가 높음을 알 수 있었다. 따라서 NIRS를 이용한 국내산 콩과 수입콩의 판별분석이 가능할 것으로 판단되었다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제39권3호
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• pp.184-193
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• 2014

Purpose: The aim of this study was to develop a technique for the non-destructive and rapid prediction of the moisture content in red pepper powder using near-infrared (NIR) spectroscopy and a partial least squares regression (PLSR) model. Methods: Three red pepper powder products were separated into three groups based on their particle sizes using a standard sieve. Each product was prepared, and the expected moisture content range was divided into six or seven levels from 3 to 21% wb with 3% wb intervals. The NIR reflectance spectra acquired in the wavelength range from 1,100 to 2,300 nm were used for the development of prediction models of the moisture content in red pepper powder. Results: The values of $R{_V}{^2}$, SEP, and RPD for the best PLSR model to predict the moisture content in red pepper powders of varying particle sizes below 1.4 mm were 0.990, ${\pm}0.487%$ wb, and 10.00, respectively. Conclusions: These results demonstrated that NIR spectroscopy and a PLSR model could be useful techniques for measuring rapidly and non-destructively the moisture content in red pepper powder.

• 공업화학
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• 제23권1호
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• pp.35-41
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• 2012

본 논문에서는 바이오연료 제품 품질 분석의 저가격화와 시간단축, 그리고 궁극적으로 바이오연료 생산 공정의 모니터링 실시간화를 해결하기 위해 적외선 분광분석과 화학계량학(Chemometrics)을 융합한 on-line 분광 모니터링 시스템을 제안하고자 한다. 화학계량학 중 부분최소자승법을 사용하여 적외선 spectrum과 성분 농도 간의 정량분석을 실시하였다. 몇 가지 전처리법과 변수 중요도척도를 이용하여 모델링한 결과 spectrum의 보정, 노이즈 감소, 검량선의 유지보수 등의 측면에서 Savitzky-Golay 전처리가 가장 우수함을 보였다. 본 연구의 결과를 통해 실시간 품질 측정뿐만 아니라 하나의 분광분석 장치로 여러 성분들의 동시 측정이 가능함을 확인함으로써 비용의 절감도 예상된다. 뿐만 아니라 결정계수 $R^2$이 0.99 이상으로 실험실분석의 대체도 가능하다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제43권3호
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• pp.219-228
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• 2018

Purpose: This study evaluated the feasibility of a near-infrared spectroscopy technique for the rancidity prediction of soybean oil. Methods: A near-infrared spectroscopy technique was used to evaluate the rancidity of soybean oils which were artificially deteriorated. A soybean oil sample was collected, and the acid values were measured using titrimetric analysis. In addition, the transmission spectra of the samples were obtained for whole test periods. The prediction model for the acid value was constructed by using a partial least-squares regression (PLSR) technique and the appropriate spectrum preprocessing methods. Furthermore, optimal wavelength selection methods such as variable importance in projection (VIP) and bootstrap of beta coefficients were applied to select the most appropriate variables from the preprocessed spectra. Results: There were significantly different increases in the acid values from the sixth days onwards during the 14-day test period. In addition, it was observed that the NIR spectra that exhibited intense absorption at 1,195 nm and 1,410 nm could indicate the degradation of soybean oil. The PLSR model developed using the Savitzky-Golay $2^{nd}$ order derivative method for preprocessing exhibited the highest performance in predicting the acid value of soybean oil samples. onclusions: The study helped establish the feasibility of predicting the rancidity of the soybean oil (using its acid value) by means of a NIR spectroscopy together with optimal variable selection methods successfully. The experimental results suggested that the wavelengths of 1,150 nm and 1,450 nm, which were highly correlated with the largest absorption by the second and first overtone of the C-H, O-H stretch vibrational transition, were caused by the deterioration of soybean oil.

• 분석과학
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• 제33권2호
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• pp.98-107
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• 2020

Methamphetamine (MA) is currently the most abused illicit drug in Korea. MA is produced by chemical synthesis, and the final target drug that is produced contains small amounts of the precursor chemicals, intermediates, and by-products. To identify and quantify these trace compounds in MA seizures, a practical and feasible approach for conducting chromatographic fingerprinting with a suite of traditional chemometric methods and recently introduced machine learning approaches was examined. This was achieved using gas chromatography (GC) coupled with a flame ionization detector (FID) and mass spectrometry (MS). Following appropriate examination of all the peaks in 71 samples, 166 impurities were selected as the characteristic components. Unsupervised (principal component analysis (PCA), hierarchical cluster analysis (HCA), and K-means clustering) and supervised (partial least squares-discriminant analysis (PLS-DA), orthogonal partial least squares-discriminant analysis (OPLS-DA), support vector machines (SVM), and deep neural network (DNN) with Keras) chemometric techniques were employed for classifying the 71 MA seizures. The results of the PCA, HCA, K-means clustering, PLS-DA, OPLS-DA, SVM, and DNN methods for quality evaluation were in good agreement. However, the tested MA seizures possessed distinct features, such as chirality, cutting agents, and boiling points. The study indicated that the established qualitative and semi-quantitative methods will be practical and useful analytical tools for characterizing trace compounds in illicit MA seizures. Moreover, they will provide a statistical basis for identifying the synthesis route, sources of supply, trafficking routes, and connections between seizures, which will support drug law enforcement agencies in their effort to eliminate organized MA crime.

• 디지털융복합연구
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• 제14권4호
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• pp.209-220
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• 2016

조직은 정보보안정책을 제공하고 이를 준수하기 위한 교육 및 지원 등 지속적인 노력을 하고 있으나, 조직 구성원의 보안 미준수에 따른 사고는 끊이지 않고 있다. 본 연구는 조직 구성원의 정보보안정책 준수행동에 영향을 주는 요인들을 Triandis 모델을 적용하여 규명하였으며, 요인들간의 영향 관계를 구조방정식모델링 기법인 PLS(Partial Least Squares)를 통해 살펴보았다. 가설검증 결과 조직은 정보보안정책과 이를 지원하는 촉진조건을 통해 구성원의 정보보안정책 준수의도 및 행동을 유도할 수 있으며, 조직의 정보보안정책에 대한 구성원의 기대가치, 습관 및 감정이 중요함을 증명하였다. 본 연구는 Triandis 모델을 정보보안 분야에 적용하여 분석하고, 구성원의 정보보안 행동에 대한 방향성을 제시하였다는 점에 의의가 있다. 그리고 본 연구 결과를 통해 조직의 정보보안정책 수립 및 구성원의 준수행동을 높이기 위한 방안을 제공할 수 있을 것이다.