유기발광물질 Alq$_3$ 복소굴절률을 양자역학적 흡수이론인 바탕인 포로히-블루머(Forouhi-Bloomer) 분산식[Phys. Rev. B 34. 7018(1986)]을 이용하여 1.5~6 ev의 영역에서 계산하였다. 분광광도계를 이용하여 측정한 Alq$_3$ 박막의 흡수 스펙트럼에서 흡수 피크의 위치와 폭으로부터 포로히-블루머 분산식의 변수 $A_{i}$ , B$_{i}$, $C_{i}$ 의 초기 근사값을 결정하였다. 기판으로 사용한 비정질실리카(fused silica)의 굴절률은 분광광도계로부터 측정된 투과율과 반사율 스펙트럼으로부터 셀마이어(Sellmeier)분산식을 적용하여 계산하였다. 기판의 굴절률과 분광광토계에서 측정한 Alq$_3$박막의 투과율과 반사율 스펙트럼에 포로히-블루머 분산식을 이용한 비선형 최소자승법 곡선맞춤을 하여 Alq$_3$의 복소굴절률을 계산할 수 있었다.
분광광도계로 측정된 반사율 데이터를 활용하여 다층박막 각 층의 두께를 푸리에 변환 방법으로 결정하였다. 이를 위하여 이론적인 3층 다층박막 반사율 데이터를 생성하고 자체 작성한 Matlab 프로그램으로 델타함수의 피크 발생위치로부터 각 층의 두께를 결정하였으며, 박막의 광학적 두께가 730 nm 이상이 되는 경우 결정된 두께 오차는 1.0% 이하임을 알 수 있었다. 이 방법을 사용하여 바 코팅 방법으로 제작된 PI-(얇은 $SiO_2$)-PI 다층박막의 두께를 결정하고 그 결과를 SEM 측정결과와 비교하였다. 본 두께측정 방법은 각 층의 굴절률과 박막의 순서를 미리 인지하고 있어야 하는 단점이 있으나, 비파괴적인 방법으로 빠르게 다층 박막의 두께 분포를 결정할 수 있는 방법임을 확인하였다.
The objective of the present study is to compare various conventional and recently evolved satellite image-processing techniques and to ascertain the best possible technique that can identify and position of aquaculture farms accurately in and around the Younggwang coastal area. Several conventional techniques performed to extract such information fiom the Landsat-TM imagery do not seem to yield better information about the aquaculture farms, and lead to misclassification. The large errors between the actual and extracted aquaculture farm information are due to existence of spectral confusion and inadequate spatial resolution of the sensor. This leads to possible occurrence of mixture pixels or 'mixels' of the source of errors in the classification techniques. Understanding the confusing and mixture pixel problems requires the development of efficient methods that can enable more reliable extraction of aquaculture farm information. Thus, the more recently evolved methods such as the step-by-step partial spectral end-member extraction and linear spectral unmixing methods are introduced. The farmer one assumes that an end-member, which is often referred to as 'spectrally pure signature' of a target feature, does not appear to be a spectrally pure form, but always mix with the other features at certain proportions. The assumption of the linear spectral unmxing is that the measured reflectance of a pixel is the linear sum of the reflectance of the mixture components that make up that pixel. The classification accuracy of the step-by-step partial end-member extraction improved significantly compared to that obtained from the traditional supervised classifiers. However, this method did not distinguish the aquaculture ponds and non-aquaculture ponds within the region of the aquaculture farming areas. In contrast, the linear spectral unmixing model produced a set of fraction images for the aquaculture, water and soil. Of these, the aquaculture fraction yields good estimates about the proportion of the aquaculture farm in each pixel. The acquired proportion was compared with the values of NDVI and both are positively correlated (R$^2$ =0.91), indicating the reliability of the sub-pixel classification.ixel classification.
Hsu, Hua;Zuidhof, Martin J.;Recinos-Diaz, Guillermo;Wang, Zhiquan
한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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pp.1510-1510
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2001
NIRS uses reflectance signals resulting from bending and stretching vibrations in chemical bonds between carbon, nitrogen, hydrogen, sulfur and oxygen. These reflectance signals are used to measure the concentration of major chemical composition and other descriptors of homogenized and freeze-dried whole broiler carcasses. Six strains of chicken were analyzed and the NIRS model predictions compared to reference data. The results of this comparison indicate that NIRS is a rapid tool for predicting dry matter (DM), fat, crude protein (CP) and ash content in the broiler carcass. Males and females of six commercial strain crosses of broiler chicken (Gallus domesticus) were used in this study (6$\times$2 factorial design). Each strain was grown to 16 weeks of age, and duplicate serial samples were taken for body composition analysis. Each whole carcass was pressure-cooked, homogenized, and a representative sample was freeze-dried. Body composition determined as follows: DM by oven dried method at 105$^{\circ}C$ for 3 hours, fat by Mojonnier diethyl ether extraction, CP by measuring nitrogen content using an auto-analyzer with Kjeldhal digest and ash by combustion in a muffle furnace for 24 hour at 55$0^{\circ}C$. These homogenized and freeze-dried carcass samples were then scanned with a Foss NIR Systems 6500 visible-NIR spectrophotometer (400-2500nm) (Foss NIR Systems, Silver Spring, MD., US) using Infra-Soft-International, ISI, WinISl software (ISI, Port Matilda, US). The NIRS spectra were analyzed using principal component (PC) analysis. This data was corrected for scatter using standard normal “Variate” and “Detrend” technique. The accuracy of the NIRS calibration equations developed using Partial Least Squares (PLS) for predicting major chemical composition and carcass descriptors- such as body mass (BM), bird dry matter and moisture content was tested using cross validation. Discrimination analysis was also used for sex and strain identification. According to Dr John Shenk, the creator of the ISI software, the calibration equations with the correlation coefficient, $R^2$, between reference data and NIRS predicted results of above 0.90 is excellent and between 0.70 to 0.89 is a good quantifying guideline. The excellent calibration equations for DM ($R^2$= 0.99), fat (0.98) and CP (0.92) and a good quantifying guideline equation for ash (0.80) were developed in this study. The results of cross validation statistics for carcass descriptors, body composition using reference methods, inter-correlation between carcass descriptors and NIRS calibration, and the results of discrimination analysis for sex and strain identification will also be presented in the poster. The NIRS predicted daily gain and calculated daily gain from this experiment, and true daily gain (using data from another experiment with closely related broiler chicken from each of the six strains) will also be discussed in the paper.
본 논문은 생물체 표면에서 번쩍이고 다채로운 색깔의 반사특성을 보이는 훈색(暈色)현상의 양방향 반사율 분포 함수(BRDF: Bidirectional Reflectance Distribution Function)의 압축방법을 제안한다. 그래픽스 기술에서 훈색 현상의 용어를 보통 이리데센스(Iridescence) 또는 구조적 색상(structural colors)라고 부른다. 이러한 현상의 주요한 특징은 시점에 따라 다채로운 색상과 밝기를 갖는 것이다. 이것을 구현하기 위해 기존의 그래픽스 기술들은 BRDF를 이용한 방법을 사용한다. BRDF 방법은 많은 시점의 영상을 직접 활용하여 사실적인 표현이 가능한 장점이 있지만, 데이터양이 커서 연산량이 많은 단점이 있다. 본 논문에서는 훈색(暈色: Iridescence)현상의 BRDF로부터 반사맵을 작성하고, 반사맵을 여러 개의 색상 기반의 동심원으로 반사맵을 표현할 수 있는 방법을 제안한다. 이때 동심원 1개는 1개의 법선벡터에 의한 반사광의 빔폭을 의미한다. 본 논문에서는 여러 개의 가상의 광학적 법선벡터를 사용하여 울퉁불퉁한 동심원을 합성한다. 그리고 동심원의 중심을 통과하는 한 선분으로부터 1차원 스펙트럼 정보를 취득한다. 제안하는 방법은 BRDF의 막대한 데이터양을 효과적으로 줄여서 단지 1장의 텍스처를 사용하여 사실적인 밝기 차이와 스펙트럼 표현이 가능한 영상기반 렌더링 기법(IBR: image based rendering)으로 사용할 수 있다.
저궤도 위성영상 정보의 절대 대기 보정 처리에 의하여 산출되는 지표 반사도는 정확한 식생 분석에 필요한 기본 자료이다. Committee on Earth Observation Satellites (CEOS)는 사용자가 바로 활용할 수 있도록 하는 지표 반사도의 분석 대기 자료(Analysis Ready Data: ARD) 구축과 관련한 연구와 지침 개발이 수행되고 있다. 그러나 이러한 동향은 중저해상도 위성영상을 대상으로 하고 있어서 KOMPSAT-3A나 CAS-500과 같은 고해상도 분광 영상의 ARD를 다루는 연구는 아직 초기 단계이다. 이 연구는 우선 기존 사례를 바탕으로 하여 ARD 자료의 배포 방식을 정리하였다. 그리고 클라우드 환경에서 운영되는 위성 정보 응용 플랫폼 중의 하나인 오픈 데이터 큐브(Open Data Cube: ODC)와 ARD 자료와의 연계성을 설명하였다. 연구의 결과로 고해상도 위성영상의 실무적인 ARD 구축 단계와 ODC와 클라우드 환경에서 배포되는 고해상도 위성영상의 ARD 구축 모델과 몇 가지 유형의 개념적 수준의 응용 모델을 제시하였다. 한편 제시한 구축과 응용 모델에 대하여 데이터 가격 정책, 정확도 품질 문제, 플랫폼 적용성 문제, 클라우드 환경 문제, 국제 교류 이슈 등을 토의 사항에서 정리하였다. 지구관측 위성과 관계된 주요 국제기구인 Group on Earth Observations (GEO)와 CEOS등에서 ARD와 ODC의 확산을 위한 시스템 기술과 표준 개발을 지속하고 있으며 이러한 성과는 민간부문으로 확대되고 있다. 따라서 우리나라도 이러한 국제 추세에 대한 대응 전략을 마련할 필요가 있다.
본 연구는 참깨에 함유된 세사민 및 세사몰린의 함량을 비파괴적으로 신속하게 평가하기 위하여 NIRS 분석을 이용해 검량식을 작성하고 검량식의 적용가능성을 검증하였다. 검량식 작성에 사용된 482점 참깨의 HPLC 분석 결과를 NIRS 스펙트럼에 적용시킨 후 검량식을 작성하였다. 세사민 및 세사몰린의 R2 값은 각각 0.936, 0.875로 조사되었으며 이를 cross validation 한 결과에서도 각각 0.899, 0.781로 조사되어 리그난 함량 분석에 적용 가능할 것으로 판단되었다. 작성된 검량식의 적용가능성을 확인하기 위해 2020년에 생산된 참깨 유전자원 90종의 종자를 NIRS를 통해 분석한 결과 세사민 및 세사몰린의 R2값이 각각 0.653, 0.596으로 크게 낮아졌으나 리그난 함량이 높은 상위 30%의 자원을 선발하는데 무리가 없었다. 따라서 본 연구에서 작성된 NIRS 검량식은 육종 초기에 고리그난 함량을 선발하는데 적용 가능할 것으로 판단된다.
대기 중 에어로졸은 인체에 악영향을 끼칠 뿐 아니라 기후 시스템에도 직간접적인 영향을 미치므로 에어로졸의 특성과 시공간적인 분포에 대한 이해는 매우 중요하다. 이를 위해 위성기반 관측을 통해 에어로졸 광학 두께(Aerosol Optical Depth, AOD)를 산출하여 에어로졸을 모니터링하는 다양한 연구가 수행되어 왔다. 하지만 이는 주로 조견표를 활용한 역 산출 알고리즘에 기반하여 이루어지기 때문에 많은 계산량을 요구하며 불확실성이 존재한다. 따라서, 본 연구에서는 Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II)의 대기상한반사도와 30일 동안의 대기상한반사도 중 최솟값과 관측 시점 값의 차이 값, 수치 모델 기반 기상학적 변수 등을 활용하여 기계학습 기반 고해상도 AOD 직접 산출 알고리즘을 개발하였다. Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기법이 사용되었으며, 추정된 결과는 지상 관측 자료인 Aerosol Robotic Network (AERONET) AOD를 활용하여 랜덤, 시간 및 공간별 N-fold 교차검증을 통해 검증되었다. 세 가지 교차검증 결과 R2=0.70-0.80, RMSE=0.08-0.09, 기대오차(Expected Error, EE) 안에 있는 비율은 75.2-85.1% 수준으로 안정적인 성능을 보였다. Shapley Additive exPlanations (SHAP) 분석에서는 반사도 관련 변수들이 기여도의 상위권 대부분을 차지하고 있는 것을 통해 반사도 자료가 AOD 추정에 많은 기여를 하는 것을 확인하였다. 서울과 울산 지역에 대한 시간 별 AOD의 공간 분포를 분석한 결과, 개발된 LGBM 모델은 시간의 흐름에 따라 AERONET AOD 값과 유사한 수준으로 AOD를 추정하고 있었다. 이를 통해 높은 시공간 해상도(i.e., 시간별, 250 m)에서의 AOD 산출이 가능함을 확인하였다. 또한, 산출 커버리지 비교에서 LGBM 모델의 평균 산출 빈도가 GOCI-II L2 AOD 산출물 대비 8.8%가량 증가한 것을 통해 기존 물리모델기반 AOD 산출 과정에서 발생하던 밝은 지표면에 대한 과도한 마스킹의 문제점을 개선시킨 것을 확인하였다.
사과의 영양진단에서 사과잎 분석을 신속히 하기 위한 방법을 모색하기 위해 생잎과 건조잎을 이용해 근적의 스펙트럼을 측정하고 이를 질소 함량과의 최적의 상관관계를 도출하기 위해 부분소자승(PLS)과 주성분회귀(PCR)과 같은 다변량 분석법을 이용하여 비파괴 검량식을 작성하였다. 또한 검량식 작성에서 비파괴 측정 정확도를 향상시키기 위하여 smoothing, mean normalization, multiplicative scatter correction (MSC). derivative 등의 다양한 데이터 전처리 조작을 수행하여 정확도 향상 가능성을 조사하였다. 사과 건조잎의 비파괴 측정 가능성을 조사한 결과 PLS-1 모델에서 Norris first derivate하였을 태 RMSEP가 $0.6999g\;kg^{-1}$ 로 가장 좋았으며, 생잎은 Savitzky-Golay first derivate하였을 때에 RMSEP 가 $1.202g\;kg^{-1}$으로 가장 좋았다. 건조잎의 PCR 모델은 mean normalization 처리 후 Savitzky-Golay first derivative하였을 때가 RMSEP 가 $0.553g\;kg^{-1}$, 이었으며 생잎에서도 RMSEP는 $1.047g\;kg^{-1}$로 나타났다. 이와 같은 견과로서 사과의 생잎과 건조잎의 분석이 근적외분석기술에 의해 가능할 것으로 판단된다.
이 단보에서는 차세대 중형위성 4호(농림위성)의 활용에 앞서, 농림위성과 분광밴드가 유사한 Sentinel-2 위성영상에 대하여 대기보정을 모의하였다. second simulation of the satellite signal in the solar spectrum - vector(6SV)2.1 복사전달모델과 기계학습의 일종인 랜덤 포레스트(random forest, RF)를 활용하여 6SV2.1을 모사한 RF 기반의 대기보정 모델을 개발한 결과, 6SV2.1로 산출된 반사도와 RF 모델로 예측된 반사도 간의 유사도가 매우 높게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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