• 한국작물학회지
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• 제53권2호
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• pp.217-223
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• 2008

본 시험은 종자은행이 보유하고 있는 다양한 벼 유전자원의 활용을 촉진하기 위하여 비파괴적인 분석방법의 하나인 근적외선 분광분석법을 이용한 유용유전자원의 대량 선발체계 구축을 위해 실시하였다. 1. NIR스펙트럼은 700 nm 이하의 가시광선 범위에서 다양한 범위의 spectrum을 보였으며, 700 nm에서 2500 nm의 근적외선 파장에서도 spectrum의 차이가 크게 나타났고, 1400 nm에서 전체 spectrum의 정점을 나타냈으며 그 이상의 spectrum에서는 포화현상을 나타내었다. 2. NIR 검량식 작성에 이용된 144점의 선발자원이 가지는 단백질함량의 범위는 $6.5{\sim}9.5%$였으며, 134점의 선발자원이 가지는 아밀로스함량의 범위는 $18.1{\sim}21.7%$이었다. 3. 단백질함량과 아밀로스함량의 실험치(Lab data)와 NIR 데이터의 모집단 분포의 해석과 상관관계에 관한 통계분석 결과, 단백질함량과 아밀로스함량의 $R^2$(RSQ) 값은 각각 0.786과 0.865로 높게 보였으며, 검량식 표준오차(SEC)는 각각 0.442와 2.078로 유의한 값을 보였고, 또한 검량식 검정 표준오차(SECV)도 각각 0.541과 3.106으로 유의한 값을 보였지만 검증시 상관정도(1-VR)는 0.68과 0.70로 검량식 작성시보다 낮은 유의성을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1211-1224
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• 2023

구름은 광학위성을 이용한 국토 관측 및 재난 대응, 변화 탐지 등 지표의 현상을 관측하는데 있어 많은 어려운 문제를 야기한다. 구름의 존재는 영상 처리 단계 뿐만 아니라 최종적으로는 데이터의 품질에 영향을 미치므로 이를 반드시 식별하고 제거하는 과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 위성영상 내 구름의 분광패턴에 가장 근접한 화소를 탐색 및 추출해 최적의 임계값을 선정하고 임계값을 바탕으로 구름 산출물을 제작하는 일련의 과정을 자동으로 수행하는 새로운 구름 탐지 기법을 개발하고자 하였다. 구름 탐지 기법은 크게 세 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 Digital Number (DN) 단위 영상을 대기상층 반사율 단위로 변환하는 과정을 수행한다. 두 번째 단계에서는 대기상층 반사율 영상을 이용하여 Hue-Value-Saturation (HSV) 변환 및 삼각형 임계 처리, 최대우도 분류 등의 전처리를 적용하고 각 영상별로 초기 구름 마스크 생성을 위한 임계값을 결정한다. 세번째 후처리 단계에서는 생성된 초기 구름 마스크에 포함된 노이즈를 제거하고 구름 경계 및 내부를 개선한다. 구름 탐지를 위한 실험 자료로 구름의 공간적, 계절적 분포의 다양성을 보여주는 4~11월 시기에 한반도 지역에서 촬영된 국토위성 L2G 영상을 사용하였다. 제안 방법의 성능을 검증하기 위해 단일 임계화 방법으로 생성된 결과를 비교하였다. 실험 결과, 제안 방법은 기존 방법과 비교하여 전처리 과정을 통해 각 영상의 방사학적 특성을 고려할 수 있어 보다 정확하게 구름을 검출할 수 있었다. 또한, 구름 개체를 제외한 나머지 밝은 물체(판넬식 지붕, 콘크리트 도로, 모래 등)의 영향을 최소화하는 결과를 보여주었다. 제안 방법은 기존 방법 대비 F1-score 기준으로 30% 이상의 개선된 결과를 보여주었으나 눈이 포함된 특정 영상에서 한계점이 있었다.

• 한국토양비료학회지
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• 제42권6호
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• pp.522-528
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• 2009

농경지에서 채취한 30개의 토양 Profile에 대해 깊이별로 채취한 시료를 이용하여 pH, CEC, Ca, Mg, Org.C항목에 대해 분광 스펙트럼과 화학분석에 의한 토양 특성값의 통계적 정량화를 수행하였다. 추정모델의 신뢰도를 높이기 위해 원시 반사 스펙트럼 외에도 Log, 도함수, Continuum 제거 등의 변환을 거친 스펙트럼을 입력변수로 이용하였고 그 중에서CR스펙트럼은 각 토양 특성 항목과 일괄 추정, 유형별 추정식의 모든 경우에서 통계적 유의성을 가진 추정 결과를 보였다. 특정 토양 특성 항목에서는 다른 변환 스펙트럼이 더 유의한 결과를 나타내었지만, 동시 다항목 분석을 하는 경우 CR 스펙트럼을 이용하는 것이 분석의 신속성과 용이성을 제공할 것으로 사료된다. 추정모델 성능 향상을 위해 토양의 여러 특성에 의한 스펙트럼의 변화 중에서 큰 요인 중 하나인 토색과 관련된 Fe에 의한 500-1200 nm 영역에서의 흡수 스펙트럼 특징에 의해 유형을 나누어 추정모델을 도출하였다. 유형별 추정모델 적용 결과가 일괄 추정값보다 월등히 높은 결과를 나타내지는 않았지만, 대체적으로 유형별 추정모델이 약간 높은 유의성을 나타내었고, 특히 Ca와 CEC의 경우 상당히 향상된 결과를 보였다. 이러한 스펙트럼의 처리와 스펙트럼의 유형 분류 등을 고려한 정량 추정 모델을 통해 가시 근적 외 영역의 스펙트럼을 이용하여 토양의 특성을 동시에 다항목에 대한 분석을 신속하게 수행할 수 있을 것으로 판단된다. 이러한 추정 모델은 토양 특성에 대해 광역 단위에서 다량의 시료 분석에 유용하므로 지역, 세계 규모의 디지털 토양 매핑, 토양 분류 및 원격탐사 자료와의 연계 분석에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 분석과학
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• 제16권4호
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• pp.277-282
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• 2003

감귤의 생육단계별 토양 수분의 양은 감귤의 비대와 당도에 영향을 미치며, 토양 건조 처리를 통해 수분스트레스를 부여하면 과실의 당도를 높일 수 있다. 감귤잎 수분 함유율의 측정은 감귤 성장 시기에 따른 관수 시점, 관수량 조절의 지표가 될 수 있다. 본 연구는 근적외분광분석법(NIRS)을 이용하여 비파괴적으로 감귤잎의 수분을 측정하기 위하여 수행되었다. 온주밀감 (Citrus unshiu Marc.)의 잎 ('Okitsu' Satusuma mandarin leaves)은 건조감량시험법에 따라 건조시켜 수분 함유율 20.80-69.98% 범위로 하여 사용하였다. 감귤잎의 흡수 스펙트럼은 광섬유 반사 프로브를 이용하여 측정하였고, 1450 nm에서 수분 함유율 변화에 따른 OH band의 변화를 관찰할 수 있었다. 감귤잎 수분 측정을 위한 모델은 1100-1700 nm 파장 범위의 스펙트럼을 사용하여, 부분최소제곱법 (PLSR, Partial least squres regression)을 실시하여 개발되었다. 그 결과 SEP (Standard errors of prediction)는 0.97%였다. 개발된 모델을 검증하기 위하여 다른 감귤잎에 적용시킨 결과, 건조감량 측정 결과에 대하여 SEP 0.81%로 좋은 상관성을 보여주고 있다. 본 연구를 통해서 신속하고 비파괴적인 감귤잎의 수분 함유율 측정이 근적외분광분석법을 이용하여 성공적으로 수행되었다.

• 한국측량학회지
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• 제37권6호
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• pp.563-570
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• 2019

적조는 연안 해역에서 양식어류를 폐사 시키는 등 많은 경제적 피해를 입혀왔다. 이러한 적조의 광역 분포를 효과적으로 파악하기 위하여 원격탐사가 활용되어 왔는데, 적조 해수가 가지는 흡광 특성은 원격탐사에 중요한 요소인 해수반사도를 이해함에 있어서 핵심적인 역할을 한다. 본 연구에서는 2017년 8월 통영 인근 해역에서 출현한 Alexandrium affine 종이 우점한 해수에 대한 흡광 특성을 분석하였다. 선박 관측을 통하여 총 20개 정점에서 획득한 시료에서 색소 흡광, 부유물 흡광, 용존유기물 흡광을 측정하였고, 이를 수질 변수인 엽록소 농도, 부유물 농도와 관련하여 분석하였다. 분석 결과, 규조류 우점 해수와는 다르게 Alexandrium 우점 시료는 400 nm 이하에서 강한 흡광을 나타내었고, 또한 400 nm - 500 nm 에서 굴곡이 크게 나타남을 확인하였다. 색소 흡광의 집적 효과 또한 규조류와 다르게 나타남을 확인하였고, 부유물 및 용존유기물 흡광 모델 (a_dg(λ)=a_dg(λ₀)e^-s(λ-λ₀))에서의 지수부 계수(s) 역시 기존 규조류에서 일반적으로 사용하는 0.015와는 달리 0.01이 더 적합함을 보였다.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.1032-1032
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• 2001

Artificial Neural Network (ANN) calibration techniques have been used commercially for agricultural applications since the mid-nineties. Global models, based on transmission data from 850 to 1050 nm, are used routinely to measure protein and moisture in wheat and barley and also moisture in triticale, rye, and oats. These models are currently used commercially in approx. 15 countries throughout the world. Results concerning earlier European ANN models are being published elsewhere. Some of the findings from that study will be discussed here. ANN models have also been developed for coarsely ground samples of compound feed and feed ingredients, again measured in transmission mode from 850 to 1050 nm. The performance of models for pig- and poultry feed will be discussed briefly. These models were developed from a very large data set (more than 20,000 records), and cover a very broad range of finished products. The prediction curves are linear over the entire range for protein, fat moisture, fibre, and starch (measured only on poultry feed), and accuracy is in line with the performance of smaller models based on Partial Least Squares (PLS). A simple bias adjustment is sufficient for calibration transfer across instruments. Recently, we have investigated the possible use of ANN for a different type of NIR spectrometer, based on reflectance data from 1100 to 2500 nm. In one study, based on data for protein, fat, and moisture measured on unground compound feed samples, dedicated ANN models for specific product classes (cattle feed, pig feed, broiler feed, and layers feed) gave moderately better Standard Errors of Prediction (SEP) compared to modified PLS (MPLS). However, if the four product classes were combined into one general calibration model, the performance of the ANN model deteriorated only slightly compared to the class-specific models, while the SEP values for the MPLS predictions doubled. Brix value in molasses is a measure of sugar content. Even with a huge dataset, PLS models were not sufficiently accurate for commercial use. In contrast an ANN model based on the same data improved the accuracy considerably and straightened out non-linearity in the prediction plot. The work of Mr. David Funk (GIPSA, U. S. Department of Agriculture) who has studied the influence of various types of spectral distortions on ANN- and PLS models, thereby providing comparative information on the robustness of these models towards instrument differences, will be discussed. This study was based on data from different classes of North American wheat measured in transmission from 850 to 1050 nm. The distortions studied included the effect of absorbance offset pathlength variation, presence of stray light bandwidth, and wavelength stretch and offset (either individually or combined). It was shown that a global ANN model was much less sensitive to most perturbations than class-specific GIPSA PLS calibrations. It is concluded that ANN models based on large data sets offer substantial advantages over PLS models with respect to accuracy, range of materials that can be handled by a single calibration, stability, transferability, and sensitivity to perturbations.

• Restorative Dentistry and Endodontics
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• 제21권1호
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• pp.107-120
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• 1996

복합레진은 조작이 용이하고 강도가 우수하며 중합시간이 짧고 법랑질과 상아질에 접착이 가능하며 연마성이 뛰어나고 자연스러운 색상을 나타내므로 심미적 수복에 가장 일반적으로 선택되는 재료의 하나이다. 대부분의 복합레진 kit에는 shade guide가 포함되어 있어 이를 기준으로 중합된 후의 복합레진 색조를 예상하여 선택하게 된다. 그러나 이러한 shade guide들은 대개 복합레진이 아닌 plastic으로 제조된 것으로 중합된 복합레진의 실제 색조와는 차이가 생기게 되며 결국 shade guide 자체의 문제점으로 인해 이상적인 색조선택이 어려워진다. 이에 본 연구에서는 국내에 시판되고 있는 5종의 복합레진 제품을 선정하여 분광 광도계를 이용해서 shade guide와 중합된 복합레진 사이의 색조차이를 측정, 비교 연구하였다. 직경 16mm. 두께 1.6mm의 plastic mold에 5종의 광중합형 복합레진(Z100, Prisma TPH, Tetric, Silux Plus, Herculite XR)을 충전하고 응축기에 넣어 압축한 후 제조사의 지시에 따라 광중합기로 중합시킨 후 mold에서 시편을 제거하여 보관했다가 젖은 sandpaper 상에서 순차적으로 연마하였다. shade guide는 step부분을 갈아내어 복합레진 시편과 동일한 두께로 만든후 연마하였다. 분광광도계에 shade guide를 넣고 CIE illuminant D65 하에서 spectral reflectance를 측정하고 해당 색조의 복합레진 시편도 통일한 방법으로 측정하고 $L^*$, $a^*$, $b^*$값과 ${\Delta}E^*$값을 얻은후 분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. Z100의 D3, A3, B2 shade와 Prisma TPH의 B2 shade를 제외한 모든 시편에서 shade guide와 복합레진간에 육안으로 인지할 수 있는 색차(${\Delta}E^*$ > 1.0)가 관찰되었다. 2. 평균적으로 Z100이 가장 적은 색차를 나타내었고 Prisma TPH, Tetric, Silux Plus, Herculite XR 순으로 색차가 증가하였다. 3. Prisma TPH의 A2 shade. Tetric의 W shade. Silux Plus의 YB, U shade, Herculite XR의 L, LY shade는 ${\Delta}E^*$값이 3.3 이상으로 나타났다. 4. Z100, Prisma TPH, Tetric, Silux Plus에서는 복합레진보다 shade guide가 더 높은 $L^*$값을 보이는 경향이 나타났으며, Herculite XR에서만 복합레진이 더 높은 $L^*$값을 나타냈다. 5. 모든 시편에서 $b^*$ 값은 (+)로 관찰되었고, Z100, Prisma TPH, Tetric, Silux Plus의 shade guide는 복합레진에 비해 높은 $b^*$값을 보였다. 6. 모든 시편에서 $a^*$값은 (-)로 관찰되었고. Herculite XR 및 Silux Plus에서는 복합레진이 shade guide 에 비 해 낮은 $a^*$값을 나타냈다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제37권3호
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• pp.177-183
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• 2012

Purpose: In near infrared spectroscopy, interactance configuration of a light source and a spectrometer probe can provide more information regarding fruit internal attributes, compared to reflectance and transmittance configuration. However, there is no through study on the parameters of interactance measurement setup. The objective of this study was to investigate the effect of the parameters on the estimation of soluble solids content (SSC) and firmness of muskmelons. Methods: Melon samples were taken from greenhouses at three different harvesting seasons. The prediction models were developed at three distances of 2, 5, and 8 cm between the light source and the spectrometer probe, three measurement points of 2, 3, and 6 evenly distributed on each sample, and different number of fruit samples for calibration models. The performance of the models was compared. Results: In the test at the three distances, the best results were found at a 5 cm distance. The coefficient of determination ($R_{cv}{^2}$) values of the cross-validation were 0.717 (standard error of prediction, SEP=$1.16^{\circ}Brix$) and 0.504 (SEP=4.31 N) for the estimation of SSC and firmness, respectively. The minimum measurement point required to fully represent the spectral characteristics of each fruit sample was 3. The highest $R_{cv}{^2}$ values were 0.736 (SEP=$0.87^{\circ}Brix$) and 0.644 (SEP=4.16 N) for the estimation of SSC and firmness, respectively. The performance of the models began to be saturated when 60 fruit samples were used for developing calibration models. The highest $R_{cv}{^2}$ of 0.713 (SEP=$0.88^{\circ}Brix$) and 0.750 (SEP=3.30 N) for the estimation of SSC and firmness, respectively, were achieved. Conclusions: The performance of the prediction models was quite different according to the condition of interactance measurement setup. In designing a fruit grading machine with interactance configuration, the parameters for interactance measurement setup should be chosen carefully.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권5호
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• pp.483-497
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• 2016

무인항공기 영상은 작물의 생육단계에 따라 고해상도로 신속한 수집이 가능하기 때문에 정밀농업 관리를 위한 공간 변이 분석에 활용되고 있다. 본 연구의 목적은 무인항공기를 이용한 최적 식생지수를 선정하여 맥류 작황 추정식을 유도하는 것이다. 무인항공기 영상은 맥류 생육 기간인 2월 하순부터 6월 하순까지 6회에 걸쳐 촬영하였으며, 같은 기간 동안 5개 품종(큰알보리, 흰찰쌀보리, 새찰쌀보리, 금강밀, 조품밀)을 대상으로 휴대용 분광복사계를 이용하여 현장분광반사율을 측정하고 초장, 지상부건물중, 단위면적당 경수 등 생육인자를 조사하였다. 그 결과, 6개의 식생지수 중 RVI, NDVI, NGRDI 및 GLI가 생육인자와 높은 상관관계를 나타내었다. 또한 현장 생육조사 자료를 사용하여 식생지수와 생육인자의 비교를 시도하였다.

• 한국토양비료학회지
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• 제34권5호
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• pp.342-349
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• 2001

Landsat TM 인공위성 자료(1997년 6월 16일 촬영)를 이용하여 평택시에 대한 지표피복분류도를 만들고 정확도를 평가하였고, 또한 우리 나라의 농업실정에 맞는 지표피복 분류체계를 세우기 위해 Anderson의 지표피복분류안을 응용하여 새로운 분류안을 만들었다. 분류방식으로는 감독분류를 사용하였는데 결과에 직접적인 영향을 주는 훈련장소(training site)의 선정을 위해 지형도, 항공사진 등과 현지 실사자료인 DGPS 자료를 사용하여 논, 밭 등 13개의 훈련조(training sets)를 작성 후 최대우도법(最大尤度法)(maximum likelihood classifier)을 적용하여 주제도를 만들었다. 이의 정확도 평가를 위해 DGPS, 항공사진, 지형도 등을 이용한 분류정확도 평가에서 전체 정확도는 86.8%이며, 카파계수가 85.4%로 매우 양호한(Excellent) 것으로 판명되었다. 그러나 도시/촌락, 비닐하우스 등의 사용자 정확도는 60% 정도로서 낮은 편이며, 도로, 비닐하우스 등의 생산자 정확도는 70% 정도로 낮은 편인데, 이는 인공건조물이라는 특징에 따른 분광학적 반사특성과 이질성(異質性)과 분포면적이 적은데 기인된 것으로 생각된다. 한편 원격탐사자료를 이용하여 토지피복 분류도를 작성할 때 우리나라 농업실정에 알맞은 농업적(農業的) 지표피복분류안(地表被覆分類案)을 만들었는데, 수준 I에는 농경지, 산림지, 물, 불모지, 도시나 인공건조물 등으로 나눌 수 있다.