• 대한원격탐사학회지
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• 제32권3호
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• pp.235-244
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• 2016

MODIS 자료를 이용한 대규모 작물 분류에는 MODIS 자료의 상대적으로 낮은 공간해상도로 인한 분광학적 혼재 양상이 두드러지게 나타난다. 이러한 분광학적 혼재를 완화하기 위하여 이 연구에서는 작물의 분광특성을 이용하여 특정 작물의 계층을 선택적으로 구분하고 상세 분류를 수행하는 선택적 계층 분류 방법론을 제안하였다. 제안 방법론에서는 특정 작물에 대한 선택적 분류를 수행함으로써 작물간의 혼재를 완화하고 구분력을 향상시킬 수 있다. 제안 방법론의 적용성 평가에는 중국 길림성의 길림시를 대상으로 MODIS 정규식생지수 자료와 근적외선 자료를 이용한 작물 분류의 사례 연구를 수행하였다. 먼저 근적외선 자료의 무감독 분류를 수행하여 벼의 재배지역을 우선적으로 추출한 후에, 시계열 정규식생지수 자료를 이용하여 벼 재배지역이 아닌 영역을 대상으로 옥수수와 콩의 상세 분류를 수행하였다. 사례 연구 결과, 제안 방법론은 유사한 분광특성을 갖는 작물의 계층을 선택적으로 구분함으로써 기존 시계열 정규식생지수 자료와 근적외선 자료를 함께 이용하는 감독 분류 결과보다 향상된 분류 정확도를 나타내었다. 따라서 신뢰성 있는 작물 구분도 제작에 제안 방법론이 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.1125-1137
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• 2011

최근, 휴대성과 이동성이 뛰어난 모바일 단말기 환경에 홍채 인식 기술을 도입하여 신원을 확인하는 연구가 진행 되었는데, 이러한 모바일 홍채 인식 시스템은 취득된 홍채 영상 품질에 따라 인식률이 좌우된다. 홍채 영상은 취득 시 조명환경에 영향을 많이 받게 되는데, 기존의 시스템은 태양광이 없는 실내에서는 높은 인식률을 보이나, 실외 태양광 환경에서는 외부태양광이 홍채 영역에 투사되어 입력 영상 내에서 홍채 패턴의 그레이 레벨 변화, 고스트(Ghost region) 및 속눈썹 그림자(Eyelash shading region) 발생 등의 요인으로 인식 성능 저하를 초래하는 문제가 있었다. 이를 해결하기 위하여, 본 연구에서는 850nm 근적외선 조명과 850nm 대역 밴드 패스 필터를 장착한 홍채 카메라 시스템을 제안한다. 성능 평가를 위해 기존의 홍채 인식시스템과 제안하는 홍채 인식 시스템을 사용하여 실내 및 실외 태양광 환경에서 취득한 홍채 영상으로부터 홍채코드를 추출한 후 타인 수락률(False Acceptance Rate), 본인 거부율 (False Rejection Rate)을 통한 균등 에러율(EER, Equal Error Rate)을 측정하였다. 실험 결과 기존의 시스템 보다 제안하는 시스템의 EER이 실내 정면 조명일 때 약 0.96%, 실외 정면 조명일 때 약 4.94%, 실외 측면 조명일 때 약 9.24%, 실외 후면 조명일 때 약 7% 낮아지는 개선된 성능을 보였다.

• 공업화학
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• 제29권2호
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• pp.138-146
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• 2018

광역학치료는 질병을 치료함에 있어 전이가능성과 부작용이 매우 적고 국부적인 종양의 제거가 가능하다는 장점을 갖는 치료방법이다. 광역학치료에서는 빛 에너지를 흡수하여 세포 독성을 띠는 활성산소를 생성하는 감광제가 필수적이다. 하지만 일반적인 감광제는 가시광선을 광원으로 사용하므로 이에 따른 부작용 및 치료효과의 한계가 존재한다. 이러한 이유로 가시광선 대신 근적외선을 광원으로 사용할 수 있는 업컨버전 나노입자가 질병진단 및 치료 분야에서 주목을 받고 있다. 업컨버전 나노입자는 세포 독성 및 광원에 의한 부작용이 적고, 광원의 조직 내 높은 투과율 및 낮은 자가형광 등의 장점을 가지고 있다. 근적외선 업컨버전을 광역학치료에 활용하기 위해서는 근적외선을 흡수하는 업컨버전 나노입자를 활성산소를 생성시키는 감광제와 결합시켜야 한다. 나노입자에 결합된 감광제는 나노입자로부터 빛 에너지를 흡수하고 이를 주위의 산소에 전이시켜 활성산소를 생성한다. 뿐만 아니라 질병의 치료 효율은 업컨버전 나노입자의 표면을 개질하거나 항암 약물의 첨가, 또는 광열치료와의 결합을 통해 더욱 향상시킬 수 있다. 본 총설은 업컨버전 나노입자를 이용한 광역학치료와 이를 이용한 질병 치료 효과 향상에 대한 최근의 연구결과를 바탕으로 서술하였다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제43권6호
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• pp.701-713
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• 2015

소나무와 금강송의 수종 분류를 위해 근적외선(NIR) 분광법과 주성분분석(PCA) 및 부분최소자승법 판별분석(PLS-DA)을 결합하여 수종 분류 모델을 설계하였다. 측정된 모든 NIR 스펙트럼을 이용하여 PCA를 실시한 결과 소나무와 금강송의 수종 분류는 불가능하였다. 그러나 2차 미분된 스펙트럼을 이용하여 시험편의 단면과 심 변재 구분에 따른 수종 분류에서는 변재부에서 수종 분류가 가능하였으며, 특히 방사단면의 변재에서는 명확하게 수종이 분류되었다. 그리고 개발된 PLS-DA 예측 모델을 통해 명확한 수종 분류가 가능하였다. 2차 미분으로 전처리된 스펙트럼을 이용하였을 때 가장 좋은 분류 결과 얻을 수 있었다. 2차 미분 스펙트럼을 이용한 예측 모델은 100%의 분류 정확도를 나타내었으며, 예측 모델의 $R_p{^2}$ 값은 0.86, RMSEP는 0.38로 나타났다. 전처리하지 않은 스펙트럼과 2차 미분 스펙트럼을 이용한 예측 모델의 신뢰도는 유사하였다. 근적외선 분광법과 부분최소자승법 판별분석을 결합한 수종 분류 모델은 소나무와 금강송의 분류에 적합하였다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제37권2호
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• pp.154-160
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• 2017

본 연구는 산지방목초지에서 채취한 목초 및 야초 혼합시료의 화학조성분석의 근적외선분광법 이용의 가능성을 탐색하기 위하여 실시하였다. 충남 서산의 한우개량사업소의 방목초지에서 2년간 386점의 목야초 혼합시료를 수집하였다. 재료를 이용하여 파장을 수집한 후 파장이 동일한 시료를 제외한 163점에 대해 습식분석을 하였다. 최적의 검량식 유도를 위하여 파장은 가시광선 및 근적외선 전대역을 사용한 것 그리고 가시광선대역을 사용하면서 동시에 T값을 2.5 및 1.5를 적용하여 최상의 검량식을 구하였다. 전체적으로 볼 때 근적외선 대역의 파장을 사용한 것이 검량식 결정계수값이 높았고 또한 검증식 역시 같은 경향이었다. T값은 습식분석치와 NIRS 예측치의 차가 더 적은 1.5를 적응하였을 때 검량 및 검증값이 더 높은 것으로 나타났다. 검량식의 $R^2$치는 0.48~0.93 사이 그리고 검증식은 0.35~0.88 사이였다. 조단백질, 조섬유, NDF에서 보다 만족스런 예측이 가능하였다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제31권4호
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• pp.415-422
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• 2011

본 연구는 최근 조사료의 신속한 품질평가 방법으로 근적외선 분광법의 이용성이 확대되고 있는 시점에 근적외선 분광기의 현장 적용성을 평가하기 위하여 수행되었다. 실험실용 근적외선분광기와 소형 근적외선분광기의 조사료 품질평가의 예측 정확성을 평가하기 위하여 전남지역에서 이탈리안 라이그라스 사일리지 67점을 수집하여 각각의 근적외선 분광기를 이용하여 스펙트럼을 측정한 후 사료가치의 실험실 분석값과 다변량회귀분석을 통하여 검량식을 유도하여 예측 정확성을 평가하였다. 이탈리안 라이그라스 사일리지의 수분함량에 대한 예측정확성은 실험실용 근적외선분광기와 소형근적외선분광기에서 각각 SEC = 2.50% ($R^2$=0.96), SEC = 2.83% ($R^2$=0.95)로 매우 신뢰성이 우수한 결과를 나타내었으나 사일리지의 발효품질의 주요 평가항목인 pH와 젖산함량은 실험실용 근적외선분광기의 결과가 SEC = 0.21% ($R^2$=0.82), SEC = 0.24% ($R^2$=0.83)로 소형 근적외선분광기 보다 우수한 결과를 나타내었다. 또한 ADF, NDF 및 조단백질 함량은 실험실용 근적외선분광기의 예측 정확성이 각각 SEC = 0.59% ($R^2$=0.96), SEC = 0.74% ($R^2$=0.97), SEC = 0.67% ($R^2$=0.82)로 높게 나타났다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제31권4호
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• pp.409-414
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• 2011

본 연구는 춘파용 사초의 사료가치를 신속하고 정확하게 측정할 수 있는 습식분석의 대안을 모색하기 위하여 수행하였다. 근적외선분광 분석법을 이용한 사초의 분석 가능성을 타진하기 위해 2009년에 생산된 사초 175점을 시료로 사용하였다. 시료는 이탈리안 라이그라스와 보리, 그리고 완두를 혼파한 것으로 NIR System으로 400~2,400nm 사이의 파장을 얻었다. 그리고 수분, 조단백질, 조회분, NDF, ADF를 분석한 다음, 파장과 습식분석치를 이용하여 중회귀식을 만들어 미지의 시료를 분석할 수 있는가를 검증하였다. 근적외선 분석법의 중요한 지표는 결정계수 $r^2$와 표준오차이며, 본 실험의 결과에서 검량식의 $r^2$는 수분, CP (crude protein), CA (crude Ash), ADF(acid detergent fiber), NDF (neutral detergent fiber)에서 각각 0.65, 0.97, 0.93, 0.99, 0.97을 보여주었다. 검증식은 그 값이 0.15, 0.94, 0.96, 0.98, 0.98이었다. 본 실험 결과, 근적외선 분광법을 이용한 춘계 파종 조사료의 품질 예측이 가능하며, 수분을 제외한 모든 성분에서 이 방법의 가능성을 보여주었다. 정확도를 높이기 위해서는 대표적인 시료가 검량식개발에 사용되어야 할 것으로 사료되었다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제28권8호
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• pp.628-635
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• 2017

의약품은 인간의 건강 및 생명과 밀접한 관련이 있기 때문에 증상에 맞는 의약품을 처방받아 복용하는 것은 매우 중요한 문제이다. 더욱이 세계적으로 위조 의약품이 증가하는 상황에서 정품 의약품들을 정확하게 분류하는 기술은 점점 중요해진다. 그러나 의약품을 제대로 분류할 수 있는 전문적인 지식을 갖춘 인력이 제한적이라는 측면에서 의약품을 자동적으로 분류하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 휴대용 분광기를 이용하여 의약품의 근적외선 및 가시광선 스펙트럼을 추출하고, Support Vector Machine(SVM) 기법을 이용하여 추출한 스펙트럼 데이터를 학습시켜 분류하는 방법을 제안하였다. 모의실험을 통해 근적외선과 가시광선 스펙트럼 데이터를 사용하여 6종의 의약품을 학습시키고 분류하였을 때 평균적으로 99.9 %의 정확도를 얻었다. 또한 본 논문에서는 위조 의약품 검출을 위한 2단계 SVM 분류 기법을 제안하였으며, 이를 통해 정품과 위조 의약품을 구분하는 정확도가 향상되고, 처리속도가 개선되는 것을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.323-330
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• 2021

본 연구에서는 10명의 건강한 성인을 대상으로 기능적 근적외선 분광법(fNIRS)을 이용하여 우세손과 비우세손에 따른 뇌 활성화도의 차이를 알아보고자 하였다. 우세손, 비우세손 총 2가지 조건에서 상자와 나무토막검사(BBT)를 실시하였다. 실험을 진행하는 동안 fNIRS을 이용하여 뇌 활성도를 측정하였으며, 실험이 종료된 후 nirsLAB v2019.04 소프트웨어를 사용하여 신호를 분석하였다. 그 결과 우세손을 사용한 경우 10명 중 6명이 우세손과 관련 있는 대뇌반구의 활성화를 보였고, 비우세손을 사용한 경우는 10명 중 3명만이 비우세손과 관련 있는 대뇌반구의 활성화를 보였다. 즉, 우세손, 비우세손 모두 우세손과 관련 있는 대뇌반구가 좀 더 활성화되었음을 확인하였다. 따라서 우세손을 알기 어려운 감각처리장애를 가진 아동들에게 fNIRS을 적용할 수 있는 기초적 자료로 사용될 수 있으리라 사료된다.

• 산업식품공학
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• 제15권2호
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• pp.136-142
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• 2011

본 연구에서는 정상 콩과 이에 혼입되는 이물질을 판별하기 위해 900 nm에서 1800 nm의 파장대역에서 단색화장치가 장착된 근적외선 분광장치를 이용하여 획득된 콩과 이물질의 반사 스펙트럼의 세기를 이용하여 각각의 판별예측모델을 개발하고 그 성능과 판별정확도를 검증해보았다. 정상콩 60 립과 이물질 60 점을 각각 2 회 반복하여 측정한 총 240 개의 반사스펙트럼에 대해서 모델 개발용인 calibration group으로 168 개를, 나머지 72 개는 개발된 모델을 예측하는 prediction group으로 나누어 사용하였다. 획득된 스펙트럼은 광원의 불안정함, 시료의 크기와 형태에서 기인되는 여러 변이들을 최소화하기 위해 다양한 수학적인 전처리를 적용하였으며 판별예측모델의 개발을 위해 PLS-DA와 SIMCA 방법을 사용하여 모델의 예측 성능과 판별율을 검토하였다. PLS-DA에서 모델 개발에 사용된 84 개의 정상 콩 스펙트럼 CLASS I은 적용된 모든 전처리에서 100%의 판별율을 보여주었으며 이물질 스펙트럼 CLASS II에서도 SNV 전처리를 제외하고는 모두 100% 이물질로 판별하여 분류하였다. 개발된 PLS-DA의 모델에 대한 prediction group의 검증에 있어서는 평균값 정규화 전처리 방법이 정상 콩과 이물질에서 100% 판별율을 보여주었다. SIMCA를 이용한 이물질 판별예측모델 개발은 PLS-DA와 비교할 때 상대적으로 저조한 판별율 결과를 나타냈으며 최대값 정규화와 일정 범위값 정규화의 전처리 방법을 적용한 모델이 평균 판별율 94.4%로 다소 양호한 결과를 보여주었다. 따라서 콩에 혼입되어 있는 이물질을 판별하는 시스템을 개발하는 데 있어서 근적외선 분광장치를 이용하여 획득한 반사도 스펙트럼은 PLS-DA로 판별예측모델을 개발하고 최적의 전처리 방법을 적용한다면 콩과 이물질의 선별시에 보다 나은 판별율을 얻을 수 있을 것이다.