대부분의 가정과 요식업체, 식품가공업계에서 이용하고 있는 식용유지는 저장 및 가공과정 중에 산패가 빈번하게 일어나게 된다. 기존에는 유지 산패를 측정하기 위해 산가, 과산화물가 등을 측정하는 이화학적인 적정방법을 이용하였는데 실험자의 숙련도에 따라 결과의 오차가 발생할 수 있고, 반복실험으로 인한 시간과 비용이 많이 소모되는 등 여러 제약사항을 포함하고 있어 식용유지의 산패를 실시간 비파괴적으로 분석할 수 있는 기술의 개발에 많은 관심이 모아지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 식용유지의 저장조건에 따른 산패정도를 비파괴적으로 평가하기 위한 근적외선 분광분석과 인공신경망 분석기술을 개발하여 그 실효성을 평가하였다. 식물성 식용유지인 들기름을 특정 온도에서 일정한 시간동안 저장하면서 이화학적 적정방법을 통해 산가와 과산화물가를 측정하였으며 동일한 시료의 근적외선 투과스펙트럼을 획득하였다. 수집된 정보를 이용하여 유지 산패 예측 모델을 개발하기 위해 다변량 분석기법 (주성분 회귀분석, 최소자승 회귀분석과 인공신경망 분석)을 적용하였다. 분석 결과, 인공신경망 분석모델이 산가 ($R^2_{tra}:0.9037$, $R^2_{val}:0.8175$, $R^2_{test}:0.8555$)와 과산화물가 ($R^2_{tra}:0.9210$, $R^2_{val}:0.9341$, $R^2_{test}:0.8286$)의 예측 성능이 가장 우수한 것으로 확인되었다. 본 연구의 결과들은 농산물과 식품의 성분 측정뿐만 아니라 다른 산업분야에서도 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대되어진다.
쌀의 기계적 식미치 측정용으로 최근 많이 사용되고 있는 도요 미도메타의 미도치를 근적외선 분광분석 기를 이용 신속 간편하게 측정할 수 있는지를 검토하고자 실험 하였던바 그 결과는 다음과 같다. 1. 수집된 브랜드 쌀의 도요 미도치는 최저 62.9, 최고 84.2까지의 비교적 넓은 범위를 보였으며, 샘플의 분포 양상도 정규분포에 가까웠다. 2. MPLS(Modified Partial Least Square) 방식에 의한 검량식 작성시 도요 미도치와 근적외선 스펙트럼 간 결정계수 $(R^2)$는 0.94, 표준오차(SEC)는 0.95정도로 비교적 높은 상관성을 보였다. 3. 검량식 검증 표준오차는 1.64, 검증시 상관정도는 0.81로서 근적외선 분광분석기로 도요 미도치를 비 파괴적으로 손쉽게 측정할 수 있는 가능성을 제시 할 수 있었다.
스텔스 기능성 섬유의 위장은 주간의 경우, 육안 및 망원경 관측에 의해 결정되며 주변자연환경 color matching과 패턴이 핵심 스텔스 요인으로 구성되고, 가시광선 영역 스텔스로 표현할 수 있으며, 군 위장 체계에 있어 기본이 되는 기술 분야로 모든 군 위장제품에 활용되는 필수적인 기술 분야이다. 따라서 가시영역의 위장은 다양한 색상의 위장포와 포의 펀칭 등에 의한 파형특성을 부여하고 주위환경과 특성 조화를 이룸으로써 대상을 위장한다. 주요인자는 색상별 색도, 색차이다. 야간 위장은 근적외선 관측 장비의 탐지에 의해 결정되며 주변자연환경 NIR 반사율과 위장제품의 NIR 반사율 저하/제어기술이 핵심 스텔스 요인으로 구성되고, 근적외선(NIR) 영역 스텔스로 표시할 수 있으며, NIR 스텔스는 대개의 경우 기본적으로 섬유제품이 NIR 영역에서 높은 반사율을 나타내므로 NIR 반사율 저하/제어기술이 핵심이라 할 수 있다. 따라서 근적외선 영역(600~1250nm)의 적외선 반사특성을 산림지역의 반사특성과 조화시켜 위장효과를 부여한다. 위장포에서는 적외선 흡수 색소를 사용하여 적절한 반사특성을 나타나게 해야 한다. 위장용섬유가 detector의 탐지에서 벗어나려면 현재 700~1250nm의 근적외선파장영역에서 주변환경과 유사한 반사율을 지녀야한다. 이에 본 연구에서는 "숲 연구소" 및 서울대학교 "지반공학연구실"의 자문을 받아서 우리나라에서 가장 많이 존재하는 자연환경시료를 선정하여, 선정된 시료의 근적외선영역에서의 반사율을 분석하였다. 자연시료는 산간, 해안, 평야지형으로 각각 구분하여 주변 자연지형에 따른 자연시료의 근적외선영역의 반사율값을 비교하였다. 북한산에서 산간지형의 시료를 채취하였고, 해안지형의 시료는 강화도 동막해수욕장 부근, 평야지형의 시료는 인천 강화도 평야지역에서 채취하여 분석하였다. 비교분석한 지형별 자연시료의 근적외선 반사율값의 데이터베이스구축을 통하여 기존의 위장복과의 비교 적용 및 차후 개선사항 등을 검토하고자 한다.
한국천문연구원에서는 적외선관측기술 개발의 일환으로 지상망원경용 근적외선 카메라인 KAONICS(KAO Near-Infrared Camera System)를 개발하고 있다. 이러한 개발의 선행 연구 과정으로서 우리는 보현산천문대와 소백산천문대의 근적외선($1-5{\mu}m$) 관측 조건을 정량적으로 조사했다. KAONICS의 기본 파장 밴드인 J, H, K, L 에 대해 대기 투과 모델을 사용하여 PWV(Precipitable Water Vapour)에 따른 대기투과율을 계산했으며, 각각의 파장 밴드에서 관측 한계 등급을 계산했다. 계산 결과, 두 천문대 모두 근적외선 영역에서 관측이 가능하며, 서로 비슷한 관측 능력을 가지고 있다는 결론을 얻었다.
소나무 재선충병은 우리나라 소나무림에 심각한 위협이 되고 있다. 소나무 재선충병은 보통 5~6월에 감염되지만 10~11월에 비로소 피해목을 육안으로 확인할 수 있어, 피해예방에 큰 어려움을 겪고 있다. 재선충에 의해 소나무가 고사되는 과정중에는 식생활력도가 크게 감소하게 되는데, 이러한 현상은 분광스펙트럼상의 근적외선 영역에서 분광반사의 감소를 수반한다. 본 연구에서는 이러한 현상을 토대로 재선충 피해목의 식생활력도 변화를 식생지수 모니터링을 통하여 분석하였다. 휴대가 간편한 근적외선 카메라를 이용하여 재선충 피해지역의 소나무림을 5월부터 11월까지 매월 촬영함으로써 녹색, 적색 및 근적외선 영역대의 분광반사값을 취득하였다. 이렇게 수집된 분광반사값으로부터 피해목의 식생지수(Vegetation Index: VI)의 변화를 분석하였고, 피해목의 식생지수는 감염초기인 6월부터 감소하기 시작한다는 것을 밝힐 수 있었다.
화석연료에 대한 의존성을 줄이기 위한 대안으로서 재생에너지 사용이 요구되고 있다. 청정에너지원의 하나인 바이오매스는 그 물성치의 실시간 파악이 중요하기 때문에 다양한 종류의 바이오매스에 대해 널리 연구되어 왔으며, 방법론적인 측면에서는 비침투성이며 많은 정보를 가진 특징으로 인하여 근적외선 분광법이 성공적으로 적용되었다. 본 논문에서는 여러 바이오매스 종류에 대한 물성치의 빠른 예측을 위해 근적외선 데이터에 기반한 비선형 방법론의 적용성을 평가하였다. 다양한 방법론에 기반한 예측 모델들을 근적외선 데이터의 전처리방법과 조합하여 예측 성능을 평가하였다. 바이오매스 물성 예측 모델의 성능에서는 선형 모델보다는 비선형 모델에서 예측오차가 최소화되었으며 전처리 방법과 결합되었을 때 최적의 예측결과를 얻을 수 있었다.
근적외선 대역에서 동작 가능한 가변파장레이저 구현을 위하여 브래그 격자와 반도체 광증폭기로 구성된 외부 공진기 형태의 레이저를 제작하였다. 폴리머 광도파로는 굴절률이 1.462, 1.435 인 ZPU 폴리머를 이용하여 제작되었다. 근적외선 파장에서 반사를 일으키는 브래그 격자의 제작을 위해서는 주기가 875 nm 로서 비교적 크고 제작이 손쉬운 3차 브래그 격자를 이용하였다. 폴리머 광도파로 브래그 반사기를 이용하여 제작된 근적외선 외부공진 레이저는 850 nm 파장에서 0 dBm의 출력 파워와 0.2 nm의 20-dB bandwidth, 40 dB 이상의 Side Mode Suppression Ratio을 가지는 단일 모드 레이저 특성을 보였다.
실시간 온라인 석탄 성상분석은 효율적인 석탄 화력발전소 운영을 위해 반드시 필요한 기술이다. 온라인 석탄 성상분석 기술 개발을 위해 다변량 분석기법을 사용하여 확산 반사방식을 통해 얻은 석탄의 근적외선 스펙트럼과 석탄 성상(%)[수분, 회분, 휘발분, 고정탄소, 탄소, 수소, 질소, 산소, 황], 발열량(kcal/kg)간의 관계를 조사하였다. 현재 석탄 화력발전소에서 사용하는 40여종의 석탄에서 얻은 근적외선 스펙트럼을 전처리[2차 미분, MSC(multiplicative scatter correction)]를 통해 물리적 영향을 최소화하여 석탄 성상과의 관계를 PLS(partial least squares regression), PCA(principal component analysis)의 chemometrics 기법을 이용하여 정량 분석하였다. 분석 결과 본 기법을 통해 근적외선 스펙트럼으로 석탄 성상 중 회분, 질소 그리고 황을 제외한 나머지 성분에 대해 분석이 가능함을 확인할 수 있었다. 또한 PC(PLS component)의 값을 이용하여 석탄의 종류를 구별한 다음, 다변량 통계기법을 사용하여 정량 분석한 결과, 전체 석탄을 이용해서 정량 분석한 결과에 비해 비교적 좋은 결과를 얻었다. 수분, 발열량이 실시간으로 분석 가능하여 보다 효율적인 석탄 화력발전소 운영이 가능할 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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