• 대한화학회지
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• 제49권6호
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• pp.531-536
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• 2005

• 응용통계연구
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• 제15권2호
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• pp.395-403
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• 2002

반응표면방법론에서의 세번째 단계에서는 일차모형이 가정되고, 반응표면의 곡선효과는 중앙점과 2수준 부분실시법에서의 실험을 통해서 검토된다. 참모형이 2차 모형인 경우를 가정하자. 최적실험계획을 선택하기 위해서 Box와 Draper(1959)는 관심영역에서 예측치 y(x)의 평균제곱오차를 적분한 값인 가중평균제곱오차(AMSE)를 최소화 시키는 최적실험계획 기준을 제안하였다. AMSE는 예측치의 가중분산과 가중제곱편의 량의 합으로 분할될 수 있다. AMSE는 실험계획 적률과 참모형의 회귀계수들의 값에 종속되어서 가중평균제곱오차를 최 소화하는 실험 계획을 찾기는 불가능하다. 실용적인 대안으로 Box와 Draper(1959)는 가중제곱편의 량을 최소화하는 실험계획을 제안했고, 이 실험계획의 상자점들이 중앙점을 향해서 축소됨을 보였다. 이 논문에서는 표준화된 회귀계수들의 값에 대해서 실험계획의 최소효율을 최대화하는 강건한 실험계획을 제안한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_1호
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• pp.559-570
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• 2017

본 연구에서는 야외에서 자료 취득이 가능하며 한 번에 다량의 사과를 촬영할 수 있는 지상용 초분광 스캐너를 활용하여 사과의 분광정보와 당도와의 부분최소제곱회귀분석(PLSR, Partial Least Square Regression)을 수행하였으며, 최적의 예측모델을 구축하기 위한 다양한 전처리기법의 적용가능성을 평가하고 VIP(Variable Importance in Projection)점수를 통한 최적밴드를 산출하였다. 이를 위하여 360-1019 nm영역에서 촬영된 515밴드의 초분광 영상에서 70개의 분광곡선을 취득하였으며, 디지털광도계를 이용하여 당도($^{\circ}Brix$)를 측정하였다. 사과의 분광특성과 당도사이의 회귀모델을 구축하였으며, 최적의 예측모델은 모델 예측치와 실측치간의 결정계수($r_p^2$, coefficient of determination of prediction)와 RMSECV(Root Mean Square Error of Cross Validation), RMSEP(Root Mean Square Error of Prediction)등을 고려하여 선정하였다. 그 결과 산란보정 기법의 대표적인 MSC(Multiplicative Scatter Correction)의 기반의 전처리기법이 가장 효과적이었으며, MSC와 SNV(Standard Normal Variate)를 조합한 경우 RMSECV와 RMSEP가 각각 0.8551과 0.8561로 가장 낮았고, $r_c^2$와 $r_p^2$은 각각 0.8533과 0.6546으로 가장 높았다, 또한 360-380, 546-690, 760, 915, 931-939, 942, 953, 971, 978, 981, 988, 992-1019 nm 등이 당도 측정을 위한 가장 영향력 있는 파장영역으로 나타났다. 해당 영역의 분광값을 가지고 PLSR을 수행한 결과, 전파장대를 사용할 때보다 RMSEP가 0.6841로 감소하고 $r_p^2$는 0.7795로 증가하는 것을 확인하였다. 본 연구를 통하여 사과의 당도측정에 있어 야외에서 취득한 초분광 영상자료의 활용 가능성을 확인하였으며, 이는 필드자료 및 센서 활용분야의 확장가능성을 보여준다.