• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• v.35 no.1
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• pp.1-11
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• 2015

In this study, an online seed potato sorting system using a visible and near infrared (40 1100 nm) transmittance spectral technique and statistical model was evaluated for the nondestructive determination of infected and sound seed potatoes. Seed potatoes that had been artificially infected with Pectobacterium atrosepticum, which is known to cause a soil borne disease infection, were prepared for the experiments. After acquiring transmittance spectra from sound and infected seed potatoes, a determination algorithm for detecting infected seed potatoes was developed using the partial least square discriminant analysis method. The coefficient of determination($R^2_p$) of the prediction model was 0.943, and the classification accuracy was above 99% (n = 80) for discriminating diseased seed potatoes from sound ones. This online sorting system has good potential for developing a technique to detect agricultural products that are infected and contaminated by pathogens.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 1999.07a
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• pp.282-289
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• 1999

선별은 청과물을 포장하기 이전에 크기, 중량, 색깔등 정해진 규격에 따라 고르는 과정을 말하고, 크게 인력선별과 기계선별, 개별선별과 공동선별로 구분한다. 국내의 경우 아직까지도 수확된 청과물은 농가단위로 개별선별하고 있으며, 중량식 선별기를 이용하여 등급선별 한 후 15kg, 10kg 상자에 포장하는 것이 가장 일반적이다. 근래에 청과물의 부가가치를 높이기 위해서 중량에 색깔을 선별할 수 있는 기능을 추가한 기계시스템이 개발되어 산업화된 바 있다(최 등, 1997). 또한 근적외선 분광분석법을 이용하여 과일의 당도를 비파괴적으로 측정 선별할 수 있는 시스템이 개발 실용화 단계에 있다(이 등, 1998). (중략)

• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• v.32 no.5
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• pp.518-525
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• 2012

In this study, the feasibility of hyperspectral reflectance imaging technique was investigated for the discrimination of viable and non-viable lettuce seeds. The spectral data of hyperspectral reflectance images with the spectral range between 750 nm and 1000 nm were used to develop PLS-DA model for the classification of viable and non-viable lettuce seeds. The discrimination accuracy of the calibration set was 81.6% and that of the test set was 81.2%. The image analysis method was developed to construct the discriminant images of non-viable seeds with the developed PLS-DA model. The discrimination accuracy obtained from the resultant image were 91%, which showed the feasibility of hyperspectral reflectance imaging technique for the mass discrimination of non-viable lettuce seeds from viable ones.

• The Magazine of the Society of Air-Conditioning and Refrigerating Engineers of Korea
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• v.40 no.7
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• pp.20-29
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• 2011

수확한 농산물의 크기, 모양 및 색도 등의 외형적 특성과 당도와 산도 등의 내부 품질판정을 위한 비파괴 선별시설에 관한 내용이다.

• Proceedings of the Korean Society for Bio-Environment Control Conference
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• 1994.05a
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• pp.92-95
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• 1994

과실의 형질을 비파괴적으로 추정하는 방식은 파괴적 추정방식에 비해 연속적으로 측정이 가능하여 생육상태를 상세히 분석할 수 있으며, 같은 과실에 대하여 반복하여 측정할 수 있는 장점을 지닌다는 점에서 생장분석에 유용하게 사용되고 있는 방식이다. 또한 비파괴적 추정은 simulation에 의한 자동화 등에 적용할 수 있어 최적생장조건을 설정하는데 사용되며, 다량의 과실을 자동선별 및 자동수확하는데 이용될 수 있다. (중략)

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2001.02a
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• pp.365-370
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• 2001

• Proceedings of the Korean Society of Postharvest Science and Technology of Agricultural Products Conference
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• 1997.04a
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• pp.25-25
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• 1997

• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• v.34 no.1
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• pp.31-37
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• 2014

The aim of this study was the non-destructive evaluation of bloody eggs using VIS/NIR spectroscopy. The bloody egg samples used to develop the sorting mode were produced by injecting chicken blood into the edges of egg yolks. Blood amounts of 0.1, 0.7, 0.04, and 0.01 mL were used for the bloody egg samples. The wavelength range for the VIS/NIR spectroscopy was 471 to 1154 nm, and the spectral resolution was 1.5nm. For the measurement system, the position of the light source was set to $30^{\circ}$, and the distance between the light source and samples was set to 100 mm. The minimum exposure time of the light source was set to 30 ms to ensure the fast sorting of bloody eggs and prevent heating damage of the egg samples. Partial least squares-discriminant analysis (PLS-DA) was used for the spectral data obtained from VIS/NIR spectroscopy. The classification accuracies of the sorting models developed with blood samples of 0.1, 0.07, 0.04, and 0.01 mL were 97.9%, 98.9%, 94.8%, and 86.45%, respectively. In this study, a novel nondestructive sorting technique was developed to detect bloody brown eggs using spectral data obtained from VIS/NIR spectroscopy.

• Proceedings of the Korean Radioactive Waste Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.543-544
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• 2016

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.43-43
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• 2017

종자산업은 농작물 생산에 중요한 역할을 끼치는 좌우하는 요소 중에 하나로, 우량종자의 확보는 농작물 수급에 중요한 역할을 하는 농업부문의 원천산업이다. 오이 녹반 모자이크 바이러스(CGMMV)는 박과류에 가장 많은 피해를 끼치는 바이러스로 종자전염을 방지하고, 우량종자의 공급을 위해서는 감염종자와 비 감염종자의 판별은 필수적이다. 이에 본 연구에서는 초분광 영상 시스템을 이용하여 수박종자의 CGMMV의 감염 및 비 감염종자를 판별할 수 있는 기술을 개발하고자 하였다. 본 연구에서 사용된 바이러스 감염 종자는 CGMMV 바이러스 감염 수박종자를 사용하였으며, 생산된 종자를 초분광 영상 시스템을 통해 스크린 후, RNA를 추출하여 PCR분석법으로 바이러스의 감염유무를 확인하였으며, 이후 바이러스의 감염유무와 획득된 스펙트럼을 비교 분석하여 판별모델을 개발하고 이를 선별 시스템에 적용하였다. 모델개발에 사용된 초분광 영상 기술은 초분광 SWIR(Shortwave infraed : 1000-2500nm)영상 기술이 다. 획득된 초분광 SWIR 영상을 분석한 결과 바이러스 감염 종자가 유의미한 정확도로 판별이 되는 것으로 나타났다. 초분광 SWIR 영상기술이 바이러스 감염종자와 비감염종자를 비파괴적으로 선별하는데 효과적으로 적용이 가능할 것으로 판단된다.