• Near Infrared Analysis
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• 제2권1호
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• pp.59-66
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• 2001

Nowadays, medical diagnostics is efficiently supported by clinical chemistry and near infrared spectroscopy is becoming a new dimension, which has shown high potential to provide valuable information for diagnosis. The investigation was carried out to study the influence of mammary gland inflammation, called mastitis, on cow´s milk spectra and milk composition measured by near infrared spectroscopy (NIRS). Milk somatic cell counts (SCC) in milk were used as a measure of mammary gland inflammation. Naturally occurred variations with milk composition within lactation and in the process of milking were included in the experimental design of this study. Time series of unhomogenized, raw milk spectral data were collected from 3 cow along morning and evening milking, for 5 consecutive months, within their second lactation. In the time of the trial, the investigated cows had periods with mammary gland inflammation. Transmittance spectra of 258 milk samples were obtained by NIRSystem 6500 spectrophotometer in 1100-2400 nm region. Calibration equations for the examined milk components were developed by PLS regression using 3 different sets of samples: samples with low somatic cell count (SCC), samples with high SCC and combined data set. The NIR calibration and prediction of individual cow´s milk fat, protein, and lactose were highly influenced by the presence of mil samples from animals with mammary gland inflammation in the data set. The best accuracy of prediction (i.e. the lower SEP and the higher correlation coefficient) for fat, protein and lactose was obtained for equations, developed when using only “healthy” samples, with low SCC. The standard error of prediction increased and correlation coefficient decreased significantly when equations for low SCC milk were used to predict examined components in “mastitis” samples with high SCC, and vice versa. Combined data set that included samples from healthy and mastitis animals could be used to build up regression models for screening. Further use of separate model for healthy samples improved milk composition measurement. Regression vectors for NIR mild protein measurement obtained for “healthy” and “mastitic” group were compared and revealed differences in 1390-1450 nm, 1500-1740 nm and 1900-2200 nm regions and thus illustrated post-secretory breakdown of milk proteins by hydrolytic enzymes that occurred with mastitis. For the first time it has been found that monitoring the spectral differences in water bands at 1440 nm and 1912 nm could provide valuable information for inflammation diagnosis.

• 전기전자학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.28-33
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• 2012

최근 모바일 기기의 수요의 증가와 더불어 다양한 멀티미디어 기능을 요구함에 따라 배터리 사용시간이 줄어들고 있다. 이에 따라 배터리 사용시간을 늘이기 위한 여러 가지 방법들이 제안되고 있다. 이러한 방법을 구현하기 위해서는 배터리 상태를 정확히 알아야 하며, 이를 위한 고해상도 아날로그-디지털 변환기를 필요로 하게 된다. 기존의 integrating sigma-delta ADC의 경우, 초기화-시간 변환시간을 해상도로 변환을 하지 않는 단점이 있다. 이런 단점으로 인해 bit수에 해당되는 모든 디지털 값을 표현 할 수 없게 된다. 위와 같은 단점을 보완하기 위해 본 논문에서는 올림/내림 계수기를 사용함으로써 초기화-시간 변환시간을 해상도로 변환을 하지 않고도 bit수에 해상되는 모든 디지털 값을 표현 가능하게 하였다. 이로 인해 기존 변환기의 시뮬레이션 결과에 비해 향상된 SDNR을 보여주었다. 또한 휴대용 배터리 관리 시스템에 적합하도록 저전력으로 설계를 진행 하였으며, 0.35-um 공정으로 제작이 이루어졌다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권6호
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• pp.127-136
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• 2010

다시점 비디오는 카메라간의 다른 위치와 불완전한 카메라 보정(calibration)으로 인접한 시점의 영상 내에 존재하는 동일물체 간에 색상 차이가 발생할 수 있다. 이러한 색상 불일치(color mismatch)는 시점 간 움직임 예측(inter-view prediction) 수행 시, 오정합을 발생시켜 다시점 비디오 부호화(Multi-view Video Coding : MVC) 성능을 저하시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 이웃하는 영상 간에 존재하는 휘도 및 색차 성분 불일치를 보상하여 다시점 비디오 부호화의 압축률을 향상시키는 전처리 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 모든 시점의 영상을 히스토그램 매칭 기법에 의해 정해진 참조 시점 영상의 색상을 기준으로 보정된다. 또한 히스토그램 매칭 수행 전에 YCbCr 색상공간 변경 시에 색차 성분의 대표 값 추출(chrominance subsampling)에 사용되는 Cosited filter를 영상의 각 색상성분에 적용하여 성능을 더욱 높일 수 있다. 히스토그램 매칭은 YCbCr 색상공간에서 RGB 색상공간으로 변환하여 각 색상성분에 적용한다. 이 과정에서 영상에 존재하는 에지의 방향성과 화소 값의 존재 범위를 고려한 효과적인 색상 변환 기법이 사용된다. 실험을 통해 제안하는 전처리 기법이 다른 기법들에 비해 향상된 부호화 효율을 가지는 것을 확인하였다.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.1273-1273
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• 2001

The efficiency of the luminal fermentation process influences overall efficiency of luminal production, animal health and reproduction. Ruminant production systems have a significant impact on the global environment, as well. Animal wastes contribute to pollution of the environment as ammonia volatilized to the air and nitrate leached to ground water. Microbial protein synthesis in the rumen satisfies a large proportion of the protein requirements of animals. Quantifying the microbial synthesis is possible by using markers for lumen bacteria and protozoa such as nucleic acids, purine bases, some specific amino acids, or by isotopic $^{15}N,^{32}P,\;and\;^{35}S$ labelled feeds. All those methods require cannulated animals, they are time-consuming and some methods are very expensive as well. Many attempts have been made to find an alternative method for indirect measurement of microbial synthesis in intact animals. The present investigations aimed to assess possibilities of NIRS for prediction of purine nitrogen excretion and ruminal microbial nitrogen synthesis by NIR spectra of urine. Urine samples were collected from 12 growing sheep,6 of them male, and 6- female. The sheep were included in feeding experiment. The ration consisted of sorghum silage and protein supplements -70:30 on dry matter basis. The protein supplements were chosen to differ in protein degradability. The urine samples were collected daily in a vessel containing $60m{\ell}$ 10% sulphuric acid to reduce pH below 3 and diluted with tap water to 4 liters. Samples were stored in plastic bottles and frozen at $-20^{\circ}C$ until chemical and NIRS analysis. The urine samples were analyzed for purine derivates - allantoin, uric acid, xantine and hypoxantine content. Microbial nitrogen synthesis in the lumen was calculated according to Chen and Gomes, 1995. Transmittance urine spectra with sample thickness 1mm were obtained by NIR System 6500 spectrophotometer in the spectral range 1100-2500nm. The calibration was performed using ISI software and PLS regression, respectively. The following statistical results of NIRS calibration for prediction of purine derivatives and microbial protein synthesis were obtained.(Table Omitted). The result of estimation of purine nitrogen excretion and microbial protein synthesis by NIR spectra of urine showed accuracy, adequate for rapid evaluation of microbial protein synthesis for a large number of animals and different diets. The results indicate that the advantages of the NIRS technology can be extended into animal physiological studies. The fast and low cost NIRS analyses could be used with no significant loss of accuracy when microbial protein synthesis in the lumen and the microbial protein flow in the duodenum are to be assessed by NIRS.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권2_1호
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• pp.167-178
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• 2020

2015년 발사된 이후 KOMPSAT-3A 영상정보가 여러 분야에서 활용되고 있다. 그러나 실제 육상 환경의 분석에 필요한 지표 반사도를 얻을 수 있는 도구 개발이 이루어지지 않아서 식생 지수 산정 등과 같이 이러한 자료를 적용하는 과학적 분석과 응용 분야의 확산에는 한계가 있었다. 지표 반사도는 절대 대기 보정 처리 과정을 수행하여 얻어지는 성과물이다. 이 연구에서는 OTB 오픈 소스 확장 프로그램으로부터 KOMPSAT-3A 영상정보의 대기 반사도와 지표 반사도를 구하고, 국제 검보정 포털 RadCalNet에서 제공하는 대기 반사도와 지표 반사도 현장 측정 자료를 이용하여 정확도를 비교 검증하고자 한다. 또한 같은 지역의 Landsat-8 OLI 영상으로부터 지표 반사도를 구하고 비교 검증 실험에 같이 적용하였다. 검증 실험 결과로 KOMPSAT-3A 영상의 대기 반사도는 같은 분광대역에 해당하는 RadCalNet 자료의 평균값과 비교했을 때 0.00에서 1.00까지의 범위에서 최대 ± 0.02 차이가 보이는 것을 확인할 수 있었다. KOMPSAT-3A 영상의 지표 반사도 산출 결과는 RadCalNet 자료와 0.02에서 0.04까지의 차이 값을 갖는 높은 일치도를 보이는 것으로 나타났다. 이 결과들은 KOMPSAT-3A 영상의 분석대기자료(Analysis Ready Data)로서의 활용 가능성을 증가시키는 기본 자료로 사용할 수 있다. 또한 이 연구에서 개발된 도구와 연구 방법은 향후 국토, 농업, 산림 활용을 위한 차세대 중형 위성 영상자료의 각 센서 모델에 맞는 확장 프로그램 개발과 검증에도 적용이 가능할 것으로 생각한다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제37권4호
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• pp.350-357
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• 2017

Near infrared spectroscopy (NIRS) is a rapid and accurate method for analyzing the quality of cereals, and dried animal forage. However, one limitation of this method is its inability to measure fermentation parameters in dried and ground samples because they are volatile, and therefore, respectively lost during the drying process. In order to overcome this limitation, in this study, fresh coarse haylage was used to test the potential of NIRS to accurately determine chemical composition and fermentation parameters. Fresh coarse Italian ryegrass haylage samples were scanned at 1 nm intervals over a wavelength range of 680 to 2500 nm, and optical data were recorded as log 1/reflectance. Spectral data, together with first- and second-order derivatives, were analyzed using partial least squares (PLS) multivariate regressions; scatter correction procedures (standard normal variate and detrend) were used in order to reduce the effect of extraneous noise. Optimum calibrations were selected based on their low standard error of cross validation (SECV) values. Further, ratio of performance deviation, obtained by dividing the standard deviation of reference values by SECV values, was used to evaluate the reliability of predictive models. Our results showed that the NIRS method can predict chemical constituents accurately (correlation coefficient of cross validation, $R_{cv}^2$, ranged from 0.76 to 0.97); the exception to this result was crude ash ($R_{cv}^2=0.49$ and RPD = 2.09). Comparison of mathematical treatments for raw spectra showed that second-order derivatives yielded better predictions than first-order derivatives. The best mathematical treatment for DM, ADF, and NDF, respectively was 2, 16, 16, whereas the best mathematical treatment for CP and crude ash, respectively was 2, 8, 8. The calibration models for fermentation parameters had low predictive accuracy for acetic, propionic, and butyric acids (RPD < 2.5). However, pH, and lactic and total acids were predicted with considerable accuracy ($R_{cv}^2$ 0.73 to 0.78; RPD values exceeded 2.5), and the best mathematical treatment for them was 1, 8, 8. Our findings show that, when fresh haylage is used, NIRS-based calibrations are reliable for the prediction of haylage characteristics, and therefore useful for the assessment of the forage quality.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제26권1호
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• pp.21-28
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• 2001

Major deficiencies of current automation scheme including various robots for bioproduction include the lack of task adaptability and real time processing, low job performance for diverse tasks, and the lack of robustness of take results, high system cost, failure of the credit from the operator, and so on. This paper proposed a scheme that could solve the current limitation of task abilities of conventional computer controlled automatic system. The proposed scheme is the man-machine hybrid automation via tele-operation which can handle various bioproduction processes. And it was classified into two categories. One category was the efficient task sharing between operator and CCM(computer controlled machine). The other was the efficient interface between operator and CCM. To realize the proposed concept, task of the object identification and extraction of 3D coordinate of an object was selected. 3D coordinate information was obtained from camera calibration using camera as a measurement device. Two stereo images were obtained by moving a camera certain distance in horizontal direction normal to focal axis and by acquiring two images at different locations. Transformation matrix for camera calibration was obtained via least square error approach using specified 6 known pairs of data points in 2D image and 3D world space. 3D world coordinate was obtained from two sets of image pixel coordinates of both camera images with calibrated transformation matrix. As an interface system between operator and CCM, a touch pad screen mounted on the monitor and remotely captured imaging system were used. Object indication was done by the operator’s finger touch to the captured image using the touch pad screen. A certain size of local image processing area was specified after the touch was made. And image processing was performed with the specified local area to extract desired features of the object. An MS Windows based interface software was developed using Visual C++6.0. The software was developed with four modules such as remote image acquisiton module, task command module, local image processing module and 3D coordinate extraction module. Proposed scheme shoed the feasibility of real time processing, robust and precise object identification, and adaptability of various job and environments though selected sample tasks.

• 대한토목학회논문집
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• 제37권1호
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• pp.43-59
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• 2017

본 연구에서는 SINMAP 모형을 이용한 토석류 발생지역에 대한 예측기법을 보여준다. 기존의 연구들은 토석류 발생을 예측하기 위해서 일부 토질시험 결과를 적용한 단일보정영역을 사용하였으나 이는 대상유역의 토질 특성을 세분화할 수 없는 문제점이 있다. 반면, 본 연구에서는 기존 연구의 문제점을 보완하기 위해서 정밀토양도와 토양통별 토질강도정수(c, ${\phi}$)를 이용하여 다중보정영역을 적용하는 방법을 제안하였다. 이 과정에서 토질은 토양침식성 인자(K)를 이용하여 1) 자갈 및 자갈질 흙, 2) 모래 및 모래질 흙, 그리고 3) 실트 및 점토질의 세가지로 분류하였다. 또한, 본 연구에서는 토석류 발생시점을 알고 있는 경우에만 T/R의 추정이 가능한 기존의 방법 대신 고도평균값을 이용하는 T/R 산정 방법을 제안하였다. 기존방법과 제안방법을 실제 토석류가 발생한 봉화군 서벽 1리에 적용하여 산정된 T/R 값들은 거의 일치하였다. 따라서 본 연구에서 제안한 토석류 발생지역 예측을 위한 방법론은 전국적인 토석류 발생위험 대비에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국진공학회지
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• 제19권4호
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• pp.243-248
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• 2010

진공용 기체 유동측정 표준기로 사용하고자 소닉노즐을 ISO 9300에서 제시한 사양에 맞추어 목직경 0.03 mm와 0.2 mm의 소닉 노즐을 제작하였다. 한국표준과학연구원에서 진공용 유량측정 장치로 개발된 정적형 유량계를 이용하여 제작된 2종의 소닉노즐의 유출계수를 확장불확도 3% 이내로 교정하였다. 교정된 소닉노즐의 유량 측정범위는 약 0.6~1,800 cc/min 범위를 갖는 것으로 나타났으며, 사용유동 조건에 해당되는 레이놀드 수(Reynolds number) 범위는 26~12,100으로 확인되었다. 이러한 결과는 교정된 소닉노즐을 이용하여 진공공정에서 필요한 극 미세 유량의 정밀측정을 가능하게 한 새로운 연구결과로 판단된다. 교정된 소닉노즐을 이용하여 진공펌프의 배기속도 측정결과는 기 구축된 정적법을 이용한 배기속도 측정결과와 1% 이내의 오차범위내로 매우 잘 일치함을 보였다. 교정된 소닉노즐은 향후 반도체 및 디스플레이 공정에 사용되는 다양한 건식 진공펌프들의 배기속도를 현장에서 간단하게 평가할 수 있는 현장 성능평가 장치에 활용할 예정이며, 현재 공정현장에서 배기속도 측정에 널리 사용중인 MFC를 대체할 수 있을 것으로 예상된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1141-1180
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• 2022

최근 수문 및 수자원 분야에서 위성영상의 활용성이 높아짐에 따라 관련 전용 위성 개발연구와 연계하여 위성을 활용한 증발산량과 토양수분량 산정 연구의 필요성이 강조되고 있다. 본 연구에서는 이러한 위성을 기반으로 증발산량 및 토양수분량의 국내 연구현황과 그 산정 방법론을 조사하여 현재까지의 연구동향을 파악하고자 하였다. 국내 연구현황을 세부 방법론 별로 살펴본 결과 일반적으로 증발산량의 경우는 Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL), Mapping Evapotranspiration with Internalized Calibration (METRIC)과 같은 에너지수지 기반 모형과 Penman-Monteith (PM) 및 Priestley-Taylor (PT) 산출식을 기반으로 산정되었으며, 토양수분량의 경우 능동형(AMSR-E, AMSR2, MIRAS, SMAP) 및 수동형(ASCAT, SAR)와 같은 마이크로파 센서를 통한 산정이 주를 이루었다. 통계적 측면에서는 증발산량 및 토양수분량 공통적으로 회귀식 및 인공지능을 이용한 산출사례를 찾을 수 있었다. 또한 위성기반 자료들을 이용한 Evaporative Stress Index (ESI), Temperature-Vegetation Dryness Index (TVDI), Soil Moisture Deficit Index (SMDI) 등의 다양한 지표를 산정하여 가뭄 특성파악에 적용한 연구 사례도 다수 있었으며, 지표모형(Land Surface Model, LSM)을 기반으로 하여 위성 다중센서에서 얻을 수 있는 주요 자료들을 활용해 증발산량과 토양수분량의 수문순환인자를 산출하기도 하였다. 본 논문에서는 이렇게 기존 연구사례 조사 및 내용파악 과정을 통해 위성을 활용한 주요 세부 방법론을 비교·검토 제시함으로써 관련 연구분야 기준 참고자료로의 활용 및 향후 위성기반 관련 수문순환 자료 산출 고도화 연구의 초석을 다지고자 한다.