Spectroscopic measurement method based on visible and near-infrared wavelengths was prominent technology for rapid and non-destructive evaluation of internal quality of fruits. Reflectance measurement was performed to evaluate firmness, soluble solid content, and acid content of truss tomatoes by hyperspectral reflectance imaging system. The Vis/NIR reflectance spectra was acquired from truss tomatoes sorted by 6 ripening stages. The multivariable analysis based on partial least square (PLS) was used to develop regression models with several preporcessing methods, such as smoothing, normalization, multiplicative scatter correction (MSC), and standard normal variate (SNV). The best model was selected in terms of coefficient of determination of calibration ($R_c^2$) and full cross validation ($R_{cv}^2$), and root mean standard error of calibration (RMSEC) and full cross validation (RMSECV). The results of selected models were 0.8976 ($R_p^2$), 6.0207 kgf (RMSEP) with gaussian filter of smoothing, 0.8379 ($R_p^2$), $0.2674^{\circ}Bx$ (RMSEP) with the mean of normalization, and 0.7779 ($R_p^2$), 0.1033% (RMSEP) with median filter of smoothing for firmness, soluble solid content (SSC), and acid content, respectively. Results show that Vis / NIR hyperspectral reflectance imaging technique has good potential for the measurement of internal quality of truss tomato.
최근 금융과 기술이 결합된 핀테크 기술이 각광받고 있고 모바일 기기에서 바이오 정보를 이용한 간편 결제를 이용하는 사람들이 늘어나고 있다. 본 논문에서는 기존의 지문, 홍채, 정맥 인식과 같은 생체인식 시스템과 달리 별도의 센서 추가 없이 스마트폰의 후면 카메라로 촬영된 엄지손가락 후면 영상을 이용한 새로운 비접촉식 바이오인식 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 엄지손가락의 길이, 너비, 주름 정보를 특징으로 사용한다. 이를 위해 가이드라인에 맞춘 엄지손가락 영상을 촬영하고, 조명 정규화, 피부색 영역 검출, 크기 정규화 및 정렬 과정을 거친 후 상관계수 계산을 통해 유사도를 측정한다. 인식 정확도 측정을 위해 동일인 매칭 및 타인 매칭을 진행하였으며, 오거부율이 1.55%일 때, 1.68%의 오수락율의 결과를 얻었다. 타인 매칭 결과에 대한 분포가 정규분포에 가깝게 나타나 보안성 측면에서 더욱 중요한 오수락율이 적다는 장점을 가진다. 오거부율이 15% 수준일 때 오수락율을 0%까지 낮출 수 있어 보안성을 우선시 하는 금융시장에서 본인 확인 목적의 바이오인식 방법으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 Cour(1971)가 제안한 변곡점법(Inflection Point Method)을 이용하여 압밀계수를 예측하기 위한 새로운 방법을 소개하였다. 여기서, 변곡점은 압밀도(U)와 시간계수(log T) 관계곡선의 변곡점 중에서 압밀도($U_i$)가 70.03% 일 때의 시간계수 $T_i$=0.405에 상응하는 점이다. 제안된 변곡점법에 의한 신속한 압밀시험 방법에서 각 단계별 하중재하는 변곡점을 확인한 직후에 이루어지므로 압밀시험에 소요되는 시간을 단축시킬 수 있으며, 압밀계수를 빠른 시간 내에 쉽게 구할 수 있다. 이 신속한 압밀시험법에 소요되는 시간은 기존의 압밀시험의 경우 1주 또는, 2주의 기간이 소요되는데 비하여 0.5시간~9시간이 소요되므로 압밀시험을 보다 신속히 완료할 수 있다. 본 연구에서는 보다 정규화된 결과를 얻고자 침강장치를 고안하였으며, 그 결과의 분석에서 비 교란시료의 압밀정수들과 잘 부합하는 것으로 나타났다.
This study was conducted to pursue the normalization of frequency distribution by making approach the coefficient of skewness to nearly zero tbrough SMEMAX transformation and to get probable minimum flows can be acquired by means of transforrnation equation which has been derivated by SMEMAX method to the annual minimum flow series of five watersheds along Geum river basin. The results obtained through SMEMAX method were compared with probable minimum flows according to return periods by Type III extremal distribution which has been determined as the best fitted one among probablility distributions for the analysis of minimum flow. All the results obtained through this study are summarized as follows. 1.SMEMAX transformation based on median value was proved to be the best method when the coefficient of skewness has less reliability because of the short duration for the observation and were not affected by accidental outliers. 2.SMEMAX transformation has found to be the best one for the coefficient of skewness to be made nearly zero in comparison with log and cubic root transformation. 3.Probable minimum flows according to the return periods were derivated by transformation equations obtained through theoretical analysis of SMEM AX transformation. 4.In general, probable minimum flows by SMEMAX method were appeared as higher values in the range of five and twenty years and as lower ones in the range of below than five and more than fifty years in return periods respectively, in comparison with the results of type III extremal distribution. 5.Relative errors in the probable minimum flows of SMEMAX method to the results of type III extremal distribution were shown to be within ten percent except those of one hundred years in return periods. 6.SMEMAX method was also confirmed to be useful for the analysis of minimum flow frequency as well as flood frequency analysis.
본 논문에서는 기존의 선형예측기법의 문제점을 선형예측계수, ar필터의 POLE위치, 포만트-밴드폭의 관점에서 분석하고, 정문반사계수의 영향을 정도추정이론에 따라 분석했으며, 이러한 분석을 근거로 하여 포만트 밴드폭 정규화 방법을 보완하였다. 정분반사계수를 1로 변경하여 정문의 영향을 정규화되어 포만트가 최적으로 강조된 스펙트럽이 된다. 이 전형예측계수는 앞뒤로 대칭되면서, 표준편차가 정문반사계수를 변경시키지 않은 성형예측계수보다 증가하므로써, 음성부호화시에 bit rate을 50%로 줄일 수있으면서 정보의 양을 그대로 보존하고 있음을 알수 있었다. 이러한 포만트 밴드폭을 0으로 정규화하는 방법을 이용하여 한국어 5개 모음을 포만트에 의해서 소음환경에서 인식하기 위한 실험을 실시하여 96.7%의 인식율을 얻을 수 있었다.
케이블에 인가되는 신호로 의사잡음 수열을 사용하여 인가신호와 반사신호의 시간 상관 분석을 실시하여 케이블 고장을 검출하는 STDR (sequence time domain reflectometry)은 노이즈 환경에 강하고, 단선, 합선을 포함한 간헐적 고장의 검출이 가능한 것으로 알려져 있다. 하지만 고장 위치의 거리가 멀거나 경미한 고장의 경우 반사신호의 감쇄가 크고 상관계수가 작아지게 되어, 케이블 고장 판별이 어렵거나 측정 거리 오차가 커진다. 또한 위상과 피크치 검출에 의한 고장 탐지 자동화가 어렵게 된다. 따라서 본 논문에서는 기존의 STDR의 고장 검출 성능을 향상시키기 위해 케이블에 인가되는 인가신호의 상관계수의 최댓값을 검출하고, 다음으로 인가신호를 제거하여 반사신호의 상관계수의 최댓값을 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 저압 전력 케이블에서의 고장 검출 실험을 통해 성능을 입증하였다. 그 결과 제안된 방법은 신호가 감쇄되더라도 전통적인 STDR보다 고장 여부의 정확한 구분과 위치의 추적이 가능하였다. 또한 기준신호 제거와 상관계수의 정규화를 통해 위상과 최대값 검출 방법을 사용함으로써 자동 고장 판별과 거리 계산에 오류가 발생하지 않았다.
Jang, Hyeon Jun;Choi, Chang Hyun;Choi, Tae Hyun;Kim, Jong Hun;Kwon, Gi Hyeon;Oh, Seung Il;Kim, Hoon;Kim, Yong Joo
농업과학연구
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제43권5호
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pp.715-722
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2016
Rapid determination of food quality is important in food distribution. In this study, the chemical properties of oats were analyzed using visible-near infrared (VIS-NIR) spectroscopy. The objective of this study was to develop and validate a predictive model of oat quality by VIS-NIR spectroscopy. A total of 200 oat samples were collected from domestic and import markets. Reflectance spectra, moisture, protein, fat, Fe, and K of oat samples were measured. Reflectance spectra were measured in the wavelength range of 400 - 2,500 nm at 2 nm intervals. The reflectance spectrum of an oat sample was measured after sample cell and reflectance plate spectrum measurement. Preprocessing methods such as normalization and $1^{st}$ and $2^{nd}$ derivations were used to minimize the spectroscopic noise. The partial-least-square (PLS) models were developed to predict chemical properties of oats using a commercial software package, Unscrambler. The PLS models showed the possibility to predict moisture, protein, and fat content of oat samples. The coefficient of determination ($R^2$) of moisture, protein, and fat was greater than 0.89. However, it was hard to predict Fe and K concentrations due to their low concentrations in the oat samples. The coefficient of determinations of Fe and K were 0.57 and 0.77, respectively. In future studies, the stability and practicability of these models should be improved by using a high accuracy spectrophotometer and by performing calibrations with a wider range of oat chemicals.
Purpose: This study was conducted to investigate the potential of interactance mode of NIR spectroscopy technology for the estimation of soluble solids content (SSC) and firmness of muskmelons. Methods: Melon samples were taken from local greenhouses in three different harvesting seasons (experiments 1, 2, and 3). The fruit attributes were measured at the 6 points on an equator of each sample where the spectral data were collected. The prediction models were developed using the original spectral data and the spectral data sets preprocessed by 20 methods. The performance of the models was compared. Results: In the prediction of SSC, the highest coefficient of determination ($R_{cv}{^2}$) values of the cross-validation was 0.755 (standard error of prediction, SEP=$0.89^{\circ}Brix$) with the preprocessing of normalization with range in experiment 1. The highest coefficient of determination in the robustness tests, $R_{rt}{^2}$=0.650 (SEP=$1.03^{\circ}Brix$), was found when the best model of experiment 3 was evaluated with the data set of experiment 2. The best $R_{cv}{^2}$ for the prediction of firmness was 0.715 (SEP=3.63 N) when no preprocessing was applied in experiment 1. The highest $R_{rt}{^2}$ was 0.404 (SEP=5.30 N) when the best model of experiment 3 was applied to the data set of experiment 1. Conclusions: From the test results, it can be concluded that the interactance mode of VIS/NIR spectroscopy technology has a great potential to measure SSC and firmness of thick-skinned muskmelons.
The TMY (Typical Meteorological Year) for the solar energy study is generated using observation data with 22 solar sites from KMA (Korea Meteorological Administration) during 11 years (2000-2010). The meteorological data for calculation the TMY are used solar radiation, temperature, dew point temperature, wind speed and humidity data. And the TMY is calculated to apply the FS (Finkelstein and Schafer) statistics and RMSE (Root Mean Squared Error) methods. FS statistics performed with each point and each variable and then selected top five candidate TMM months with statistical analysis and normalization. Finally TMY is generated to select the highest TMM score with evaluation the average errors for the 22 whole points. The TMY data is represented average state and long time variations with 22 sites and meteorological data. When TMY validated with the 11-year daily solar radiation data, the correlation coefficient was about 0.40 and the highest value is 0.57 in April and the lowest value is 0.23 in May. Mean monthly solar radiation of TMY is 411.72 MJ which is 4 MJ higher than original data. Average correlation coefficient is 0.71, the lowest correlation is 0.43 in May and the highest correlation is 0.90 in January. Accumulated annual solar radiation by TMY have higher value in south coast and southwestern region and have relatively low in middle regions. And also, differences between TMY and 11-year mean of is distributed lower 100 MJ in Kyeongbuk, higher 200 MJ in Jeju and higher 125 MJ in Jeonbuk and Jeonnam, respectively.
오늘날 인간 프로젝트와 같은 종합적 인 연구의 궁극적 목적을 달성하기 위해서는 이 들 연구로부터 획득한 대량의 관련 데이터에 대해 새로운 현실적 의미를 부여할 수 있어야 한다. 마이크로어레이를 기반으로 하는 종양 분류 방법은 종양 종류에 따라 다르게 발현되는 유전자 양상을 통계적으로 발견함으로써 정확한 종양 분류에 기여 할 수 있다. 따라서 현재의 마이크로어레이 기술을 이용해서 효과적으로 종양을 분류하기 위해서는 특정 종양 분류와 밀접하게 관련이 있는 정보력 있는 유전자를 선택하는 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 암에 걸린 흰쥐 외피 기간 세포 분화 실험에서 얻어진 3840 유전자의 마이크로어레이 cDNA를 이용해 데이터의 정규화를 거쳐 정보력 있는 유전자 목록을 별도로 추출하여 보다 정확한 종양 분류 모델을 구축하고 각각의 실험 결과들을 비교 분석함으로써 성능평가를 하였다. 피어슨 적률 상관 계수를 이용하여 선택된 유전자들을 멀티퍼셉트론 분류기로 분류한 결과 98.6%의 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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