• 제목/요약/키워드: Detection map

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유출유 모니터링을 위한 해경 항공 영상의 개별정사보정 (Individual Ortho-rectification of Coast Guard Aerial Images for Oil Spill Monitoring)

  • 오연곤;배억안;최경아;이임평
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_1호
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    • pp.1479-1488
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    • 2022
  • 해양에서는 선박충돌, 침몰 등으로 인하여 기름이 유출되는 사고가 간헐적으로 일어난다. 이러한 사고가 발생하였을 때 신속한 대책 마련을 위해 유출유 현황을 정확히 파악해야 한다. 이를 위해 해양경찰은 고정익비행기 또는 헬기로 대상 지역을 순찰하며 육안이나 영상 촬영을 통해 확인하는데, 유출유로 오염된 면적과 지도 상의 정확한 위치를 파악하는데 어려움이 있었다. 이에 본 연구는 유출유 현황 파악을 위해 해경에서 수집한 항공 영상을 개별적으로 지상기준점 없이 자동으로 직접 지오레퍼런싱(georeferencing)하여 정사보정하는 기술을 개발한다. 먼저, 영상 등 센서 정보를 가시화한 화면에서 지오레퍼런싱에 필요한 메타정보를 문자인식기술을 통해 추출한다. 추출된 정보를 바탕으로 영상의 외부표정요소를 결정한다. 결정된 외부표정요소를 이용해서 영상을 개별적으로 정사보정한다. 이러한 방법으로 통해 생성한 개별정사영상의 정확도는 수십 미터에서 최대 100 m 정도로 평가되었다. 지상기준점을 사용하지 않았고, 위치와 자세 센서의 관측 오차, 카메라 초점거리 등 내부표정요소의 오차를 고려할 때 상당히 양호한 수준이었다. 해양에서 유출유 오염 지역에 대한 현황 파악을 위해 적절한 수준으로 판단된다. 향후 비행 중 촬영 영상에 대한 실시간 전송이 가능해지면, 제안된 개별정사보정 기술을 통해 실시간으로 개별 정사영상을 생성할 수 있게 된다. 이를 기반으로 유출유 오염 현황에 대한 신속한 파악과 대책 수립에 효과적으로 활용할 수 있다.

실내 사람 위치 추적 기반 LSTM 모델을 이용한 고객 혼잡 예측 연구 (An Approach Using LSTM Model to Forecasting Customer Congestion Based on Indoor Human Tracking)

  • 채희주;곽경헌;이다연;김은경
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제32권3호
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    • pp.43-53
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    • 2023
  • 본 연구는 실내 상업적 공간, 특히 카페에서 보안 카메라를 이용해 방문자 수와 위치를 실시간으로 파악하고, 이를 통해 사용 가능한 좌석 정보와 혼잡도 예측을 제공하는 시스템의 개발을 목표로 한다. 우리는 실시간 객체 탐지 및 추적 알고리즘인 YOLO를 활용하여 방문자 수와 위치를 실시간으로 파악하며, 이 정보를 카페 실내 지도에 업데이트하여 카페 방문자가 사용 가능한 좌석을 확인할 수 있도록 한다. 또한, 우리는 vanishing gradient문제를 해결한 장단기 메모리(Long Short Term Memory, LSTM)와 시간적인 관계를 가지는 데이터를 처리하는데 유용한 시퀀스-투-시퀀스(Sequence-to-Sequence, Seq2Seq)기법을 활용해 다양한 시간 간격에 따른 방문자 수와 움직임 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 카페의 혼잡도를 실시간으로 예측하는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 카페의 관리자와 이용자 모두에게 예상 혼잡도를 제공함으로써, 카페의 운영 효율성을 향상시키고, 고객 만족도를 높일 수 있다. 본 연구에서는 보안 카메라를 활용한 실내 위치 추적 기술의 효용성을 입증하며, 상업적 공간에서의 활용 가능성과 더불어 미래 연구 방향을 제시한다.

경유지를 고려한 서울시 공공자전거 통행발생량 추정 모형 개발 (Estimating Travel Frequency of Public Bikes in Seoul Considering Intermediate Stops)

  • 박종한;고준호
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제22권3호
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    • pp.1-19
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    • 2023
  • 최근 탄소중립의 대안으로 떠오르고 있는 자전거의 통행행태를 파악하기 위하여 경유지를 고려한 통행발생량을 추정하고자 하였다. 서울시 공공자전거인 '따릉이'의 GPS 주행궤적 데이터를 이용하여 통행에서의 중간 경유지인 체류 지점을 파악하고, 인구, 토지이용, 물리적인 특성을 반영한 통행발생량 모형을 분석하였다. 맵매칭과 체류 지점 탐지 알고리즘을 이용하여 체류 지점을 추정한 결과, 전체 통행의 약 12.1%에서 체류 지점이 나타났다. 체류가 발생한 통행은 비체류에 비해 평균 이용거리와 이용시간이 더 길며, 체류 지점이 집중되는 시간대는 오전 첨두시와 오후 첨두시 사이의 비첨두시인 것으로 나타났다. 시각화 분석에 따르면 공원 및 레저 시설, 업무시설에서 주로 체류 지점이 나타났다. 체류 지점을 고려하기 위하여 기존의 대여소 기반이 아닌 육각격자를 분석단위로 설정하였으며, 영과잉 음이항(Zero-Inflated Negative Binomial, ZINB) 모형을 이용하여 체류 지점을 고려한 통행발생량을 추정하였다. 분석결과, 자전거전용도로 및 자전거·보행자겸용도로(분리형)와 같이 자전거 이용자의 안전이 확보된 자전거 인프라에서 통행발생량 및 체류 지점에서 발생한 통행이 많은 것으로 나타났다. 또한 공공자전거는 대중교통의 접근수단으로서 퍼스트&라스트 마일 수단의 역할을 하며, 생활중심지와 고용중심지에서 통행발생량이 커지는 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과를 토대로 자전거 인프라의 추가 확충 계획 시 이용자의 안전시설 및 공간 확보가 우선돼야 하며, 대중교통과 연계한 자전거 인프라 시설 보급방안의 수립이 필요한 것으로 보인다.

금강에서 다분광 위성영상을 이용한 보 운영에 따른 모래톱 형성 추적 방법의 개발 (Development of a Method for Tracking Sandbar Formation by Weir-Gate Opening Using Multispectral Satellite Imagery in the Geumgang River, South Korea)

  • 이철호;조강현
    • Ecology and Resilient Infrastructure
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    • 제10권4호
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    • pp.135-142
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    • 2023
  • 하천 생태계에서 경관의 변화와 그 영향요인을 연구하기 위해 다양한 원격 탐지 및 영상 분석이 활용된다. 본 연구에서는 다양한 시점에서 위성에서 촬영된 다분광 영상으로 광학 지수를 계산하고, 수역의 경계를 획정하는 임계치를 계산하여 육역과 수역으로 이진화한 지도를 작성하여 시간에 따른 경관 변화를 탐지하는 방법을 개발하였다. 그리고 이 방법을 금강에 적용하여 보 수문 개방에 의하여 형성된 모래톱의 변화를 추적하였다. 먼저 금강에서 보 개방 전후의 다양한 시점에서 Sentinel-2 위성에서 촬영된 10 m × 10 m 해상도의 다분광 영상을 수집하였다. 수집된 영상에서 녹색광과 근적외선 대역으로 정규수분지수 (normalized difference water index, NDWI)를 계산하였다. 수역의 경계를 결정하기 위하여 산출한 NDWI의 Otsu 임계값은 -0.0573부터 0.1367의 범위이었다. 원격탐사에 의하여 결정된 수역의 경계는 실제 영상에서의 경계와 일치하였다. 이 NDWI에 의하여 수역과 육역으로 이진화된 지도를 작성하였다. 이 결과에 따르면 금강의 백제보부터 대청댐까지 종적 범위에서 2017년부터 2021년까지 수행된 3개의 보 수문 개방에 의해 총 379.7 ha의 새로운 모래톱의 서식처가 형성된 것으로 추정되었다. 본 연구에서 제안하는 경관 탐지 방법은 넓은 시공간 범위에서 적은 자원으로도 객관적인 결과를 얻을 수 있는 방법으로 평가된다.

교량 바닥판의 균열 BIM 생성 및 BIM-FEM 상호 연계 알고리즘 개발 (Creation of Crack BIM in Bridge Deck and Development of BIM-FEM Interoperability Algorithm)

  • 양다현;이민진;안효준;정현진;이종한
    • 대한토목학회논문집
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    • 제43권6호
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    • pp.689-693
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    • 2023
  • 국내 교량은 향후 10년 이내에 공용연수가 30년 이상인 교량이전체 교량의 약 54%를 차지하며 교량의 노후화가 급격하게 진행될 것으로 예상된다. 최근 국내외에서는 BIM을 활용하여 교량의 유지관리 단계의 정보를 디지털화함으로써 정보의 접근성 및 활용성을 증가시키기 위한 연구를 수행하는 추세이다. 이에 본 연구는 교량 바닥판에 대한 BIM-FEM 상호 연계 알고리즘을 개발하여 유지관리 정보를 데이터화 하고, 이력관리를 보다 효율적으로 수행하는 기술을 개발하였다. 외관조사망도 기반의 초기 균열 BIM을 생성한 후, 교량 제원 및 손상 정보를 수치해석과 연동하여 손상 시나리오와 설계하중을 고려한 손상 해석을 수행하였다. 해석 결과를 통해 균열의 확산을 분석하였으며, 확산된 균열은 다시 BIM 상에 업데이트하여 손상 확산 BIM을 생성하였다. 또한 BIM을 기반으로 바닥판의 현재 및 미래의 상태등급 평가 자동화 기술을 개발하였다. 이를 통해 교량의 점검 및 진단의 이력데이터 구축을 통한 바닥판의 효율적인 유지관리가 가능하며, 미래의 균열 및 결함을 조기발견 및 예방하여 교량의 수명과 안전성을 향상시킬 수 있을 것을 기대된다.

위성영상과 GIS를 이용한 낙동강하구 지형변화탐지 (Change Detection at the Nakdong Estuary Delta Using Satellite Image and GIS)

  • 오치영;박소영;최철웅;전성우
    • 대한공간정보학회지
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    • 제18권1호
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    • pp.21-29
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    • 2010
  • 낙동강 하구는 세계적 철새 서식지로 부산의 관광명소인 해운대와 광안리의 모래 공급지로 다양한 역할을 하고 있다. 본 연구는 낙동강 하구(진우도, 신자도, 도요등, 다대포) 해안의 장기간 지형변화를 탐지 해석 하였다. 34년간의 위성영상 분석 결과 진우도의 전면과 후면의 중간부분이 증가하고, 신자도는 1970년 띠 형태로 양분, 80년대 이후 하나의 섬으로 형성하여 서쪽 방향으로 길게 형성된다. 1990년대 이후 백합등 전면의 소규모 섬들이 급격히 발달하여 90년대 후반 도요등을 형성하여 성장하고 있었다. 낙동강 하구역 해안지도 제작을 위해 1975년부터 2009년간 Landsat 영상 112매 중 조위가 $99{\pm}13cm$인 영상 12매를 선택하고 NDVI값을 이용해 수역과 육역을 구분하였다. 그리고 GIS의 DSAS 4.0(Digital Shoreline Analysis System)과 MATLAB을 이용해 EPR(End Point Rate), LRR(Linear Regression Rate)등 해안선 변화율을 산정하였다. 지형변화탐지결과 EPR은 진우도 전면과 후면은 -0.93~2.56m/yr로 남진하고 해안선과 면적변화는 적고 안정적이며 신자도 전면과 후면은 1~4m/yr로 북진하나 서측은 2~3m/yr로 안정되고 동측은 10m/yr이상 북진하고 있다. 도요등 전면과 후면은 18~27m/yr로 북진, 면적은 증가하고 다대포해안은 7m/yr로 서진하며 확대되었다. LRR 또한 EPR과 유사한 경향을 나타내었다. 위성영상과 GIS 분석을 통해 지형변화 탐지와 자연현상의 정량적 분석이 가능하였지만 자연현상의 지속적인 관찰과 다양한 분석 방법이 필요함을 알 수 있었다.

비정형 빅데이터의 실시간 복합 이벤트 탐지를 위한 기법 (The Method for Real-time Complex Event Detection of Unstructured Big data)

  • 이준희;백성하;이순조;배해영
    • Spatial Information Research
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    • 제20권5호
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    • pp.99-109
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    • 2012
  • 최근 소셜 미디어의 발달과 스마트폰의 확산으로 SNS(Social Network Service)가 활성화가 되면서 데이터양이 폭발적으로 증가하였다. 이에 맞춰 빅데이터 개념이 새롭게 대두되었으며, 빅데이터를 활용하기 위한 많은 방안이 연구되고 있다. 여러 기업이 보유한 빅데이터의 가치창출을 극대화하기 위해 기존 데이터와의 융합이 필요하며, 물리적, 논리적 저장구조가 다른 이기종 데이터 소스를 통합하고 관리하기 위한 시스템이 필요하다. 빅데이터를 처리하기 위한 시스템인 맵리듀스는 분산처리를 활용하여 빠른게 데이터를 처리한다는 이점이 있으나 모든 키워드에 대해 시스템을 구축하여 저장 및 검색 등의 과정을 거치므로 실시간 처리에 어려움이 따른다. 또한, 이기종 데이터를 처리하는 구조가 없어 복합 이벤트를 처리하는데 추가 비용이 발생할 수 있다. 이를 해결하는 방안으로 기존에 연구된 복합 이벤트 처리 시스템을 활용하여 실시간 복합 이벤트 탐지를 위한 기법을 제안하고자 한다. 복합 이벤트 처리 시스템은 서로 다른 이기종 데이터 소스로부터 각각의 데이터들을 통합하고 이벤트들의 조합이 가능하며 스트림 데이터를 즉시 처리할 수 있어 실시간 처리에 유용하다. 그러나 SNS, 인터넷 기사 등 텍스트 기반의 비정형 데이터를 텍스트형으로 관리하고 있어 빅데이터에 대한 질의가 요청될 때마다 문자열 비교를 해야 하므로 성능저하가 발생할 여지가 있다. 따라서 복합 이벤트 처리 시스템에서 비정형 데이터를 관리하고 질의처리가 가능하도록 문자열의 논리적 스키마를 부여하고 데이터 통합 기능을 제안한다. 그리고 키워드 셋을 이용한 필터링 기능으로 문자열의 키워드를 정수형으로 변환함으로써 반복적인 비교 연산을 줄인다. 또한, 복합 이벤트 처리 시스템을 활용하면 인 메모리(In-memory)에서 실시간 스트림 데이터를 처리함으로써 디스크에 저장하고 불러들이는 시간을 줄여 성능 향상을 가져온다.

관절연골의 $Gd(DTPA)^{2-}$-조영증강 및 정량적 자기공명영상에 대한 실험적 연구 ([ $Gd(DTPA)^{2-}$ ]-enhanced, and Quantitative MR Imaging in Articular Cartilage)

  • 은충기;이영준;박오환;박영미;배재익;류지화;백대일;정수진;이선주
    • Investigative Magnetic Resonance Imaging
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    • 제8권2호
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    • pp.100-108
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    • 2004
  • 목적 : Trypsin으로 관절연골의 변성을 인공적으로 유도한 뒤 관절연골의 구성성분인 glycosaminoglycan(GAG)의 소실을 생화학적으로 정량분석하고 $Gd(DTPA)^{2-}$-(gadolinium diethylene triamine pentaacetic acid)조영증강, 그리고 T1, T2, rho 이완시간등과 어떤 상관관계가 있는지를 조사함으로써 관절연골의 초기 퇴행성 변화에 대해서 자기공명영상(MRI)으로 관찰이 가능한 지를 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : 적출된 3개의 돼지 슬개골에서 실험에 사용될 관절연골조각을 폭 8 mm, 길이 10 mm 크기의 관절연골조각을 3개 만들었다. 분광광흡수계(spectrophotometry)에서 dimethylmethylene blue를 이용한 chondroitin sulfate standard의 흡수도를 측정하여 GAG을 정량분석 하였다. 관절연골을 배양할 용액은 0.2 mg/ml trypsin, 1 mM $Gd(DTPA)^{2-}$ 첨가된 trypsin, 그리고 대조군용 인산염완충식염수(phosphate buffered saline, PBS)의 3가지를 준비하였다. 배양시간은 1시간에서 5시간까지는 매시간마다 배양하였고 24시간과 48시간까지 배양하였다. MRI촬영은 1시간에서 5시간까지만 매시간마다 배양후 시행하였다. 1.5T 기기에서 MRI촬영은 T1강조영상(TR/TE, 450/22)과 혼합에코기법(mixed echo sequence) (TR/TE, 760/21-168, 8 echoes)등을 시행하였다. 모든 촬영에서 영상영역은 50 mm, 절편두께는 2 mm, 그리고 매트릭스는 $256\times512$ 였다. MRI촬영자료에서 관절연골부위를 픽셀단위로 비교분석 하였다. 배양이 끝난 관절연골은 hematoxylin & eosin, toluidine blue, alcian blue, trichrome 염색 등을 시행하여 관찰하였다. 결과 : Dimethylmethylene blue를 이용한 GAG의 정량분석결과 배양시간증가에 따라 GAG의 농도가 비례적으로 증가하였다. $Gd(DTPA)^{2-}$ 첨가된 trypsin배양에서 관절연골의 T1 강조 영상에서의 신호강도는 trypsin 배양에 비하여 평균 $42.0\%$ 증가하였고 4시간과 5시간배양에서는 trypsin에서만 배양한 관절연골에 비하여 신호강도가 더욱 뚜렷하게 증가되었다 (p<0.05). 관절연골의 T1, T2, rho 이완시간은 배양시간에 따라 유의성 있는 차이가 관찰되지 않았으나 $Gd(DTPA)^{2-}$ 첨가된 trypsin배양에서 T1이완시간의 증가가 관절연골의 표층부와 이행부에서 측정되었다. 조직검사결과 trypsin 배양의 관절연골에서 toluidine blue와 alcian blue염색에서 결손이 관찰되었다. 결론 : Trypsin 배양시간에 따라 관절연골의 GAG결손을 정량적으로 확인할 수 있었고 픽셀크기 $97.9\times195\;{\mu}m$인 MRI로 $Gd(DTPA)^{2-}$-조영증강 및 이완시간을 측정할 수 있었다. 배양시간에 따른 GAG결손은 T1, T2, rho 이완시간보다 $Gd(DTPA)^{2-}$-조영증강에서 유의한 차이를 관찰할 수 있었다. 그러므로 관절연골의 초기 퇴행성 변화를 진단하는 데는 T1강조영상에서 $Gd(DTPA)^{2-}$-조영증강정도를 비교하는 것이 가장 유용할 것으로 사료된다.

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뇌 PET과 MR 영상의 자동화된 3차원적 합성기법 개발 (Development of an Automatic 3D Coregistration Technique of Brain PET and MR Images)

  • 이재성;곽철은;이동수;정준기;이명철;박광석
    • 대한핵의학회지
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    • 제32권5호
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    • pp.414-424
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    • 1998
  • 목적: PET과 MR 영상을 체계적으로 합성i분석하여 각각의 영상기법이 갖는 단점을 보완하고 기능을 향상시킴으로써 보다 정확하고 유용한 임상정보를 얻을 수 있다. 두 영상을 공간적으로 합성하기 위해서 머리 표피 경계점들 간의 거리를 최소화하는 알고리즘을 이용할 경우 경계점 추출의 정확성 및 견실성과 거리 계산 속도가 합성 알고리즘의 성능을 결정하는 중요한 요소가 된다. 본 연구에서는 PET 영상의 경계 추출과 거리 계산 방법을 개선하고 이를 이용하여 PET과 MR 영상을 3차원적으로 합성하였다. 대상 및 방법: 공간적인 합성을 위한 영상처리기법의 핵심인 경계점 추출을 위해 PET영상에서는 방출스캔 sinogram의 경계를 강조한 후 재구성한 횡단면으로부터 2 mm 간격으로 머리 표피 경계점들을 추출하였으며 MR 영상에서는 각 횡단면마다 약 2도 간격으로 경계점들을 추출하였다. 두 영상의 모든 경계점들 간의 평균 유클리디안 거리를 최소화하는 3차원 가상공간 상에서의 위치 이동과 회전 각도를 최소자승법을 이용하여 구한 후 PET영상을 역 전환하여 위치 정합을 하였다. 평균 거리의 계산 속도를 향상시키기 위하여 고정된 대상의 각 경계점을 중심으로 하여 주변 공간 정들에서의 거리를 순차적으로 계산하고 이들의 최소값을 취하는 방법으로 거리지도를 구성하였으며 최소자승법에서 경계점들 간의 위치가 변할 때마다 매번 평균거리를 다시 계산하지 않고 거리지도를 참조하여 평균 거리를 산출하는 방법을 사용하였다. 위치 정합된 두 영상의 동시 표현을 위하여 PET 영상의 화소값에 $0.4{\sim}0.7$부터 1사이의 범위로 정규화된 MR 영상의 화소 값으로 가중치를 주는 가중정규화 방법을 사용하였다. 결과: 방출스캔의 sinogram을 이용함으로써 PET영상의 경계를 견실하게 추출할 수 있었으며, 거리지도를 이용하여 거리 계산을 한 결과 계산 속도를 향상시킬 수 있었다. 정상인의 뇌영상에 대해 위치 정합을 실시한 결과 평균 거리 오차는 2mm 이하였다. 가중정규화 방법을 사용하였을 때 합성된 영상의 정성적인 식별 명확도가 향상하였다. 결론: 견실한 PET 영상 경계점 추출과 거리지도를 이용한 계산 속도의 향상을 통해 뇌 PET과 MR 영상 합성기법의 성능을 개선할 수 있었으며 이를 이용하며 개발한 영상정합 프로그램은 임상 환경에서 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

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DISEASE DIAGNOSED AND DESCRIBED BY NIRS

  • Tsenkova, Roumiana N.
    • 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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    • 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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    • pp.1031-1031
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    • 2001
  • The mammary gland is made up of remarkably sensitive tissue, which has the capability of producing a large volume of secretion, milk, under normal or healthy conditions. When bacteria enter the gland and establish an infection (mastitis), inflammation is initiated accompanied by an influx of white cells from the blood stream, by altered secretory function, and changes in the volume and composition of secretion. Cell numbers in milk are closely associated with inflammation and udder health. These somatic cell counts (SCC) are accepted as the international standard measurement of milk quality in dairy and for mastitis diagnosis. NIR Spectra of unhomogenized composite milk samples from 14 cows (healthy and mastitic), 7days after parturition and during the next 30 days of lactation were measured. Different multivariate analysis techniques were used to diagnose the disease at very early stage and determine how the spectral properties of milk vary with its composition and animal health. PLS model for prediction of somatic cell count (SCC) based on NIR milk spectra was made. The best accuracy of determination for the 1100-2500nm range was found using smoothed absorbance data and 10 PLS factors. The standard error of prediction for independent validation set of samples was 0.382, correlation coefficient 0.854 and the variation coefficient 7.63%. It has been found that SCC determination by NIR milk spectra was indirect and based on the related changes in milk composition. From the spectral changes, we learned that when mastitis occurred, the most significant factors that simultaneously influenced milk spectra were alteration of milk proteins and changes in ionic concentration of milk. It was consistent with the results we obtained further when applied 2DCOS. Two-dimensional correlation analysis of NIR milk spectra was done to assess the changes in milk composition, which occur when somatic cell count (SCC) levels vary. The synchronous correlation map revealed that when SCC increases, protein levels increase while water and lactose levels decrease. Results from the analysis of the asynchronous plot indicated that changes in water and fat absorptions occur before other milk components. In addition, the technique was used to assess the changes in milk during a period when SCC levels do not vary appreciably. Results indicated that milk components are in equilibrium and no appreciable change in a given component was seen with respect to another. This was found in both healthy and mastitic animals. However, milk components were found to vary with SCC content regardless of the range considered. This important finding demonstrates that 2-D correlation analysis may be used to track even subtle changes in milk composition in individual cows. To find out the right threshold for SCC when used for mastitis diagnosis at cow level, classification of milk samples was performed using soft independent modeling of class analogy (SIMCA) and different spectral data pretreatment. Two levels of SCC - 200 000 cells/$m\ell$ and 300 000 cells/$m\ell$, respectively, were set up and compared as thresholds to discriminate between healthy and mastitic cows. The best detection accuracy was found with 200 000 cells/$m\ell$ as threshold for mastitis and smoothed absorbance data: - 98% of the milk samples in the calibration set and 87% of the samples in the independent test set were correctly classified. When the spectral information was studied it was found that the successful mastitis diagnosis was based on reviling the spectral changes related to the corresponding changes in milk composition. NIRS combined with different ways of spectral data ruining can provide faster and nondestructive alternative to current methods for mastitis diagnosis and a new inside into disease understanding at molecular level.

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