Oh, Ju Hyun;Kim, Jung Ho;Jeong, Jung Hyun;Chang, Seo Hyoung
Current Applied Physics
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제18권11호
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pp.1225-1229
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2018
In this paper, we investigated the electronic structures and defect states of $SrLaMgTaO_6$ (SLMTO) double perovskite structures by using resonant inelastic x-ray scattering. Recently, $Eu^{3+}$ doped SLMTO red phosphors have been vigorously investigated due to their higher red emission efficiency compared to commercial white light emitting diodes (W-LED). However, a comprehensive understanding on the electronic structures and defect states of host SLMTO compounds, which are specifically related to the W-LED and photoluminescence (PL), is far from complete. Here, we found that the PL spectra of SLMTO powder compounds sintered at a higher temperature, $1400^{\circ}C$, were weaker in the blue emission regions (at around 400 nm) and became enhanced in near infrared (NIR) regions compared to those sintered at $1200^{\circ}C$. To elucidate the difference of the PL spectra, we performed resonant inelastic x-ray spectroscopy (RIXS) at Ta L-edge. Our RIXS result implies that the microscopic origin of different PL spectra is not relevant to the Ta-related defects and oxygen vacancies.
We provide results of near-infrared (NIR) spectroscopic observations of 83 nearby (0.002< z <0.48) and bright (K <14 mag) type 1 active galactic nuclei (AGNs). For the observations, we used the Infrared Camera (IRC) on AKARI allowing us to obtain the spectrum in the rarely studied spectral range of $2.5-5.0{\mu}m$. The $2.5-5.0{\mu}m$ spectral region suffers less dust extinction than ultra violet (UV) or optical wavelength ranges, and contains several important emission lines such as $Br{\beta}$ ($2.63{\mu}m$), $Br{\alpha}$ ($4.05{\mu}m$), and polycyclic aromatic hydrocarbon (PAH; $3.3{\mu}m$). The sample is selected from the bright quasar surveys of Palomar Green and SNUQSO, and AGNs with black hole (BH) masses estimated from reverberation mapping method. We measure the Brackett line properties for 11 AGNs, which enable us to derive BH mass estimators and investigate circum-nuclear environments. Moreover, we perform spectral modeling to fit the hot and warm dust components by adding photometric data from SDSS, 2MASS, WISE, and ISO to the AKARI spectra, and estimate hot and warm dust temperatures of ~1100K and ~220 K, respectively.
본 연구는 당뇨병 진단방법의 개선을 위하여 채혈을 직접적으로 하지 않고 혈당을 측정할 수 있도록 하기 위하여 근적외선 분광법을 적용하였다. 본 연구를 위하여 근적외선 분광법을 이용하여 1 mg/dL에서 200 mg/dL 사이의 표준 시료 80개 글루코오스 흡수 스팩트럼을 측정하고 이를 정량하여 표준 농도와의 상관관계를 비교하였을 때 1.8 mg/dL 오차범위에서 매우 우수하였다. 그리고 실제 혈액중에 존재할 수 있는 전해질 및 피부에 의한 산란의 영향을 연구하였을 때 모두 2.8 mg/dL 및 3.8 mg/dL의 표준오차를 나타내었다. 특히 실제 피부에 적용하기 위하여 검량곡선에 비직선성을 유발하는 빛의 산란 현상에 관한 모델링을 통하여 정확도를 향상시키는 통계적인 방법을 제시하였다.
In this research, the feasibility of non-destructive measurement technique of pungency measurement was investigated for the red-pepper powders produced in different domestic areas in South Korea. The near-infrared absorption spectra in the range of 1100 nm~2300 nm was used to measure capsaicinoids content in red-pepper powders by using a NIR spectroscopy equipped with Acousto-optic tunable filters (AOTF). Fourth three different red-pepper powders from 14 different locations were collected and separated in three different particle size (below 0.425 mm, 0.425~0.71 mm, 0.71~1.4 mm) for the spectral measurements. The partial least square regression (PLSR) models to predict the capsaicinoids content depends on particle size were developed with the measured spectra. The determinant coefficients and standard errors of the developed models for the red-pepper powders of below 0.425 mm, 0.425~0.71 mm, and 0.71~1.4 mm were in the range of 0.859~0.887 and 12.90~12.99 mg/100 g, respectively. The PLS model with the pretreatment of Standard Normal Variate (SNV) for the red-pepper powders below 1.4 mm particle size showed the best performance with the determinant coefficient of 0.844 and the standard error of 14.63 mg/100 g.
It is well known now that near infrared spectroscopy (NIRS) is a fast, no destructive, and inexpensive analytical technique that could be used to classify, identify, and authenticate a wide range of foods and food items. Therefore, the main aims of this study were to provide a new insight into the authentication of five strawberry (Fragaria x ananassa) varieties and to correlate them with geographical zones and the propagating methods used. Three weeks plants of five different strawberry varieties (F. x ananassa Duch. cv Camarosa, Seascape, Chandler, F. Chiloensis, and F. Virginiana) were cultivated in vitro first and then transferred to pots with special soil, and grown in a greenhouse at CINVESTAV, all varieties were acquired from California (USA). After 18 months, ten leaves from each variety were collected. Transmission spectra from each leave were recorded over a range of 10, 000-4, 000 cm$-^{1}$, 32 scans of each strawberry leave were collected using a resolution of 4 cm$-^{1}$ with a Paragon IdentiCheck FT-NIR System Spectrometer. Triplicates of each strawberry leave were used. All spectra were analyzed using principal component analysis (PCA) and soft independent modeling class analogy (SIMCA). The optimum number of components to be used in the regression was automatically determined by the software. Camarosa was the only variety grown from the same shoot but propagated by a different method (direct or in vitro). Five different classes (varieties) or clusters were observed among samples, however, larger inter class distances were presented by the two wildtype samples (F. Chiloensis and F. Virginiana). Camarosa direct and Camarosa in vitro displayed a small overlapping region between them. On the other hand, Seascape variety presented the smallest rejection percentage among all varieties (more similarities with the rest of the samples). Therefore, it can be concluded that the application of NIRS technique allowed the authentication of all strawberry varieties and geographical origin as well. It was also possible to form subclasses of the same materials. The results presented here demonstrate that NIRS is a very powerful and promising analytical tool since all materials were authenticated and classified based on their variety, origin, and treatment. This is of a tremendous relevance since the variety and origin of a plant material can be established even before it gives its typical fruit or flower.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.86-89
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2006
Ocean color remote sensing community currently uses the different solar irradiance spectra covering the visible and near-infrared in the calibration/validation and deriving products of ocean color instruments. These spectra derived from single and / or multiple measurements sets or models have significant discrepancies, primarily due to variation of the solar activity and uncertainties in the measurements from various instruments and their different calibration standards. Thus, it is prudent to examine model-to-model differences and select a standard reference spectrum that can be adopted in the future calibration and validation processes, particularly of the first Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) onboard its Communication Ocean and Meterological Satellite (COMS) planned to be launched in 2008. From an exhaustive survey that reveals a variety of solar spectra in the literature, only eight spectra are considered here seeing as reference in many remote sensing applications. Several criteria are designed to define the reference spectrum: i.e., minimum spectral range of 350-1200nm, based completely or mostly on direct measurements, possible update of data and less errors. A careful analysis of these spectra reveals that the Thuillier 2004 spectrum seems to be very identical compared to other spectra, primarily because it represents very high spectral resolution and the current state of the art in solar irradiance spectra of exceptionally low uncertainty ${\sim}0.1%.$ This study also suggests use of the Gueymard 2004 spectrum as an alternative for applications of multispectral/multipurpose satellite sensors covering the terrestrial regions of interest, where it provides spectral converge beyond 2400nm of the Thuillier 2004 spectrum. Since the solar-activity induced spectral variation is about less than 0.1% and a large portion of this variability occurs particularly in the ultraviolet portion of the electromagnetic spectrum that is the region of less interest for the ocean color community, we disregard considering this variability in the analysis of solar irradiance spectra, although determine the solar constant 1366.1 $Wm^{-2}$ to be proposed for an improved approximation of the extraterrestrial solar spectrum in the visible and NIR region.
Lohumi, Santosh;Kandpal, Lalit Mohan;Seo, Young Wook;Cho, Byoung Kwan
Journal of Biosystems Engineering
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제41권3호
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pp.208-220
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2016
Purpose: Fusel oil is a potent volatile aroma compound found in many alcoholic beverages. At low concentrations, it makes an essential contribution to the flavor and aroma of fermented alcoholic beverages, while at high concentrations, it induced an off-flavor and is thought to cause undesirable side effects. In this work, we introduce Fourier transform near-infrared (FT-NIR) spectroscopy as a rapid and nondestructive technique for the quantitative determination of fusel oil in the Korean alcoholic beverage "soju". Methods: FT-NIR transmittance spectra in the 1000-2500 nm region were collected for 120 soju samples with fusel oil concentrations ranging from 0 to 1400 ppm. The calibration and validation data sets were designed using data from 75 and 45 samples, respectively. The net analyte signal (NAS) was used as a preprocessing method before the application of the partial least-square regression (PLSR) and principal component regression (PCR) methods for predicting fusel oil concentration. A novel variable selection method was adopted to determine the most informative spectral variables to minimize the effect of nonmodeled interferences. Finally, the efficiency of the developed technique was evaluated with two different validation sets. Results: The results revealed that the NAS-PLSR model with selected variables ($R^2_{\upsilon}=0.95$, RMSEV = 100ppm) did not outperform the NAS-PCR model (($R^2_{\upsilon}=0.97$, RMSEV = 7 8.9ppm). In addition, the NAS-PCR shows a better recovery for validation set 2 and a lower relative error for validation set 3 than the NAS-PLSR model. Conclusion: The experimental results indicate that the proposed technique could be an alternative to conventional methods for the quantitative determination of fusel oil in alcoholic beverages and has the potential for use in in-line process control.
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.
Near Infrared Reflectance Spectroscopy(NIRS)는 짧은 시간 안에 식물의 다양한 영양소를 동시에 정확하고 빠르게 측정할 수 있다. 본 연구는 creeping bentgrass 'CY2' 엽의 여러 가지 기본 요소의 값을 예측하기 위해서 NIRS(근적의선 분광분석기)를 사용하여 측정하였다. 그 결과, 질소와 수분 그리고 탄수화물의 $r^2$은 각각 0.892, 0.925, 0.971이었다. 검량식에 대한 검증에서 $r^2$이 높은 상관관계를 나타냈으므로, 잔디에서 더 많은 연구를 위한 실용화 가능성을 확인 할 수 있었다.
During two consecutive years, it was developed global calibrations for the prediction of fatty acids on Iberian pig fat. These equations should analyse well samples of that animal fat because of their high accuracy (SECV/sub C16:0/ = 0.26%; SECV/sub C18:0/ = 0.28%; SECV/sub C18:1/ = 0.26%; SECV/sub C18:2/ = 0.15%) and their broad covering composition range. In some cases, when new samples are predicted H (Mahalanobis distance) values higher than 3 (recommended value for agricultural products by the ISI software) are obtained. However, there are not any obvious factors which tells that samples scanned are very different to the spectral mean of the calibration population. Furthermore, these samples are well predicted according to the SEP values. The objective of the present work is to deepen the understanding of the H statistic when analysing animal fats. Three different validation files were predicted with equations obtained from January '97 to April '98. The Set A has spectra of 20 samples not included on the calibration file and scanned in May of 1998. The Set B has spectra of 20 samples included on the calibration file and scanned again in November '99. The Set C contains 150 spectra of one sample representative of the mean values (for fatty acids composition) of the calibration file. This sample was analysed three times per week during June '99 to July '00. The H mean values for the Set A, Set B and Set C were respectively 1.35, 14.39 and 11.71. These anomalous values for the Set B and C make not sense because Set B contains replicate subsamples of the same samples scanned during calibration development and Set C only contains spectra of one sample which represent the mean spectrum of the calibration files. Results will be shown to demonstrate that small day to day variations are responsible of the high H values. When a PCA and LIB file are created with calibration samples and spectra of the Set C modelling day to day variations, the H values for Set A, Set B and Set C were respectively 1.83, 2.16 and 0.93.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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