Kim, Jaeyeong;Lee, Jeong-Eun;Kim, Il-Seok;Aikawa, Yuri;Jeong, Woong-Seob;Lee, Ho-Gyu;Noble, Jennifer A.;Dunham, Michael M.
천문학회보
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제44권1호
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pp.41.3-41.3
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2019
Ices in interstellar environments are well traced mostly by their absorption features in the near- to mid-infrared spectrum. The infrared camera (IRC) aboard AKARI provides us the near-infrared spectroscopic data which cover $2.5-5.0{\mu}m$ with a spectral resolution of R ~ 120. Our AKARI spectroscopic survey of young stellar objects (YSOs), including low-luminosity protostars and background stars, revealed the absorption features of $H_2O$, $CO_2$, CO, and XCN ice components. We present near-infrared spectra of the observed targets and compare their ice abundances with those previously derived from various YSOs and the background stars behind dense molecular clouds and cores. In addition, we suggest possible science cases for SPHEREx, NASA's new near-infrared space observatory, based on the results from our AKARI IRC spectroscopic study.
The elegant early experiments of Herschel demonstrated that there is light after the visible spectrum in a region we call the near infrared (NIR). This was followed by the work which showed that the spectrum went further into what we call the mid infrared (MIR). The MIR has been used for many years as a qualitative and quantitative region to measure constituent values. The MIR region contains the fundamental vibrations which can be theoretically calculated from symmetry rules and harmonic oscillator equations. The NIR is not as straight forward because the region from 400-2500 nm does not contain any of the fundamental vibrations only combination bands and overtones. Over the past fifty years efforts to understand the NIR have largely been ignored while the quantitative aspects of the region have been utilized. This presentation will focus on the efforts to define terms for NIR, examine the calculation of combination bands and overtones and ways to interpret the spectra. The interpretation of the NIR has been aided greatly in recent years by the use of two dimensional spectroscopy which allows the correlation of bands in one spectral region with that of the NIR.
Near infrared (NIR) spectroscopy is a powerful technique for non-destructive analysis that can be obtained in a wide range of environments. Recently, NIR measurements have been utilized as probe for quantitative analysis in agricultural, industrial, and medical sciences. In addition, it is also possible to make practical application on NIR for molecular structural analysis. In this work, Fourier transform near infrared (FT-NIR) measurements were carried out to utilize extensively in the relative amounts of different secondary structures were employed, such as Iysozyme, concanavalin A, silk fibroin and so on. Several broad NIR bands due to the protein absorption were observed between 4000 and $5000\;^{-1}$. In order to obtain more structural information from these featureless bands, second derivative and Fourier-self-deconvolution procedures were performed. Significant band separation was observed near the feature at $4610\;^{-1}$ ,. Particularly the peak intensity at $4525\;^{-1}$ shows a characteristic change with thermal denaturation of fibroin. The structural information can be also obtained by mid-IR and CD spectral. Correlation of NIR spectra with protein structure is discussed.
The infrared specta of wood powders have been recorded both in the untreated stste and after treatment through 1%-NaOH extraction(2hrs) and alcohol-benzene mixture extraction. Differences between the spectra of 3 species(Pinus densiflora, Populus alba x glandulosa and Quercus mongolica) can be explained chiefly in terms of theirs chemical compositions through comparisions of the spectra of pure cellulose powders. 1. The peak near $3400cm^{-1}$ from wood powders appeared at $3420cm^{-1}$, which was shifted to left compared with pure cellulose powders. 2. Many new peaks appeared at 2725, 1730, 1660, 1640, 1600, 1510, 1500, 1460, 1385, 1270, 830 and $810cm^{-1}$ etc., which were not appeared in pure cellulose powders. 3. Pinus densiflora spectra of untreated powders showed small peak appeared at $2840cm^{-1}$, which was the most characteristic band. There were peaks at $1240cm^{-1}$ in Populus alba x glandulosa and Quercus mongolica spectra of untreated wood powders. 4. Treated wood powder spectra showed weak or no peaks at near $1730cm^{-1}$ and also at near $2920cm^{-1}$. $2840cm^{-1}$, near $1385-1365cm^{-1}$, near $1235cm^{-1}$ and $1110-1095cm^{-1}$ etc. 5. The Alcohol-benzene extractive spectrum from Pinus densiflora showed many peaks at $3600-2300cm^{-1}$, $3100-2800cm^{-1}$, $1700cm^{-1}$, $1450cm^{-1}$ and $1375cm^{-1}$ etc. The most characteristic band of the extractives appeared at $3100-2900cm^{-1}$.
This review paper outlines modern pretreatment methods used in NIR spectroscopy. The pretreatment methods can be divided into four categories. One method in is noise reduction. Smoothing is a representative method for the noise reduction. Another is baseline correction. The second derivative and multiplicative scatter correction (MSC) are most frequently employed for baseline correction. The third is centering and normalization and the last is resolution enhancement. Difference spectra, mean centering and second derivative are used in NIR spectroscopy as resolution enhancement methods. In this paper advantages and drawbacks of pretreatment methods currently used in NIR spectroscopy are discussed with many examples of NIR spectra.
The objectives of this study were to develop models to predict the contents of moisture and protein of single kernel of brown rice based on visible/NIR (near-infrared) spectroscopic technique. The reflectance spectra of rice were obtained in the range of the wavelength 400 to 2,500 nm with 2 nm intervals. Multiple linear regression(MLR) and partial least squares (PLS) were used to develop the models. The MLR model using the first derivative spectra(10 nm of gap) with Standard Normal Variate and Detrending (SNV and Drt.) preprocessing showed the best results to predict moisture content of the sin린e kernel brown rice. To predict the protein content of a single kernel of brown ricer the PLS model used the raw spectra with multiplicative scatter correction(MSC) preprocessing over the wavelength of 1,100~1,500 nm.
The first near-infrared (NIR) spectroscopic survey of SDSS-selected blue early-type galaxies (BEGs) has been conducted using the AKARI/IRC. The NIR spectra of 36 BEGs are successfully secured, which are well balanced in their SF/Seyfert/LINER type composition. For high signal-to-noise ratio, we stack the BEG spectra all and in bins of several properties: color, specific star formation rate and optically-determined spectral type. We estimate the NIR continuum slope and the 3.3 micron PAH emission equivalent width in the stacked BEG spectra, and compare them with those of SSP model galaxies and known ULIRGs. We first report the NIR spectral features of BEGs and discuss the nature of BEGs based on the comparison with other objects.
NIR specroscopy is widely used today as a quantitative technique for predicting the chemical composition of various agricultural product. However there exist few application for seed quality assessment, especially for seed germinability. This study is to show the possibilities of a nondestructive estimation of germinability in radish (Raphanus sativus L) seeds. The experiment carried out on one radish cultivar (Chung Su Gung Jung, Nong Woo Bio Co., Ltd.) harvested in 1993. NIR(Foss Co.) spectral measurements were carried out on the seeds surface of flat side. The seeds after spectral measurements were planted on blotter individually and observed germination. The seeds were characterized to nongermination and germination group, which in turn grouped to normal and abnormal germination and then compared with the NIR spectra. The spectra from these seed groups were compared each other, The result suggested that NIR spectra could be applicable to determine radish seeds germinability.
Near-Infrared Spectroscopy (NIRS) was investigated aiming at the identification of falsified drugs. The identification is based on comparison of the NIR spectrum of a sample with a typical spectra of an authentic drug using multivariate modelling and classification algorithms (PCA/SIMCA). Two spectrophotometers (Brimrose - Luminar 2000 and 2030), based on acoustic-optical filter (AOTF) technology, sharing the same controlling computer, software (Brimrose - Snap 2.03) and the data acquisition electronics, were employed. The Luminar 2000 scans the range 850 1800 nm and was employed for transmitance/absorbance measurements of liquids with a transflectance optical bundle probe with total optical path of 5 mm and a circular area of 0.5 $\textrm{cm}^2$. Model 2030 scans the rage 1100 2400 nm and was employed for reflectance measurement of solids drugs. 300 spectra, acquired in about 20 s, were averaged for each sample. Chemometric treatment of the spectral data, modelling and classification were performed by using the Unscrambler 7.5 software (CAMO Norway). This package provides the Principal Component Analysis (PCA) and SIMCA algorithms, used for modelling and classification, respectively. Initially, NIRS was evaluated for spectrum acquisition of various drugs, selected in order to accomplish the diversity of physico-chemical characteristics found among commercial products. Parameters which could affect the spectra of a given drug (especially if presented as solid tablets) were investigated and the results showed that the first derivative can minimize spectral changes associated with tablet geometry, physical differences in their faces and position in relation to the probe beam. The effect of ambient humidity and temperature were also investigated. The first factor needs to be controlled for model construction because the ambient humidity can cause spectral alterations that should cause the wrong classification of a real drug if the factor is not considered by the model.
Milk somatic cell count (SCC) is a recognized indicator of cow health and milk quality. The potential of near infrared (NIR) spectroscopy in the region from 1100 to 2500nm to measure SCC content of cow milk was investigated. A total of 196 milk samples from 7 Holstein cows were collected for 28 days, consecutively, and analyzed for fat, protein, lactose and SCC. Three of the cows were healthy, and the rest had mastitis periods during the experiment. NIR transflectance milk spectra were obtained by the InfraAlyzer 500 spectrophotometer in a wavelength range from 1100 to 2500 nm. The calibration for logSCC was performed using partial least square (PLS) regression and different spectral data pretreatment. The best accuracy of determination was found for equation, obtained using smoothed absorbance data and 10 PLS factors. The standard error of calibration was 0.361, calibration coefficient of multiple correlation 0.868, standard error of prediction for independent validation set of samples 0.382, correlation coefficient 0.854 and the variation coefficient 7.63%. The accuracy of logSCC determination by NIR spectroscopy would allow health screening of cows, and differentiation between healthy and mastitic milk samples. When the spectral information was studied it has been found that SCC determination by NIR milk spectra was indirect and based on the related changes in milk composition. In the case of mastitis, when the disease occurred, the most significant factors that simultaneously influenced milk spectra were alteration of milk proteins and changes in ionic concentration of milk.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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