• 한국작물학회지
• /
• 제51권5호
• /
• pp.451-457
• /
• 2006

분쇄하지 않은 정조상태에서 현미와 백미의 성분을 측정 할 목적으로 수확 후 정조로부터 스펙트럼을 획득하였고(투과법 : 850-1050 nm, 반사법 : 400-2500 nm) 현미와 백미의 단백질, 아밀로스, 지방산, 수분함량, 식미값의 예측모델을 개발하여 그 정밀도를 비교 검토하기 위해서 일련의 시험을 실시한 결과는 다음과 같다. 투과법으로 정조의 스펙트럼을 수집한 후 현미의 단백질, 아밀로스, 지방산, 수분함량의 검량식을 작성한 결과 0.9001, 0.8321, 0.8077, 0.9553의 결정계수를 나타냈다. 백미의 단백질, 아밀로스, 수분함량, 식미값의 검량식을 작성한 결과 0.8255, 0.8559, 0.8226, 0.3421의 결정계수를 나타냈다. 반사법으로 정조의 스펙트럼을 수집한 후 현미의 단백질, 아밀로스, 지방산, 수분함량의 검량식을 작성한 결과 0.8286, 0.7705, 0.9094, 0.9694의 결정계수를 나타냈다. 백미의 단백질, 아밀로스, 수분함량, 식미값의 검량식을 작성한 결과 0.7904, 0.7679, 0.8435, 0.4881의 결정계수를 나타냈다. 이상의 결과에 의해서 단백질, 아밀로스, 지방산, 수분함량은 실용적인 결정계수를 얻었으나, 식미값은 결정계수가 너무 낮아 계속적인 연구가 필요하다고 판단하였다.

• 한국작물학회지
• /
• 제50권6호
• /
• pp.369-377
• /
• 2005

정밀한 재배관리를 위해서는 작물의 영양상태를 빠르고 정확하게 진단하고 이를 근거로 처방해야 한다. 따라서 본 연구는 우리나리의 벼 재배여건에서 영양생장기 생체정보를 군락반사와 SPAD-meter 측정값으로 추정할 수 있는지를 다양한 영양생장기 생육 및 질소영양상태에서 검토하였다. 1. 생육이 진전됨에 따라서 가시역의 반사율은 줄어들고 근적외역의 반사율은 증가하는 경향이었다. 군락의 반사율은 엽면적지수에 따라 크게 변하였으며, 군락이 폐쇄되어 배경효과가 줄어드는 엽면적지수 2.5 이상에서 측정하는 것이 유효하였다. 2. 군락반사로 얻어진 식생지수 RVI, NDVI는 이앙후 30일 이후부터 작물의 생육량 및 질소영양상태와 밀접한 관련이 있었으며, 특히 엽면적지수, 건물중, 지상부 질소흡수량 및 NNI와 고도로 유의한 상관관계를 나타내었는데, 이는 이들이 생육이 진전됨에 따라서 증가하는 경향을 갖고 있기 때문이었다. 3. RVI가 NDVI보다 생육량 및 질소영양상태와 관련성이 높았는데, NDVI는 낮은 엽면적이나 건물중에서도 1에 근접하는 포화현상이 발생하기 때문에 생체정보의 변이가 큰 조건에서는 RVI가 더 유용하다고 판단된다. 식생지수 중에서는 RVIgreen이 생육량 및 질소영양상태와 관련성이 가장 높았다. 4. SPAD값은 특정년도 특정시기의 질소영양상태 및 생장량과 매우 높은 상관을 보였으나 생육시기나 연도를 통합할 경우 상관이 낮았다. SPAD 값은 엽면적지수에 관계없이 생육특성과는 관련성이 거의 없었고, 질소영양 관련 특성치 간에만 유의한 상관관계가 존재하였다. 5. SPAD-meter는 많은 제한조건이 있는 반면, 식생지수중 RVIgreen을 이용할 경우 유수형성기 전후 벼의 생육량이나 질소영앙상태를 가장 잘 추정할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
• /
• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
• /
• pp.1031-1031
• /
• 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.