The rice plant is one of the important staple crops in Korea. The high yield with low cost in rice is required the soil fertility and the development of new precise method of fertilizer application by nutritional diagnosis. Now, in Korea, the nitrogen application system for the rice plant is composed of the basal fertilization, fertilization at tillering stage and fertilization at panicle stage, which the nitrogen fertilization at panicle stage amount to about 30 percent in the total amount. Thus, this experiment carried out to the development of the system that can measure the nitrogen content in the rice plant at panicle stage rapidly with the near infrared spectroscopy, and to predict the appropriate quantity of the nitrogen fertilization at panicle stage based on calibration model for test of nitrogen content in rice plant. The samples were collected from 48 varieties in 4 regions which are mainly cultivated in the southern part of Korea. And then, it collected by classifying into the leaf, the whole plant and the stem since 7 days before the nitrogen fertilization at panicle stage. The ranges of the nitrogen contents were 1.6∼4.0%, 1.7∼3.0% and 1.4∼2.7% in the leaf, the whole plant and the stem, respectively. In the calibration models created by each part of the plant under the Multiple Linear Regression(MLR) method, the calibration model for the leaf recorded the relatively high accuracy. The mutual crossing test on unknown samples were carried out using Partial Least Square(PLS) calibration model. That is, the nitrogen content in the stem was tested by calibration model made by the leaf model and that of stem was tested by calibration model made by whole plant sample. When unknown leaf sample was tested by calibration model made by all sample that collected from each part in rice plant such as leaf, stem and whole plant, it recorded the highest accuracy. As a result, to test the nitrogen content in the rice plant at panicle stage, the nitrogen content in the leaf shall be tested by the calibration model composed of the leaf, the stem and the whole plant. In future, to estimated the amount of nitrogen fertilization at panicle stage for rice plant , it will be calculated based on regression model between rice yield and nitrogen content of leaf measured by calibration model made by mixed sample including leaf, stem and whole plant.
본 연구는 근적외선분광법을 이용하여 우리나라에서 재배되고 있는 목초류 중 외형적 특성이 유사한 이탈리안 라이그라스, 페레니얼 라이그라스와 톨 페스큐 종자의 초종판별 가능성을 검토하고자 수행되었다. 근적외선분광기를 이용하여 목초류 종자를 가시파장 대역대(680~1,099 nm), NIRS 파장 대역대(1,100-2,500 nm) 및 NIRS 전체 파장 대역대(680-2,500 nm)로 구분하여 스펙트라를 얻은 후 1차 미분과 8 nm gap으로 수 처리를 수행하였으며 부분최소자승(PLS) 회귀분석법을 통해 초종판별 검량식을 개발하고 판별 정확성을 검증하였다. 목초류의 초종판별 정확성은 가시파장대역에서 SECV 1.732, $R^2cv$ 0.96으로 가장 판별 정확성이 낮았으며 NIRS 전체 파장대역에서 SECV 1.182, $R^2cv$ 0.98로 가장 높은 판별 정확성을 나타내었다. 파장대역별 예측 정확성은 NIR 파장대역(1,100-2,500 nm)에서 교차검증오차(SECV) 1.319에서 예측 오차(SEP) 1.288로 낮아졌으며 가시영역대(680~1,099)는 SECV 1.732에서 SEP 1.749로 약간 높아졌다. Discrimination equation 분석법에 의한 NIRS 전체 파장대역별 목초류 초종의 판별 결과는 초종간에 판별 정확성의 차이가 크게 나타났으며 이탈리안 라이그라스의 'Hits'는 68%로 가장 낮았으며 페레니얼 라이그라스가 78%의 정확성으로 가장 높게 나타났다. 따라서 NIRS를 이용한 목초류 초종의 판별분석이 가능할 것으로 판단되었다.
본 연구는 근적외선분광법을 이용하여 국내에서 재배중인 수수×수단그라스 교잡종 품 판별 가능성을 검토하고자 수행되었다. 근적외선분광기를 이용하여 수수×수단그라스 교잡종 종자를 가시파장 대역대 (680 - 1,099 nm), NIRS 파장 대역대 (1,100 - 2,500 nm) 및 NIRS 전체 파장 대역대 (680 - 2,500 nm)로 구분하여 스펙트라를 얻은 후 1차 미분과 8 nm gap으로 수 처리를 수행하였으며 부분최소자승 (PLS) 회귀분석법을 통해 품종판별 검량식을 개발하고 판별 정확성을 검증하였다. 수수×수단그라스 교잡종품종 판별의 정확성은 NIR파장대역에서 SECV 8.44 그리고 R2CV 0.89로 가장 판별 정확성이 낮았으며 NIRS 전체 파장대역에서 SECV 7.88 그리고 R2CV 0.90로 가장 높은 판별 정확성을 나타내었다. 파장대역별 예측 정확성은 NIR 파장대역 (1,100 - 2,500 nm)이 가장 우수하였으며, 교차검증오차 (SECV) 8.44에서 예측오차 (SEP) 12.03로 높아졌으며 가시영역대 (680 - 1,099)는 SECV 8.23에서 SEP 12.51로 높아졌다. Discrimination equation 분석법에 의한 NIRS 전체 파장대역별 수수×수단그라스 교잡종 종자의 판별 결과는 품종간에 판별 정확성의 차이가 크게 나타났으며 1, 2, 4 그리고 8번 품종 (G-7, BMR Gold II, Honey chew and SX-17)에서는 100 %의 정확성으로 가장 높게 나타났다. 따라서 NIRS를 이용한 수수×수단그라스 교잡종 종자의 판별분석이 가능할 것으로 판단되었다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권12호
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pp.711-720
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2020
This research aims to analyze the factors affecting the acceptance of social commerce, including performance expectancy, effort expectancy, social support, facilitating conditions, hedonic motivation, habitability, price saving orientation, and privacy concerns using the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT2). UTAUT2 has been examined and modified in various contexts. The research model studies the acceptance and use of technology in the context of customers. This study adopts a quantitative method using the partial least squares regression (PLS) approach involving 244 respondents. The respondents are users of social commerce in Indonesia. The result of this research indicates that social influence, facilitating conditions, hedonic motivation, habit, price value orientation, and privacy concerns have a significant effect on behavioral intention. On the other hand, performance expectancy and effort expectancy does not affect behavioral intention. Furthermore, price value has a significant effect on social commerce user behavior. Lastly, facilitating conditions and habits does not affect social commerce user behavior. This research contributes to the development of theory by examining an additional variable, which is privacy concern. This study is significant since social media and social commerce have grown exponentially nowadays. Implications of the results for the development of the theory (UTAUT2) and practice are discussed in the article.
Although knowledge transfer between two different parties occurs in IS development projects, the majority of prior studies focused on knowledge transfer from IT consultants to clients. Considering two parts of knowledge transfer in IS development projects, we must consider both 'where knowledge is transferred from' and 'where it is transferred to'. Therefore, in this study, we attempt to describe two different routes of knowledge transfer, such as knowledge transfer from an IT consultant to a client and knowledge transfer from a client to an IT consultant. In this regard, we have examined the effect of two different routes of knowledge transfer on system implementation success in IS development project. Specifically, we adopted the knowledge stock-flow theory to examine the causal relationship between IT consulting firms and clients in terms of knowledge transfer and eventual system implementation success. Survey data collected from 213 pairs of individuals (both clients and IT consultants) were used to test the model using three different analytic approaches such as PLS (partial least squares) and two types of mediated regression techniques. We found that knowledge transfers partially mediated both the relationships between IT consultants' IT skills (project members' business knowledge) and system implementation success. Furthermore, the effects of each knowledge transfer were distinguished by depending on the types of system, such as ERP or groupware. Our attempts have significant implications for both research and practice given the importance of effective knowledge transfer to IT consulting.
본 연구에서는 우리나라 청소년의 인터넷 중독 자료를 희소 부분 최소제곱법을 적용 하여 분석하였다. 서울 성모병원에서 수집된 자가보고 방식의 인터넷 중독 측도와 다양한 임상 및 정신 병리학적 설문 문항들을 자료로 활용하였다. 표본의 개수보다 설문 문항의 수가 많은 고차원 자료이며, 각 세부문항끼리는 상관관계가 높아 부분 최소제곱법이 좋은 회귀분석 모형이다. 보다 높은 예측 성능과 해석력을 얻기위해 희소성 제약 조건이 가능한 희소 부분 최소 제곱법을 이용하였고, 2가지 다른 벌칙함수를 이용하여 가장 좋은 방법을 선택하였다. 또한, 제안된 최종 모형을 통해 인터넷 중독이 임상 및 정신 병리학적 측도들로 잘 설명됨을 보이고, 공격성과 관련된 다른 설문 문항이 설문 문항이 모형의 잠재성분을 구별하고 설명하는데 역할을 한다는 유의미한 결과를 도출하였다.
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.
Since the application of relatively high levels of heavy metals in the compost poses a potential hazard to plants and animals, the content of heavy metals in the compost with animal manure is important to know if it is as a fertilizer. Measurement of heavy metals content in the compost by chemical methods usually requires numerous reagents, skilled labor and expensive analytical equipment. The objective of this study, therefore, was to explore the application of near-infrared reflectance spectroscopy (NIRS), a nondestructive, cost-effective and rapid method, for the prediction of heavy metals contents in compost. One hundred and seventy two diverse compost samples were collected from forty-seven compost facilities located along the Han river in Korea, and were analyzed for Cr, As, Cd, Cu, Zn and Pb levels using inductively coupled plasma spectrometry. The samples were scanned using a Foss NIRSystem Model 6500 scanning monochromator from 400 to 2,500 nm at 2 nm intervals. The modified partial least squares (MPLS), the partial least squares (PLS) and the principal component regression (PCR) analysis were applied to develop the most reliable calibration model, between the NIR spectral data and the sample sets for calibration. The best fit calibration model for measurement of heavy metals content in compost, MPLS, was used to validate calibration equations with a similar sample set (n=30). Coefficient of simple correlation (r) and standard error of prediction (SEP) were Cr (0.82, 3.13 ppm), As (0.71, 3.74 ppm), Cd (0.76, 0.26 ppm), Cu (0.88, 26.47 ppm), Zn (0.84, 52.84 ppm) and Pb (0.60, 2.85 ppm), respectively. This study showed that NIRS is a feasible analytical method for prediction of heavy metals contents in compost.
연구목적: 액비의 발효과정에서 생산된 질산성질소는 물의 오염지표로써 본 연구에서는 액비가 살포된 4개의 연구지역을 선정하고, 질산성질소의 오염 농도를 추정할 수 있는 모델을 제작하고자 하였다. 연구방법:현장촬영에 앞서 액비의 비율을 0%, 25%, 50%, 75%, 100%로 5개의 군으로 나누어 스펙트럼 라이브러리를 구축하였다. 스펙트럼의 양상을 토대로 연구지역에서 획득한 초분광 영상에 PLSR (Partial least squares regression) 방법을 적용하였다. 연구결과:구축한 액비의 스펙트럼을 1차, 2차 미분하여 질산성질소의 거동을 확인하였다. 현장실험의 영상을 이용하여 PLSR 농도 추정 모델링을 실시하여 실제 질산성질소의 농도와 비교하였다. 결론: PLSR 농도 추정 모델과 실제 질산성질소의 농도를 비교하였을 때 질산성질소의 농도가 70 mg/kg 이상인 고농도 지역에서 탐지가 가능하다고 판단되었다.
본 연구에서는 근적외선 분광분석법 (NIR)을 이용하여 메탄올과 에탄올 혼합액 중의 물의 함량을 비파괴적으로 측정하였다. Photo-diode array 방식의 휴대용 NIR system과 scanning 방식의 NIR spectrometer를 이용하여 두 기기 사이의 calibration 결과를 비교하였다. 알코올 혼합액 중의 물의 함량을 정량분석 하기 위해 부분최소자승회귀분석법 (PLSR : partial least squares regression)을 사용하였다. 그 결과 SEP (standard error of prediction)가 photo-diode array 방식을 사용하였을 때는 0.10%, scanning 방식을 사용하였을 때는 0.12%였다. Calibration 모델의 안정성을 확인하기 위하여 6일 동안 2%의 메탄올을 함유하고 있는 에탄올 용액 중의 물의 함량이 3%, 5% 및 7% 되도록 시료를 조제하여 측정하였다. 두 가지 방식의 NIR 모두 3%이내의 변동계수 (CV : coefficient of variation)로 좋은 결과를 나타내었다. 이번 연구를 통해서 메탄올과 에탄올 혼합액 중의 물의 함량 측정이 근적외선 분광분석법을 이용하여 성공적으로 수행되었고 photo-diode array 방식의 휴대용 NIR 시스템을 이용해서 scanning 방식의 NIR spectrometer를 이용한 결과와 유사한 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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