근적외선 분광광도법 (near infrared spectroscopy, NIRS)를 이용하여 의약품의 신속 정확한 분석법을 개발하였다. 제조회사에 따라 약효성분이 같고 유사한 부형제를 갖고 있는 페노바르비탈정제에서 페노바르비탈을 액체크로마토그래피로 분석한 분석치와 투과방식의 NIRS 의 부분최소자승법(partial least squares regression, PLSR) 으로 얻은 데이터와의 상관관계를 이용하여 검정선을 얻었다. 이 방법의 직선성, 정량범위, 재현성 등을 검토하여 본 분석법의 정확성을 검증하였다. 검정선의 상관계수는 0.9983이고 검정의 표준오차(SEC)는 0.14% 이였으며, 이 분석법의 시간별 및 날자별 정밀도인 CV 값은 각 각 0.45%과 0.56% 이다.
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.
The purpose of this study is to develop to portable near infrared analyzer measuring the sugar content of the fruits on a tree before harvesting ones. The portable near infrared system consists of a tungsten lamp, a coaxial optical fiber bundle and a multi-channel detector, which has 256 pixels and a concave transmission grating. Reflectance NIR spectra of orange were recorded by using a coaxial optical fiber bundle. The spectra were collected over the spectral range $400{\sim}1100nm$. Partial least squares regression(PLSR) was applied for a calibration and validation for determination of sugar contents. The multiple correlation coefficient was 0.99 and standard errors of calibration(SEC) was 0.069 brix. The calibration model predicted the sugar content for validation set with standard errors of prediction(SEP) of 0.092 brix. The sugar content in fruits was successfully quantified using the portable near infrared analyzer.
감귤의 생육단계별 토양 수분의 양은 감귤의 비대와 당도에 영향을 미치며, 토양 건조 처리를 통해 수분스트레스를 부여하면 과실의 당도를 높일 수 있다. 감귤잎 수분 함유율의 측정은 감귤 성장 시기에 따른 관수 시점, 관수량 조절의 지표가 될 수 있다. 본 연구는 근적외분광분석법(NIRS)을 이용하여 비파괴적으로 감귤잎의 수분을 측정하기 위하여 수행되었다. 온주밀감 (Citrus unshiu Marc.)의 잎 ('Okitsu' Satusuma mandarin leaves)은 건조감량시험법에 따라 건조시켜 수분 함유율 20.80-69.98% 범위로 하여 사용하였다. 감귤잎의 흡수 스펙트럼은 광섬유 반사 프로브를 이용하여 측정하였고, 1450 nm에서 수분 함유율 변화에 따른 OH band의 변화를 관찰할 수 있었다. 감귤잎 수분 측정을 위한 모델은 1100-1700 nm 파장 범위의 스펙트럼을 사용하여, 부분최소제곱법 (PLSR, Partial least squres regression)을 실시하여 개발되었다. 그 결과 SEP (Standard errors of prediction)는 0.97%였다. 개발된 모델을 검증하기 위하여 다른 감귤잎에 적용시킨 결과, 건조감량 측정 결과에 대하여 SEP 0.81%로 좋은 상관성을 보여주고 있다. 본 연구를 통해서 신속하고 비파괴적인 감귤잎의 수분 함유율 측정이 근적외분광분석법을 이용하여 성공적으로 수행되었다.
Purpose: This study evaluated the feasibility of a near-infrared spectroscopy technique for the rancidity prediction of soybean oil. Methods: A near-infrared spectroscopy technique was used to evaluate the rancidity of soybean oils which were artificially deteriorated. A soybean oil sample was collected, and the acid values were measured using titrimetric analysis. In addition, the transmission spectra of the samples were obtained for whole test periods. The prediction model for the acid value was constructed by using a partial least-squares regression (PLSR) technique and the appropriate spectrum preprocessing methods. Furthermore, optimal wavelength selection methods such as variable importance in projection (VIP) and bootstrap of beta coefficients were applied to select the most appropriate variables from the preprocessed spectra. Results: There were significantly different increases in the acid values from the sixth days onwards during the 14-day test period. In addition, it was observed that the NIR spectra that exhibited intense absorption at 1,195 nm and 1,410 nm could indicate the degradation of soybean oil. The PLSR model developed using the Savitzky-Golay $2^{nd}$ order derivative method for preprocessing exhibited the highest performance in predicting the acid value of soybean oil samples. onclusions: The study helped establish the feasibility of predicting the rancidity of the soybean oil (using its acid value) by means of a NIR spectroscopy together with optimal variable selection methods successfully. The experimental results suggested that the wavelengths of 1,150 nm and 1,450 nm, which were highly correlated with the largest absorption by the second and first overtone of the C-H, O-H stretch vibrational transition, were caused by the deterioration of soybean oil.
In multivariate analysis, absorbance spectrum is measured over a band of wavelengths. One does not often pay attention to the size of this wavelength band. However, it is desirable that spectrum is measured at only necessary wavelengths as long as the acceptable accuracy of prediction can be met. In this paper, the method of selecting an optimal band of wavelengths based on the loading vector analysis was proposed and applied for determining total protein in human serum using near-infrared transmission spectroscopy and PLSR. Loading vectors in the full spectrum PLSR were used as reference in selecting wavelengths, but only the first loading vector was used since it explains the spectrum best. Absorbance spectra of sera from 97 outpatients were measured at 1530∼1850 nm with an interval of 2 nm. Total protein concentrations of sera were ranged from 5.1 to 7.7 g/㎗. Spectra were measured by Cary 5E spectrophotometer (Varian, Australia). Serum in the 5 mm-pathlength cuvette was put in the sample beam and air in the reference beam. Full spectrum PLSR was applied to determine total protein from sera. Next, the wavelength region of 1672∼1754 nm was selected based on the first loading vector analysis. Standard Error of Cross Validation (SECV) of full spectrum (1530∼l850 nm) PLSR and selected wavelength PLSR (1672∼1754 nm) was respectively 0.28 and 0.27 g/㎗. The prediction accuracy between the two bands was equal. Wavelength selection based on loading vector in PLSR seemed to be simple and robust in comparison to other methods based on correlation plot, regression vector and genetic algorithm. As a reference of wavelength selection for PLSR, the loading vector has the advantage over the correlation plot since the former is based on multivariate model whereas the latter, on univariate model. Wavelength selection by the first loading vector analysis requires shorter computation time than that by genetic algorithm and needs not smoothing.
인근적외선 분광법(Near infrared spectroscopy, NIRS)으로 얻은 디아제팜정의 스펙트럼을 부분최소자승법(Partial least squares regression, PLSR)으로 처리하여 디아제팜정에서 디아제팜을 신속하고 간단하게 분석하는 방법을 연구하였다. 2 mg 및 5 mg 의 디아제팜정을 이용하여 검정선을 작성하고, 이 검정선의 직선성, 정량범위, 재현성 등을 검토하여 본 분석법의 정확성을 검증하였다. 2 mg의 디아제팜의 검정선의 상관계수는 0.9416이고, 검정선 표준오차(SEC)는 0.018%이였다. 5 mg의 디아제팜의 검정선의 상관계수는 0.9157이고, 검정선오차는 0.032%이였다.
The purpose of this study is to develop a non-invasive blood glucose measurement method by a portable near infrared (NIR) system which was newly integrated by our lab. The portable NIR system includes a tungsten halogen lamp, a specialized reflectance fiber optic probe and a photo diode array type InGaAs detector; which was developed by a microchip technology based on the lithography. Reflectance NIR spectra of different parts of human body (finger tip, earlobe, and inner lip) were recorded by using a fiber optic probe. The spectra were collected over the spectral range 1100 ∼ 1740 nm. Partial least squares regression (PLSR) was applied for the calibration and validation for the determination of blood glucose. The calibration model from earlobe spectra presented better results, showing good correlation with a glucose oxidase method which is a mostly used standard method. This model predicted the glucose concentration for validation set with a SEP of 33 mg/dL. This study indicated the feasibility for non-invasive monitoring of blood glucose by a portable near infrared system.
대한약학회 2003년도 Proceedings of the Convention of the Pharmaceutical Society of Korea Vol.2-2
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pp.218.3-218.3
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2003
In this study, a FT-NIR spectroscopy was used to determine skin moisture. NIR diffuse reflectance spectra were collected from separated dorsal and abdominal hairless mouse skin. Partial least squares regression (PLSR) was applied to develop calibration models that determine the water content. The seven spectra regions, such as 833-2500, 1100-2250, 1100-1750, 1750-2250, 1200-1600, 1800-2200, and 1200-2200 except 1600-1800 nm, were investigated for the best model by PLSR. The developed model predicted skin moisture for validation set with a standard errors of prediction (SEP) of 4.43%, when used 833-2500 nm. (omitted)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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