• 한국축산식품학회지
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• 제40권1호
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• pp.96-105
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• 2020

The appearance of white striations over breast meat is an emerging and growing problem. The main purpose of this study was to employ the reflectance of visible-near infrared (VIS/NIR) spectroscopy to differentiate between normal and white striped turkey breasts. Accordingly, 34 turkey breast fillets were selected representing a different level of white striping (WS) defects (normal, moderate and severe). The findings of VIS/NIR were analyzed by principal component (PC1) analysis (PCA). It was found that the first PC1 for VIS, NIR and VIS/NIR region explained 98%, 97%, and 96% of the total variation, respectively. PCA showed high performance to differentiate normal meat from abnormal meat (moderate and severe WS). In conclusion, the results of this research showed that VIS/NIR spectroscopy was satisfactory to differentiate normal from severe WS turkey fillets by using several quality traits.

• Journal of electromagnetic engineering and science
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• 제17권4호
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• pp.186-190
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• 2017

Visible-near-infrared (VIS-NIR) spectroscopy is a fast and non-destructive method for analyzing materials. However, most commercial VIS-NIR spectrometers are inappropriate for use in various locations such as in homes or offices because of their size and cost. In this paper, we classified eight food powders using a portable VIS-NIR spectrometer with a wavelength range of 450-1,000 nm. We developed three machine learning models using the spectral data for the eight food powders. The proposed three machine learning models (random forest, k-nearest neighbors, and support vector machine) achieved an accuracy of 87%, 98%, and 100%, respectively. Our experimental results showed that the support vector machine model is the most suitable for classifying non-linear spectral data. We demonstrated the potential of material analysis using a portable VIS-NIR spectrometer.

• 비파괴검사학회지
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• 제34권1호
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• pp.31-37
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• 2014

본 논문에서는 가시광 및 근적외선(VIS/NIR) 분광기술을 이용하여 혈란을 비파괴적으로 검출할 수 있는 측정방법을 개발하고자 하였다. 실험에 사용된 혈란 시료는 0.1 mL, 0.07 mL, 0.04 mL, 0.01 mL의 닭의 혈을 인공적으로 노른자 주변에 주입하여 제작하였다. 분석을 위해 사용된 스펙트럼 영역은 471 ~ 1154nm 이었으며, 스펙트럼 해상도는 1.5 nm이었다. 혈란 측정을 위한 두 개 광원의 각도는 30도이었으며 광원과 시료간 거리는 100 mm로 설정하였다. 또한 광원의 열로 인해 시료가 손상되지 않도록 측정을 위한 노출시간은 30 ms으로 설정하였다. 측정된 스펙트럼에 부분최소자승 분류방법(PLS-DA)을 적용하여 선별모델을 개발하였다. 개발된 모델들로 분석한 결과 혈란의 선별 정확도는 0.1 mL, 0.07 mL 0.04 mL, 0.01 mL 혈란 시료에 대해 각각 97.9%, 97.9%, 94.8%, 86.5% 이었다. 가시광 및 근적외선 스펙트럼 기술은 0.04 mL 이상의 혈점이 포함된 혈란을 비파괴적으로 선별 할 수 있는 가능성을 보여 주었다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.104-104
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• 2017

정상적인 부화 여부를 판별하기 위한 1차 검란은 일반적으로 5일~7일 이후에 시행된다. 미부화란을 이보다 더 빠른 시간 안에 검출할 경우 부화에 소요되는 에너지의 감소 효과 및 미부화란을 다른 용도로 활용하는 것을 기대할 수 있다. 시중에서 쉽게 구입할 수 있는 산란계인 하이라인 브라운 품종의 유정란 29개와 인위적인 미부화란을 만들기 위한 동일 품종의 무정란 11개를 사용하였으며 $38^{\circ}C$, 70% 조건의 항온항습기에서 96시간 동안 부화하였다. 스펙트럼 획득 장치의 광원은 녹색영역을 발광하는 LED램프와 일반 할로겐 광원을 별도로 사용하였으며 스펙트로미터는 VIS/NIR 영역인 520~1,180nm영역과 NIR영역인 900~1,700nm영역의 것을 사용하였다. 부화 시작 전과 부화 시작 후 1일 간격으로 각각 1개의 샘플에 대한 1개의 스펙트럼을 측정하였다. 측정 영역은 LED광원을 이용한 경우는 520~1,1800nm, 할로겐광원을 이용한 경우에는 520~1,180nm와 900~1,700nm이었다. 정상 부화여부는 4일차에서 할란하여 확인하였고, 측정 일자별로 PLS-DA분석법을 이용한 판별 모델을 개발하였다. 4일차에서 유정란 29개 중 11개가 정상 부화하였고, 18개는 미부화하였다. 3일차에서 판별 모델의 정확도는 LED광원의 VIS/NIR 영역 스펙트럼을 이용한 경우는 100%, 할로겐 광원의 VIS/NIR 영역 스펙트럼을 이용한 경우는 70%, 할로겐 광원의 NIR영역 스펙트럼을 이용한 경우는 70%였다. 4일차에서 판별 모델의 정확도는 LED광원의 VIS/NIR 영역 스펙트럼을 이용한 경우는 100%, 할로겐 광원의 VIS/NIR 영역 스펙트럼을 이용한 경우는 90%, 할로겐 광원의 NIR영역 스펙트럼을 이용한 경우는 100%였다. 부화 3일차는 정상 부화할 경우 피가 생성되는 시기이다. 피가 형성된 이후의 부화 여부를 판단하는 광원으로는 할로겐램프보다 LED램프를 사용하는 것이 더 적합한 것으로 나타났다.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2000년도 창립총회 및 학술발표회
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• pp.9-16
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• 2000

• 한국세라믹학회지
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• 제49권6호
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• pp.493-497
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• 2012

We propose a new reliable, fast, and low cost identification method for similarly looking 0.3ct vivid yellow color of natural, HPHT treated, and synthesized diamonds. Conventional optical microscopy as well as low temperature PL(photoluminescence), FT-IR, UV-VIS-NIR, micro-Raman spectroscopy, and vibrating sample magnetometry(VSM) characterization were executed. We could not distinguish the natural diamonds from the treated or the synthesized stones with an optical microscopy, PL, FT-IR, and UV-VIS-NIR spectroscopy. However, we could identify the treated diamond with micro-Raman spectroscopy due to unique $1440cm^{-1}$ peak appearance. VSM revealed easily the synthesized diamond because of its ferromagnetic behavior. Our preliminary propose on employing the Micro-Raman spectroscopy and VSM might be suitable for identification of the similar looking vivid yellow colored diamonds.

• Agricultural and Biosystems Engineering
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• 제4권1호
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• pp.1-7
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• 2003

Internal defects such as browning of the flesh and blackening and rot of the ovary of pear can be easily developed because of the inadequate environmental conditions during the storage and distribution of fruit. The quality assurance system for the agricultural product is to be settled in Korea. All defected agricultural products should be excluded prior to the distribution to enhance the commercial values. However, early stage on-line defect detection of agricultural product is very difficult and even more difficult in a case of the internal defects. The goal of this research is to develop a system that can detect and classify internal defects of agricultural produce on-line using VIS/NIR transmittance spectroscopy. And Shingo pear, which is one of the famous species of Korean pear, was used for the experiment. Soft independence modeling of class analogy (SIMCA) algorithm was employed to analyze the transmittance spectroscopic data qualitatively. On-line classification system was constructed and classification model was developed and validated. As a result, the correct classification rate (CCR) using the developed classification model was 96.1 ％.

• 환경생물
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• 제39권4호
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• pp.581-589
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• 2021

본 연구는 메꽃과 6종의 식물에 대해 신속하고 비파괴적으로 분류하기 위해 근적외선(Vis-NIR) 스펙트럼을 이용하였고 데이터의 전처리와 머신러닝 기술을 적용하였다. 전국적으로 분포하는 메꽃과 6종에 대해 야외에서 휴대용 분광기를 이용하여 판별하였다. 식물의 잎의 표면에서 400~1,075 nm의 근적외선 스펙트럼(1.5 nm)을 수집하였다. 수집된 스펙트럼 데이터는 3가지의 전처리와 raw데이터를 이용하였고 4종류의 머신러닝 모델을 적용하여 높은 판별 정확도를 확인하였다. 전처리와 머신러닝 모델의 조합을 통해 분석된 판별의 정확도는 43~99%의 범위로 분석되었고, standard normal variate 전처리와 support vector machine 머신러닝 모델의 조합에서 판별 정확도가 98.6%로 가장 높게 나타났다. 본 연구에서 수집된 스펙트럼은 식물의 성장단계, 다양한 측정 지역 및 잎에서의 측정 위치 등과 같은 요인과 더불어 데이터 분석을 위한 조건으로 최적의 전처리와 머신러닝 기술을 적용한다면 메꽃과 식물의 야외에서의 정확한 분류가 가능하고 이들 식물의 효과적인 관리와 모니터링에 활용할 수 있을 것으로 판단되었다.

• Carbon letters
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• 제10권1호
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• pp.9-13
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• 2009

We propose an evaluation method of the relative content of single-walled carbon nanotubes (SWCNT) in SWCNT soot synthesized by arc discharge using UV-VIS-NIR absorption spectroscopy. In this method, we consider the absorbance of semiconducting and metallic SWCNTs together to calculate the relative content of SWCNTs with respect to a highly purified reference. Our method provides the more reliable and realistic evaluation of SWCNT content with respect to the whole carbonaceous content than the previously reported method.

• 분석과학
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• 제5권1호
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• pp.135-142
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• 1992

태양열은 투과되고 인체 및 내부 열원에서 발생하는 적외선은 내부로 반사시키는 산화인듐 주석막은 수동 태양열 포집기로 사용되어 에너지 절약용 창유리로 활용된다. 졸겔 담금 코팅으로 제조된 산화 인듐 주석막의 선택 흡수 투과 특성의 막의 두께, 열처리 조건, 기판의 영향을 UV-VIS-IR spectroscopy를 이용하여 관찰하였다. 졸겔 담금 코팅막은 $500^{\circ}C$, 환원 분위기에서 열처리하면 고유의 산화 인듐 주석막이 형성된다. 알칼리 이온 확산 방지막은 $SiO_2-ZrO_2$막은 태양에너지 투과 효율을 증진시킨다. $SiO_2-ZrO_2/ITO$막은 태양 에너지의 투과를 유지시키고 파장 2700 nm 이상에서의 내부열 방출을 억제하여 에너지 절약 특성을 갖는다.