Proceedings of the Korean Society of Near Infrared Spectroscopy Conference
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2001.06a
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pp.4102-4102
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2001
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.
The development of a compact two-wavelength Nd:YAG laser for dental and ENT applications is presented. The Nd:YAG resonator generates either 1.06$\mu$m or 1.32$\mu$m. The wavelength selection is made at the control panel. The Nd:YAG laser parameters at 1.06$\mu$m are ; the maximum pulse duration of 150$\mu$s, repetition rates of I-100Hz, and the maximum average power of 25W. At 1.32$\mu$m, the pulse duration is the same where the repetition rates and the maximum average power are I-30Hz and lOW respectively. High voltage power supply consists of a simmer module and two identical high voltage DC converters. In order to make a complete medical laser system, an optical fiber delivery unit, foot pedal and water spray handpiece are also developed. The wavelength selection is reliable since no movement of optical or mechanical components is required. The high voltage power supply is compact, easy to be maintained and applicable for other laser systems due to its modular design.
A convenient algorithm for optimizing wavelength selection in multiple linear regression (MLR) has been developed. MOP (MLP Optimization Program) has been developed to test all possible MLR calibration models in a given spectral range and finally find an optimal MLR model with external validation capability. MOP generates all calibration models from all possible combinations of wavelength, and simultaneously calculates SEC (Standard Error of Calibration) and SEV (Standard Error of Validation) by predicting samples in a validation data set. Finally, with determined SEC and SEV, it calculates another parameter called SAD (Sum of SEC, SEV, and Absolute Difference between SEC and SEV: sum(SEC+SEV+Abs(SEC-SEV)). SAD is an useful parameter to find an optimal calibration model without over-fitting by simultaneously evaluating SEC, SEV, and difference of error between calibration and validation. The calibration model corresponding to the smallest SAD value is chosen as an optimum because the errors in both calibration and validation are minimal as well as similar in scale. To evaluate the capability of MOP, the determination of benzene content in unleaded gasoline has been examined. MOP successfully found the optimal calibration model and showed the better calibration and independent prediction performance compared to conventional MLR calibration.
Proceedings of the Korean Society of Near Infrared Spectroscopy Conference
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2001.06a
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pp.1625-1625
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2001
The calibration equations for Brix value determination of intact mango were developed using the NIR spectra in a short wavelength region from 700 to 1100 nm. Multiple linear regression (MLR) and partial least square regression (PLS) was used for the calibration. It was found that the best wavelength region for PLS calibration from 900 to 1000 nm was similar to the wavelength region selected by MLR from 906 nm to 996 nm. Both MLR and selected region PLS provided sufficiently accurate prediction equations for Brix determination of intact mango. For MLR, the prediction results were SEP = 0.45 Brix and Bias = -0.04 Brix while PLS prediction results were SEP : 0.46 Brix and Bias = -0.2 Brix. It was concluded that MLR and PLS would have similar abilities in making calibration equation for Brix determination of intact mango if the appropriate wavelengths or wavelength region were selected. The appropriate wavelength region for PLS regression could be assumed by using the wavelength region selected by MLR in place of random selection, The relationship between calibration results of MLR and PLS regression is discussed.
Processing techniques of remote sensed image data using computer have been recognized very necessary techniques to all social fields, such as, environmental observation, land cultivation, resource investigation, military trend grasp and agricultural product estimation, etc. Especially, accurate classification and analysis to remote sensed image da are important elements that can determine reliability of remote sensed image data processing systems, and many researches have been processed to improve these accuracy of classification and analysis. Traditionally, remote sensed image data processing systems have been processed 2 or 3 selected bands in multiple bands, in this time, their selection criterions are statistical separability or wavelength properties. But, it have be bring up the necessity of bands selection method by data distribution characteristics than traditional bands selection by wavelength properties or statistical separability. Because data sensing environments change from multispectral environments to hyperspectral environments. In this paper for efficient data classification in multispectral bands environment, a band feature extraction method using the Rough sets theory is proposed. First, we make a look up table from training data, and analyze the properties of experimental multispectral image data, then select the efficient band using indiscernibility relation of Rough set theory from analysis results. Proposed method is applied to LANDSAT TM data on 2 June 1992. From this, we show clustering trends that similar to traditional band selection results by wavelength properties, from this, we verify that can use the proposed method that centered on data properties to select the efficient bands, though data sensing environment change to hyperspectral band environments.
The large potential bandwidth available in wavelength-division multiplexed optical networks makes this technology of crucial importance for satisfying the ever increasing capacity requirements of the next-generation Internet. In this scenario, the routing and wavelength assignment(RWA) problem that concerns determining the optical paths and wavelengths to be used for connection establishment in a wavelength-routed network, is still one of the most important open issues. In this paper we propose a new online dynamic grooming-capable RWA heuristic scheme working on wavelength division multiplexing(WDM) networks as a multistage selection process. The proposed algorithm is transparent with respect to the presence of wavelength converters, achieves very low connection rejection ratios with minimal computational complexity and is appropriate for the modern multilayer optical circuit and wavelength switched networks with sparse wavelength conversion capability.
Photodynamic diagnosis(PDD) is a method to diagnose the possibility of cancer, both by the principle that if a photosensitizer is injected into an organic tissue, it is accumulated in the tissue of a malignant tumor selectively after a specific period, and by a comparison of the intensity of the fluorescence of normal tissue with abnormal tissue after investigating the excitation light of a tissue with accumulated photosensitizer. Since the selection of the wavelength band of excitation light has an interrelation with fluorescence generation according to the selection of a photosencitizer, it plays an important role in POD. This study aims at designing and evaluating light source devices that can stably generate light with various kinds of wavelengths In order to make possible PDD using a photosensitizer and diagnosis using auto-fluorescence. The light source device was a Xenon lamp and filter wheel, composed of an optical output control through Iris and filters with several wavelength bands It also makes the inducement of auto-fluorescence possible because it is designed to generate a wavelength band of 380-400. The transmission part of the light source was, developed to enhance the efficiency of light transmission. To evaluate this light source device, the characteristics of the light output and wavelength band were verified. To validate the capability of this device as PDD the detection of auto-fluorescence using mouse was performed.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.44
no.6
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pp.49-56
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2007
In this paper, the development of excitation light source is proposed for excitation light of the photodynamic therapy of cancer. Since the selection of the wavelength band of excitation light has an interrelation with fluorescence generation according to the selection of a photosensitizer. This study aims at designing and evaluating light source that can stably generate light with various kinds of wavelengths in order to make possible photodynamic diagnosis using a photosensitizer and diagnosis using auto-fluorescence. The light source device was a Xenon lamp and filter wheel, composed of an optical output control through iris and filters with several wavelength bands. It also makes the inducement of auto-fluorescence possible because it is designed to generate a wavelength band of 380-420nm, 430-480nm, 480-560nm. The transmission part of the light source was developed to enhance the efficiency of light transmission. To evaluate this light source device by KFDA#s technical reference, the characteristics of the light output and wavelength band were found.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics D
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v.35D
no.8
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pp.69-75
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1998
We demonstrate wavelength conversion of 2.5Gb/s optical signals by four-wave mixing (FWM) in a semiconductor optical amplifier (SOA). We investigate the effect of input pump and signal powers on the coversion efficiency, optical signal-to-noise ratio (OSNR) and extinction ratio to be a measure of performance in a wavelength converter. As a result, we show that the maximum bit error rate (BER) performance can be obtained by co promising among high-vonversion efficiency (minimum Pprobe), high-OSNR (maximum Pprobe) and low-cross-gain saturation effects (Pprobe kept at least 6dB weaker than Ppump). In our experiment, we obtain optimum performance at +3 dBm pump power and -6dBm signal power. The power penalty incurred in the wavelength conversion can be minimized by careful selection of the input pump and signal powers. We show that about 0.5dB power penalty for 3.2nm wavelength coversion at 10-10 BER is achievable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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