• 한국결정학회지
• /
• 제7권1호
• /
• pp.36-43
• /
• 1996

Tris(ethylenediamine)nickel(II)Dichromate [Ni(C2N2H8)3]·Cr2O7착화합물 및 결정의 구조를 X-선 회절법으로 연구하였다. 이 결정은 단사정계이고, 공간군은 P21/b(군번호=14)이다. 단위세포길이는 a=8.268(2), b=13.865(2), c=14.921(2)Å, γ=102.04(2)°, V=1672.9(5)Å3, Z=4, Dc=1.806 gcm-3, μ=24.05 cm-0.1이다. 회절반점들의 세기는 흑연 단색화 장치가 있는 자동4축 회절기로 얻었으며 Mo-Kα X-선(λ=0.7107Å)을 사용하였다. 구조분석은 중원자법으로 풀었으며, 최소자승법으로 정밀화 하였을 때, 최종 신뢰도 값들은 2248개의 회절반점에 대하여 R=0.045, Rw=0.051, Rall=0.059 및 S=2.171이었다. 니켈 착이온 가운데 하나의 에칠렌디아민 고리중에서 두 개의 탄소원자가 무질서하게 상호교차하는 네 개의 원자로 나타났다. 무질서한 에칠렌디아민의 두가지 고리구조들의 α- 과 β- 각들이나 수소결합들을 고려하였을 때 Ni-착이온의 입체구조는 Λδδδ-와 Λδδλ- 구조들의 무질서배열로 보아진다.

• 산업식품공학
• /
• 제15권2호
• /
• pp.136-142
• /
• 2011

본 연구에서는 정상 콩과 이에 혼입되는 이물질을 판별하기 위해 900 nm에서 1800 nm의 파장대역에서 단색화장치가 장착된 근적외선 분광장치를 이용하여 획득된 콩과 이물질의 반사 스펙트럼의 세기를 이용하여 각각의 판별예측모델을 개발하고 그 성능과 판별정확도를 검증해보았다. 정상콩 60 립과 이물질 60 점을 각각 2 회 반복하여 측정한 총 240 개의 반사스펙트럼에 대해서 모델 개발용인 calibration group으로 168 개를, 나머지 72 개는 개발된 모델을 예측하는 prediction group으로 나누어 사용하였다. 획득된 스펙트럼은 광원의 불안정함, 시료의 크기와 형태에서 기인되는 여러 변이들을 최소화하기 위해 다양한 수학적인 전처리를 적용하였으며 판별예측모델의 개발을 위해 PLS-DA와 SIMCA 방법을 사용하여 모델의 예측 성능과 판별율을 검토하였다. PLS-DA에서 모델 개발에 사용된 84 개의 정상 콩 스펙트럼 CLASS I은 적용된 모든 전처리에서 100%의 판별율을 보여주었으며 이물질 스펙트럼 CLASS II에서도 SNV 전처리를 제외하고는 모두 100% 이물질로 판별하여 분류하였다. 개발된 PLS-DA의 모델에 대한 prediction group의 검증에 있어서는 평균값 정규화 전처리 방법이 정상 콩과 이물질에서 100% 판별율을 보여주었다. SIMCA를 이용한 이물질 판별예측모델 개발은 PLS-DA와 비교할 때 상대적으로 저조한 판별율 결과를 나타냈으며 최대값 정규화와 일정 범위값 정규화의 전처리 방법을 적용한 모델이 평균 판별율 94.4%로 다소 양호한 결과를 보여주었다. 따라서 콩에 혼입되어 있는 이물질을 판별하는 시스템을 개발하는 데 있어서 근적외선 분광장치를 이용하여 획득한 반사도 스펙트럼은 PLS-DA로 판별예측모델을 개발하고 최적의 전처리 방법을 적용한다면 콩과 이물질의 선별시에 보다 나은 판별율을 얻을 수 있을 것이다.

• 한국초지조사료학회지
• /
• 제41권1호
• /
• pp.29-34
• /
• 2021

본 연구는 근적외선분광법을 활용한 조사료의 Ca과 P 함량의 분석 가능성을 검토하고 예측 정확성이 높은 검량식을 개발하기 위하여 전국 건초 수입상, TMR 회사와 축산 농가에서 수집한 수입 화본과와 두과 목건초 392점 중에서 무작위로 126점을 선택하여 검량식 개발에 이용하였다. 선택된 시료는 시료측정 전처리 방법을 생시료 처리와 건조분쇄 처리구로 나누어 근적외선 스펙트라를 측정하고 근적외선 파장대역을 가시영역, 근적외선, 전파장영역으로 구분하여 검량식을 개발하여 예측 정확성을 평가하였다. 수입건초의 Ca과 P 함량에 대한 예측 정확성은 시료 전처리 방법과 파장대역별에 따라 다양하게 나타났으며, 시료전처리 방법은 건조하여 분쇄하는 방법과 파장대역별로는 근적외선 파장(1,100~2,500 nm)대역에서 예측 정확성이 높게 나타났다. 수입건초의 Ca 함량 예측 정확성은 근적외선 파장대역에서 건조분쇄 측정이 SEC 292.3 mg/kg(R2=0.99)와 SECV 468.6 mg/kg(R2=0.98)로 가장 정확한 예측능력을 나타냈다. 수입건초의 P 함량은 근적외선 파장대역에서 건조분쇄 측정이 SEC 204.4 mg/kg(R2=0.91)과 SECV 224.7 mg/kg(R2=0.89)로 가장 정확한 예측능력을 나타냈다. 이상의 결과를 종합해보면 근적외선분광법을 이용하여 조사료의 주요 광물질인 Ca과 P 함량을 신속하고 정확하게 분석이 가능하였으며, 시료 측정시 건조하여 분쇄하는 전처리 방법과 근적외선 파장대역에서 검량식을 개발하는 것이 예측 정확성이 가장 우수한 것으로 나타났다.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
• /
• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
• /
• pp.1246-1246
• /
• 2001

The quality of meat is highly variable in many properties. This variability originates from both animal production and meat processing. At the pre-slaughter stage, animal factors such as breed, sex, age contribute to this variability. Environmental factors include feeding, rearing, transport and conditions just before slaughter (Hildrum et al., 1995). Meat can be presented in a variety of forms, each offering different opportunities for adulteration and contamination. This has imposed great pressure on the food manufacturing industry to guarantee the safety of meat. Tissue and muscle speciation of flesh foods, as well as speciation of animal derived by-products fed to all classes of domestic animals, are now perhaps the most important uncertainty which the food industry must resolve to allay consumer concern. Recently, there is a demand for rapid and low cost methods of direct quality measurements in both food and food ingredients (including high performance liquid chromatography (HPLC), thin layer chromatography (TLC), enzymatic and inmunological tests (e.g. ELISA test) and physical tests) to establish their authenticity and hence guarantee the quality of products manufactured for consumers (Holland et al., 1998). The use of Near Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS) for the rapid, precise and non-destructive analysis of a wide range of organic materials has been comprehensively documented (Osborne et at., 1993). Most of the established methods have involved the development of NIRS calibrations for the quantitative prediction of composition in meat (Ben-Gera and Norris, 1968; Lanza, 1983; Clark and Short, 1994). This was a rational strategy to pursue during the initial stages of its application, given the type of equipment available, the state of development of the emerging discipline of chemometrics and the overwhelming commercial interest in solving such problems (Downey, 1994). One of the advantages of NIRS technology is not only to assess chemical structures through the analysis of the molecular bonds in the near infrared spectrum, but also to build an optical model characteristic of the sample which behaves like the “finger print” of the sample. This opens the possibility of using spectra to determine complex attributes of organic structures, which are related to molecular chromophores, organoleptic scores and sensory characteristics (Hildrum et al., 1994, 1995; Park et al., 1998). In addition, the application of statistical packages like principal component or discriminant analysis provides the possibility to understand the optical properties of the sample and make a classification without the chemical information. The objectives of this present work were: (1) to examine two methods of sample presentation to the instrument (intact and minced) and (2) to explore the use of principal component analysis (PCA) and Soft Independent Modelling of class Analogy (SIMCA) to classify muscles by quality attributes. Seventy-eight (n: 78) beef muscles (m. longissimus dorsi) from Hereford breed of cattle were used. The samples were scanned in a NIRS monochromator instrument (NIR Systems 6500, Silver Spring, MD, USA) in reflectance mode (log 1/R). Both intact and minced presentation to the instrument were explored. Qualitative analysis of optical information through PCA and SIMCA analysis showed differences in muscles resulting from two different feeding systems.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
• /
• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
• /
• pp.1153-1153
• /
• 2001

Directive 79/373/EEC on the marketing of compound feeding stuffs, provided far a flexible declaration arrangement confined to the indication of the feed materials without stating their quantity and the possibility was retained to declare categories of feed materials instead of declaring the feed materials themselves. However, the BSE (Bovine Spongiform Encephalopathy) and the dioxin crisis have demonstrated the inadequacy of the current provisions and the need of detailed qualitative and quantitative information. On 10 January 2000 the Commission submitted to the Council a proposal for a Directive related to the marketing of compound feeding stuffs and the Council adopted a Common Position (EC N$^{\circ}$/2001) published at the Official Journal of the European Communities of 2. 2. 2001. According to the EC (EC N$^{\circ}$ 6/2001) the feeds material contained in compound feeding stufs intended for animals other than pets must be declared according to their percentage by weight, by descending order of weight and within the following brackets (I :< 30%; II :> 15 to 30%; III :> 5 to 15%; IV : 2% to 5%; V: < 2%). For practical reasons, it shall be allowed that the declarations of feed materials included in the compound feeding stuffs are provided on an ad hoc label or accompanying document. However, documents alone will not be sufficient to restore public confidence on the animal feed industry. The objective of the present work is to obtain calibration equations fur the instanteneous and simultaneous prediction of the chemical composition and the percentage of ingredients of unground compound feeding stuffs. A total of 287 samples of unground compound feeds marketed in Spain were scanned in a FOSS-NIR Systems 6500 monochromator using a rectangular cup with a quartz window (16 $\times$ 3.5 cm). Calibration equations were obtained for the prediction of moisture ($R^2$= 0.84, SECV = 0.54), crude protein ($R^2$= 0.96, SECV = 0.75), fat ($R^2$= 0.86, SECV = 0.54), crude fiber ($R^2$= 0.97, SECV = 0.63) and ashes ($R^2$= 0.86, SECV = 0.83). The sane set of spectroscopic data was used to predict the ingredient composition of the compound feeds. The preliminary results show that NIRS has an excellent ability ($r^2$$\geq$ 0, 9; RPD $\geq$ 3) for the prediction of the percentage of inclusion of alfalfa, sunflower meal, gluten meal, sugar beet pulp, palm meal, poultry meal, total meat meal (meat and bone meal and poultry meal) and whey. Other equations with a good predictive performance ($R^2$$\geq$0, 7; 2$\leq$RPD$\leq$3) were the obtained for the prediction of soya bean meal, corn, molasses, animal fat and lupin meal. The equations obtained for the prediction of other constituents (barley, bran, rice, manioc, meat and bone meal, fish meal, calcium carbonate, ammonium clorure and salt have an accuracy enough to fulfill the requirements layed down by the Common Position (EC Nº 6/2001). NIRS technology should be considered as an essential tool in food Safety Programs.