• 한국초지조사료학회지
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• 제31권4호
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• pp.409-414
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• 2011

본 연구는 춘파용 사초의 사료가치를 신속하고 정확하게 측정할 수 있는 습식분석의 대안을 모색하기 위하여 수행하였다. 근적외선분광 분석법을 이용한 사초의 분석 가능성을 타진하기 위해 2009년에 생산된 사초 175점을 시료로 사용하였다. 시료는 이탈리안 라이그라스와 보리, 그리고 완두를 혼파한 것으로 NIR System으로 400~2,400nm 사이의 파장을 얻었다. 그리고 수분, 조단백질, 조회분, NDF, ADF를 분석한 다음, 파장과 습식분석치를 이용하여 중회귀식을 만들어 미지의 시료를 분석할 수 있는가를 검증하였다. 근적외선 분석법의 중요한 지표는 결정계수 $r^2$와 표준오차이며, 본 실험의 결과에서 검량식의 $r^2$는 수분, CP (crude protein), CA (crude Ash), ADF(acid detergent fiber), NDF (neutral detergent fiber)에서 각각 0.65, 0.97, 0.93, 0.99, 0.97을 보여주었다. 검증식은 그 값이 0.15, 0.94, 0.96, 0.98, 0.98이었다. 본 실험 결과, 근적외선 분광법을 이용한 춘계 파종 조사료의 품질 예측이 가능하며, 수분을 제외한 모든 성분에서 이 방법의 가능성을 보여주었다. 정확도를 높이기 위해서는 대표적인 시료가 검량식개발에 사용되어야 할 것으로 사료되었다.

• 한국작물학회지
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• 제51권spc1호
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• pp.283-291
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• 2006

To investigate seed non destructive and fast determination technique utilizing near infrared reflectance spectroscopy (NIRs) for screening ultra high oleic (C18:1) and linoleic (C18:2) fatty acid content sesame varieties among genetic resources and lines of pedigree generations of cross and mutation breeding were carried out in National Institute of Crop Science (NICS). 150 among 378 landraces and introduced cultivars were released to analyse fatty acids by NIRs and gas chromatography (GC). Average content of each fatty acid was 9.64% in palmitic acid (C16:0), 4.73% in stearic acid (C18:0), 42.26% in oleic acid and 43.38% in linoleic acid by GC. The content range of each fatty acid was from 7.29 to 12.27% in palmitic, 6.49% from 2.39 to 8.88% in stearic, 12.59% of wider range compared to that of stearic and palmitic from 37.36 to 49.95% in oleic and of the widest from 30.60 to 47.40% in linoleic acid. Spectrums analyzed by NIRs were distributed from 400 to 2,500 nm wavelengths and varietal distribution of fatty acids were appeared as regular distribution. Varietal differences of oleic acid content good for food processing and human health by NIRs was 14.08% of which 1.49% wider range than that of GC from 38.31 to 52.39%. Varietal differences of linoleic acid content by NIRs was 16.41% of which 0.39% narrower range than that of GC from 30.60 to 47.01%. Varietal differences of oleic and linoleic acid content in NIRs analysis were appeared relatively similar inclination compared with those of GC. Partial least square regression (PLSR) among multiple variant regression (MVR) in NIRs calibration statistics was carried out in spectrum characteristics on the wavelength from 700 to 2,500 nm with oleic and linoleic acids. Correlation coefficient of root square (RSQ) in oleic acid content was 0.724 of which 72.4 percent of sample varieties among all distributed in the range of 0.570 percent of standard error when calibrated (SEC) which were considerably acceptable in statistic confidence significantly for analysis between NIRs and GC. Standard error of cross validation (SECV) of oleic acid was 0.725 of which distributed in the range of 0.725 percent standard error among the samples of mother population between analyzed value by NIRs analysis and analyzed value by GC. RSQ of linoleic acid content was 0.735 of which 73.5 percent of sample varieties among all distributed in the range of 0.643 percent of SEC. SECV of linoleic acid was 0.711 of which distributed in the range of 0.711 percent standard error among the samples of mother population between NIRs analysis and GC analysis. Consequently, adoption NIR analysis for fatty acids of oleic and linoleic instead that of GC was recognized statistically significant between NIRs and GC analysis through not only majority of samples distributed in the range of negligible SEC but also SECV. For enlarging and increasing statistic significance of NIRs analysis, wider range of fatty acids contented sesame germplasm should be kept on releasing additionally for increasing correlation coefficient of RSQ and reducing SEC and SECV in the future.

• 한국작물학회지
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• 제41권1호
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• pp.13-19
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• 1996

많은 보리계통의 주요 종실성분을 등숙초기단계에 신속하고 정확하게 분석하기 위한 근적외분광분석법의 이용가능성을 검토하기 위하여 겉보리 34계통을 재료로 출수후 25, 30, 35일에 각각 수확하였다. 이들 시료들을 대상으로 양질의 보리품종을 선발하는데 있어 품질면에 크게 영향을 미치는 전분, $\beta$-glucan, 단백질 및 회분성분을 일반분석법에 의해 분석한 뒤, 이 성적과 근적외분광광도계(NIRS)를 이용한 검량식(calibration equation)작성으로, 간접측정방법의 가능성을 검토하였다. 각 등숙시기별 성분별로 우수 검량식을 택하고 이를 이용하여 실분석치와의 상관정도를 검토함으로써 실행정확성을 판단하였는데 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 출수후 25일의 보리종실성분 중 전분은 2,163nm의 파장으로 구성된 검량식에서, $\beta$-glucan은 2,006nm 파장의 검량식에서 측정정확도가 높아 NIRS의 이용가능성이 있었으나 단백질 및 회분은 불가능한 것으로 나타났다. 2. 출수후 30일의 보리종실성분 중 전분은 2,053/2,082/2,235nm, $\beta$-glucan은 2,064/2,110nm, 단백질은 2,139/2,167/2,006/1,931nm로 구성된 검량식에서 각각 측정정확도가 높았으나 회분은 실분석치와의 유의성이 인정되지 않았다. 3. 출수후 35일 수확 종실의 경우 NIRS에 의한 전분과 단백질의 측정정확도가 높은 것으로 나타났으나 $\beta$-glucan및 회분은 유의성이 인정되지 않았다. 4. 출수후 35일 종실의 $\beta$-glucan은 흡광도 peak가 2,090nm에서 이루어져 분석이 되지 않았으며, 또한 회분은 세 시기 모두 계통간 성분변이 폭이 좁아 NIRS에 의한 분석이 어려울 것으로 판단되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권8호
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• pp.1-7
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• 2022

인공지능 기술이 발달하면서 뉴로사이언스 마이닝(NSM: NeuroScience Mining)과 AI를 접목하려는 시도가 증가하고 있다. 나아가 NSM은 뉴로사이언스와 비즈니스 애널리틱스의 결합으로 인해 연구범위가 확장되고 있다. 본 연구에서는 fNIRS 실험을 통해 확보한 뉴로 데이터를 분석하여 비즈니스 문제 해결 창의성(BPSC: business problem-solving creativity)을 예측하고 이를 통해 NSM의 잠재력을 조사한다. BPSC는 비즈니스에서 차별성을 가지게 하는 중요한 요소이지만, 인지적 자원의 하나인 BPSC의 측정 및 예측에는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 BPSC 예측 성능을 높이는 방안으로 CNN, BiLSTM 그리고 어텐션 네트워크를 결합한 새로운 NSM 기법을 제안한다. 제안된 NSM 기법을 15만 개 이상의 fNIRS 데이터를 활용하여 유효성을 입증하였다. 연구 결과, 본 논문에서 제안하는 NSM 방법이 벤치마킹한 알고리즘(CNN, BiLSTM)에 비하여 우수한 성능을 가지는 것으로 나타났다.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.1162-1162
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• 2001

Whereas NIR spectroscopy has been applied in agriculture for more than 20 years, few studies refer to those plant substances occurring only in smaller amounts. Nevertheless there is a growing interest today to support efficiently activities in the production of high-quality medicinal and spice plants by this fast and non-invasive method. Therefore, it was the aim of this study to develop new NIR methods for the reliable prediction of secondary metabolites found as valuable substances in various plant species. First, sophisticated NIR methods were established to perform fast quality analyses of intact fennel, caraway and dill fruits deriving from single-plants [1]. Later on, a characterization of several leaf drugs and the corresponding fresh material has been successfully performed. In this context robust calibrations have been developed for dried peppermint, rosemary and sage leaves for the determination of their individual essential oil content and composition [2]. A specially adopted NIR method has been developed also for the analysis of carnosic acid in the leaves of numerous rosemary and sage gene bank accessions. Carnosic acid is an antioxidative substance for which several health promoting properties including cancer preservation are assumed. Also some other calibrations have been developed for non-volatile substances such as aspalathin (in unfermented rooibos leaves), catechins (in green tea) and echinacoside (in different Echinacea species) [3]. Some NIR analyses have also been successfully performed on fresh material, too. In spite of the fact that these measurements showed less accuracy in comparison to dried samples, the calibration equations are precise enough to register the individual plant ontogenesis and genetic background. Based on the information received, the farmers and breeders are able to determine the right harvest time (when the valuable components have reached their optimum profile) and to select high-quality genotypes during breeding experiments, respectively. First promising attempts have also been made to introduce mobile diode array spectrometers to collect the spectral data directly on the field or in the individual natural habitats. Since the development of reliable NIRS methods in this special field of application is very time-consuming and needs continuous maintenance of the calibration equations over a longer period, it is convenient to supply the corresponding calibration data to interested user via NIRS network. The present status of all activities, preformed in this context during the last three years, will be presented in detail.

• 한국식품과학회지
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• 제44권5호
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• pp.503-525
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• 2012

Consumers are increasingly concerned about the origin of foods, so the geographical origin of foods has been a major topic of debate and extensive research. Various instrumental methods (e.g. high performance liquid chromatography (HPLC), gas chromatography (GC), capillary electrophoresis (CE), electronic nose, near-infrared spectroscopy (NIRS), nuclear magnetic resonance spectroscopy (NMR), DNA analysis, multi-isotope analysis) in conjunction with statistical analysis, were developed and applied in attempt to provide reliable answers to their geographical origin. This study reviews current developments in the application of various methods for a clear geographical origin of foods. The limitation of discrimination analysis for geographical origin was also discussed.

• 한국초지조사료학회지
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• 제39권4호
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• pp.258-263
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• 2019

본 연구는 근적외선분광법을 이용한 수입 건초의 신속한 품질 평가를 위하여 2016년부터 2019년까지 전국 건초 수입상, TMR 회사와 축산 농가에서 화본과와 두과 수입 목건초 392점을 수집하여 수입 건초의 품질평가 NIR-DB를 구축하고 구축된 DB를 바탕으로 최적의 품질평가 검량식을 개발하고 검증하였다. 수집된 건초 시료는 근적외선 분광기를 이용하여 스펙트라를 측정한 후 측정된 스펙트라와 실험실 분석값간에 상관관계를 이용한 다변량회귀분석법을 통하여 검량식을 작성한 다음 각 성분별로 예측 정확성을 평가하였다. 수입건초의 수분함량 평가에 대한 예측 능력은 각각 SEC 0.50%(R²=0.92)와 SECV 0.61%(R²=0.87)로 나타났으며 ADF와 NDF 함량의 예측능력은 각각 SEC 0.56% (R²=0.98), SECV 0.65%(R²=0.97) 및 SEC 0.36%(R²=0.97), SECV 0.40%(R²=0.95)로 나타났다. 조단백질 함량은 각각 SEC 0.04%(R²=0.99)와 SECV 0.06%(R²=0.98)로 조사료의 사료가치 평가 성분 중 가장 우수한 예측능력을 나타내었으며 총가소화양분 (TDN)과 건초의 품질 등급인 상대사료가치 (RFV)의 예측 능력은 각각 SEC 0.44%(R²=0.98), SECV 0.51%(R²=0.96) 및 SEC 2.63% (R²=0.97), SECV 3.04%(R²=0.96)로 나타났다. 이상의 결과를 종합해보면 근적외선분광법을 이용하여 국내에 수입된 외국 건초의 수분함량과 각종 영양성분을 적은 오차범위에서 분석·평가가 가능하였다.

• 한국식품과학회지
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• 제35권5호
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• pp.818-824
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• 2003

외국농산물의 국내 유입증가와 이에 따른 신속한 원산지 판별법 확립이 요구되는 가운데 최근 수입이 급증한 품목 중 하나인 황기를 선택, CE 및 NIRS를 이용하여 분석조건을 확립하고 원산지판별에의 적용 가능성을 검토하였다. CE를 이용하여 분석 시 추출은 methanol: 0.1M phosphate buffer(pH 2.5)(3:7)를 사용하였으며 uncoated fused silica capillary$(50\;{\mu}m\;I.D.{\times}27cm)$를 이용하여 $45^{\circ}C$, 14 kV로 분석, 200 nm에서 검출하였다. 분석 buffer는 0.1 M phosphate buffer(pH 2.5)에 20% methoxy ethanol과 40 mM HSA를 첨가하여 사용하였으며, 8초간 pressure injection 하였다. Peak의 재현성을 증대시키기 위하여 시료 주입 전 분석 buffer를 1분간 분석 시와 같은 방향으로(F) 흘려주고 0.1 M phosphoric acid와 1 M sodium hydroxide는 각각 4분, 5분간 반대방향으로(R) 홀려주었다. 증류수를 다시 1분간 흘려주고(R) 분석 buffer로 2분간 평형화(F) 시킨 후 시료를 주입하였다. 이상의 조건으로 국내산(97점)과 수입(113점) 황기를 분석한 결과 전체 peak의 양상은 유사하였으나 약 $11{\sim}13$분에 용출되는 2개의 peak(peak am-1, am-2)의 면적 비율에서 차이가 나타나 국산은 peak am-2가 peak am-1의 약 4배인 반면, 수입 산은 10배로 나타나 원산지 판별이 가능하였으며, 약 80%의 편별율을 나타내었다. NIRS는 국산 및 수입산 황기 raw 스펙트럼의 2차 미분 스펙트럼 R값이 0.915로 비교적 안정된 값을 얻을 수 있었고, SEP는 약 14.3%로 나타났다. 이를 국산과 수입산 황기에 적용 시 전체 판별율이 약 97%로 비교적 높은 판별율을 보였다. 또한 NIRS로 판별이 불가능한 시료가 CE로는 판별이 가능하여 이 두 기기를 함께 사용 시 상호보완하여 신속 정확한 원산지 판별법의 개발 가능성이 시사되었다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제39권4호
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• pp.292-297
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• 2019

본 연구는 국내산 사료용 벼를 수집하여 근적외선분광법을 이용한 신속한 품질평가를 위하여 2018년 조사료 품질분석 기관의뢰 된 시료 564점을 수집하여 품질평가 NIR-DB를 구축하고 구축된 DB를 바탕으로 최적의 품질평가 검량식을 개발하고 검증하였다. 각 성분별로 예측 정확성을 평가하기 위해 스펙트라를 측정한 값과 실험실 분석값 간의 상관관계를 이용한 다변량분석법을 이용하였다. 사료용 벼의 수분함량 평가에 대한 예측능력은 각각 SEC 1.66% (R²=0.99)와 SECV 1.81% (R²=0.98)로 나타나 사료가치 평가 성분 중 가장 우수한 예측 능력을 보였으며, CP 함량 각각 SEC 0.42% (R²=0.93)와 SECV 0.50% (R²=0.89)로 나타났다. ADF와 NDF 함량의 예측능력은 각각 SEC 1.25% (R²=0.84), SECV 1.42% (R²=0.79) 및 SEC 1.61% (R²=0.90), SECV 1.79%(R²=0.86)로 나타났다. 사료용 벼의 품질 등급인 RFV의 예측 능력은 SEC 4.67% (R²=0.88), SECV 5.21% (R²=0.84)로 나타났다. 이상의 결과를 종합해보면 근적외선분광법을 이용하여 국내산 사료용 벼의 수분함량과 각종 영양성분을 적은 오차범위에서 분석·평가가 가능하였다.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.1613-1613
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• 2001

Fats and molasses are used, at the present time, in a considerable proportion as ingredients for the animal feed industry. They are mainly used as energy sources, but also they provide other characteristics of technological and nutritional interest (dust reduction, increase in palatability, etc). Both semi-liquid ingredients have numerous aspects in common from the point of view of their use in livestock feeds, as well as of their analytical control. Feed manufacturers use several criteria to evaluate the quality of fat and molasses. Furthermore, the traditional methods currently used, for their evaluation (eg. fatty acids, sugars, etc) are expensive and more sophisticated that the traditionally used for solid ingredients. The objective of the present work is to carry out a viability study to evaluate the ability of NIRS technology for the quality control of fat and molasses. Samples of liquid molasses (n = 42) and liquid fat ( n = 61), provided by a feed manufacturer, were scanned in a FOSS-NIR Systems 6500 monochromator equipped with a spinning module. The samples were analysed by folded transmission, using a sample cup of 0.1mm pathlength and gold surface reflector. For molasses, calibration equations were developed for the prediction of moisture (SECV=1.69%; $r^2$=0, 42), gross protein (SECV=0, 14%; $r^2$=0, 99), ashy (SECV=0, 60%; $r^2$=0, 84), NaCl (SECV=0, 05%; $r^2$=0, 99) and sugars (SECV=1, 04%; $r^2$=0, 86). For animal fats calibrations were obtained for the prediction of moisture (SECV=0, 14%, $r^2$=0, 88), acidity index (SECV=0, 83%, $r^2$=0, 82), MIU (SECV=0, 38%, $r^2$=0, 94) and unsaponifiables (SECV=0, 45%, $r^2$=0, 87). High accuracy calibration equations were also obtained for the prediction of the fatty acid profile. The equations have $r^2$values around 0.9 or highest. The results showed that NIRS technology could provide rapid and accurate results and reduce analytical costs associated to the quality control of two Important feed ingredients of a well known chemical variability.