소 도체의 등급 판정은 육량과 육질의 품질을 고려하여 숙련된 전문인력에 의해 수행되고 있다. 육질의 품질을 결정하는 중요한 인자로 근내지방도, 지방색, 육색 등이 이용되고 있다. 소도체의 품종, 성별, 연령에 따라 근섬유의 특성과 근내지방의 시각적 발현특성이 다르므로 측정자간 시각적 해석에 오차가 발생할 수 있다. 주요 판정인자들을 객관적으로 판정하기 위한 자동 측정기술의 개발이 필요하다. 본 연구는 근적외선 분광 영상을 이용하여 소 도체의 육질 판정 가능성을 조사하기 위하여 수행되었다. 다섯 등급(1++, 1+, 1, 2, 3)의 소 도체에 대하여 배최장근(등심부위)의 1,000-1,700 nm 영역의 분광 영상을 측정하였고, 육질부분과 지방부분의 분광 특성을 조사하였다. 그 결과 근적외선 분광 영상기술을 이용하여 육질부위와 지방부위의 구분이 가능하였으며, 근내지방도 예측도 가능하였다.

This study was conducted to find out an alternative way of rapid and accurate analysis of chemical composition of permanent pastures in hilly grazing area. Near reflectance infrared spectroscopy (NIRS) was used to evaluate the potential for predicting proximate analysis of permanent pastures in a vegetative stage. 386 pasture samples obtained from hilly grazing area in 2015 and 2016 were scanned for their visible–NIR spectra from 400~2,400nm. 163 samples with different spectral characteristics were selected and analysed for moisture, crude protein (CP), crude ash (CA), acid detergent fiber (ADF) and neutral detergent fiber (NDF). Multiple linear regression was used with wet analysis data and spectra for developing the calibration and validation mode1. Wavelength of 400 to 2500nm and near infrared range with different critical T outlier value 2.5 and 1.5 were used for developing the most suitable equation. The important index in this experiment was SEC and SEP. The R2 value for moisture, CP, CA, CF, Ash, ADF, NDF in calibration set was 0.86, 0.94, 0.91, 0.88, 0.48 and 0.93, respectively. The value in validation set was 0.66, 0.86, 0.83, 0.71, 0.35 and 0.88, respectively. The results of this experiment indicate that NIRS is a reliable analytical method to assess forage quality for CP, CF, NDF except ADF and moisture in permanent pastures when proper samples incorporated into the equation development.

수입 농산물의 증가함에 따라 국산 농산물보다 가격이 저렴한 수입 농산물의 원산지 표시 위반 사례들이 증가하고 있다. 공정한 유통질서를 확립하기 위하여 농축산물의 원산지 표시제를 시행하고 있다. 특히 쌀은 관세화 전환 의무에 따라 수입량이 증가하고 있으며, 수입산 쌀 중에서 중립종 및 단립종 품종은 국내산 쌀과 외관이 유사하여 육안 판별이 어렵다. 따라서 국내산과 수입산 쌀을 신속하게 판별할 수 있는 기술이 요구되고 있다. 본 연구에서는 근적외선 초분광 영상 기술을 적용하여 국내산과 수입산 쌀 판별 기술을 개발하였다. 2014~2015년에 국내에서 생산된 중립종 쌀 100점과 중국에서 생산된 단립종 및 중립종 쌀 120점이 실험에 사용되었다. 990~1,700 nm 파장 영역에서 쌀의 근적외선 초분광 영상을 측정하였으며, 초분광 영상의 픽셀 스펙트럼의 평균값을 추출하여 데이터를 분석하였다. 쌀의 원산지 판별을 위해 주성분 선형판별 모델을 개발하였으며, 그 결과 국내산 쌀과 수입산 쌀 판별 정확도 99.9% 이상으로 원산지 판별이 가능하였다.

δ Scuti형 변광성 BO Lyn의 파장에 따른 광도곡선 차이를 알아보기 위해서 보현산천문대의 1.8m 반사망원경과 적외선 검출기 KASINICS를 이용한 측광 관측을 수행하였다. 2011년 3월 26일부터 4월 1일까지 총 7일간의 관측 자료 로 J, H, Ks필터 광도곡선을 얻어 기존에 보고된 V필터에서의 광도곡선과 비교하여 주기, 극대점, 진폭, 형태에 대한 차이를 알아보았다. 적외선 광도곡선의 주기 분석 결과 단일 주파수해 f1=10.712 cycle/day, 주기 P=0.09335±0.00002 days의 값을 얻었으며, 파장에 따른 주기의 차이는 나타나지 않았다. 적외선에서는 2f1에 해당하는 주파수가 검출되었는 데, 이는 고진폭 δ Scuti형 변광성의 특징인 비대칭적인 광도곡선의 형태를 잘 설명해준다. 극대점의 위치를 비교한 결 과 계산된 V필터의 예상 극대점보다 관측된 적외선 극대점이 전체 주기의 약 0.3에 해당하는 만큼 더 늦게 나타났다. 진폭은 ΔJ/ΔV=0.328, ΔH/ΔV=0.216, ΔKs/ΔV=0.211로 파장이 길어질수록 변광의 폭이 더 작게 나타났다. 파장에 따른 극대점의 지연과 변광폭의 차이는 맥동변광성의 밝기 변화가 주로 온도변화에 기인하기 때문인 것으로 여겨진다.

보리, 밀 등에서 발생되는 붉은곰팡이병균(Fusarium)은 전세계적으로 분포하고 있으며 작물의 수확량을 감소시키고 품질을 저하시키는 원인이 된다. 특히, 곰팡이병균은 deoxynivalenol(DON), nivalenol(NIV), zearalenone(ZEA) 등과 같은 제2차 대사산물인 곰팡이 독소를 생성하여 사람과 가축에 치명적인 피해를 주기도 한다. 발암물질로 알려진 곰팡이독 소는 조리 및 가공 후에도 분해되지 않는 특성으로 인해 오염된 곡물을 미리 검출하여 폐기해야 그 피해를 막을 수 있다. 기존 곰팡이독소 검출을 위해서는 정확성이 높은 TLC, HPLC, ELISA 등을 사용하고 있지만 고가 장비 및 전문 인력이 요구되고 있으며 분석을 위해 장시간이 소요되는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 1175∼2170 nm의 근적 외선(NIR) 파장대역을 가진 분광센서를 이용하여 곰팡이독소(DON)에 오염된 겉보리 시료의 농도를 예측하고자 하였 다. 겉보리 시료에 적용된 곰팡이독소(DON)의 농도별로 0, 10, 100, 10000 ppm으로 각각 20립씩 총 80립을 조제하였 다. 용매는 아세트나이트릴에 침지하였으며 질소를 이용하여 건조시켜 곰팡이 독소를 조제하였으며 NIR 분광센서를 이용하여 총 3회 반복 측정하였다. 겉보리의 농도별 곰팡이독소를 예측하기 위해서 교정 및 검정 PLSR(Partial least square regression) 모델을 개발하였으며 각각의 반사 스펙트럼 전처리별 R2, SEC, SEP 등의 값을 산출하여 예측성능을 비교하였다.

맥류에서 발생되는 붉은곰팡이병균(Fusarium)의 제2차 대사산물인 deoxynivalenol (DON), nivalenol (NIV), zearalenone (ZEA) 등과 같은 곰팡이 독소는 수확후 처리과정에서 소멸되는 경우도 있지만 이미 생성된 독소들은 농산물에 잔류 하게 된다. 발암물질로 알려진 곰팡이독소는 열에 안정적인 특성으로 인해 조리 및 가공 후에도 분해되지 않기 때문 에 오염된 농산물이나 식품을 사전에 선별하여 폐기하는 것이 중요하다. 기존 곰팡이독소 검출을 위해 사용되는 방법 으로는 Thin layer chromatography (TLC)법과 HPLC법이 있으며 최근 aflatoxin 등을 비롯한 주요 곰팡이독소 분석용으 로 효소면역분석법(ELISA)이 도입되고 있다. 이러한 화학분석법의 경우에 정확성은 높지만 분석에 대한 전체적인 과 정을 수행하기 위해서는 고가의 장비와 전문 인력이 요구되고 있으며 최종 결과를 획득하기 위해서 장시간이 소요되 는 단점이 있으며 다량의 시료를 분석하기에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 근적외선 분광 기술을 적용하여 곰팡이독소(DON)에 오염된 겉보리 시료와 정상시료를 신속하게 판별하기 위해 수행되었다. 겉보리 시료에 적용된 곰 팡이독소(DON)의 농도는 0, 1, 10, 100 ppm으로 하였으며 용매는 물을 이용하였고 1, 12, 24시간 동안 초음파, 진탕, 정치의 3가지 방법을 이용하여 독소를 침투시켰다. 각각의 처리조건별로 15립의 겉보리 시료를 조제하였으며 파장대 역이 1,175~2,170 nm 분광센서를 이용하여 3회 반복 측정하였다. 오염됨 시료와 정상시료를 판별하기 위해서 PLS-DA (Partial least square discrimination analysis) 모델을 개발하였으며 물에 정치하여 조제한 100 ppm 곰팡이독소 감염 겉보리 시료와 정상 시료에 있어서 정상에 대한 판별율은 100%였으나 감염 시료에 대한 판별율은 34.6%로서 저 조하였다.

붉은곰팡이병균(Fusarium)은 맥류의 출수기에 많은 비가 내려 습도가 높거나 기온이 10~25℃ 환경 조건에서 병원균 이 급속하게 증식되어 발생 빈도가 증가하게 되는 특징이 있다. 이러한 붉은곰팡이병균에 감염된 피해 이삭은 껍질이 갈색으로 변색되고 분생포자 형태의 붉은색 곰팡이로 뒤덮이게 된다. 붉은곰팡이병균에 감염된 곡물은 수량이 감소되 고 품질이 저하되어 경제적 손실을 일으키게 되어 이를 사전에 신속하게 판별할 수 있는 기술 개발이 요구되고 있다. 본 연구에서는 붉은곰팡이병균에 감염된 겉보리 시료와 정상 겉보리 시료를 가시광선 및 근적외선(visible and near-infrared; VNIR) 초분광 영상 시스템을 이용하여 비파괴적이고 신속하게 판별하기 위해 수행되었다. 붉은곰팡이병균에 감염된 겉보리 시료는 총 298립이고 대조군(control)로 사용한 정상 겉보리 시료는 총 127립을 사용하였다. VNIR 초분광 영상 시스템은 파장대역이 403~998 nm이고 시스템의 구성은 EMCCD 카메라, 영상분광기(imaging spectrograph), 할로겐 램 프, C 마운트 렌즈, 시료대 등으로 구성되었다. 모든 시료는 종구(groove)를 기준으로 앞면과 뒷면을 구분하여 측정하였 으며 획득한 초분광 영상은 배경을 제거하여 겉보리 시료에 대한 관심영역(ROI)을 추출하였다. 정상 및 감염 시료를 판별하기 위한 최적 파장대역의 선발은 분산분석(ANOVA)을 적용하였으며 선발된 최적 파장 대역은 문턱값을 이용하 여 이치화 영상으로 변환하여 오염 겉보리 검출에 대한 판별률을 계산하였다. VNIR 초분광 영상 시스템을 이용하여 붉은곰팡이병균에 감염된 다수의 겉보리 시료를 비파괴적이고 신속하게 검출할 수 있는 가능성을 확인할 수 있었다.

This study was conducted to determine the effect of mathematical transformation on near infrared spectroscopy (NIRS) calibrations for the prediction of chemical composition and fermentation parameters in corn silage. Corn silage samples (n=407) were collected from cattle farms and feed companies in Korea between 2014 and 2015. Samples of silage were scanned at 1 nm intervals over the wavelength range of 680~2,500 nm. The optical data were recorded as log 1/Reflectance (log 1/R) and scanned in intact fresh condition. The spectral data were regressed against a range of chemical parameters using partial least squares (PLS) multivariate analysis in conjunction with several spectral math treatments to reduce the effect of extraneous noise. The optimum calibrations were selected based on the highest coefficients of determination in cross validation (R2 cv) and the lowest standard error of cross validation (SECV). Results of this study revealed that the NIRS method could be used to predict chemical constituents accurately (correlation coefficient of cross validation, R2 cv, ranging from 0.77 to 0.91). The best mathematical treatment for moisture and crude protein (CP) was first-order derivatives (1, 16, 16, and 1, 4, 4), whereas the best mathematical treatment for neutral detergent fiber (NDF) and acid detergent fiber (ADF) was 2, 16, 16. The calibration models for fermentation parameters had lower predictive accuracy than chemical constituents. However, pH and lactic acids were predicted with considerable accuracy (R2 cv 0.74 to 0.77). The best mathematical treatment for them was 1, 8, 8 and 2, 16, 16, respectively. Results of this experiment demonstrate that it is possible to use NIRS method to predict the chemical composition and fermentation quality of fresh corn silages as a routine analysis method for feeding value evaluation to give advice to farmers.

본 연구는 근적외선분광법을 이용하여 우리나라에서 재배되고 있는 목초류 중 외형적 특성이 유사한 이탈리안 라이그라스, 페레니얼 라이그라스와 톨 페스큐 종자의 초종 판별 가능성을 검토하고자 수행되었다. 근적외선분광기를 이용하여 목초류 종자를 가시파장 대역대(680~1,099 nm), NIRS 파장 대역대(1,100-2,500 nm) 및 NIRS 전체 파장 대역대(680-2,500 nm)로 구분하여 스펙트라를 얻은 후 1차 미분과 8 nm gap으로 수 처리를 수행하였으며 부분최소자승(PLS) 회귀분석법을 통해 초종판별 검량식을 개발하고 판별 정확성을 검증하였다. 목초류의 초종판별 정확성은 가시파장대역에서 SECV 1.732, R2CV 0.96으로 가장 판별 정확성이 낮았으며 NIRS 전체 파장대역에서 SECV 1.182, R2CV 0.98로 가장 높은 판별 정확성을 나타내었다. 파장대역별 예측 정확성은 NIR 파장대역(1,100-2,500 nm)에서 교차검증오차(SECV) 1.319에서 예측 오차(SEP) 1.288로 낮아졌으며 가시영역대(680~1,099)는 SECV 1.732에서 SEP 1.749로 약간 높아졌다. Discrimination equation 분석법에 의한 NIRS 전체 파장대역별 목초류 초종의 판별 결과는 초종간에 판별 정확성의 차이가 크게 나타났으며 이탈리안 라이그라스의 ‘Hits’는 68%로 가장 낮았으며 페레니얼 라이그라스가 78%의 정확성으로 가장 높게 나타났다. 따라서 NIRS를 이용한 목초류 초종의 판별분석이 가능할 것으로 판단되었다.

Near Infra-red (NIR) analytical method was applied to quantify fat, moisture, protein, and salt in meat products. To ensure an accurate analysis, the NIR analysis method was compared with Korean food standard codex method. Correlation coefficients were 0.961-0.997, and the ratio of standard error of prediction (SEP) with standard error of laboratory (SEL) were 1.01-1.32. Z-score and Q score were −0.02-0.95 and −0.27-0.15, respectively. A control chart was conducted for three meat products. Each control chart data consisted of fat, moisture, protein, and salt, and it was produced by NIR analysis. The control chart of meat products was used for quality control.

본 논문에서는 주성분 회귀법과 부분최소자승 회귀법을 비교하여 보여준다. 이 비교의 목적은 선형형태를 보유한 근적외선 분광 데이터의 분석에 사용할 수 있는 적합한 예측 방법을 찾기 위해서이다. 두 가지 데이터 마이닝 방법 론인 주성분 회귀법과 부분최소자승 회귀법이 비교되어 질 것이다. 본 논문에서는 부분최소자승 회귀법은 주성분 회귀법과 비교했을 때 약간 나은 예측능력을 가진 결과를 보여준다. 주성분 회귀법에서 50개의 주성분이 모델을 생 성하기 위해서 사용지만 부분최소자승 회귀법에서는 12개의 잠재요소가 사용되었다. 평균제곱오차가 예측능력을 측 정하는 도구로 사용되었다. 본 논문의 근적외선 분광데이터 분석에 따르면 부분최소자승회귀법이 선형경향을 가진 데이터의 예측에 가장 적합한 모델로 판명되었다.

When developing a product, ensuring the quality and reliability is essential. Reliability process is always underestimated compared to its importance, especially in the field of domestic medical devices. In this paper, reliability process developed for near-infrared solid microscope, based on a variety of existing practices and other product process. The following findings were obtained as research progressed. First, learning about the medical equipment needed to assure the quality and reliability standards. Second, reliability process established to design a product in the field of medical devices

근적외선 흡수 물질은 근적외선 이미징에 사용가능한 물질이며 최근에는 바이오 이미징, 유기태양전지 효율 향상을 목적으로 활용 범위가 확장되고 있다. 근적외선 흡수 물질은 π-conjugation system을 가지고 있으며 전자가 비편재화 되어 밴드갭이 작을수록 장가장 빛을 흡수한다. 주요 물질군으로는 유기 단분자 물질인 Polymethine, Phthalocyanine, Porphyrin 계 물질과 고분자인 Poly(thiophene), Poly(selenophene) 이 있으며, 유기 단분자 소재는 용매에 잘 녹으며 흡수 밴드가 Sharp 하고 고분자 소재는 용매에 잘 녹지 않으며 흡수 밴드가 Broad 한 특징이 있다. 최근 근적외선 응용 관련 분야의 대표적인 선도 연구로는 세포 이미징, 세포치료, 유기태양전지가 있다.