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.

본 연구는 근적외선분광법의 현장 이용성 및 이탈리안 라이그라스 원물 사일리지의 신속한품질평가를 위한 근적외선 검량식을 개발하기 위하여 전국에서 이탈리안 라이그라스 사일리지 약 450여 점을 수집하였다. 각각의 시료는근적외선 분광기를 이용하여 스펙트럼을 측정한 후 측정된 스펙트럼과 실험실 분석값 간에상관관계를 이용한 다변량회귀분석법을 통하여검량식을 유도한 다음 각 성분별로 예측 정확성을 평가하였다. 이탈리안 라이그라스 원물사일리지의 수분 함량에 대한 검량식 개발 결과는 검량식 작성시 표준오차(SEC)가 0.94%(R2=0.99)로 매우 우수한 정확성을 보였으며 개발된 검량식의 상호검증(SECV) 결과는 1.27%(R2=0.98)로 나타났다. ADF, NDF 및 조단백질함량 평가를 위해 개발된 검량식의 상호검증(SECV) 결과는 각각 1.26% (R2=0.88), 2.0%(R2=0.84) 및 0.96% (R2=0.93)으로 나타났으며조회분함량 평가에 대한 검량식 개발 결과는다소 낮은 정확성(SECV 0.72%, R2=0.62)을 나타내었다. 사일리지의 발효품질의 주요 평가항목인 pH와 젖산함량 평가에 대한 검량식 개발결과(SEC)는 각각 0.41 (R2=0.85), 0.18% (R2=0.92)로 나타났으며 개발된 검량식의 상호검증결과(SECV)는 각각 0.56 (R2=0.78), 0.31%(0.81)로 나타났다.

본 연구는 최근 조사료의 신속한 품질평가 방법으로 근적외선 분광법의 이용성이 확대되고 있는 시점에 근적외선 분광기의 현장 적용성을 평가하기 위하여 수행되었다. 실험실용 근적외선분광기와 소형 근적외선분광기의 조사료 품질평가의 예측 정확성을 평가하기 위하여 전남지역에서 이탈리안 라이그라스 사일리지 67점을 수집하여 각각의 근적외선 분광기를 이용하여 스펙트럼을 측정한 후 사료가치의 실험실 분석값과 다변량회귀분석을 통하여 검량식을 유도하여 예측 정확성을 평가하

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 이

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. 정상 콩 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.

본 연구에서는 녹두 유전자원의 지방산 함량을 신속 대량 검정하는 기술을 개발하여 유전자원 활용 및 육종 촉진에 기여하고자 하였다. 유전자원 평가에 적합한 신속하고 비파괴적인 지방산 함량 평가기술을 개발하기 위해 공시자원 1, 125점의 녹두 종자를 종실상태와 분쇄한 분말상태로 근적외선분광분석기(NIR)를 이용하여 1, 104~2, 494 ㎚에서의 스펙트럼을 얻고 이들 중 스펙트럼이 중복되지 않는 원산지가 다양한 대표자원 106점을 선발하여 일반적인 방법으로 지방산 함량을 분석하고, 이 값과 NIR 스펙트럼 흡광도값 간의 상관분석을 위한 calibration set로 활용하였다. 그 결과 palmitic acid, stearic acid, oleic acid, linoleic acid, linolenic acid 및 total fatty acid에 대한 NIR 흡광도와의 상관 계수 R2이 각각 0.74, 0.18, 0.12, 0.72, 0.48 및 0.78로 나타났고, 이들 중 R2가 높은 검량식을 미지의 시료 10점으로 검증한 결과, palmitic, linoleic 및 total fatty acid에 대한 검증 상관계수 R2이 0.96, 0.74, 0.81로 나타나, 다양한 녹두 유전자원의 지방산함량 신속 대량 예측에 유효하게 활용될 수 있는 것으로 나타났다. 한편, 공시된 녹두 유전자원 115점 중에서 자원번호 IT208075 자원은 저 지방산 자원(14.24 ㎎g-1)으로 선발되었고, IT163279 자원은 고 지방산자원(18.43 ㎎g-1)으로 선발되어 향후 녹두작물의 성분육종에 유용할 것으로 생각된다.

근적외선 분광 분석법을 이용하여 참깨의 지방함량의 신속측정 가능성에 대해서 연구하였다. 검량식의 기본 모형은 다중 회귀 모형으로 하였으며, 회귀 모형의 독립 변수의 선택은 step-wise법을 이용하였다. 1. 참깨의 121점 중 지방산 함량 분포는 palmitic acid(IT028899-7.2%, IT169359-10.0%), stearic acid(IT028897-4.5%, IT028910-7.0%), oleic acid(IT170020-32.2%, IT156371-46.5%), linoleic acid(IT156348-36.5, IT169926-49.6%), 그리고 linolenic acid(IT169316-0.2%, IT156367-0.6%)로 나타났다. 2. 지방함량을 예측하기 위해서 검량선 작성시 종래의 화학적 방법에 의한 분석치와 NIRS 분석치 와의 상관계수는 oleic acid(r2-0.834) and linoleic acid(r2-0.925)로 판단되어 linoleic acid의 이용은 가능할 것으로 판단되었다.