본 연구는 메꽃과 6종의 식물에 대해 신속하고 비파괴적으로 분류하기 위해 근적외선 (Vis-NIR) 스펙트럼을 이용하였고 데이터의 전처리와 머신러닝 기술을 적용하였다. 전국적으로 분포하는 메꽃과 6종에 대해 야외에서 휴대용 분광기를 이용하여 판별하였다. 식물의 잎의 표면에서 400~1,075 nm의 근적외선 스펙트럼 (1.5 nm)을 수집하였 다. 수집된 스펙트럼 데이터는 3가지의 전처리와 raw데이터를 이용하였고 4종류의 머신러닝 모델을 적용하여 높은 판별 정확도를 확인하였다. 전처리와 머신러닝 모델의 조합을 통해 분석된 판별의 정확도는 43~99%의 범위로 분석되었고, standard normal variate 전처리와 support vector machine 머신러닝 모델의 조합에서 판별 정확도가 98.6% 로 가장 높게 나타났다. 본 연구에서 수집된 스펙트럼은 식물의 성장단계, 다양한 측정 지역 및 잎에서의 측정 위치 등과 같은 요인과 더불어 데이터 분석을 위한 조건으로 최 적의 전처리와 머신러닝 기술을 적용한다면 메꽃과 식물의 야외에서의 정확한 분류가 가능하고 이들 식물의 효과적인 관리와 모니터링에 활용할 수 있을 것으로 판단되었다.

This paper presents Hα emission line detections for four galaxies at z > 3.5 made with AKARI as part of the FUHYU mission program. These are the highest-redshift Hα detections to date in star-forming galaxies. AKARI's unique near-infrared spectroscopic capability has made these detections possible. For two of these galaxies, this represents the first evidence of their redshifts and confirms their physical association with a companion radio galaxy. The star formation rates (SFRs) estimated from the Hα lines under-predict the SFRs estimated from their far-infrared luminosities by a factor of ~ 2 - 3. We have also detected broad Hα components in the two radio galaxies which indicate the presence of quasars.

본 연구에서는 딸기의 당도예측모델을 개발하기 위하여 수행하였으며, 딸기의 당도판정에 보다 적합한 조명장치를 설계하기 위해 조명의 영향을 구명하고, 딸기의 당도예측모델을 개발하였으며, 주요연구 결과는 다음과 같다. 조명방법에 따른 당도 예측 성능을 비교한 결과 4개의 램프로 시료를 직접 조명하는 경우 rSEP= 0.603, SEP = 0.502oBx으로 나타났으며, 광 화이버로 빛을 유인하여 국부적으로 시료에 점 조명한 경우(광 화이버 3개 사용)에는 rSEP= 0.715, SEP = 0.433oBx으로서 후자가 더 좋은 성능을 나타내었다. 또한 램프 반사면의 금 코팅 유무에 따른 당도판정 성능시험을 실시한 결과 금 코팅된 할로겐램프를 사용한 경우 rSEP= 0.837, SEP = 0.510oBx으로서 그렇지 않은 경우의 rSEP= 0.756, SEP = 0.580oBx보다 양호한 결과가 나타나 금 코팅에 대한 당도판정 효과가 있는 것으로 나타났다. 딸기 당도판정을 위한 최적 회귀모델을 개발하기 위하여 PLSR과 PCR을 이용하였다. 전처리를 하지 않은 경우 rSEP= 0.860, SEP=0.498oBx로 양호한 결과가 나타났으나, 가장 좋은 결과는 상기에서 언급된 최적의 조명상태에서 측정된 스펙트럼 데이터에 OSC 전처리를 한 경우 rSEP=0.891, SEP = 0.443oBx, LV=14로 가장 양호한 결과를 나타내었다. 한편, PCR을 이용한 당도 예측은 전처리를 하지 않은 경우 rSEP= 0.845, SEP = 0.520oBx, LV=17으로서 DT 전처리에서의 rSEP= 0.845, SEP = 0.521oBx, LV=17보다 오히려 높게 나타나 전처리에 따른 효과는 없는 것으로 나타났다.

We measured the degree of macrodispersion of the various single-walled carbon nanotubes (SWCNTs) and multi-walled carbon nanotubes (MWCNTs) using UV-VIS-NIR absorption spectroscopy. CNTs were dispersed with SDS of 2 wt % in deionized water using the homogenizer and then were further centrifugated at 6000 g for 10 min. The degree of macrodispersion, expressed by Dm(λ)=Aa(λ)/Ab(λ)*100 (%), where λ is the wavelength and Aa(λ) and Ab(λ) are the absorbance of the sample after and before centrifugation, respectively. In the case of MWCNTs, we evaluated the degree of macrodispersion by the average degree of macrodispersion (Dm(λ)) between 1000 and 1200 nm. The degree of macrodispersion of SWCNTs was evaluated at the wavelength in which van Hove singularity-related transition regions were excluded, i.e., the range was chosen between E11S and E22S peaks. We have estimated six samples with the same method. The standard deviation of each sample was lower than 5. Therefore, we presented a reliable evaluation method for the macrodispersion of CNTs for standardization.

We propose an evaluation method of the relative content of single-walled carbon nanotubes (SWCNT) in SWCNT soot synthesized by arc discharge using UV-VIS-NIR absorption spectroscopy. In this method, we consider the absorbance of semiconducting and metallic SWCNTs together to calculate the relative content of SWCNTs with respect to a highly purified reference. Our method provides the more reliable and realistic evaluation of SWCNT content with respect to the whole carbonaceous content than the previously reported method.

본 연구에서는 근적외 분광법을 이용하여 양념용 채소로 많이 사용되는 파, 마늘, 양파의 건조 불균일성을 관찰하였다. 대류식 온풍건조기에서 건조 위치에 따른 양념채소류의 건조 상태 차이를 조사한 결과, 건조 트레이의 높이나 위치에 따라 바람의 온도와 습도에 차이가 발생하여 건조가 균일하게 되지 않았다. 건조 정도가 다른 양념채소류의 2차 미분 근적외 스펙트럼을 비교한 결과 1,390 nm에서 1,400 nm 부근의 수소결합이 약한 물이 먼저 증발되었고 1,420 nm 부근의 수소결합이 강한 물은 건조 후에도 잔존함을 관찰할 수 있었다. 초분광 NIR 이미징 기법으로 측정한 스펙트럼을 주성분분석함으로써 건조채소의 건조도를 가시적으로 판별할 수 있었다.

Kjeldahl method used in many materials from various plant parts to determine protein contents, is laborious and time-consuming and utilizes hazardous chemicals. Near-infrared (NIR) reflectance spectroscopy, a rapid and environmentally benign technique, was investigated as a potential method for the prediction of protein content. Near-infrared reflectance spectra(1100-2400 nm) of coarse cereal grains(n=100 for each germplasm) were obtained using a dispersive spectrometer as both of grain itself and flour ground, and total protein contents determined according to Kjeldahl method. Using multivariate analysis, a modified partial least-squares model was developed for prediction of protein contents. The model had a multiple coefficient of determination of 0.99, 0.99, 0.99, 0.96 and 0.99 for foxtail millet, sorghum, millet, adzuki bean and mung bean germplasm, respectively. The model was tested with independent validation samples (n=10 for each germplasm). All samples were predicted with the coefficient of determination of 0.99, 0.99, 0.99, 0.91 and 0.99 for foxtail millet, sorghum, millet, adzuki bean and mung bean germplasm, respectively. The results indicate that NIR reflectance spectroscopy is an accurate and efficient tool for determining protein content of diverse coarse cereal germplasm for nutrition labeling of nutritional value. On the other hands appropriate condition of cereal material to predict protein using NIR was flour condition of grains.