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.

안전한 화장품용 방부제에 대한 연구를 위하여 1, 2-octanediol (OD)에 galactose 한 분자가 결합된 1, 2-octanediol galactoside (OD-gal)의 합성을 시도하였다. 이를 위하여, 재조합 대장균의 β-galactosidase (β-gal)를 이용하여 transgalactosylation 반응을 수행하였으며, OD-gal 합성을 확인하기 위하여 mass spectrometry 분석과 NMR (1H- and 13C-) spectroscopy 분석을 실시하였다. 합성 반응물에서 m/z=331.1732의 sodium adduct ion 형태로 OD-gal 분자의 합성을 확인하였고, 정제된 OD-gal의 NMR 분석을 통하여 OD-gal의 1H NMR 스펙트럼에서 OD에 갈락토실화가 되었음을 보여주는 다양한 피크를 확인하였다. 1H NMR 스펙트럼의 다운필드인 δH 4.39 ppm과 δH 3.98~3.55 ppm에서 나타나는 다양한 피크들은 이들이 OD에 갈락토실화가 되었다는 것을 잘 암시하고 있으며, 또한 1H NMR 스펙트럼의 업필드에서 나타나는 δH 1.52~1.26 ppm과 0.89 ppm의 피크는 OD의 CH2 와 CH3 작용기로 부터 나타나는 피크로써 OD가 본 물질에 존재함을 알 수 있었다. 13C NMR 스펙트럼에서는 OD-gal의 알파-아노머와 베타-아노머의 구조에서 기인하는 총 24개의 탄소피크가 나타났고, 각 아노머 마다 14개의 탄소가 존재하는데 이중 δc 31.4, 29.0, 22.3 그리고 13.7 ppm에 보이는 OD 4개의 탄소는 지방족 사슬의 끝부분에 해당하며 화학적 구조의 유사성으로 인하여 탄소 피크가 겹쳐서 나타난 것으로 보인다. 따라서 총 28개의 탄소 피크 중 24개가 나타났다. 마지막으로, 합성된 OD-gal 의 β-gal을 이용한 가수분해 반응을 통하여 OD-gal에 gal이 결합되어 있다는 것을 확인하였다. 이러한 결과를 바탕으로 세포독성이 감소된 첨가물 개발을 기대하고 있으며, 추가적인 후속연구를 진행할 예정이다.

A progressive muscle atrophy is strongly associated with aging, resulting in lower quality of life in elderly individuals. This study was conducted to determine relative hemoglobin (Hb) concentrations in the rabbit model of the sciatic nerve transection injury using non-invasive diffuse optical spectroscopy (DOS). From the 2nd week to the end of the experiment after sciatic nerve injury, a total muscle mass in nerve injured-group (NI group) significantly reduced compared with that in the normal group (p<0.001). During the capillary occlusion after nerve injury, the deoxy-hemoglobin (Hb-R) concentration in NI group significantly increased compared to that in the normal group at the 2nd and 3rd week after sciatic nerve injury (p<0.05). During the capillary release after nerve injury, the oxy-hemoglobin (Hb-O2) concentration in NI group significantly decreased at the 1st and 3rd week, and Hb-R significantly increased at 2nd week, compared to those in the normal group (p<0.05). Histological changes in the gastrocnemius muscle of NI group observed that clear fat filled spaces at the periphery of muscle fibers and angular fibers. From the results of this study, non-invasive DOS could be used to measure changes of Hb concentrations in muscles.

Near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) is routinely used for the determination of nutrient components of forages. However, little is known about the impact of sample preparation and wavelength on the accuracy of the calibration to predict minerals. This study was conducted to assess the effect of sample preparation and wavelength of near infrared spectrum for the improvement of calibration and prediction accuracy of Calcium (Ca) and Phosphorus (P) in imported hay using NIRS. The samples were scanned in reflectance in a monochromator instrument (680–2,500 nm). Calibration models (n = 126) were developed using partial least squares regression (PLS) based on cross-validation. The optimum calibrations were selected based on the highest coefficients of determination in cross validation (R2) and the lowest standard error of cross-validation (SECV). The highest R2 and the lowest SECV were obtained using oven-dry grinded sample preparation and 1,100-2,500 nm wavelength. The calibration (R2) and SECV were 0.99 (SECV: 468.6) for Ca and 0.91 (SECV: 224.7) for P in mg/kg DM on a dry weight, respectively. Results of this experiment showed the possibility of NIRS method to predict mineral (Ca and P) concentration of imported hay in Korea for routine analysis method to evaluate the feed value.

The aim of this study was to investigate the feasibility of discrimination 12 different cultivar of sorghum × sudangrass hybrid (Sorghum genus) seed through near infrared spectroscopy (NIRS). The amount of samples for develop to the best discriminant equation was 360. Whole samples were applied different three spectra range (visible, NIR and full range) within 680-2500 nm wavelength and the spectrastar 2500 Near near infrared was used to measure spectra. The calibration equation for discriminant analysis was developed partial least square (PLS) regression and discrimination equation (DE) analysis. The PLS discriminant analysis model for three spectra range developed with mathematic pretreatment 1,8,8,1 successfully discriminated 12 different sorghum genus. External validation indicated that all samples were discriminated correctly. The whole discriminant accuracy shown 82 ~ 100 % in NIR full range spectra. The results demonstrated the usefulness of NIRS combined with chemometrics as a rapid method for discrimination of sorghum × sudangrass hybrid cultivar through seed.