Earticle

본 논문에서는 용액 기반의 탄소나노튜브(CNT: Carbon Nano-tube)를 전자기기의 전도성 소재로 사용하기 위하 여 쉽고 빠르게 형성하는 방법에 대해 연구하였다. 이를 위해 스핀 코팅 방법 및 아르곤 상압플라즈마 공정을 적용하여 글라 스 위에 CNT 박막 코팅을 진행하였다. 코팅 횟수에 따른 전기적, 물리적 특성 변화를 관찰하기 위하여 1회부터 5회까지 동 일한 방법으로 형성된 샘플을 제작하였고, 각 샘플에 대해 표면 형상, 반사도, 투과도, 흡수율 및 표면 저항을 측정하였다. 현 미경을 이용하여 관찰했을 때 횟수가 늘어날 때 글라스 상에 검은 형상이 더 잘 관찰되며, 특히 스핀코팅에 의해 가운데 영역 이 더 검게 관찰되는 것을 알 수 있다. 코팅 수가 증가함에 따라 측정 파장의 전 영역에서 투과도는 감소, 반사도 및 흡수율은 증가하였다. 또한, 파장이 감소함에 따라 투과율은 감소, 반사도 및 흡수율은 증가한다. 전기적인 특성의 경우, 2번 코팅했을 때 전도도가 상당히 향상됨을 확인할 수 있었으며, 추가 코팅에 의해서 전도도 감소가 관찰되지만, 큰 변화를 보이지는 않았 다. 결론적으로 CNT를 투명전극으로 대체하기 위해서는 반사도 및 전기전도도를 함께 고려하여 코팅 횟수를 고려해야 하며, 2회가 최적임을 알 수 있다.

In this paper, a simple method of forming a solution-based carbon nanotube (CNT) for use as a conductive material for electronic devices was studied. The CNT thin film coating was performed on the glass by applying the spin coating method and the argon atmospheric pressure plasma process. In order to observe changes in electrical and physical properties according to the number of coatings, samples formed in the same manner from times 1 to 5 were prepared, and surface shape, reflectance, transmittance, absorbance, and sheet resistance were measured for each sample. As the number of coatings increased, the transmittance decreased, and the reflectance and absorptivity increased in the entire measurement wavelength range. Also, as the wavelength decreases, the transmittance decreases, and the reflectance and absorption increase. In the case of electrical properties, it was confirmed that the conductivity was significantly improved when the second coating was applied. In conclusion, in order to replace CNT with a transparent electrode, it is necessary to consider the number of coatings in consideration of reflectivity and electrical conductivity together, and it can be seen that 2 times is optimal.

본 논문에서는 가시광선 영역과 NIR 영역에 있어서 식물 잎의 반사 빛을 이용하여 식물 잎의 수분함량을 포함한 건 강상태 측정 방법을 제안하였다. 식물의 영상좌표(X,Y)에 대하여 파장별 굴절률(Z)에 의하여 분석하면 식물 잎의 선택적 파장에 대한 일반적인 굴절율과 분포를 벗어난 굴절률을 가지는 특성과 식물의 특정 질병에 대한 특정 파장 별대별 특성을 이용하여 식물의 질병 및 스트레스를 예측할 수 있다. 또한 가시광선 영역과 NIR 영역을 포함하여 수분에 의한 흡수영역이 1.4[㎛] 파장의 반사율을 활용하여 식물 잎의 정상적인 대사활동과 질병에 의한 비정상적 인 활동의 변화를 측정하였다.

In this paper, we propose a medical condition measurement, including the water content of the plant leaf using the reflected light of the plant leaf in the visible light range NIR(near infrared)region. Proposed a result, the image coordinates (X, Y) for an analysis of a specific wavelength by the refractive index (Z) of a specific wavelength in a specific disease and plants having common characteristics and the refractive index distribution of the refractive index outside the selective wavelength of the plant leaf with respect to the plant were classified by using a specific disease and to predict the characteristics of a plant stress. Therefore, the visible light region and the absorption region due to the moisture including the NIR region 1.4 [㎛] by utilizing the reflectance of the wavelength was measured by the change in the abnormal activity in normal metabolic activity and diseases of the plants leaves.

Optically encoded porous silicon smart particles were successfully fabricated from the free-standing porous silicon thin films using ultrasono-method. DBR PSi was prepared by an electrochemical etch of heavily doped p++-type silicon wafer. DBR PSi was prepared by using a periodic pseudo-square wave current. The surface-modified DBR PSi was prepared by either thermal oxidation or thermal hydrosilylation. Free-standing DBR PSi films were generated by lift-off from the silicon wafer substrate using an electropolishing current. Free-standing DBR PSi films were ultrasonicated to create DBRstructured porous smart particles. Optical characteristics of porous smart particles were measured by FT-IR spectroscopy. The surface morphology of porous smart particles was determined by FE-SEM.

고층 건물의 설계에서 고정하중 경감, 에너지 절약, 미려한 외관을 위하여 설계자들은 반사도가 높은 로이유리로 구성된 커튼월을 적용하고 있다. 이러한 결과로 매끄러운 커튼월 판유리 표면은 연중 주간 동안 인근지역에 경면반사를 일으키는데, 이는 불능현휘, 열적 불쾌적과 같은 빛환경문제를 야기하고 있다. 판유리의 표면을 거칠게 한다면 확산반사를 유도하여 경면반사를 줄 일 수 있으며, 이러한 방법은 투과율도 함께 낮출 수 있어서 냉방부하저감에 기여할 수 있다. 물리광학분야에서는 유리의 표면조도를 조절하는 연구가 지속적으로 이뤄지고 있는데, 본 연구팀은 표면조도와 경면반사의 상호관계를 반사율, 투과율, 이방성반사율분포함수(BRDF), 이방성투과율분포함수(BTDF)을 통해서 알아보고자 한다. 표면조도를 구현하는 방법으로 샌드블라스팅을 선정하였으며, 이는 표면조도를 조절하는 많은 방법들 중 거친유리를 얻을 수 있는 간단한 방법이다. 따라서 본 연구는 커튼월 유리의 표면거칠기로부터 경면반사에 관한 기초적인 정보를 제공하고자 한다.

For the reduction in structural dead load, aesthetic exterior view and energy saving, designer might have to use the curtain wall with low-emissive glass in high-rise building. Smooth surface of plate glass in high-rise building often causes specular reflection during the daytime throughout a year. Such phenomenon brings disability glare and thermal discomfort in the neighborhood area, thus considered as a serious light environmental problem. As we made rough plate glass that can be an option to reduce specular reflection from the scattering of sun light. Such countermeasure also reduces the transmittance of sun light at the same time, and contributes to a cooling load reduction of the building. Controlling the surface roughness of glass has been researching consistently in physical optics area. We figure out the interrelation between roughness and specular reflection of glass through reflectance, transmittance, bidirectional reflectance distribution function(BRDF), and bidirectional transmittance distribution function(BTDF). As controlling the surface roughness, we select the sand blasting. It is simple way for getting a rough plate glass among the many method for controlling glass roughness. Therefore our research aims to provide fundamental information on specular reflection from surface roughness of glass in curtain wall.

The demand for reflective-mode pulse oximetry to monitor oxygen saturation has been continuously increasing because it can be used at diverse measurement sites such as the feet, forehead, chest, and wrists. For the wrists, in particular, pulse oximeters are easily available in the form of a band or watch. In this study, we developed a reflectance pulse oximeter and used it to measure oxygen saturation levels at the fingertips and the wrist. We analyzed the performance of this oximeter to address the challenges and limitations associated with using reflective-mode oximeters at the wrist for clinical purposes.

This paper presents Reflectance Transformation Imaging (RTI) as a tool to support the study of paintings and authentication. Manufacturing techniques of the artist are reviewed through the comparison between liberal perspectives and digital imaging techniques. In this study, RTI was applied to focus on the detailed textural information of eight paintings by Korean artist Lee Ji-ho. The RTI result visualizes shallow reliefs of brush strokes and different mediums on the surface technically enhanced through imaging filters, and these morphological textures on the surface act as a key factor in understanding the characteristics of the artist. The surface morphology and art criticism work as qualitative indicators to analyze the change of artistic techniques through time, and the usage of different mediums. The results of this study confirm that the RTI technique can be used as an analysis device in the study of paintings.

With the ability to learn rules from training data, the machine learning model can classify unknown objects. At the same time, the dimension of hyperspectral data is usually large, which may cause an over-fitting problem. In this research, an identification methodology of tea diseases was proposed based on spectral reflectance and machine learning, including the feature selector based on the decision tree and the tea disease recognizer based on random forest. The proposed identification methodology was evaluated through experiments. The experimental results showed that the recall rate and the F1 score were significantly improved by the proposed methodology in the identification accuracy of tea disease, with average values of 15%, 7%, and 11%, respectively. Therefore, the proposed identification methodology could make relatively better feature selection and learn from high dimensional data so as to achieve the non-destructive and efficient identification of different tea diseases. This research provides a new idea for the feature selection of high dimensional data and the non-destructive identification of crop diseases.

We introduce a generic method to analyze optical 17reflectance spectra of strongly correlated electron systems including high-temperature superconductors by using an extended Drude model and Allen’s approach. We explain the process step by step from reflectance through the optical conductivity and the scattering rate to the bosonic spectral function. Through the process we are able to get important information on the interactions between charge carriers from measured optical conductivity of the strongly correlated electron systems including copper oxide and iron pnitide high temperature superconductors.

Recent advances in remote sensing techniques provide the potential for monitoring soil color as well as soil moisture conditions at the spatial and temporal scales required for detailed local modeling efforts. Soil moisture as well as soil color is a key feature used in the identification and classification of soils. Soil spectral reflectance has a direct relationship with soil color, as well as to other parameters such as soil moisture, soil texture. and organic matter. We evaluate the influence of seven soil properties, soil color and soil moisture, on soil spectral reflectance. This paper presents the results obtained from the ground-truth spectral reflectance measurements in the 300-1100 nm wavelength range for various land surfaces. The results suggest that the reflectance properties of soils are related to soil color, soil texture, and soil moisture. Increasing soil moisture content generally decreases soil reflectance which leads to parallel curves of soil reflectance spectra across the entire shortwave spectrum. We discuss the relationships between the soil reflectance and the Munsell Soil Color Charts which contain standard color chips with colors specified by designations for hue, value, and chroma.

직접적인 시료 채취가 불가능한 석조문화재나 보존의 필요성이 있는 암석 표면에서의 풍화도 평가는 육안에 의한 관찰이나 동일 암종의 화학적 분석을 통한 간접적인 방법으로 수행되어 왔다. 기존의 정성적인 풍화도 진단 평가 방법의 한계를 극복하기 위해 반사 분광학적 분광특성 측정 기법을 적용하여 국내 석조문화재의 구성 부재 및 건설 재료로서 대중적으로 사용되는 화강암 표면에서 풍화 검출과 풍화도의 정량적 비교를 수행하였다. 화강암 구성 광물 및 풍화 산물들에 대한 개별적인 분광반사특성을 기준으로 관악산, 홍제동 화강암과 수원 화성 구성 화강암의 분광반사특성을 측정하였다. 측정된 분광 반사 곡선상에서 화강암의 풍화 산물이며 풍화도 산정 지표로 사용될 수 있는 점토 광물과 철산화물 고유의 흡광 특성을 이용하여 풍화를 검출하였고, 분광반사곡선에서 배경 분광 특성 제거를 통해 풍화도의 정량적 비교를 수행하였고 풍화 산물들의 상대적 분포 정도 지도를 작성하였다. 마지막으로 일련의 실험 과정과 실험 결과를 바탕으로 기존의 광물 분광반사특성 분석 실험과정과 원격탐사 기법을 결합한 풍화훼손도 진단 평가 기법의 작업 흐름도를 제안하였다.

The surface deterioration of stone monuments or rocks for construction has been assessed by visual interpretation or chemical analysis as an indirect method for the specimen of similar rocks as those of stone monuments because sampling on the stone monument is not possible due to damages during sampling processes. Quantitative deterioration assessments using reflectance spectroscopy was performed as a possible improvement of conventional qualitative deterioration assessment. Clay minerals and iron oxides, products of deterioration and standard materials for deterioration assessment, are detected on Mt. Gwanak granite, Hongje-dong granite and granite block used in Hwaseong fortress. Continua are removed from reflectance curves to compare deterioration rate quantitatively and relative degradation degree maps of weathering products are produced. Finally, workflow process based on the existing procedure for measuring spectral reflectances of minerals in laboratory and anomaly detecting technique of remote sensing field is proposed for the deterioration assessment using reflectance spectroscopy.

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 nm에서의 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 상관계수 $R^2$이 각각 0.74, 0.18, 0.12, 0.72, 0.48 및 0.78로 나타났고, 이들 중 $R^2$가 높은 검량식을 미지의 시료 10점으로 검증한 결과, palmitic, linoleic 및 total fatty acid에 대한 검증 상관계수 $R^2$이 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($14.24\;mg\;g^{-1}$)으로 선발되었고, IT163279 자원은 고 지방산 자원($18.43\;mg\;g^{-1}$)으로 선발되어 향후 녹두작물의 성분육종에 유용할 것으로 생각된다.

암석의 풍화도는 지질 전문가에 의한 육안분석, 현미경 관찰, X-선 응용 기법을 통해 평가가 이루어졌으나 이러한 방법은 주관적 해석에 의한 오차 발생, 시료가공으로 인한 대상 손상, 실험실 실험을 위한 시간 소모 등 정량 분석, 비파괴 분석, 현장 적용성의 측면에서 제한이 있다. 본 연구에서는 가시광과 근적외선 파장영역에서 구성 광물의 고유한 에너지 흡수특성을 나타내는 분광반사특성을 기반으로 암석의 상대적 풍화도를 산정할 수 있는 비파괴 평가기법을 개발하여 기존 기법들의 제한 요소들을 극복하고자 하였다. 본 기법을 전라남도 화순군 운주사에 있는 응회암 기반의 마애불과 석탑을 대상으로 적용하여 측정 지점별 풍화 정도를 산정하고 풍화 지도를 작성한 결과, 강우 및 풍향에 따른 풍화특성과 일치함을 확인할 수 있었다. 본 기법의 비파괴적 특징 및 대상 영역 전체에 대한 풍화 정도 파악이 가능하다는 장점은 향후 다양한 암종의 석조문화재에 대한 풍화도 평가기법으로 적용이 가능할 것으로 기대된다.

Weathering degree assessment of rocks has been conducted with naked-eyes of geologists, microscopic analysis and X-ray analysis methods. Those conventional methods have limitations to produce subjective and biased judgment, destroy of objects and time-consuming procedures, and cannot conduct quantitative, non-destructive and in-situ experiments. To overcome the above mentioned limitations, new non-destructive weathering degree assessment method was developed from the spectral reflectances including the intrinsic and diagnostic absorption features of minerals with the wavelength ranges from visible to near infrared. The non-destructive assessment method was applied to the tuff sculpture and pagoda in Unjusa temple, Hwasun County, Jeollanam-do, Korea, and the weathering degrees were measured on the surface of the monuments. The map of weathering degree corresponded with the trends of the wind directions and rain. The weathering degree assessment method can be applied to the stone monuments composed of various rock types with the advantages of non-destructive and areal measurement.

고품위 석회암은 다양한 산업에서 활용되고 있는 고부가가치 자원으로 광체의 안정적인 확보, 채광기술의 효율적인 개선이 요구되고 있다. 본 연구에서는 석회암 광산 현장에서의 신속한 품위 측정 기술 개발을위하여 가시광/근적외선 영역의 스펙트럼을 이용한 CaO 품위 평가 기법을 개발하였다. 개발한 기법은 측정대상 암석을 support vector machine을 이용하여 스펙트럼이 가장 유사한 석회암으로 구분하고, 대상의 CaO 품위를 분류된 석회암의 평균 품위로 평가한다. 제안한 기법을 갑산층 고품위 석회암 광산의 암석에 적용한결과 암석의 재분류 정확도는 59%, 품위의 평균 제곱근 오차는 1.96%로 나타났다. 개발된 기법은 광산에 대한경험이 풍부한 작업자가 없는 경우 석회암의 CaO 품위 추정에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

High-calcium limestone is a highly valuable geological material since it has been used as an industrial source material for various applications. Therefore, maintenance of a sustainable ore reserves and development of cost-effective mining techniques are necessary. This study presents a CaO estimation technique using visible/near-infrared reflectance spectrum and support vector machine for rapid in-situ CaO analysis in limestone mining. The proposed method classifies rock samples based on the spectral properties of training datasets using support vector machine and estimates the CaO content as average of CaO of classified results. The developed method was applied to limestone rocks collected from high-calcium limestone mines of Gabsan Formation in Korea. The data analysis results show that the success rate of reclassification is 59% and the root mean square error of estimation is 1.96%, hence it is concluded that the developed method is able to analyze the CaO content in a limestone mine even if experienced mining geologists are unavailable.

본 연구에서는 식생의 존재로 인한 계절적, 공간적 제한 및 인공적 식생 제거로 발생하는 인력과 시간 소요로 인한 토공량 산정 방식의 다양한 한계점을 극복하기 위해 RTK(Real-Time Kinematic)-UAV(Unmanned Aerial Vehicle) 기반의 LiDAR(Light Detection and Ranging) 센서를 활용하여 대상지의 포인트 클라우드(Point Cloud) 영상을 취득하고, 취득 요소 중 하나인 반사 강도(Reflectance Intensity)를 기준으로 식생과 지면이 구분된 데이터를 생성하였다. 이를 통해 생성된 데이터를 기반으로 산정된 토공량을, 전통적으로 각종 토목공사 및 연구에서 널리 사용되어 온 위성항법시스템(Global Navigation Satellite System, GNSS) 기반의 VRS(Virtual Reference Station) 측량 방식을 통해 산출된 토공량 성과와 비교·정확도 평가를 진행하였으며, 이를 바탕으로 효율적인 토공량 산정 방식에 대한 대안을 제시하였다. 본 연구에서는 널리 사용되는 비지도학습 기법 중 대표적으로 사용되는 기법인 K-Means, K-Medoids 그리고 밀도 기반 클러스터링 기법인 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise) 클러스터링 기법을 통해 대상 요소의 광학적 특성 및 표면 질감에 따라 고유한 밀도를 가지는 반사 강도의 특징을 활용하여 취득된 영상에 대해 필터링 과정을 수행하였다. 클러스터링 결과 대상물 특성에 따라 고유한 밀도를 가지는 중심 클러스터를 설정할 수 있었고, 다중반사를 통해 기존 수집된 지면 포인트와 더불어 식생 하부에 존재하는 지면 포인트까지 수집되어 결과적으로 포인트 밀도가 가장 높은 클러스터를 지면으로 판단하여 해당 클러스터를 추출할 수 있었다. 이를 통해 LiDAR 센서 반사 강도를 기반으로 K-Means, K-Medoids 그리고 DBSCAN 클러스터링을 적용하여 추출된 지면에 대해 절토량과 성토량을 합산한 최종 토공량을 산정한 결과, 각각 1.4 %와 0.3 %의 과대 산정 그리고 0.5 %의 과소 산정을 보였다. 전체 토공량에서 성토량과 절토량이 차지하는 비율에 따라 계산된 가중치를 고려하여 정확도를 비교 및 분석한 결과 비지도학습 기법 중 K-Means 클러스터링 기법이 가장 정확도가 높게 측정됨을 확인하였다. 이를 통해 무인항공기 LiDAR 센서 촬영을 기반으로 취득된 반사 강도를 활용하여 대상지에 대해 비지도학습 알고리즘을 적용한 방법이 계절적 한계를 극복하여 효율적인 토공량 산정 방식의 대안이 될 수 있는 잠재적 가능성을 확인하였다.

In this study, we addressed the limitations of conventional earthwork volume estimation methods caused by seasonal and spatial restrictions due to vegetation and the labor-intensive process of artificial vegetation removal. To overcome these challenges, a GNSS(Global Navigation Satellite System) and UAV(Unmanned Aerial Vehicle) equipped with a LiDAR(Light Detection and Ranging) sensor were used to acquire point cloud data. The Reflectance Intensity feature of the data was utilized to generate vegetation and ground-separated datasets. These datasets were then employed to estimate earthwork volume, which was compared and evaluated against the widely used GNSS-based VRS(Virtual Reference Station) surveying method, a standard in civil engineering and research applications This study implemented unsupervised learning algorithms, including K-Means, K-Medoids, and DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise), to filter reflectance intensity data based on its unique density characteristics and surface textures. The clustering results identified distinct core clusters, and multiple reflections enabled the inclusion of ground points beneath vegetation. The cluster with the highest point density was classified as ground and extracted for further analysis. The ground data, filtered using these clustering algorithms, were employed to calculate total earthwork volume, combining cut and fill volumes. The results indicated overestimations of 1.4 % and 0.3 % and an underestimation of 0.5 %. A weighted accuracy analysis, considering the proportions of cut and fill volumes, confirmed that the K-Means clustering algorithm achieved the highest accuracy among the methods. This research demonstrates the potential of UAV-based LiDAR data and unsupervised learning algorithms to enhance the accuracy and efficiency of earthwork volume estimation, offering a robust alternative to traditional methods while overcoming seasonal limitations and operational inefficiencies.

Near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) has become widely accepted for rapid quantitative analysis of components in some crops. Our object was to determine icariin contents in whole plant of Epimedium koreanum by using an NIRS system. Total 150 plant samples perviously analyzed by HPLC were sacnned by NIRS and 68 samples were selected for calibration and validation equation. A calibration equation calculated by MPLS(modified partial least squares) regression technique was developed and a coefficient of determination in calibration and validation sets were 0.95 and 0.82, respectively. A comparison between NIRS estimation and HPLC value was performed with the remaining samples not included in the calibration and validation sets. Most of samples also showed a positive correlation like a validation set. Our results demonstrate that this developed NIRS equation can be practically used as a mass screening method for rapid quantification of icarin contents in Epimedium koreanum N.

식품의 3대 영양소인 탄수화물, 단백질 및 지방의 일반적인 분석 방법은 Kjeldahl 및 Soxhlet 시험법과 같은 기존의 화학 분석 방법으로 분석하였다. 그러나 이러한 분석 방법은 시료의 전처리 과정이 필요하고 많은 비용과 분석 시간이 소모되며 복잡한 추출과정을 거친다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 국내 유통 식품 및 농산물 자원에 함유된 탄수화물, 단백질 및 지방의 함량을 근적외 분광분석법(near-infrared reflectance spectroscopy, NIRS)으로 신속하고 정확하게 동시에 측정할 수 있는 방법을 검토하였다. 분석시료는 517종의 다양한 식품 시료를 예측모델 개발용(calibration set) 412종과 예견치 분석용(validation set) 162종으로 구분하여 사용하였다. 기존의 화학 분석 방법에 의해 측정된 성분들의 분석 결과와 근적외 스펙트럼 데이터간의 상관관계를 조사하여 각 성분별 예측모델을 검토하였으며, 변형부분최소자승법(MPLS) 및 다양한 수처리와 산란보정을 이용한 결과, 탄수화물, 단백질 및 지방의 산란방식은 각각 weighted MSC, standard MSC 및 SNV only로 수처리는 각각 1차 미분(1st derivative, 4 nm gap, 5 points smoothing, 1 point second smoothing), 2차 미분(2, 5, 5, 3) 및 1차 미분(1, 1, 1, 1)을 적용하여 예측모델을 검토한 결과 $R^2$값이 0.971, 0.974 및 0.937로 높고 SEC값은 4.066, 1.080 및 1.890으로 낮은 최적의 예측모델을 개발하였다. 세 성분의 최적 예측모델에 의한 상관도와 잔차 히스토그램을 검토한 결과 세 성분 모두 근적외 분광분석법 예측모델로 적합함을 확인할 수 있었으며, 최적의 예측모델을 미지의 식품 시료 162종에 적용한 결과, 탄수화물, 단백질 및 지방의 $r^2$(SEP)값은 0.987(2.515), 0.970(1.144) 및 0.947(1.370)로 $r^2$값은 높으며 SEP값은 낮은 양호한 양상을 나타내었다. 그러나 지방의 결정계수($R^2$, $r^2$)값은 탄수화물, 단백질에 비해 다소 낮은 양상을 나타내므로 추후 식품 검체에 적용 시 탄수화물 및 단백질 성분에 비해 예측결과의 정확성이 다소 낮을 수 있다고 판단되어진다. 이상의 결과에서 전처리 단계에서 복잡한 추출과정, 많은 비용소모, 분석시간 및 고도의 분석기술을 요하는 기존 습식 화학분석 방법의 단점을 보완하고자 검토되었던 근적외 분광분석법은 다량의 식품분석 시료를 분석하기에는 매우 효율적이라고 생각되며, 이런 점들을 고려해 보면 근적외 분광분석 예측모델들은 추후에 미지 식품시료에 함유된 탄수화물, 단백질 및 지방의 기존 분석법을 대체하여 편리하고 빠르게 함량을 예측 가능할 것으로 판단된다.

Foods contain various nutrients such as carbohydrates, protein, oil, vitamins, and minerals. Among them, carbohydrates, protein, and oil are the main constituents of foods. Usually, these constituents are analyzed by the Kjeldahl and Soxhlet method and so on. However, these analytical methods are complex, costly, and time-consuming. Thus, this study aimed to rapidly and effectively analyze carbohydrate, protein, and oil contents with near-infrared reflectance spectroscopy (NIRS). A total of 517 food samples were measured within the wavelength range of 400 to 2,500 nm. Exactly 412 food calibration samples and 162 validation samples were used for NIRS equation development and validation, respectively. In the NIRS equation of carbohydrates, the most accurate equation was obtained under 1, 4, 5, 1 (1st derivative, 4 nm gap, 5 points smoothing, and 1 point second smoothing) math treatment conditions using the weighted MSC (multiplicative scatter correction) scatter correction method with MPLS (modified partial least square) regression. In the case of protein and oil, the best equation were obtained under 2, 5, 5, 3 and 1, 1, 1, 1 conditions, respectively, using standard MSC and standard normal variate only scatter correction methods with MPLS regression. Calibrations of these NIRS equations showed a very high coefficient of determination in calibration ($R^2$: carbohydrates, 0.971; protein, 0.974; oil, 0.937) and low standard error of calibration (carbohydrates, 4.066; protein, 1.080; oil, 1.890). Optimal equation conditions were applied to a validation set of 162 samples. Validation results of these NIRS equations showed a very high coefficient of determination in prediction ($r^2$: carbohydrates, 0.987; protein, 0.970; oil, 0.947) and low standard error of prediction (carbohydrates, 2.515; protein, 1.144; oil, 1.370). Therefore, these NIRS equations can be applicable for determination of carbohydrates, proteins, and oil contents in various foods.

Recently as color image processing to be become independent have been desired at the light source in an image processing and it have been enlarged. An image processing of the light source which is become independent means an image processing which uses a spectral reflectance information. We improved it in the spectral reflectance estimation method which uses existing 3-band image in this research that the improvement of an identity color population generation method which uses the hue angle and the processing speed improvement and introduces a labelling method. The precision of a spectral reflectance estimation appeared to the ΔE * ab of an average 2.7 comparing with the measurement price. The practical use possibility came to be fast and appeared a processing speed compared with existing method.

Spectral reflectance of the object should be measured to predict the color of object under various illuminants. The spectral reflectance can be represented in a multi-dimension space. Generally the information of inputed image by digital camera and color scanner is represented with 3-dimension color signals such as RGB. In other to predict the color of inputed image under any illuminant, we should be estimated spectral reflectance of the object. In this paper, we described the method to predict spectral reflectance by einenvector using the skin color of printed image, confirmed availability and propriety through experiment. we estimated spectral reflectance of skin color taken by RGB color signals and than reproduced skin color according to various illuminants on CRT.