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과실의 비파괴 당도 예측 모델의 성능향상을 위한 투과스펙트럼의 전처리
Preprocessing of Transmitted Spectrum Data for Development of a Robust Non-destructive Sugar Prediction Model of Intact Fruits 원문보기

비파괴검사학회지 = Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing, v.22 no.4 = no.72, 2002년, pp.361 - 368  

노상하 (서울대학교 농업생명과학대학 생물자원공학부) ,  류동수 (㈜생명과학기술 비파괴품질평가기술연구소)

초록
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본 연구는 초당 2개의 속도로 이송되는 사과를 대상으로 측정된 투과 에너지 스팩트럼 데이터를 이용하여 사과의 당도예측 모델을 개발하기 위해 각종 전처리가 당도 예측 모델의 정밀도에 미치는 영향을 구명하고, 신뢰성이 높은 당도 예측 회귀 모델을 개발하기 위해 수행되었다. 스펙트럼의 산란 보정, 노이즈 감소 등을 위해 1차미분, MSC, SNV, OSC 및 이들 조합으로 구성된 전처리 알고리즘을 프로그래밍하고, 이들 전처리를 스펙트럼데이터에 적용한 결과 특히 MSC SNV에 의해 각 파장에서의 투과에너지와 당도와의 상관관계가 전처리를 하지 않은 경우에 비해 현저히 증가하였다. 각종 전처리를 수행한 후 당도 예측 회귀 모델을 개발하고, 검정한 결과, 전처리 방법에 따라 예측모델의 SEP가 최대 1.265%brix 에서 최소 0.507%brix로 큰 차이를 나타내었다. 이는 SEP를 최소화하기 위해 주어진 스펙트럼 데이터의 특성에 알맞는 전처리 방법이 개발 또는 선택되어야 함을 의미한다. MSC 와 SNV는 예측 정밀도와 밀접한 관계가 있으며, OSC는 PLS의 factor 수와 관계되는 것으로 판단되었다. 1차미분은 오히려 모델의 예측 성능을 저하시키는 것으로 나타났다. 이는 실시간으로 측정된 투과스펙트럼에 상대적으로 노이즈 성분이 많이 포함되어 이들 성분이 미분에 의해 강조된 것으로 판단되었다. 본 연구에 사용된 스펙트럼 데이터의 경우 MSC와 OSC 전처리를 수행한 당도예측모델이 $R^2=0.8823$, SEP=0.5071%brix, bias=0.0327로 가장 우수하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The aim of this study was to investigate the effect of preprocessing the transmitted energy spectrum data on development of a robust model to predict the sugar content in intact apples. The spectrum data were measured from 120 Fuji apple samples conveying at the speed of 2 apples per second. Compute...

주제어

#과실   #당도   #예측모델   #전처리   #온라인  

참고문헌 (13)

  1. 김우기 ‘분광반사특성을 이용한 주요 과실의 비파괴 당산도측정’, 서울대학교 대학원 석사학위논문, (1997) 

  2. 노상하, 김만수, 장세권 ‘수출용 배의 부가가치 향상을 위한 선별포장시스템 개발에 관한 연구’ 농림부 농림기술개발사업 최종연구보고서, (2001) 

  3. 류동수,‘ VIS/NIR투과 분광분석법을 이용한 감귤의 비파괴 내부품질 판정시스템 개발,’ 서울대학교 박사학위논문, (2001) 

  4. 이강진, 노상하, W. R. Broschka, J. A Abbott, Yud-Ren Chen ‘근적외선을 이용한 사과의 당도예측 모델 개발과 비교’ 한국농업기계학회지, Vol. 22, No. 1, pp. 206-212, (1997) 

  5. 최창현, 이강진, 박보순, ‘가시광선/근적외선 분광분석법을 이용한 사과의 당도 및 경도측정’ 한국농업기계학회지, Vol. 22, No. 1, pp. 200-205, (1997) 

  6. 황인근, ‘VIS/NIR 실시간 분광 스펙트럼에 의한 후지 사과의 딩산도 선별 시스템 개발’ 서울대학교 박사학위논문, (2000) 

  7. R. J. Barnes, M. S. Dhanoa and S. J. Lister, ‘Standard normal variate transformation and de-trending of near-infrared spectra,’ Analyst. Vol. 113, pp. 1849-1854, (1989) 

  8. P. Geladi, D. MacDougal and H Martens, ‘Linearization and scattering-correction for non-linear reflectance spectra of meat’, Applied Spectroscopy, Vol. 39, pp. 491-500, (1985) 

  9. T. Issakson, and B. Kowalsky, ‘Piece-wise multiplicative scatter correction applied to near-infrared diffuse transmittance data from meat products’, Applied Spectroscopy, Vol. 46, pp.772-777, (1993) 

  10. PLSplus/IQ manual, Galactic Industries Corp., (1996) 

  11. A Savitzky and M J. E. Golay, ‘Smoothing and differentiation of data by simplified least square procedures’, Analytical Chemistry. Vol. 36, pp. 1627-1638, (1964) 

  12. J. Sjoblom, O. Svensson and M Josefson, 'An evaluation of orthogonal signal correction applied to calibration transfer of near infrared spectra', Chemometrics and Intelligence Laboratory System, Vol. 44, pp. 229-244., (1998) 

  13. Wold, H Antti, F. Lindgren and J. Ohman, 'Orthogonal signal correction of near-infrared spectra', Chemometrics and Intelligence Laboratory System, Vol. 44, pp. 175-185, (1998) 

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