[논문]근적외선 분광분석법을 이용한 판상엽 화학성분 평가

한영림; 한정호; 이호근; 제병권; 강광원; 이기열; 어성제

근적외선 분광분석법을 이용한 판상엽 화학성분 평가
Evaluation of Chemical Composition in Reconstituted Tobacco Leaf using Near Infrared Spectroscopy 원문보기

한국연초학회지 = Journal of the Korean society of tobacco science, v.35 no.1, 2013년, pp.1 - 6

한영림 (KT&G 연구원) , 한정호 (KT&G 연구원) , 이호근 (KT&G 연구원) , 제병권 (KT&G 연구원) , 강광원 (KT&G 연구원) , 이기열 (태아산업(주)) , 어성제 (태아산업(주))

Abstract ▼ AI-Helper

Near InfraRed Spectroscopy(NIRS) is a quick and accurate analytical method to measure multiple components in tobacco manufacturing process. This study was carried out to develop calibration equation of near infrared spectroscopy for the prediction of the amount of chemical components and hot water solubles(HWS) of reconstituted tobacco leaf. Calibration samples of reconstituted tobacco leaf were collected from every lot produced during one year. The calibration equation was formulated as modified partial least square regression method (MPLS) by analyzing laboratory actual values and mathematically pre-treated spectra. The accuracy of the acquired equation was confirmed with the standard error of prediction(SEP) of chemical components in reconstituted tobacco leaf samples, indicated as coefficient of determination($R^2$) and prediction error of sample unacquainted, followed by the verification of model equation of laboratory actual values and these predicted results. As a result of monitoring, the standard error of prediction(SEP) were 0.25 % for total sugar, 0.03 % for nicotine, 0.03 % for chlorine, 0.16 % for nitrate, and 0.38 % for hot water solubles. The coefficient of determination($R^2$) were 0.98 for total sugar, 0.97 for nicotine, 0.96 for chlorine, 0.98 for nitrate and 0.92 for hot water solubles. Therefore, the NIRS calibration equation can be applicable and reliable for determination of chemical components of reconstituted tobacco leaf, and NIRS analytical method could be used as a rapid and accurate quality control method.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

그러나 기존 담배 분야에서 개발된 검량식은 판상엽시료 특성 차이와 변이를 포함하고 있지 않아 분석 정확도와 재현성이 낮아서 활용하기 어려운 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 판상엽 주요 품질평가 항목인 니코틴, 전당 등 화학성분을 제조 현장에서 빠르고 쉽게 분석 가능하도록 근적외선 분광분석법을 적용하여 판상엽시료의 근적외선 스펙트럼 측정을 통하여 재현성과 정확도가 높은 검량식을 개발하고자 하였다.
하지만 기존의 습식 분석 방법은 정확도와 재현성은 높으나 분석 소요시간이 길어 공정품질관리에 빠르게 feed-back하여 제어하기 어려운 실정이다. 따라서 현재 다양한 산업 분야에서 응용되고 있는 근적외선 분광분석법을 적용해 보고자 한다.
본 연구에서는 근적외선 분광분석법을 이용하여 제조공정 중판상엽 화학성분을 신속히 분석하여 feed-back할 수 있는 분석법을 확립하였다. 근적외선 분광분석법으로 검량식을 작성한 결과, 판상엽 화학성분 및 HWS 항목의 표준오차(SEC)는 전당 0.

제안 방법

Select sample 방법으로 검량식 작성을 위한 표준 군(calibration group) 시료 300점과 모델 적합성을 판단하기 위한 검정군(validation group) 시료 30점으로 나누었다. 검량식 작성은 스펙트럼을 1차 미분하고 파장 8 nm 간격으로 4개점을 normalization 한 후 스펙트럼을 산란 보정 (standard normal variant and detrend)하여 시료를 4개 상호 확인그룹(cross validation groups)으로 나누어 각 그룹의 주성분 점수(principal component score)와 기존 분석 성적을 수정부분 최소자승(MPLS, modified partial least square)방법에 의해 성분별로 작성하였다. 작성된 검량식의 정확도 판단을 위해 검량식 작성시료의 실험실 분석값과 NIR 예측값간의 표준오차(SEC, standard error of calibration) 와 결정 계수(R2 coefficient of determination)로나타내었다.
흡광산란 노이즈가 큰 400 nm ~ 1098 nm의 파장 범위는 제외하고, 결합대 (combination band)와 배음 대(overtone band)가 존재하는 근적외선 영역인 1100 nm ~ 2498 nm의 스펙트럼 영역을 검량식 작성에 사용하였다. 그리고 낮은 흡광도를 가지는 근적외선 스펙트럼인 N-H band 등의 시료 특성을 잘 나타내기 위해 원시스펙트럼을 1차 미분하여 사용하고, 미분화된 스펙트럼의 노이즈를 제거하기 위해 스펙트럼을 산란 보정하였다.
시료수분 변화에 따른 근적외선 스펙트럼변이가 나타난 것은 분자간 또는 분자 내 O-H stretch와 O-H bending 진동 모드 결합의 흡수 밴드에 영향을 주어 스펙트럼아lift가 일어나는 것으로 문헌에서도 보고된 바 있다(Nagarajan 등, 2006). 따라서 시료수분 함량에 따른 스펙트럼변이를 보정해주기 위해서 시료 분석 시 실제 수분 범위를 고려하여 동일시료에 대해 변동 가능한 수분 범위(8~ 15%)를 포함하도록 조습처리하여 3반복 측정하였다.
분쇄한 시료는 수분에 따른 변이를 보정해주기 위해 상대 습도 45 %, 55 % 및 65 %에서 조습처리한 후 동일한 방법으로 근적외선 분광기 (NIRS,model 6500, Foss, Sweden)의 rectangular sample cup에 채우고 파장 400 nm ~ 2500 nm 범위에서 확산 반사 스펙트럼을 얻었다. 이근적외선 스펙트럼을 ISI 3 software (Infrasoft International, 1992) NIR 통계 프로그램을 이용하여 first derivative 스펙트럼으로 변형한 다음 PCA (Principle Component Analysis) 기법을 활용하여 모집단을 형성하고 모집단과 특성이 상이한 시료(mabhalanobis distance 3.

대상 데이터

본 시험에 사용된 판상엽은 08년~ 09년도 생산된 제품 330점을 생산일자별로 제조공정에서 수집하였다. 수집된 시료는 50 ℃에서 건조하여 사이클론 분쇄기(Cyclotec, model 1093, Foss,Sweden)를 이용하여 시료입자에 대한 스펙트럼변이를 최소화하기 위해 0.
2와 같다. 흡광산란 노이즈가 큰 400 nm ~ 1098 nm의 파장 범위는 제외하고, 결합대 (combination band)와 배음 대(overtone band)가 존재하는 근적외선 영역인 1100 nm ~ 2498 nm의 스펙트럼 영역을 검량식 작성에 사용하였다. 그리고 낮은 흡광도를 가지는 근적외선 스펙트럼인 N-H band 등의 시료 특성을 잘 나타내기 위해 원시스펙트럼을 1차 미분하여 사용하고, 미분화된 스펙트럼의 노이즈를 제거하기 위해 스펙트럼을 산란 보정하였다.

데이터처리

작성된 검량식의 정확도 판단을 위해 검량식 작성시료의 실험실 분석값과 NIR 예측값간의 표준오차(SEC, standard error of calibration) 와 결정 계수(R2 coefficient of determination)로나타내었다. 또한 개발된 검량식의 예측 정확도 검 30개의증을 위해 검량식 작성에 사용되지 않은 시료를 실험실 분석값과 NIR 예측값 간의 표준오차(SEP, standard error of prediction)# 포함한 결정계수로 나타내었다.
검량식 작성은 스펙트럼을 1차 미분하고 파장 8 nm 간격으로 4개점을 normalization 한 후 스펙트럼을 산란 보정 (standard normal variant and detrend)하여 시료를 4개 상호 확인그룹(cross validation groups)으로 나누어 각 그룹의 주성분 점수(principal component score)와 기존 분석 성적을 수정부분 최소자승(MPLS, modified partial least square)방법에 의해 성분별로 작성하였다. 작성된 검량식의 정확도 판단을 위해 검량식 작성시료의 실험실 분석값과 NIR 예측값간의 표준오차(SEC, standard error of calibration) 와 결정 계수(R2 coefficient of determination)로나타내었다. 또한 개발된 검량식의 예측 정확도 검 30개의증을 위해 검량식 작성에 사용되지 않은 시료를 실험실 분석값과 NIR 예측값 간의 표준오차(SEP, standard error of prediction)# 포함한 결정계수로 나타내었다.

이론/모형

45 mm이하로 분말화하여 분석에 사용하였다. 검량식 작성과 검증 시료의 실험실 분석 값은 자동분석법 (Bran+Luebbe, Autoanalyzer U) 을 이용하여 니코틴, 전당, nitrate, 염소 성분을 정량 분석하였으며, Hot Water Solubles (HWS)는 판상엽의 추출액도포량수준을 평가하는 품질관리 항목으로 온수 추출법 을 이용하여 분석하였다. HWS는 분쇄 시료 1응을 취하여 증류수 100 mL를 첨가한 후 100℃에서 1시간 동안 추출한 다음 여과된 잔사 무게를 측정하여 수용성 성분 함량을 백분율로 표시한다.

성능/효과

3과 같다. 각 화학성분별로 낮은 함량 시료부터 높은 함량 시료까지 회귀식에 근접하여 실제 분석 정확도가 높게 나타났으며, 시료 측정 시 나타날 수 있는 기기적 편차나 시료 전 처리 재현성의 지표인 bias가 0에 가까워 bias 조정 없이 현장 적용 분석이 가능할 것으로 판단된다.
수집한 스펙트럼의 주성분 분석을 통해 검출된 유의적 스펙트럼의 수가 화학성분별로 863 ~ 890 개로 판상엽 제품의 화학성분변이가 충분히 반영되었다. 검량식 작성을 위한 MPLS chemometrics결과와 검량식 작성 시료의 실험실 분석 값간의 분석 항목별 표준오차(SEC), 결정계수(R2) 및 표준오차를 실험실 분석값 평균과 나눈 값의 백분율은 전당 0.18 %, 0.98, 0.02 %, 니코틴 0.02 %, 0.97, 0.03 %, 염소 0.02 %, 0.98, 0.02 %, nitrate0.12 %, 0.98, 0.08 %, HWS 0.37 %, 0.92, 0.01 %로 나타났으며 표준오차가 작고 결정계수(R2)가 높은 검량식 결과를 얻었다.
검량식의 정확도를 검증하고자 개발된 검량식을 이용하여 검량식에 사용되지 않은 판상엽시 료에 대해 실험실 분석을 하고 그 시료의 근적외선 스펙트럼을 측정하여 분석한 결과를 Table 2에 나타내었다. 근적외선 분광분석 결과와 실험실 분석결과 값 간의 표준오차로 미지시료 측정 시 예측되는 표준오차(SEP), 결정계수(R2) 및 표준오차를 실험실 분석값 평균과 나눈 값의 백분율은 전당 0.25 %, 0.98, 0.03 %, 니코틴 0.03 %, 0.97, 0.04 %, 염소0.03 %, 0.96, 0.03 %, nitrate 0.16 %, 0.98, 0.10 %, HWS 0.38 %, 0.92, 0.01 % 로 나타났으며 판상엽시료의 근적외선 분광분석값 과실험실 분석 값 간의 표준오차가 작고 결정 계수(R2)가 높아 정확도가 높은 검량식으로 검증되었다.
본 연구에서는 근적외선 분광분석법을 이용하여 제조공정 중판상엽 화학성분을 신속히 분석하여 feed-back할 수 있는 분석법을 확립하였다. 근적외선 분광분석법으로 검량식을 작성한 결과, 판상엽 화학성분 및 HWS 항목의 표준오차(SEC)는 전당 0.18 %, 니코틴 0.02 %, 염소0.02 %, nitrate 0.12 %, HWS 0.37 %로 나타났으며 결정 계수(R2)는 전당 0.98, 니코틴 0.97, 염소 0.98, nitrate 0.98, HWS 0.92로 표준오차가 작고 결정 계수가 높은 검량식을 얻었다. 또한, 검량식의 정확도를 검증한 결과, 표준오차(SEP)는 0.
92로 표준오차가 작고 결정 계수가 높은 검량식을 얻었다. 또한, 검량식의 정확도를 검증한 결과, 표준오차(SEP)는 0.03 ~ 0.38 %, 결정계수(R2)는 0.92 ~ 0.98, 표준오차를 실험실 분석 평균값과 나눈 값의 백분율은 0.01 ~ 0.10 %를 보여 검량식 정확도가 높음을 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서 개발된 검량식을 적용하여 판상엽 생산 품질관리에 효과적으로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
판상엽시료별 스펙트럼과 실제 실험실 분석 값으로 검량식을 작성한 결과는 Table 1과 같다. 수집한 스펙트럼의 주성분 분석을 통해 검출된 유의적 스펙트럼의 수가 화학성분별로 863 ~ 890 개로 판상엽 제품의 화학성분변이가 충분히 반영되었다. 검량식 작성을 위한 MPLS chemometrics결과와 검량식 작성 시료의 실험실 분석 값간의 분석 항목별 표준오차(SEC), 결정계수(R2) 및 표준오차를 실험실 분석값 평균과 나눈 값의 백분율은 전당 0.

후속연구

10 %를 보여 검량식 정확도가 높음을 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서 개발된 검량식을 적용하여 판상엽 생산 품질관리에 효과적으로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

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한윤희, 신용민, 박성배, 남성운, 김효진 (2010) 근적외선 분광분석을 이용한 종이기록물의 비파괴 특성평가 연구, Ana. Sci. & Tec. 23(3): 304-311.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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