초록

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1. 시료의 흡광도는 입도가 커짐에 따라 전체 파장 영역에 걸쳐 증가하는 경향을 보였다. 가시광 영역에서는 입도 보다도 색상의 영향이 큰 것으로 나타났다. 2. 시료의 함수율과 각 파장에서의 흡광도 사이의 상관관계는 550~950nm 영역에서는 상관계수가 0.53이하로 작았으며, 물의 흡수파장대역인 1430 nm 부근에서는 0.85~0.87로 높게 나타났다. 3. 각 시료들의 반사 스펙트럼을 이용하여 세 가지 파장 영역에 대해 PLS회귀모델과 MLR 모델에 의한 함수율 예측 모델을 개발하였다. 모든 시료에서 PLS회귀모델이 MLR 회귀 모델보다 예측성능이 우수하였다. 4. PLS회귀 모델에서 전처리 효과를 분석한 결과, 시료의 입도에 따른 흡광도의 차이를 보정하기 위해 평활화, 미분, MSC, SNV 등의 전처리가 필요한 것으로 판단되었다. 5. 전체시료에 대해 함수율 예측을 위한 PLS회귀모델을 개발한 결과 400~2500nm영역에서의 개발된 모델의 예측성능은 $R^2$=0.9986, SEP=0.2166, 900~1700nm영역에서의 모델은 $R^2$=0.9985, SEP=0.2233이었으며 550~950nm 영역에서의 모델은 $R^2$=0.9838, SEP=0.7405로 나타났다. 각 시료의 종류별로 회귀모델을 개발할 경우 상기 결과보다 SEP가 더욱 작게 나타났다. 6. 이 연구 결과에 의하면 현재 시판되고 있는 실시간 분광기를 이용할 경우 시료의 입도에 무관한 온라인 함수율 측정장치의 개발이 가능할 것으로 판단된다.

1. 시료의 흡광도는 입도가 커짐에 따라 전체 파장 영역에 걸쳐 증가하는 경향을 보였다. 가시광 영역에서는 입도 보다도 색상의 영향이 큰 것으로 나타났다. 2. 시료의 함수율과 각 파장에서의 흡광도 사이의 상관관계는 550~950nm 영역에서는 상관계수가 0.53이하로 작았으며, 물의 흡수파장대역인 1430 nm 부근에서는 0.85~0.87로 높게 나타났다. 3. 각 시료들의 반사 스펙트럼을 이용하여 세 가지 파장 영역에 대해 PLS회귀모델과 MLR 모델에 의한 함수율 예측 모델을 개발하였다. 모든 시료에서 PLS회귀모델이 MLR 회귀 모델보다 예측성능이 우수하였다. 4. PLS회귀 모델에서 전처리 효과를 분석한 결과, 시료의 입도에 따른 흡광도의 차이를 보정하기 위해 평활화, 미분, MSC, SNV 등의 전처리가 필요한 것으로 판단되었다. 5. 전체시료에 대해 함수율 예측을 위한 PLS회귀모델을 개발한 결과 400~2500nm영역에서의 개발된 모델의 예측성능은 $R^2$=0.9986, SEP=0.2166, 900~1700nm영역에서의 모델은 $R^2$=0.9985, SEP=0.2233이었으며 550~950nm 영역에서의 모델은 $R^2$=0.9838, SEP=0.7405로 나타났다. 각 시료의 종류별로 회귀모델을 개발할 경우 상기 결과보다 SEP가 더욱 작게 나타났다. 6. 이 연구 결과에 의하면 현재 시판되고 있는 실시간 분광기를 이용할 경우 시료의 입도에 무관한 온라인 함수율 측정장치의 개발이 가능할 것으로 판단된다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 따라서 본 연구에서는 현재 시중에 나와 있는 실시간 분광광도계를 이용한 분말의 저함 수 율 측정 가능성을 확인하기 위해 400~2500nm의 VIS/NIR 전파장 영역뿐만 아니라 550~ 950nm, 900~ 1700nm의 파장대역에서 고춧가루와 분유 및 이유식을 대상으로 저함 수율 예 측모델을 개발하고 각 파장대역에서 예측한계를 구명함으로써, 향후 개발할 실시간 저함 수 율 측정장치의 개발 가능성 및 예측정밀도를 확인하고 분말의 반사 스펙트럼 해석을 위한 기초자료를 제시하고자 한다.

제안 방법

• 85~2mm로 구분하였다.고춧가루(3종류)와 이유식, 전지분유, 이 다섯 가지 각각에 대해 구입 시 시료의 함수율을 측정하여 이보다 높은 함수율의 시료는 항온항습기에서 흡습시켜 만들었고, 낮은 함수율의 시료는 진공오븐에서 건조시켜 만들었다. 항온항습기는 30 ℃, 상대 습도 80%로 하였으며, 진공오븐은 60 ℃ -lOOmmHg로 하였다.
• 표 2에 각각 550 ~950nm, 900~1700nm, 400 ~ 2500nm의 파장 영역에 따른 다양한 전처리와 그 조합들을 적용한 결과들 중에서 SEP 기준으로 상위 1개의 PLS 회귀 모델을 선정하여 제시하였다.
• 전처리를 함으로써 원시스펙트럼의 예측정밀도를 높일 수 있다. 하지만 전처리는 시료의 종류에 따라 효과가 다를 수 있으며, 그 효과를 구명하기 위해 각종 전처리를 수행하여 보았다. 그 결과 전체 시료의 경우, 400 ~ 2500nm와 550 ~950nm 영역에서 함수율 예측 모델의 경우 평활화 조건 및 미분은 예측 성능을 향상시켰고, 900~1700nm 영역에서 함수율 예측 모델은 평활화 조건 및 미분뿐만 아니라 MSC, SNV 전처 리 조건에서도 예측 성능이 향 상되었다.

대상 데이터

• 분말식품의 분광스펙트럼을 이용한 저함수율의 예측 가능성을 알아보기 위한 실험을 위해 실험 재료로 고춧가루와 전지분유, 이유식을 선택하였다.고춧가루는 입도에 따라 3종류로 구분하였다.
• 분유, 이유식, 고춧가루(3종류에서 각각 함수율이 다른 60개의 시료에 대해 30개의 샘플은 검량식 작성에 , 나머지 30개는 검증용 작성에 사용하였다.
• 시료들의 함수율 측정을 위해 진공 오븐은 HK-VDO₂₇(한국종합기기제작소)을 사용하였으며 중량을 측정하기 위해 실험에 사용한 저울은 다솜인터스터리의 모델명 GR-200으로 측정 정밀도 O.lmg이었다. 고춧가루의 함수율을 측정을 위해, 온도 70℃, 진공 압력 -lOOmmHg 상태에서 6시간 건조하여 건조 전후의 질량 차이로 함수율을 측정하는 ASTA method를 사용하였다.

이론/모형

• lmg이었다. 고춧가루의 함수율을 측정을 위해, 온도 70℃, 진공 압력 -lOOmmHg 상태에서 6시간 건조하여 건조 전후의 질량 차이로 함수율을 측정하는 ASTA method를 사용하였다. 이유식과 분유는 오븐에서 102℃의 온도 조건에서 2시간 동안 건조하여 함수율을 측정하였다.
• 본 연구에서는 MLR 모델과 PLS 회귀 모델을 이용하여 함수율 예측 모델을 개발하였으며, MLR 모델을 구현하기 위해 흡광도의 합, 비 및 차의비를 적용하였으며, PLS모델 구현을 위해 NIPALS(Nonlinear Iterative Partial Least Square, S. Wold) 알고리즘에 의해 성분과 관련된 인자를 분리하였고, PLS_Toolbox (ver 2.0, Eigenvector Research, USA) 및 Matlab (ver 5.3, Mathwork, USA) 을 사용하였으며, cross-validation 법에 의한 최소 PRESS 법을 이용하여 최적 factor 수를 선정한다.
• 스펙트럼을 측정하기 위해 분광광도계(Model 6500, NIRSystems Inc. USA)를 사용하였다. Scan 속도를 1.

성능/효과

• 하지만 전처리는 시료의 종류에 따라 효과가 다를 수 있으며, 그 효과를 구명하기 위해 각종 전처리를 수행하여 보았다. 그 결과 전체 시료의 경우, 400 ~ 2500nm와 550 ~950nm 영역에서 함수율 예측 모델의 경우 평활화 조건 및 미분은 예측 성능을 향상시켰고, 900~1700nm 영역에서 함수율 예측 모델은 평활화 조건 및 미분뿐만 아니라 MSC, SNV 전처 리 조건에서도 예측 성능이 향 상되었다.

후속연구

• 그림 3, 그림4는 400~ 2500nm 영역에서 전체 시료에 대한 함수율 예측 결과를 나타낸 것이다. 향후 550~950nm 파장 대역과 900~ 1700nm 파장 대역을 이용한 입도에 무관한 온라인 함수율 측정장치의 개발 측면에서 그 가능성 충분히 있는 것으로 판단된다.

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