가시광/근적외선 반투과 스펙트럼 및 인공신경망 기반 사과 과실 산도 예측 모델 개발 = Development of apple acidity prediction models based on Vis/NIR semi-transmittance spectroscopy and artificial neural networks
저자
류지원 ( Jiwon Ryu ) ; 박성민 ( Seongmin Park ) ; 홍석주 ( Suk-ju Hong ) ; 김상연 ( Sang-yeon Kim ) ; 김응찬 ( Eungchan Kim ) ; 이창협 ( Chang-hyup Lee ) ; 김성제 ( Sungjay Kim ) ; 노승우 ( Seung-woo Roh ) ; 누르히스나 ( Nandita Irsaulul Nurhisna ) ; 김대영 ( Dae Young Kim ) ; 김규민 ( Kyumin Kim ) ; 김기석 ( Ghiseok Kim )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2023
작성언어
-주제어
KDC
500
자료형태
학술저널
수록면
167-167(1쪽)
제공처
사과는 세계적으로 널리 소비되는 청과류에 해당하며, 사과에 함유된 당과 산의 함량은 사과 과실의 맛을 결정하는 주요 품질 인자에 해당한다. 여러 연구들에서 분광 분석 기술을 활용하여 사과 당도에 대한 비파괴 예측 및 선별 기술을 개발해온 것과 달리, 사과 산도의 경우 당도에 비해 낮은 함량으로 인하여 당도만큼 정확한 예측 모델의 개발이 이루어지지 못했다. 따라서, 본 연구에서는 가시광/근적외선(400-1,000 nm) 영역의 분광 스펙트럼에 인공지능 모델을 적용하여 사과 과실의 산도를 예측하는 다양한 회귀 모델을 개발하였고 모델 별 예측 정확도를 평가하였다. 이를 위하여 사과 과실에 대한 반투과 스펙트럼을 취득하여 전처리 기술을 적용하였고, PLS, PLS-ANN, ANN 등의 다양한 회귀모델을 활용한 예측 모델을 개발하였다. 이러한 과정을 통하여 각 예측 모델의 사과 산도 예측 오차를 분석하였고, 산도 예측에 유의미한 파장대역을 선정하였다.
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