근적외선 분광분석법을 이용한 불량누에고치 판별 분석 연구 = Analysis of Die Cocoon Discrimination Using Near-Infrared Spectroscopy
저자
이아영 ( Ahyeong Lee ) ; 임종국 ( Jongguk Lim ) ; 김수배 ( Su-bae Kim ) ; 김밝금 ( Balgeum Kim )
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학술지명
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발행연도
2021
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-주제어
자료형태
학술저널
수록면
221-221(1쪽)
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최근 양잠산업은 부가가치 향상을 위해 ‘입는 양잠에서 먹는 양잠으로’라는 구호를 내세우며 기능성 양잠산업을 개척하기 위한 노력을 꾸준히 해오고 있다. 그 중에서도 누에고치는 기억력 개선 건강기능식품 원료로 사용되고 있으며, 고막패치, 3D프린팅용 실크 소재 등 의료용 소재로도 개발되고 있다. 누에고치는 표면에 붙어있는 견면을 모두 제거한 후 활용되며 견면은 인력이나 견면채취기를 사용하여 제거된다. 이 과정에서 두께가 얇은 불량누에고치는 고치 내부의 번데기가 터져 견면채취기를 오염시키게 되고, 오염된 견면채취기는 정상누에고치까지 교차 오염시키는 문제를 야기한다. 따라서 견면 채취 전 불량고치를 선별해주는 작업이 필요하다. 본 연구에서는 근적외선 분광분석법을 이용한 불량누에고치 판별 가능성을 구명하고자 하였다. 이를 위해, 근적외선 대역(1000nm ~1700nm)의 초분광 영상 시스템을 이용하여 정상고치 240개와 불량고치 190개에 대한 분광스펙트럼을 획득하였고, 고치 중앙부를 ROI(Region of Interests)로 설정하여 평균스펙트럼을 추출하였다. 추출된 평균스펙트럼을 이용하여 주성분분석을 통해 불량고치 판별 가능성을 확인하였으며 7가지 전처리(MSC, SNV, Smoothing, Baseline offset, Mean/Max/Range normalization, 1D/2D derivatives)를 수행한 스펙트럼과 원본 스펙트럼에 대한 PLS-DA(Partial Least Squares regression Discriminant Analysis) 분석을 진행하여 판별 모델을 개발하였다. 판별 모델 검증은 5-fold cross validation을 통해 수행되었다. 그 결과, 모든 전처리에서 검증데이터의 평균 정확도(specificity, sensitivity)가 85% 이상을 나타냈으며 baseline offset을 적용하여 데이터 전처리를 할 경우 검증데이터의 평균 정확도(accuracy)가 95.76%로 판별 결과가 가장 우수하게 나타났다. 위 결과로 추후 근적외선을 이용하여 불량 누에고치를 비파괴적으로 판별할 수 있는 선별기 개발이 가능할 것으로 보인다.
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