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- 저자 : 신정용 ( Jeong-yong Sin ) (검색결과 3 건)
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신정용,Sin, Jeong-Yong 한국파렛트컨테이너협회 2014 파렛트 뉴스 Vol.75 No.-
원고는 지난 2013년 11월 29일부터 30일까지 이틀간 중국 중경에서 열린 2013 한 중 파렛트 국제 컨퍼런스 발표 원고로 로지스올상하이(주)의 신정용 중국총괄사장이 "가치와 물류"란 주제로 발표하였다.
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Vis-NIR 초분광 영상을 이용한 참다래의 TSS 예측 PLSR과 SVR 모델 성능 비교
이정은 ( Jeong-eun Lee ),이보영 ( Bo-young Lee ),이종환 ( Jong-hwan Lee ),김영진 ( Young-jin Kim ),신정용 ( Jeong-yong Sin ),유우형 ( Woo-hyeong Yu ),송두진 ( Doo-jin Song ),김민지 ( Min-jee Kim ),모창연 ( Changyeun Mo ) 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2
참다래는 에틸렌을 생성하는 호흡급등형 과일로서 저장 중 많은 매개변수가 변화한다. 품질이 균일한 참다래 유통을 위해서 적절한 수확 시기 및 저장 기간 결정이 필요하다. 가용성 고형물 함량 (Total Soluble Solids; TSS)은 참다래의 품질을 결정하는 주요 인자이며 TSS를 통해 수확 시기 및 저장 기간을 결정한다. 따라서, 본 연구에서는 저장 기간에 따른 참다래의 TSS 변화 특성을 구명하고 가시근적외선 초분광 영상 기술을 이용하여 참다래 TSS 예측 모델을 개발하였다. 실험에 사용된 시료는 ‘Hayward’ 품종으로 만개 후 160일에 전라남도 장흥군에서 수확하였고, 0 ℃ 냉장실에서 0, 30, 60, 90 및 120일 보관하였으며 총 169개 샘플을 사용되었다. Vis-NIR 초분광 영상 시스템(microHSI™ 410 Vis-NIR Hyperspectral Sensor, Corning®, USA)을 이용하여 가시 근적외선 영역인 400 nm~1,000 nm 파장대역에서 2 nm 간격으로 초분광 영상을 측정하였다. 참다래 시료 측면을 180° 간격으로 측정한 후 총 338개의 초분광 영상에서 스펙트럼을 추출하였다. TSS 예측을 위해 PLSR(Partial Least Squares) 모델과 SVR(Support Vector Regression) 모델을 개발하였으며, 노이즈 제거 등을 위하여 다양한 스펙트럼 전처리 기법을 적용하였다. TSS 예측 모델 개발 결과, PLSR과 SVR 모델 모두 Savitzky Golay 2차 미분 전처리를 적용한 모델이 가장 우수하였다. SVR 모델(R<sub>p</sub><sup>2</sup> = 0.953, RMSEP = 1.006 °Brix)이 PLSR 모델(R<sub>p</sub><sup>2</sup> = 0.940, RMSEP = 1.119 °Brix)보다 TSS 예측 정확도가 높게 나타났다. 본 연구의 결과는 초분광 영상 기술이 저온 (0 ℃) 저장 조건에서 참다래 상태 모니터링할 수 있고 주요 품질 인자를 비파괴적으로 측정이 가능함을 보여준다.
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Vi<sub>s</sub>-NIR 초분광 영상을 이용한 토마토 숙도 판정에 관한 연구
이보영 ( Bo-young Lee ),백민우 ( Min-woo Baek ),이종환 ( Jong-hwan Lee ),김영진 ( Young-jin Kim ),신정용 ( Jeong-yong Sin ),유우형 ( Woo-hyeong Yu ),송두진 ( Doo-jin Song ),김민지 ( Min-jee Kim ),천승우 ( Seung-woo Chun ),모창연 ( 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2
토마토 선별은 중량이나 크기 등을 기준하여 이루어지고 있으며 흠집 등 외관 품질은 작업자가 육안으로 판별한다. 토마토 선별에 많은 노동력이 요구되며 작업자의 숙련도에 따른 편차가 발생한다. 이러한 편차에 의해 선별정확도가 낮아지고 불균일한 품질의 상품이 유통됨으로서 소비자의 신뢰성이 저하된다. 품질 측정 정확도 향상과 품질 균일화를 위해 내부품질을 신속하고 비파괴적으로 측정할 수 있는 기술이 필요하다. 따라서 본 연구는 초분광 영상 기술을 이용하여 토마토의 성숙도 판정 모델을 개발하고 자 한다. 2022년 7월과 8월에 총 672개의 유럽계 토마토와 동양계 토마토를 수확하여 6개의 성숙 단계로 분류하여 실험에 사용하였다. 토마토 숙도는 USDA(United States Department of Agriculture) 표준 분류에 따른 6단계로 (Green, Breaker, Turning, Pink, Light-red, Red)로 하였다. Vis-NIR 초분광 영상 카메라(microHSI™ 410 Vis-NIR Hyperspectral Sensor, Corning<sup>®</sup> , USA) 구비된 라인스캐닝 방식의 초분광 영상 장치를 사용하여 400 ~ 1,000 nm 영역에서 토마토의 초분광 영상데이터를 획득하였다. 노출 시간, 스텝 간격은 각각 10ms, 1mm로 설정하여 측정하였다. 부분최소제곱회귀법(Partial Least Squares Regression; PLSR)을 적용하여 토마토 품종에 따른 토마토 숙도 판정 모델을 개발하였다. 토마토 숙도 판정 모델의 성능 평가는 결정계수(R2)와 평균 제곱근 오차(RMSE)를 사용하였다. 초분광 영상을 이용하여 토마토 숙도 판정 모델를 개발한 결과 PLSR 모델의 결정계수(R2)가 0.91로 나타났으며 추후 초분광 영상기술은 토마토의 내외부 품질 판정에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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