식량 작물의 확보 및 생산량 예측은 국가 발전에 있어 필수적이며, 국가 경제뿐만 아니라 전 세계 식량 안보에 기여 한다. 최근 환경오염으로 인한 이상기후는 식량 작물 생산량에 직ㆍ간접적으로 부정적 영향을 끼치고 있어, 작물 수확량 예측 불확실성이 높아지고 있다. 특히, 노지 작물의 경우 생산량 감소와 품질 저하 문제가 화두 되고 있다. 이러한 문제는 농가들뿐만 아니라 소비자들에게도 큰 피해를 안겨주고 있다. 이러한 생산량 예측 이슈를 해결하기 위해 최근에는 인공지능 기술이 농업 분야에도 활발히 적용되고 있다. 작물 수확량의 정확한 예측을 위한 머신러닝 기반 연구가 집중적으로 수행되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 이와 같은 인공지능 기반의 노지 작물 수확량 예측 기술(머신러닝, 딥러닝, 하이브리드 모델 등) 현황 및 작물 수확량에 가장 영향을 많이 끼치는 모델 파라미터 등을 조사하였다.

The variations of internal temperature, relative humidity (RH) and gas concentration in the pallet modified atmosphere package (MAP), using polyamide (PA) film and linear low density polyethylene (LLDPE) film, were investigated to extend the shelf life of tomatoes and paprikas. The temperature and RH inside the MAP were higher than that in the cold room, but there was no water condensation inside the MA film. The ethylene concentration in the MAP was maintained below 10 ppm. Oxygen level was stabilized at 2 to 5% during the storage and carbon dioxide level was also stabilized at 15 to 20%. The weight loss of the MAP tomatoes and paprikas was lower than that of the control because the RH in the pallet MAP was higher than that of the cold room. The fungal decay rate in the pallet MAP was also lower than that in the control due to a low oxygen concentration rate. There were no significant differences in the soluble solids, titratable acidity and Hunter’s color, but differences did exist in the hardness between the MAP and the control. So, this pallet MAP method was effective at extending the shelf life of tomatoes and paprikas considering the weight loss, fungal decay and hardness.

국내뿐만 아니라 국외에서도 소고기 품질 종합 판정의 과정은 숙련된 인력에 의해 수행되고 있다. 숙련된 전문가라도 주관적인 견해가 포함 될 가능성이 존재하는 현행의 과정을 개선하고, 판정에 필요한 인자(근내지방도, 지방색, 육색 등)를 보다 객관적으로 획득하기 위해 다양한 센서 및 분석법을 활용하는 시도가 전세계적으로 활발하게 진행되고 있다. 하지만, 선행 연구들의 최종 목표인 현장 실용화 단계로의 적용은 미미한 실정이다. 이에 본 연구에서는 Computer vision 장치로 촬영한 영상을 소고기 품질 판정 과정의 시각 대체 자료로 활용하고, 다양한 영상처리 기법을 이용하여 소고기 품질 판정에 필요한 주요 인자의 추출 가능성을 확인하고자 하였다. 이 과정에서 소고기 품질 판정에 필요한 주요 인자 중 근내지방도를 본 연구의 대상으로 선정하였으며, 근내지방을 효과적으로 추출하는 영상처리 알고리즘을 도입하고, 본 연구에 적합한 알고리즘을 판단하고자 하였다. 소고기 품질 판정에 사용되는 등심 부위의 RGB 영상을 촬영하였다. 촬영된 영상의 기하학적 왜곡과 색상 왜곡을 보정하여, 영상 획득 과정에서 발생하는 기계적 오차를 최소화 하고자 하였다. 보정된 영상에서 배경을 제거하고, 관심 영역(Region of Interest)을 추출하였다. 추출한 영역에서 근내지방을 추출하기 위해 MSER(maximally stable extremal regions) 알고리즘을 중점으로 사용하였고, 이를 제외한 다양한 영상처리 알고리즘도 적용하여 활용 가능성을 확인하였다. 이를 바탕으로, 추후 연구에서는 소고기 품질 판정의 주요 인자인 근내지방의 추출 알고리즘을 개발하고, 나아가 소고기 품질 판정 시스템 구축을 최종 목표로 하고 있다.

소 도체의 등급 판정은 육량과 육질의 품질을 고려하여 숙련된 전문인력에 의해 수행되고 있다. 육질의 품질을 결정하는 중요한 인자로 근내지방도, 지방색, 육색 등이 이용되고 있다. 소도체의 품종, 성별, 연령에 따라 근섬유의 특성과 근내지방의 시각적 발현특성이 다르므로 측정자간 시각적 해석에 오차가 발생할 수 있다. 주요 판정인자들을 객관적으로 판정하기 위한 자동 측정기술의 개발이 필요하다. 본 연구는 근적외선 분광 영상을 이용하여 소 도체의 육질 판정 가능성을 조사하기 위하여 수행되었다. 다섯 등급(1++, 1+, 1, 2, 3)의 소 도체에 대하여 배최장근(등심부위)의 1,000-1,700 nm 영역의 분광 영상을 측정하였고, 육질부분과 지방부분의 분광 특성을 조사하였다. 그 결과 근적외선 분광 영상기술을 이용하여 육질부위와 지방부위의 구분이 가능하였으며, 근내지방도 예측도 가능하였다.

This study investigated the effects of 27.12 MHz radio frequency (RF) heating on heat transfer phenomena during the thawing process of frozen food. To determine the velocity of the RF thawing machine, samples were frozen at -80oC and subjected to different power treatments. The phase change times (-5 to 0oC) of frozen radish were 30, 26, 13, and 8 min; those of pork sirloin were 38, 25, 11, and 5 min; those of rump were 23, 17, 11, and 6 min; those of chicken breast were 42, 29, 13, and 9 min; and those of tuna were 25, 23, 10, and 5 min at 50, 100, 200, and 400 W, respectively. The heating limit temperatures of the radish, pork sirloin, rump, chicken breast, and tuna samples were 19.5, 9.2, 21.8, 8.8, and 16.8oC at 50 W; 23.5, 15.5, 27.3, 12.3, and 19oC at 100 W; 42, 26.9, 45.7, 22.1, and 39.4oC at 200 W; and 48.5, 54.7, 63.6, 57.3, and 44.9oC at 400 W. These results suggest that high-power RF improves thawing velocity and heating limit temperatures, and that an improvement on the operation of the RF thawing machine, according to food temperatures, is needed.

본 연구에서는 고추의 수분스트레스 반응을 최적으로 계측할 수 있는 알고리즘을 개발하기 위해 초분광 단파 적외선 영상기술을 적용하였다. 수분스트레스에 노출된 고춧잎의 단파적외선 분광영상을 획득하고 ANOVA 분석을 이용하여 수분스트레스 반응을 가장 잘 반영하는 파장영역을 선정하였다. 고춧잎의 단파적외선 초분광 영상을 이용하여 ANOVA 분석을 수행한 결과 수분스트레스 판별을 위한 최적 파장은 1449nm으로 물분자의 광 흡수 영역대와 거의 일치하였다. 최적 파장에서의 고춧잎 상대반사값을 가우시안 회귀분석을 통해 정상군과 토양흡착수압이 −20kPa과 −50kPa일 때의 스트레스군을 구분할 수 있는 임계값을 계산하고 이 값을 기준으로 단파적외선 영상을 이진화하여 수분스트레스 반응을 판 단할 수 있는 최종영상을 구축하였다. 결과 영상에서 정상군과 스트레스군의 토양흡착수압이 −20kPa인 잎의 경우 스트레스 반응을 보인 픽셀이 72%이었고, −50kPa인 잎에서는 스트레스 반응을 보인 픽셀이 84%로 12%차이 가 났다. 정상군과 스트레스 강도가 다른 시료의 경우 영상의 결과가 명확히 구분되는 것으로 나타나 단파적외선 영상기술이 고춧잎의 수분스트레스 상태를 정량적으로 나타낼 수 있는 기술임을 확인할 수 있었다.

본 연구에서는 가시광 및 근적외선 초분광 반사광 영상 시스템을 이용하여 배추의 건전종자와 퇴화종자를 선별할 수 있는 기술 개발에 관한 연구를 수행하였다. 초분광 반사광 영상을 이용하여 배추의 건전종자와 퇴화종자를 선별할 수 있는 최적의 반사광 파장 조합을 구명하고 이를 이용하여 퇴화종자를 검출할 수 있는 초분광 영상 알고리즘을 제시하였다. 본 논문의 전체적인 결론을 요약하면 다음과 같다. 가) 배추의 건전종자와 퇴화종자를 구별하기 위해 초분광 반사광 스펙트럼을 이용하여 PLS-DA 모델을 개발하고 성능평가를 수행하였다. Calibration set의 분류 정확도 97.6%이고 test set의 분류 정확도는 96.9% 이었다. 나) 배추의 건전종자와 퇴화종자를 분류하는데 가장 큰 영향을 미치는 파장대는 680 nm로 확인 되었으며, 이는 배추종자가 퇴화하는 과정에서 발생하는 chlorophyll 변화의 영향으로 사료된다. 다) 개발한 PLS-DA모델의 beta coefficient를 적용한 PLS의 영상을 이용하여 건전종자와 퇴화종자를 선별한 결과 분류정확도 96.8%로 육안 및 일반 컬러 카메라로 선별하기 힘든 배추의 퇴화종자 검출이 가능한 것을 확인할 수 있었다.

본 연구에서는 저장기간에 따른 돈육의 신선도 변화측정을 위하여 돈육의 형광 반응을 측정 하였다. 형광 방출-조사 메트릭스를 측정하여 저장기간별 돈육의 부패 정도를 가장 잘 구분 할 수 있는 최적 형광 파장을 찾고자 하였다. 등심의 경우 조사광 420 nm, 방출파장 569 nm, 삼겹살의 경우 조사광 430 nm, 방출파장 636 nm이 저장기간에 따른 신선도 변화 측정을 위해 가장 적합한 파장임을 확인할 수 있었는데 이는 ZnPP와 PP 성분의 형광 반응 영역과 일치하였다. 형광 반응측정에서 얻은 상대 형광강도 값과 돈육의 화학적 및 미생물학적 측정값을 선형회귀법을 이용하여 분석하였다. 선형회귀 분석 결과 등심의 결정계수(R2)는 TBARS, TBC, VBN, pH가 각각 0.693, 0.822, 0.869, 0.632로 나타났다. 삼겹살의 경우는 TBC값이 0.577로 가장 높은 결정계수를 나타내었다. 본 연구의 결과는 특정 파장 영역의 돈육의 형광 값이 돈육 신선도와 관련된 화학적 및 미생물학적 인자들과 밀접한 관계가 있다는 것을 보여주는 것으로 형광측정기술이 돈육의 신선도를 간편하고 빠르게 그리고 비파괴적으로 예측 할 수 있는 가능성을 보여주었다.

초분광영상을 이용하여 방울토마토의 전체 면에서 반사스펙트럼을 획득하였으며 숙도 등급(GN-RD)에 따른 스펙트럼의 차이를 관찰하였다. 방울토마토의 반사스펙트럼에서 클로로필에 의한 675 nm 영역의 흡수가 관찰되었고, 당과 수분의 영향으로 알려진 840 nm, 970 nm 영역에서 흡수가 관찰되었다. 특히 GN에서 RD 등급으로 숙도가 진행될수록 평균 스펙트럼의 경우 반사율이 낮아지는 경향이 관찰되었다. 총 8개의 전처리를 이용하여 전 숙도 등급의 시료에 적용한 PLS 회귀 분석에서 내부품질들 중 경도 예측모델이 가장 우수한 것으로 확인되었다. 이때 전처리는 평균값을 이용한 정규화이었으며 결정계수는 0.876, 그리고 SEP은 1.875 kgf 이었다. 당도의 경우는 최대값을 이용한 정규화에서 결정계수가 0.823과 SEP 0.388oBx로 나타났으며, 산 함량의 경우 최대값을 이용한 정규화에서 0.620의 결정계수와 0.208%의 SEP이 확인되었다. 상품성을 고려한 PK, LR, RD 등급의 시료에서 PLS 회귀 분석을 실시한 결과 내부품질 중 전체의 숙도 등급의 시료를 사용하여 예측한 결과보다는 전체적으로 다소 낮은 예측결과를 확인할 수 있었다. 내부 품질 중 경도에서 가장 높은 예측모델이 확인되었으며, 전처리는 일정 범위를 이용한 정규화이고 0.679의 결정계수와 0.976oBx의 SEP이 확인되었다. 당도는 최대값을 이용한 정규화에서 0.586의 결정계수와 0.546 kgf의 SEP의 결과를 보였으며 산 함량은 Savitzky Golay의 2차 미분에서 0.547의 결정계수와 0.188%의 SEP을 보였다. 본 연구에서는 최근 연구 활용이 시작되고 있는 최신기술인 초분광 반사영상을 이용하여 방울토마토 내부품질인 경도, 당도, 산 함량 예측의 가능성을 확인하였다. 초분광영상은 영상처리를 이용하여 외부의 결함 및 외부 착색도 등도 측정할 수 있으므로 본 연구에서 수행한 내부품질 측정과 융합하여 복합적인 농산물 품질 선별기 개발에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구에서는 고춧가루의 매운맛을 내는 주성분인 캡사이신 함량을 신속하게 측정할 수 있도록 근적외선 흡광도를 측정할 수 있는 시스템을 구성하였다. 이를 이용하여 동일지역(영광군)에서 생산된 맵지 않은 일반 품종의 고춧가루와 우리나라에서 아주 매운 고추로 알려진 청양 품종의 고춧가루를 혼합하여 만들어진 시료에 대하여 입자의 크기별로 캡사이신 함량을 예측할 수 있는 PLSR 모델을 개발하였다. 고춧가루 입도별로 캡사이신 함량의 예측성능을 향상시키기 위한 스펙트럼 전처리 조건을 구명하였으며, 입도가 캡사이신의 함량 예측에 미치는 영향을 구명하였다. 그 결과를 요약하면 다음과 같다. (1) 고춧가루의 근적외선 흡광도 측정 시스템은 1100-2300 nm 대역에서의 근적외선 흡광도 측정용 AOTF-NIR Spectrometer, 여러 부위의 흡광도를 측정하기 위하여 제작된 시료 회전판, 시료 회전판을 회전시키는 모터, 회전판의 속도를 조절하는 속도조절장치와, 시료 용기 등으로 구성되었다. (2) 1100-2300 nm의 대역에서 고춧가루와 순수 캡사이신 분말의 스펙트럼을 측정한 결과 고춧가루의 스펙트럼 피크들과 캡사이신의 스펙트럼 피크가 유사한 대역에서 나타나, 근적외선 분광법을 이용하여 고춧가루의 캡사이신 함량 예측이 가능한것으로 판단되었다. (3) 고춧가루 입도별(0.425 mm이하, 0.425-0.71 mm, 0.71-1.4 mm)로 획득한 근적외선 흡광도에 대하여 전처리를 달리하여 개발한 캡사이신 함량 예측용 PLSR 모델을 교차검증한 결과 결정계수(RV2)는 0.948-0.979, 예측오차(SEP)는 6.56-7.94 mg% 범위에서 나타났으며, 입도가 작을수록 예측성능이 우수하였다. (4) 3가지 입도를 통합한 고춧가루(입도 1.4 mm이하)에 대하여 캡사이신 함량 예측모델 개발을 위한 최적의 스펙트럼 전처리 조건은 영역 정규화, SNV와 1차 미분 3가지를 순차적으로 적용하는 것이었으며, 이를 이용하여 PLSR 예측모델을 개발하여 교차검증으로 검증할 때 결정계수(Rv2)는 0.959, 예측오차(SEP)는 8.82 mg%로 나타났다. (5) 입도가 구분된 고춧가루에는 입도별 예측모델을 적용하고, 입도가 구분되지 않은 고춧가루는 통합 입도 예측모델에 적용함으로써 캡사이신 함량의 예측정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 판단되었다.

We have studied the technology to extend the storage period of ‘Seolhyang’ strawberries using modified atmosphere package (MAP) and ethyl pyruvate (EP) treatment for domestic distribution and export. The selected ripe strawberries harvested on December 28, 2016 at the Sancheong farmhouse were transported to the laboratory for 2 h and tested. After a day’s precooling at 4℃, the strawberries were divided into seven experimental groups. These groups were control, active MAP using low density polyethylene (LDPE), active MAP using polyamide (PA), active MAP using PA with EP treatment, passive MAP using LDPE, passive MAP using PA and passive MAP using PA with EP treatment. Quality analysis was carried out every 4 days during the storage period of 16 days. During the storage period of 16 days, MAP decreased from 3.5% to less than 1.1% in weight loss ratio compared with control, and decreased from 36% to less than 7% in fungal incidence. In the case of fungi in the EP treatment group, hyphae did not grow on the outside of the strawberry but grew to the inside. This tendency was similar to that in the low oxygen and high carbon dioxide environment of the MAP, the mycelium of the fungus did not grow outside of the strawberry. Fungi are the biggest problem in the distribution and export of strawberries, and these results suggest that MAP alone could inhibit mold and increase shelf life.

본 연구는 초음파를 이용한 해동기의 이용 가능성을 확인 하고자 수행되었다. 초음파 해동기는 132, 580 및 1,000 kHz의 공진주파수를 가지는 진동자를 이용하여 각 주파수로 제작하고 돈육을 일정한 크기로 정형하여 -80℃에서 냉동한 후 제작된 해동기를 이용하여 해동 성능을 분석하였다. 해동속도 비교에서는 초음파를 가하지 않은 접촉식해동의 경우 일반적으로 가정에서 행해지는 유수식 해동과 유사하게 20분가량이 소요되었으나, 초음파를 가했을 경우 주파수가 증가할수록 해동시간이 단축되어 1,000 kHz 에서는 6분 만에 해동이 완료되었다. 초음파를 이용한 해동 후 품질변화에 대한 분석에서는 재작된 초음파 해동기를 이용하였을 경우 유수해동에 비하여 드립으로 인한 해동감량이 0.5%가량 증가하였지만 pH, VBN 및 TBA 값과 같은 화학적 특성에서는 차이를 나타내지 않았다. 총 호기성 미생물에 또한 냉·해동에 따라 큰 차이를 나타내지 않았다. 초음파 해동기를 이용한 해동에서 냉동 전후의 육색을 비교 분석한 결과 명도는 변화는 거의 나타나지 않았지만 유수해동에 비하여 580 kHz를 이용한 초음파 해동에서 적색도 및 전체 색변화가 유의적의로 개선되었다. 해동육의 조직감 분석에서는 초음파 해동에서 경도가 감소하고 저작성이 증가하는 경향을 나타내었다. 이러한 결과를 종합해볼 때 접촉식 초음파 해동기는 해동시간 단축에 매우 효율적이나 해동육의 품질개선에는 뚜렷한 효과를 나타내지 못하여 경제성을 고려했을 때 성능 개선 및 연육 효과가 나타나는 580 kHz 동기의 개선 및 이용방안에 대한 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.