2014년 1월부터 아․태지역 Tokyo-MOU에서는 새로운 점검체제인 NIR를 도입하여 항만국통제(PSC)를 시행하고 있다. NIR의 가 장 큰 특징은 기존 TF방식과 달리 회사의 안전관리수준까지 평가하여 선박의 위험도 수준을 고위험, 표준위험, 저위험 선박 등 3단계로 분류 하고 그 수준에 따라 PSC 점검주기를 달리하는 것이다. 특히, 국제안전경영(ISM)코드의 안전관리체제(SMS)와 관련된 결함과 6개이상의 결 함수, 출항정지이력 등은 선박의 위험도수준 평가에 큰 영향을 미치게 되었다. 이에 따라 선박과 회사들은 변화된 PSC환경에 대비하기 위하 여 종전과는 다른 안전관리체제의 적절한 이행과 시스템 보장이 각별히 요구된다. 정부대행기관 및 주관청에서도 기존과는 다른 새로운 PSC 대응방안이 필요하다. 구체적으로는 선박과 회사간 유기적인 협력과 지원체제 강화, 심사주체와 객체의 변경을 통한 타성 극복, 정부대행기관 에 대한 주관청의 관리감독 강화 그리고 민․관 협력체제 운영을 위한 네트워크 구축 등의 방안이 있다.

Kjeldahl method used in many materials from various plant parts to determine protein contents, is laborious and time-consuming and utilizes hazardous chemicals. Near-infrared (NIR) reflectance spectroscopy, a rapid and environmentally benign technique, was investigated as a potential method for the prediction of protein content. Near-infrared reflectance spectra(1100-2400 nm) of coarse cereal grains(n=100 for each germplasm) were obtained using a dispersive spectrometer as both of grain itself and flour ground, and total protein contents determined according to Kjeldahl method. Using multivariate analysis, a modified partial least-squares model was developed for prediction of protein contents. The model had a multiple coefficient of determination of 0.99, 0.99, 0.99, 0.96 and 0.99 for foxtail millet, sorghum, millet, adzuki bean and mung bean germplasm, respectively. The model was tested with independent validation samples (n=10 for each germplasm). All samples were predicted with the coefficient of determination of 0.99, 0.99, 0.99, 0.91 and 0.99 for foxtail millet, sorghum, millet, adzuki bean and mung bean germplasm, respectively. The results indicate that NIR reflectance spectroscopy is an accurate and efficient tool for determining protein content of diverse coarse cereal germplasm for nutrition labeling of nutritional value. On the other hands appropriate condition of cereal material to predict protein using NIR was flour condition of grains.

질소시비량과 수확시기에 따른 단백질함량의 변화를 구명하여 벼 품종개발 및 재배기술개발에 기초자료로 사용하고자 본 시험을 수행하였다. 질소시비량은 무처리를 대조구로 하여 5 kg, 9 kg, 13 kg, 17 kg, 21 kg/10a의 5수준으로 하였고 질소는 기비-분얼비-수비를 5:2:3으로 분시하였으며 질소시비를 제외한 재배관리는 표준재 배법에 준하여 실시하였다. 수확시기는 출수 후 40일, 50일, 60일, 70일, 80일로 하여 시료를 수집하여 10분도로 도정하여 백미의 단백질함량을 켈달법과 NIR을 이용하여 측정하였다. 질소시비량에 따른 쌀의 단백질함량은 기존의 연구보고와 동일하게 질소시비량이 증가할수록 단백질함량이 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 품종별로 보면 쌀의 단백질함량 변화 양상은 유사하였지만 단백질 증가정도를 나타내는 기울기와 질소비료에 대한 반응을 나타내는 절편값은 차이가 있었다. 수확시기에 따른 단백질함량의 변화는 일정한 경향을 보이지 않았다. 이는 단백질이 수확적기까지는 증가하다가 수확적기를 기점으로 점점 낮아진다는 기존의 연구보고와는 일치하지 않았다.이와같은 경향은 켈달법과NIR을 이용한 단백질함량 분석에서 비슷하게 나타났지만 분석방법에 따라 동일한 시료라도 -0.67%~0.34%의 차이가 있음을 확인할 수 있었다.

도정하지 않은 정조의 81 시료로부터 스펙트럼을 수집하고, 백미 완전미도정수율 예측 희귀모델을 개발하기 위해 검량식을 작성한 결과 스펙트럼을 8 nm 간격으로 지정하고, 1차미분 방법으로 검량식을 작성한 완전미율의 결정계수는 MPLS에서 0.8353, PLS 방법에서 0.8416, PCR에서 0.5277를 나타냈다. 스펙트럼을 20 nm 간격으로 지정하고 1차미분 방법으로 검량식을 작성하였다. 완전미율의 결정계수는 MPLS에서 0.8144, PLS 방법에서 0.8354, PCR에서 0.6809를 나타냈다. 스펙트럼을 8 nm 간격으로 지정하고 2차미분 방법으로 검량식을 작성하였다.완 전미율의 결정계수는 MPLS 방법에서 0.7994, PLS에서 0.8017, PCR에서 0.4473을 나타냈다. 스펙트럼을 20 nm 간격으로 지정하고 2차미분 방법으로 검량식을 작성하였다. 완전미율의 결정계수는MPLS 방법에서 0.8004, PLS에서 0.8493, PCR에서 0.6609을 나타냈다.

분쇄하지 않은 정조상태에서 현미와 백미의 성분을 측정 할 목적으로 수확 후 정조로부터 스펙트럼을 획득하였고(투과법 : 850-1050 nm, 반사법 : 400-2500 nm) 현미와 백미의 단백질, 아밀로스, 지방산, 수분함량, 식미값의 예측모델을 개발하여 그 정밀도를 비교 검토하기 위해서 일련의 시험을 실시한 결과는 다음과 같다. 투과법으로 정조의 스펙트럼을 수집한 후 현미의 단백질, 아밀로스, 지방산, 수분함량의 검량식을 작성한 결과 0.9001, 0.8321, 0.8077, 0.9553의 결정계수를 나타냈다. 백미의 단백질, 아밀로스, 수분함량, 식미값의 검량식을 작성한 결과 0.8255, 0.8559, 0.8226, 0.3421의 결정계수를 나타냈다. 반사법으로 정조의 스펙트럼을 수집한 후 현미의 단백질, 아밀로스, 지방산, 수분함량의 검량식을 작성한 결과 0.8286, 0.7705, 0.9094, 0.9694의 결정계수를 나타냈다. 백미의 단백질, 아밀로스, 수분함량, 식미값의 검량식을 작성한 결과 0.7904, 0.7679, 0.8435, 0.4881의 결정계수를 나타냈다. 이상의 결과에 의해서 단백질, 아밀로스, 지방산, 수분함량은 실용적인 결정계수를 얻었으나, 식미값은 결정계수가 너무 낮아 계속적인 연구가 필요하다고 판단하였다