The objective of this research was to develop Near-Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS) model for amylose and protein contents analysis of large accessions of rice germplasm. A total of 511 accessions of rice germplasm were obtained from National Agrobiodiversity Center to make calibration equation. The accessions were measured by NIRS for both brown and milled brown rice which was additionally assayed by iodine and Kjeldahl method for amylose and crude protein contents. The range of amylose and protein content in milled brown rice were 6.15-32.25% and 4.72-14.81%, respectively. The correlation coefficient (R 2 ), standard error of calibration (SEC) and slope of brown rice were 0.906, 1.741, 0.995 in amylose and 0.941, 0.276, 1.011 in protein, respectively, whereas R 2 , SEC and slope of milled brown rice values were 0.956, 1.159, 1.001 in amylose and 0.982, 0.164, 1.003 in protein, respectively. Validation results of this NIRS equation showed a high coefficient determination in prediction for amylose (0.962) and protein (0.986), and also low standard error in prediction (SEP) for amylose (2.349) and protein (0.415). These results suggest that NIRS equation model should be practically applied for determination of amylose and crude protein contents in large accessions of rice germplasm.

Near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) has been used as a rapid analysis tool to many components in cereal grains. This study was to investigate the potential NIRS application for determination of components in Korean wheat. Main components of wheat quality are protein content, moisture content, SDS-sedimentation volume and ash content. Wheat has screened for quality, hardness of seed by NIRS in CIMMYT (International Maize and Wheat Improvement Center). NIRS calibration was used as a rapid and simultaneous analysis method to determine the wheat quality components. A total of 282 wheat samples, collected from a wide range of Korean wheat cultivation region for 2 years, were analyzed by NIRS. NIRS calibration of individual components were developed using first derivation, second derivation and modified partial least-squares regression and internal cross validation method. As a result, calibration formula of protein was y=0.937x+0.786, calibration formula of moisture was y=0.922x+0.911, calibration formula of ash was y=0.933x+0.08, calibration formula of SDS-sedimentation volume was y=0.947x+2.150. NIRS calibration for wheat quality may be useful for determining protein(R2 = 93.6), moisture(R2 = 91.6), SDS-sedimentation volume(R2 = 94.3), and ash(R2 = 93.4). This study shows that 4 calibrations of NIRS is a useful application in the accurate and rapid determination of wheat quality. Therefore, NIRS could be used to rapidly determine the quality contents of wheat for grade evaluation in a purchasing of wheat cultivation region.

This study was investigated to develop mass evaluation system for the contents of crude protein, oil and fatty acid in soybean germplasm using NIRS. NIRS equations were created with 345 soybeans, multiple correlation coefficients of crude protein, oil, palmitic, stearic, oleic, linoleic and linolenic acid between data obtained from NIRS and quantitative analysis were 0.983, 0.969, 0.592, 0.514, 0.978, 0.961 and 0.957, respectively. Equation statistics indicated that contents of crude protein, oil and unsaturated fatty acid except palmitic and stearic acid in soybean seed were suitable for determination by NIRS. Those NIRS equations were applied to examine crude protein, oil and unsaturated fatty acid of 854 soybean landraces from Korea. The average contents and ranges of crude protein and oil were 39.2% with a range of 33.7-47.0% and 15.0% with a range of 9.8-20.3%, individually. In addition, those of oleic, linoleic and linolenic acid were 21.4% with a range of 12.1-30.2%, 55.6% with a 47.8-62.3% and 8.1% with a range of 5.9-10.7% respectively. We conducted quantitative analysis to reconfirm with IT154552 (45.1%) and IT023955(46.9%) above 45% of crude protein, the results were similar from NIRS (45.2%, 47.0%). NIRS data for protein from this study made no difference with lab data, which would be useful for mass evaluation. There was negative correlation (-0.203) between crude protein and oil, positive correlation (0.379) between crude oil and oleic acid, and significantly negative correlation (-0.879) between oleic and linoleic acid.

국내산 콩과 수입콩의 판별에 NIRS를 도입함으로써 보다 빠르고 정확한 식별분석을 하고자 실험을 수행하였다. NIRS를 사용하여 400~2,500 nm 범위에서 콩 분말의 파장을 측정하였으며, 측정된 spectrum은 WINISI II program 을 이용하여 수처리와 회귀분석을 하였다. 검량식 작성을 위한 수처리는 spectrum을 1차미분 및 4 nm gap으로 조정한 것이 가장 적합하였으며, 회귀식은 변형부분최소자승회귀법(Modified partial least squares regression)이 우수하였다. MPLS 회귀분석시 원산지 판별을 위해 loading value를 국내산 콩은 '100', 수입콩은 '1'로 처리하여 검량식을 작성하고 그 적합성을 검증한 결과 factor가 10일 때 도출된 calibration equation의 상관값이 0.98, 교차검증의 상관값이 0.94를 나타내어 상관도가 높음을 알 수 있었다. 따라서 NIRS를 이용한 국내산 콩과 수입콩의 판별분석이 가능할 것으로 판단되었다.

The objective of this study was to develop models for the predict of the milk properties (fat, protein, SNF, lactose, MUN) of unhomogenized milk using the visible and near-infrared (NIR) spectroscopic technique. A total of 180 milk samples were collected from dairy farms. To determine optimal measurement temperature, the temperatures of the milk samples were kept at three levels (5℃, 20℃, and 40℃). A spectrophotometer was used to measure the reflectance spectra of the milk samples. Multilinear-regression (MLR) models with stepwise method were developed for the selection of the optimal wavelength. The preprocessing methods were used to minimize the spectroscopic noise, and the partial-least-square (PLS) models were developed to prediction of the milk properties of the unhomogenized milk. The PLS results showed that there was a good correlation between the predicted and measured milk properties of the samples at 40℃ and at 400∼2,500 nm. The optimal-wavelength range of fat and protein were 1,600∼1,800 nm, and normalization improved the prediction performance. The SNF and lactose were optimized at 1,600∼1,900 nm, and the MUN at 600∼800 nm. The best preprocessing method for SNF, lactose, and MUN turned out to be smoothing, MSC, and second derivative. The Correlation coefficients between the predicted and measured fat, protein, SNF, lactose, and MUN were 0.98, 0.90, 0.82, 0.75, and 0.61, respectively. The study results indicate that the models can be used to assess milk quality.

녹차, 부분발효차, 발효차 및 후발효차 등 다양한 차 제품 분말을 NIRSystem를 이용하여 전 대역(400-2500 nm)에서 스펙트럼을 얻어 중회귀분석에 의해 색상 관련 특성 및 카테킨류 성분에 대한 검량식을 유도하였다. Hunter color scale에서 발효정도의 변이를 a/b로 98.7% 설명될 수 있어 a/b값으로 차제품의 발효정도를 추정할 수 있다. MPLS를 이용하여 작성된 검량식의 결과 L값의 검량식 작성시 결정계수는 0.997, a값의 결정계수는 1.00, b값의 결정계수는 0.996, a/b값의 결정계수는 0.999로 매우 높았다. MPLS를 이용하여 작성된 검량식의 결과 EGC, EC, EGCg, ECg 및 총 카테킨의 결정계수는 각각 0.919, 0.896, 0.978, 0.905 및 0.983으로 매우 높았다. 차 제품 분말의 색상관련 특성들(L, a, b, a/b) 및 카테친류 (EGCg, EGC, EC, ECg 및 총 카테킨) 의 검량식 정확도가 매우 높아서 NIRS의 가시광선 대역(400~700 nm)및 근적외선 대역(780~2500 nm)에서 동시에 두 특성의 성분을 1~2분 내로 측정이 가능하다.

NIRS는 농산물 구성성분의 정량 및 정성 분석뿐만 아니라 최근 원산지 판별에도 이용하고 있다. 본 연구에서 는 NIRS를 이용하여 콩의 원산지 판별을 하였으며, 공시재료는 국내산 콩 92점과 수입산 콩 43점을 사용하였 다. 방법은 시료를 마쇄한 후 NIRS로 400～2,500 nm 파장범위를 스캔하였으며 SNV 와 detarend로 입도차이에 서 오는 산란을 보정하였다. 또한 물리적 영향에 의해 야기되는 바탕선 변화 등의 오차를 줄이고 겹쳐 있는 파장을 분리하기 위해 2차 미분법을 통한 수처리를 하고 검량식 및 판별식을 작성하였다. 수처리 후 MPLS 회귀분석법에 의한 검량식 작성시 R2가 0.98인 검량식을 얻을 수 있었으며, 이때 SEC는 6.54이었다. 한편, 판별의 정확도를 위해 전체 135 시료를 두 set로 나눈 후 validation equation을 확인한 바, 1-VR 및 SECV 값이 각각 0.91, 13.98로 나타나 NIRS를 이용한 콩의 원산지 판별이 가능한 것으로 판단되었다.

녹차, 부분발효차 및 발효차 등 다양한 차제품 117개 제품을 수집하여 분말화하여 측색계로 각 차제품의 표면 색상을 측정한 후 NIRS를 이용하여 가시광선 대역(400~700 nm)에서 스펙트럼을 얻어 중회귀분석에 의해 각각 색상 관련 특성에 대한 검량식을 작성하였다. 1. 측색계로 제품의 색상을 측정한 결과 CIE color scale에서 L값(6.98), a값(0.25) 및 b값(15.42)이 높았으나, a/b(0.09)값은 Hunter color scale에서 높았다. 또한 색상관련 특성 a* (a)와 a*/b* (a/b)의 변이계수가 317.2~327.5% 와 293.8~316.7% 로 제품간 변이성이 매우 컸다. 2. CIE color scale와 Hunter color scale에서 발효정도(X9 )의 변이를 a*/b*(X4) 나 a/b(X8 )로 99.7% 설명될 수 있어 a*/b* (a/b)값으로 차제품의 발효정도를 추정할 수 있다. 3. Modified partial least square(MPLS)를 이용하여 작성된 검량식의 결과 두 color scale을 종합하여 L값의 검량식 작성시 결정계수(R2 )는 0.973~0.977 , 검증시 상관도(1-VR) 0.969~0.972 , a값의 결정계수는 0.999, 검증시 상관도 0.998, b값의 결정계수는 0.858~0.902 , 검증시 상관도 0.833~0.888 , a/b값의 결정계수는 0.997, 검증시 상관도 0.993으로 매우 높았다. 4. 차 제품 표면 색상관련 특성들(CIE color scale; L* , a* , b* , a*/b* , Hunter color scale; L, a, b, a/b)의 검량식 정확도가 매우 높아서 NIRS의 가시광선 대역(400~700nm )에서 이들 특성을 용이하고 정밀하게 측정할 수가 있으며, 또한 근적외선 대역(900~2500nm )에서 기존 성분분석 화일과 병합하여(merge) 차 제품의 표면 색상 및 화학적 성분을 1~2 분내로 동시에 측정이 가능하다.

본 시험은 종자은행이 보유하고 있는 다양한 벼 유전자원의 활용을 촉진하기 위하여 비파괴적인 분석방법의 하나인 근적외선 분광분석법을 이용한 유용유전자원의 대량 선발체계 구축을 위해 실시하였다. 1. NIR스펙트럼은 700 nm 이하의 가시광선 범위에서 다양한 범위의 spectrum을 보였으며, 700 nm에서 2500 nm의 근적외선 파장에서도 spectrum의 차이가 크게 나타났고, 1400 nm에서 전체 spectrum의 정점을 나타냈으며 그 이상의 spectrum에서는 포화현상을 나타내었다. 2. NIR 검량식 작성에 이용된 144점의 선발자원이 가지는 단백질함량의 범위는 6.5~9.5% 였으며, 134점의 선발자원이 가지는 아밀로스함량의 범위는 18.1~21.7% 이었다. 3. 단백질함량과 아밀로스함량의 실험치(Lab data)와 NIR 데이터의 모집단 분포의 해석과 상관관계에 관한 통계분석 결과, 단백질함량과 아밀로스함량의 R2 (RSQ) 값은 각각 0.786과 0.865로 높게 보였으며, 검량식 표준오차(SEC)는 각각 0.442와 2.078로 유의한 값을 보였고, 또한 검량식 검정 표준오차(SECV)도 각각 0.541과 3.106으로 유의한 값을 보였지만 검증시 상관정도(1-VR)는 0.68과 0.70로 검량식 작성시보다 낮은 유의성을 보였다.

쌀의 기계적 식미치 측정용으로 최근 많이 사용되고 있는 도요 미도메타의 미도치를 근적외선 분광분석 기를 이용 신속 간편하게 측정할 수 있는지를 검토하고자 실험 하였던바 그 결과는 다음과 같다. 1. 수집된 브랜드 쌀의 도요 미도치는 최저 62.9, 최고 84.2까지의 비교적 넓은 범위를 보였으며, 샘플의 분포 양상도 정규분포에 가까웠다. 2. MPLS(Modified Partial Least Square) 방식에 의한 검량식 작성시 도요 미도치와 근적외선 스펙트럼 간 결정계수 (R2) 는 0.94, 표준오차(SEC)는 0.95정도로 비교적 높은 상관성을 보였다. 3. 검량식 검증 표준오차는 1.64, 검증시 상관정도는 0.81로서 근적외선 분광분석기로 도요 미도치를 비 파괴적으로 손쉽게 측정할 수 있는 가능성을 제시 할 수 있었다.

친환경적이면서 신속한 비파괴 분석방법인 FT-NIR를 이용하여 백미의 총식이섬유(TDF)함량 예측모델을 개발하였다. 백미는 국내산으로 전남지방에서 재배된 47개 품종과, 시중 유통 중인 13개 브랜드 미에 대해서 AOAC 방법에 준한 효소법에 의해 TDF 함량을 분석하였다. 습식 분석된 TDF함량의 범위는 이었다. FT-NIR로 측정된 스펙트럼의 검량식은 빛의 산란 효과를 최소화하기 위해 수학적 처리를 하였고, 몇 개의 특정 파장이 아닌 전 파

벼 영양진단에서 중요한 성분인 생체잎의 질소함량을 NIRS를 이용하여 신속하고 정확하게 분석하기 위해 최적의 검량식 작성에 관한 일련의 시험을 실시한 결과는 다음과 같다. 벼 생체엽 질소함량 검량식의 결정계수는 익산, 정읍, 부안지역이 각각 0.879, 0.858, 0.819였다. Outlier를 제거한 후 검량식을 다시 작성한 결과 0.896, 0.878, 0.88~% 로 각각 0.017, 0.02, 0.061씩 향상되었다. Merge 기능을 이용하여 검량식을 합병한 후 검량식을 다시 작성한 결과 0.971로 정확도가 더욱 향상되었다. 벼 생체엽의 질소함량 검량식에 의한 분석값과 습식분석 평균값의 차이는 0.001~% 를 나타냈다. 이와 같은 결과로서 건조와 분쇄과정을 생략하기 때문에 시료의 변질을 막을 수 있고 시간과 비용을 줄일 수 있는 벼 생잎의 질소농도 측정이 근적외분석기술에 의해 가능할 것으로 판단되었다.

미강에 함유되어 있는 토코페롤 및 토코트리에놀의 함량을 비파괴적으로 신속하게 추정하기 위하여 NIRS(근적외선 분광분석기)를 이용한 분석 방법을 검토하였다. 벼 유전자원 80계통의 미장을 사용하여 HPLC에서 분석된 토코페롤 및 토코트리에놀의 함량치를 NIRS 스펙트럼에 적용시킨 후 검량식을 작성하였다. NIRS의 검량식을 몇가지 방법에 의하여 비교 분석한 결과 2차 미분된 스펙트럼을 MPLS(Modified Partial Least Squares)를 이용한 회귀식에 이용하는 것이 가장 적합하였다. HPLC를 이용한 유전자원들의 성분 함량과 NIRS에서 도출된 검량식과의 상관계수는 토코페롤과 토코트리에놀이 각각 0.992, 0.953을 나타내었다. 이들 검량식은 validation file 에서도 0.846 및 0.956의 높은 상관을 보여 미강 상태에서 토코페롤 및 토코트리에놀의 함량을 NIRS를 이용하여 신속하게 분석할 수 있을 것으로 판단되었다.

많은 보리계통의 주요 종실성분을 등숙초기단계에 신속하고 정확하게 분석하기 위한 근적외분광분석법의 이용가능성을 검토하기 위하여 겉보리 34계통을 재료로 출수후 25, 30, 35일에 각각 수확하였다. 이들 시료들을 대상으로 양질의 보리품종을 선발하는데 있어 품질면에 크게 영향을 미치는 전분, β-glucan, 단백질 및 회분성분을 일반분석법에 의해 분석한 뒤, 이 성적과 근적외분광광도계(NIRS)를 이용한 검량식(calibration equation)작성으로, 간접측정방법의 가능성을 검토하였다. 각 등숙시기별 성분별로 우수 검량식을 택하고 이를 이용하여 실분석치와의 상관정도를 검토함으로써 실행정확성을 판단하였는데 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 출수후 25일의 보리종실성분 중 전분은 2,163nm의 파장으로 구성된 검량식에서, β-glucan은 2,006nm 파장의 검량식에서 측정정확도가 높아 NIRS의 이용가능성이 있었으나 단백질 및 회분은 불가능한 것으로 나타났다. 2. 출수후 30일의 보리종실성분 중 전분은 2,053/2,082/2,235nm, β-glucan은 2,064/2,110nm, 단백질은 2,139/2,167/2,006/1,931nm로 구성된 검량식에서 각각 측정정확도가 높았으나 회분은 실분석치와의 유의성이 인정되지 않았다. 3. 출수후 35일 수확 종실의 경우 NIRS에 의한 전분과 단백질의 측정정확도가 높은 것으로 나타났으나 β-glucan및 회분은 유의성이 인정되지 않았다. 4. 출수후 35일 종실의 β-glucan은 흡광도 peak가 2,090nm에서 이루어져 분석이 되지 않았으며, 또한 회분은 세 시기 모두 계통간 성분변이 폭이 좁아 NIRS에 의한 분석이 어려울 것으로 판단되었다.

겉보리 품질에서 중요한 전분, eta -glucan, 단백질 및 회분을 근적외선분광분석법을 이용하여 신속하고 정확하게 분석할 수 있다면 양질의 겉보리 품종육성에 있어 선발효율을 높일 수 있을 것이다. 이러한 목적으로 겉보리 34계통을 공시하여 근적외선 분광광도계 Neotec 102를 이용한 근적외 스펙트럼과 각각의 화학분석치간의 중회귀분석에 의해 검량식을 작성하고 각 검량식별 측정 정확성을 분석한 결과는 다음과 같다. 1. 전분함량 분석시 2272/2078/2053/2055nm의 4개 파장으로 구성된 검량식이 추정치 표준오차(SEP)가 2.75, 상관계수가 0.932로 측정 정확성이 높았다 2. β-glucan 함량분석은 2276/2086nm의 2개 파장으로 구성된 검량식에서 추정치 표준오차(SEP)가 0.643, 상관계수가 0.588을 나타내 유의성은 인정되지 않았으나 본 실험에 사용된 근적외선 분광광도계 파장영역이 넓은 기기를 사용한다면 분석은 가능할 것으로 생각되었다. 3. 단백질은 1932/2242/2110nm의 3개 파장으로 구성된 검량식의 추정치 표준오차(SEP)가 0.257로 낮았고, 상관계수가 0.984로 측정 정확성이 매우 높게 나타났다. 4. 회분은 2160/1943/1941nm의 3개 파장으로 구성된 검량식을 이용하여 NIRS로 분석가능할 것으로 판단되었다.