| 요약 |
본 발명은 곡물 종자 1립을 대상으로 비파괴적 방법을 이용하여 곡물의 특성 및 함유 성분을 정밀하게 분석하는 방법에 관한 것이다. 본 분석방법은 특성이나 성분이 유전적으로 고정된 특정 곡물시료 150품종 및 계통을 선정하여 각 품종 및 계통별 1립 시료의 근적외선 흡수 스펙트럼(400∼2500mm)을 수평 수동측정장치로 각 30∼100립씩 측정하는 단계와, 각 30∼100립씩 측정된 각 파장별 흡광도를 각 파장별 1개의 평균흡수 스펙트럼으로 보정하는 단계와, 150개의 평균화된 흡수 스펙트럼을 약 100개의 예측모델 개발용과 약 50개의 예측모델 평가용으로 임의구분 하는 단계와, 각 품종 및 계통별 1립씩 측정이 완료된 30∼100립의 시료를 혼합 분쇄하여 분말시료를 만든 후 60 mesh 체를 이용하여 시료의 균일도를 보정하는 단계와, 균일한 분말시료를 105℃ 건조기에서 2시간 건조하여 함유된 수분의 양을 평가하는 단계와, 분쇄된 균일한 시료를 대상으로 생체중 대비 단백질, 및 지질 등의 함유성분 함량을 2반복이상으로 정밀하게 화학분석을 수행하는 단계와, 성분함량이 분석된 시료 중 화학분석의 반복간 차이가 0.2%∼0.4% 이상인 시료에 대해 측정 평균 스펙트럼 및 화학분석 결과를 예측모델 개발용 및 예측모델 평가용 시료에서 제거하는 단계와, 근적외 분광분석 장치로부터 측정된 평균 흡수 스펙트럼에 생체중 대비로 계산된 성분함량 값을 시료에 함유된 수분함양을 제거한 후 계산된 건물중 대비 실제 성분함양 값으로 보정하여 대입하는 단계와, 평균 흡수 스펙트럼 중 예측 모델 개발용을 흡수 스펙트럼을 대상으로 원시 및 고차의 도함수를 적용하고, 다중회귀분석법(MLR:Multiple Linear Regression), 부분최소자승법(PLS:Partial Least Squares), 변형 부분최소자승법(MPLS:Modified Partial Least Squares), 주성분회구분석법(PCR:Principle Component Regression), 신경회로망분석법(NNA:Neural Network Analysis) 중 어느 하나로 통계적 분석을 실시하여 각 함유성분의 최적 예측모델을 설정하는 단계, 그리고 설정된 각 성분별 예측모델들을 이용하여 예측모델 평가용 흡수 스펙트럼 집단에 적용하여 예측모델의 정확도를 판별하여 최적 예측모델을 선발하는 단계를 포함한다. 이에 따라, 곡물의 성분 및 특성 분석시 기존 화학분석은 장치비용, 인력ㆍ경비 및 소요시간의 부담이 심각하고, 곡물 1립 단위의 분석정보 수집이 불가능하다는 점과 곡물의 성분 및 특성 분석시 근적외 분광분석의 단점인 분말시료 및 다량의 종실시료에서 분석집단의 평균 측정치의 정보 획득만이 가능하였던 점을 극복하여 곡물 1립 단위의 성분 및 특성을 정밀하게 분석할 수 있는 분석방법을 제공하는 효과가 있다.곡물, 종자, 1립, 비파괴, 근적외선, 흡수, 스펙트럼, 시료
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