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다음 단계를 포함하는 백미 또는 현미의 원산지 판별 방법:(a) 백미 시료 또는 현미 시료에 대한 FT-IR 스펙트럼 프로파일을 획득하는 단계; 및(b) 상기 백미 시료 또는 현미 시료의 FT-IR 스펙트럼 프로파일을 이용하여 다변량 통계분석(multivariate statistical analysis)을 실시하는 단계
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제1항에 있어서, 상기 원산지는 국내산과 중국산을 구별하는 것을 특징으로 하는, 백미 또는 현미의 원산지 판별 방법
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제1항에 있어서, 상기 (a) 단계의 FT-IR 스펙트럼은 4000 내지 400 cm-1 범위에서 4 cm-1 간격으로 10 내지 200회 스캔하여 프로파일을 획득하는 것을 특징으로 하는, 백미 또는 현미의 원산지 판별 방법
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제1항에 있어서, 상기 (b) 단계의 다변량 통계분석은 주성분 분석법(PCA: Principle Component Analysis), 직교부분최소자승판별 분석법(OPLS-DA: Orthogonal Partial Least Squares Discriminant Analysis), 부분최소자승법(PLS: Partial Least Squares), 판별분석법(DA: Discriminant Analysis), 부분최소자승-판별분석법(PLSDA: Partial Least Squares-Discriminant Analysis), 다중선형회귀분석법(MLR: Multiple Linear Regression) 및 변형부분최소자승법(MPLS: Modified Partial Least Squares)로 이루어진 군으로부터 선택된 1 종 이상의 방법에 의하여 실시되는 것을 특징으로 하는, 백미 또는 현미의 원산지 판별 방법
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제1항에 있어서,상기 방법은 추가적으로, 상기 (b) 단계의 백미 시료의 FT-IR 스펙트럼 프로파일 다변량 통계분석 데이터를, 백미의 원산지 판별 예측모델의 FT-IR 스펙트럼과 비교하여, 백미 시료의 원산지를 판별하는 (c') 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,백미 또는 현미의 원산지 판별 방법
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제5항에 있어서, 상기 (c') 단계는, 상기 백미 시료의 FT-IR 스펙트럼 프로파일 다변량 통계분석 데이터를 백미의 원산지 판별 예측모델의 FT-IR 스펙트럼 중 3040-2800 cm-1, 1150 cm-1, 1020-1014 cm-1 및 929 cm-1 스펙트럼 부위와 비교하여 백미 시료의 원산지를 판별하는 것을 특징으로 하는,백미 또는 현미의 원산지 판별 방법
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제2항에 있어서,상기 국내산은 오대, 일품, 삼광, 대안, 운광, 맛드림, 황금노들, 새일미 및 신동진으로 이루어진 군으로부터 선택된 품종의 백미인 것을 특징으로 하는, 백미 또는 현미의 원산지 판별 방법
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제1항에 있어서,상기 방법은 추가적으로, 상기 (b) 단계의 현미 시료의 FT-IR 스펙트럼 프로파일 다변량 통계분석 데이터를, 현미의 원산지 판별 예측모델의 FT-IR 스펙트럼과 비교하여, 현미 시료의 원산지를 판별하는 (c") 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,백미 또는 현미의 원산지 판별 방법
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제8항에 있어서, 상기 (c") 단계는, 상기 현미 시료의 FT-IR 스펙트럼 프로파일 다변량 통계분석 데이터를 현미의 원산지 판별 예측모델의 FT-IR 스펙트럼 중 3328-3305 cm-1, 3040-2800 cm-1, 1746-1740 cm-1, 1650-1640 cm-1 및 1550-1540 cm-1 스펙트럼 부위와 비교하여 현미 시료의 원산지를 판별하는 것을 특징으로 하는,백미 또는 현미의 원산지 판별 방법
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제2항에 있어서,상기 국내산은 오대 및 일품으로 이루어진 군으로부터 선택된 품종의 현미인 것을 특징으로 하는, 백미 또는 현미의 원산지 판별 방법
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다음 단계를 포함하는 백미 또는 현미 판별 방법:(a) 시료에 대한 FT-IR 스펙트럼 프로파일을 획득하는 단계; (b) 상기 시료의 FT-IR 스펙트럼 프로파일을 이용하여 다변량 통계분석(multivariate statistical analysis)을 실시하는 단계; 및(c) 상기 (b) 단계의 시료의 FT-IR 스펙트럼 프로파일 다변량 통계분석 데이터를, 백미 또는 현미의 원산지 판별 예측모델의 FT-IR 스펙트럼과 비교하여, 상기 시료가 백미 또는 현미인지 판별하는 단계
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제11항에 있어서, 상기 (a) 단계의 FT-IR 스펙트럼은 4000 내지 400 cm-1 범위에서 4 cm-1 간격으로 10 내지 200회 스캔하여 프로파일을 획득하는 것을 특징으로 하는, 백미 또는 현미 판별 방법
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제11항에 있어서, 상기 (b) 단계의 다변량 통계분석은 주성분 분석법(PCA: Principle Component Analysis), 직교부분최소자승판별 분석법(OPLS-DA: Orthogonal Partial Least Squares Discriminant Analysis), 부분최소자승법(PLS: Partial Least Squares), 판별분석법(DA: Discriminant Analysis), 부분최소자승-판별분석법(PLSDA: Partial Least Squares-Discriminant Analysis), 다중선형회귀분석법(MLR: Multiple Linear Regression) 및 변형부분최소자승법(MPLS: Modified Partial Least Squares)로 이루어진 군으로부터 선택된 1 종 이상의 방법에 의하여 실시되는 것을 특징으로 하는, 백미 또는 현미 판별 방법
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제11항에 있어서, 상기 (c) 단계는, 상기 쌀 시료의 FT-IR 스펙트럼 프로파일 다변량 통계분석 데이터를, 백미의 원산지 판별 예측모델의 FT-IR 스펙트럼 중 3040-2800 cm-1, 1150 cm-1, 1020-1014 cm-1 및 929 cm-1 스펙트럼 부위; 또는 현미의 원산지 판별 예측모델의 FT-IR 스펙트럼 중 3328-3305 cm-1, 3040-2800 cm-1, 1746-1740 cm-1, 1650-1640 cm-1 및 1550-1540 cm-1 스펙트럼 부위와 비교하여 상기 쌀 시료가 백미 또는 현미인지 판별하는 것을 특징으로 하는,백미 또는 현미 판별 방법
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