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홍지화(Jeehwa Hong),최경후(Kyung-Hu Choi),홍성희(Sunghie Hong) 한국식품과학회 2022 한국식품과학회지 Vol.54 No.6
본 연구에서는 전자눈 및 백도 분석을 이용하여 현미 및 도정분도가 다른 쌀을 대상으로 도정도 판별법 개발 연구를 수행하였다. 국내에서 수집된 벼 95점을 대상으로 M·E 시약처리를 통해 시약 반응을 확인한 후 전자눈 장비를 이용하여 285개의 이미지 데이터를 획득하였다. 총 4,096개의 칼라 코드 중 도정도의 판별에 우수한 식별능을 나타내는 색깔 코드 28개를 선발하였다. 28개의 칼라 코드를 이용하여 쌀 도정 분도별 판별식을 작성한 결과 현미, 5분도, 7분도, 10분도 및 12분도의 시료 모두가 정확하게 분류되는 적중률은 86%로 나타났다. 판별식 작성에 활용되지 않은 95점의 미지시료(285개 이미지)를 이용하여 판별 정확도를 분석한 결과, 현미는 100%의 정확도로 판별이 되었으나, 5분도는 78.95%, 7분도는 80.70%, 10분도는 94.74%, 12분도는 61.40%의 정확도로 5개 집단의 평균 판별 정확도는 83%이였다. 특히 5분도 및 7분도, 10분도 및 12분도 간에는 판별되는 정확도가 상대적으로 낮게 나타났다. 본 연구를 통해 190점 샘플에 대하여 도정도가 다른 570개의 디지털 이미지 데이터베이스를 구축할 수 있었다. 또한 개발된 도정도 판별식의 실용적인 활용 체계 구축을 위하여 전자눈 분석에 사용된 시료를 이용하여 백도를 분석한 결과, 도정도가 다른 5개 그룹 간에 평균 차이가 통계적으로 유의하게 나타났다. 현백율과 백도의 회귀식 결정계수값은 0.955로 상호 연관성을 보여주었고 상관계수 값은 0.977로 현백율 수치가 높을수록 백도 값은 낮은 부의 상관관계를 나타냈다. 본 연구를 통해 개발된 전자눈 판별식과 백도 데이터를 이용한 도정도 판별 방법은 향후 도정도 판별 시 기준이 되는 객관적인 근거자료로서 활용이 가능할 것으로 사료된다. The purpose of this study was to develop methods for discriminating the milling degree of rice using an electronic eye and whiteness. A total of 95 samples of different degrees of rice were used to develop the discriminant. After the rice was treated with methylene blue and, eosin Y, an electronic eye was used to distinguish the degree of milling of the rice. Among the 4,096 color codes of the electronic eye, 28 color codes were selected to develop the discriminant of the milling degree. The classification rate by milling degree was 86 %. To verify the developed discriminant, 95 new samples were applied, the discrimination accuracy was an average of 83 % and ranged between 61.4 and 100 % depending on the degree of milling. The correlation coefficient between the milling degree and whiteness was found to be 0.977. The discriminant developed with the electronic eye and whiteness data will be useful as an objective tool to determine the milling degree of rice.
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쌀 보관과정에서의 신선도 변화 데이터 구축 및 분석: 실제 사례 연구
홍지화(Jeehwa Hong),박은수(Eunsoo Park),김용구(Yongku Kim) 한국식품과학회 2024 한국식품과학회지 Vol.56 No.3
본 연구의 목적은 다양한 환경과 기간에 보관된 쌀의 신선도 데이터를 수집하고 분석하는 것이다. 쌀의 실제 저장환경에 따른 품질변화를 알아보기 위해 총 3건의 사례연구를 수행하였다. 사례 연구별로 보관된 쌀의 온도, 보관장소의 온도 및 습도 데이터를 수집하였고 보관 장소에서 채취한 시료의 효소 함량을 분석하였다. 3건의 사례 연구 결과, 보관장소에 따른 쌀의 신선도는 보관 시기의 영향을 받았다. 쌀의 신선도는 여름에는 1개월, 겨울에는 2개월 보관 시 통계적으로 유의하게 나타났다. 여름에 보관을 시작한 경우, 상온과 저온 보관 장소 간에 신선도의 유의한 차이가 있었으나 겨울에 보관을 시작했을 때는 상온과 저온 보관 장소 간에 신선도의 유의한 차이가 나타나지 않았다. 보관 시기와 관계없이 쌀을 6 - 7개월 보관하는 경우 냉장고, 김치냉장고에서 저온 보관하는 것이 가장 신선도가 높게 나타나 저온 보관이 최적의 신선도 조건임을 알 수 있었다. 또한 3건의 사례 모두에서 보관장소에 따라 보관기간 변수가 신선도에 미치는 영향이 다른 것으로 나타났다. 일품미(case1)의 경우 1 - 2개월 보관 시점에서부터 7개월 보관기간 동안 보관기간과 장소 간의 상호작용 효과가 나타났다. 오대미(case2)는 2개월까지의 보관기간 동안 상호작용 효과가 나타났고 추청미(case3)의 경우 1 - 2개월 보관 시점에서부터 6개월 보관기간 동안 상호작용 효과가 나타났다. 수집된 데이터와 데이터 분석을 통해 도출된 시사점은 쌀 소비과정에서의 안전한 보관을 위한 정보를 제공하고, 쌀의 품질 관리 정책 수립을 위한 기초적인 자료 등으로 활용이 가능할 것으로 기대된다. This study was conducted to collect and analyze freshness data from rice stored in various environments for various periods. Three case studies were conducted to investigate changes in quality associated with actual rice storage environments. The results of these three case studies reveal that freshness is significantly higher when rice is stored for one month in summer and two months in winter. When storage began in summer, a significant difference in freshness was observed between rice stored at room temperature and rice stored at low temperature. When storage started in winter, no difference in freshness between room and low-temperature stored rice was observed. Regardless of the storage period, freshness was the highest with low temperature storage, such as in refrigerators or kimchi refrigerators. These data and their implications could help formulate guidelines for safe storage and quality control.
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탐색적 자료 분석 및 연관규칙 분석을 활용한 잔류농약 부적합 농업인 유형 분석
김상웅 ( Sangung Kim ),박은수 ( Eunsoo Park ),조현정 ( Hyunjeong Cho ),홍성희 ( Sunghie Hong ),손병철 ( Byungchul Sohn ),홍지화 ( Jeehwa Hong ) 한국품질경영학회 2021 품질경영학회지 Vol.49 No.1
Purpose: The purpose of this study was to analysis pattern of nonconforming farmers who is one of the factors of unconformity in residual pesticides. Methods: Pattern analysis of nonconforming farmers were analyzed through convergence of safety data and farmer’s DB data. Exploratory data analysis and association rule analysis were used for extracting factors related to unconformity. Results: The results of this study are as follows; regarding the exploratory data analysis, it was found that factors of farmers influencing unconformity in residual pesticides by total 9 factors; sampling time, gender, age, cultivation region, farming career, agricultural start form, type of agriculture, cultivation area, classification of agricultural products. Regarding the association rule analysis, non-conformity association rules were found over the past three years. There was a difference in the pattern of nonconforming farmers depending on the cultivation period. Conclusion: Exploratory data analysis and association rule analysis will be useful tools to establish more efficient and economical safety management plan for agricultural products.
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