종합미곡처리장에서의 벼 품종 구분을 위한 가시광-근적외선 분광 분석법의 적용 가능성에 관한 연구 = A Study on the Applicability of Vis-NIR Spectroscopy for the Classification of Rice Seed Cultivars in Rice Processing Complex

국문 초록 (Abstract)

소비자들의 식습관이 다양해지고 고영양, 고기능성 식품에 대한 수요가 증가함에 따라 개량 쌀 품종들이 나날이 고급화되고 있다. 하지만, 아직 국내 대부분의 종합미곡처리장(RPC)에서는 고품질 종자와 저렴한 혼합미의 구분을 전문가의 육안에만 의존하고 있는 실정이다. 물론, 유전자 분석과 같이 정확한 판별 방법도 있으나 이는 시간상으로 보나 경제적으로 볼 때 현장에 적용하기에는 다소 어려움이 있다. 이에 따라, 실제 산업 현장에서 사용할 수 있을 만큼 빠르며 육안검사보다 과학적인 판별 방법이 필요한 상황이다. 최근엔 이러한 문제들에 대한 해결책으로 분광 분석법을 이용한 쌀 품종 구분 연구가 국내외에서 진행되었으나 대부분 소량의 품종을 대상으로 하여 실제 적용 가능성을 확인해보기에는 한계가 있었다. 따라서, 본 연구에서는 현재 국내에서 유통되고 있는 대표적인 쌀 품종 15종을 선정하여 분광 분석법을 활용한 품종 구분의 가능성을 확인하고자 하였다. 분석 알고리즘으로는 기존 분광 분석 분야에서 널리 사용되는 PLS-DA부터 파장선택법을 적용한 VIP-PLS, 인공신경망을 활용한 PCA-ANN, VIP-ANN, PLS-ANN, 그리고 1D-CNN을 사용하였다. 또한, 단일 모델을 사용한 Multi-class classifier뿐만 아니라 One-vs-Rest 방식을 사용하는 Binary classifier 모델들도 비교하여 최적의 품종 구분 모델을 선정하고자 하였다.