근적외선 분광기술 이용 과일의 당도 측정 성능 향상을 위한 과일 크기 별 광원과 센서의 최적 거리 구명

송두진 ( Doo-jin Song ),천승우 ( Seung-woo Chun ),박수환 ( Soo-hwan Park ),김민지 ( Min-jee Kim ),양하은 ( Ha-eun Yang ),안치국 ( Chi-kook Ahn ),김영태 ( Young Tae Kim ),모창연 ( Changyeun Mo ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.1

최근 소비자의 과일 품질 요구사항은 외부 품질보다 내부 품질에 초점이 맞춰지고 있다. 농산물산지유통센터(APC)에서는 내부 품질의 규격화를 위해 투과식 분광 분석법을 활용한 비파괴 선별시스템이 운용되고 있다. 하지만, 투과식 방법은 과일 크기에 따라 투과광의 양이 달라지게 된다. 이는 내부 품질 측정에 오차를 발생시킨다. 따라서 본 연구에서는 과일 품질 측정 고도화를 위해 과일의 크기 별 광원과 센서의 최적 거리를 구명하고자 한다. 본 연구에서는 후지 품종의 사과(충주 APC 산) 354개를 사용하였고 사과의 무게에 따라 5수준(Level Ⅰ~Ⅴ)으로 구분하였다. 근적외선 분광분석기(USB4000, ocean optics Inc., USA)를 이용하여 470~1150 nm 파장 범위의 투과 스펙트럼을 획득하였다. 광원은 100W 텅스텐-할로겐 광원을 사용하였다. 광원과 센서의 거리는 사전 실험을 통해 도출한 사과 크기에 영향이 적은 최적의 거리 3수준(광원 125 mm와 센서 75 mm, 광원 135 mm와 센서 75 mm, 광원 135 mm와 센서 80 mm)으로 설정했다. 3수준의 각 거리마다 과일의 투과 스펙트럼과 당도를 측정한 후 분석 프로그램(Unscrambler® X)을 사용하여 PLSR 예측모델을 개발하였다. 훈련 세트와 검증 세트는 7:3의 비율로 구분하였고 R2와 RMSE를 이용하여 당도 예측 성능을 비교 분석하였다. 본 연구 결과, Level Ⅰ, Ⅱ는 광원 135 mm와 센서 75 mm, Level Ⅲ, Ⅳ, Ⅴ은 광원 125 mm와 센서 75 mm에서 높은 당도 예측 성능을 나타냈다. 이는 사과 크기에 따라 분광 센싱거리를 다르게 조절함으로써 당도 예측성능을 향상시킬 수 있다는 것을 보여준다.

과일 품질 측정 고도화를 위한 분광 분석에서의 광원과 센서의 최적 거리 선정

송두진 ( Doo-jin Song ),천승우 ( Seung-woo Chun ),김민지 ( Min-jee Kim ),안치국 ( Chi-kook Ahn ),김영태 ( Young Tae Kim ),모창연 ( Changyeun Mo ) 한국농업기계학회 2021 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.26 No.2

소비자의 구매패턴이 고급화·다양화될수록, 색깔, 크기 등 외부품질뿐만 아니라 내부품질까지 규격화된 고품질의 농산물을 대량으로 요구하고 있다. 농산물산지유통센터에서는 규격화된 과일 선별을 위해 투과식 분광 분석법을 적용한 비파괴 선별시스템을 이용하고 있으나 투과식 방법은 빛이 투과되는 과정에서 빛이 분산되거나 과실의 크기에 따라 투과되는 빛의 양이 다양하여 선별 과정에서 오차가 발생한다. 따라서, 본 연구에서는 품질 측정 고도화를 위한 광원과 과일, 과일과 센서의 거리에 따른 분광 특성을 구명하고, 사과 크기의 영향이 적은 광원과 센서의 최적 거리를 구명하고자 한다. 본 실험에서는 후지 품종의 사과를 사용하였고 분광분석기(USB4000, ocean optics Inc., USA)를 이용하여 470~1150 nm 파장 범위에서의 투과 스펙트럼을 획득하였다. 광원으로는 100W 할로겐 광원을 사용하였다. 광원과 사과의 거리 5수준 (60, 70, 80, 90, 100 mm), 사과와 센서의 거리 5수준 (20, 25, 30, 35, 40 mm)으로 하였고, 광원과 센서는 사과의 적도 높이에서 실험을 진행하여 분광 스펙트럼의 특성을 비교 분석하였다. 또한, 거리 구간별로 측정된 분광 스펙트럼의 변동계수를 분석하였으며 그 결과 변동계수가 작은 스펙트럼 신호를 갖는 광원과 센서의 거리 3가지을 결정하였다. 본 실험의 결과는 과일 선별기의 품질 측정 고도화를 위한 연구 기초자료로 활용될 수 있으며 추후 미지의 시료를 이용하여 선정된 광원과 센서의 거리를 검증하고 검증된 거리에 따른 당도 예측 모델 개발 연구를 수행할 예정이다.

Vis-NIR 초분광 영상을 이용한 딸기 잿빛 곰팡이 감염 조기 검출

천승우 ( Seung-woo Chun ),송두진 ( Doo-jin Song ),부등 ( Tengfu ),이광호 ( Kwang-ho Lee ),김경수 ( Kyoung-su Kim ),모창연 ( Changyeun Mo ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.1

잿빛 곰팡이병(Botrysis cinerea)은 딸기를 포함하여 세계적으로 200종 이상의 작물을 감염시켜 경제적으로 심각한 손실을 초래하는 대표적인 식물병원성 진균이다. 딸기의 경우 식물 병원성 미생물 감염시 연약한 조직 및 높은 대사율로 인해 조직 손상과 부패로 유통기한이 다른 과일에 비해 매우 짧은 것이 특징이며, 감염 초기에는 상당 기간 잠복 상태로 남아 있어 생산, 유통 및 보관 단계에서 감염에 대한 신속하고 간편한 조기 검출이 매우 중요하다. 기존의 이러한 감염을 감지하는 질량 분석 및 분광기술과 같은 미생물학적 방법 및 물리·화학적 방법들은 시간과 비용이 많이 소요되고 전문성이 요구되므로 제약적인 경우가 많다. 따라서, 본 연구에서는 영상 기술과 분광 기술이 융합된 초분광 영상 기술을 이용하여 딸기의 감염 부위나 감염 정도를 비파괴적으로 신속하게 판별할 수 있는 알고리즘을 개발하고자 한다. 설향 품종의 딸기 총 70개를 대조군 및 감염군으로 구분하여 사용하였으며 감염군은 잿빛 곰팡이 주사 주입 방식으로 감염시켰다. 초분광 영상 데이터는 Vis-NIR(400~1,000nm) 초분광 영상 센서(microHSI™ 410 Vis-NIR Hyperspectral Sensor, Corning^® , USA)를 사용하여 암실에서 24시간 간격으로 7일 동안 획득하였다. 초분광 영상 장치는 라인스 캐닝 방식이며, 노출시간 및 스텝 수는 6ms, 150mm로 설정되었다. 획득된 초분광 데이터를 이용하여 잿빛 곰팡이 감염 유무에 따른 머신러닝 분류 알고리즘을 개발하였다. 가시근적외선 분광 영상으로 딸기 잿빛 곰팡이 감염 부위 판별이 가능하였다. 본 연구 결과는 딸기 잿빛 곰팡이 조기 검출 기술 개발을 위한 연구 자료로 활용될 수 있을 것으로 예상된다.

초분광 형광 영상기반 딸기 잿빛 곰팡이 감염 조기 검출을 위한 딥러닝 알고리즘 개발

천승우 ( Seung-woo Chun ),송두진 ( Doo-jin Song ),이광호 ( Kwang-ho Lee ),김민지 ( Min-jee Kim ),김경수 ( Kyoung-su Kim ),모창연 ( Changyeun Mo ) 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.1

잿빛 곰팡이(Botrysis cinerea)는 딸기에서 주로 발생하는 질병이며 세계적으로 경제적인 손실을 일으키는 대표적인 식물병원성 진균이다. 딸기는 연약한 조직 및 높은 대사율로 인해 다른 과일에 비해 유통기한이 짧은 것이 특징이며, 저장 및 운송 기간에 잿빛 곰팡이가 발병하게 되면 확산이 빠르게 진행되기 때문에 조기 진단 기술의 개발이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 초분광 형광 영상 기술을 통해 딸기 과실의 잿빛 곰팡이 감염 단계 분류 및 감염을 신속하게 검출할 수 있는 방법을 개발하였다. ‘금실’ 품종의 딸기에 잿빛 곰팡이를 접종하지 않은 대조군과 접종한 접종군에 대해 초분광 형광 영상을 총 6일 동안 획득하였다. 감염 단계는 Healthy(HG), Asymptomatic(AG), Infected(IG), After infected(AIG) 총 4단계로 분류하였다. 딸기 잿빛곰팡이 감염 단계 예측을 위한 VGG-19 및 Resnet-50 기반의 1D-Convolutional Neural Network를 개발하였다. 예측 성능 개선을 위해 데이터 증식 기법 및 총 6가지 전처리 기법(Smoothing, Maximum Normalization, Range Normalization, Mean Normalization, SNV, MSC)을 적용하였다. 1D-CNN 모델 개발 결과, 데이터 증식 기법이 적용된 원본 스펙트럼으로 개발한 Resnet-50 기반 모델이 재현율 92.81%, 전체 정확도 93.26%로 가장 우수한 성능을 보였다. 본 연구 결과는 초분광 형광 영상 기술이 잿빛 곰팡이에 감염된 딸기를 조기 검출할 수 있음을 보여주었다.

과일 품질 측정 고도화를 위한 광원과 근적외선 센서 사이 거리에 따른 분광 특성 조사

천승우 ( Seung-woo Chun ),송두진 ( Doo-jin Song ),김민지 ( Min-jee Kim ),안치국 ( Chi-kook Ahn ),김영태 ( Young Tae Kim ),모창연 ( Changyeun Mo ) 한국농업기계학회 2020 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.25 No.2

농산물산지유통센터는 부가가치가 높은 고품질 과일 선별을 위해 비파괴 선별시스템을 이용하고 있다. 비파괴 측정 기술은 선별 과일에 전혀 상처를 남기지 않으면서 무게 등의 외부품질뿐만 아니라 당도 등의 내부품질까지 평가할 수 있는 장점이 있다. 그러나 투과방식에 의한 비파괴 측정 기술은 빛이 투과되는 과정에서 빛이 분산되거나 과실의 크기에 따라 투과되는 빛의 양이 다양하여 선별 과정에서 오차가 발생하여 정확도가 떨어지는 문제가 발생한다. 따라서 본 연구에서는 광원과 과일 사이에 따른 광조사 부위의 광 균일성을 조사하고 광원과 근적외선 센서 사이의 거리에 따른 분광 특성을 구명하고자 한다. 본 실험에서는 국내 농산물산지 유통센터의 주요 취급 농산물인 홍로 품종의 사과를 사용하였다. 투과 스펙트럼은 470 ~ 1150 nm 파장 범위에서 측정하였으며 광원으로는 100W 할로겐 광원을 사용하였다. 광원-사과-적외선 센서와의 거리에 따른 분광 특성을 구명하기 위해 광원과 사과의 거리 8수준 (30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100 mm), 사과와 센서의 거리 8수준 (5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40 mm), 광원과 센서는 지면을 기준으로 20, 30, 40, 50, 60 mm 각각 5수준으로 실험을 진행하여 분광 특성을 비교 분석하였다. 본 연구를 통해 광원의 거리에 따른 광 균일성을 평가하였으며 거리별 분광 특성을 확인하였다. 추후 본 실험의 결과를 기초하여 사과 크기별 최적의 광원과 근적외선 센서 거리를 구명하는 연구를 수행할 예정이다.

가시광선 및 근적외선 분광 기술을 이용한 감귤의 숙도 특성 구명

천승우 ( Seung-woo Chun ),송두진 ( Doo-jin Song ),박수환 ( Soo-hwan Park ),이재은 ( Jae-eun Lee ),김민지 ( Min-jee Kim ),권순화 ( Soon-hwa Kwon ),유우형 ( Woo-hyeong Yu ),모창연 ( Changyeun Mo ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2

감귤의 숙도는 당도 및 산도 등 맛이나 결함 등 품질에 큰 영향을 미치는 주요 인자로서 저장 기간이나 유통 기간을 조절하여 상품의 부가가치를 향상시킬 수 있다. 현재 감귤 숙도의 기준은 껍질의 색이나 촉감 등 작업자의 주관적인 기준에 의해 판단되고 있어 객관적으로 판단하기 어려운 특징을 가지고 있다. 기존의 숙도를 측정하는 방법으로는 숙성 정도에 따라 달라지는 색상을 통한 분석 방법 등 외부 품질을 기준으로 판정되고 있다. 또한 내부 품질을 판별하기 위해서는 과일을 파괴하는 방법이 요구되어 제약적인 경우가 많다. 따라서, 본 연구에서는 감귤 숙도를 신속하게 판별하기 위해 근적외선 분광 기술을 이용하여 숙도 단계별 분광 특성을 구명하고자 한다. 시료로 온주밀감을 사용하였으며, 숙도 단계는 제주도농업기술원의 감귤 착색 기준에 따라 총 3단계로 분류하였다. 근적외선 분광 분석기(USB4000, Ocean optics Inc., USA) 및 100W 텅스텐 할로겐 광원을 사용하여 400~1100nm 파장 범위의 투과 스펙트럼을 획득하였다. 감귤의 당도 및 산도는 굴절당도계(PAL-3, ATAGO, Tokyo, Japan)와 당산도측정기(SAM-706AC, G-Won HITECK, Korea)로 측정하였다. 근적외선 스펙트럼과 당도/산도 정량 데이터를 통해 감귤의 숙도 단계별 특성을 구명하고, 감귤의 숙도를 예측하기 위한 부분최소제곱판별모델(PLS-DA)을 개발하였다. 그 결과, 근적외선 분광기술로 감귤의 숙도 판별이 가능함을 보였다. 본 연구 결과를 통해 수확 후 감귤의 당도 및 숙도 디지털화 기술 개발을 위한 연구 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

가시광선 및 근적외선 분광 기술을 이용한 감귤의 숙도 특성 구명

천승우 ( Seung-woo Chun ),송두진 ( Doo-jin Song ),박수환 ( Soo-hwan Park ),이재은 ( Jae-eun Lee ),김민지 ( Min-jee Kim ),권순화 ( Soon-hwa Kwon ),유우형 ( Woo-hyeong Yu ),모창연 ( Changyeun Mo ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2

감귤의 숙도는 당도 및 산도 등 맛이나 결함 등 품질에 큰 영향을 미치는 주요 인자로서 저장 기간이나 유통 기간을 조절하여 상품의 부가가치를 향상시킬 수 있다. 현재 감귤 숙도의 기준은 껍질의 색이나 촉감 등 작업자의 주관적인 기준에 의해 판단되고 있어 객관적으로 판단하기 어려운 특징을 가지고 있다. 기존의 숙도를 측정하는 방법으로는 숙성 정도에 따라 달라지는 색상을 통한 분석 방법 등 외부 품질을 기준으로 판정되고 있다. 또한 내부 품질을 판별하기 위해서는 과일을 파괴하는 방법이 요구되어 제약적인 경우가 많다. 따라서, 본 연구에서는 감귤 숙도를 신속하게 판별하기 위해 근적외선 분광 기술을 이용하여 숙도 단계별 분광 특성을 구명하고자 한다. 시료로 온주밀감을 사용하였으며, 숙도 단계는 제주도농업기술원의 감귤 착색 기준에 따라 총 3단계로 분류하였다. 근적외선 분광 분석기(USB4000, Ocean optics Inc., USA) 및 100W 텅스텐 할로겐 광원을 사용하여 400~1100nm 파장 범위의 투과 스펙트럼을 획득하였다. 감귤의 당도 및 산도는 굴절당도계(PAL-3, ATAGO, Tokyo, Japan)와 당산도측정기(SAM-706AC, G-Won HITECK, Korea)로 측정하였다. 근적외선 스펙트럼과 당도/산도 정량 데이터를 통해 감귤의 숙도 단계별 특성을 구명하고, 감귤의 숙도를 예측하기 위한 부분최소제곱판별모델(PLS-DA)을 개발하였다. 그 결과, 근적외선 분광기술로 감귤의 숙도 판별이 가능함을 보였다. 본 연구 결과를 통해 수확 후 감귤의 당도 및 숙도 디지털화 기술 개발을 위한 연구 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Vis-NIR 투과 분광기술을 이용한 토마토 공동과 선별에 관한 연구

이정은 ( Jeong-eun Lee ),이보영 ( Bo-young Lee ),이종환 ( Jong-hwan Lee ),송두진 ( Doo-jin Song ),김민지 ( Min-jee Kim ),천승우 ( Seung-woo Chun ),정천순 ( Cheon-soon Jeong ),모창연 ( Chang-yeun Mo ) 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.1

토마토 내부에 충분한 발육이 이루어지지 않으면 토마토 내부에 공동이 발생한다. 토마토 공동과는 정상과에 비해 무게가 가볍고 경도가 낮아 상품가치가 하락하여 품질 등급이 떨어진다. 내부 갈변, 부패나 공동 등 결함을 파악하는 기존 방법은 토마토를 파괴하여 측정하는 방식으로 분석 시간과 비용이 많이 소요되고 전수조사가 어렵다. 이에 토마토 내부 품질을 신속하게 비파괴적으로 선별할 수 있는 기술이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 투과방식의 Vis-NIR 분광기술을 이용하여 토마토 공동과 선별 모델을 개발하고자 한다. 실험에 사용된 토마토 시료는 동양계 품종으로 횡성군 토마토 농가에서 숙도 단계별로 수확되었으며 정상과 및 공동과 토마토가 각각 23개였다. 근적외선 분광분석기 (USB4000, Ocean optics Inc., USA) 및 100W의 텅스텐 할로겐 광원을 사용하였으며 472~1,100 nm 파장 범위의 투과스펙트럼을 획득하였다. 20ms의 노출시간으로 토마토 시료 당 120도 간격으로 3부분의 스펙트럼을 측정하였다. 다양한 스펙트럼 전처리를 적용하여 각 숙도 단계별 공동과 선별을 위한 부분최소제곱회귀법 (Partial Least Squares Regression; PLSR) 모델을 개발하였다. 토마토 공동과 선별 모델의 성능평가는 결정계수 (R2)와 평균 제곱근 오차(RMSE)를 사용하였다. 숙도 단계에 따른 공동과 선별 PLSR 모델을 개발한 결과, 모든 단계에서 결정계수 (R2)가 0.85이상으로 우수한 성능 보였다. 따라서 본 연구는 결과는 토마토 공동과 선별과 토마토 품질 규격화 및 표준화 개발을 위한 연구 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

복합담체의 전이금속촉매를 이용한 VOC(벤젠)의 산화특성 연구

박영성(Yeong-Seong Park),정인석(In-Seok Jeong),송두진(Doo-Jin Song),공병선(Byung-Sun Kong) 대전대학교 환경문제연구소 2010 환경문제연구소 논문집 Vol.14 No.-

Oxidation characteristics of benzene as a VOC were investigated using a fixed bed reactor system over transition metal catalysts. The transition metal catalysts were made by using transition metal nitrate reagent and various support materials such as γ-Al₂O₃, and TiO₂. The parametric tests were conducted at the reaction temperature range of 200~500℃, benzene concentration of 2,000~3,000 ppm with space velocity of 10000 hr^-1. The property analyses such as BET, SEM, TGA and the conversions of catalytic oxidation of VOC were examined. The experimental results showed that the BET surface areas of catalyst are 86.4∼167.7㎡/g, the pore volumes are 0.049∼0.056㎤/g, and the average pore sizes of catalyst are 27∼44Å which mean the meso pore. It was also found that the conversion of benzene oxidation reaction at 400∼500℃ with Cu/γ-Al₂O₃+TiO₂ catalyst showed 90∼100%, which indicate that the transition metal catalyst with composite supports is very effective for the oxidation of benzene.

Vis-NIR 초분광 영상을 이용한 토마토 숙도 판별 딥러닝 모델 개발

이보영 ( Bo-young Lee ),백민우 ( Min-woo Baek ),송두진 ( Doo-jin Song ),김민지 ( Min-jee Kim ),천승우 ( Seung-woo Chun ),정천순 ( Cheon-soon Jeong ),모창연 ( Chang-yeun Mo ) 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.1

토마토는 수확 후에도 숙도가 변화되는 특징이 있어 숙도에 따라 저장기간이 달라진다. 유통과정에서 유통 기간에 따라 토마토 숙도 단계를 고려해야 한다. 토마토 품질 선별은 크기나 색, 결함 등을 기준으로 하여, 크기는 무게에 따라 나눠지고 색과 부패나 형상 불량 등은 육안으로 선별하고 있다. 이러한 육안 선별은 노동력이 요구되며 작업자의 피로도가 높아지면 선별정확도가 낮아질 수 있다. 따라서 품질 정확도 향상을 위해서는 품질을 균일하고 신속하게 측정할 수 있는 기술이 필요하다. 과일의 내부품질을 신속하게 비파괴적으로 측정할 수 있는 기술로 초분광 영상 기술이 활용되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 초분광 영상 기술을 이용하여 토마토의 숙도 판별을 위한 딥러닝 모델을 개발하는 것이다. 2022년 7월과 8월에 총 672개의 유럽계 토마토와 동양계 토마토를 수확하여 6개의 성숙 단계로 분류하여 실험에 사용하였다. 토마토 숙도는 USDA(United States Department of Agriculture) 표준 분류에 따른 6단계(Green, Breaker, Turning, Pink, Light-red, Red)로 하였다. Vis-NIR 초분광 영상 카메라(microHSI™ 410 Vis-NIR Hyperspectral Sensor, Corning® , USA) 구비된 라인스캐닝 방식의 초분광 영상 장치를 사용하여 400 ~ 1,000 nm 영역에서 토마토의 초분광 영상데이터를 획득하였다. 노출 시간, 스텝 간격은 각각 10ms, 1mm로 설정하여 측정하였다. 컨볼루션 신경망(Convolutional neural network; CNN)을 적용하여 토마토 품종에 따른 토마토 숙도 판별 모델을 개발하였다. 토마토 숙도 판별 모델의 성능 평가는 분류 모델 성능지표를 사용하였다. 토마토 숙도 판별 CNN 모델의 정확도는 97.62%로 우수한 결과를 보였다. 본 연구결과는 초분광 영상 기반 토마토 숙도 판별 장치 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.