근적외선 분광분석을 이용한 사과 당도 예측 PLS 모델의 최소 표본 규모 설정에 관한 연구 = A Study on Setting the Minimum Sample Size of The Partial Least Square Model for Prediction of Apple Sugar Content Using Near-Infrared Spectroscopy

국문 초록 (Abstract)

근적외선(NIR) 분광분석은 과일의 당도를 비파괴적으로 측정하는 방식으로 오랜 기간 실무에서 활용되고 있다. NIR을 이용한 과일 당도 예측 모델개발에는 과일의 근적외선 스펙트럼 데이터와 실측 당도(Brix)가 활용되며 이 과정에서 적지 않은 과일이 소모된다. 하지만 모델 개발에 필요한 과일의 최소 규모에 대해서는 이론적으로 명확히 밝혀진 바는 없다. 이에 본 연구에서는 일정 수준(RMSEP 0.5이하)의 NIR 과일 당도 예측 모델 구축에 필요한 최소 과일(표본) 소모량을 확인하고 표본 규모에 따라 달라지는 성능의 변화를 살펴보고자 했다. 실험에는 청송, 장수, 당진 지역 후지 사과의 NIR 스펙트럼 데이터와 실측 당도가 활용되었으며, 표본 규모별 교정모델들이 지역별로 각각 구축되었다. 모델 구축 과정에서 SNV전처리, PLS모델, 5겹 교차검증, 격자탐색이 활용되었으며, 미리 할당된 테스트 데이터로 교정모델의 성능을 검증하며 RMSEP 0.5이하의 성능에 도달하기까지 필요한 표본의 최소 수량을 탐색하였다. 그 결과 청송 지역은 103개, 당진 지역은 95개, 장수지역은 60개이상의 표본을 구축할 경우 일정 수준의 예측 성능이 확보되는 것으로 확인되었으며, 지역을 통합하여 모델을 개발할 경우 최소 213개의 표본이 필요함을 확인하였다. 또한 데이터 증가에 따른 예측 성능의 개선은 표본 규모 약 100개 미만일 때 급격하게 증가하고 이후로는 서서히 증가폭이 둔화됨을 확인하였다. 이번 연구는 당도 예측 모델 구축용 과일의 최소 소모량과 표본 규모에 따른 모델의 예측 성능 수준을 여러 지역의 사례로 산출해냈다는 점에서 의의가 있다. 향후 지역별 표본 규모의 차이를 발생하는 외란 요소의 탐색과 통제 방법에 관한 연구를 수행하여 교정모델 구축 효율화 수준을 한 층 높이는 기반 정보로 활용할 수 있을 것이라 기대된다.