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문제 정의
- 전자코는 지난 10 여 년 동안 식품분야에서 가장 활발히 응용되어 왔고(3-7) 최근에는 cell line의 분석을 통하여 임상의학분야에서 병을 진단하는 수단으로까지 폭넓게 활용되기 시작하였다(8). 여기서는 바이오테크놀로지 산업에서의 전자코의 활용정도와 향후 발전 방향에 대하여 알아보고자 한다.
제안 방법
- Primary network received six signal from electronic nose and cascaded by the secondary network. It received seven signal from electronic nose output, temperature and NIRS response. A logic gate made the final decision for the state variables (Pstate).
- 된장의 발효숙성 기간 중 향기성분의 변화를 관찰한 결과, 수 십여 가지의 미량성부들이 생성되고 있으며 이들중 methylbenzene, 2-propanol, 2-francarboxaldehyde, 3-methyl 1-butanol, ethyl acetate, hydroxy-2-butanone, 2, 3-butanediol 등이 주요 향기 성분으로 관찰되었고(31) 이를 토대로 농도를 달리하여 6개의 MOS센서로 구성된 전자코의 감응도 변화를 분석하였다. 이들 휘발 성분의 농도 (0.
- 높은 결과를 가져오기도 한다. 발효 과정에서 전자 코에 의해 얻어진 정보를 바탕으로 먼저 1차적인 인공신경망을 실시하여 젖당, 갈락토오스, 젖산 등에 대한 정보를 학습한 다음, 학습된 자료와 함께 다시 비파괴분석에 의한 방법에 하나인 적외선 분광광도법 (NIRS)에 의해 얻어진 몇 개의 파장에서의 응답정도와 함께 2번째 cascade 인공신경망에 적용하여 요구르트 발효시 응고, 생성물의 수거 시점 등을 토대로 발효 공정 중 최적의 조건에서 발효를 마칠 수 있는 공정 변수 정보 (Rtate)를 선택할 수 있었다(Fig. 3). 요구르트의 경우 수많은 향기 성분 모두에 대하여 관심을 갖는 다는 것은 매우 어려운 일이다.
- 식품을 비롯한 바이오산업의 제품들은 원재료로부터 최종 제품에 이르기까지 원료, 배양방법, 배양조건, 이용되는 미생물 등에 따라 각기 다양하고도 수많은 휘발성분을 생성하며 이 휘발성분의 측정방법으로 오랜 경험을 갖고 있는 전문가들에 의해 이루어지는 관능검사법과 gaschromatography-mass spectrometry (GC-MS), GC를 이용하여 분석한다 (9, 10).
- 균의 동정에 관련된 연구에 전자코가 도입되어 긍정적인 결과들을 제시하고 있는 가운데 균의 수까지 도예 즉 하고자 하는 노력들이 시도되어지고 있다. 음용수에오염된 미생물, E. coli, Enterobacter aerogenes, Pseudomonas aeruginosa, Aspergilus Jumigatus, Fusarium culmorutn, Penicillium spp 등의 세균이 100 CFU/mL 오염된 것을 25℃에서 24시간 배양 후 구분하였다(55, 56). 미생물 분석에서도 어느 정도까지 배양을 시켜서 증식한 후 확인을 할 것인가가 중요한 문제인 바 이들은 24시간 배양을 하였으나 향후 보다 단축된 배양시간의 조건을 해결하는 문제가 남아 있다.
- 전자코의 장점이 전처리를 하지 않는다는 점이지만 알코올의 농도를 낮추고 다른 향기 성분의 농도는 높여서 전자 코로 분석하는 방안을 제시하였다. 휘발성분이 너무낮은 상태에서는 특별한 전처리 (dynamic head space, SPME)를 통하여 이들 미량의 향기 성분의 농도를 높일 수 있고 이에 대한 특성을 바탕으로 숙성 정도나 품질을 결정할 수가 있다.
성능/효과
- '우유에 세균 (Pseudomonas aureqfaciens, P. fluorescens, Bacillus cere«5)과 효모 (Candida pseudotropicalis, Kluyveromyces lactis)^접종하여 30℃에서 5시간 지난 후 이들 미생물에서 생성되는 휘발성분을 측정하여 접종하지 않은 우유와 미생물을 접종한 우유를 PCA분석을 통하여 그 차이가 뚜렷하게 구분되었고,Pseudomonas aureofaciense: 106, 3.5 x 108, 8 x 108 cfu/mL인상태를 구별할 수 있었다. 또, 10七IO’ cfb/mL를 접종된 S.
- 이런 문제들도 최근에는 QMB 센서나 SAW센서, 또는 MS를 바탕으로 한 전자코를 사용함으로써 극복할 수 있다. Emmental cheese 숙성에 영향을 미치는 여러 성분 중 2-heptanone 은 다양한 tetralactam macrocycles 등과 상호 반응하면서 독특한 향을 내는데 QMB센서를 사용함으로써 2-heptanone의 정량적인 분석은 물론 이들의 상호 작용까지 파악함으로써 3~12개월 된 Emmental cheese의 숙성 정도를 정확히 선별할 수 있었다.
- 결국 이러한 미생물들이 생성한 휘발성분의 특성을 인공신경망 (three-layer back propagation neural network)^- 사용하여 판별할 수가 있어 유가공 제품의 식중독균의 초기감염 여부를 진단하는데 전자코가 유용함을 보여 주었다. 85% 정도의 신뢰성을 더 향상시키기 위해서는 휘발성분에 대한 응답이 높은 센서를 발굴하거나 센서어레이를 적절히 조절한다면 가능할 것이다.
후속연구
- Proteomics나 immunomics 기 술을 이용하여 식중독 미생물의 균수를 측정하는 경우 이미 살균되어 사멸된 균마저도 검출될 가능성이 높으나 전자 코의 경우 대사산물로부터 야기되는 휘발성 물질만을 선택적으로 정량하게 되므로 오히려 더 효과적이라 생각된다. 그러나 균의 수를 어느 정도까지 증식을 해야만 하는지 이런 문제를 내포하고 있어 향후 이러한 문제점을 해결할 수 있는 방법으로 보다 짧은 시간 내에 적은 양의 균수만으로도 검출과 동정, 균수측정이 가능한 시스템이 개발되어야 할 것이다.
- PDA를 이용하여 공정을 제어함으로써 사용자 인터페이스가 쉬워졌고 on-site 측정이 가능할 뿐만 아니라 인터넷과 연동이 가능하여 다양한 기능의 활용이 가능하게 되었다. 그러나 다른 분야에 비하여 상대적으로 낙후되어 있는 신호처리 분야를 발전시켜 전자코가 유비쿼터스 환경에서 사용되기 위해서는 냄새에 대한 정성적인 표현을 표준화할 수 있는 연구 등이 향후 선행되어져야 할 것이다.
- 85% 정도의 신뢰성을 더 향상시키기 위해서는 휘발성분에 대한 응답이 높은 센서를 발굴하거나 센서어레이를 적절히 조절한다면 가능할 것이다. 산업체에서 이를 적용을 위해서는 fuzzy neural network과 genetic algorithms neuralnetwork 기술을 접목시켜 보다 개선된 방안을 제안한다면 산업체에 자동화가 가능할 수 있을 것이다.
- 전자 코는 된장, 치즈, 포도주 등의 발효공정 과정에서 발효 정도를 예측할 수 있으며 또 다른 미생물의 오염 여부를 판단할 수가 있다. 식품산업에서 많이 활용되어 왔던 전자 코 시스템의 응용은 바이오테크놀로지의 다양한 분야에도 보다 폭넓게 활용되어지기를 기대하여 본다.
- 할 것이다. 이외에도 전자코 종류마다 차이가 있겠으나 MOS나 CP센서를 사용하는 시스템의 경우 정성적인 결과에 대하여 표준화시킬 수 있는 알고리즘이 뒷받침되어야 보다 저렴한 전자코 시스템의 보급이 이루어질 수 있고 하드웨어적인 센서의 안정화와 더불어 외적인 환경이나 시간 변화에 따른 차이를 보상하여 줄 수 있는 소프트웨어 개발과 보급이 함께 이루어진다면 과거의 많은 데이터를 활용하여 비교하는 것이 가능하여질 것이다.
- 전자코시스템을 목적에 따라 연구개발용, 공정관리용, 품질관리용 등으로 나뉘어 용이한 몇 개의 센서만으로 목적에 따라 활용될 수 있는 시스템을 개발한다면 소수의 센서를 사용하고도 충분히 응용될 수 있을 것이며 바이오테크놀로지 분야 등 응용 범위도 더욱 확대될 수 있을 것이다.
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