신속한 이탈리안라이그라스 사일리지의 품질평가를 위한 소형 근적외선분광기(NIRS)의 현장 적용성 평가 Evaluation of Field Application of Portable Near Infrared Reflectance Spectrometer (NIRS) for Quality Evaluation of Italian Ryegrass Silages원문보기
본 연구는 최근 조사료의 신속한 품질평가 방법으로 근적외선 분광법의 이용성이 확대되고 있는 시점에 근적외선 분광기의 현장 적용성을 평가하기 위하여 수행되었다. 실험실용 근적외선분광기와 소형 근적외선분광기의 조사료 품질평가의 예측 정확성을 평가하기 위하여 전남지역에서 이탈리안 라이그라스사일리지 67점을 수집하여 각각의 근적외선 분광기를 이용하여 스펙트럼을 측정한 후 사료가치의 실험실 분석값과 다변량회귀분석을 통하여 검량식을 유도하여 예측 정확성을 평가하였다. 이탈리안 라이그라스 사일리지의 수분함량에 대한 예측정확성은 실험실용 근적외선분광기와 소형근적외선분광기에서 각각 SEC = 2.50% ($R^2$=0.96), SEC = 2.83% ($R^2$=0.95)로 매우 신뢰성이 우수한 결과를 나타내었으나 사일리지의 발효품질의 주요 평가항목인 pH와 젖산함량은 실험실용 근적외선분광기의 결과가 SEC = 0.21% ($R^2$=0.82), SEC = 0.24% ($R^2$=0.83)로 소형 근적외선분광기 보다 우수한 결과를 나타내었다. 또한 ADF, NDF 및 조단백질 함량은 실험실용 근적외선분광기의 예측 정확성이 각각 SEC = 0.59% ($R^2$=0.96), SEC = 0.74% ($R^2$=0.97), SEC = 0.67% ($R^2$=0.82)로 높게 나타났다.
본 연구는 최근 조사료의 신속한 품질평가 방법으로 근적외선 분광법의 이용성이 확대되고 있는 시점에 근적외선 분광기의 현장 적용성을 평가하기 위하여 수행되었다. 실험실용 근적외선분광기와 소형 근적외선분광기의 조사료 품질평가의 예측 정확성을 평가하기 위하여 전남지역에서 이탈리안 라이그라스 사일리지 67점을 수집하여 각각의 근적외선 분광기를 이용하여 스펙트럼을 측정한 후 사료가치의 실험실 분석값과 다변량회귀분석을 통하여 검량식을 유도하여 예측 정확성을 평가하였다. 이탈리안 라이그라스 사일리지의 수분함량에 대한 예측정확성은 실험실용 근적외선분광기와 소형근적외선분광기에서 각각 SEC = 2.50% ($R^2$=0.96), SEC = 2.83% ($R^2$=0.95)로 매우 신뢰성이 우수한 결과를 나타내었으나 사일리지의 발효품질의 주요 평가항목인 pH와 젖산함량은 실험실용 근적외선분광기의 결과가 SEC = 0.21% ($R^2$=0.82), SEC = 0.24% ($R^2$=0.83)로 소형 근적외선분광기 보다 우수한 결과를 나타내었다. 또한 ADF, NDF 및 조단백질 함량은 실험실용 근적외선분광기의 예측 정확성이 각각 SEC = 0.59% ($R^2$=0.96), SEC = 0.74% ($R^2$=0.97), SEC = 0.67% ($R^2$=0.82)로 높게 나타났다.
This study evaluated the feasibility of using a portable near infrared reflectance spectrometer working in the 900~1,600 nm range for the measurement of quality-related parameters (moisture, pH, Acid detergent fiber (ADF), Neutral detergent fiber (NDF), Crude protein (CP), lactic acid) in intact sil...
This study evaluated the feasibility of using a portable near infrared reflectance spectrometer working in the 900~1,600 nm range for the measurement of quality-related parameters (moisture, pH, Acid detergent fiber (ADF), Neutral detergent fiber (NDF), Crude protein (CP), lactic acid) in intact silage. The calibration result for the Phazir (handheld, Polychromix) was compared with the result for the Spectrastar (Lab. based, Unity). A total of 67 Italian ryegrass silages were used to build calibration models using different spectral signal pre-treatments and the partial least squares regression (PLS) method. The good calibration statistics in two instruments was obtained for moisture content of Italian ryegrass silages with over $R^2$ = 0.95. The Phazir spectrometer was less accurate in measuring of ADF, NDF and CP contents. The Spectrastar instrument yielded greater precision for pH and lactic acid content; statistic values were over $R^2$ = 0.82 and the standard error of calibration (SEC) = 0.21% and 0.24%. Thus, the NIR measurement of forage quality in the field by portable NIR analyzers was shown not to be feasible, but additional investigations are required to discern the key instrumental and operational parameters that may influence the portable NIR measurement.
This study evaluated the feasibility of using a portable near infrared reflectance spectrometer working in the 900~1,600 nm range for the measurement of quality-related parameters (moisture, pH, Acid detergent fiber (ADF), Neutral detergent fiber (NDF), Crude protein (CP), lactic acid) in intact silage. The calibration result for the Phazir (handheld, Polychromix) was compared with the result for the Spectrastar (Lab. based, Unity). A total of 67 Italian ryegrass silages were used to build calibration models using different spectral signal pre-treatments and the partial least squares regression (PLS) method. The good calibration statistics in two instruments was obtained for moisture content of Italian ryegrass silages with over $R^2$ = 0.95. The Phazir spectrometer was less accurate in measuring of ADF, NDF and CP contents. The Spectrastar instrument yielded greater precision for pH and lactic acid content; statistic values were over $R^2$ = 0.82 and the standard error of calibration (SEC) = 0.21% and 0.24%. Thus, the NIR measurement of forage quality in the field by portable NIR analyzers was shown not to be feasible, but additional investigations are required to discern the key instrumental and operational parameters that may influence the portable NIR measurement.
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문제 정의
조사료 분야에서는 조사료의 사료가치를 평가할 수 있는 근적외선분광법의 검량식 개발에 대한 연구결과들은 많이 보고되고 있으나 현장에서 직접 품질을 평가할 수 있는 현장 적용성확대를 위한 기반연구는 아직 미진한 실정이다. 따라서 본 연구는 조사료의 품질을 생산현장에서 직접 측정할 수 있는 근적외선분광기의 개발을 위한 소형 근적외선분광기의 현장 적용성을 평가하기 위하여 수행되었다.
본 연구는 최근 조사료의 신속한 품질평가방법으로 근적외선 분광법의 이용성이 확대되고 있는 시점에 근적외선 분광기의 현장 적용성을 평가하기 위하여 수행되었다. 실험실용 근적외선분광기와 소형 근적외선분광기의 조사료 품질평가의 예측 정확성을 평가하기 위하여 전남지역에서 이탈리안 라이그라스 사일리지 67점을 수집하여 각각의 근적외선 분광기를 이용하여 스펙트럼을 측정한 후 사료가치의 실험실 분석값과 다변량회귀분석을 통하여 검량식을 유도하여 예측 정확성을 평가하였다.
제안 방법
사일리지의 pH 측정은 시료 25g에 증류수255 ml을 첨가하여 잘 혼합하여 electrometric pH meter(HI 9024; HANNA Instrument Inc.,UK)를 이용하여 측정하였다. 젖산 분석은 사일리지 추출액을 gas chromatography (6890N, AgilentCo.
수집된 시료는 밀봉하여 -20℃ 냉동고에 보관하였다. 시료는 근적외선 스펙트럼 수집을 위해 5℃ 냉장고에서 해동하여 식물체를 가위로 5~7 cm 정도로 절단하여 직경 15cm인 원형 시료컵에 약 100 g 정도를 충진하여 실험실용 근적외선분광기(Spectrastar RTW 2,500,Unity, USA)를 이용하여 680~2,500 nm의 파장 범위에서 매 1 nm의 간격으로 반사도를 측정한 후 검량식 유도를 위해서 흡광도(log 1/R :absorbance)로 변환시켜 수집하였다. 휴대용 근적외선분광기 (Phazir, Polycromix, USA)의 스펙트럼 수집은 실험실용 근적외선분광기에 사용된 동일한 시료를 900~1,600 nm 파장 범위에서 스펙트럼을 수집하였다.
본 연구는 최근 조사료의 신속한 품질평가방법으로 근적외선 분광법의 이용성이 확대되고 있는 시점에 근적외선 분광기의 현장 적용성을 평가하기 위하여 수행되었다. 실험실용 근적외선분광기와 소형 근적외선분광기의 조사료 품질평가의 예측 정확성을 평가하기 위하여 전남지역에서 이탈리안 라이그라스 사일리지 67점을 수집하여 각각의 근적외선 분광기를 이용하여 스펙트럼을 측정한 후 사료가치의 실험실 분석값과 다변량회귀분석을 통하여 검량식을 유도하여 예측 정확성을 평가하였다. 이탈리안 라이그라스 사일리지의 수분함량에 대한 예측정확성은 실험실용 근적외선분광기와 소형 근적외선분광기에서 각각 SEC = 2.
대상 데이터
본 실험의 공시시료는 2010년 봄철에 수확되어 조제된 이탈리안 라이그라스 사일리지로 전라남도 조사료 생산 지역에서 67점의 시료를 수집하였다. 수집된 시료는 밀봉하여 -20℃ 냉동고에 보관하였다.
시료는 근적외선 스펙트럼 수집을 위해 5℃ 냉장고에서 해동하여 식물체를 가위로 5~7 cm 정도로 절단하여 직경 15cm인 원형 시료컵에 약 100 g 정도를 충진하여 실험실용 근적외선분광기(Spectrastar RTW 2,500,Unity, USA)를 이용하여 680~2,500 nm의 파장 범위에서 매 1 nm의 간격으로 반사도를 측정한 후 검량식 유도를 위해서 흡광도(log 1/R :absorbance)로 변환시켜 수집하였다. 휴대용 근적외선분광기 (Phazir, Polycromix, USA)의 스펙트럼 수집은 실험실용 근적외선분광기에 사용된 동일한 시료를 900~1,600 nm 파장 범위에서 스펙트럼을 수집하였다.
데이터처리
4. NIR 검량식 작성검량식 작성 알고리즘은 시료의 스펙트럼에서 입자의 크기, 수분, 밀도 등 물리적 성질에 의한 산란효과에 대한 오차를 줄이기 위해 원시스펙트럼을 Standard Normal Variate andDetrending (SNV-D) 전처리 기법과 수처리(Math treatment) 기법을 이용하여 보정하고 회귀분석은 변형부분최소제곱법 (Modified Partial Least Square)을 이용하여 검량식을 유도하였다. 통계적 처리는 실험실용 근적외선분광기는 상업용 프로그램인 Unistar Ucal (Unity, USA)를 이용하였고 휴대용 소형 근적외선 분광기는 상업용 프로그램인 Phazir MG (ver.
NIR 검량식 작성검량식 작성 알고리즘은 시료의 스펙트럼에서 입자의 크기, 수분, 밀도 등 물리적 성질에 의한 산란효과에 대한 오차를 줄이기 위해 원시스펙트럼을 Standard Normal Variate andDetrending (SNV-D) 전처리 기법과 수처리(Math treatment) 기법을 이용하여 보정하고 회귀분석은 변형부분최소제곱법 (Modified Partial Least Square)을 이용하여 검량식을 유도하였다. 통계적 처리는 실험실용 근적외선분광기는 상업용 프로그램인 Unistar Ucal (Unity, USA)를 이용하였고 휴대용 소형 근적외선 분광기는 상업용 프로그램인 Phazir MG (ver. 1.60, Polychromix,USA)를 이용하였다. 작성된 검량식의 예측 정확성에 대한 평가에는 검량식 결정계수(Determination Coefficient, R2), SEC (Standard Error of Calibration), SECV(Standard Error of Cross Validation)를 이용하였다.
이론/모형
이탈리안 라이그라스의 조단백질 함량은AOAC (1990)법에 의거하여 Kjeldahl법(KjeltecTM2400 Autosampler System)을 이용하여 분석하였고 NDF 및 ADF 함량은 Goering 및 Van Soest (1970)법에서 사용되어지는 시약을 이용하여 Ankom fiber analyzer (Ankom technology,2005a; 2005b)로 분석하였다.
60, Polychromix,USA)를 이용하였다. 작성된 검량식의 예측 정확성에 대한 평가에는 검량식 결정계수(Determination Coefficient, R2), SEC (Standard Error of Calibration), SECV(Standard Error of Cross Validation)를 이용하였다.
,UK)를 이용하여 측정하였다. 젖산 분석은 사일리지 추출액을 gas chromatography (6890N, AgilentCo., USA)를 이용하여 Fussell 및 McCalley(1987)가 제시한 80/120 mesh Carbopack, B-DA/4% Carbowax (Supelco Inc., Bellefonte, PA, Catalog No. 1-1889) 컬럼을 이용하여 분석하였다.
성능/효과
개발된 검량식의 이탈리안 라이그라스 사일리지의 수분함량에 대한 예측정확성은 실험실용 근적외선분광기와 소형 근적외선분광기에서각각 SEC = 2.50% (R2=0.96), SEC = 2.83% (R2 =0.95)로 매우 신뢰성이 우수한 결과를 나타내었다 (Fig. 2). Cozzolino 등 (2000)은 근적외선분광법을 이용하여 옥수수 전 식물체의 건물함량측정한 결과를 SEC = 9.
83)로 소형 근적외선분광기보다 우수한 결과를 나타내었다. 또한 ADF, NDF 및 조단백질 함량은 실험실용 근적외선분광기의 예측 정확성이 각각 SEC = 0.59%(R2=0.96), SEC = 0.74% (R2=0.97), SEC = 0.67%(R2=0.82)로 높게 나타났다.
본 연구결과를 종합해보면 이탈리안 라이그라스 사일리지의 발효품질 및 사료가치의 평가를 위해 서로 다른 근적외선 분광기의 예측 정확성을 비교한 결과 수분함량을 제외하고는 나머지 품질평가 항목에서 소형 근적외선분광기의 예측 정확성이 낮은 것으로 나타났다. 이는 휴대용 소형 근적외선분광기의 스펙트럼 수집에 대한 파장범위가 실험실용 근적외선분광기보다 좁고 시료의 정보를 측정할 수 있는 시료의 측정 면적, 스캔 방식 등 측정방법에 대한차이에 의해서 발생된 것으로 판단된다.
사일리지의 발효품질의 주요 평가항목인 pH와 젖산함량은 실험실용 근적외선분광기의 결과가 SEC = 0.21 (R2 = 0.82), SEC = 0.24% (R2 = 0.83)로 소형 근적외선분광기의 SEC = 0.37 (R2 = 0.42), SEC = 0.39% (R2 = 0.54) 보다 우수한 결과를 나타내었다 (Fig. 3). Park 등 (1998)은 화본과 목초 사일리지의 생시료에 대한 pH 측정은 SECV = 0.
검량식 유도를 위해 이용되어진 이탈리안 라이그라스 사일리지의 시료집단에 대한 발효품질과 사료가치에 대한 통계치는 Table 2에서 보는바와 같다. 사일리지의 발효품질의 평가지표인 수분, pH 및 젖산함량의 평균값은 각각 61.3%, 4.78 및 1.23%로 나타났으며 수분함량의 평균값이 61.3%로 일반 사일리지의 수분함량과 비슷한 경향을 보였으나 표준편차가 12.89%로 다소 크게 나타나 수집된 시료집단의 변이가 큰 것으로 나타났다. 이 등 (2009)은 전국 33개 농가에서 수집한 청보리 사일리지의 발효품질과 사료가치를 평가 하였는데 젖산함량을 제외하고는 본 연구 시료집단의 성분분포와 비슷한 결과를 나타내었다.
실험실용 근적외선분광기와 소형 근적외선분광기의 조사료 품질평가의 예측 정확성을 평가하기 위하여 전남지역에서 이탈리안 라이그라스 사일리지 67점을 수집하여 각각의 근적외선 분광기를 이용하여 스펙트럼을 측정한 후 사료가치의 실험실 분석값과 다변량회귀분석을 통하여 검량식을 유도하여 예측 정확성을 평가하였다. 이탈리안 라이그라스 사일리지의 수분함량에 대한 예측정확성은 실험실용 근적외선분광기와 소형 근적외선분광기에서 각각 SEC = 2.50% (R2=0.96),SEC = 2.83% (R2=0.95)로 매우 신뢰성이 우수한 결과를 나타내었으나 사일리지의 발효품질의 주요 평가항목인 pH와 젖산함량은 실험실용 근적외선분광기의 결과가 SEC = 0.21% (R2=0.82), SEC = 0.24% (R2=0.83)로 소형 근적외선분광기보다 우수한 결과를 나타내었다. 또한 ADF, NDF 및 조단백질 함량은 실험실용 근적외선분광기의 예측 정확성이 각각 SEC = 0.
이탈리안 라이그라스의 사료가치의 평가지표인 ADF, NDF 및 조단백질 함량의 평균값은각각 41.03, 62.95 및 7.28%로 나타났으며 조단백질 함량의 경우 4.6~11.7%로 변이 폭이 상당히 큰 것으로 나타났다.
이탈리안 라이그라스의 시료는 사일리지 형태로 수분함량이 높은 시료로 실험실용 근적외선분광기의 원시 스펙트럼에서는 1,460 nm 대역 1차 배음 및 1,940 nm 결합대역에서 수분특성피크가 가장 크게 나타났으며 소형 근적외선분광기는 970 nm 대역과 1,400 nm 대역에서 가장 큰 수분특성 피크를 나타났다. 또한 조사료에서 중요한 성분인 조섬유는 C-H 결합으로 1,400, 2,336, 2,352 nm에서 피크가 나타나며, 조단백질은 2,180 nm 대역에서 피크를 보인다고 하였다 (Osborne, 1986).
조사료에서 ADF와 NDF 함량은 조사료의 사료 가치를 평가하는 주요한 지표로서 실험실용 근적외선분광기의 예측 정확성이 각각 SEC = 0.59% (R2 = 0.96), SEC = 0.74% (R2 = 0.97)로 높게 나타났으며 조단백질 함량도 실험실용 근적외선분광기의 예측정확성이 높게 나타났다 (Fig.4). Cozzolino 등 (2000)은 근적외선분광법을 이용하여 사일리지용 옥수수 전 식물체 (wholeplant)의 NDF 함량을 측정한 결과 SECV = 3.
후속연구
실험실용 근적외선 분광기의 경우 측정 시료를 20~30회를 회전시키면서 측정시료의 모든 범위의 정보를 스캔하는 방식인 반면 소형 근적외선분광기는 특정부위에 대해서만 스캔이 이루어져 품질의 변이가 상대적으로 큰 조사료의 경우 측정부위에 따라서도 측정 오차가 크게 발생할수 있을 것으로 생각된다. 따라서 소형 근적외선분광기가 조사료 생산 현장 및 유통시장에서신속한 조사료 품질평가 방법으로 활용되기 위해서는 식물체 전체의 성분을 측정할 수 있는시료의 전처리방법 및 스캔 방법 등에 대한 추가적인 연구가 필요할 것으로 생각된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
농산물의 품질평가결과를 현장에서 활용하는 데 어려운 이유는 무엇인가?
농산물의 품질평가는 주로 실험실에서 습식분석을 통하여 이루어지고 있으나 분석을 위한 시간과 경비가 많이 소요되어 현장에서 분석결과를 활용하는데 많은 어려움을 격고 있다. 최근 농업분야에서 신속하고 비파괴분석법으로 근적외선분광법 (Near Infrared Reflectance Spectroscopy, NIRS)이 농산물 품질평가에 많이 활용되고 있는데 근적외선 분광법을 활용한 국산 참기름과 외국산 참기름과의 혼입여부 판별 (노 등, 2004), 벌꿀의 유사품 혼입 및 설탕 첨가 여부 판별 (조 및 하, 2002) 등 신속하고 정확하게 농산물의 원산지 및 품질의 진위여부 판별을 위한 근적외선 분광법의 활용에 대한 많은 국내 연구가 보고되고 있다.
NIR 스펙트럼이란?
수집된 시료에 조사된 근적외선이 반사․투과되어 기계적 과정을 거쳐 나타난 것이 스펙트럼인데 내용적으로는 원자의 기준진동과 배음 및 결합음 진동의 결과가 표출된 것이다. 수집된 이탈리안 라이그라스의 시료에 대한 실험실용 근적외선분광기와 소형 근적외선분광기의 원시 스펙트럼은 Fig.
농산물의 품질평가에 많이 사용되는 비파괴분석법은?
농산물의 품질평가는 주로 실험실에서 습식분석을 통하여 이루어지고 있으나 분석을 위한 시간과 경비가 많이 소요되어 현장에서 분석결과를 활용하는데 많은 어려움을 격고 있다. 최근 농업분야에서 신속하고 비파괴분석법으로 근적외선분광법 (Near Infrared Reflectance Spectroscopy, NIRS)이 농산물 품질평가에 많이 활용되고 있는데 근적외선 분광법을 활용한 국산 참기름과 외국산 참기름과의 혼입여부 판별 (노 등, 2004), 벌꿀의 유사품 혼입 및 설탕 첨가 여부 판별 (조 및 하, 2002) 등 신속하고 정확하게 농산물의 원산지 및 품질의 진위여부 판별을 위한 근적외선 분광법의 활용에 대한 많은 국내 연구가 보고되고 있다.
참고문헌 (19)
노미정, 정진일, 민숭식, 박유신, 김수정. 2004. 근적외선(NIR) 분광분도계에 의한 참기름의 진위판별에 관한 연구. 한국식품과학회지. 36(4): 527-530.
박형수, 이종경, 이효원, 황경준, 정하연, 고문석. 2006. 시료 전처리 방법이 근적외선분광법을 이용한 옥수수 사일리지의 화학적 조성분 평가에 미치는 영향. 한국초지학회지. 26(1):53-62.
조현종, 하영래. 2002. 근적외선 분광법을 이용한 벌꿀의 품질평가. 한국식품과학회지. 34(3):356-360.
최규홍, 한영수, 이강진, 최동수, 윤진하. 2000. 근적외선 및 영상처리를 이용한 사과선별기 개발. 한국농업기계학회. 2000년 동계학술대회논문집. P 436-444.
ANKOM Technology. 2005a. Method for determining neutral detergent fiber. ANKOM Technology, Fairport, NY. http://www.ankom.com/09_procedures/procedures2.shtml. Accessed May 8, 2005.
ANKOM Technology. 2005b. Method for determining acid detergent fiber. ANKOM Technology, Fairport, NY. http://www.ankom.com/09_procedures/proceduresl.shtml. Accessed May 8, 2005.
AOAC. 1990. Official Methods of Analysis, 15th ed. Association of Official Analytical Chemists, Washington, DC.
Cozzolino, D., A. Fassio and A. Giminez. 2000. The use of near-infrared reflectance spectroscopy (NIRS) to predict the composition of whole maize plants. J. Sci. Food Agric. 81:142-146.
Dolores Perez-Marin, Patricia Paz, Jose-Emilio Guerrero, Ana Garrido-Varo, and Maria-Teresa Sanchez. 2010. Miniature handheld NIR sensor for the on-site non-destructive assessment of post-harvest quality and refrigerated storage behavior in plums. Journal of Food Engineering. 99:294-302.
Fussel, R.J., D.V. McCalley. 1987. Determination of volatile fatty acids (C2-C5) and lactic acid in silage by gas chromatography. Analyst. 112:1213- 1216.
Goering, H.K. and Van Soest, P.J. 1970. Forage Fiber Analysis. Agric. Handb. 379. US Department of Agriculture, Washington, DC.
Osborne. B.G. and T. Fearn. 1986. Near Infrared Spectroscopy in Food Analysis. Longman Scientific & Technical. U.K.
Park, R.S., F.J. Gordon, R.E. Agnew, and R.W.J. Steen. 1998. The use of near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) on undried samples of grass silage to predict chemical composition and digestibility parameters. Anim. Feed Sci. Technol. 72:155-167.
Sinnaeve, G., P. Dardenne, R. Agneessens, and R. Biston. 1994. The use of near infrared spectroscopy for the analysis of fresh grass silage. J. Near Infrared Spectrosc. 2:79-84.
Williams, P.C. 1987. Variables affecting nearinfrared reflectance spectroscopic analysis. In P. Williams and K. Norris (eds.) Near-Infrared Technology in the Agricultural and Food Industries. St. Paul, MN: American Association of Cereal Chemists Inc. pp.143-167.
Windham, W.R., J.A. Robertsons and R.G. Leffler. 1987. A comparison of methods for moisture determination of forages for near infrared reflectance spectroscopy calibration and validation. Crop Sci. 27: 777-783.
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