초록 ▼

○ 농산물의 수확후 저장 및 전처리 단계에서의 환경적 요인이 품질의 저하/변질에 미치는 기작을 구명하여 핵심품질인자에 기반한 품질모델을 개발하고, 실시간 품질 감지기술과 계측시스템을 개발하는 것을 목표로 하였음
○ 전처리용 신선농산물(구근류)의 수확후 환경적 요인이 갈변을 주체로 하는 품질저하에 미치는 메카니즘을 구명하고 핵심품질인자, 품질표지인자를 발굴하였음. 감자의 저장중 괴경의 색 변화에 관여하는 주요 대사체는 lutein, β-carotene 및 violaxanthin의 증가에 의한 가역적 현상임을 구명하고, 육색 △C

○ 농산물의 수확후 저장 및 전처리 단계에서의 환경적 요인이 품질의 저하/변질에 미치는 기작을 구명하여 핵심품질인자에 기반한 품질모델을 개발하고, 실시간 품질 감지기술과 계측시스템을 개발하는 것을 목표로 하였음
○ 전처리용 신선농산물(구근류)의 수확후 환경적 요인이 갈변을 주체로 하는 품질저하에 미치는 메카니즘을 구명하고 핵심품질인자, 품질표지인자를 발굴하였음. 감자의 저장중 괴경의 색 변화에 관여하는 주요 대사체는 lutein, β-carotene 및 violaxanthin의 증가에 의한 가역적 현상임을 구명하고, 육색 △C과 상관관계가 높았던 대사체 aminobenzoic acid(R²=0.976), caffeoyl putresceine (R²=0.684), LPC(C18:2)(R²=0.748), PC(C18:2) (R²=0.725)등을 발굴하였음
○ 식미저하를 주체로 하는 곡류(쌀)의 수확후 환경적 품질저하 요인을 구명하고 식미기반 품질모델 및 품질측정시스템을 개발함. 식미와 상관관계, 대사체 및 밥 미세구조분석을 통해 aging 메카니즘 표현인자로 쌀 발아율 발굴하였으며 쌀 발아율을 기반으로 성분, 품위 및 도정도 등 독립품질인자가 포함된 세계 최고수준 식미수식 개발(R²=0.95)하였음. 또한 Spectrometry(NIR, Machine vision), 배아(embryo)의 기하학/칼라특성 및 ANN 알고리즘을 이용한 지능형 발아율 측정기술을 개발(정확도 95.9%)하고 분광 분석부, 영상처리부 및 ANN기반 인공지능프로그램으로 구성된 지능형 식미측정시스템 시작품을 개발하였음

(출처 : 보고서 요약서 8p)

Abstract ▼

Purpose & Contents
○ Development of a quality prediction model based on the critical quality attributes by investigating the mechanism of quality degradation/deterioration by environmental parameters in post-harvest storage and pre-treatment stages of agricultural produce, and establishment of th

Purpose & Contents
○ Development of a quality prediction model based on the critical quality attributes by investigating the mechanism of quality degradation/deterioration by environmental parameters in post-harvest storage and pre-treatment stages of agricultural produce, and establishment of the technology for real-time detection and tracking system and for control/management system of quality deterioration
○ Investigation on mechanism of the environmental parameters on color degradation (browning) during post-harvest handling of fresh-cut produce (bulbs and tubers), determination the critical quality attributes and the quality markers, and development of the quality management models
○ Investigation on environmental parameters on quality deterioration during post-harvest handling of grains (rice), and development of the quality management model and the quality detection system based on eating quality (sensory)

Results
○ Determination of reversible reaction induced by increase of major metabolites such as lutein, β-carotene and violaxanthin involved in color degradation of potato tubers during post-harvest storage
○ High correlation of major components such as respiration rate, free sugar content and antioxidant activity with color degradation (chroma, △C) during low temperature storage (2.5±0.5℃)
○ Determination of major metabolites such as aminobenzoic acid (R²=0.976), caffeoyl putresceine(R²=0.684), LPC(C18:2)(R²=0.748) and PC(C18:2)(R²=0.725) correlated with color degradation (chroma, △C) of tuber flesh during low temperature storage
○ Presentation of a alternative to assess the stage of tuber flesh using TTC and MDA assay related with lipid peroxidation of cell and tissue
○ Identification of rice germination rate as an expression factor of aging mechanism through analyzing correlation with eating quality(sensory), metabolite and rice microstructure
○ Development of the world's highest level of eating quality formula based on rice germination rate(R²=0.95) including independent quality factors such as composition, grade and degree of milling
: Eating quality = 0.62 × f (germination rate) + 0.33 × f (component, grade, whiteness) + α(etc.)
○ Development of intelligent germination rate measurement technology (accuracy 95.9%) using spectrometry (NIR, machine vision), geometry/color characteristics of embryo and ANN algorithm
○ Developed a prototype of intelligent eating quality measurement system consisting of dual spectral analysis unit of 400~1700 nm, image processing unit of 960x1280 dpi and ANN-based artificial intelligence program
○ Developed intelligent rice eating quality measurement system using spectrometry and AI (ANN) algorithm for consumers’ purchasing rice

Expected Contribution
○ Utilization as leading research institute and scientific achievement in the field of eating quality, such as quality deterioration, brown rice/eating quality formula, correlation between germination rate and eating quality, and definition of metabolites by germination rate, depending on post-harvest treatment conditions of rice
○ Industrialization of measuring technology of eating quality factor using spectrometry and machine vision and analysis technique based on artificial intelligence by securing domestic and foreign intellectual property rights
○ Industrialization through technology transfer of development technology of eating quality measurement system, and planning R&DB project in the future

(출처 : SUMMARY 12p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제 출 문 ... 6
• 보고서 요약서 ... 8
• 국문 요약문 ... 10
• SUMMARY ... 12
• CONTENTS ... 14
• 목차 ... 16
• 제1장. 연구 개발 과제의 개요 ... 18
• 1-1. 연구 개발 목적 ... 18
• 1-2. 연구 개발의 필요성 ... 18
• 1-3. 연구 개발 범위 ... 24
• 제2장. 국내외 기술 개발 현황 ... 25
• 2-1. 농산물의 품질저하 메카니즘 구명 및 표지인자 발굴 ... 25
• 2-2. 농산물의 품질계측시스템 및 지능형 센서노드 기술 개발 ... 27
• 제3장. 연구 수행 내용 및 결과 ... 35
• 3-1. 농산물의 품질저하 메카니즘 구명 및 지능형 품질계측 기술 개발 ... 35
• 3-2. 농산물의 품질계측시스템 및 지능형 센서노드 기술 개발 ... 119
• 제4장. 목표 달성도 및 관련 분야 기여도 ... 247
• 4-1. 목표 달성도 ... 247
• 4-2. 관련 분야 기여도 ... 249
• 제5장. 연구 결과의 활용 계획 ... 250
• 제6장. 연구 과정에서 수집한 해외 과학 기술 정보 ... 251
• 6-1. 곡물 수확후 시설 및 운영기술 ... 251
• 제7장. 연구 개발 결과의 보안 등급 ... 259
• 제8장. 국가과학기술종합정보시스템에 등록한 연구 시설·장비 현황 ... 260
• 제9장. 연구 개발 과제의 대표적 연구 실적 ... 261
• 제10장. 기타 사항 ... 262
• 제11장. 참고 문헌 ... 263
• 끝페이지 ... 270