KR102275116B1

KR102275116B1 - 서리태 품종 식별용 색인자 결정 방법, 및 서리태의 품종 식별 방법

Info

Publication number: KR102275116B1
Application number: KR1020150168185A
Authority: KR
Inventors: 김묘연; 강영규; 최지영; 박준성
Original assignee: (주)아모레퍼시픽
Priority date: 2015-11-30
Filing date: 2015-11-30
Publication date: 2021-07-08
Also published as: KR20170062690A

Abstract

본 발명은 품종이 서로 상이한 두 서리태 추출물을 각각 함유하는 두 분석시료 간의 L^*a^*b^* 좌표계의 마할라노비스 거리 L^*,a^* 및b^*의 제1그룹, 및 RGB 좌표계의 마할라노비스 거리 R, G 및 B의 제2그룹을 산출하고, 각 그룹 중 가장 큰 수를 가지는 마할라노비스 거리의 인자를 서리태 품종 식별용 색인자로 결정하는 서리태 품종 식별용 색인자 결정 방법에 관한 것이며, 또한, 이오 같은 방법을 통해 결정된 색인자를 활용하여 서리태의 품종을 식별하는 방법에 관한 것이다.

Description

서리태 품종 식별용 색인자 결정 방법, 및 서리태의 품종 식별 방법 {Determination method of color factor for identifying of green kernel black bean varieties, and identification method of green kernel black bean varieties}

본 발명은 서리태 품종 식별용 색인자 결정 방법, 및 서리태의 품종 식별 방법에 관한 것이다.

서리태는 종피가 검고, 속이 푸른 콩을 일컫는 것으로, 서리태 품종 간의 종피색이 매우 유사하여 그 외관만으로는 품종을 명확히 구분하는 것이 어려우며, 모양이나 크기에 의존하여 품종을 구별할 경우, 이종인 서리태가 유입될 위험성이 높았다.

이에 대한 대책으로, 콩의 DNA(deoxyribonucleic acid)를 분석하는 방법을 통해 그 품종을 명확히 식별하는 방법이 제시되었으며, 일 예로 대한민국 등록특허공보 제10-1444246호에서는 메틸화 여과(methylation filtering; MF) 기술을 이용하여 우리나라 대표품종인 황금콩의 게놈 DNA 라이브러리를 제작하고, 이들을 해독한 염기서열 정보로부터 아가로스 겔 기반의 DNA 마커인 STS-CAPS(sequence tagged sites-cleaved amplification polymorphic sequence) 마커를 개발하여 110개 콩 육성품종을 판별하였다.

이와 같은 방법은 콩의 품종을 정확하게 구별할 수 있다는 장점은 있으나, 비용이 많이 들어 경제적이지 못 하며, 분석에 많은 시간이 소요되는 단점이 있다.

이에 따라 보다 간단한 방법을 통해 분석 비용을 절감하고, 분석 시간을 단축할 수 있는 서리태 품종 식별 방법에 대한 기술 개발이 필요한 실정이다.

대한민국 등록특허공보 제10-1444246호 (2014.09.18)

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 보다 간단한 방법을 통해 분석 비용을 절감하고, 분석 시간을 단축할 수 있는 서리태의 품종 식별 방법을 제공하고자 한다.

본 발명의 일 양태는 a) 품종이 서로 상이한 제1서리태 분쇄물 및 제2서리태 분쇄물 각각을 용매에 넣고 추출하여 제1서리태 추출물 및 제2서리태 추출물을 수득하는 단계; b) 상기 제1서리태 추출물 및 제2서리태 추출물 각각을 베이스시료에 첨가하여 제1분석시료 및 제2분석시료를 제조하는 단계; c) 색차계를 이용하여 상기 제1분석시료의 L^*a^*b^* 좌표계 L₁ ^*값, a₁ ^*값 및 b₁ ^*값, 및 상기 제2분석시료의 L^*a^*b^* 좌표계 L₂ ^*값, a₂ ^*값 및 b₂ ^*값을 획득하는 단계; d) 영상촬영을 통해 상기 제1분석시료의 RGB 좌표계 R₁값, G₁값 및 B₁값, 및 상기 제2분석시료의 RGB 좌표계 R₂값, G₂값 및 B₂값을 획득하는 단계; e) L₁ ^*값과 L₂ ^*값 간의 마할라노비스 거리 L^*; a₁ ^*값과 a₂ ^*값 간의 마할라노비스 거리 a^*; b₁ ^*값과 b₂ ^*값 간의 마할라노비스 거리 b^*; R₁값과 R₂값 간의 마할라노비스 거리 R; G₁값과 G₂값 간의 마할라노비스 거리 G; 및 B₁값과 B₂값 간 마할라노비스 거리 B를 산출하는 단계; 및 f) 상기 마할라노비스 거리 L^*,a^* 및b^*의 제1그룹과 R, G 및 B의 제2그룹에서, 각 그룹 중 가장 큰 수를 가지는 마할라노비스 거리의 인자를 서리태 품종 식별용 색인자로 결정하는 단계;를 포함하는 서리태 품종 식별용 색인자 결정 방법에 관한 것이다. (단, c)단계와 d)단계는 순서 없이 수행할 수 있다.)

또한, 본 발명의 다른 일 양태는 A) 제3서리태 분쇄물을 용매에 넣고 추출하여 제3서리태 추출물을 수득하는 단계; B) 상기 제3서리태 추출물을 베이스시료에 첨가하여 제3분석시료를 제조하는 단계; C) 색차계를 이용하여 상기 제3분석시료의 L^*a^*b^* 좌표계 a₁₁ ^*값, 및 상기 베이스시료의 L^*a^*b^* 좌표계 a₀ ^*값을 획득하는 단계; D) 영상촬영을 통해 상기 제3분석시료의 RGB 좌표계 G₁₁값, 및 상기 베이스시료의 RGB 좌표계 G₀값을 획득하는 단계; E) a₁₁ ^*값과 a₀ ^*값 간의 마할라노비스 거리 a_S ^*; 및 G₁₁값과 G₀값 간의 마할라노비스 거리 G_S;를 산출하는 단계; E) 상기 a_S ^* 및 G_S를 표준 데이터베이스의 a_DB ^* 및 G_DB와 비교하여 서리태의 품종을 식별하는 단계;를 포함하는 서리태의 품종 식별 방법에 관한 것이다. (단, C)단계와 D)단계는 순서 없이 수행할 수 있다.)

본 발명에 따른 서리태 품종 식별 방법은, 서리태 추출물이 첨가된 분석시료의 색차값을 측정하는 간단한 방법을 통해 서리태의 품종을 식별할 수 있으며, 이에 따라 기존 DNA 분석을 통한 콩 품종 식별 방법 대비 분석 비용을 절감할 수 있으며, 분석 시간을 단축할 수 있다는 장점이 있다.

본 발명에 사용되는 서리태는 종피가 검고, 속이 푸른 콩으로, 속이 푸르다는 점에서 일반 검은콩과 구분된다. 서리태는 안토시아닌 색소를 다량 함유하여 항산화 효과가 뛰어나며, 단백질과 식물성 지방질, 비타민 B군, 특히 B1, B2와 나이아신이 풍부하여 화장품에 널리 이용되고 있다. 그러나, 서리태는 그 품종에 따라 생리활성물질들의 함량이 달라 필요한 효능 성분이 다량 함유된 품종을 선별해내는 방법이 필요하다. 이에, 본 발명은 보다 간단한 방법을 통해 분석 비용을 절감하고, 분석 시간을 단축할 수 있는 서리태의 품종 식별 방법을 제공하고자 한다.

상세하게, 본 발명은 a) 품종이 서로 상이한 제1서리태 분쇄물 및 제2서리태 분쇄물 각각을 용매에 넣고 추출하여 제1서리태 추출물 및 제2서리태 추출물을 수득하는 단계; b) 상기 제1서리태 추출물 및 제2서리태 추출물 각각을 베이스시료에 첨가하여 제1분석시료 및 제2분석시료를 제조하는 단계; c) 색차계를 이용하여 상기 제1분석시료의 L^*a^*b^* 좌표계 L₁ ^*값, a₁ ^*값 및 b₁ ^*값, 및 상기 제2분석시료의 L^*a^*b^* 좌표계 L₂ ^*값, a₂ ^*값 및 b₂ ^*값을 획득하는 단계; d) 영상촬영을 통해 상기 제1분석시료의 RGB 좌표계 R₁값, G₁값 및 B₁값, 및 상기 제2분석시료의 RGB 좌표계 R₂값, G₂값 및 B₂값을 획득하는 단계; e) L₁ ^*값과 L₂ ^*값 간의 마할라노비스 거리 L^*; a₁ ^*값과 a₂ ^*값 간의 마할라노비스 거리 a^*; b₁ ^*값과 b₂ ^*값 간의 마할라노비스 거리 b^*; R₁값과 R₂값 간의 마할라노비스 거리 R; G₁값과 G₂값 간의 마할라노비스 거리 G; 및 B₁값과 B₂값 간 마할라노비스 거리 B를 산출하는 단계; 및 f) 상기 마할라노비스 거리 L^*,a^* 및b^*의 제1그룹과 R, G 및 B의 제2그룹에서, 각 그룹 중 가장 큰 수를 가지는 마할라노비스 거리의 인자를 서리태 품종 식별용 색인자로 결정하는 단계;를 포함하는 서리태 품종 식별용 색인자 결정 방법에 관한 것이다. (단, c)단계와 d)단계는 순서 없이 수행할 수 있다.)

이와 같이 품종이 서로 상이한 두 종류의 서리태 추출물을 이용하여, 서리태 추출물의 색좌표 중 서로 가장 큰 색차이를 보이는 색인자를 결정할 수 있으며, 품종 간 색차이가 큰 색인자를 이용하여 서리태의 품종을 구별할 수 있다.

본 발명에서의 서리태는 일반적으로 서리태라 지칭되는 것이라면 품종을 한정하지 않고 사용할 수 있으며, 구체적으로 예를 들면, 흑청콩, 청자1호, 청자2호, 청자3호, 올서리태, 일품서리태, 귀족서리태, 속청 또는 늦서리태 등일 수 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.

이하, 본 발명에 대하여 보다 자세히 설명한다.

먼저, a) 단계의 추출 공정을 진행하기에 앞서, 준비된 제1서리태 및 제2서리태를 각각 분쇄하여 추출이 용이하도록 하는 공정이 선수행될 수 있다. 분쇄 방법은 종래 사용되는 방법이라면 특별히 한정하지 않고 사용할 수 있으며, 구체적으로 예를 들어 고속믹서, 볼밀(ball mill), 비즈밀(beads mill) 또는 초음파 분쇄기 등을 사용할 수 있다. 이와 같은 방법을 통해 서리태 낱알을 가루처럼 잘게 부스러뜨려 평균 입경 1 내지 3㎜의 제1서리태 분말 및 제2서리태 분말을 각각 수득할 수 있으며, 이를 통해 추출한 제1서리태 추출물 및 제2서리태 추출물을 이용하여 색을 정밀하게 측정할 수 있다.

다음으로, 제1서리태 분쇄물 및 제2서리태 분쇄물이 준비되면, a) 품종이 서로 상이한 제1서리태 분쇄물 및 제2서리태 분쇄물 각각을 용매에 넣고 추출하여 제1서리태 추출물 및 제2서리태 추출물을 수득하는 단계를 수행할 수 있다. 추출 방법은 서리태 종피의 색을 추출할 수 있는 방법이라면 특별히 한정하지 않고 사용할 수 있으며, 일 예로 침지법, 열중탕법, 환류법 또는 냉침법 등을 통해 서리태를 추출할 수 있다.

구체적으로, a) 단계는 알코올 침지법으로 수행할 수 있다.

상세하게, 본 발명의 일 예에 따른 알코올 침지법은 알코올의 함량이 50~80 중량%인 알코올 수용액에 제1서리태 분쇄물 또는 제2서리태 분쇄물을 침지한 후 20 내지 40℃의 저온에서 12 내지 48시간 동안 추출하는 것일 수 있다. 이와 같은 방법을 통해 색차계 또는 영상촬영을 통해 측정하고자 하는 서리태 종피의 색소를 효과적으로 추출할 수 있다.

이때, 사용되는 알코올은 직쇄 또는 분쇄의 탄소수 1 내지 6인 알코올일 수 있으며, 바람직하게는 메탄올 또는 에탄올일 수 있고, 가장 바람직하게는 에탄올을 사용하는 것이 추출 효과를 극대화함에 있어 좋다.

서리태 종피의 색소 추출이 완료되면, 감압농축기, 증발기 또는 건조기 등을 사용하여 추출에 사용된 용매를 제거할 수 있으며, 서리태로부터 추출된 물질만 잔류한 서리태 추출물을 수득할 수 있다.

서리태 추출물 수득 후, b) 제1서리태 추출물 및 제2서리태 추출물 각각을 베이스시료에 첨가하여 제1분석시료 및 제2분석시료를 제조하는 단계를 수행할 수 있다.

일반적인 투명한 유기용매 등에 추출물을 녹여서 서리태 추출물의 색을 측정할 경우, 투명도 때문에 색차이가 눈으로 구분은 되나 색차계 또는 영상촬영 등을 통해 수치화된 색의 값을 획득하는 것은 매우 어려우며, 또한 완전한 액체의 경우 너무 묽어 색차계 등을 이용한 색의 수치화가 불가능하다. 이를 극복하기 위하여 본 발명에서는 베이스시료에 서리태 추출물을 첨가하여 분석시료를 제조함으로써 색의 수치화가 가능하도록 하였다.

상세하게, 베이스시료는 수중유형 화이트베이스일 수 있다. 수중유형 화이트베이스란, 흰색 계열의 불투명한 크림 제형의 조성물로 서리태 추출물의 색을 용이하게 측정할 수 있도록 할 수 있다.

구체적으로, 본 발명의 일 예에 따른 수중유형 화이트베이스는 폴리올, 지방족 알코올 및 비이온성 계면활성제 등을 포함할 수 있으나, 당업계에서 통상적으로 사용되는 하얀색 계열의 화장료 조성물이라면 특별히 한정하지 않고 사용할 수 있다.

본 발명의 일 예에 있어, 폴리올은 당업계에서 통상적으로 사용하는 것이라면 특별히 한정하지 않으며, 일 예로 글리세린, 프로필렌글리콜, 부틸렌글리콜, 글리세린, 에리스리톨, 크실리톨, 말티톨글리세린, 소르비톨, 폴리글리세린, 폴리에틸렌글리콜, 펜탄디올 및 이소프렌글리콜 등에서 선택되는 어느 하나 또는 둘 이상을 사용할 수 있으나, 이에 한정되진 않는다. 폴리올의 함량은 특별히 한정하진 않으나, 전체 조성물 중 0.1 내지 20 중량%로 사용할 수 있다.

본 발명의 일 예에 있어, 지방족 알코올 역시 당업계에서 통상적으로 사용하는 것이라면 특별히 한정하지 않으며, 일 예로 직쇄형 또는 분지형의 C12~24인 포화 지방족 알코올일 수 있다. 비 한정적인 구체예로, 미리스틸 알코올, 라우로일 알코올, 세틸 알코올, 스테아릴 알코올, 이소스테아릴 알코올, 아라키딜 알코올, 베헤닐 알코올 및 바틸 알코올에서 선택되는 어느 하나 또는 둘 이상일 수 있다. 지방족 알코올의 함량은 특별히 한정하진 않으나, 전체 조성물 중 0.1 내지 10 중량%로 사용할 수 있다.

본 발명의 일 예에 있어, 비이온성 계면활성제 역시 당업계에서 통상적으로 사용하는 것이라면 특별히 한정하지 않으며, 일 예로 세테스-6, 세테스-10, 세테스-12, 세테아레스-6, 세테아레스-10, 세테아레스-12, 세테아레스-20, 세테아레스-30, 스테아레스-6, 스테아레스-10, 스테아레스-12, 스테아레스-20, PEG-100 스테아레스, PEG-6 스테아레이트, PEG-10 스테아레이트, PEG-12 스테아레이트, PEG-100 스테아레이트, PEG-10 글리세릴 스테아레이트, PEG-20 글리세릴 스테아레이트, PEG-30 글리세릴 코코에이트, PEG-80 글리세릴 코코에이트, PEG-80 글리세릴 탈로우에이트, PEG-200 글리세릴 탈로우에이트, PEG-8 디라우레이트 및 PEG-10 디스테아레이트를 포함하는 수산화 알킬렌; 및 글리세릴 모노스테아레이트, 글리세릴 올레에이트 및 트리글레세릴 디이소스테아레이트를 포함하는 알킬 글리세리드로 이루어진 군으로부터 선택되는 어느 하나 또는 둘 이상일 수 있다. 비이온성 계면활성제의 함량은 특별히 한정하진 않으나, 전체 조성물 중 0.1 내지 10 중량%로 사용할 수 있다.

본 발명에 있어, 제1서리태 추출물 또는 제2서리태 추출물과 베이스시료의 혼합 비율은 색차계 또는 영상촬용을 통해 측정한 두 서리태 간 색의 차이가 가능한 크도록 조절하는 것이 바람직하다.

일 예로, 제1서리태 추출물 또는 제2서리태 추출물은 분석시료 중 20 내지 50 중량%로 첨가될 수 있다. 이와 같은 범위 내에서 제1서리태 추출물 또는 제2서리태 추출물을 첨가하는 것이 품종 간 색이 서로 다르게 측정되어, 유의미한 색인자의 결정이 가능하도록 할 수 있다. 제1서리태 추출물 또는 제2서리태 추출물이 20 중량% 미만일 경우, 색의 차이가 미미하여 색인자의 결정이 어려울 수 있으며, 50 중량% 초과일 경우, 제1서리태 추출물 또는 제2서리태 추출물이 베이스시료에 완전히 녹지 않아 색 측정값의 오차가 커질 수 있어 좋지 않다. 이때, 분석시료는 제1서리태 추출물의 경우, 제1분석시료를 의미하며, 제2서리태 추출물의 경우, 제2분석시료를 의미한다.

다음으로, 제1분식시료 및 제2분석시료가 준비되면, c) 색차계를 이용하여 제1분석시료의 L^*a^*b^* 좌표계 L₁ ^*값, a₁ ^*값 및 b₁ ^*값, 및 제2분석시료의 L^*a^*b^* 좌표계 L₂ ^*값, a₂ ^*값 및 b₂ ^*값을 획득하는 단계를 수행할 수 있다.

색차계(colorimeter)는 색차값을 구하기 위한 일종의 광전 색도계로, 물체의 색을 측색하는 장치이다. 색차계를 사용하면 미묘한 색의 차이를 수치화를 통해 확인할 수 있음으로, 이를 이용하여 유의미한 색인자를 결정할 수 있다.

상세하게, 색의 수치화는 국제 통일 좌표 중 하나인 CIE Lab 시스템(Internationl Commision on Illumination Lab system)인 L^*a^*b^* 좌표계를 사용하여 표시할 수 있다. 여기서 L은 명도이며, a 및 b는 색상과 채도를 표현하는 색도로, a는 녹-적 방향을, b는 청-황 방향을 나타낸다. 이를 통해 색을 수치화할 수 있으며, 각 좌표를 이용하여 3차원으로 표시가 가능하기 때문에 미묘한 색의 차이를 구분할 수 있다.

본 발명의 일 예에 있어, 제1분석시료의 L^*a^*b^* 좌표계 L₁ ^*값, a₁ ^*값 및 b₁ ^*값, 및 제2분석시료의 L^*a^*b^* 좌표계 L₂ ^*값, a₂ ^*값 및 b₂ ^*값은 색차계를 이용하여 여러 번 측정한 결과를 평균낸 값일 수 있으며, 비한정적인 일 구체예로, 3회 이상, 보다 더 구체적으로는 3~10회 측정하여 평균치를 계산한 값일 수 있다. 이와 같이, 3회 이상의 측정을 통해 평균치를 계산하여 제1분석시료의 L^*a^*b^* 좌표계 L₁ ^*값, a₁ ^*값 및 b₁ ^*값, 및 제2분석시료의 L^*a^*b^* 좌표계 L₂ ^*값, a₂ ^*값 및 b₂ ^*값을 정함으로써 측정에 의한 오차를 줄일 수 있다.

또한, c)단계 전, 또는 후에(즉, c)단계와 순서없이), d) 영상촬영을 통해 제1분석시료의 RGB 좌표계 R₁값, G₁값 및 B₁값, 및 제2분석시료의 RGB 좌표계 R₂값, G₂값 및 B₂값을 획득하는 단계를 수행할 수 있다.

본 발명에 있어서 영상촬영을 통해 RGB 좌표계의 색수치를 획득하는 방법은, 카레라 등의 장비를 통해 제1분식시료 및 제2분석시료 각각의 영상을 측정하고, 측정된 영상을 RGB 화소데이터로 변환하여 색을 수치화할 수 있다. 단, 이때, 제1분식시료 또는 제2분석시료는 흰색 바탕 위에서 촬영하는 것이 바람직하다.

다음으로, L^*a^*b^* 좌표계에 따른 제1분식시료 및 제2분석시료의 색수치와 RGB 좌표계에 따른 제1분식시료 및 제2분석시료의 색수치 획득이 완료되면, e) L₁ ^*값과 L₂ ^*값 간의 마할라노비스 거리 L^*; a₁ ^*값과 a₂ ^*값 간의 마할라노비스 거리 a^*; b₁ ^*값과 b₂ ^*값 간의 마할라노비스 거리 b^*; R₁값과 R₂값 간의 마할라노비스 거리 R; G₁값과 G₂값 간의 마할라노비스 거리 G; 및 B₁값과 B₂값 간 마할라노비스 거리 B를 산출하는 단계를 수행할 수 있다.

마할라노비스 거리(Mahalanobis distance)는 통계적으로 두 집단 간의 거리를 구하는 척도로서, 두 집단 간의 단순한 거리뿐만 아니라 변수의 특성을 나타내는 표준편차와 상관계수가 함께 고려됨에 따라, 서리태 품종 구별을 위한 색인자 결정에 단순한 색수치 비교보다 바람직할 수 있다. 이때, 마할라노비스 거리가 먼, 즉 수가 클수록 서리태 품종이 서로 잘 구별되어 유의미하다고 할 수 있다.

상세하게, 마할라노비스 거리는 하기 수학식 1을 통해 산출될 수 있다.

[수학식 1]

수학식 1에서 ∑^-1은 공분산 행렬의 역행렬이며, T는 변환행렬이다.

상기 수학식 1을 통해 각 색수치 간의 마할라노비스 거리가 산출되면, f) 마할라노비스 거리 L^*,a^* 및b^*의 제1그룹과 R, G 및 B의 제2그룹에서, 각 그룹 중 가장 큰 수를 가지는 마할라노비스 거리의 인자를 서리태 품종 식별용 색인자로 결정하는 단계를 수행할 수 있다.

즉, L^*a^*b^* 좌표계에서 가장 큰 수를 가지는 마할라노비스 거리의 인자와 RGB 좌표계에서 가장 큰 수를 가지는 마할라노비스 거리의 인자를 확인하여, 이를 색인자로 결정할 수 있다.

앞서 설명한 바와 같이, 마할라노비스 거리는 변수의 특성을 나타내는 표준편차와 상관계수가 함께 고려됨에 따라, 이를 통해 결정된 색인자는 서리태 품종 구별에 있어서 단순한 색수치 비교보다 효과적일 수 있다.

일 구체예로, 상기 서리태 품종 식별용 색인자 결정 방법을 통해 결정된 색인자는 a^* 및 G일 수 있다. 후술하는 바와 같이, a^* 및 G는 각 그룹의 마할라노비스 거리 중 가장 큰 수치를 나타내고 있으며, 이는 a^* 및 G 색인자에서 가장 큰 색의 차이를 보임을 의미하는 것으로, 서리태 품종 구별을 가능하도록 할 수 있다.

이하, 상기 서리태 품종 식별용 색인자 결정 방법을 통해 결정된 색인자를 이용하여 서리태의 품종을 구별하는 방법에 대하여 설명한다.

본 발명에 따른 서리태의 품종 식별 방법은 A) 제3서리태 분쇄물을 용매에 넣고 추출하여 제3서리태 추출물을 수득하는 단계; B) 상기 제3서리태 추출물을 베이스시료에 첨가하여 제3분석시료를 제조하는 단계; C) 색차계를 이용하여 상기 제3분석시료의 L^*a^*b^* 좌표계 a₁₁ ^*값, 및 상기 베이스시료의 L^*a^*b^* 좌표계 a₀ ^*값을 획득하는 단계; D) 영상촬영을 통해 상기 제3분석시료의 RGB 좌표계 G₁₁값, 및 상기 베이스시료의 RGB 좌표계 G₀값을 획득하는 단계; E) a₁₁ ^*값과 a₀ ^*값 간의 마할라노비스 거리 a_S ^*; 및 G₁₁값과 G₀값 간의 마할라노비스 거리 G_S;를 산출하는 단계; F) 상기 a_S ^* 및 G_S를 표준 데이터베이스의 a_DB ^* 및 G_DB와 비교하여 서리태의 품종을 식별하는 단계;를 포함하여 수행될 수 있다.

이와 같이, 서리태로부터 추출물을 수득한 후, 서리태 추출물이 첨가된 분석시료의 색을 측정하고 이로부터 마할라노비스 거리를 산출하는 간단한 방법을 통해 서리태의 품종을 식별할 수 있으며, 이에 따라 기존 DNA 분석을 통한 콩 품종 식별 방법 대비 분석 비용을 절감할 수 있으며, 분석 시간을 단축할 수 있다는 장점이 있다.

단, 이와 같은 방법을 통해 서리태의 품종을 식별하기 위해서는 품종이 정확히 판별된 서리태를 사용하여, 서리태 품종 별 마할라노비스 거리인 a^* 및 G 값를 표준화한 데이터베이스를 미리 구축하는 작업이 필히 선행되어야 하며, 구축된 데이터베이스는 정밀도 및 신뢰도가 있어야 함은 물론이다.

앞서 서리태 품종 식별용 색인자 결정 방법에서 설명한 바와 같이, 본 발명에서의 서리태는 일반적으로 서리태라 지칭되는 것이라면 품종을 한정하지 않고 사용할 수 있으며, 구체적으로 예를 들면, 흑청콩, 청자1호, 청자2호, 청자3호, 올서리태, 일품서리태, 귀족서리태, 속청 또는 늦서리태 등일 수 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.

이하, 본 발명에 대하여 보다 자세히 설명한다.

먼저, A) 단계의 추출 공정을 진행하기에 앞서, 준비된 제3서리태를 각각 분쇄하여 추출이 용이하도록 하는 공정이 선수행될 수 있다. 분쇄 방법은 종래 사용되는 방법이라면 특별히 한정하지 않고 사용할 수 있으며, 구체적으로 예를 들어 고속믹서, 볼밀(ball mill), 비즈밀(beads mill) 또는 초음파 분쇄기 등을 사용할 수 있다. 이와 같은 방법을 통해 서리태 낱알을 가루처럼 잘게 부스러뜨려 평균 입경 1 내지 3의 제3서리태 분말을 수득할 수 있으며, 이를 통해 추출한 제3서리태 추출물을 이용하여 색을 정밀하게 측정할 수 있다.

다음으로, 제3서리태 분쇄물이 준비되면, A) 제3서리태 분쇄물을 용매에 넣고 추출하여 제3서리태 추출물을 수득하는 단계를 수행할 수 있다. 추출 방법은 서리태 종피의 색을 추출할 수 있는 방법이라면 특별히 한정하지 않고 사용할 수 있으며, 일 예로 침지법, 열중탕법, 환류법 또는 냉침법 등을 통해 서리태를 추출할 수 있다.

구체적으로, A) 단계는 알코올 침지법으로 수행할 수 있다.

상세하게, 본 발명의 일 예에 따른 알코올 침지법은 알코올의 함량이 50~80 중량%인 알코올 수용액에 제3서리태 분쇄물을 침지한 후 20 내지 40℃의 저온에서 12 내지 48시간 동안 추출하는 것일 수 있다. 이와 같은 방법을 통해 색차계 또는 영상촬영을 통해 측정하고자 하는 서리태 종피의 색소를 효과적으로 추출할 수 있다.

서리태 추출물 수득 후, B) 제3서리태 추출물을 베이스시료에 첨가하여 제3분석시료를 제조하는 단계를 수행할 수 있다.

본 발명에 있어, 제3서리태 추출물과 베이스시료의 혼합 비율은 색차계 또는 영상촬용을 통해 서리태 품종의 식별이 가능할 정도로 조절하는 것이 바람직하다.

일 예로, 제3서리태 추출물은 제3분석시료 중 20 내지 50 중량%로 첨가될 수 있다. 이와 같은 범위 내에서 제3서리태 추출물을 첨가하는 것이 품종 간 색이 서로 다르게 측정되어, 서리태 품종의 식별이 가능하도록 할 수 있다. 분석시료 중 서리태 추출물이 20 중량% 미만일 경우, 색차값의 차이가 미미하여 서리태 폼종의 식별이 어려울 수 있으며, 50 중량% 초과일 경우, 서리태 추출물이 베이스시료에 완전히 녹지 않아 색을 수치화한 값에 오차가 커질 수 있어 좋지 않다.

다음으로, 제3분식시료가 준비되면, C) 색차계를 이용하여 제3분석시료의 L^*a^*b^* 좌표계 a₁₁ ^*값, 및 베이스시료의 L^*a^*b^* 좌표계 a₀ ^*값을 획득하는 단계를 수행할 수 있다.

앞서 설명한 바와 같이, a₁₁ ^*값 및 a₀ ^*값은 국제 통일 좌표 중 하나인 CIE Lab 시스템(Internationl Commision on Illumination Lab system)인 L^*a^*b^* 좌표계에서 적-녹 방향의 색을 수치화한 것일 수 있다.

본 발명의 일 예에 있어, 제3분석시료의 L^*a^*b^* 좌표계 a₁₁ ^*, 및 베이스시료의 L^*a^*b^* 좌표계 a₀ ^*값은 색차계를 이용하여 여러 번 측정한 결과를 평균낸 값일 수 있으며, 비한정적인 일 구체예로, 3회 이상, 보다 더 구체적으로는 3~10회 측정하여 평균치를 계산한 값일 수 있다. 이와 같이, 3회 이상의 측정을 통해 평균치를 계산하여 제1분석시료의 L^*a^*b^* 좌표계 a₁₁ ^*값, 및 베이스시료의 L^*a^*b^* 좌표계 a₀ ^*값을 정함으로써 측정에 의한 오차를 줄일 수 있다.

또한, C)단계 전, 또는 후에(즉, C)단계와 순서없이), D) 영상촬영을 통해 제3분석시료의 RGB 좌표계 G₁₁값, 및 베이스시료의 RGB 좌표계 G₀값을 획득하는 단계를 수행할 수 있다.

본 발명에 있어서 영상촬영을 통해 RGB 좌표계의 색수치를 획득하는 방법은, 카레라 등의 장비를 통해 제3분석시료의 영상을 측정하고, 측정된 영상을 RGB 화소데이터로 변환하여 색을 수치화할 수 있다. 단, 이때, 제3분석시료는 흰색 바탕 위에서 촬영하는 것이 바람직하다.

다음으로, L^*a^*b^* 좌표계에 따른 제3분식시료 및 베이스시료의 색수치와 RGB 좌표계에 따른 제3분식시료 및 베이스시료의 색수치 획득이 완료되면, E) a₁₁ ^*값과 a₀ ^*값 간의 마할라노비스 거리 a_S ^*; 및 G₁₁값과 G₀값 간의 마할라노비스 거리 G_S;를 산출하는 단계를 수행할 수 있다.

앞서 설명한 바와 같이, 마할라노비스 거리(Mahalanobis distance)는 통계적으로 두 집단 간의 거리를 구하는 척도로서, 두 집단 간의 단순한 거리뿐만 아니라 변수의 특성을 나타내는 표준편차와 상관계수가 함께 고려됨에 따라, 단순한 색수치 비교보다 서리태 품종을 구별함에 있어 보다 바람직할 수 있다.

[수학식 1]

상기 수학식 1을 통해 각 색수치 간의 마할라노비스 거리가 산출되면, F) a_S ^* 및 G_S를 표준 데이터베이스의 a_DB ^* 및 G_DB와 비교하여 서리태의 품종을 식별하는 단계를 수행할 수 있다.

단, 앞서 설명한 바와 같이, 이와 같은 방법을 통해 서리태의 품종을 식별하기 위해서는 품종이 정확히 판별된 서리태를 사용하여, 서리태 품종 별 마할라노비스 거리인 a_DB ^* 및 G_DB 값를 표준화한 데이터베이스를 미리 구축하는 작업이 필히 선행되어야 하며, 구축된 데이터베이스는 정밀도 및 신뢰도가 있어야 함은 물론이다.

상세하게, 서리태의 품종 식별 방법은, 하기 관계식 1 및 2를 통해 서리태의 품종을 결정할 수 있다.

[관계식 1]

a_DB ^* - 1 ≤ a_S ^* ≤ a_DB ^* + 1

[관계식 2]

G_DB - 1 ≤ G_S ≤ G_DB + 1

(상기 관계식 1 또는 2에서,

a_S ^*는 L^*a^*b^* 좌표계에서 제3분석시료의 a₁₁ ^*값과 베이스시료의 a₀ ^*값 간의 마할라노비스 거리이며, a_DB ^*는 표준 데이터베이스의 마할라노비스 거리이고,

G_S는 RGB 좌표계에서 제3분석시료의 G₁₁값과 베이스시료의 G₀값 간의 마할라노비스 거리이며, G_S는 표준 데이터베이스의 마할라노비스 거리이다.)

보다 구체적으로 설명하면, 제3분석시료로부터 산출된 a_S ^* 및 G_S를 다수 품종 서리태의 마할라노비스 거리 데이터베이스와 대조하여 서리태의 품종을 식별하는 것으로, 분석에 사용된 서리태의 품종의 a_S ^* 및 G_S가 데이터베이스화된 어떤 특정 품종의 a_DB ^*및 G_DB와 비교 시 상기 관계식 1 및 2를 만족할 경우, 제3서리태의 품종은 어떤 특정 품종의 서리태와 품종이 동일하다고 할 수 있다.

보다 좋게는 관계식 1이 a_DB ^* - 0.5 ≤ a_S ^* ≤ a_DB ^* + 0.5를 만족하고, 관계식 2가 G_DB - 0.5 ≤ G_S ≤ G_DB + 0.5를 만족하는 것이 서리태 식별에 있어 보다 정확할 수 있으며, 더욱 좋게는 관계식 1이 a_DB ^* - 0.1 ≤ a_S ^* ≤ a_DB ^* + 0.1을 만족하고, 관계식 2가 G_DB - 0.1 ≤ G_S ≤ G_DB + 0.1을 만족하는 것일 수 있다.

이하 실시예를 통해 본 발명에 따른 서리태 품종 식별용 색인자 결정 방법 및 서리태의 품종 식별 방법에 대하여 더욱 상세히 설명한다. 다만 하기 실시예는 본 발명을 상세히 설명하기 위한 하나의 참조일 뿐 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니며, 여러 형태로 구현될 수 있다. 또한 달리 정의되지 않은 한, 모든 기술적 용어 및 과학적 용어는 본 발명이 속하는 당업자 중 하나에 의해 일반적으로 이해되는 의미와 동일한 의미를 갖는다. 본원에서 설명에 사용되는 용어는 단지 특정 실시예를 효과적으로 기술하기 위함이고 본 발명을 제한하는 것으로 의도되지 않는다. 또한 명세서 및 첨부된 특허청구범위에서 사용되는 단수 형태는 문맥에서 특별한 지시가 없는 한 복수 형태도 포함하는 것으로 의도할 수 있다. 또한 명세서에서 특별히 기재하지 않은 첨가물의 단위는 중량%일 수 있다.

[베이스시료의 제조]

물 50.65g 부틸렌글리콜(1,3) 10g, 에틸렌디아민테트라아세트산(EDTA) 0.05g, 페녹시에탄올0.3g, 글리세릴스테아레이트/PEG-100 스테아레이트(ARLACEL 170-PA-(SG)) 2g, 글리세릴 스테아레이트(G.M.S #105) 0.5g, 글리세릴 알코올(CETOS KD) 0.5g을 칭량하여 1000㎖ 비커에 넣고 호모믹서를 이용하여 섞었다.

여기에 폴리아크릴레이트-13/폴리이소부텐/폴리소르베이트20/소르비탄 이소스테아레이트(Sepiplus 400)을 1g 칭량하여 넣고 다시 호모믹서를 이용하여 섞었다. 다시 디카프릴릴 카보네이트(CETIOL CC) 10g과 사이클로펜타실록산/사이클로헥사실록산(PMX-0345SiloxaneBlend) 10g을 칭량하여 첨가하고 호모믹서를 이용하여 섞은 후, 실리카(SPHERICA MICRO BEADS P-1500) 5g을 칭량하여 넣고 호모믹서를 이용하여 섞어 베이스시료인 수중유형 화이트베이스를 제조하였다.

서리태 품종 식별용 색인자 결정

[실험예 1]

영월에서 2014년 6월-10월까지 재배한 속청 품종의 서리태를 준비하였다. 완전히 건조된 서리태 100g을 분쇄하여 얻어진 서리태 가루 100g을 70 중량% 에탄올 수용액 1L에 넣고 교반기를 이용해 25℃에서 24시간 추출한 후 와트만 2번 여과지로 여과시켰다. 이 추출물을 냉각 콘덴서가 달린 증류장치에서 50℃로 감압 농축하고 건조하여 추출물을 얻었다.

다음으로 앞서 제조한 베이스시료 10g에 추출물 3g을 혼합하여 분석시료를 제조하였다.

제조한 분석시료를 슬라이드 글라스에 고르게 도포하고, 분광색차계를 통해 L^*a^*b^* 좌표계 L₁ ^*값, a₁ ^*값 및 b₁ ^*값을 3회 측정하였다.

또한, 제조한 분석시료를 흰색의 바탕 위에서 영상촬영을 하였다. 이 때 동일한 위치에서 동일한 카메라를 이용해 촬영하였으며, 획득한 영상을 RGB 화소데이터로 변환하여 RGB 좌표계 R₁값, G₁값 및 B₁값을 측정하였다.

상기 방법과 동일한 방법을 사용하되 서리태의 품종을 올서리태로 하여 L^*a^*b^* 좌표계 L₂ ^*값, a₂ ^*값 및 b₂ ^*값, 및 RGB 좌표계 R₂값, G₂값 및 B₂값을 측정하였다.

상기 방법을 통해 측정한 L^*a^*b^* 좌표계 L₁ ^*값, a₁ ^*값 및 b₁ ^*값과 RGB 좌표계 R₁값, G₁값 및 B₁값, 및 L^*a^*b^* 좌표계 L₂ ^*값, a₂ ^*값 및 b₂ ^*값, 및 RGB 좌표계 R₂값, G₂값 및 B₂값을 이용하여, L₁ ^*값과 L₂ ^*값 간의 마할라노비스 거리 L^*; a₁ ^*값과 a₂ ^*값 간의 마할라노비스 거리 a^*; b₁ ^*값과 b₂ ^*값 간의 마할라노비스 거리 b^*; R₁값과 R₂값 간의 마할라노비스 거리 R; G₁값과 G₂값 간의 마할라노비스 거리 G; 및 B₁값과 B₂값 간 마할라노비스 거리 B를 산출하였으며, 이를 표 1에 기재하였다. 마할라노비스 거리는 하기 수학식 1을 통해 계산하였다.

[수학식 1]

	마할라노비스 거리
L^*	96.2
a^*	123.2
b^*	69.5
R	17.8
G	125.0
B	18.2

표 1에 기재된 바와 같이, L*a*b* 좌표계의 a*와 RGB 좌표계의 G의 마할라노비스 거리가 가장 크게 나타났다. 즉, 서리태 추출물의 색을 구별하기 위한 가장 유의한 색 인자를 a*와 G로 결정할 수 있었다.

서리태의 품종 식별

[베이스시료의 a₀ ^*및 G₀의 측정]

서리태 추출물을 혼합하지 않은 베이스시료를 사용하여 a₀ ^*및 G₀를 측정하였다.

상세하게, 베이스시료를 슬라이드 글라스에 고르게 도포하고, 분광색차계를 통해 L^*a^*b^* 좌표계 a₀ ^*값을 3회 측정하였으며, 그 평균값을 하기 표 2에 표기하였다.

또한, 베이스시료를 흰색의 바탕 위에서 영상촬영을 하였다. 이 때 동일한 위치에서 동일한 카메라를 이용해 촬영하였으며, 획득한 영상을 RGB 화소데이터로 변환하여 RGB 좌표계 G₀값을 측정하였다.

[실시예 1]

완전히 건조된 속청 품종의 서리태 100g을 분쇄하여 얻어진 서리태 가루 100g을 70 중량% 에탄올 수용액 1L에 넣고 교반기를 이용해 25℃에서 24시간 추출한 후 와트만 2번 여과지로 여과시켰다. 이 추출물을 냉각 콘덴서가 달린 증류장치에서 50℃로 감압 농축하고 건조하여 추출물을 얻었다.

제조한 분석시료를 슬라이드 글라스에 고르게 도포하고, 분광색차계를 통해 L^*a^*b^* 좌표계 a₁₁ ^*값을 3회 측정하였다.

또한, 제조한 분석시료를 흰색의 바탕 위에서 영상촬영을 하였다. 이 때 동일한 위치에서 동일한 카메라를 이용해 촬영하였으며, 획득한 영상을 RGB 화소데이터로 변환하여 RGB 좌표계 G₁₁값을 측정하였다.

[실시예 2]

상기 실시예 1과 동일한 방법을 사용하여 L^*a^*b^* 좌표계 a₂₂ ^*값, 및 RGB 좌표계 G₂₂값을 획득하되, 서리태의 품종을 올서리태로 달리하였다.

[마할라노비스 거리 산출]

상기 실시예 1 및 2를 통해 측정한 L^*a^*b^* 좌표계 a₁₁ ^*값과 RGB 좌표계 G₁₁값, 및 L^*a^*b^* 좌표계 a₂₂ ^*값과 RGB 좌표계 G₂₂값,을 통해, 베이스시료와 실시예 1 및 2 각각 간의 마할라노비스 거리를 산출하여, 표 2에 기재하였다. 마할라노비스 거리는 동일한 방법을 통해 계산하였다.

	실시예 1	실시예 2
a^*	151.1	103.7
G	121.4	102.2

상기 표 2를 통해 얻은 마할라노비스 거리를 표준 데이터베이스의 a_DB ^* 및 G_DB와 비교하여 서리태의 품종을 식별할 수 있다.

이와 같은 방법을 통해 미지 품종의 서리태인 경우에도, 마할라노비스 거리 a^*및 G를 표준 데이터베이스의 a_DB ^* 및 G_DB와 비교하여 그 폼종을 식별할 수 있을 것으로 판단된다.

이상과 같이 본 발명에서는 특정된 사항들과 한정된 실시예를 통해 서리태 품종 식별용 색인자 결정 방법 및 서리태의 품종 식별 방법이 설명되었으나, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.

따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

Claims

a) 품종이 서로 상이한 제1서리태 분쇄물 및 제2서리태 분쇄물 각각을 용매에 넣고 추출하여 제1서리태 추출물 및 제2서리태 추출물을 수득하는 단계;
b) 상기 제1서리태 추출물 및 제2서리태 추출물 각각을 베이스시료에 첨가하여 제1분석시료 및 제2분석시료를 제조하는 단계;
c) 색차계를 이용하여 상기 제1분석시료의 L^*a^*b^* 좌표계 L₁ ^*값, a₁ ^*값 및 b₁ ^*값, 및 상기 제2분석시료의 L^*a^*b^* 좌표계 L₂ ^*값, a₂ ^*값 및 b₂ ^*값을 획득하는 단계;
d) 영상촬영을 통해 상기 제1분석시료의 RGB 좌표계 R₁값, G₁값 및 B₁값, 및 상기 제2분석시료의 RGB 좌표계 R₂값, G₂값 및 B₂값을 획득하는 단계;
e) L₁ ^*값과 L₂ ^*값 간의 마할라노비스 거리 L^*; a₁ ^*값과 a₂ ^*값 간의 마할라노비스 거리 a^*; b₁ ^*값과 b₂ ^*값 간의 마할라노비스 거리 b^*; R₁값과 R₂값 간의 마할라노비스 거리 R; G₁값과 G₂값 간의 마할라노비스 거리 G; 및 B₁값과 B₂값 간 마할라노비스 거리 B를 산출하는 단계; 및
f) 상기 마할라노비스 거리 L^*,a^* 및b^*의 제1그룹과 R, G 및 B의 제2그룹에서, 각 그룹 중 가장 큰 수를 가지는 마할라노비스 거리의 인자를 서리태 품종 식별용 색인자로 결정하는 단계;
를 포함하는 서리태 품종 식별용 색인자 결정 방법.
(단, c)단계와 d)단계는 순서 없이 수행할 수 있다.)
제 1항에 있어서,
상기 a) 단계는 알코올 침지법으로 수행되는 서리태 품종 식별용 색인자 결정 방법.
제 2항에 있어서,
상기 알코올 침지법은 알코올의 함량이 50~80 중량%인 알코올 수용액에 제1서리태 분쇄물 또는 제2서리태 분쇄물을 침지한 후 20 내지 40℃의 저온에서 12 내지 48시간 동안 추출하는 것인 서리태 품종 식별용 색인자 결정 방법.
제 1항에 있어서,
상기 b) 단계의 베이스시료는 수중유형 화이트베이스인 서리태 품종 식별용 색인자 결정 방법.
제 4항에 있어서,
상기 수중유형 화이트베이스는 폴리올, 지방족 알코올 및 비이온성 계면활성제를 포함하는 서리태 품종 식별용 색인자 결정 방법.
제 1항에 있어서,
상기 제1서리태 추출물 또는 제2서리태 추출물은 분석시료 중 20 내지 50 중량%로 첨가되는 서리태 품종 식별용 색인자 결정 방법.
제 1항에 있어서,
상기 색인자는 a^* 및 G인 서리태 품종 식별용 색인자 결정 방법.
A) 제3서리태 분쇄물을 용매에 넣고 추출하여 제3서리태 추출물을 수득하는 단계;
B) 상기 제3서리태 추출물을 베이스시료에 첨가하여 제3분석시료를 제조하는 단계;
C) 색차계를 이용하여 상기 제3분석시료의 L^*a^*b^* 좌표계 a₁₁ ^*값, 및 상기 베이스시료의 L^*a^*b^* 좌표계 a₀ ^*값을 획득하는 단계;
D) 영상촬영을 통해 상기 제3분석시료의 RGB 좌표계 G₁₁값, 및 상기 베이스시료의 RGB 좌표계 G₀값을 획득하는 단계;
E) a₁₁ ^*값과 a₀ ^*값 간의 마할라노비스 거리 a_S ^*; 및 G₁₁값과 G₀값 간의 마할라노비스 거리 G_S;를 산출하는 단계;
F) 상기 a_S ^* 및 G_S를 표준 데이터베이스의 a_DB ^* 및 G_DB와 비교하여 서리태의 품종을 식별하는 단계;
를 포함하는 서리태의 품종 식별 방법.
(단, C)단계와 D)단계는 순서 없이 수행할 수 있다.)
제 8항에 있어서,
상기 A) 단계는 알코올 침지법으로 수행되는 서리태의 품종 식별 방법.
제 9항에 있어서,
상기 알코올 침지법은 알코올의 함량이 50~80 중량%인 알코올 수용액에 제3서리태 분쇄물을 침지한 후 20 내지 40℃의 저온에서 12 내지 48시간 동안 추출하는 것인 서리태의 품종 식별 방법.
제 8항에 있어서,
상기 B) 단계의 베이스시료는 수중유형 화이트베이스인 서리태의 품종 식별 방법.
제 11항에 있어서,
상기 수중유형 화이트베이스는 폴리올, 지방족 알코올 및 비이온성 계면활성제를 포함하는 서리태의 품종 식별 방법.
제 8항에 있어서,
상기 제3서리태 추출물은 제3분석시료 중 20 내지 50 중량%로 첨가되는 서리태의 품종 식별 방법.