KR102291771B1

KR102291771B1 - Non-destructive Determination Method For Plant Seed Germination And Growth Using Near-Infrared Absorption Spectrum

Info

Publication number: KR102291771B1
Application number: KR1020200076397A
Authority: KR
Inventors: 정명근
Original assignee: 강원대학교산학협력단
Priority date: 2020-06-23
Filing date: 2020-06-23
Publication date: 2021-08-19

Abstract

The present invention relates to a non-destructive discrimination method of plant seed growth activity using near-infrared absorption spectrum. After obtaining the near-infrared absorption spectrum without destroying the plant seeds in storage, the growth activity of seeds can be determined using multivariate statistical analysis so that no special pre-treatment of plant seeds is required, and the commercial properties of the seeds can be evaluated without discarding the plant seeds used for measurement. The present invention includes a first step of obtaining a near-infrared absorption spectrum in the range of 1100 to 2500 nm for a non-destructive soybean seed sample.

Description

Non-destructive Determination Method For Plant Seed Germination And Growth Using Near-Infrared Absorption Spectrum

본 발명은 근적외선 흡수스펙트럼을 이용한 식물종자의 생육활성 판별방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for determining the growth activity of plant seeds using a near-infrared absorption spectrum.

전통적으로 농민들은 다음해에 사용할 곡물 등의 식물 종자를 보관하기 위하여 많은 주의를 기울여왔다. 식물종자는 높은 생육활성을 가지는 것이 중요하다. 상기 종자의 생육활성은 종자가 발아하는 능력인 발아력과 발아한 종자로부터 줄기와 잎을 포함하는 지상부(shoot)와 뿌리를 포함하는 지하부(root)가 생장하는 능력을 포함한다. 식물 종자는 높은 생육활성을 유지하도록 저온 건조한 환경에서 보관한다. 이는 식물 종자가 고온 다습한 조건에 노출되면 시간이 증가함에 따라 종자 내부의 생화학적 변화에 의하여 생육활성이 급격히 저하되기 때문이다. 식물 종자의 상품성은 우수한 유전적 특징과 함께 적절한 보관방법이 매우 중요하다. Traditionally, farmers have taken great care to store plant seeds, such as grains, for use in the following year. It is important that plant seeds have high growth activity. The growth activity of the seed includes germination, which is the ability of the seed to germinate, and the ability of a shoot including stems and leaves and a root including roots to grow from the germinated seed. Plant seeds are stored in a dry environment at a low temperature to maintain high viability. This is because, when plant seeds are exposed to high temperature and humidity conditions, the growth activity is rapidly reduced due to biochemical changes inside the seeds as time increases. Proper storage methods are very important along with excellent genetic characteristics for the commercial properties of plant seeds.

근적외선 흡수 스펙트럼(Near-Infrared absorption spectrum)은 수소 및 탄소를 포함하는 관능기를 측정할 수 있기 때문에 유기화합물의 성분 및 조성을 분석하는데 유용하게 사용된다. 1968년 미국 농무성이 근적외선 흡수스펙트럼을 이용한 콩의 수분함량 측정한 결과를 발표한 이후 농업분야, 식품 및 사료분야, 화학 및 생화학분야, 섬유 및 고분자화학분약, 제약분야, 의학분야, 제지분야까지 그 응용이 확대되었다. 상기 근적외선은 가시광선 영역의 장파장 영역(~800nm)에서 적외선(~3000nm)영역까지의 빛을 의미한다. 유기화합물에 상기 근적외선이 조사되면 각 분자결합의 진동에너지에 해당하는 복사선이 흡수되며 이러한 흡수는 스펙트럼의 이동(shift)을 유도하게 된다. 근적외선 흡수 스펙트럼은 적외선 흡수 스펙트럼에 비해 흡수정도가 미약하고 분자간 상호작용에 의한 스펙트럼의 이동으로 그 해석이 어려운 단점이 있으나 시료를 충분히 확보하거나 수학적 처리를 통하여 상기 문제점을 해결할 수 있을 뿐 아니라 타겟 물질의 정제와 같은 특별한 전처리가 필요하지 않고 유기화합물에 특정적인 화학결합을 측정하므로 여러 성분을 동시에 측정하여 분석 할 수 있는 장점이 있다.Since the near-infrared absorption spectrum can measure functional groups including hydrogen and carbon, it is usefully used to analyze the components and compositions of organic compounds. After the US Department of Agriculture announced the results of measuring the moisture content of soybeans using the near-infrared absorption spectrum in 1968, it has been widely used in agriculture, food and feed, chemical and biochemistry, fiber and polymer chemical powder, pharmaceuticals, medicine, and paper. The application has been expanded. The near-infrared light means light from a long wavelength region (~800 nm) to an infrared (~3000 nm) region of the visible ray region. When the near-infrared rays are irradiated to the organic compound, the radiation corresponding to the vibration energy of each molecular bond is absorbed, and this absorption induces a shift of the spectrum. The near-infrared absorption spectrum has disadvantages in that the degree of absorption is weak compared to the infrared absorption spectrum and the interpretation is difficult due to the movement of the spectrum due to intermolecular interaction. It does not require special pretreatment such as purification and measures specific chemical bonds to organic compounds, so it has the advantage of being able to measure and analyze several components at the same time.

종래의 종자에 대한 근적외선 분광분석방법은 타겟 물질의 함량을 분석하거나 원산지를 판별하는 방법이 주를 이루고 있다. 식물 종자는 둥근 모양을 하고 있으므로 아무런 전처리 없이 측정 용기에 담아 측정하게 되면 상기 종자 사이에 형성된 공극으로 인하여 근적외선 스펙트럼의 흡수 해상도가 저하되는 문제점이 있었다. 따라서 종자를 분쇄한 후 공극이 없도록 측정용기에 눌러 담고 이를 이용하여 근적외선 스펙트럼을 얻는 방법이 많이 사용되어 왔다. 상기와 같이 종자 시료를 분쇄한 후 이를 측정 용기에 눌러 담게 되면 많은 양의 종자를 미리 분쇄하여 사용하여야 하고 이때 사용한 종자 분쇄물은 종자로서의 가치가 없으므로 폐기할 수 밖에 없는 문제점이 있다.In the conventional near-infrared spectroscopic analysis method for seeds, the main method is to analyze the content of the target material or to determine the origin. Since the plant seeds have a round shape, there is a problem in that the absorption resolution of the near-infrared spectrum is lowered due to the voids formed between the seeds when measured in a measuring container without any pretreatment. Therefore, many methods have been used to obtain the near-infrared spectrum by pressing the seeds in a measuring container so that there are no voids after grinding the seeds. As described above, if the seed sample is crushed and then pressed into a measuring container, a large amount of seeds must be crushed and used in advance.

따라서 타겟물질을 위한 특별한 전처리가 필요하지 않은 근적외선 분광분석방법을 이용하여 종자 내부의 생화학적 변화를 관찰함으로서 종자의 생육활성 정도를 판별하고, 시료의 공극으로 인한 근적외선 흡수 스펙트럼의 해상도 저하를 해결하여 파괴되지 않은 식물 종자 그 자체를 사용할 수 있는 방법이 개발된다면 불필요한 식물 종자의 폐기 없이 종자의 상품성을 평가할 수 있을 것으로 기대된다.Therefore, by observing the biochemical changes inside the seed using the near-infrared spectroscopy method that does not require special pretreatment for the target material, the degree of growth activity of the seed is determined, and the resolution of the near-infrared absorption spectrum due to the voids in the sample is resolved. If a method that can use undestroyed plant seeds itself is developed, it is expected that the commercial properties of seeds can be evaluated without unnecessary disposal of plant seeds.

본 명세서에서 언급된 특허문헌 및 참고문헌은 각각의 문헌이 참조에 의해 개별적이고 명확하게 특정된 것과 동일한 정도로 본 명세서에 참조로 삽입된다. The patents and references mentioned herein are hereby incorporated by reference to the same extent as if each publication were individually and expressly specified by reference.

한국공개특허 10-2011-0088304Korean Patent Laid-Open Patent 10-2011-0088304 한국등록특허 10-1206295Korean Patent Registration 10-1206295 한국등록특허 10-0934410Korean Patent Registration 10-0934410 한국등록특허 10-1306801Korea Registered Patent 10-1306801 한국등록특허 10-0883664Korea Registered Patent 10-0883664

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본 발명은 식물 종자의 생육활성을 평가하는 방법에 관한 것으로 본 발명의 목적은 근적외선 흡수 스펙트럼을 이용하여 식물 종자의 생육활성을 평가하되 식물 종자를 파괴하지 않은 상태로 수행하는 방법을 제공하는 것에 있다.The present invention relates to a method for evaluating the growth activity of a plant seed, and an object of the present invention is to provide a method for evaluating the growth activity of a plant seed using a near-infrared absorption spectrum, but performing it without destroying the plant seed. .

본 발명의 다른 목적 및 기술적 특징은 이하의 발명의 상세한 설명, 청구의 범위 및 도면에 의해 보다 구체적으로 제시된다. Other objects and technical features of the present invention are more particularly set forth by the following detailed description of the invention, claims and drawings.

본 발명은 비파괴 식물 종자 시료에 대하여 1100 내지 2500nm의 범위로 근적외선을 조사하여 흡수 스펙트럼을 얻는 제 1 단계; 상기 근적외선 흡수 스펙트럼으로부터 10 내지 100nm 간격으로 흡광도 데이터를 임의 추출하는 제 2 단계; 상기 흡광도 데이터를 이용하여 다변량 통계분석(mutivariate statistics analysis)을 수행하는 제 3 단계; 및 상기 비파괴 식물 종자 시료의 다변량 통계분석 결과를 비교용 정상 비파괴 식물 종자 시료 및 상기 비파괴 비정상 식물 종자 시료의 다변량 통계분석 결과와 비교하여 상기 비파괴 식물 종자 시료의 생육활성을 판별하는 제 4 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 식물 종자의 비파괴적 생육활성 판별 방법을 제공한다.The present invention is a first step of obtaining an absorption spectrum by irradiating near-infrared rays in the range of 1100 to 2500 nm with respect to a non-destructive plant seed sample; a second step of randomly extracting absorbance data at intervals of 10 to 100 nm from the near-infrared absorption spectrum; a third step of performing multivariate statistics analysis using the absorbance data; And a fourth step of determining the viability of the non-destructive plant seed sample by comparing the multivariate statistical analysis result of the non-destructive plant seed sample with the multivariate statistical analysis result of the comparative normal non-destructive plant seed sample and the non-destructive abnormal plant seed sample; It provides a method for determining the non-destructive growth activity of plant seeds, characterized in that it comprises.

본 발명의 비파괴 식물 종자 시료는 측정 용기에 담겨 상기 종자 사이의 공극이 존재하는 상태인 것을 특징을 한다.The non-destructive plant seed sample of the present invention is characterized in that it is contained in a measuring container and a void exists between the seeds.

본 발명은 상기 측정된 근적외선 흡수 스펙트럼으로부터 10 내지 100nm 간격으로 임의 추출한 흡광도를 이용하여 주성분분석법(Principle Component Analysis, PCA), 부분최소자승판별분석법(Partial Least Squares Discriminant Analysis, PLS-DA), 또는 부분최소자승증진판별분석법(Partial Least Squares Enhanced Discriminant Analysis, PLS-EDA)으로 분석하고 이를 비교용 정상 비파괴 식물 종자 시료 및 상기 비파괴 비정상 식물 종자 시료의 다변량 통계분석 결과와 비교하여 생육활성을 판별하게 된다. Principle Component Analysis (PCA), Partial Least Squares Discriminant Analysis (PLS-DA), or partial The growth activity is determined by analyzing it with Partial Least Squares Enhanced Discriminant Analysis (PLS-EDA) and comparing it with the comparative normal non-destructive plant seed sample and the multivariate statistical analysis results of the non-destructive abnormal plant seed sample.

상기 비교용 비정상 비파괴 식물 종자는 상기 비교용 정상 비파괴 식물 종자의 발아율(100%), 발아상에서 7일간 생장한 지상부(shoot)의 길이(100%), 및 발아상에서 7일간 생장한 지하부(root)의 길이(100%)에 대비하여 상기 발아율이 95%이하이며, 상기 발아상에서 7일간 생장한 지상부(shoot)의 길이가 80%이하이며, 상기 발아상에서 7일간 생장한 지하부(root)의 길이가 83%이하인 것을 특징으로 한다.The comparative abnormal non-destructive plant seed is the germination rate (100%) of the normal non-destructive plant seed for comparison, the length of the shoot grown for 7 days on the germination stage (100%), and the root that grows on the germination stage for 7 days The germination rate is 95% or less with respect to the length (100%) of It is characterized by less than 83%.

본 발명은 저장 중인 식물 종자에 대하여 파괴하지 않은 상태로 근적외선 흡수 스펙트럼을 수득한 후 다변량 통계분석을 이용하여 생육활성을 판별할 수 있으므로 식물 종자의 특별한 전처리가 필요 없고 측정에 사용한 식물 종자를 폐기할 필요가 없이 재사용하며, 농업용 종자 혹은 식품재료로 사용할 수 있는 장점이 있다.Since the present invention can determine the growth activity using multivariate statistical analysis after obtaining the near-infrared absorption spectrum without destroying the plant seeds in storage, there is no need for special pre-treatment of plant seeds and the plant seeds used for measurement can be discarded. It is reused without need and has the advantage of being used as agricultural seeds or food materials.

도 1은 본 발명의 콩 종자를 육안으로 검사한 결과를 보여준다.
도 2는 본 발명의 콩 종자 분말의 색을 육안으로 검사한 결과를 보여준다.
도 3은 본 발명의 콩 종자의 발아 및 생육 실험 결과를 보여준다. 패널(a)는 각 콩 종자를 발아상에서 7일간 생장시킨 결과를 보여주며, 패널(b)는 각 콩 종자를 발아상에서 7일간 생장시킨 후 지상부(shoot) 및 지하부(root)의 길이를 측정한 결과를 보여주며, 패널(c)는 각 콩 종자의 발아정도를 보여준다.
도 4는 본 발명의 콩 종자 시료 및 콩 종자 분말 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼 측정을 보여준다. 패널(a)는 콩 종자 시료에 대한 것이며, 패널(b)는 콩 종자 분말 시료에 대한 것이다.
도 5는 본 발명의 콩 종자 근적외선 흡수 스펙트럼을 보여준다. 패널(a)는 수학적 처리를 하지 않은 원 스펙트럼을 보여주며, 패널(b)는 수학적 처리를 통해 산출한 1차 미분 스펙트럼을 보여주며, 패널(c)는 수학적 처리를 통해 산출한 2차 미분 스펙트럼을 보여준다.
도 6a은 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼으로부터 10nm간격으로 흡광도를 추출한 후 실시한 PCA 분석결과를 보여준다. 패널 (a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다.
도 6b는 본 발명의 각 콩 종자에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼으로부터 흡광도를 50nm간격으로 추출한 후 실시한 PCA 분석결과를 보여준다. 패널 (a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다.
도 6c은 본 발명의 각 콩 종자에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼으로부터 흡광도를 100nm간격으로 추출한 후 실시한 PCA 분석결과를 보여준다. 패널 (a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다.
도 7a은 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 1차 미분한 후 10nm간격으로 흡광도를 추출하고 PCA 분석을 실시한 결과를 보여준다. 패널 (a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다.
도 7b는 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 1차 미분하고 50nm간격으로 흡광도를 추출한 후 PCA 분석을 실시한 결과를 보여준다. 패널 (a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다.
도 7c은 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 1차 미분하고 100nm간격으로 흡광도를 추출한 후 PCA 분석을 실시한 결과(실시예 2-3)를 보여준다. 패널 (a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다.
도 8a은 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 2차 미분한 후 10nm간격으로 흡광도를 추출하고 PCA 분석을 실시한 결과를 보여준다. 패널 (a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다.
도 8b는 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 2차 미분한 후 50nm간격으로 흡광도를 추출하고 이를 PCA방법으로 분석한 결과를 보여준다. 패널 (a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다.
도 8c는 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 2차 미분하고 100nm간격으로 흡광도를 추출한 후 이를 PCA방법으로 분석한 결과(실시예 3-3)를 보여준다. 패널 (a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다.
도 9a은 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼으로부터 10nm간격으로 흡광도를 PLS-DA방법으로 분석한 결과를 보여준다. 패널 (a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다.
도 9b는 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼으로부터 50nm간격으로 흡광도를 추출한 후 PLS-DA방법으로 분석한 결과를 보여준다. 패널 (a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다.
도 9c은 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼으로부터 100nm간격으로 흡광도를 추출한 후 PLS-DA방법으로 분석한 결과를 보여준다. 패널 (a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다.
도 10a은 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼으로부터 10nm간격으로 흡광도를 추출한 후 수학적 처리를 통해 산출한 1차 미분 스펙트럼에 대한 PLS-DA 분석결과(실시예 5-1)를 보여준다. 패널 (a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다.
도 10b는 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 1차 미분하고 50nm간격으로 흡광도를 추출한 후 PLS-DA 분석을 실시한 결과(실시예 5-2)를 보여준다. 패널 (a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다.
도 10c은 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 1차 미분하고 100nm간격으로 흡광도를 추출한 후 PLS-DA 분석을 실시한 결과(실시예 5-3)를 보여준다. 패널 (a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다.
도 11a은 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 2차 미분하고 10nm간격으로 흡광도를 추출한 후 PLS-DA 분석을 실시한 결과를 보여준다. 패널 (a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다.
도 11b는 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 2차 미분하고 50nm간격으로 흡광도를 추출한 후 PLS-DA 분석을 실시한 결과(실시예 6-2)를 보여준다. 패널 (a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다.
도 11c은 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 2차 미분한 후 100nm간격으로 흡광도를 추출하고 이를 PLS-DA방법으로 분석한 결과(실시예 6-3)를 보여준다. 패널 (a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다.
도 12a은 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼으로부터 10nm간격으로 흡광도를 추출한 후 PLS-DA방법으로 분석한 결과(실시예 7-1)를 보여준다. 패널(a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다.
도 12b는 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼으로부터 50nm간격으로 흡광도를 추출한 후 PLS-DA방법으로 분석한 결과(실시예 7-2)를 보여준다. 패널(a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다.
도 12c은 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼으로부터 100nm간격으로 흡광도를 추출한 후 PLS-DA 분석을 실시한 결과(실시예 7-3)를 보여준다. 패널(a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다.
도 13a은 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 1차 미분하고 10nm간격으로 흡광도를 추출한 후 PLS-EDA 분석을 실시한 결과(실시예 8-1)를 보여준다. 패널(a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다.
도 13b는 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 1차 미분하고 50nm간격으로 흡광도를 추출한 후 PLS-EDA 분석을 실시한 결과(실시예 8-2)를 보여준다. 패널(a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다.
도 13c은 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 1차 미분 한 후 100nm간격으로 흡광도를 추출하고 PLS-EDA 분석을 실시한 결과(실시예 8-3)를 보여준다. 패널(a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다.
도 14a은 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 2차 미분하고 10nm간격으로 흡광도를 추출한 후 PLS-EDA 분석을 실시한 결과(실시예 8-1)를 보여준다. 패널(a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다.
도 14b는 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 2차 미분한 후 50nm간격으로 흡광도를 추출하고 이를 PLS-EDA방법으로 분석한 결과(실시예 8-2)를 보여준다. 패널(a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다.
도 14c은 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 2차 미분하고 100nm간격으로 흡광도를 추출한 후 PLS-EDA 분석을 실시한 결과(실시예 8-3)를 보여준다. 패널(a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다.
도 15a는 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 2차 미분하고 50nm간격으로 흡광도를 추출한 후 PLS-EDA 분석을 실시한 결과(실시예 10-1)를 보여준다. 패널(a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다.
도 15b는 본 발명의 정상 종자 40여종 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 2차 미분하고 50nm간격으로 흡광도를 추출한 후 이를 PLS-EDA방법으로 분석한 결과(실시예 8-2)를 보여준다. 패널(a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다.
도 15c은 본 발명의 정상 종자 40여종 시료에 근적외선 흡수 스펙트럼을 2차 미분한 후 50nm간격으로 흡광도를 추출하고 그 중 4개의 파장만을 선택하여 PLS-EDA 방법으로 분석한 결과(실시예 10-3)를 보여준다. 패널(a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다.1 shows the results of visually inspecting soybean seeds of the present invention.
Figure 2 shows the results of visually inspecting the color of the soybean seed powder of the present invention.
Figure 3 shows the results of the germination and growth test of soybean seeds of the present invention. Panel (a) shows the result of growing each soybean seed on the germination phase for 7 days, and panel (b) shows the length of the shoot and the root part after growing each soybean seed on the germination phase for 7 days. The results are shown, and panel (c) shows the germination degree of each soybean seed.
Figure 4 shows the measurement of the near-infrared absorption spectrum for the soybean seed sample and the soybean seed powder sample of the present invention. Panel (a) is for a soybean seed sample, and panel (b) is for a soybean seed powder sample.
Figure 5 shows the near-infrared absorption spectrum of soybean seeds of the present invention. Panel (a) shows the raw spectrum without mathematical processing, panel (b) shows the first differential spectrum calculated through mathematical processing, and panel (c) shows the second differential spectrum calculated through mathematical processing shows
Figure 6a shows the PCA analysis results performed after extracting the absorbance at intervals of 10 nm from the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.
Figure 6b shows the PCA analysis results performed after extracting the absorbance at intervals of 50 nm from the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed of the present invention. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.
Figure 6c shows the PCA analysis results performed after extracting the absorbance at intervals of 100 nm from the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed of the present invention. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.
Figure 7a shows the results of PCA analysis after first differentiating the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention and extracting the absorbance at 10 nm intervals. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.
Figure 7b shows the results of PCA analysis after first differentiating the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention and extracting the absorbance at 50 nm intervals. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.
7c shows the results of PCA analysis (Example 2-3) after first differentiating the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention and extracting the absorbance at intervals of 100 nm. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.
FIG. 8a shows the results of performing PCA analysis after second differentiation of the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention, and then extracting the absorbance at 10 nm intervals. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.
Figure 8b shows the results of extracting the absorbance at 50 nm intervals after second differentiation of the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention, and analyzing it by the PCA method. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.
Figure 8c shows the results of analyzing the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention by the PCA method after second differentiation and extracting the absorbance at intervals of 100 nm (Example 3-3). Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.
9a shows the results of analyzing the absorbance at 10 nm intervals from the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention by the PLS-DA method. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.
Figure 9b shows the results of analysis by the PLS-DA method after extracting the absorbance at 50 nm intervals from the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.
Figure 9c shows the results of analysis by the PLS-DA method after extracting the absorbance at intervals of 100 nm from the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.
Figure 10a shows the PLS-DA analysis result (Example 5-1) of the first differential spectrum calculated through mathematical treatment after the absorbance is extracted at intervals of 10 nm from the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.
Figure 10b shows the results of performing PLS-DA analysis (Example 5-2) after first differentiating the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention and extracting the absorbance at intervals of 50 nm. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.
Figure 10c shows the results of performing PLS-DA analysis (Example 5-3) after first differentiating the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention and extracting the absorbance at intervals of 100 nm. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.
11a shows the results of PLS-DA analysis after second differentiation of the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention and extracting the absorbance at intervals of 10 nm. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.
11b shows the results of PLS-DA analysis (Example 6-2) after second differentiation of the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention and extracting the absorbance at 50 nm intervals. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.
Figure 11c shows the results (Example 6-3) of extracting the absorbance at intervals of 100 nm after second differentiation of the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention and analyzing it by the PLS-DA method. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.
Figure 12a shows the results of analysis by PLS-DA method (Example 7-1) after extracting the absorbance at intervals of 10 nm from the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.
Figure 12b shows the results (Example 7-2) analyzed by the PLS-DA method after extracting the absorbance at intervals of 50 nm from the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.
Figure 12c shows the results of PLS-DA analysis (Example 7-3) after extracting the absorbance at intervals of 100 nm from the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.
13a shows the results of performing PLS-EDA analysis (Example 8-1) after first differentiating the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention and extracting the absorbance at intervals of 10 nm. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.
13b shows the results of performing PLS-EDA analysis (Example 8-2) after first differentiating the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention and extracting the absorbance at 50 nm intervals. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.
13c shows the results of performing PLS-EDA analysis after first differentiating the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention at 100 nm intervals and performing PLS-EDA analysis (Example 8-3). Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.
14a shows the results of PLS-EDA analysis (Example 8-1) after second differentiation of the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention and extracting the absorbance at 10 nm intervals. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.
Figure 14b shows the results (Example 8-2) of extracting the absorbance at intervals of 50 nm after second differentiation of the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention and analyzing it by the PLS-EDA method. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.
14c shows the results of performing PLS-EDA analysis (Example 8-3) after second differentiation of the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention and extracting absorbance at intervals of 100 nm. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.
15a shows the results of PLS-EDA analysis (Example 10-1) after second differentiation of the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention and extracting the absorbance at 50 nm intervals. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.
FIG. 15b shows the results of second differentiation of the near-infrared absorption spectra of about 40 normal seed samples of the present invention, extracting the absorbance at 50 nm intervals, and analyzing it by the PLS-EDA method (Example 8-2). Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.
FIG. 15c shows the results of second differentiation of the near-infrared absorption spectrum in about 40 normal seed samples of the present invention, then the absorbance was extracted at 50 nm intervals, and only four wavelengths were selected and analyzed by the PLS-EDA method (Example 10-3 ) is shown. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.

본 발명은 비파괴 식물 종자 시료에 대하여 1100 내지 2500nm의 범위로 근적외선 흡수 스펙트럼을 얻는 제 1 단계; 상기 근적외선 흡수 스펙트럼으로부터 10 내지 100nm 간격으로 흡광도 데이터를 임의 추출하는 제 2 단계; 상기 흡광도 데이터를 이용하여 다변량 통계분석(mutivariate statistics analysis)을 수행하는 제 3 단계; 및 상기 비파괴 식물 종자 시료의 다변량 통계분석 결과를 비교용 정상 비파괴 식물 종자 시료 및 상기 비파괴 비정상 식물 종자 시료의 다변량 통계분석 결과와 비교하여 상기 비파괴 식물 종자 시료의 생육활성을 판별하는 제 4 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 식물 종자의 비파괴적 생육활성 판별 방법을 제공한다.The present invention provides a first step of obtaining a near-infrared absorption spectrum in the range of 1100 to 2500 nm for a non-destructive plant seed sample; a second step of randomly extracting absorbance data at intervals of 10 to 100 nm from the near-infrared absorption spectrum; a third step of performing multivariate statistics analysis using the absorbance data; And a fourth step of determining the viability of the non-destructive plant seed sample by comparing the multivariate statistical analysis result of the non-destructive plant seed sample with the multivariate statistical analysis result of the comparative normal non-destructive plant seed sample and the non-destructive abnormal plant seed sample; It provides a method for determining the non-destructive growth activity of plant seeds, characterized in that it comprises.

상기 비파괴 식물 종자 시료는 종자의 형태를 그대로 유지하는 것을 의미하며 측정용기에 담기게 되면 종자 사이의 공극이 존재하게 되며 상기 공극은 식물 종자의 크기 및 모양에 따라 상이할 수 있다. 본 발명에서는 상기 공극으로 인한 근적외선 흡수 스펙트럼의 해상도 저하 및 교란 문제를 수학적 처리방법을 이용하여 해결하므로 상기 공극을 최소화할 필요가 없는 장점이 있다.The non-destructive plant seed sample means maintaining the shape of the seed as it is, and when it is put in a measuring container, voids between the seeds exist, and the voids may be different depending on the size and shape of the plant seed. In the present invention, since the problem of resolution degradation and disturbance of the near-infrared absorption spectrum due to the gap is solved by using a mathematical treatment method, there is an advantage that it is not necessary to minimize the gap.

상기 근적외선 흡수 스펙트럼은 1100 내지 2500nm의 범위에서 측정하며 바람직하게는 2nm의 파장간격으로 측정하게 된다. 상기 근적외선 스펙트럼은 가시광선과 적외선 사이의 파장을 가지는 빛으로 800 내지 3000nm사이의 파장을 가진다.The near-infrared absorption spectrum is measured in the range of 1100 to 2500 nm, preferably at a wavelength interval of 2 nm. The near-infrared spectrum is light having a wavelength between visible light and infrared light, and has a wavelength between 800 and 3000 nm.

상기 측정한 비파괴 식물 종자 시료의 근적외선 흡수 스펙트럼은 다시 10 내지 100nm 간격으로 흡광도 데이터를 임의 추출하게 된다. 바람직하게는 10nm, 50nm 또는 100nm 간격으로 흡광도 데이터를 추출하게 된다.The measured near-infrared absorption spectrum of the non-destructive plant seed sample again randomly extracts absorbance data at intervals of 10 to 100 nm. Preferably, absorbance data is extracted at intervals of 10 nm, 50 nm or 100 nm.

상기 추출한 흡광도 데이터는 다변량 통계분석(mutivariate statistics analysis)을 실시하여 비파괴 식물 종자의 생육활성 정도를 판단한다.The extracted absorbance data is subjected to multivariate statistical analysis to determine the degree of viability of non-destructive plant seeds.

상기 다변량 통계분석은 둘 이상의 서로 상관되어 있는 확률적 반응 변수들을 포함하고 있는 자료를 통계적으로 분석하는 기법을 의미한다. 본 발명의 다변량 통계분석은 비파괴 식물 종자의 근적외선 흡수 스펙트럼의 선택된 흡광도 데이터를 동질적인 무리들로 군집화하게 된다. 이러한 분석은 동일한 집단 내에서는 높은 유사성을 가지도록 하고 서로 다른 집단 사이에서는 더 큰 이질성을 가지도록 하여 집단화를 용이하게 하는 효과가 있다. The multivariate statistical analysis refers to a technique for statistically analyzing data including two or more interrelated stochastic response variables. The multivariate statistical analysis of the present invention clusters selected absorbance data of the near-infrared absorption spectrum of non-destructive plant seeds into homogeneous groups. This analysis has the effect of facilitating grouping by allowing high similarity within the same group and greater heterogeneity between different groups.

본 발명에서는 다변량 통계분석 방법 중 주성분분석법(Principle Component Analysis, PCA)과 판별분석법(Discriminant Analysis, DA)을 사용한다. In the present invention, Principle Component Analysis (PCA) and Discriminant Analysis (DA) are used among multivariate statistical analysis methods.

상기 주성분분석법은 여러 변수들의 정보를 일차원 또는 소수 몇 개의 차원으로 축소하고 상기 차원 축소의 결과로부터 얻어지는 주성분 점수들을 이용하여 군집분석, 회귀분석, 인자분석과 같은 다음 단계의 통계분석들에 사용하는 것을 의미한다.The principal component analysis method reduces the information of several variables to one dimension or a few dimensions and uses the principal component scores obtained from the result of the dimension reduction to be used in the next stage of statistical analysis such as cluster analysis, regression analysis, and factor analysis. it means.

상기 판별분석법은 각 개체에 대하여 이미 알려진 소속 집단을 나타내는 반응 변수와 집단 간의 차이를 식별하는 데 사용되는 여러 개의 서로 상관된 판별변수를 가진 다변량 자료를 그 대상으로 하며 본 발명에서는 다변량 자료로서 상기 비파괴 식물 종자의 근적외선 흡수 스펙트럼의 선택된 흡광도 데이터를 사용하게 된다. 상기 판별분석의 내용은 주어진 관찰 값들로부터 전체 집단을 어떤 특성에 따라 상호배반적인 부분 집단으로 분류하기 위해 필요한 판별변수의 설정 및 이에 따른 해석을 포함하는 ‘판별’과정과 판별과정에서 유도된 방법을 활용하여 소속 집단이 알려지지 않은 새로운 개체를 어느 부분 집단으로 분류하는 ‘분류’과정으로 구성된다. 본 발명에서는 상기 판별분석법으로 부분최소자승판별분석법(Partial Least Squares Discriminant Analysis, PLS-DA)과 부분최소자승증진판별분석법(Partial Least Squares Enhanced Discriminant Analysis, PLS-EDA)을 사용하게 되며 다변량 자료의 차이에 따라 분류된 집단의 해상도 및 분리도가 결정되는 것이 확인된다.The discriminant analysis method targets multivariate data having a number of correlated discriminant variables used to discriminate the difference between groups and a response variable indicating a group that is already known for each individual, and in the present invention, the non-destructive data is Selected absorbance data of the near-infrared absorption spectrum of plant seeds will be used. The contents of the discriminant analysis include the 'discrimination' process, which includes the setting and interpretation of discriminant variables necessary to classify the entire group into mutually contradictory subgroups according to certain characteristics from the given observation values, and the method derived from the discriminant process. It consists of a 'classification' process that classifies a new individual whose group is unknown into a certain subgroup by using it. In the present invention, as the discriminant analysis method, Partial Least Squares Discriminant Analysis (PLS-DA) and Partial Least Squares Enhanced Discriminant Analysis (PLS-EDA) are used, and the difference between multivariate data It is confirmed that the resolution and separability of the classified group are determined according to the

본 발명의 실시예에 따르면, 상기 주성분분석법은 상기 근적외선 흡수 스펙트럼으로부터 50nm 간격으로 추출한 흡광도 데이터, 상기 근적외선 흡수 스펙트럼을 1차 미분한 후 10nm 간격으로 추출한 흡광도 데이터, 상기 근적외선 흡수 스펙트럼을 1차 미분하고 100nm 간격으로 추출한 흡광도 데이터, 또는 상기 근적외선 흡수 스펙트럼을 2차 미분 한 후 10nm 간격으로 추출한 흡광도 데이터를 이용하는 것을 특징으로 하며, 상기 부분최소자승판별분석법은 상기 근적외선 흡수 스펙트럼으로부터 50nm 간격으로 추출한 흡광도 데이터, 상기 근적외선 흡수 스펙트럼으로부터 100nm 간격으로 추출한 흡광도 데이터, 상기 근적외선 흡수 스펙트럼을 1차 미분 한 후 10nm 간격으로 추출한 흡광도 데이터, 상기 근적외선 흡수 스펙트럼을 1차 미분 한 후 100nm 간격으로 추출한 흡광도 데이터, 상기 근적외선 흡수 스펙트럼을 2차 미분 한 후 10nm 간격으로 추출한 흡광도 데이터, 또는 상기 근적외선 흡수 스펙트럼을 2차 미분 한 후 100nm 간격으로 추출한 흡광도 데이터를 이용하는 것을 특징으로 하며, 상기 부분최소자승증진판별분석법은 상기 근적외선 흡수 스펙트럼을 1차 미분 한 후 10nm 간격으로 추출한 흡광도 데이터, 상기 근적외선 흡수 스펙트럼을 1차 미분 한 후 50nm 간격으로 추출한 흡광도 데이터, 상기 근적외선 흡수 스펙트럼을 1차 미분 한 후 100nm 간격으로 추출한 흡광도 데이터, 상기 근적외선 흡수 스펙트럼을 2차 미분 한 후 10nm 간격으로 추출한 흡광도 데이터, 상기 근적외선 흡수 스펙트럼을 2차 미분 한 후 50nm 간격으로 추출한 흡광도 데이터, 또는 상기 근적외선 흡수 스펙트럼을 2차 미분 한 후 100nm 간격으로 추출한 흡광도 데이터를 이용하는 것을 특징으로 한다.According to an embodiment of the present invention, the principal component analysis method is the absorbance data extracted at intervals of 50 nm from the near-infrared absorption spectrum, the absorbance data extracted at intervals of 10 nm after first differentiating the near-infrared absorption spectrum, and first differentiating the near-infrared absorption spectrum and It is characterized by using absorbance data extracted at intervals of 100 nm, or absorbance data extracted at intervals of 10 nm after second differentiation of the near-infrared absorption spectrum, wherein the partial least-squares discrimination method is absorbance data extracted at intervals of 50 nm from the near-infrared absorption spectrum, Absorbance data extracted at intervals of 100 nm from the near-infrared absorption spectrum, absorbance data extracted at intervals of 10 nm after primary differentiation of the near-infrared absorption spectrum, absorbance data extracted at intervals of 100 nm after primary differentiation of the near-infrared absorption spectrum, the near-infrared absorption spectrum It is characterized by using absorbance data extracted at 10 nm intervals after second differentiation, or absorbance data extracted at 100 nm intervals after second differentiation of the near-infrared absorption spectrum. Absorbance data extracted at intervals of 10 nm after primary differentiation, absorbance data extracted at intervals of 50 nm after primary differentiation of the near-infrared absorption spectrum, absorbance data extracted at intervals of 100 nm after primary differentiation of the near-infrared absorption spectrum, the near-infrared absorption spectrum Absorbance data extracted at intervals of 10 nm after second differentiation, absorbance data extracted at intervals of 50 nm after second differentiation of the near-infrared absorption spectrum, or absorbance data extracted at intervals of 100 nm after second differentiation of the near-infrared absorption spectrum characterized.

상기 근적외선 흡수 스펙트럼으로부터 흡광도 데이터를 1차 또는 2차 미분 한 후 10nm, 50nm, 또는 100nm 간격으로 추출하게 되면 데이터 사이의 수학적 동질성 및 수학적 이질성을 동시에 향상시키게 되므로 다변량 통계분석 결과의 해상도가 향상되는 효과가 있다. When the absorbance data is first or second differentiated from the near-infrared absorption spectrum and then extracted at intervals of 10 nm, 50 nm, or 100 nm, the mathematical homogeneity and mathematical heterogeneity between the data are simultaneously improved, so the resolution of the multivariate statistical analysis result is improved. there is

본 발명에서 다변량 자료로 사용되는 흡광도 데이터는 1100 내지 2500nm의 범위로 2nm간격으로 측정된 근적외선 흡수 스펙트럼으로부터 10nm, 50nm, 또는 100nm의 간격으로 추출되므로 총 14 내지 140개의 흡광도 데이터가 사용될 수 있다. Absorbance data used as multivariate data in the present invention is extracted at intervals of 10 nm, 50 nm, or 100 nm from the near-infrared absorption spectrum measured at 2 nm intervals in the range of 1100 to 2500 nm, so a total of 14 to 140 absorbance data can be used.

상기에서 설명한 바와 같이 비파괴 식물 종자 시료에 근적외선이 조사되면 상기 종자내에 존재하는 유효성분을 구성하는 유기화합물의 관능기에 상기 근적외선이 흡수되고 이는 스펙트럼의 이동(shift) 혹은 흡광력의 차이로서 관찰된다. 따라서 상기 이동 및 흡광에 큰 기여를 한 파장이 상기 종자에 주로 존재하는 유기화합물의 관능기라고 판단할 수 있으므로 이를 분석하게 되면 종자를 구성하는 성분의 유기화합물 종류 및 양을 알 수 있게 되는 것이다.As described above, when near-infrared rays are irradiated to a non-destructive plant seed sample, the near-infrared rays are absorbed by the functional groups of organic compounds constituting the active ingredients present in the seeds, and this is observed as a shift in the spectrum or a difference in absorbance. Therefore, it can be determined that the wavelength that has contributed greatly to the movement and absorption is the functional group of the organic compound mainly present in the seed.

본 발명에서는 상기 스펙트럼 이동 및 흡광에 큰 기여를 한 파장을 분석하여 선별하고 이를 이용하여 다변량 통계분석을 실시하였다. 상기 기여가 큰 파장은 분석방법에 따라 10개 정도로 선별이 가능하며 상기 파장에 대하여는 하기 실시예를 통해 상세히 설명한다. 바람직하게는 상기 기여가 큰 파장은 1320nm, 1380nm, 1550nm, 및 2400nm의 4가지 파장이며 근적외선 스펙트럼을 2차 미분한 후 상기 파장을 이용하여 부분최소자승증진판별분석법을 통해 다변량 통계분석을 실시하게 되면 식물종자의 생육활성을 판별할 수 있게 된다.In the present invention, the wavelength that contributed greatly to the spectral shift and absorption was analyzed and selected, and multivariate statistical analysis was performed using this. About 10 wavelengths having a large contribution can be selected according to an analysis method, and the wavelengths will be described in detail through the following examples. Preferably, the wavelength with a large contribution is 4 wavelengths of 1320 nm, 1380 nm, 1550 nm, and 2400 nm, and after second differentiation of the near-infrared spectrum, multivariate statistical analysis is performed using the wavelength using the partial least-squares enhanced differential analysis method. It is possible to determine the growth activity of plant seeds.

본 발명의 식물 종자의 비파괴적 생육활성 판별 방법은 상기의 방법으로 비파괴 식물 종자 시료에 대한 다변량 통계분석을 실시한 후 그 결과를 이미 정상인 것으로 판단된 식물 종자(비교용 비정상 비파괴 식물 종자) 시료와 비정상인 것으로 판단된 식물 종자(비교용 정상 비파괴 식물 종자) 시료에 대하여 동일한 방법으로 분석한 결과와 비교하는 방법으로 생육활성을 판별하게 된다. In the method for determining non-destructive growth activity of plant seeds of the present invention, multivariate statistical analysis is performed on non-destructive plant seed samples by the above method, and the results are already determined to be normal (abnormal non-destructive plant seeds for comparison) samples and abnormal The growth activity is determined by comparing the result of the analysis in the same way for the plant seed (normal non-destructive plant seed for comparison) judged to be .

본 발명의 실시예에 따르면 다변량 통계분석 스코어 플롯(score plot)상에서 본 발명의 비파괴 정상 식물 종자 시료의 점 위치 및 영역이 상기 비교용 비정상 비파괴 식물 종자의 점 위치 및 영역과 중첩되는 것으로 확인되면 생육활성이 급격히 저하되어 발아가 어렵고 발아되더라도 급격히 노화되는 비정상 종자인 것으로 판별하게 되며, 상기 비교용 정상 비파괴 식물 종자의 점 위치 및 영역과 중첩되는 것으로 확인되면 정상적으로 발아되어 성장하는 정상 종자인 것으로 판별하게 된다. According to an embodiment of the present invention, if it is confirmed that the dot position and area of the non-destructive normal plant seed sample of the present invention overlap with the dot position and area of the comparative abnormal non-destructive plant seed on the multivariate statistical analysis score plot, growth It is determined that the activity is rapidly lowered, so germination is difficult and even if germinated, it is an abnormal seed that is rapidly aging. do.

추가적으로 본 발명의 식물 종자의 비파괴적 생육활성 판별 방법은 노화처리 정도가 서로 달라 생육활성 저하정도가 상이한 다수의 비교용 식물 종자 시료 분석결과를 확보하고 이를 분석에 적용하는 방법으로 타겟 식물 종자의 생육활성 정도를 여러 단계로 세분화하여 분석할 수도 있으며 이를 위해서는 다변량 자료로서 사용되는 흡광도 데이터의 수학적 처리 및 적절한 다변량 통계분석법의 선택이 필요할 수 있다.Additionally, the method for determining the non-destructive growth activity of plant seeds of the present invention is a method of securing the analysis results of a number of comparative plant seed samples with different degrees of degradation of growth activity due to different degrees of aging and applying them to the analysis of the growth of target plant seeds. It is also possible to analyze the degree of activity by subdividing it into several steps, and for this, it may be necessary to mathematically process the absorbance data used as multivariate data and to select an appropriate multivariate statistical analysis method.

하기 실시예를 통하여 본 발명을 상세히 설명한다. The present invention will be described in detail through the following examples.

실시예 Example

1. 콩 종자의 인위 노화처리 후 발아력 및 생육 활성 평가1. Evaluation of germination and growth activity after artificial aging treatment of soybean seeds

인위적인 노화(aging) 처리를 수행하여 발아력 및 생육 활성이 다른 콩 종자(seed)를 준비하였다. 상기 콩 종자의 인위적인 노화처리는 42℃ 온도 및 상대습도 100%에서 수행하였다.By performing artificial aging treatment, soybean seeds having different germination and growth activity were prepared. The artificial aging treatment of the soybean seeds was performed at a temperature of 42° C. and a relative humidity of 100%.

1) 노화 처리한 콩 종자 및 콩 종자 분말의 육안 검사1) Visual inspection of aged soybean seeds and soybean seed powder

노화 처리하지 않은 정상 콩 종자(이하 콩 종자C) 및 노후 처리한 콩 종자(콩종자 1, 2, 3, 4, 5)에 대하여 육안으로 검사한 결과, 모든 콩 종자의 외형상 색상 및 모양은 전혀 차이가 없어 구분이 되지 않았다(도 1 참조). 콩 종자C와 노화 처리한 콩 종자를 분말로 제조한 후 육안으로 검사하였다. 그 결과 노화 처리 기간이 길어질수록 콩 종자 분말의 색상이 점진적으로 황변되는 것이 확인되었다(도 2 참조). 상기 콩 종자 분말의 색상변화는 노화로 인하여 종자의 생리화학적 성분이 변화한 것을 의미하며 이러한 생리화학적 변화는 종자 성분의 함량 변화로 이어진 것으로 판단된다.As a result of visual inspection of unaged normal soybean seeds (hereafter soybean seed C) and aged soybean seeds (bean seeds 1, 2, 3, 4, 5), the appearance color and shape of all soybean seeds were There was no difference at all, so no distinction was made (see FIG. 1). Soybean seed C and aged soybean seed were prepared as powder and then visually inspected. As a result, it was confirmed that the color of the soybean seed powder gradually yellowed as the aging treatment period increased (see FIG. 2 ). The color change of the soybean seed powder means that the physiological and chemical components of the seeds are changed due to aging, and it is determined that these physiological and chemical changes lead to a change in the content of the seed components.

2) 노화 처리한 콩 종자의 발아력 및 생육 활성 검사2) Germination and growth activity test of aged soybean seeds

콩 종자C와 노화 처리한 콩 종자에 대하여 발아력 및 생육 활성을 평가하였다. 상기 콩 종자C는 4℃에서 밀봉하여 보관한 것을 사용하였다. 콩 종자는 발아상에서 7일간 생장시켰으며 발아율, 지상부와 지하부의 길이 및 생육 정도의 차이를 확인하였다. Soybean seed C and aging-treated soybean seeds were evaluated for germination and growth activity. The soybean seed C was used sealed and stored at 4 ℃. Soybean seeds were grown on the germination stage for 7 days, and differences in germination rate, length of above-ground and underground parts and growth degree were confirmed.

실험결과, 5일간 노화 처리한 콩 종자(콩 종자 4) 이후에서 급격하게 노화가 진행되는 것이 확인 되었으며, 7일간 노화 처리한 콩 종자(콩 종자 5)는 정상적인 발아 및 생육이 전혀 진행되지 않은 것이 확인되었다(도 3 참조). As a result of the experiment, it was confirmed that aging progressed rapidly after soybean seeds (soybean seeds 4) aged for 5 days, and normal germination and growth did not proceed at all in soybean seeds aged for 7 days (soybean seeds 5). was confirmed (see FIG. 3).

따라서 콩 종자C, 콩 종자 1, 2, 3은 종자로서 심으면 아무런 문제없이 발아하여 생육이 진행되는 정상 종자인 것으로 판단할 수 있다. 이에 반하여 5일간 노화 처리한 콩 종자 4 및 7일의 노화 처리한 콩 종자 5는 발아 및 생육이 심각하게 저하되어 활력이 거의 없는 비정상 종자로 판단 할 수 있다. Therefore, if soybean seed C and soybean seed 1, 2, and 3 are planted as seeds, it can be determined that they are normal seeds that germinate and grow without any problem. On the other hand, soybean seeds aged for 5 days and aged for 7 days, soybean seeds 5, germination and growth were severely deteriorated, so that they can be judged as abnormal seeds with little vitality.

결론적으로 본 발명의 방법을 통하여 상기 콩 종자를 노화처리시간에 따라 각각 구분하거나, 바람직하게는 정상적인 활력을 가지는 정상 종자와 활력이 거의 없는 비정상 종자를 명확하게 구분할 수 있다면, 육안으로는 전혀 구분할 수 없는 종자의 상태를 비파괴적인 방법으로 간단하게 판단 할 수 있으므로 실제 종묘업체, 식품가공업체 및 농가에서 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다. In conclusion, if through the method of the present invention, the soybean seeds can be individually distinguished according to the aging treatment time, or, preferably, normal seeds having normal vitality and abnormal seeds having little vitality can be clearly distinguished, it is possible to distinguish them with the naked eye. It is judged that it can be usefully used in actual seedling companies, food processing companies, and farms because it is possible to simply judge the status of missing seeds in a non-destructive way.

상기 콩 종자에 대한 노화 처리 조건, 발아력 및 생육 정도 평가 결과는 표 1과 같다.Table 1 shows the evaluation results of aging treatment conditions, germination and growth level for the soybean seeds.

종류Kinds 노화처리 조건aging treatment conditions 발아력germination 생육 정도 결과growth rate results 콩 종자C(control)Soybean seed C (control) 처리없음no processing 100%100% 7일 이후에도 정상 생육Normal growth even after 7 days 콩 종자1soybean seeds 1 42℃, 상대습도 100%, 1일42℃, 100% relative humidity, 1 day 100%100% 7일 이후에도 정상 생육 Normal growth even after 7 days 콩 종자2soybean seeds 2 42℃, 상대습도 100%, 2일42℃, 100% relative humidity, 2 days 100%100% 7일 이후에도 정상 생육Normal growth even after 7 days 콩 종자3soybean seeds 3 42℃, 상대습도 100%, 3일42℃, 100% relative humidity, 3 days 100%100% 7일 이후에도 정상 생육 Normal growth even after 7 days 콩 종자4soybean seeds 4 42℃, 상대습도 100%, 5일42℃, 100% relative humidity, 5 days 95%95% 5일 이후 심각한 노화 Severe aging after 5 days 콩 종자5soybean seeds 5 42℃, 상대습도 100%, 7일42℃, 100% relative humidity, 7 days 22%22% 생육이 전혀 진행되지 않음No growth at all

2. 근적외선 흡수 스펙트럼 분석2. Near-infrared absorption spectrum analysis

1) 콩 종자 및 콩 종자 분말의 근적외선 흡수 스펙트럼 측정 및 분석1) Measurement and analysis of near-infrared absorption spectrum of soybean seeds and soybean seed powder

콩 종자C와 콩 종자 1 내지 5에 대하여 콩 종자 상태의 시료(이하 콩 종자) 및 콩 종자 분말상태의 시료(이하 콩 종자 분말)의 근적외선 흡수 스펙트럼을 각 처리 종자 및 분말별로 3반복으로 스펙트럼을 측정하였다(Foss 6500 model, USA). 콩 종자는 콩 종자를 작은 석영 시료 용기에 넣은 후 수평시료 측정 장치에서 근적외선 흡수 스펙트럼을 측정하였다. 콩 종자 분말은 콩 종자를 분쇄하여 분말상태로 제조한 후 작은 링컵에 담은 후 트랜스포트 모듈을 이용하여 근적외선 흡수 스펙트럼을 측정하였다. 콩 종자는 종자사이의 공극이 다수 존재하여 근적외선 흡수 스펙트럼의 해상도 저하 및 교란이 발생되나 콩 종자 분말시료는 공극이 최소화되어 해상도 저하 및 교란의 발생이 극히 저하된다.For soybean seed C and soybean seeds 1 to 5, the near-infrared absorption spectrum of the sample in the state of soybean seed (hereinafter referred to as soybean seed) and the sample in the form of soybean seed powder (hereinafter referred to as soybean seed powder) was measured in 3 repetitions for each treated seed and powder. was measured (Foss 6500 model, USA). For soybean seeds, the near-infrared absorption spectrum was measured in a horizontal sample measuring device after the soybean seeds were placed in a small quartz sample container. Soybean seed powder was prepared in a powder state by pulverizing soybean seeds, placed in a small ring cup, and then the near-infrared absorption spectrum was measured using a transport module. In soybean seeds, there are many voids between the seeds, which causes a decrease in resolution and disturbance of the near-infrared absorption spectrum.

도 4는 본 발명의 콩 종자 및 콩 종자 분말의 근적외선 흡수 스펙트럼 측정과정을 보여준다. 도 4 패널 a)는 콩 종자를 측정하는 모습을 보여주며 패널(b)는 콩 종자 분말을 측정하는 모습을 보여준다. 1100 내지 2500nm 범위의 파장에 대하여 2nm간격으로 근적외선 흡수 스펙트럼을 측정하였다(도 5 참조). Figure 4 shows the process of measuring the near-infrared absorption spectrum of soybean seeds and soybean seed powder of the present invention. FIG. 4 panel a) shows how to measure soybean seeds, and panel (b) shows how to measure soybean seed powder. Near-infrared absorption spectra were measured at intervals of 2 nm for a wavelength in the range of 1100 to 2500 nm (see FIG. 5).

측정한 전체 근적외선 흡수 스펙트럼에 대하여 아무런 수학적 처리를 하지 않은 근적외선 흡수 스펙트럼(이하, 원 스펙트럼, raw spectrum), 수학적으로 1차 미분 처리한 근적외선 흡수 스펙트럼(이하 1차 미분 스펙트럼) 및 수학적으로 2차 미분처리한 근적외선 흡수 스펙트럼(이하 2차 미분 스펙트럼)을 수득한 후 10nm, 50nm, 또는 100nm 파장 간격으로 흡광도 데이터를 추출하고 각 파장별 흡광도 변화값을 산출하였다. 상기 추출된 흡광 스펙트럼을 다변량 통계분석법을 이용하여 판별 분석하였다. 상기 다변량 통계분석법은 주성분분석법(principal component analysis, PCA), 부분최소자승판별분석법(partial least squares discriminant analysis, PLS-DA) 및 부분최소자승증진판별분석(partial least squares enhanced discriminant analysis, PLS-EDA)이다. For the entire measured near-infrared absorption spectrum, the near-infrared absorption spectrum without any mathematical treatment (hereinafter, raw spectrum, raw spectrum), the mathematically first-differentiated near-infrared absorption spectrum (hereinafter, the first differential spectrum), and mathematically second differentiation After obtaining the treated near-infrared absorption spectrum (hereinafter referred to as the second differential spectrum), absorbance data was extracted at wavelength intervals of 10 nm, 50 nm, or 100 nm, and the absorbance change value for each wavelength was calculated. The extracted absorbance spectrum was discriminatively analyzed using multivariate statistical analysis. The multivariate statistical analysis method is principal component analysis (PCA), partial least squares discriminant analysis (PLS-DA), and partial least squares enhanced discriminant analysis (PLS-EDA) am.

2) 근적외선 흡수 스펙트럼의 다변량 통계분석을 통한 콩 종자의 노화 판별2) Determination of aging of soybean seeds through multivariate statistical analysis of near-infrared absorption spectrum

(1) 콩 종자 근적외선 흡수 스펙트럼을 이용한 PCA 분석(1) PCA analysis using soybean seed near-infrared absorption spectrum

콩 종자를 이용하여 1100 내지 2500nm에서 2nm 간격으로 근적외선 흡수 스펙트럼을 측정하였다. 아무런 수학적 처리를 하지 않은 스펙트럼(이하 원 스펙트럼), 1차 미분 스펙트럼 또는 2차 미분스펙트럼으로부터 10nm, 50nm, 또는 100nm 간격으로 흡광도를 추출하였다. Near-infrared absorption spectra were measured at intervals of 2 nm from 1100 to 2500 nm using soybean seeds. Absorbances were extracted at intervals of 10 nm, 50 nm, or 100 nm from the spectrum without any mathematical treatment (hereinafter the raw spectrum), the first differential spectrum, or the second differential spectrum.

실시예 1: 원 스펙트럼을 이용한 PCA 분석Example 1: PCA analysis using raw spectrum

실시예 1에서는 원 스펙트럼에 대하여 PCA분석을 실시하였다. 상기 원 스펙트럼은 노화처리하지 않은 시료(콩 종자C), 1일 동안 노화 처리한 콩 종자(콩 종자 1), 2일 동안 노화 처리한 콩 종자(콩 종자 2), 3일 동안 노화 처리한 콩 종자(콩 종자 3), 5일 동안 노화 처리한 콩 종자(콩 종자 4), 7일 동안 노화 처리한 콩 종자(콩 종자 4)로부터 수득한 것이다(표 2 참조).In Example 1, PCA analysis was performed on the original spectrum. The raw spectrum is a sample that has not been aged (soybean seed C), a soybean seed aged for 1 day (soybean seed 1), a soybean seed aged for 2 days (soybean seed 2), and a soybean aged for 3 days It was obtained from seeds (soybean seed 3), soybean seeds aged for 5 days (soybean seed 4), and soybean seeds aged for 7 days (soybean seed 4) (see Table 2).

시료sample 수학적 처리mathematical processing 흡광도 추출간격Absorbance extraction interval 분석방법Analysis method 정상 종자/비정상 종자 판별Determination of normal/abnormal seeds 종류Kinds 노화 처리aging treatment 실시예 1Example 1 실시예 1-1Example 1-1 콩 종자soybean seeds 노화 처리 없음No aging treatment 처리없음no processing 10nm10nm PCA 분석PCA analysis 불가능impossible 1일1 day 2일2 days 3일3 days 5일5 days 7일7 days 실시예 1-2Example 1-2 콩 종자soybean seeds 노화 처리 없음No aging treatment 처리없음no processing 50nm50nm PCA 분석PCA analysis 가능possible 1일1 day 2일2 days 3일3 days 5일5 days 7일7 days 실시예 1-3Examples 1-3 콩 종자soybean seeds 노화 처리 없음No aging treatment 처리없음no processing 100nm100nm PCA 분석PCA analysis 불가능impossible 1일1 day 2일2 days 3일3 days 5일5 days 7일7 days

도 6a은 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼(원 스펙트럼)으로부터 10nm간격으로 흡광도를 추출한 후 실시한 PCA 분석결과(실시예 1-1)를 보여준다. 패널 (a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다. Figure 6a shows the PCA analysis results (Example 1-1) performed after extracting the absorbance at intervals of 10 nm from the near-infrared absorption spectrum (original spectrum) for each soybean seed sample of the present invention. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.

상기 로딩 플롯은 전체 140개의 파장에서 주성분 파장을 추출한 것을 보여주며, 상기 스코어 플롯은 상기 로딩 플롯에서 추출한 주성분 파장을 다시 제 1 주성분 그룹과 제 2 주성분 그룹을 분리하여 추출 한 것으로 시료에 대하여 제 1 주성분(x축) 및 제 2 주성분(y축)의 스코어를 표시한 것이다. 상기 스코어 플롯을 이용하면 노화 처리 시간에 따른 콩 종자의 노화정도, 즉 생육 활성 정도를 구분하여 판독 할 수 있다. The loading plot shows that the principal component wavelengths are extracted from a total of 140 wavelengths, and the score plot is obtained by extracting the principal component wavelengths extracted from the loading plot by separating the first principal component group and the second principal component group and extracting the first principal component group for the sample. Scores of the principal component (x-axis) and the second principal component (y-axis) are indicated. By using the score plot, the degree of aging of soybean seeds according to the aging treatment time, that is, the degree of growth activity, can be read separately.

본 발명에서는 다변량 통계분석을 위하여 1100 내지 2500nm 범위에서 10nm 간격으로 분석용 파장을 추출하였으므로 총 140개의 파장이 분석에 동원되었으며, 상기 140개의 파장 중 1차 주성분과 2차 주성분을 추출하여 판별 분석을 진행하였다. In the present invention, for multivariate statistical analysis, wavelengths for analysis were extracted at 10 nm intervals in the range of 1100 to 2500 nm, so a total of 140 wavelengths were mobilized for analysis. proceeded.

각 추출한 파장의 기여도, factor등에 대하여도 다양한 해석이 가능하나, 이를 모두 설명하면 명세서가 장황해 질 뿐 아니라 그 해석에도 많은 시간이 소요되므로 본 발명에서는 파장의 기여도 및 분포 특징에 따른 노화시간(정도) 판별에 집중하도록 한다. 상기와 같은 근적외선 흡수 스펙트럼에 대한 분석방법 및 그 결과의 표시 방법은 본 발명의 실시예에서 모두 동일하게 적용된다.Various interpretations are possible for the contribution of each extracted wavelength, factor, etc., but explaining all of them not only makes the specification verbose, but also takes a lot of time to interpret, so in the present invention, aging time (degree ) to focus on discrimination. The analysis method for the near-infrared absorption spectrum as described above and the method for displaying the result are all equally applied to the embodiment of the present invention.

도 6a 패널 (a)의 제 1 주성분(PC1, X축, 99.9%) 및 제 2 주성분(PC2, Y축, 0%)은 본 실험의 전체에 대한 파장의 총 변동(shift)을 100% 설명한다. 상기 도 6의 패널(a)에는 변동 기여도가 가장 높은 주요 파장 10개(1700nm, 1710nm, 1720nm, 1730nm, 2450nm, 2460nm, 2470nm, 2480nm, 2490nm 및 2498nm가 표시되었으며, 그 외 분석에 사용된 파장들 중 기여도가 상위 10순위 밖의 파장은 청색점으로 표시하였다. 참고로 상기 2498nm는 10nm 간격으로 추출된 흡광도에 관한 것이므로 2500nm이어야 하나, 본 발명의 근적외선 기기의 흡수 스펙트럼의 최대 측정 가능 파장이 2498nm이므로 이를 표시한 것이다. 상기 2nm의 파장 차이는 무시할 수준인 것으로 판단되므로 결과해석에 전혀 문제되지 않으며 하기에서 2498nm로 표기되는 파장은 모두 상기와 동일한 이유로 선택된 것으로 해석된다.The first principal component (PC1, X-axis, 99.9%) and the second principal component (PC2, Y-axis, 0%) of FIG. 6a panel (a) account for 100% of the total shift in wavelength for the entirety of this experiment do. In the panel (a) of FIG. 6, the 10 main wavelengths (1700 nm, 1710 nm, 1720 nm, 1730 nm, 2450 nm, 2460 nm, 2470 nm, 2480 nm, 2490 nm and 2498 nm) with the highest fluctuation contribution are indicated, and other wavelengths used for analysis Wavelengths with a contribution outside the top 10 are indicated by blue dots For reference, since 2498 nm relates to absorbance extracted at intervals of 10 nm, it should be 2500 nm, but since the maximum measurable wavelength of the absorption spectrum of the near-infrared device of the present invention is 2498 nm, it is Since the difference in wavelength of 2 nm is judged to be negligible, there is no problem in the interpretation of the results, and all wavelengths indicated as 2498 nm below are interpreted as being selected for the same reason as above.

도 6a 패널 (a)의 결과에 따르면, 1700nm 부근의 파장과 2400nm 부근의 파장들이 가장 큰 기여도를 보이는 것으로 확인되었다. 그러나 도 6a 패널(b)의 결과에 따르면, 스코어 플롯에서 각 정상종자 및 노화 콩 종자 시료의 점들이 서로 중첩되므로 콩 종자C, 콩 종자1, 2, 3, 4 및 5의 정확한 구분 및 판별이 불가능한 것으로 확인 되었다. According to the result of the panel (a) of FIG. 6a, it was confirmed that the wavelengths around 1700 nm and around 2400 nm showed the greatest contribution. However, according to the result of FIG. 6a panel (b), since the points of each normal seed and aged soybean seed sample overlap each other in the score plot, it is difficult to accurately distinguish and discriminate soybean seed C, soybean seed 1, 2, 3, 4 and 5. proved to be impossible.

도 6b는 본 발명의 각 콩 종자에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼으로부터 흡광도를 50nm간격으로 추출한 후 PCA 분석을 실시한 결과(실시예 1-2)를 보여준다. 패널 (a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다. Figure 6b shows the results of PCA analysis (Example 1-2) after extracting the absorbance at intervals of 50 nm from the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed of the present invention. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.

상기 도 6b 패널(a)에는 변동 기여도가 가장 높은 주요 파장 10개(1150nm, 1250nm, 1300nm, 1350nm, 1400nm, 2100nm, 2150nm, 2300nm, 2350nm, 및 2250nm)를 표시하였으며, 나머지 파장들은 청색점으로 표시하였다. 도 6b 패널(b)를 보면, 콩 종자C(정상종자)와 콩 종자 4 및 5(비정상 종자)는 명확히 구분되는 것이 확인되며, 주로 1150 - 1400nm 사이의 5개 파장 영역은 콩 종자 4 및 5와 밀접한 관련이 있어 이 파장 영역의 흡광도가 높으면 콩 종자 4 및 5로 판별된다. 이에 반하여 2100nm 내지 2300nm사이의 5개 파장은 콩종자 C와 관련이 있는 흡수 파장으로 이 파장 영역에서 높은 흡광을 나타내면 콩종자 C로 판별 될 수 있음을 알 수 있고, 콩 종자 1과 2는 점 위치가 유사하게 중첩되는 것으로 확인되며 콩 종자 3은 점 위치가 다른 시료와 명확히 구분되어 나타나는 것이 확인된다. In the panel (a) of FIG. 6B, the 10 main wavelengths (1150 nm, 1250 nm, 1300 nm, 1350 nm, 1400 nm, 2100 nm, 2150 nm, 2300 nm, 2350 nm, and 2250 nm) with the highest fluctuation contribution are indicated, and the remaining wavelengths are indicated by blue dots. did. Referring to FIG. 6b panel (b), it is confirmed that soybean seed C (normal seed) and soybean seed 4 and 5 (abnormal seed) are clearly distinguished, and mainly 5 wavelength regions between 1150 - 1400 nm are bean seeds 4 and 5 It is closely related to soybean seeds 4 and 5 if the absorbance in this wavelength region is high. On the other hand, 5 wavelengths between 2100 nm and 2300 nm are absorption wavelengths related to soybean seed C, and it can be seen that if high absorption is shown in this wavelength region, it can be identified as bean seed C, and soybean seeds 1 and 2 are the point positions is confirmed to overlap similarly, and it is confirmed that soybean seed 3 is clearly differentiated from other samples in the position of the point.

따라서 각 콩 종자에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼으로부터 흡광도를 50nm간격으로 추출한 후 다변량 통계분석법인 PCA 방법으로 분석하게 되면 정상 종자(콩 종자C, 콩 종자1, 콩 종자2, 및 콩 종자3)와 비정상 종자(콩 종자4, 콩 종자5)를 명확하게 구분할 수 있을 것으로 판단된다. 다만, 콩 종자 1 및 2는 서로 중첩되거나 그 영역(동그라미)이 중첩되는 경향이 있어 콩 종자1과 콩 종자2는 서로 구분이 어려울 것으로 판단되나, 이들 콩 종자 모두 발아율 및 생육 양상은 정상종자인 콩 종자 C와 동일한 생육양상을 나타낸다.Therefore, when the absorbance is extracted at 50 nm intervals from the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed and analyzed by the PCA method, a multivariate statistical analysis method, normal seeds (soybean seed C, soybean seed 1, soybean seed 2, and soybean seed 3) and abnormal seeds (Soybean seed 4, Soybean seed 5) It is judged to be able to distinguish clearly. However, it is judged that soybean seed 1 and soybean seed 2 are difficult to distinguish from each other because soybean seeds 1 and 2 tend to overlap each other or their regions (circles) overlap. It shows the same growth pattern as soybean seed C.

도 6c은 본 발명의 각 콩 종자에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼으로부터 흡광도를 100nm간격으로 추출한 후 수학적 처리를 하지 않은 원 스펙트럼의 PCA 분석결과(실시예 1-3)를 보여준다. 패널 (a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다. Figure 6c shows the PCA analysis result (Example 1-3) of the original spectrum without mathematical treatment after extracting the absorbance at intervals of 100 nm from the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed of the present invention. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.

상기 도 6c 패널(a)에는 변동 기여도가 가장 높은 주요 파장 10개(1300nm, 1400nm, 1600nm, 1700nm, 1800nm, 2100nm, 2200nm, 2300nm, 2400nm 및 2498nm를 표시하였으며, 나머지 파장들은 청색점으로 표시하였다. In the panel (a) of FIG. 6c, the 10 main wavelengths (1300 nm, 1400 nm, 1600 nm, 1700 nm, 1800 nm, 2100 nm, 2200 nm, 2300 nm, 2400 nm and 2498 nm) with the highest fluctuation contribution are indicated, and the remaining wavelengths are indicated by blue dots.

도 6c 패널(b)를 보면, 콩 종자C와 콩 종자 4 및 5는 명확히 구분되는 것이 확인된다. 그러나 콩 종자 1, 2 및 3의 점 위치가 중첩될 뿐 아니라 콩 종자 4 및 5와 콩 종자 1의 범위가 가까워 서로 중첩될 우려가 있는 것으로 확인 된다. Referring to FIG. 6c panel (b), it is confirmed that the soybean seed C and the soybean seed 4 and 5 are clearly distinguished. However, it is confirmed that not only dot positions of soybean seeds 1, 2, and 3 overlap, but also the ranges of soybean seeds 4 and 5 and soybean seed 1 are close, so that there is a risk of overlapping with each other.

따라서 각 콩 종자에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼으로부터 흡광도를 100nm간격으로 추출한 후 수학적 처리를 하지 않은 원 스펙트럼을 다변량 통계분석법인 PCA 방법으로 분석하게 되면 정상 종자(콩 종자C, 콩 종자1, 콩 종자2, 및 콩 종자3)와 비정상 종자(콩 종자4, 콩 종자5)를 판별하는 것이 불가능 할 것으로 판단된다. Therefore, if the absorbance is extracted at 100 nm intervals from the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed and analyzed by the PCA method, which is a multivariate statistical analysis method, the raw spectrum without mathematical treatment is analyzed for normal seeds (soybean seed C, soybean seed 1, soybean seed 2, and soybean seeds3) and abnormal seeds (soybean seeds4, soybean seeds5).

실시예 2: 1차 미분 스펙트럼을 이용한 PCA 분석Example 2: PCA analysis using first-order differential spectrum

실시예 2에서는 1차 미분 스펙트럼에 대하여 PCA분석을 실시하였다. 실시예 1과 동일한 콩 종자 시료, 근적외선 스펙트럼 측정방법으로 스펙트럼을 수득한 후 1차 미분을 실시하고 실시예 1과 동일한 흡광도 추출간격으로 스펙트럼을 추출한 후 PCA 분석을 수행하였다(표 3 참조).In Example 2, PCA analysis was performed on the first differential spectrum. After obtaining the spectrum with the same bean seed sample as in Example 1 and the near-infrared spectrum measurement method, the first differentiation was performed, and after extracting the spectrum at the same absorbance extraction interval as in Example 1, PCA analysis was performed (see Table 3).

도 7a은 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 1차 미분 한 후 10nm간격으로 흡광도를 추출한 스펙트럼에 대한 PCA 분석결과(실시예 2-1)를 보여준다. 패널 (a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다. 7a shows the PCA analysis result (Example 2-1) of the spectrum obtained by extracting the absorbance at intervals of 10 nm after primary differentiation of the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.

도 7a의 결과에 따르면, 수학적 처리를 하지 않은 원 스펙트럼을 이용한 PCA 분석 결과(실시예 1-1)와 달리 PC1(88.4%)과 PC2(9.7%)가 전체 변동의 98.1%를 설명하고 있으며 변동 기여도가 가장 높은 10개의 주요 파장(1110nm, 1300nm, 1440nm, 1450nm, 2030nm, 2070nm, 2080nm, 2340nm, 2360nm, 2370nm) 또한 상이 한 것으로 확인 되었다. According to the result of FIG. 7A, unlike the PCA analysis result (Example 1-1) using the raw spectrum without mathematical processing, PC1 (88.4%) and PC2 (9.7%) account for 98.1% of the total fluctuation, and the fluctuation The 10 major wavelengths with the highest contribution (1110nm, 1300nm, 1440nm, 1450nm, 2030nm, 2070nm, 2080nm, 2340nm, 2360nm, 2370nm) were also confirmed to be different.

도 7a 패널(b)의 스코어 플롯을 보면 정상 종자인 콩 종자C(녹색 점 및 녹색 동그라미)는 왼쪽 아래(x축 마이너스 영역, y축 마이너스 영역)에 분포하며 주로 2340nm, 2360nm, 1100nm, 1300nm의 파장에 영향을 받는 것으로 확인 되었다. 또한 비정상 종자로 판단되는 콩 종자4(노란색 점 및 노란색 동그라미) 및 콩 종자5(파란색 점 및 파란색 동그라미)는 오른쪽 위에 분포하여 상기 정상 종자와 명확히 구분되는 것으로 확인되었다. Referring to the score plot of FIG. 7A panel (b), normal seeds, soybean seed C (green dots and green circles), are distributed in the lower left (x-axis negative region, y-axis negative region) and are mainly 2340 nm, 2360 nm, 1100 nm, and 1300 nm. It was found to be affected by the wavelength. Also, soybean seeds 4 (yellow dots and yellow circles) and soybean seeds 5 (blue dots and blue circles), which were judged to be abnormal seeds, were distributed in the upper right corner and were clearly distinguished from the normal seeds.

정상 종자로 분류되는 콩 종자1(남색 점 및 남색 동그라미), 콩 종자2(보라색 점 및 보라색 동그라미) 및 콩 종자3(붉은 색 점 및 붉은색 동그라미)은 서로 중첩되나 콩 종자C 및 콩 종자4 및 콩종자5와 명확히 구분되는 위치에 분포하는 것으로 확인 되었다. Soybean seed1 (indigo dot and indigo circle), soybean seed2 (purple dot and purple circle) and soybean seed3 (red dot and red circle) classified as normal seeds overlap each other, but soybean seedC and soybean seed4 And it was confirmed to be distributed in a position clearly distinguished from soybean seeds 5.

참고로 상기 콩 종자4 및 콩 종자5는 2070nm, 2030nm, 1440nm, 1450nm의 파장에 영향을 받는 것으로 확인 되었는데 이는 전체 140개의 파장 중 상기 4개의 파장이 비정상 종자에 더 많이 흡광 된다는 것을 의미한다. For reference, it was confirmed that the soybean seed 4 and the soybean seed 5 were affected by the wavelengths of 2070 nm, 2030 nm, 1440 nm, and 1450 nm, which means that the 4 wavelengths out of 140 wavelengths are more absorbed by the abnormal seeds.

정리하면 정상 종자와 비정상 종자의 흡광 파장 영역은 전혀 상이하며 상기 흡광 파장의 흡광도를 이용하게 되면, 공극이 다수 존재하는 비파괴 상태의 종자 시료를 그대로 이용하더라도, 1차 미분 한 후 10nm간격으로 흡광도를 추출한 스펙트럼에 대한 PCA 분석을 이용하여 정상 종자(콩 종자C, 콩 종자1, 콩 종자2, 및 콩 종자3)와 비정상 종자(콩 종자4, 콩 종자5)의 판별이 가능하게 된다.In summary, the absorption wavelength region of the normal seed and the abnormal seed is completely different, and when the absorbance of the absorption wavelength is used, even if a non-destructive seed sample having a large number of voids is used as it is, the absorbance is measured at 10 nm intervals after primary differentiation. Using PCA analysis of the extracted spectrum, it is possible to discriminate between normal seeds (soybean seed C, soybean seed1, soybean seed2, and soybean seed3) and abnormal seeds (soybean seed4, soybean seed5).

도 7b는 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 1차 미분 한 후 50nm간격으로 흡광도를 추출한 스펙트럼에 대한 PCA 분석결과(실시예 2-2)를 보여준다. 패널 (a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다. Figure 7b shows the PCA analysis result (Example 2-2) of the spectrum obtained by extracting the absorbance at intervals of 50 nm after primary differentiation of the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.

도 7b 패널(a)에는 변동 기여도가 가장 높은 주요 파장 10개(1100nm, 1200nm, 1300nm, 1350nm, 1450nm, 1700nm, 1750nm, 1850nm, 2050nm 및 2350nm)를 표시하였으며, 나머지 파장들은 청색점으로 표시하였다. In Figure 7b panel (a), the 10 main wavelengths (1100nm, 1200nm, 1300nm, 1350nm, 1450nm, 1700nm, 1750nm, 1850nm, 2050nm and 2350nm) with the highest fluctuation contribution are indicated, and the remaining wavelengths are indicated by blue dots.

도 7b 패널(b)를 보면, 콩 종자C와 콩 종자4 및 5가 명확히 구분되는 것이 확인되나 정상 종자로 분류되는 콩 종자3과 비정상 종자로 분류되는 콩 종자5의 점 위치 및 범위가 서로 가깝게 위치하는 것으로 확인된다. 7b panel (b), it is confirmed that soybean seed C and soybean seeds 4 and 5 are clearly distinguished, but the position and range of soybean seeds 3 classified as normal seeds and soybean seeds 5 classified as abnormal seeds are close to each other. confirmed to be located.

따라서 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 1차 미분한 후 50nm간격으로 흡광도를 추출한 스펙트럼에 대한 PCA 분석을 이용하여 정상 종자(콩 종자C, 콩 종자1, 콩 종자2, 및 콩 종자3)와 비정상 종자(콩 종자4, 콩 종자5)를 판별하는데 다소 어려움이 있을 것으로 판단된다. Therefore, after first differentiating the near-infrared absorption spectrum of the soybean seed sample, PCA analysis of the spectrum obtained by extracting the absorbance at intervals of 50 nm was used to compare It is judged that there will be some difficulty in discriminating abnormal seeds (soybean seeds 4, soybean seeds 5).

도 7c은 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 1차 미분한 후 100nm간격으로 흡광도를 추출한 스펙트럼에 대한 PCA 분석결과(실시예 2-3)를 보여준다. 패널 (a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다. 7c shows the PCA analysis result (Example 2-3) of the spectrum obtained by extracting the absorbance at intervals of 100 nm after the first differentiation of the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.

도 7c 패널(a)에는 변동 기여도가 가장 높은 주요 파장 10개(1100nm, 1200nm, 1300nm, 1400nm, 1500nm, 1600nm, 1700nm, 1800nm, 2000nm 및 2200nm)를 표시하였으며, 나머지 파장들은 청색점으로 표시하였다. In Figure 7c panel (a), the 10 main wavelengths (1100nm, 1200nm, 1300nm, 1400nm, 1500nm, 1600nm, 1700nm, 1800nm, 2000nm and 2200nm) with the highest fluctuation contribution are indicated, and the remaining wavelengths are indicated by blue dots.

도 7c 패널(b)를 보면, 콩 종자C와 콩 종자 4 및 5가 명확히 구분되는 것이 확인되며 콩 종자 1, 2, 및 3의 점 위치 및 영역(동그라미)이 서로 중첩되는 것이 확인된다. 특히 정상 종자로 분류되는 콩 종자3과 비정상 종자로 분류되는 콩 종자4가 구분 가능한 수준으로 분리되어 위치하는 것이 확인된다. 7c panel (b), it is confirmed that soybean seed C and soybean seeds 4 and 5 are clearly distinguished, and it is confirmed that the dot positions and regions (circles) of soybean seeds 1, 2, and 3 overlap each other. In particular, it is confirmed that soybean seeds 3 classified as normal seeds and soybean seeds 4 classified as abnormal seeds are separated and located at a distinguishable level.

따라서 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 1차 미분 한 후 100nm간격으로 흡광도를 추출한 스펙트럼에 대한 PCA 분석을 수행하게 되면 정상 종자(콩 종자C, 콩 종자1, 콩 종자2, 및 콩 종자3)와 비정상 종자(콩 종자4, 콩 종자5)의 판별이 가능할 것으로 판단된다. Therefore, after performing the first differentiation of the near-infrared absorption spectrum for the soybean seed sample, and performing PCA analysis on the spectrum extracted at 100 nm intervals, normal seeds (soybean seed C, soybean seed 1, soybean seed 2, and soybean seed 3) and abnormal seeds (soybean seeds 4, soybean seeds 5) can be identified.

상기 실시예 2의 결과를 정리하면 하기 표 3과 같다.The results of Example 2 are summarized in Table 3 below.

시료sample 수학적 처리mathematical processing 흡광도 추출간격Absorbance extraction interval 분석방법Analysis method 정상 종자/비정상 종자 판별Determination of normal/abnormal seeds 종류Kinds 노화 처리aging treatment 실시예 2Example 2 실시예 2-1Example 2-1 콩 종자soybean seeds 노화 처리 없음No aging treatment 1차 미분first derivative 10nm10nm PCA 분석PCA analysis 가능possible 1일1 day 2일2 days 3일3 days 5일5 days 7일7 days 실시예 2-2Example 2-2 콩 종자soybean seeds 노화 처리 없음No aging treatment 1차 미분first derivative 50nm50nm PCA 분석PCA analysis 불가능impossible 1일1 day 2일2 days 3일3 days 5일5 days 7일7 days 실시예 2-3Example 2-3 콩 종자soybean seeds 노화 처리 없음No aging treatment 1차 미분first derivative 100nm100nm PCA 분석PCA analysis 가능possible 1일1 day 2일2 days 3일3 days 5일5 days 7일7 days

실시예 3: 2차 미분 스펙트럼을 이용한 PCA 분석Example 3: PCA analysis using second-order differential spectrum

실시예 3에서는 2차 미분 스펙트럼에 대하여 PCA분석을 실시하였다. 상기 실시예와 동일한 콩 종자 시료, 근적외선 스펙트럼 측정방법으로 스펙트럼을 얻은 후 2차 미분후 동일한 흡광도 추출간격으로 스펙트럼을 추출하여 PCA 분석을 수행하였다(표 4 참조).In Example 3, PCA analysis was performed on the second differential spectrum. After obtaining the spectrum by the same method of measuring the soybean seed sample and near-infrared spectrum as in the above example, the spectrum was extracted at the same absorbance extraction interval after the second differentiation, and PCA analysis was performed (see Table 4).

도 8a은 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 2차 미분 한 후 10nm간격으로 흡광도를 추출한 스펙트럼에 대한 PCA 분석결과(실시예 3-1)를 보여준다. 패널 (a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다. Figure 8a shows the PCA analysis result (Example 3-1) of the spectrum obtained by extracting the absorbance at intervals of 10 nm after second differentiation of the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.

도 8a 패널(a)에 따르면, PC1이 86.8%, PC2가 9.6%인 것으로 확인되며 변동 기여도가 가장 높은 10개의 주요 파장은 파장이 낮은 순서부터 1260nm, 1320nm, 1330nm, 1340nm, 1380nm, 1490nm, 1670nm, 1760nm, 1800nm, 및 2030nm인 것으로 확인 되었다. According to the panel (a) of Figure 8a, it is confirmed that PC1 is 86.8% and PC2 is 9.6%, and the 10 main wavelengths with the highest contribution to variation are 1260 nm, 1320 nm, 1330 nm, 1340 nm, 1380 nm, 1490 nm, 1670 nm from the lowest wavelength. , 1760 nm, 1800 nm, and 2030 nm.

도 8a 패널(b)에 따르면, 비정상 종자로 분류되는 콩 종자 4 및 5의 분포위치는 정상 종자인 콩 종자C의 위치와 명확히 구분되는 것으로 확인되었으며 다른 정상 종자인 콩 종자1(남색 점 및 남색 동그라미) 내지 콩 종자3(붉은 색 점 및 붉은색 동그라미)과도 명확히 구분되는 위치에 분포하는 것으로 확인 되었다. According to the panel (b) of Figure 8a, the distribution positions of soybean seeds 4 and 5 classified as abnormal seeds were confirmed to be clearly distinguished from the positions of soybean seeds C, which are normal seeds, and the other normal seeds, soybean seeds 1 (dark blue dots and indigo blue) It was confirmed to be distributed in a position clearly distinguished from the circle) and soybean seeds 3 (red dots and red circles).

정리하면 상기 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 2차 미분한 후 10nm간격으로 흡광도를 추출한 스펙트럼을 PCA방법으로 분석하게 되면 상기 실시예 2-1과 동일하게 공극이 다수 존재하는 비파괴 상태의 종자 시료를 그대로 이용하더라도 정상 종자(콩 종자C, 콩 종자1, 콩 종자2, 및 콩 종자3)와 비정상 종자(콩 종자4, 콩 종자5)의 판별이 가능할 것으로 판단된다. In summary, after second differentiation of the near-infrared absorption spectrum for the soybean seed sample, the spectrum obtained by extracting the absorbance at 10 nm intervals is analyzed by the PCA method. As in Example 2-1, a non-destructive seed sample having a large number of pores is present. It is judged that it is possible to discriminate between normal seeds (soybean seed C, soybean seed 1, soybean seed 2, and soybean seed 3) and abnormal seed (soybean seed 4, soybean seed 5) even when using as it is.

도 8b는 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 2차 미분 한 후 50nm간격으로 흡광도를 추출한 스펙트럼에 대한 PCA 분석결과(실시예 3-2)를 보여준다. 패널 (a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다. Figure 8b shows the PCA analysis result (Example 3-2) of the spectrum obtained by extracting the absorbance at intervals of 50 nm after second differentiation of the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.

도 8b 패널(a)에는 변동 기여도가 가장 높은 주요 파장 10개(1250nm, 1350nm, 1450nm, 1500nm, 1800nm, 1950nm, 2050nm, 2200nm, 2300nm, 및 2400nm)를 표시하였으며, 나머지 파장들은 청색점으로 표시하였다. In Figure 8b panel (a), the 10 main wavelengths (1250nm, 1350nm, 1450nm, 1500nm, 1800nm, 1950nm, 2050nm, 2200nm, 2300nm, and 2400nm) with the highest fluctuation contribution are indicated, and the remaining wavelengths are indicated by blue dots. .

도 8b 패널(b)를 보면, 콩 종자C와 콩 종자 4 및 5는 명확히 구분되는 것이 확인되나 콩 종자1, 콩 종자2 및 콩 종자3의 점 위치 범위가 서로 중첩되고 콩 종자4와 콩 종자1 및 콩종자 3의 영역(동그라미)이 매우 가깝게 위치하는 것이 확인된다. Referring to FIG. 8b panel (b), it is confirmed that soybean seed C and soybean seed 4 and 5 are clearly distinguished, but the point location ranges of soybean seed 1, soybean seed 2 and soybean seed 3 overlap each other, and soybean seed 4 and soybean seed It is confirmed that the regions (circles) of 1 and soybean seeds 3 are located very close.

따라서 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 2차 미분 한 후 50nm간격으로 흡광도를 추출한 스펙트럼에 대하여 PCA 분석을 수행하게 되면 정상 종자(콩 종자C, 콩 종자1, 콩 종자2, 및 콩 종자3)와 비정상 종자(콩 종자4, 콩 종자5)의 판별이 불가능할 것으로 판단된다. Therefore, if PCA analysis is performed on the spectrum obtained by extracting absorbance at 50 nm intervals after second differentiation of the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample, normal seeds (soybean seed C, soybean seed 1, soybean seed 2, and soybean seed 3) ) and abnormal seeds (soybean seeds 4, soybean seeds 5) are judged to be impossible to distinguish.

도 8c은 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 2차 미분 한 후 100nm간격으로 흡광도를 추출한 스펙트럼에 대한 PCA 분석결과(실시예 3-3)를 보여준다. 패널 (a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다.Figure 8c shows the PCA analysis result (Example 3-3) of the spectrum obtained by extracting the absorbance at intervals of 100 nm after second differentiation of the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.

도 8c 패널(a)에는 변동 기여도가 가장 높은 주요 파장 10개(1400nm, 1500nm, 1600nm, 1800nm, 1900nm, 2000nm, 2100nm, 2200nm, 2300nm, 및 2400nm)를 표시하였으며, 나머지 파장들은 청색점으로 표시하였다. In Fig. 8c panel (a), the 10 main wavelengths (1400nm, 1500nm, 1600nm, 1800nm, 1900nm, 2000nm, 2100nm, 2200nm, 2300nm, and 2400nm) with the highest fluctuation contribution are indicated, and the remaining wavelengths are indicated by blue dots. .

도 8c 패널(b)를 보면, 정상 종자로 분류되는 콩 종자C와 비정상 종자로 분류되는 콩 종자4 및 콩 종자5가 명확히 구분되는 것이 확인되나 콩 종자1, 콩 종자2, 및 콩 종자3의 점 위치와 범위가 중첩되어 위치할 뿐 아니라 넓게 퍼져 있는 것이 확인된다. 특히 콩 종자4의 영역과 콩 종자1 및 콩 종자3의 영역이 서로 가깝게 위치하고 있어 서로 구분이 어려울 수 있을 것으로 판단된다. Referring to FIG. 8c panel (b), it is confirmed that soybean seed C classified as a normal seed and soybean seed 4 and soybean seed 5 classified as an abnormal seed are clearly distinguished. It is confirmed that the point positions and ranges are not only overlapping, but also widely spread. In particular, the area of soybean seed 4 and the area of soybean seed 1 and soybean seed 3 are located close to each other, so it is judged that it may be difficult to distinguish them from each other.

따라서 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 2차 미분 한 후 100nm간격으로 흡광도를 추출한 스펙트럼에 대하여 PCA 분석을 수행하게 되면 정상 종자(콩 종자C, 콩 종자1, 콩 종자2, 및 콩 종자3)와 비정상 종자(콩 종자4, 콩 종자5)의 판별이 불가능할 것으로 판단된다. Therefore, if PCA analysis is performed on the spectrum extracted at 100 nm intervals after second differentiation of the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample, normal seeds (soybean seed C, soybean seed 1, soybean seed 2, and soybean seed 3) ) and abnormal seeds (soybean seeds 4, soybean seeds 5) are judged to be impossible to distinguish.

상기 실시예 3의 결과를 정리하면 하기 표 4와 같다.The results of Example 3 are summarized in Table 4 below.

시료sample 수학적 처리mathematical processing 흡광도 추출간격Absorbance extraction interval 분석방법Analysis method 정상 종자/비정상 종자 판별Determination of normal/abnormal seeds 종류Kinds 노화 처리aging treatment 실시예 3Example 3 실시예 3-1Example 3-1 콩 종자soybean seeds 노화 처리 없음No aging treatment 2차 미분second derivative 10nm10nm PCA 분석PCA analysis 가능possible 1일1 day 2일2 days 3일3 days 5일5 days 7일7 days 실시예 3-2Example 3-2 콩 종자soybean seeds 노화 처리 없음No aging treatment 2차 미분second derivative 50nm50nm PCA 분석PCA analysis 불가능impossible 1일1 day 2일2 days 3일3 days 5일5 days 7일7 days 실시예 3-3Example 3-3 콩 종자soybean seeds 노화 처리 없음No aging treatment 2차 미분second derivative 100nm100nm PCA 분석PCA analysis 불가능impossible 1일1 day 2일2 days 3일3 days 5일5 days 7일7 days

(2) 콩 종자 근적외선 흡수 스펙트럼을 이용한 PLS-DA 분석(2) PLS-DA analysis using soybean seed near-infrared absorption spectrum

콩 종자를 이용하여 1100 내지 2500nm에서 2nm 간격으로 측정한 근적외선 흡수 스펙트럼에 아무런 수학적 처리를 하지 않은 원 스펙트럼, 1차 미분한 스펙트럼 또는 2차 미분한 스펙트럼에 대하여 10nm, 50nm, 또는 100nm 간격으로 흡광도를 추출하여 PLS-DA 분석을 수행하였다. Absorbance at intervals of 10 nm, 50 nm, or 100 nm for the raw spectrum, the first differential spectrum, or the second differential spectrum without any mathematical treatment on the near-infrared absorption spectrum measured at 2 nm intervals from 1100 to 2500 nm using soybean seeds Extraction was performed for PLS-DA analysis.

실시예 4: 원 스펙트럼을 이용한 PLS-DA 분석Example 4: PLS-DA analysis using raw spectrum

실시예 4에서는 원 스펙트럼(raw spectrum)에 대하여 PLS-DA분석을 실시하였다. 상기 실시예와 동일한 콩 종자 시료, 근적외선 스펙트럼 측정방법 및 흡광도 추출간격으로 스펙트럼을 추출한 후 이를 이용하여 PLS-DA 분석을 수행하였다(표 5 참조).In Example 4, PLS-DA analysis was performed on the raw spectrum. After extracting the spectrum with the same soybean seed sample, the method for measuring the near-infrared spectrum and the absorbance extraction interval as in the above example, PLS-DA analysis was performed using the same (see Table 5).

도 9a은 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼으로부터 10nm간격으로 흡광도를 추출한 후 PLS-DA 분석을 실시한 결과(실시예 4-1)를 보여준다. 패널 (a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다. Figure 9a shows the results of PLS-DA analysis (Example 4-1) after extracting the absorbance at intervals of 10 nm from the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.

도 9a 패널(a)에는 변동 기여도가 가장 높은 주요 파장 10개(1300nm, 1310nm, 1320nm, 1330nm, 1340nm, 1350nm, 2470nm, 2480nm, 2490nm 및 2498nm를 표시하였으며, 나머지 파장들은 청색점으로 표시하였다. In Figure 9a panel (a), the 10 main wavelengths (1300nm, 1310nm, 1320nm, 1330nm, 1340nm, 1350nm, 2470nm, 2480nm, 2490nm and 2498nm) with the highest fluctuation contribution are indicated, and the remaining wavelengths are indicated by blue dots.

도 9a 패널(b)의 스코어 플롯을 보면 노화 처리 시간에 따른 콩 종자의 점 위치가 서로 겹치는 것이 확인 되며, 특히, 5일간 노화 처리한 콩 종자4(노란색 점 및 노란색 동그라미)와 1일간 노화 처리한 콩 종자1(남색 점 및 남색 동그라미)의 범위가 서로 접하는 상태이므로 구분이 불가능한 것으로 판단된다.Looking at the score plot of Figure 9a panel (b), it is confirmed that the dot positions of the soybean seeds according to the aging treatment time overlap each other, in particular, the soybean seeds 4 (yellow dots and yellow circles) aged for 5 days and the aging treatment for 1 day Since the range of one bean seed 1 (indigo dot and indigo circle) is in contact with each other, it is judged that it is impossible to distinguish them.

도 9b는 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼으로부터 50nm간격으로 흡광도를 추출한 후 실시한 PLS-DA 분석결과(실시예 4-2)를 보여준다. 패널 (a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다. Figure 9b shows the PLS-DA analysis result (Example 4-2) performed after extracting the absorbance at intervals of 50 nm from the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.

도 9b 패널(a)에는 변동 기여도가 가장 높은 주요 파장 10개(1150nm, 1250nm, 1300nm, 1350nm, 1400nm, 2100nm, 2150nm, 2250nm, 2300nm, 및 2350nm)를 표시하였으며, 나머지 파장들은 청색점으로 표시하였다. In Fig. 9b panel (a), the 10 main wavelengths (1150 nm, 1250 nm, 1300 nm, 1350 nm, 1400 nm, 2100 nm, 2150 nm, 2250 nm, 2300 nm, and 2350 nm) with the highest fluctuation contribution are indicated, and the remaining wavelengths are indicated by blue dots. .

도 9b 패널(b)를 보면, 정상 종자로 분류되는 콩 종자C와 비정상 종자로 분류되는 콩 종자 4 및 5가 명확히 구분되는 것이 확인된다. 특히 콩 종자4와 콩 종자3이 완벽히 분리되어 위치하고 콩 종자 3 또한 콩 종자1 및 콩 종자2와 완벽히 분리되는 것으로 확인되었다. Referring to FIG. 9b panel (b), it is confirmed that soybean seeds C classified as normal seeds and soybean seeds 4 and 5 classified as abnormal seeds are clearly distinguished. In particular, it was confirmed that soybean seed4 and soybean seed3 were completely separated, and soybean seed3 was also completely separated from soybean seed1 and soybean seed2.

따라서 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼으로부터 50nm간격으로 흡광도를 추출한 후 수학적 처리를 하지 않은 원 스펙트럼에 대한 PLS-DA 분석을 수행하게 되면 정상 종자(콩 종자C, 콩 종자1, 콩 종자2, 및 콩 종자3)와 비정상 종자(콩 종자4, 콩 종자5)의 판별이 가능할 것으로 판단된다. Therefore, if the absorbance is extracted at 50 nm intervals from the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample and then PLS-DA analysis is performed on the raw spectrum without mathematical treatment, normal seeds (soybean seed C, soybean seed 1, soybean seed 2, and soybean seeds3) and abnormal seeds (soybean seeds4, soybean seeds5).

도 9c은 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼으로부터 100nm간격으로 흡광도를 추출한 후 실시한 PLS-DA 분석결과(실시예 4-3)를 보여준다. 패널 (a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다. Figure 9c shows the PLS-DA analysis results (Example 4-3) performed after extracting the absorbance at intervals of 100 nm from the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.

도 9c 패널(a)에는 변동 기여도가 가장 높은 주요 파장 10개(1300nm, 1400nm, 1600nm, 1700nm, 1800nm, 2100nm, 2200nm, 2300nm, 2400nm 및 2498nm를 표시하였으며, 나머지 파장들은 청색점으로 표시하였다. In Figure 9c panel (a), the 10 main wavelengths (1300nm, 1400nm, 1600nm, 1700nm, 1800nm, 2100nm, 2200nm, 2300nm, 2400nm and 2498nm) with the highest fluctuation contribution are indicated, and the remaining wavelengths are indicated by blue dots.

도 9c 패널(b)를 보면, 정상 종자로 분류되는 콩 종자C와 비정상 종자로 분류되는 콩 종자4 및 콩 종자5가 명확히 구분되는 것이 확인되었으며 콩 종자1의 위치와 콩 종자2의 위치가 서로 중첩될 뿐 각 콩 종자의 점 위치가 완벽하게 분리되어 위치하는 것으로 확인되었다. Referring to FIG. 9c panel (b), it was confirmed that soybean seed C classified as a normal seed and soybean seed 4 and soybean seed 5 classified as an abnormal seed were clearly distinguished. It was confirmed that the dot positions of each soybean seed were perfectly separated only by overlapping.

따라서 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼으로부터 100nm간격으로 흡광도를 추출한 후 PLS-DA 분석을 수행하게 되면 정상 종자(콩 종자C, 콩 종자1, 콩 종자2, 및 콩 종자3)와 비정상 종자(콩 종자4, 콩 종자5)의 판별이 가능할 것으로 판단된다. Therefore, when the absorbance is extracted at 100 nm intervals from the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample and then subjected to PLS-DA analysis, normal seeds (bean seed C, soybean seed 1, soybean seed 2, and soybean seed 3) and abnormal seeds ( Soybean seeds4 and soybean seeds5) can be identified.

상기 실시예 4의 결과를 정리하면 하기 표 5와 같다.The results of Example 4 are summarized in Table 5 below.

시료sample 수학적 처리mathematical processing 흡광도 추출간격Absorbance extraction interval 분석방법Analysis method 정상 종자/비정상 종자 판별Determination of normal/abnormal seeds 종류Kinds 노화 처리aging treatment 실시예 4Example 4 실시예 4-1Example 4-1 콩 종자soybean seeds 노화 처리 없음No aging treatment 처리없음no processing 10nm10nm PLS-DA 분석PLS-DA analysis 불가능impossible 1일1 day 2일2 days 3일3 days 5일5 days 7일7 days 실시예 4-2Example 4-2 콩 종자soybean seeds 노화 처리 없음No aging treatment 처리없음no processing 50nm50nm PLS-DA 분석PLS-DA analysis 가능possible 1일1 day 2일2 days 3일3 days 5일5 days 7일7 days 실시예 4-3Example 4-3 콩 종자soybean seeds 노화 처리 없음No aging treatment 처리없음no processing 100nm100nm PLS-DA 분석PLS-DA analysis 가능possible 1일1 day 2일2 days 3일3 days 5일5 days 7일7 days

실시예 5: 1차 미분 스펙트럼을 이용한 PLS-DA 분석Example 5: PLS-DA analysis using first-order differential spectrum

실시예 5에서는 1차 미분 스펙트럼에 대하여 PLS-DA분석을 실시하였다. 상기 실시예와 동일한 콩 종자 시료 및 근적외선 스펙트럼 측정방법으로 스펙트럼을 수득한 후 1차 미분을 하고 일정한 간격으로 흡광도를 추출하여 PLS-DA 분석을 수행하였다(표 6 참조).In Example 5, PLS-DA analysis was performed on the first differential spectrum. After obtaining the spectrum by the same method for measuring the soybean seed sample and near-infrared spectrum as in the above example, the first differentiation was performed, and the absorbance was extracted at regular intervals to perform PLS-DA analysis (see Table 6).

도 10a은 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 1차 미분하고 10nm간격으로 흡광도를 추출한 후 실시한 PLS-DA 분석결과(실시예 5-1)를 보여준다. 패널 (a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다. Figure 10a shows the results of PLS-DA analysis (Example 5-1) performed after first differentiating the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention and extracting the absorbance at intervals of 10 nm. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.

도 10a 패널(a)에는 변동 기여도가 가장 높은 주요 파장 10개(1110nm, 1300nm, 1440nm, 1450nm, 2030nm, 2070nm, 2080nm, 2340nm, 2360nm, 및 2370nm)를 표시하였으며, 나머지 파장들은 청색점으로 표시하였다. In FIG. 10A panel (a), the 10 main wavelengths (1110 nm, 1300 nm, 1440 nm, 1450 nm, 2030 nm, 2070 nm, 2080 nm, 2340 nm, 2360 nm, and 2370 nm) with the highest fluctuation contribution are indicated, and the remaining wavelengths are indicated by blue dots. .

도 10a 패널(b)의 결과에 따르면, 모든 콩 종자가 각각의 특정 위치에서 서로 분리되어 집중적으로 분포하는 것이 확인된다. 5일간 노화 처리한 콩 종자4(노란색 점 및 노란색 동그라미)와 7일간 노화 처리한 콩 종자5(파란색 점 및 파란색 동그라미)가 서로 근접해 있으나 구분이 가능하며 노화 처리하지 않은 콩 종자C(녹색점 및 녹색 동그라미)와 완벽하게 분리되어 서로 구분 가능한 것으로 확인 되었다. 특히 정상 종자로 분류되는 콩 종자C(녹색점 및 녹색 동그라미), 콩 종자1(남색 점 및 남색 동그라미), 콩 종자2(남색 점 및 남색 동그라미), 및 콩 종자3(남색 점 및 남색 동그라미)이 비정상 종자로 분류되는 콩 종자4 및 콩 종자5와 완벽하게 구분되는 것으로 확인된다.According to the result of FIG. 10a panel (b), it is confirmed that all soybean seeds are separated from each other and intensively distributed at each specific location. Soybean seed 4 (yellow dots and yellow circles) aged for 5 days and soybean seeds 5 (blue dots and blue circles) aged for 7 days are close to each other but distinguishable and unaged soybean seed C (green dots and blue circles) It was confirmed that it was completely separated from the green circle) and can be distinguished from each other. In particular, soybean seed C (green dots and green circles), soybean seed 1 (indigo dots and indigo circles), soybean seed 2 (indigo dots and indigo circles), and soybean seeds 3 (indigo dots and indigo circles) classified as normal seeds It is confirmed that it is completely distinguished from soybean seeds4 and soybean seeds5 classified as these abnormal seeds.

정리하면 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 1차 미분하고 10nm간격으로 흡광도를 추출한 후 PLS-DA 분석을 수행하게 되면 공극이 다수 존재하는 비파괴 상태의 종자 시료를 그대로 이용하더라도 비정상 종자와 정상종자를 완벽하게 판별할 수 있을 것으로 판단된다.In summary, if the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample is first differentiated and absorbance is extracted at 10 nm intervals, then PLS-DA analysis is performed. can be perfectly identified.

도 10b는 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 1차 미분 하고 50nm간격으로 흡광도를 추출한 후 실시한 PLS-DA 분석결과(실시예 5-2)를 보여준다. 패널 (a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다. FIG. 10b shows the results of PLS-DA analysis (Example 5-2) performed after first differentiating the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention and extracting the absorbance at 50 nm intervals. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.

도 10b 패널(a)에는 변동 기여도가 가장 높은 주요 파장 10개(1100nm, 1200nm, 1300nm, 1350nm, 1450nm, 1700nm, 1750nm, 1850nm, 2050nm 및 2350nm)를 표시하였으며, 나머지 파장들은 청색점으로 표시하였다. The 10 main wavelengths (1100nm, 1200nm, 1300nm, 1350nm, 1450nm, 1700nm, 1750nm, 1850nm, 2050nm and 2350nm) with the highest fluctuation contribution are indicated in the panel (a) of FIG.

도 10b 패널(b)를 보면, 정상 종자로 분류되는 콩 종자C와 비정상 종자로 분류되는 콩 종자4 및 콩 종자5는 명확히 구분되나 정상 종자로 분류되는 콩 종자3과 비정상 종자로 분류되는 콩 종자4의 점 위치 및 영역이 근접하여 분리가 어려울 것으로 판단된다. Referring to FIG. 10b panel (b), soybean seeds C classified as normal seeds and soybean seeds 4 and soybean seeds 5 classified as abnormal seeds are clearly distinguished, but soybean seeds 3 classified as normal seeds and soybean seeds classified as abnormal seeds It is judged that it is difficult to separate the point positions and regions of 4 because they are close.

따라서 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 1차 미분하고 50nm간격으로 흡광도를 추출한 후 PLS-DA 분석을 수행하게 되면 비정상 종자와 정상종자의 판별이 불가능 할 것으로 판단된다. Therefore, if the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample is first differentiated, absorbance is extracted at 50 nm intervals, and then PLS-DA analysis is performed, it is judged that it will be impossible to distinguish between abnormal and normal seeds.

도 10c은 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 1차 미분하고 100nm간격으로 흡광도를 추출한 후 실시한 PLS-DA 분석결과(실시예 5-3)를 보여준다. 패널 (a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다. Figure 10c shows the results of PLS-DA analysis (Example 5-3) performed after first differentiating the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention and extracting the absorbance at intervals of 100 nm. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.

도 10c 패널(a)에는 변동 기여도가 가장 높은 주요 파장 10개(1100nm, 1200nm, 1300nm, 1400nm, 1500nm, 1600nm, 1700nm, 1800nm, 2000nm 및 2200nm)를 표시하였으며, 나머지 파장들은 청색점으로 표시하였다. The 10 main wavelengths (1100 nm, 1200 nm, 1300 nm, 1400 nm, 1500 nm, 1600 nm, 1700 nm, 1800 nm, 2000 nm, and 2200 nm) with the highest fluctuation contribution are indicated in panel (a) of FIG.

도 10c 패널(b)를 보면, 정상 종자로 분류되는 콩 종자C와 비정상 종자로 분류되는 콩 종자 4 및 5가 명확히 구분되는 것이 확인되며 콩 종자1, 콩 종자2, 및 콩 종자3의 점 위치가 약간 중첩될 뿐 콩 종자4 및 콩 종자 5와는 완벽히 구분되는 것으로 확인된다. Referring to FIG. 10c panel (b), it is confirmed that soybean seed C classified as a normal seed and soybean seed 4 and 5 classified as an abnormal seed are clearly distinguished, and the dot positions of soybean seed 1, soybean seed 2, and soybean seed 3 It is confirmed that it is completely differentiated from soybean seed 4 and soybean seed 5 only slightly overlapping.

따라서 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 1차 미분하고 100nm간격으로 흡광도를 추출한 후 PLS-DA 분석을 수행하게 되면 비정상 종자와 정상종자의 판별이 가능 할 것으로 판단된다. Therefore, if the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample is first differentiated, absorbance is extracted at 100 nm intervals, and then PLS-DA analysis is performed, it is judged that abnormal and normal seeds can be distinguished.

상기 실시예 5의 결과를 정리하면 하기 표 6과 같다.The results of Example 5 are summarized in Table 6 below.

시료sample 수학적 처리mathematical processing 흡광도 추출간격Absorbance extraction interval 분석방법Analysis method 정상 종자/비정상 종자 판별Determination of normal/abnormal seeds 종류Kinds 노화 처리aging treatment 실시예 5Example 5 실시예 5-1Example 5-1 콩 종자soybean seeds 노화 처리 없음No aging treatment 1차 미분first derivative 10nm10nm PLS-DA분석PLS-DA analysis 가능possible 1일1 day 2일2 days 3일3 days 5일5 days 7일7 days 실시예 5-2Example 5-2 콩 종자soybean seeds 노화 처리 없음No aging treatment 1차 미분first derivative 50nm50nm PLS-DA분석PLS-DA analysis 불가능impossible 1일1 day 2일2 days 3일3 days 5일5 days 7일7 days 실시예 5-3Example 5-3 콩 종자soybean seeds 노화 처리 없음No aging treatment 1차 미분first derivative 100nm100nm PLS-DA분석PLS-DA analysis 가능possible 1일1 day 2일2 days 3일3 days 5일5 days 7일7 days

실시예 6: 2차 미분 콩 종자 근적외선 흡수 스펙트럼을 이용한 PLS-DA 분석Example 6: PLS-DA analysis using the near-infrared absorption spectrum of the second pulverized soybean seed

실시예 6에서는 2차 미분 스펙트럼에 대하여 PLS-DA분석을 실시하였다. 상기 실시예와 동일한 콩 종자 시료를 사용하였으며 측정한 근적외선 스펙트럼을 2차 미분하고 일정한 간격으로 흡광도를 추출하여 PLS-DA 분석을 수행하였다(표 7 참조).In Example 6, PLS-DA analysis was performed on the second differential spectrum. The same soybean seed sample as in the above example was used, the measured near-infrared spectrum was secondarily differentiated, and the absorbance was extracted at regular intervals to perform PLS-DA analysis (see Table 7).

도 11a은 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 2차 미분하고 10nm간격으로 추출한 흡광도를 PLS-DA방법으로 분석한 결과(실시예 6-1)를 보여준다. 패널 (a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다. Figure 11a shows the results of analyzing the absorbance obtained by second differentiation of the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention at intervals of 10 nm by the PLS-DA method (Example 6-1). Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.

상기 도 11a 패널(a)에는 변동 기여도가 가장 높은 주요 파장 10개(1260nm, 1320nm, 1330nm, 1340nm, 1380nm, 1490nm, 1670nm, 1760nm, 1800nm, 및 2030nm)를 표시하였으며, 나머지 파장들은 청색점으로 표시하였다. The 10 main wavelengths (1260 nm, 1320 nm, 1330 nm, 1340 nm, 1380 nm, 1490 nm, 1670 nm, 1760 nm, 1800 nm, and 2030 nm) with the highest fluctuation contribution are indicated in the panel (a) of FIG. 11A, and the remaining wavelengths are indicated by blue dots. did.

도 11a 패널(b)의 결과에 따르면, 5일간 노화 처리하여 비정상 종자로 분류되는 콩 종자4(노란색 점 및 노란색 동그라미)와 7일간 노화 처리하여 비정상 종자로 분류되는 콩 종자5(파란색 점 및 파란색 동그라미)가 서로 근접해 있으며 정상 종자로 분류되는 콩 종자C(녹색점 및 녹색 동그라미)와 완벽하게 분리되어 서로 구분 할 수 있는 것으로 확인 되었다. 또한 콩 종자C(녹색점 및 녹색 동그라미)는 1 내지 3일간 노화 처리되었으나 정상 종자로 분류되는 콩 종자1(남색 점 및 남색 동그라미), 콩 종자2(남색 점 및 남색 동그라미), 및 콩 종자3(남색 점 및 남색 동그라미)과도 완벽하게 구분 될 뿐 아니라 비정상 종자로 분류되는 콩 종자 4 및 콩 종자 5와도 완벽하게 구분되는 것으로 확인되었다.According to the results of FIG. 11a panel (b), soybean seeds 4 (yellow dots and yellow circles) classified as abnormal seeds after aging for 5 days and soybean seeds 5 classified as abnormal seeds after aging for 7 days (blue dots and blue dots) circles) are close to each other and perfectly separated from soybean seed C (green dots and green circles), which are classified as normal seeds, and can be distinguished from each other. In addition, soybean seed C (green dots and green circles) was aged for 1 to 3 days, but soybean seeds 1 (indigo dots and indigo circles), soybean seeds 2 (indigo dots and indigo circles), and soybean seeds 3 were classified as normal seeds. (dark blue dots and indigo blue circles) as well as perfectly distinguishable from soybean seeds 4 and soybean seeds 5 classified as abnormal seeds.

정리하면 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 2차 미분한 후 10nm간격으로 흡광도를 추출하여 PLS-DA 분석을 수행하게 되면 공극이 존재하는 비파괴 상태의 종자 시료를 그대로 이용하여도 정상 종자와 비정상 종자를 판별할 수 있을 것으로 판단된다.In summary, after second differentiation of the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention, absorbance is extracted at intervals of 10 nm and PLS-DA analysis is performed. It is judged that it is possible to discriminate between a seed and an abnormal seed.

도 11b는 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 2차 미분 한 후 50nm간격으로 흡광도를 추출하여 PLS-DA방법으로 분석한 결과(실시예 6-2)를 보여준다. 패널 (a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다. Figure 11b shows the results of analysis by the PLS-DA method (Example 6-2) by extracting the absorbance at intervals of 50 nm after second differentiation of the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.

도 11b 패널(a)에는 변동 기여도가 가장 높은 주요 파장 10개(1250nm, 1350nm, 1450nm, 1500nm, 1800nm, 1950nm, 2100nm, 2200nm, 2300nm, 및 2400nm)를 표시하였으며, 나머지 파장들은 청색점으로 표시하였다. In Figure 11b panel (a), the 10 main wavelengths (1250nm, 1350nm, 1450nm, 1500nm, 1800nm, 1950nm, 2100nm, 2200nm, 2300nm, and 2400nm) with the highest fluctuation contribution are indicated, and the remaining wavelengths are indicated by blue dots. .

도 11b 패널(b)를 보면, 정상 종자로 분류되는 콩 종자C와 비정상 종자로 분류되는 콩 종자4 및 콩 종자5가 명확히 구분되는 것이 확인되나 콩 종자 1, 2 및 3의 점 위치가 중첩되는 것으로 확인된다. 따라서 측정파장 1100 내지 2500nm에서 측정한 근적외선 흡수 스펙트럼을 2차 미분 처리한 후 50nm간격으로 흡광도를 추출하고 이를 PLS-DA방법을 이용하여 분석하게 되면 콩 종자의 수명 혹은 노화정도, 혹은 비정상 종자와 정상종자의 판별이 불가능 할 것으로 판단된다. 11b panel (b), it is confirmed that soybean seed C classified as a normal seed and soybean seed 4 and soybean seed 5 classified as an abnormal seed are clearly distinguished, but the point positions of soybean seeds 1, 2 and 3 overlap. confirmed to be Therefore, after secondary differentiation of the near-infrared absorption spectrum measured at a measurement wavelength of 1100 to 2500 nm, the absorbance is extracted at 50 nm intervals and analyzed using the PLS-DA method. It is judged that the identification of the seeds is impossible.

도 11c은 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 2차 미분 한 후 100nm간격으로 흡광도를 추출하여 PLS-DA방법으로 분석한 결과(실시예 6-3)를 보여준다. 패널 (a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다. Figure 11c shows the results of analysis by the PLS-DA method (Example 6-3) by extracting the absorbance at intervals of 100 nm after second differentiation of the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.

도 11c 패널(a)에는 변동 기여도가 가장 높은 주요 파장 10개(1100nm, 1200nm, 1300nm, 1400nm, 1500nm, 1700nm, 1800nm, 2000nm, 2100nm, 및 2200nm)를 표시하였으며, 나머지 파장들은 청색점으로 표시하였다. The 10 main wavelengths (1100nm, 1200nm, 1300nm, 1400nm, 1500nm, 1700nm, 1800nm, 2000nm, 2100nm, and 2200nm) with the highest fluctuation contribution are indicated in panel (a) of FIG. 11C, and the remaining wavelengths are indicated by blue dots. .

도 11c 패널(b)를 보면, 콩 종자C와 콩 종자 4 및 5가 명확히 구분되는 것이 확인되며 콩 종자 1 및 2와 콩 종자 3의 점 위치 및 영역도 구분되는 것이 확인된다. 따라서 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 2차 미분한 후 100nm간격으로 흡광도를 추출하여 PLS-DA 분석을 수행하게 되면 정상 종자와 비정상 종자의 판별이 가능 할 것으로 판단된다. Referring to FIG. 11c panel (b), it is confirmed that soybean seed C and soybean seeds 4 and 5 are clearly distinguished, and it is confirmed that the dot positions and areas of soybean seeds 1 and 2 and soybean seed 3 are also distinguished. Therefore, it is judged that normal and abnormal seeds can be distinguished by performing PLS-DA analysis by extracting absorbance at 100 nm intervals after second differentiation of the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample.

상기 실시예 6의 결과를 정리하면 하기 표 7과 같다.The results of Example 6 are summarized in Table 7 below.

시료sample 수학적 처리mathematical processing 흡광도 추출간격Absorbance extraction interval 분석방법Analysis method 정상 종자/비정상 종자 판별Determination of normal/abnormal seeds 종류Kinds 노화 처리aging treatment 실시예 6Example 6 실시예 6-1Example 6-1 콩 종자soybean seeds 노화 처리 없음No aging treatment 2차 미분second derivative 10nm10nm PLS-DA 분석PLS-DA analysis 가능possible 1일1 day 2일2 days 3일3 days 5일5 days 7일7 days 실시예 6-2Example 6-2 콩 종자soybean seeds 노화 처리 없음No aging treatment 2차 미분second derivative 50nm50nm PLS-DA 분석PLS-DA analysis 불가능impossible 1일1 day 2일2 days 3일3 days 5일5 days 7일7 days 실시예 6-3Example 6-3 콩 종자soybean seeds 노화 처리 없음No aging treatment 2차 미분second derivative 100nm100nm PLS-DA 분석PLS-DA analysis 가능possible 1일1 day 2일2 days 3일3 days 5일5 days 7일7 days

(3) 콩 종자 근적외선 흡수 스펙트럼을 이용한 PLS-EDA 분석(3) PLS-EDA analysis using soybean seed near-infrared absorption spectrum

콩 종자를 이용하여 1100 내지 2500nm에서 2nm 간격으로 측정한 근적외선 흡수 스펙트럼에 대하여 2차 미분하고 10nm, 50nm, 또는 100nm 간격으로 흡광도를 추출하여 PLS-EDA 분석을 수행하였다. PLS-EDA analysis was performed by performing second differentiation with respect to the near-infrared absorption spectrum measured at intervals of 2 nm at 1100 to 2500 nm using soybean seeds and extracting the absorbance at intervals of 10 nm, 50 nm, or 100 nm.

실시예 7: 원 스펙트럼을 이용한 PLS-EDA 분석Example 7: PLS-EDA analysis using raw spectrum

실시예 7에서는 미분을 하지 않은 원 스펙트럼에 대하여 PLS-EDA분석을 실시하였다. 상기 콩 종자 근적외선 흡수 스펙트럼은 노화처리하지 않은 시료(콩 종자C), 1일 동안 노화 처리한 콩 종자(콩 종자 1), 2일 동안 노화 처리한 콩 종자(콩 종자 2), 3일 동안 노화 처리한 콩 종자(콩 종자 3), 5일 동안 노화 처리한 콩 종자(콩 종자 4), 7일 동안 노화 처리한 콩 종자(콩 종자 4)로부터 수득한 것이며 각각에 대하여 10nm, 50nm, 100nm 간격으로 흡광도를 추출하여 분석에 사용하였다(표 8 참조). In Example 7, PLS-EDA analysis was performed on the original spectrum without differentiation. The soybean seed near-infrared absorption spectrum is a sample that is not aged (soybean seed C), soybean seed aged for 1 day (soybean seed 1), soybean seed aged for 2 days (soybean seed 2), aged for 3 days It was obtained from treated soybean seeds (soybean seed 3), aged for 5 days (soybean seed 4), and aged for 7 days (soybean seed 4) at intervals of 10 nm, 50 nm and 100 nm, respectively. The absorbance was extracted and used for analysis (see Table 8).

도 12a은 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼으로부터 10nm간격으로 흡광도를 추출한 원 스펙트럼에 대한 PLS-DA 분석결과(실시예 7-1)를 보여준다. 패널(a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다. 12a shows the PLS-DA analysis result (Example 7-1) of the original spectrum obtained by extracting the absorbance at intervals of 10 nm from the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.

상기 도 12a 패널(a)에는 변동 기여도가 가장 높은 주요 파장 10개(1300nm, 1310nm, 1320nm, 1330nm, 1340nm, 1350nm, 2470nm, 2480nm, 2490nm 및 2498nm)를 표시하였으며, 나머지 파장들은 청색점으로 표시하였다. The 10 main wavelengths (1300nm, 1310nm, 1320nm, 1330nm, 1340nm, 1350nm, 2470nm, 2480nm, 2490nm and 2498nm) with the highest fluctuation contribution are indicated in the panel (a) of FIG. 12A, and the remaining wavelengths are indicated by blue dots. .

도 12a 패널(b)의 스코어 플롯에 따르면 정상 콩 종자(콩 종자C, 콩 종자1, 콩 종자2, 및 콩 종자3)의 점 위치 및 영역과 비정상 콩 종자(콩 종자4 및 콩 종자5)가 겹쳐 구분이 불가능한 것으로 판단된다.According to the score plot of FIG. 12A panel (b), dot locations and areas of normal soybean seeds (soybean seed C, soybean seed1, soybean seed2, and soybean seed3) and abnormal soybean seeds (soybean seed4 and soybean seed5) are considered to be indistinguishable.

도 12b는 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼으로부터 50nm간격으로 흡광도를 추출한 후 PLS-DA 분석을 실시한 결과(실시예 7-2)를 보여준다. 패널(a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다. Figure 12b shows the results of PLS-DA analysis (Example 7-2) after extracting the absorbance at intervals of 50 nm from the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.

도 12b 패널(a)에는 변동 기여도가 가장 높은 주요 파장 10개(1150nm, 1250nm, 1300nm, 1350nm, 1400nm, 1950nm, 2350nm, 2400nm, 2450nm, 및 2498nm)를 표시하였으며, 나머지 파장들은 청색점으로 표시하였다. In Fig. 12b panel (a), the 10 main wavelengths (1150 nm, 1250 nm, 1300 nm, 1350 nm, 1400 nm, 1950 nm, 2350 nm, 2400 nm, 2450 nm, and 2498 nm) with the highest fluctuation contribution are indicated, and the remaining wavelengths are indicated by blue dots. .

도 12b 패널(b)의 스코어 플롯에 따르면 정상 콩 종자(콩 종자C, 콩 종자1, 콩 종자2, 및 콩 종자3)의 점 위치 및 영역과 비정상 콩 종자(콩 종자4 및 콩 종자5)가 겹쳐 구분이 불가능한 것으로 판단된다. According to the score plot of FIG. 12B panel (b), dot locations and areas of normal soybean seeds (soybean seed C, soybean seed1, soybean seed2, and soybean seed3) and abnormal soybean seeds (soybean seed4 and soybean seed5) are considered to be indistinguishable.

도 12c은 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼으로부터 100nm간격으로 흡광도를 추출한 후 PLS-DA 분석을 실시한 결과(실시예 7-3)를 보여준다. 패널(a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다. Figure 12c shows the results of PLS-DA analysis (Example 7-3) after extracting the absorbance at intervals of 100 nm from the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.

도 12c 패널(a)에는 변동 기여도가 가장 높은 주요 파장 10개(1100nm, 1300nm, 1400nm, 1900nm, 2000nm, 2100nm, 2200nm, 2300nm, 2400nm, 및 2498nm를 표시하였으며, 나머지 파장들은 청색점으로 표시하였다. In Figure 12c panel (a), the 10 main wavelengths (1100nm, 1300nm, 1400nm, 1900nm, 2000nm, 2100nm, 2200nm, 2300nm, 2400nm, and 2498nm) with the highest fluctuation contribution are indicated, and the remaining wavelengths are indicated by blue dots.

도 12c 패널(b)의 스코어 플롯에 따르면 정상 콩 종자(콩 종자C, 콩 종자1, 콩 종자2, 및 콩 종자3)의 점 위치 및 영역이 비정상 콩 종자(콩 종자4 및 콩 종자5)가 겹쳐 구분이 불가능한 것으로 판단된다. According to the score plot of FIG. 12C panel (b), the dot positions and regions of the normal soybean seeds (soybean seed C, soybean seed1, soybean seed2, and soybean seed3) were the abnormal soybean seeds (soybean seed4 and soybean seed5). are considered to be indistinguishable.

상기 실시예 7의 결과를 정리하면 하기 표 8과 같다.The results of Example 7 are summarized in Table 8 below.

시료sample 수학적 처리mathematical processing 흡광도 추출간격Absorbance extraction interval 분석방법Analysis method 정상 종자/비정상 종자 판별Determination of normal/abnormal seeds 종류Kinds 노화 처리aging treatment 실시예 7Example 7 실시예 7-1Example 7-1 콩 종자soybean seeds 노화 처리 없음No aging treatment 처리없음no processing 10nm10nm PLS-EDA 분석PLS-EDA analysis 불가능impossible 1일1 day 2일2 days 3일3 days 5일5 days 7일7 days 실시예 7-2Example 7-2 콩 종자soybean seeds 노화 처리 없음No aging treatment 처리없음no processing 50nm50nm PLS-EDA 분석PLS-EDA analysis 불가능impossible 1일1 day 2일2 days 3일3 days 5일5 days 7일7 days 실시예 7-3Example 7-3 콩 종자soybean seeds 노화 처리 없음No aging treatment 처리없음no processing 100nm100nm PLS-EDA 분석PLS-EDA analysis 불가능impossible 1일1 day 2일2 days 3일3 days 5일5 days 7일7 days

실시예 8: 1차 미분 콩 종자 근적외선 흡수 스펙트럼을 이용한 PLS-EDA 분석Example 8: PLS-EDA analysis using the near-infrared absorption spectrum of the first pulverized soybean seed

실시예 8에서는 1차 미분 스펙트럼에 대하여 PLS-EDA분석을 실시하였다. 상기 실시예와 동일한 콩 종자 시료를 사용하였으며 수득한 근적외선 스펙트럼을 1차 미분처리하고 일정한 간격으로 흡광도를 추출하여 PLS-EDA 분석을 수행하였다(표 9 참조).In Example 8, PLS-EDA analysis was performed on the first differential spectrum. The same soybean seed sample as in the above example was used, and the obtained near-infrared spectrum was first differentiated, and absorbance was extracted at regular intervals to perform PLS-EDA analysis (see Table 9).

도 13a은 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 1차 미분한 후 10nm간격으로 흡광도를 추출하여 PLS-EDA 분석을 실시한 결과(실시예 8-1)를 보여준다. 패널(a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다. 13a shows the results of PLS-EDA analysis (Example 8-1) by first differentiating the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention, and then extracting the absorbance at 10 nm intervals. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.

상기 도 13a 패널(a)에는 변동 기여도가 가장 높은 주요 파장 10개(1110nm, 1300nm, 1440nm, 1450nm, 2030nm, 2070nm, 2080nm, 2340nm, 2360nm, 및 2370nm)를 표시하였으며, 나머지 파장들은 청색점으로 표시하였다. The 10 main wavelengths (1110 nm, 1300 nm, 1440 nm, 1450 nm, 2030 nm, 2070 nm, 2080 nm, 2340 nm, 2360 nm, and 2370 nm) with the highest fluctuation contribution are indicated in the panel (a) of FIG. 13A, and the remaining wavelengths are indicated by blue dots. did.

도 13a 패널(b)의 스코어 플롯을 보면 5일간 노화 처리되어 비정상 종자로 분류되는 콩 종자4(노란색 점 및 노란색 동그라미)와 7일간 노화 처리되어 비정상 종자로 분류되는 콩 종자5(파란색 점 및 파란색 동그라미)가 서로 근접해 있으며 정상 종자로 분류되는 콩 종자C(녹색점 및 녹색 동그라미)와 완벽하게 분리되어 서로 구분 할 수 있는 것으로 확인 되었다. 또한 정상 종자로 분류되는 콩 종자3(붉은색 점 및 붉은색 동그라미)과 비정상 종자로 분류되는 콩 종자4(노란색 점 및 노란색 동그라미)가 근접해 있으나 구분이 가능한 수준인 것으로 판단된다.Looking at the score plot of FIG. 13A panel (b), soybean seeds 4 (yellow dots and yellow circles) that were aged for 5 days and classified as abnormal seeds and soy seeds 5 (blue dots and blue dots) that were aged for 7 days and classified as abnormal seeds circles) are close to each other and perfectly separated from soybean seed C (green dots and green circles), which are classified as normal seeds, and can be distinguished from each other. Also, soybean seeds 3 (red dots and red circles) classified as normal seeds and soybean seeds 4 (yellow dots and yellow circles) classified as abnormal seeds are close to each other, but they are judged to be at a level that can be distinguished.

정리하면 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 1차 미분한 후 10nm간격으로 추출하여 PLS-EDA 분석을 수행하게 되면 공극이 존재하는 비파괴 상태의 종자 시료를 그대로 이용하여도 정상 종자와 비정상 종자의 판별이 가능할 것으로 판단된다.In summary, if the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample is first differentiated and then extracted at intervals of 10 nm and PLS-EDA analysis is performed, the difference between normal and abnormal seeds is It is considered that it is possible to identify

도 13b는 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 1차 미분 한후 50nm간격으로 추출하여 PLS-EDA 분석을 실시한 결과(실시예 8-2)를 보여준다. 패널(a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다. 13b shows the results of PLS-EDA analysis (Example 8-2) by extracting the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention at 50 nm intervals after primary differentiation. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.

도 13b 패널(a)에는 변동 기여도가 가장 높은 주요 파장 10개(1150nm, 1200nm, 1300nm, 1350nm, 1450nm, 1700nm, 1750nm, 1850nm, 2050nm 및 2350nm)를 표시하였으며, 나머지 파장들은 청색점으로 표시하였다. In Figure 13b panel (a), the 10 main wavelengths (1150nm, 1200nm, 1300nm, 1350nm, 1450nm, 1700nm, 1750nm, 1850nm, 2050nm and 2350nm) with the highest fluctuation contribution are indicated, and the remaining wavelengths are indicated by blue dots.

도 13b 패널(b)를 보면, 정상 종자로 분류되는 콩 종자C와 비정상 종자로 분류되는 콩 종자4 및 콩 종자5가 명확히 구분되는 것이 확인되며 콩 종자 3과 콩 종자 4의 점 위치 및 영역 또한 서로 구분되는 것이 확인된다. 따라서 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 1차 미분 한 후 50nm간격으로 흡광도를 추출하여 PLS-EDA 분석을 수행하게 되면 정상 종자와 비정상 종자의 판별이 가능 할 것으로 판단된다. Referring to FIG. 13b panel (b), it is confirmed that soybean seed C classified as a normal seed and soybean seed 4 and soybean seed 5 classified as an abnormal seed are clearly distinguished. It is confirmed that they are distinguished from each other. Therefore, it is judged that normal and abnormal seeds can be distinguished by performing PLS-EDA analysis by first differentiating the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample and then extracting the absorbance at 50 nm intervals.

도 13c은 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 1차 미분하고 100nm간격으로 흡광도를 추출한 후 PLS-EDA 분석을 실시한 결과(실시예 8-3)를 보여준다. 패널(a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다. 13c shows the results of performing PLS-EDA analysis (Example 8-3) after first differentiating the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention and extracting the absorbance at intervals of 100 nm. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.

도 13c 패널(a)에는 변동 기여도가 가장 높은 주요 파장 10개(1100nm, 1200nm, 1300nm, 1400nm, 1500nm, 1600nm, 1700nm, 1800nm, 2200nm 및 2400nm)를 표시하였으며, 나머지 파장들은 청색점으로 표시하였다. In Fig. 13c panel (a), the 10 main wavelengths (1100nm, 1200nm, 1300nm, 1400nm, 1500nm, 1600nm, 1700nm, 1800nm, 2200nm and 2400nm) with the highest fluctuation contribution are indicated, and the remaining wavelengths are indicated by blue dots.

도 13c 패널(b)를 보면, 정상 종자로 분류되는 콩 종자C와 비정상 종자로 분류되는 콩 종자4 및 콩 종자5가 명확히 구분되는 것이 확인되며 콩 종자3과 콩 종자4의 점 위치 및 영역 또한 서로 구분되는 것이 확인된다. 따라서 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 1차 미분 한 후 50nm간격으로 흡광도를 추출하여 PLS-EDA 분석을 수행하게 되면 정상 종자와 비정상 종자의 판별이 가능 할 것으로 판단된다. Referring to FIG. 13c panel (b), it is confirmed that soybean seed C classified as a normal seed and soybean seed 4 and soybean seed 5 classified as an abnormal seed are clearly distinguished. It is confirmed that they are distinguished from each other. Therefore, it is judged that normal and abnormal seeds can be distinguished by performing PLS-EDA analysis by first differentiating the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample and then extracting the absorbance at 50 nm intervals.

상기 실시예 8의 결과를 정리하면 하기 표 9와 같다.The results of Example 8 are summarized in Table 9 below.

시료sample 수학적 처리mathematical processing 흡광도 추출간격Absorbance extraction interval 분석방법Analysis method 정상 종자/비정상 종자 판별Determination of normal/abnormal seeds 종류Kinds 노화 처리aging treatment 실시예 8Example 8 실시예 8-1Example 8-1 콩 종자soybean seeds 노화 처리 없음No aging treatment 1차 미분first derivative 10nm10nm PLS-EDA분석PLS-EDA analysis 가능possible 1일1 day 2일2 days 3일3 days 5일5 days 7일7 days 실시예 8-2Example 8-2 콩 종자soybean seeds 노화 처리 없음No aging treatment 1차 미분first derivative 50nm50nm PLS-EDA분석PLS-EDA analysis 가능possible 1일1 day 2일2 days 3일3 days 5일5 days 7일7 days 실시예 8-3Example 8-3 콩 종자soybean seeds 노화 처리 없음No aging treatment 1차 미분first derivative 100nm100nm PLS-EDA분석PLS-EDA analysis 가능possible 1일1 day 2일2 days 3일3 days 5일5 days 7일7 days

실시예 9: 2차 미분 콩 종자 근적외선 흡수 스펙트럼을 이용한 PLS-EDA 분석Example 9: PLS-EDA analysis using the near-infrared absorption spectrum of the second pulverized soybean seed

실시예 9에서는 2차 미분 스펙트럼에 대하여 PLS-EDA분석을 실시하였다. 상기 실시예와 동일한 콩 종자 시료를 사용하였으며 근적외선 스펙트럼을 측정한 후 이를 2차 미분 처리하였으며 2차 미분 처리된 스펙트럼으로부터 일정한 간격으로 흡광도를 추출하여 PLS-EDA 분석을 수행하였다(표 10 참조).In Example 9, PLS-EDA analysis was performed on the second differential spectrum. The same soybean seed sample as in the above example was used, and after measuring the near-infrared spectrum, it was secondarily differentiated, and the absorbance was extracted at regular intervals from the second differential treated spectrum to perform PLS-EDA analysis (see Table 10).

도 14a은 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 2차 미분 하고 10nm간격으로 흡광도를 추출한 후 PLS-EDA 분석을 실시한 결과(실시예 8-1)를 보여준다. 패널(a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다. 14a shows the results of PLS-EDA analysis (Example 8-1) after second differentiation of the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention and extracting the absorbance at intervals of 10 nm. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.

상기 도 14a 패널(a)에는 변동 기여도가 가장 높은 주요 파장 10개(1260nm, 1320nm, 1330nm, 1340nm, 1380nm, 1490nm, 1670nm, 1760nm, 1800nm, 및 2030nm)를 표시하였으며, 나머지 파장들은 청색점으로 표시하였다. The 10 main wavelengths (1260 nm, 1320 nm, 1330 nm, 1340 nm, 1380 nm, 1490 nm, 1670 nm, 1760 nm, 1800 nm, and 2030 nm) with the highest fluctuation contribution are indicated in the panel (a) of FIG. 14A, and the remaining wavelengths are indicated by blue dots. did.

도 14a 패널(b)의 스코어 플롯을 보면 정상 종자로 분류되는 콩 종자C가 비정상 종자로 분류되는 콩 종자4 및 콩 종자5와 완전히 구분되는 것이 확인되며 정상 종자로 분류되는 콩 종자1, 콩 종자2, 및 콩 종자3 역시 비정상 종자인 콩 종자4 및 콩 종자5와 구분되는 것이 확인된다. Looking at the score plot of FIG. 14a panel (b), it is confirmed that soybean seed C classified as normal seed is completely distinguished from soybean seed 4 and soybean seed 5 classified as abnormal seed, soybean seed 1 and soybean seed classified as normal seed. 2, and soybean seed3 are also confirmed to be distinguished from soybean seed4 and soybean seed5, which are abnormal seeds.

정리하면 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 2차 미분하고 10nm간격으로 흡광도를 추출한 후 PLS-EDA 분석하게 되면 1차 미분 스펙트럼을 PLS-EDA로 분석한 결과와 동일하게, 정상 종자와 비정상 종자의 판별이 가능하게 된다.In summary, if the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample is secondarily differentiated and the absorbance is extracted at 10 nm intervals, and then subjected to PLS-EDA analysis, the first differential spectrum is analyzed by PLS-EDA. can be identified.

도 14b는 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 2차 미분 한 후 50nm간격으로 흡광도를 추출하여 PLS-EDA 분석을 실시한 결과(실시예 8-2)를 보여준다. 패널(a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다. 14b shows the results of PLS-EDA analysis (Example 8-2) by extracting the absorbance at 50 nm intervals after second differentiation of the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.

도 14b 패널(a)에는 변동 기여도가 가장 높은 주요 파장 10개(1250nm, 1350nm, 1450nm, 1500nm, 1800nm, 1950nm, 1900nm, 2200nm, 2300nm, 및 2400nm)를 표시하였으며, 나머지 파장들은 청색점으로 표시하였다. In Fig. 14b panel (a), the 10 main wavelengths (1250 nm, 1350 nm, 1450 nm, 1500 nm, 1800 nm, 1950 nm, 1900 nm, 2200 nm, 2300 nm, and 2400 nm) with the highest fluctuation contribution are indicated, and the remaining wavelengths are indicated by blue dots. .

도 14b 패널(b)를 보면, 정상 종자로 분류되는 콩 종자C, 비정상 종자로 분류되는 콩 종자 4 및 5가 서로 명확히 구분되는 것이 확인되며 정상 종자로 분류되는 콩 종자3 역시 콩 종자4와 명확히 구분되는 것이 확인된다.14b panel (b), it is confirmed that soybean seeds C classified as normal seeds and soybean seeds 4 and 5 classified as abnormal seeds are clearly distinguished from each other, and soybean seeds 3 classified as normal seeds are also clearly distinguished from soybean seeds 4 distinction is confirmed.

따라서 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 2차 미분한 후 50nm간격으로 흡광도를 추출하여 PLS-EDA 분석을 수행하게 되면 정상 종자와 비정상 종자의 판별이 가능 할 것으로 판단된다.Therefore, it is judged that normal and abnormal seeds can be distinguished by performing PLS-EDA analysis by extracting absorbance at 50 nm intervals after second differentiation of the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample.

도 14c은 본 발명의 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 2차 미분 한 후 100nm간격으로 흡광도를 추출하여 PLS-EDA 분석을 실시한 결과(실시예 8-3)를 보여준다. 패널(a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다.14c shows the results of PLS-EDA analysis (Example 8-3) by extracting the absorbance at 100 nm intervals after second differentiation of the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample of the present invention. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.

도 14c 패널(a)에는 변동 기여도가 가장 높은 주요 파장 10개(1400nm, 1500nm, 1600nm, 1800nm, 1900nm, 2000nm, 2100nm, 2200nm, 2300nm, 및 2400nm)를 표시하였으며, 나머지 파장들은 청색점으로 표시하였다. In Fig. 14c panel (a), the 10 main wavelengths (1400 nm, 1500 nm, 1600 nm, 1800 nm, 1900 nm, 2000 nm, 2100 nm, 2200 nm, 2300 nm, and 2400 nm) with the highest fluctuation contribution are indicated, and the remaining wavelengths are indicated by blue dots. .

도 14c 패널(b)를 보면, 정상 종자로 분류되는 콩 종자C, 비정상 종자로 분류되는 콩 종자 4 및 5가 서로 명확히 구분되는 것이 확인되며 정상 종자로 분류되는 콩 종자3 역시 콩 종자4와 명확히 구분되는 것이 확인된다. 14c panel (b), it is confirmed that soybean seeds C classified as normal seeds and soybean seeds 4 and 5 classified as abnormal seeds are clearly distinguished from each other, and soybean seeds 3 classified as normal seeds are also clearly distinguished from soybean seeds 4 distinction is confirmed.

따라서 각 콩 종자 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 2차 미분 한 후 100nm간격으로 흡광도를 추출하여 PLS-EDA 분석을 수행하게 되면 정상 종자와 비정상 종자의 판별이 가능 할 것으로 판단된다.Therefore, it is judged that normal and abnormal seeds can be distinguished by performing PLS-EDA analysis by extracting absorbance at 100 nm intervals after second differentiation of the near-infrared absorption spectrum for each soybean seed sample.

상기 실시예 9의 결과를 정리하면 하기 표 10과 같다.The results of Example 9 are summarized in Table 10 below.

시료sample 수학적 처리mathematical processing 흡광도 추출간격Absorbance extraction interval 분석방법Analysis method 정상 종자/비정상 종자 판별Determination of normal/abnormal seeds 종류Kinds 노화 처리aging treatment 실시예 9Example 9 실시예 9-1Example 9-1 콩 종자soybean seeds 노화 처리 없음No aging treatment 2차 미분second derivative 10nm10nm PLS-EDA 분석PLS-EDA analysis 가능possible 1일1 day 2일2 days 3일3 days 5일5 days 7일7 days 실시예 9-2Example 9-2 콩 종자soybean seeds 노화 처리 없음No aging treatment 2차 미분second derivative 50nm50nm PLS-EDA 분석PLS-EDA analysis 가능possible 1일1 day 2일2 days 3일3 days 5일5 days 7일7 days 실시예 9-3Example 9-3 콩 종자soybean seeds 노화 처리 없음No aging treatment 2차 미분second derivative 100nm100nm PLS-EDA 분석PLS-EDA analysis 가능possible 1일1 day 2일2 days 3일3 days 5일5 days 7일7 days

실시예 10: 선택된 콩 종자 근적외선 흡수 스펙트럼의 다변량 통계분석을 통한 판별Example 10: Discrimination through multivariate statistical analysis of the near-infrared absorption spectrum of selected soybean seeds

상기 실시예 중 콩 종자의 근적외선 흡수 스펙트럼 중 변동 기여도가 높은 4개의 파장(1320nm, 1380nm, 1550nm, 2030nm)을 선택하였다. 주성분 분석 등 다변량 분석을 사용할 때 주성분을 3개 이하로 임의 추출하게 되면 단변량 분석(univariate analysis)에 대비한 다변량분석(multivariate analysis)의 장점이 축소된다. 본 발명에서는 상기 실시예에서 공통적으로 언급된 3가지의 파장(1320nm, 1380nm, 2030nm)의 좌측하단에 영향을 주고 있는 다른 파장(1550nm)을 하나 더 추가하여 4가지 파장으로 구성하였다. Among the examples, four wavelengths (1320 nm, 1380 nm, 1550 nm, 2030 nm) having a high degree of variation in the near-infrared absorption spectrum of soybean seeds were selected. When using multivariate analysis such as principal component analysis, if three or fewer principal components are randomly selected, the advantages of multivariate analysis compared to univariate analysis are reduced. In the present invention, another wavelength (1550 nm) affecting the lower left of the three wavelengths (1320 nm, 1380 nm, 2030 nm) commonly mentioned in the above embodiment is added to constitute four wavelengths.

실시예 10에서는 상기 실시예와 동일한 콩 시료에 대하여 근적외선 흡수 스펙트럼을 측정하고 2차 미분 처리한 후 상기 4가지 파장(1320nm, 1380nm, 1550nm, 2030nm)의 흡광도를 추출하고 이를 PLS-EDA 방법으로 분석하여 정상 종자와 비정상 종자를 판별할 수 있지 확인 하였다(실시예 10-1). In Example 10, the absorbance of the four wavelengths (1320 nm, 1380 nm, 1550 nm, 2030 nm) was extracted after measuring the near-infrared absorption spectrum for the same soybean sample as in the above example and second differentiation treatment, and analyzing it by the PLS-EDA method Thus, it was confirmed that normal seeds and abnormal seeds could be distinguished (Example 10-1).

또한 품종이 상이한 40여종의 다른 정상 콩 종자를 선택하고 측정파장 1100 내지 2500nm까지 근적외선 스펙트럼을 측정 한 후 2차 미분하였다. 상시 2차 미분한 스펙트럼으로부터 50nm 간격으로 흡광도를 추출한 후 PLS-EDA 방법을 이용하여 정상 종자와 비정상 종자를 판별할 수 있는 여부를 분석하였다(실시예 10-2). In addition, about 40 different normal soybean seeds of different varieties were selected, and the near-infrared spectrum was measured up to a measurement wavelength of 1100 to 2500 nm, followed by second differentiation. After the absorbance was extracted at intervals of 50 nm from the normal second differential spectrum, it was analyzed whether normal seeds and abnormal seeds could be distinguished using the PLS-EDA method (Example 10-2).

추가적으로 상기 선택한 40여종의 정상 종자에 대하여 상기와 같이 근적외선 스펙트럼을 측정하고 2차 미분한 후 상기 4개의 파장(1320nm, 1380nm, 1550nm, 2030nm)의 흡광도를 추출하여 PLS-EDA 방법으로 분석하여 실시예 10-2와 비교하였다(실시예 10-3). In addition, the near-infrared spectrum was measured and secondarily differentiated as described above for the selected 40 kinds of normal seeds, and the absorbances of the four wavelengths (1320 nm, 1380 nm, 1550 nm, 2030 nm) were extracted and analyzed by the PLS-EDA method. 10-2 (Example 10-3).

상기 실시예 10의 실험방법 및 결과를 정리하면 하기 표 11과 같다. 하기 표 11의 실시예 10-2의 분석에 사용된 10개의 파장은 데이터 분석에 사용된 총 70개의 파장 중 변동 기여도가 높은 10개의 파장(1250nm, 1350nm, 1450nm, 1500nm, 1800nm, 1950nm, 1900nm, 2200nm, 2300nm 및 2400nm)을 의미한다.The experimental method and results of Example 10 are summarized in Table 11 below. The 10 wavelengths used in the analysis of Example 10-2 in Table 11 below are the 10 wavelengths (1250 nm, 1350 nm, 1450 nm, 1500 nm, 1800 nm, 1950 nm, 1900 nm, 2200 nm, 2300 nm and 2400 nm).

시료sample 흡광도 추출간격Absorbance extraction interval 선택 파장optional wavelength 수학적 처리mathematical processing 분석방법Analysis method 정상 종자/비정상 종자 판별Determination of normal/abnormal seeds 종류Kinds 노화처리aging treatment 실시예 10Example 10 실시예 10-1Example 10-1 콩 종자soybean seeds 노화처리 없음No aging treatment 10 내지 100nm10 to 100 nm 1320nm, 1380nm, 1550nm, 2030nm1320nm, 1380nm, 1550nm, 2030nm 2차 미분second derivative PLS-EDA 분석PLS-EDA analysis 가능possible 1일1 day 2일2 days 3일3 days 5일5 days 7일7 days 실시예 10-2Example 10-2 콩 종자soybean seeds 노화처리 없음No aging treatment 50nm50nm 10개의 파장^*
10 wavelengths ^*
2차 미분second derivative PLS-EDA 분석PLS-EDA analysis 가능possible 1일1 day 2일2 days 3일3 days 5일5 days 7일7 days 정상종자 40여종40 normal seeds 노화 처리 없음No aging treatment 실시예 10-3Example 10-3 콩 종자soybean seeds 노화 처리 없음No aging treatment 10 내지 100nm10 to 100 nm 1320nm, 1380nm, 1550nm, 2030nm1320nm, 1380nm, 1550nm, 2030nm 2차 미분second derivative PLS-EDA 분석PLS-EDA analysis 가능possible 1일1 day 2일2 days 3일3 days 5일5 days 7일7 days 정상종자 40여종40 normal seeds 노화 처리 없음No aging treatment

도 15a은 본 발명의 실시예를 통해 확인된 변동 기여도가 높은 4개의 파장만을 선택하고 수학적 처리를 통해 산출한 2차 미분 스펙트럼에 대한 PLS-EDA 분석결과(실시예 10-1)를 보여준다. 패널(a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다.15A shows the results of PLS-EDA analysis (Example 10-1) for the second differential spectrum calculated through mathematical processing by selecting only four wavelengths having a high degree of fluctuation contribution confirmed through an embodiment of the present invention. Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.

도 15a 패널(b)를 보면 4개의 선택된 파장만으로 분석하여도 정상 종자로 분류되는 콩 종자C(녹색 점 및 녹색 동그라미)와 비장상 종자로 분류되는 콩 종자4(노란색 점 및 노란색 동그라미) 및 5(파란색 점 및 파란색 동그라미)가 명확히 구분되는 것이 확인되며 정상 종자로 분류되는 콩 종자1, 콩 종자2 및 콩 종자3 또한 콩 종자4 및 콩 종자5와 명확히 구분되는 것이 확인된다. 15A panel (b) shows soybean seeds C (green dots and green circles) classified as normal seeds and soybean seeds 4 (yellow dots and yellow circles) and 5 classified as splenic seeds even when only four selected wavelengths are analyzed. (blue dots and blue circles) are clearly distinguished, and soybean seeds 1, soybean seeds 2 and soybean seeds 3 classified as normal seeds are also clearly distinguished from soybean seeds 4 and soybean seeds 5.

따라서 상기 4개의 파장만으로도 정상종자와 노화된 종자를 완벽하게 구분할 수 있는 것으로 판단된다.Therefore, it is judged that only the above four wavelengths can perfectly distinguish the normal seed from the aged seed.

도 15b는 본 발명의 정상의 미지 콩 종자 40여종 시료에 대한 근적외선 흡수 스펙트럼을 2차 미분한 후 50nm간격으로 흡광도를 추출하고 PLS-EDA방법을 이용하여 분석한 결과(실시예 10-2)를 보여준다. 패널(a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다. Figure 15b shows the result of second differentiation of the near-infrared absorption spectrum for 40 samples of normal unknown soybean seeds of the present invention, then extracting the absorbance at 50 nm intervals and analyzing the results using the PLS-EDA method (Example 10-2). show Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.

분석 결과 미지의 정상 콩 종자 40여종 모두 콩 종자C(녹색 점 및 녹색 동그라미)와 겹치는 것으로 보아 임의로 적용한 40여종의 정상적인 콩 종자 모두 비정상 종자와 완벽하게 구분되는 것으로 판단된다.As a result of the analysis, all 40 unknown normal soybean seeds overlapped with soybean seed C (green dots and green circles), so it is judged that all 40 arbitrarily applied normal soybean seeds are perfectly distinguished from abnormal seeds.

상기 정상 종자 40여종의 판별을 위하여 상기 실시예로부터 변동 기여도가 높은 4개의 파장을 선택하고 이를 이용하여 분석하였다. 도 15c은 본 발명의 정상 종자 40여종 시료에 근적외선 흡수 스펙트럼을 2차 미분하고 변동 기여도가 높은 4개의 파장의흡광도를 추출한 후 이에 대하여 PLS-EDA 분석을 실시한 결과(실시예 10-3)를 보여준다. 패널(a)는 로딩 플롯(loading plot)을 보여주며 패널(b)는 스코어 플롯(score plot)을 보여준다.In order to discriminate about 40 kinds of normal seeds, four wavelengths having a high degree of variation were selected from the above examples and analyzed using them. FIG. 15c shows the results of performing PLS-EDA analysis (Example 10-3) after second differentiation of the near-infrared absorption spectrum from 40 normal seed samples of the present invention and extracting the absorbance of four wavelengths with high fluctuation contribution. . Panel (a) shows a loading plot and panel (b) shows a score plot.

분석결과 상기 실시예 10-2의 결과와 동일하게 정상종자 40여종 모두 콩 종자의 콩 종자C(녹색 점 및 녹색 동그라미)와 겹치는 것으로 확인되어 비정상 종자와 완벽하게 구분되는 것으로 판단된다. As a result of the analysis, it was confirmed that all 40 normal seeds overlapped with the soybean seed C (green dots and green circles) of the soybean seeds, as in the result of Example 10-2, and thus it was judged to be completely distinguished from the abnormal seeds.

콩 종자의 근적외선 스펙트럼과 다변량 분석을 이용한 노화여부의 판별방법은 1100 내지 2500nm의 파장으로 근적외선 스펙트럼을 측정한 후 상기 스펙트럼에 대하여 2차 미분하고 상기 4가지 파장(1320nm, 1380nm, 1550nm, 2030nm)의 흡광도를 추출한 후 PLS-EDA 분석을 실시하는 방법이 가능할 것으로 판단된다. The method for determining whether a soybean seed is aged using a near-infrared spectrum and multivariate analysis is to measure the near-infrared spectrum with a wavelength of 1100 to 2500 nm, and then differentiate it second with respect to the spectrum of the four wavelengths (1320 nm, 1380 nm, 1550 nm, 2030 nm). It is considered that a method of performing PLS-EDA analysis after extracting absorbance is possible.

상기 4가지 파장은 피험자 집단의 적절성을 확인하는 판별분석(discriminant analysis)이 가능한 다변량 분석의 최소 기준으로 판단되며 70 내지 140여개의 파장으로부터 추출한 흡광도를 이용하였던 다른 실시예에 대비하여 분석의 효율성이 매우 향상된 것으로 판단된다.The four wavelengths are judged as the minimum standard of multivariate analysis capable of discriminant analysis to confirm the suitability of the subject group, and the efficiency of the analysis is higher than in other examples using absorbances extracted from 70 to 140 wavelengths. It is considered to be very improved.

실시예 11: 콩 분말 근적외선 흡수 스펙트럼의 다변량 통계분석을 통한 판별Example 11: Discrimination through multivariate statistical analysis of soybean powder near-infrared absorption spectrum

상기 실시예 1 내지 10은 분쇄하지 않은 콩을 이용하여 근적외선 스펙트럼을 측정하고 이에 대한 다변량 통계분석을 통하여 정상 종자와 비정상 종자를 구분한 결과를 보여주었다. In Examples 1 to 10, the near-infrared spectrum was measured using unpulverized soybeans, and the results of classifying normal seeds and abnormal seeds through multivariate statistical analysis thereof were shown.

실시예 11에서는 상기 실시예 1 내지 10과 동일하게 노화 처리된 콩 종자를 분말상태로 제조한 후 근적외선 흡수 스펙트럼을 측정하고 이에 대하여 다변량 통계분석을 실시한 결과를 보여준다. 실시예 11에서 사용한 노화 처리조건, 근적외선 흡수 스펙트럼의 측정 조건, 상기 근적외선 흡수 스펙트럼에 대한 수학적 처리 조건, 다변량 통계분석방법은 모두 동일하므로 명세서의 중복을 피하기 위하여 설명하지 않는다. In Example 11, after preparing the aged soybean seeds in a powder state in the same manner as in Examples 1 to 10, the near-infrared absorption spectrum was measured, and multivariate statistical analysis was performed thereon. The aging treatment conditions used in Example 11, the measurement conditions for the near-infrared absorption spectrum, the mathematical treatment conditions for the near-infrared absorption spectrum, and the multivariate statistical analysis method are all the same, and thus will not be described in order to avoid duplication of the specification.

상기 실시예 11을 정리하면 하기 표 12와 같다.A summary of Example 11 is shown in Table 12 below.

시료sample 실험조건(노화처리, 근적외선 흡수스펙트럼 측정, 수학적 처리, 다변량 통계분석)Experimental conditions (aging treatment, near-infrared absorption spectrum measurement, mathematical treatment, multivariate statistical analysis) 정상종자와 노후 종자 판별Determination of normal and aged seeds 실시예 11-1Example 11-1 콩 종자 분말Soybean Seed Powder 실시예 1과 동일Same as Example 1 가능possible 실시예 11-2Example 11-2 콩 종자 분말Soybean Seed Powder 실시예 2과 동일Same as Example 2 가능possible 실시예 11-3Example 11-3 콩 종자 분말Soybean Seed Powder 실시예 3과 동일Same as Example 3 가능possible 실시예 11-4Example 11-4 콩 종자 분말Soybean Seed Powder 실시예 4과 동일Same as Example 4 가능possible 실시예 11-5Example 11-5 콩 종자 분말Soybean Seed Powder 실시예 5과 동일Same as Example 5 가능possible 실시예 11-6Example 11-6 콩 종자 분말Soybean Seed Powder 실시예 6과 동일Same as Example 6 가능possible 실시예 11-7Example 11-7 콩 종자 분말Soybean Seed Powder 실시예 7과 동일Same as Example 7 가능possible 실시예 11-8Examples 11-8 콩 종자 분말Soybean Seed Powder 실시예 8과 동일Same as Example 8 가능possible 실시예 11-9Examples 11-9 콩 종자 분말Soybean Seed Powder 실시예 9과 동일Same as Example 9 가능possible 실시예 11-10Examples 11-10 콩 종자 분말Soybean Seed Powder 실시예 10과 동일Same as Example 10 가능possible

실험결과 모든 조건에서 정상 종자와 노화 종자를 완벽하게 구분할 수 있는 것으로 확인되었다. 특히 실시예 11-10에서는 상기 실시예 10에서와 같이 임의의 40여종의 정상 종자에 대하여 분석한 결과 정상종자를 완벽하게 판별한 것으로 확인되었으며 4개의 대표파장(1320nm, 1380nm, 1550nm, 2030nm)만으로도 구분이 가능한 것으로 확인되었다.As a result of the experiment, it was confirmed that normal and aged seeds could be perfectly distinguished under all conditions. In particular, in Examples 11-10, it was confirmed that normal seeds were perfectly discriminated as a result of analyzing about 40 kinds of normal seeds as in Example 10, and only four representative wavelengths (1320 nm, 1380 nm, 1550 nm, 2030 nm) were used. It was confirmed that the distinction was possible.

상기 실시예 1 내지 10에서는 일부 분석방법에서 정상 종자와 비정상 종자사이의 구분이 명확치 않아 판별이 어려운 경우가 있었다. 이에 반하여 시료를 분말형태로 제조한 실시예 11에서는 모든 실험조건에서 정상 종자와 비정상 종자를 명확히 구분할 수 있는 것으로 확인되었다. 또한 상기 결과를 바탕으로 로딩 플롯과 스코어 플롯을 그려보면 분쇄하지 않은 콩 종자를 시료로 직접 사용한 실시예에 대비하여 콩 종자C, 콩 종자1, 콩 종자2, 콩 종자3, 콩 종자4, 콩 종자5가 서로 잘 분리되는 것으로 확인되는데 그 이유는 시료를 분말로 제조하여 사용함에 따라 측정 시 발생하는 공극에 의한 오류가 없기 때문으로 판단된다. In Examples 1 to 10, in some analysis methods, the distinction between normal seeds and abnormal seeds was not clear, so it was difficult to distinguish them. In contrast, in Example 11, in which the sample was prepared in powder form, it was confirmed that normal seeds and abnormal seeds could be clearly distinguished under all experimental conditions. In addition, when drawing a loading plot and a score plot based on the above results, soybean seed C, soybean seed1, soybean seed2, soybean seed3, soybean seed4, soybean seed It is confirmed that the seeds 5 are well separated from each other.

또한 상기 콩 종자 분말을 사용하는 경우 노화 처리를 하지 않은 콩 종자C, 1일간 노화 처리한 콩 종자1, 5일간 노화 처리한 콩 종자4, 7일간 노화 처리한 콩 종자5가 완벽하게 분리되는 것이 확인 되며 2일간 노화 처리한 콩 종자2와 3일간 노화 처리한 콩 종자3은 서로 중첩되나 다른 시료와 명확히 구분되는 것으로 확인되었다. In addition, when using the soybean seed powder, it is possible to completely separate soybean seeds C without aging treatment, soybean seeds aged for 1 day 1, soybean seeds aged for 5 days 4, and soybean seeds 5 aged for 7 days. It was confirmed that the soybean seed 2 aged for 2 days and the soybean seed 3 aged for 3 days overlapped each other but were clearly distinguished from other samples.

따라서 콩 종자 분말을 이용하여 1100 내지 2500nm의 범위에서 근적외선 흡광 스펙트럼을 측정하고 10nm, 50nm 또는 100nm 간격으로 추출한 후 다변량 통계분석을 실시하게 되면 발아 및 생육 활성이 정상인 종자와 발아 및 생육활성이 저하되어 정상적인 생장이 불가능한 종자를 완벽하게 구분 할 수 있을 뿐 아니라 노화정도에 따른 분류도 가능할 것으로 판단된다.Therefore, when the near-infrared absorption spectrum is measured in the range of 1100 to 2500 nm using soybean seed powder and extracted at intervals of 10 nm, 50 nm or 100 nm, and then multivariate statistical analysis is performed, germination and growth activity is lowered than that of seeds with normal germination and growth activity. It is judged that it is possible not only to completely distinguish seeds that cannot grow normally, but also to classify them according to the degree of aging.

본 명세서에서 설명된 구체적인 실시예는 본 발명의 바람직한 구현예 또는 예시를 대표하는 의미이며, 이에 의해 본 발명의 범위가 한정되지는 않는다. 본 발명의 변형과 다른 용도가 본 명세서 특허청구범위에 기재된 발명의 범위로부터 벗어나지 않는다는 것은 당업자에게 명백하다. The specific examples described herein are meant to represent preferred embodiments or examples of the present invention, and the scope of the present invention is not limited thereby. It will be apparent to those skilled in the art that modifications and other uses of the present invention do not depart from the scope of the invention as set forth in the claims herein.

Claims

A first step of obtaining a near-infrared absorption spectrum in the range of 1100 to 2500 nm for a non-destructive soybean seed sample;
a second step of extracting absorbance data at intervals of 10 to 100 nm from the near-infrared absorption spectrum;
Multivariate statistics analysis was performed using the absorbance data to obtain a loading plot in which the principal component wavelength was extracted according to the variation contribution to the absorbance, and the principal component wavelength of the loading plot was calculated according to the score of the principal component group a third step of obtaining a multivariate statistical analysis score plot expressed by regions; and
The area of the multivariate statistical analysis score plot obtained through the multivariate statistical analysis result of the non-destructive soybean seed sample and the multivariate statistical analysis score obtained through the multivariate statistical analysis result of the comparative normal non-destructive soybean seed sample and the comparative non-destructive abnormal soybean seed sample A fourth step of determining the viability of the non-destructive soybean seed sample by comparing the area of the plot;
A method for determining non-destructive growth activity of plant seeds, comprising a.

The method of claim 1, wherein the non-destructive soybean seed sample is contained in a measuring container and a near-infrared absorption spectrum is obtained in a state in which voids between the seeds exist.

The method of claim 1, wherein the multivariate statistical analysis is performed using absorbance data extracted at intervals of 10 to 100 nm from the near-infrared absorption spectrum, Principle Component Analysis (PCA), Partial Least Squares Discriminant Analysis (PLS). -DA), or partial least squares enhanced discriminant analysis (Partial Least Squares Enhanced Discriminant Analysis, PLS-EDA) non-destructive growth activity discrimination method of plant seeds, characterized in that the analysis.

The method according to claim 3, wherein the principal component analysis method comprises absorbance data extracted at intervals of 50 nm from the near-infrared absorption spectrum, absorbance data extracted at intervals of 10 nm after first differentiation of the near-infrared absorption spectrum, and 100 nm after first differentiation of the near-infrared absorption spectrum. A method for determining non-destructive growth activity of plant seeds, characterized in that the absorbance data extracted at intervals or absorbance data extracted at intervals of 10 nm after second differentiation of the near-infrared absorption spectrum are used.

According to claim 3, wherein the partial least squares discrimination analysis method is absorbance data extracted at intervals of 50 nm from the near-infrared absorption spectrum, absorbance data extracted at intervals of 100 nm from the near-infrared absorption spectrum, the near-infrared absorption spectrum is first differentiated at intervals of 10 nm The extracted absorbance data, the absorbance data extracted at intervals of 100 nm after the first differentiation of the near-infrared absorption spectrum, the absorbance data extracted at intervals of 10 nm after the second differentiation of the near-infrared absorption spectrum, or 100 nm after the second differentiation of the near-infrared absorption spectrum A method for determining non-destructive growth activity of plant seeds, characterized in that using the absorbance data extracted at intervals.

The method according to claim 3, wherein the partial least squares enhancement differential analysis comprises absorbance data extracted at 10 nm intervals after first differentiating the near-infrared absorption spectrum, absorbance data extracted at 50 nm intervals after first differentiating the near-infrared absorption spectrum, and the near-infrared rays Absorbance data extracted at intervals of 100 nm after first differentiation of the absorption spectrum, absorbance data extracted at intervals of 10 nm after second differentiation of the near-infrared absorption spectrum, absorbance data extracted at intervals of 50 nm after second differentiation of the near-infrared absorption spectrum, or Method for determining non-destructive growth activity of plant seeds, characterized in that the absorbance data extracted at intervals of 100 nm from the second differentiation of the near-infrared absorption spectrum is used.

[Claim 7] The method of claim 6, wherein the non-destructive growth activity determination method of plant seeds, characterized in that it has only four selected wavelengths of 1320 nm, 1380 nm, 1550 nm and 2400 nm among the absorbance data differentiated from the second order from the near-infrared absorption spectrum.

The method according to claim 1, wherein the non-destructive soybean seed for comparison has a germination rate (100%) of the normal non-destructive soybean seed for comparison, the length of a shoot grown for 7 days in the germination phase (100%), and 7 days in the germination phase The germination rate is 95% or less with respect to the length (100%) of the grown root (100%), the length of the shoot grown on the germination stage for 7 days is 80% or less, and the underground part grown on the germination stage for 7 days A method for determining non-destructive growth activity of plant seeds, characterized in that the length of the (root) is 83% or less.