건조 콩류 근적외선 분광법 모델 조정
근적외선 분광법(NIRS)은 콩류의 영양 성분을 신속하고 비파괴적으로 분석하는 데 널리 사용되지만, 상업용 NIRS 모델은 주로 주요 상업용 콩류를 기반으로 개발되어 활용도가 낮은 콩류의 스펙트럼 다양성을 반영하지 못하는 한계가 있습니다. 본 연구는 태국 북부와 중국 남부 현지 시장에서 수집한 콩류의 근접 성분 조성을 평가하고, 기존 NIRS 방정식을 조정하여 근접 성분을 예측하는 것을 목표로 했습니다. 연구를 위해 4개 속 및 여러 종을 대표하는 26개의 건조 콩류 시료를 표준 습식 화학 방법으로 분석했습니다. 부분 최소 제곱 회귀 분석을 사용하여 예측 모델을 조정했으며, 각 모델당 5~7개의 새로운 시료를 추가했습니다. 모델 성능은 leave-two-out 교차 검증을 통해 평가했습니다. 조정된 모델은 단백질, 지방, 수분, 회분, 섬유질에 대해 각각 0.987, 0.586, 0.671, 0.363, 0.976의 제곱평균제곱근 오차(RMSE) 값을 나타냈습니다. 특히 단백질, 지방, 회분 예측에서 예측값과 실제값 간의 일치도가 향상되었습니다. 본 연구는 다양한 콩류에 기존 NIRS 교정 모델을 적용할 수 있는 초기 잠재력을 보여주었습니다. 향후 연구에서는 확장된 시료 코호트를 통한 독립적인 외부 검증을 통해 운영 견고성을 확립하는 것이 중요합니다.