서 론
매년 신선 농산물의 홍수 출하는 가격하락을 유발하고 농업인의 경제적 어려움을 가중시켜 사회적 문제로 갈등이 증폭됨에 따라, 이에 대한 해결책을 필요로 하게 되었다. 일반적인 해결책으로는 저장기간 연장을 통한 농산물의 출 하시기 조절이 제시되고 있으며, 이는 생산 및 유통단계에 서 모두 적용 가능하여 시장규모가 크지 않은 국내에 적합 한 출하시기조절 방법으로 인식 및 이용되고 있다(Park, 2010). 이처럼 1990년대 초반 국내에 보급되기 시작한 농 산물 저온저장고는 농산물의 저장기간을 연장시켜 수급조 절 및 계절에 관계없는 공급에 기여하게 되었다. 하지만 근래에 들어 저온저장만으로는 수급조절을 및 고품질의 농 산물을 요구하는 소비자의 욕구를 충족시키지 못 함에 따 라 농업현장에서는 저온저장고보다 저장기한이 길며, 고품 질을 유지할 수 있는 기체조절(controlled atmosphere; CA) 저장고에 대한 요구가 증가추세에 있다(Lim et al., 2009; Park et al., 2015).
정부적 차원에서 1990년대 중반 CA저장고를 수입하여 사과의 CA저장을 유도하려는 사업을 추진하였으나, 사과 내부에 갈변이 발생하는 등 운용에 문제가 발생하여 사업 이 중단되었다(Park et al., 2005). 이후 국내에서 CA저장 및 장치개발에 관한 연구가 지속적으로 이루어져왔으나 센 서 및 기밀유지와 같은 기반기술이 뒷받침되지 못해 실용 화가 어려웠다(Park et al., 2016). 이로 인해 일부 대형유 통시설에서는 CA저장고를 수입 설치해서 운영하고 있으나 설치비용이 비싸고 A/S가 되지 않는 등의 문제가 발생하 여 여전히 국내에 확대 보급되지 못하는 실정이었다. 하지 만 최근 순수 국내기술의 CA저장고의 개발 및 상용화가 가시화됨에 따라 이를 효과적으로 이용하기 위한 연구를 필요로 하게 되었다(Park et al., 2016).
CA저장고는 수시로 문을 열러 저장 농산물의 품질을 확 인할 수가 없고, 더구나 국내 대부분의 농가는 CA저장고 운용 경험이 없기 때문에 장비운용 및 관리에 대한 불안감 이 매우 높은 상황이다. 따라서 CA저장에 따른 저장농산 물의 막대한 손해를 방지하기 위한 저장농산물의 품질을 예측하는 전문적 기술이 반드시 동반되어야 한다.
저장농산물의 품질을 예측하기 위한 연구는 국내에서 찾 아보기 힘든 실정이지만, 국외에서는 품질에 영향을 미치 는 변수인 온도, 습도, 산소(O2), 이산화탄소(CO2) 및 에틸 렌에 대하여 활발한 연구가 진행 중이다. Thorne et al. (1978)은 온도의 변화에 따른 저장수명 예측식을 제시하였 고, Tijskens et al. (1999)은 시간, 온도, 기체환경, 호흡 및 에틸렌 농도를 고려한 예측식을 개발하였으나 너무 복잡하 여 저장수명 예측에 제약이 따르는 것으로 보고하였다. Morris et al. (2003)은 Thorne et al. (1978)이 제시한 예측 식에 냉해에 따른 저장수명 단축을 추가하여 선박수송 시 30종의 농산물의 저장수명 예측식을 제시하였다. Praeger et al. (2013)은 바나나 선박 수송기간 중 온도, 습도 및 CA환경 변화에 따른 저장성 분석을 위하여 녹색유지기간 예측식을 개발한바 있으며, Kale et al. (2014)은 수분손실, 에너지 및 비타민 C값의 변화에 따른 콜리플라워의 유통 기한 예측식을 개발하였다. 이와 같이 최근 연구에서는 대 부분의 수명예측 인자로 감모율을 이용하였으며, 사과의 경우는 감모율이 7%가 되면 위조현상이 일어나서 상품성 이 소멸되고, 이러한 중량감소는 대부분 증산작용에 의하 여 일어나기 때문에 농산물의 수분 손실률은 농산물과 주 위 공기 사이의 증기압 차와 농산물의 증산계수를 통하여 산출할 수 있다고 밝히고 있다(Thomson et al., 2008). 이 에 따라 Kwak et al. (2012)은 저장고의 상대습도변화에 따른 저장기간과 감모율 사이의 상관관계를 분석하여 사과 의 저장수명을 예측한 바 있다.
따라서 본 연구에서는 CA저장고의 안정적인 운용 및 유 지관리를 지원하기 위하여, CA저장고에 저장 된 사과를 대상으로 호흡률을 바탕으로 한 품질 및 저장기한 예측식 을 개발하여, 현재 보급되고 있는 CA저장고에 탑재하여 운전상황을 모니터링하고 저장환경 관리기능을 통한 CA저 장고 이용자의 편의를 증대시킬 수 있는 시스템을 개발하 고자 수행되었다.
재료 및 방법
본 실험에 사용된 재료는 전라북도 장수군 농업기술센터 에서 2015년 10월 수확된 후지 사과 중 중량이 200-250 g 내외인 중소과를 선별한 후 5톤을 내부체적 28.6 m3의 CA 저장고에 적재하고 CA 상태에서 9개월가량 실험하였다.
호흡률을 바탕으로 CA저장 사과의 저장수명을 예측하기 위해서는 저장기간이 길어질수록 사과의 호흡률이 일정하 게 감소되어야 한다. 이에 따라 자체 개발된 CA컨테이너 (Park et al., 2015) 내부의 기체 제어 및 환경을 분석하기 위하여 통합센서(VT250-02, Soha-Tech, Seoul, Korea)을 설치하고, 사과를 입고 후 온도, 습도, O2 및 CO2의 농도 변화를 측정하였다. 사과의 CA저장은 저온저장을 통하여 사과의 갈변 원인인 밀 증상을 소멸시키기 위한 지연 CA 단계, 호흡증가에 따른 CO2 관리 단계 및 장기저장의 3 단계로 저장하였다(Kweon et al., 2013). 지연 CA 단계는 3주 동안 0°C에서 20.9% O2 및 0.03% CO2로, 2단계에서 는 3개월 동안 2% O2 및 0.5% 이하 CO2, 3단계는 저장 종료시점까지 2% O2 및 1% 이하의 CO2로 유지하도록 설 정하였다. CA저장고 내부의 O2 및 CO2의 농도 변화는 CA저장고에서 설정한대로 지연 CA 단계에서는 21일 동안 20.9% O2 및 0.03% CO2로, 이후 2단계에서는 90일 동안 2% O2 및 0.5% 이하의 CO2로 유지되었고, 111일째부터는 2% O2 및 1% 이하의 CO2 농도로 유지되었다(Fig. 1). Park et al. (2005)의 연구에서 사과의 호흡률은 입고 시점 2.2 mL/kg·h에서, 입고 후 20일에 3.0 mL/kg·h로 최대로 증가 한 후, 저장 100일에는 1.1 mL/kg·h까지 서서히 감소하였 다. 이는 농산물의 호흡률이 저장기간의 증가에 따라 감소 한다는 것으로 이를 이용하여 사과의 저장수명 및 품질예 측이 가능할 것으로 가정하고, Fig. 2에 사과의 호흡률을 단위시간에 따른 CO2의 발생 양으로 도식화 하였다. O2 농 도 0.5% 이하 유지구간에서는 CO2가 A에서 B로 증가하 고, CO2 농도 1.0% 이하 유지기간에서는 C에서 D로 증가 하며, 저장기간이 길어질수록 호흡률을 나타내는 기울기가 감소한다(Fig. 2). 저장고는 질소공급이 중단될 때 내부 기 체 교반에 의하여 급격한 조성 변화가 나타난다. 따라서 정확한 CO2 농도 측정을 위해서 0.5% CO2 설정 구간에서 는 안정화 단계에 접어든 0.3-0.4% 사이의 값과 1.0% CO2 유지 구간에서는 0.5-0.6% 사이의 계측 값을 취하여, CO2의 증가량을 나타내는 Y와 증가 소요시간을 나타내는 X의 기울기 관계식 (1)에 따라 각 구간별(1, 2, ···, x) 호 흡률(Respiration rate; R)을 산출하였다.
사과의 품질 예측 값 및 실험값 비교를 위한 CA저장 중 품질평가 인자인 경도 및 적정산도에 대하여 저장기간 동안 월별로 조사하고, 감모율은 저장 22, 165 및 227일째 에 대하여 조사하였다. 품질분석은 저장 기간별 사과 60개 씩을 무작위로 추출하여 과육의 경도를 texture analyzer (TA-XT2, Stable Micro System Ltd., Surrey, UK)를 사용 하여 penetration test를 수행하였다. 지름 5 mm puncture probe를 사용하였으며 test speed 2 mm/s 속도와 10 mm 깊 이로 과육을 통과하였다. 적정산도는 시료 20 g과 증류수 180 mL를 혼합한 뒤 균질화 하여, 균질화된 시료 20 mL를 0.1 N NaOH 용액으로 pH 8.2가 될 때까지 적정하고 사과 의 주요 유기산인 malic acid 함량(%)으로 계산하였다. 저 장에 따른 사과의 감모율은 저장 전 후에 측정된 중량차이 에 대한 백분율로 나타내었다.
결과 및 고찰
사과의 감모율(Weight loss; WLOSS)은 Thompson et al. (2008)이 제시한 증산계수(transpiration coefficient; TS)와 증기압 차(vapor pressure deficit; VPD)를 이용하여 식 (2) 로 예측하였다. 사과의 TS는 42 mg/kg·s·MPa이다.
VPD는 관계식 (3)에 따라 정의될 수 있으며, 사과 내부 의 증기압(VPDapple)은 관계식 (4)와 같이 정의되고, T는 저 장고의 내부온도(°C)를 나타낸다. 사과 외부의 증기압 (VPair)은 관계식 (5)와 같으며, RH는 저장고 내부의 상대 습도(%)로 정의된다.
국내산 후지 사과의 함수율은 84%로 매우 높은 수분함 량을 가지고 있으며(Park et al., 2016), 약 7%의 수분손실 에 의하여 위조현상이 발생되고 상품성이 소멸된다고 알려 져 있다(Thompson et al., 2008). 이와 같이 농산물의 수분 감소는 농산물의 외관에 심각한 손상을 입히고 소비욕구 및 상품가치 하락의 주 원인으로 작용하기 때문에 감모율을 이용한 품질평가 및 최대저장기능일수(Maximum storage length; MSL) 산정이 가능하다고 판단된다. 감모율 산출 관계식 (2)를 이용한 사과의 감모율 예측 값과 CA저장 사 과의 시험 분석된 감모율과의 상관관계를 Fig. 3에 나타내 었다. VPD 산출을 위한 온 습도는 전체 저장기간의 평균 값을 적용하였다. 그 결과, CA저장고를 이용하여 후지 사 과 5톤을 약 9개월간 저장했을 때의 감모율은 실험 값과 관계식 (2)의 결과 값과 일치하였다.
예측된 감모율을 바탕으로 사과의 최대저장가능일수 (Maximum storage life; MSL)의 산정이 가능하며, MSL을 산출하기 위한 관계식 (6)은 사과의 저장한계 감모율 (Maximum loss; MLOSS) 7%와 일감모율(Daily loss; DLOSS) 사이에서 유도할 수 있다. DLOSS는 식 (2)의 수 분손실률의 단위인 mg/kg·s을 %/d로 환산하기 위한 식으 로 1 kg은 1,000,000 mg으로, 1일은 86,400 s로 환산하여 식 (7)과 같이 계산하였다. 저장기간 중 총 감모율(Total loss; TLOSS)은 DLOSS와 저장일수(D) 사이에서 관계식 (8)과 같이 유도된다.
사과의 잔여 저장기한(Storage life; SL)에 대한 예측 관 계식은 (9)와 같이 MSL와 예측저장일수와의 차로 나타낼 수 있다.
예측저장일수(Storage days; SDAYS)에 대한 관계식을 유도하기 위하여 CA저장고에서 계측되고, 관계식 (1)에 의 해 산출된 후지 사과의 저장기간에 따른 호흡률을 Fig. 4 에 나타내었다. CO2 관리 단계인 2단계부터 3단계 장기저 장 단계까지 205일에 대하여 도식화 한 결과, SDAYS에 대한 회귀식 (10)이 유도되었으며, R2가 0.9322로 타당한 가정임을 보여주었다.
이와 같은 결과에 비추어 볼 때, MLOSS를 바탕으로 한 MSL 및 R을 바탕으로 산출된 SDAYS를 이용한 잔여 저 장가능 일의 산출이 가능하다. 이미 사과에 대한 저온저장 중 감모율 예측 관계식은 Koh et al. (1984)의 연구에서 유도된 바 있으나, 이는 CA 저장이 아닐 뿐만 아니라 실 시간 계측이 아닌 고정 조건하에서 관계식이 유도되어 환 경변화에 따른 변수에 취약한 단점을 가졌다. 하지만 환경 변수를 반영하고자 하는 연구는 Kwak et al. (2012)에 의 해 시도되었고, 본 연구에서는 실제 저장환경계측이 가능 한 CA저장고를 이용하여 CA저장 중 지속적인 실시간 데 이터 분석 및 품질평가를 통하여 정밀도 향상이 이루어 졌 으며, 지속적인 연구를 통하여 표본을 증가시킨다면 더욱 정확한 저장가능일 수 예측이 가능할 것으로 판단된다.
예측된 품질과 실제 CA저장 중 품질변화를 비교하기 위 한 후지 사과의 CA저장 중 품질변화는 Table 1에 나타내 었다. 사과의 저장 중 품질변화는 감모율의 경우 0%에서 3.34%까지 크게 변하는 반면, 경도의 경우 16.5 N에서 14.7 N으로 소폭 감소만을 나타내었으며, 적정산도 역시 0.411%에서 0.359%로 소폭 감소를 나타냈다. 이러한 결과 를 바탕으로 후지 사과의 경과 저장일 수(D)에 따른 품질 변화와의 상관관계를 분석하기 위하여, CA저장중 경도 (Hardness; HNESS) 및 산도(Acidity; ACID)의 변화를 Fig. 5에 나타내었다. 하지만 회귀분석결과 경도(Fig. 5A)에 관 한 관계식 (11)의 R2가 0.3506이었고, 산도(Fig. 5B)에 관 한 관계식 (12)의 R2가 0.3144로 타당성이 낮게 나타났다.
이와 같은 관계식의 낮은 신뢰도는 9개월의 CA저장 기 간이 사과의 뚜렷한 품질변화를 가져오기에 부족한 시간이 었던 것에 기인하는 것으로 판단된다(Gross et al., 2004). 하지만 이와 같이 낮은 상관계수에도 불구하고 저장기간에 따른 사과의 경도 및 산도의 감소경향은 분명하게 나타날 뿐만 아니라, Kweon et al. (2013) 및 Lim et al. (2009)의 연구에서도 사과의 저장기간 증가에 따른 품질저하 경향이 분명하게 나타나있다. 또한 Koh et al. (1984)의 연구에서 는 경도 및 산도측정을 통한 상품성을 예측식을 유도할 수 있었다. 따라서 후속 저장연구를 수행하여 저장기간에 따 른 경도 및 산도 분석을 통한 표본 데이터를 축적 한다면 신뢰도를 증가시킬 수 있을 것으로 판단된다.
경도, 산도 및 감모율 예측식을 현재 보급중인 배출식 CA 저장고(Park et al., 2016)에 적용하여 실시간 품질예측 시스템 구축을 위한 사과 품질예측 제어알고리즘을 Fig. 6 에 나타내었다. 호흡률(R)을 산출하기 위한 사과의 저장량 (ton)은 사과입고 시에 사용자가 수동으로 입력하고, CO2농 도, 온도(T), 습도(RH) 및 저장 경과 일수(D)은 CA저장고 에 장착된 센서에 의해 자동으로 입력하도록 설계하였다. 또한 CO2농도는 기체조절 밸브가 모두 닫힌 상태에서 0.3 ≤CO2≤0.4 또는 0.5≤CO2≤0.6 범위에 있을 때만 유효 값으로 이용하고, 증산계수(TS)와 한계 감모율(MLOSS)은 별도의 선행연구 결과 및 문헌에 따라 입력하도록 설계하 였다. 그 결과 호흡률(R)에 변화에 따라 잔여 저장일수 (SL) 및 이를 이용한 경도(HNESS)와 적정산도(ACID)을 실시간으로 산출하여, CA저장고 내부에 존재하는 사과의 상품성을 제어판을 통하여 판단할 수 있도록 구성하였다. 이는 저장고 내 온습도 계측을 통하여 저장한계 및 감모율 을 예측한 Kwak et al. (2012)의 연구보다 호흡률에 대한 정보를 추가함으로써 정밀도가 향상되었고, 감모율 뿐만 아니라 산도 및 경도와 같은 소비자의 주요 품질결정 인자 에 대한 대략적인 예측 가능하다는 장점을 가진다. 또한 이와 같이 호흡률에 기반을 둔 품질예측시스템은 사과뿐만 아니라 다양한 작물에 적용이 가능하며, 연구기간이 길어 질수록 정확성이 증가한다는 장점을 가진다. 따라서 보급 되는 CA저장고에 품질예측 시스템을 탑재하고 각 저장고 를 네트워크상에 연결할 경우, 저장고 내부에 존재하는 사 과를 직접 확인하는 번거로움을 덜어줄 수 있을 뿐만 아니 라, 각 저장고의 운용상황을 모니터링하고 농산물의 출하 시기 예측 및 출하량 결정에 매우 유용하게 이용 가능 할 것으로 판단된다.
요 약
본 연구에서는 CA저장고에서 후지 사과 저장 시 저장고 내부 센서를 이용하여 온도, 상대습도, 경과 저장일 수를 실시간을 계측하고 저장된 사과의 무게 정보를 통한 잔여 저장일 수, 경도 및 산도를 간접적으로 예측이 가능하도록 하기 위해 수행되었다. CA저장고에 저장한 5톤의 사과로 부터 얻어진 정보를 이용하여 호흡률을 산출하고, 이를 바 탕으로 감모율을 예측하였다. 또한 예측된 감모율과 실제 감모율은 매우 높은 상관성을 나타내었으며, 감모율에 따 른 잔여 저장가능일 수 예측 관계식을 유도하였다. 사과의 저장기한은 CA저장고를 이용하여 후지 사과 5톤을 약 9 개월간 저장했을 때 호흡과 저장 경과 일 수와의 관계식으 로 예측한 값이기 때문에 상관계수가 0.9322로 높은 신뢰 성을 나타냈다. 하지만 동일 저장조건에 사과의 품질분석 결과로부터 얻어진 경도 및 산도 예측식은 저장 시 품질변 화 폭이 적고 분석 표본이 부족하여 상관계수가 각각 0.3506 및 0.3144로 매우 낮게 나타나 추가적인 연구를 통 한 표본 수 및 신뢰도 증가가 필요하다. 이와 같은 품질예 측시스템에 대해 지속적인 연구를 통하여 신뢰성을 높여 CA저장고에 적용할 경우 운용상항에 따른 품질 예측을 통 해 이용자의 불안감을 해소시켜 CA저장고 보급을 촉진시 킬 뿐만 아리나 출하시기 조절에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
