서 론
재료 및 방법
1. 시험 재료 및 조사 방법
2. 과실 품질 분석
3. 통계 분석
결과 및 고찰
1. 생육시기별 사과 ‘홍로’ 품질 변화 분석
2. 최적 수확 지표 선정
3. 수확 가능 품질 범위 설정
서 론
사과는 국내에서 재배면적이 가장 넓은 과수 작목으로 2023년 기준 33,789ha에서 재배되고 있으며, 생산량은 394,428톤이다(KOSIS, 2023). 사과 재배에 소요되는 노동 시간은 10a 기준 연 155.2시간이며, 특히 수확에 소요되는 시간은 31.3시간으로, 전체 20%를 차지하여 가장 노동력이 많이 필요한 작업이다(RDA, 2022). 이러한 노동집약적인 수확 작업을 기계로 대체하기 위하여 미국, 이스라엘, 일본 등 농업 선진국에서는 기계 수확을 위한 로봇 연구가 활발하게 수행되어왔다(Zhang 등, 2020). 수확 로봇은 과실 인식, 숙기 판별, 수확 경로 생성, 그리퍼, 적재 등 다양한 요소기술들의 개발과 통합이 이루어져야한다(Jia 등, 2020; Zhang 등, 2023). 특히 인식된 과실의 수확 가능 여부를 판별하는 것이 중요하나, 기존에 개발된 수확 로봇은 주로 과일의 크기와 과피의 착색도를 기준으로 과실을 인식하고, 위치를 파악하여 일시 수확을 하고 있다(Feng 등, 2024). 따라서 적숙기에 도달하지 않은 과실이나 비상품과까지 수확함으로써 손실이 발생할 수 있다. 또한 수확 후 과실의 보관, 분류, 포장 비용은 생산비의 약 40%를 차지하며(Wunderlich 등, 2007), 자동화된 수확 및 현장 분류 시스템을 개발하여 적용하는 것이 생산 비용을 절감할 수 있다고 보고하였다(Zhang 등, 2016). 따라서 비파괴적인 방법을 이용한 과실의 품질 측정 방법을 활용하여 숙기를 진단하고, 숙기에 도달한 과실만을 수확하는 기술 개발이 필요하며, 이러한 기술은 생산성을 극대화하고, 품질을 향상시켜 시장에서의 경쟁력을 증진시킬 수 있다.
관행적으로 사과를 수확하는 시기는 만개 후 일수와 재배자의 경험에 의존하여 판단하고 있다. 조생종 품종이 만생종과 비교하여 만개일이 1－2일 정도 빠른 경향이며, ‘홍로’는 만개 후 125－140일, ‘후지’는 만개 후 170－180일이 적정 수확 시기라고 보고되었다(RDA, 2016). 그러나 최근 기후변화에 따라 봄철 기온 상승으로 개화 시기가 빨라지고 있으며, 지역별 만개일의 편차도 커지고 있는 추세이다(Jeong 등, 2023). 또한 여름철 이상 고온, 잦은 강우와 저일조 등의 이상 기상으로 착색이 저하되어 내부 품질이 숙기에 도달했음에도 불구하고 지연 수확을 하는 문제가 발생하고 있다(Ryu 등, 2015; Sugiura 등, 2012; Takos 등, 2006). 따라서 만개 후 일수와 경험에 의한 수확 시기 결정은 객관적인 숙기를 반영한다고 할 수 없다. 또한 수확 한 달 전부터 과육을 잘라 요오드 반응을 시켜 염색되는 정도로 숙기를 판단하는 전분 지수를 사용하고 있다(Fan 등, 1995; Reid 등, 1982). 그러나 전분 지수도 주관적인 판단이 관여되며, 파괴적으로 조사를 하므로 머신 비전을 활용하는 수확 로봇에는 적용할 수 없다는 문제가 있다.
사과 ‘홍로’의 수확기 과실 품질에 관한 연구는 일부 착과 수준에 따른 품질 분석과 생리적 장해에 관한 연구와 함께, 저장 온도 및 기간에 따른 품질 변화에 대한 연구가 다수이다(Cho와 Yoon, 2006; Kim 등, 2023; Yoo 등, 2018). 그러나 과원 내에서 과실 비대 초기부터 수확 시기를 지나 과숙한 과실의 품질 변화를 체계적으로 분석한 연구는 매우 드문 실정이다. 따라서 본 연구는 사과 ‘홍로’의 생육시기별 품질 변화 분석을 통하여 숙기를 진단하기 위한 최적 수확 지표를 선정하고, 기계 수확이 가능한 최소 품질 기준을 설정하여 선택적 수확을 하는 수확 로봇에 활용할 수 있는 기초자료를 얻고자 수행되었다.
재료 및 방법
1. 시험 재료 및 조사 방법
시험 재료는 전라북도 완주군에 위치한 국립원예특작과학원 내의 노지 사과 시험포에 재식된 7년생 ‘홍로’를 사용하였다. 과실 특성 조사는 2021년부터 2023년까지 3년동안 과실 비대가 시작되는 만개 후 58－59일(6월 상순)부터 관행적인 수확 시기를 지난 만개 후 164－173일(9월 하순)까지 약 10일 간격으로 수행하였다. 사과 샘플은 수체를 3등분 했을 때 중앙부에서 수확하였으며, 샘플 개수는 2021년 1－7회차는 각 20개씩, 8－13회차는 각 30개씩 총 320개, 2022년 1－5회차는 각 20개씩, 6－13회차는 각 30개씩 총 340개, 2023년 1－9회차는 각 20개씩 총 180개를 조사하였다.
지역별 사과 ‘홍로’의 수확기 품질 범위를 분석하기 위하여 국립원예특작과학원에서 수행하고 있는 ‘주요 과수 생물계절 및 과실 품질 변화 연구(Cho 등, 2023)’에서 수집된 완주군, 화성시, 포천시의 품질 데이터를 사용하였다. 각 지역별 품질 데이터는 완주군에서 2018－2022년까지 85개, 화성시에서 2017－2022년까지 180개, 포천시에서 2017－2022년까지 176개를 수집하였다.
2. 과실 품질 분석
과실의 과중 및 종·횡경을 측정하였으며, 색도는 색차계(CR-300, Minolta, Tokyo, Japan)를 이용하여 과경부, 과정부, 앞면과 뒷면의 중앙부까지 총 4지점을 측정하고 평균값과 앞면 중앙부의 값을 사용하였다(Fig. 1). 경도는 색도를 측정한 앞면과 뒷면 중앙부의 과피를 지름 1cm 크기의 원형으로 벗기고 8mm probe를 장착한 물성측성기(TAPlus, Lloyd Instrument, Bognor Regis, UK)를 이용하여 측정하였다. 가용성 고형물 함량은 경도를 측정한 부위를 기준으로 과실을 반으로 잘라 과경부를 포함한 윗 부분을 착즙한 과즙을 디지털 당도계(PAL-1, ATAGO, Tokyo, Japan)에 약 5mL를 떨어뜨려 측정하였다. 산 함량은 산도계(TitroLine® 5000, SI analytics, Mainz, Germany)를 이용하여 과즙 5mL에 증류수 20mL를 첨가한 용액을 0.1N NaOH로 적정하면서 pH 8.2가 될 때까지 소요된 NaOH량을 malic acid량으로 환산하였다. 전분 함량 분석은 반으로 자른 과실의 아래 부분 과육을 잘게 잘라 －135℃에서 일주일 동안 동결 건조 후, 분쇄한 시료 0.1g과 total starch assay kit(Megazyme, Wicklow, Ireland)를 이용하여 측정하였다.
3. 통계 분석
통계 분석은 R 프로그램(version 4.0, R Core Team, Austria)을 이용하여 ANOVA 분석을 하였으며, 평균간의 유의차 검정은 p < 0.05에서 Duncan 검정을 수행하였다. 또한 과실 특성 항목간 연관성을 알아보고자 pearson 상관분석과 PCA 분석, 다중 선형 회귀 분석을 수행하였다.
결과 및 고찰
1. 생육시기별 사과 ‘홍로’ 품질 변화 분석
1.1 과중 및 크기
과일 무게와 종경, 횡경은 생육이 진전되면서 증가하였으며, 수확기에 도달하면서 더 이상 급격하게 증가하지 않고 유지되는 구간이 나타났다(Fig. 2A, B, C). 과형을 의미하는 종횡비는 1보다 큰 값으로 시작해서 수확기에는 0.95－0.90 수준으로 감소했다(Fig. 2D). 과형은 품종마다 고유한 형태가 있으며, ‘홍로’는 장원형, ‘후지’는 원형 또는 장원형이고 소비자들은 길쭉한 장원형보다는 원형에 가까운 형태를 선호한다(Cliff 등, 2002; Park 등, 1998). 농산물 품질 관리원 등급규격에 따르면 사과 ‘홍로’의 특품은 250g 이상, 상품은 215g이상이며, 농촌진흥청에서 수행한 최고 품질 과실 생산 프로젝트(TOP Fruit Project)의 기준은 320g±10%이다(RDA, 2012). 본 연구에서 만개 후 일수에 따른 과실 비대 정도는 연차별로 편차가 있지만, 수확기에 다다른 시기에는 250－320g 범위에 도달하였으며, 소비자가 선호하는 사과 크기인 254－75g과 일치하는 것을 확인하였다(Jung과 Kim, 2014).
1.2 경도, 산도, 가용성 고형물 함량
경도는 83－94N(8mm probe)부터 시작하여 생육이 진전되면서 감소하였으며, 수확 시기에는 32－45N에 도달하였다(Fig. 3A). 산도는 0.665－0.862%로 시작하여, 수확 시기에는 0.214－0.302% 수준으로 감소하였다(Fig. 3B). 또한 경도와 산도는 수확기가 지난 이후에도 지속적으로 감소하는 경향을 나타냈다. 경도는 최적의 수확 시기를 결정하는데 사용하며, 식감과 강한 상관성을 나타낸다(Chauvin 등, 2010). 소비자는 경도 45N(11mm probe) 이하에서 아삭함이 부족하고 부서지기 쉬운 식감으로 느끼며, 품종별 최소한의 경도는 ‘Golen delicious’ 44N, ‘Elstar’ 46N, ‘Gala’에서 56N이라고 보고되었다(Hoehn 등, 2003). 산도는 소비자가 경험하는 신맛을 추정할 수 있으며, 최소 산도 0.08% 차이가 있어야 신맛을 감지할 수 있다고 보고하였다(Harker 등, 2002). 또한 정상 산도의 범위는 미숙과에서부터 성숙과까지 1.0－0.4% 범위라고 보고되었으나, 지역이나 품종에 따라 범위에 차이가 있는 것으로 판단된다(Bai 등, 2015; Wu 등, 2007). 가용성 고형물 함량은 생육이 진전되면서 증가하였으며, 수확기에 도달하면서 12－14°Brix 범위에서 더이상 증가하지 않는 구간이 나타났다(Fig. 3C). 또한 농산물 품질 관리원 등급규격의 특품과 농촌진흥청 TOP Fruit의 기준인 14°Brix 이상으로 도달한 것을 확인하였다(RDA, 2012). 그러나 가용성 고형물 함량은 기상 환경에 영향을 받으며, 특히 고온에서 사과의 당도가 감소할 수 있으며, 8월 이후부터 수확기까지의 일사량과 일조시간과 정의 상관 관계를 보인다고 보고하였다(Lee 등, 2012; Pan과 Shu, 2007). 따라서 기존의 등급규격에 맞추어 당도만으로 수확기를 판단하기는 어려울 것으로 생각된다. 사과의 맛을 평가할 수 있는 지표 중 하나인 당산비(당도/산도)는 점차 증가하여 수확기에는 50이상으로 증가하였다(Fig. 3D). 당산비는 사과와 포도에서 소비자 수용성을 반영하는 객관적인 지표 중 하나이며, 특히 포도에서는 수확 적기를 결정하는데 활용하고 있다(Jayasena와 Cameron, 2007). 사과 품종별 적정 당산비는 다르나, ‘홍로’는 55－65 범위에서 ‘후지’는 65－80 범위에서 소비자들이 새콤달콤한 맛을 느낀다고 보고되었다(Lim 등, 2023).
1.3 색도
색도는 과경부, 과정부, 앞면과 뒷면의 중앙부 총 4지점을 측정하여 평균한 값과 앞면 중앙부의 값을 사용하였다(Fig. 4, Fig. 5). 색도 L*값과 b*값은 생육이 진전됨에 따라 다소 증가하는 경향을 보이다가 수확기에 도달하면서 급격하게 감소하는 구간이 나타났으며, a*값은 수확기 직전 급격하게 증가하였다(Fig. 4). 특히 2021년과 2022년의 앞면 중앙부의 a*값은 수확기에 도달하면서 일정하게 유지되는 경향을 나타냈다(Fig. 5B). 기존 사과 재배자들이 수확 시기를 결정할 때 색상을 이용하여 판단하며, 착색도가 높을수록 소비자에게 맛있는 사과로 인식되고 있다(Sohn과 Cho, 2000). 그러나 착색도는 기상 환경에 영향을 많이 받으며, 최근 기후변화에 의한 과실 성숙기 기온 상승으로 정상적으로 착색이 되지 않는 문제가 발생하고 있다(Ryu 등, 2015; Sagong 등, 2013). 또한 2023년의 경우 생육기 긴 장마로 인한 일사량 부족으로 전국적으로 ‘홍로’의 착색도가 저하된 것을 확인하였다(Cho 등, 2023). 따라서 색도는 절대적인 단일 지표가 아닌, 기상환경에 따라 보조 지표로 활용해야 할 것으로 판단된다.
1.4 전분 함량
전분 함량은 생육이 진전될수록 감소하여, 수확기에는 20mg·g-1 이하로 낮아졌다(Fig. 6). 사과 과육의 전분 함량은 성숙도와 관련된 주요 지표로, 기존 수확기를 진단하는 방법 중 가장 객관적이라고 보고되었다(Yoo 등, 2023). 그러나 전분 함량 측정은 고가의 분석 장비가 필요하고, 시간이 많이 소요되므로 현장에서는 간단하게 분석할 수 있는 전분 지수를 사용하고 있으며, 대부분 품종에서 전분 지수는 전분 함량과 선형 관계를 나타낸다(Doerflinger 등, 2015). 또한 전분 함량은 간접적으로 다른 품질 특성들을 추정할 수 있고, 수확 후 저장 또는 유통에도 활용될 수 있다(Gil과 Cho, 2012). 저장을 하지 않는 ‘홍로’의 경우, 전분 지수(6단계, 5:완전 염색 － 0:완전 소실)의 값이 0－1일 때 최적 수확기라고 판단하며 이때 과육 단면의 요오드 착색도는 70 % 정도 소실됐을 때이다(Kwon 등, 2006). 본 연구에서도 만개 후 일수에 따른 과육의 전분 지수를 조사했을 때, 과육의 70% 정도 소실된 시기가 연차별 차이가 있었으며, 2021년도에는 만개 후 150－156일, 2022년도에는 136－143일, 2023년에는 128－141일이었다. 따라서 만개 후 일수는 연차별 편차가 크고, 지역별 만개기가 다르기 때문에 수확 로봇에 수확 시기 정보를 전달할 때는 만개 후 일수가 아닌 적숙기의 과실 품질 범위를 적용하는 것이 객관적이고, 효율적이라고 판단된다.
2. 최적 수확 지표 선정
기계 수확에 적용할 수 있는 최적의 수확 지표를 선정하기 위하여 객관적인 숙기 지표인 전분 함량과 과실 특성 항목인 과중, 종경, 횡경, 종횡비, 경도, 가용성 고형물 함량, 산도, 색도 L*, a*, b*값을 이용하여 상관분석을 수행하였다. 전체 기간 동안 수집된 데이터를 이용하여 상관 분석을 한 결과, 경도와 산도가 각각 상관 계수 0.86과 0.84로 전분 함량과 높은 양의 상관성을 나타냈다(Fig. 7A). 수확 한 달 전인 8월부터 수집된 데이터를 이용한 결과, 경도와 산도가 각각 상관 계수 0.64와 0.66으로 상관성이 높았다(Fig. 7B). 또한 경도는 비파괴적으로 측정이 가능한 특성 중 횡경과 －0.92(전체 기간), －0.57(수확 한 달 전)로 높은 음의 상관성을 보였으며, 산도는 색도 a*값과 －0.70(전체 기간), －0.65(수확 한 달 전)로 높은 음의 상관성을 나타냈다. 과실 특성 간의 연관성을 추가적으로 분석하기 위하여 주성분 분석을 실시한 결과, PC1이 전체 변동성의 약 66.6%를 설명하며, 무게와 종경, 횡경, 경도, 산도가 주요 기여 요인임을 확인하였다(Fig. 8).
파괴적인 측정이 필요한 경도, 산도, 가용성 고형물 함량을 선택적 수확용 로봇에 적용하기 위해 비파괴적 측정 항목인 크기(종경, 횡경, 종횡비)와 색도 값(과경부, 중앙부 a*)을 활용하여 다중 선형 회귀 분석을 수행하였다(Table 1). 경도는 종경, 횡경, 색도a*값을 사용했을 때 R2 0.86, 산도는 횡경과 종횡비, 과경부 a*값을 사용했을 때 0.79, 가용성 고형물 함량은 종경, 과경부와 중앙부 a*값을 사용했을 때 0.68로 평가되었다. 경도와 산도의 회귀 모델 성능은 가용성 고형물 함량보다 높았으며, 이는 가용성 고형물 함량이 고온, 강우 등 기상 환경에 큰 영향을 받기 때문인 것으로 사료된다. 따라서 경도와 산도는 종경, 횡경, 색도a*값을 이용하여 비파괴적인 추정이 가능하며, 회귀 모델은 선택적 수확용 로봇에 적용 가능할 것으로 판단된다.
Table 1.
Results of the multiple linear regression analysis predicting firmness, soluble solid contents and acidity using length (L), width (W), LDratio (LD), a* of fruit stalk (a1) and a* of center of fruit (a2) as independent variables.
| Model | Dependent variable | Equations | Adjusted R-squared | MSEz |
| 1 | Firmness | y = 123.2633 - 0.1901＊L - 0.7821＊W - 0.1692＊a1 | 0.86 | 39.407 |
| 2 | y = 123.4091 - 0.1975＊L - 0.7776＊W - 0.1631＊a2 | 0.86 | 39.958 | |
| 3 | Acidity | y = 0.8431 - 0.0078＊W + 0.1312＊LD - 0.0029＊a1 | 0.79 | 0.006 |
| 4 | y = 0.9808 - 0.0080＊W - 0.0027＊a2 | 0.78 | 0.006 | |
| 5 | Soluble solid contents | y = 5.8100 + 0.0861＊L + 0.0326＊a1 + 0.0244＊a2 | 0.68 | 1.695 |
| 6 | y = 5.6428 + 0.0886＊L + 0.0535＊a2 | 0.67 | 1.738 |
과실의 생리적 단계와 성숙을 반영하는 지표를 찾는 연구는 지난 수십 년간 진행되어 왔으며, Streif 지수, Perlim 지수, Thiault 지수 등이 개발되었다(Icka와 Damo, 2014). Streif 지수는 경도, 당도, 1－5단계로 표현하는 전분 지수를 사용하고, Perlim지수는 경도, 당도, 산도를 사용하여 계산하며, 두 가지 지수 모두 사과가 성숙해갈수록 감소한다(Delong 등, 1999; Streif 1996). 반면 Thiault 지수는 산도와 당도를 사용하며, 수확기에 도달할수록 증가하는 경향이다(Icka와 Damo, 2014). 기존 개발된 지수들처럼 사과의 성숙은 한 가지의 특성으로 추정하기보다는 여러가지 지표의 조합을 통해 추정하는 것이 정확도를 높일 수 있다(Wang 등, 2022). 따라서 본 연구에서 전분 함량을 기준으로 경도와 산도가 높은 상관성을 보였으므로, 최적의 수확 지표로 경도와 산도를 필수 지표로 선정하고, 색도와 가용성 고형물 함량은 보조 지표로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
3. 수확 가능 품질 범위 설정
기계 수확을 하기 위한 수확 가능한 과실의 품질 범위를 설정하고자, 완주군에 위치한 국립원예특작과학원에서 2021－2023년 수집된 적숙기 과실의 품질 데이터를 분석하였다. 최적 수확 지표의 3년 평균값은 경도(8mm probe) 39.7±6.4N, 산도 0.255±0.052%, 보조 지표인 가용성 고형물 함량 13.6±1.3°Brix, 색도 a*값 14.7±12.8이었다(Table 2). 가용성 고형물 함량과 과피 앞면 중앙부의 a*값은 수확기에 도달하면서 일정하게 유지되는 반면, 경도와 산도는 수확기가 지난 이후에도 지속적으로 감소한다(Fig. 3, Fig. 5). 따라서 소비자의 식감과 맛에 대한 기호도를 충족시키기 위해서는 경도와 산도의 최소한의 숙기 범위를 설정해 주는 것이 필요하다. 또한 본 연구에서 분석한 수확 가능 품질 범위와 지역별 ‘홍로’ 품질 범위를 비교하기 위하여 완주, 화성, 포천의 수확기 과실 품질을 분석하였다. 5－6년 동안 수집된 지역별 ‘홍로’ 품질 데이터와 국립원예특작과학원에서 3년 동안 수집된 데이터를 ANOVA 분석한 결과, 색도 L*값과 b*값을 제외한 과중, 크기, 경도, 가용성 고형물 함량, 산도는 통계적 유의차가 없었다(Table 3). 따라서 사과 ‘홍로’의 기계 수확을 위한 수확 가능한 최소 품질 범위를 경도 39.7±6.4N, 산도 0.255±0.052%, 가용성 고형물 함량 13.6±1.3°Brix, 색도 a*값 14.7±12.8으로 설정할 수 있을 것으로 사료된다.
Table 2.
Fruit quality of apple ‘Hongro’ harvested during the harvest season at the National Institute of Horticultural and Herbal Science from 2021 to 2023.
Table 3.
Fruit quality of apple ‘Hongro’ harvested during the harvest season at Wanju-Gun (2018－2022), Hwaseong-Si (2017－2022), Pocheon-Si (2017－2022) and NIHHS (2021－2023).
이상의 결과를 종합하면, 사과 ‘홍로’의 수확 지표로는 과육의 전분 함량과 높은 상관성을 보이면서 연차별 편차가 적은 경도와 산도를 선정할 수 있으며, 가용성 고형물 함량과 색도는 보조 지표로 활용할 수 있다. 또한 수확 가능한 최소 품질 범위는 경도 39.7±6.4N, 산도 0.255±0.052%, 가용성 고형물 함량 13.6±1.3°Brix, 색도 a*값 14.7±12.8로 설정할 수 있다. 본 연구에서 설정한 기준을 선택적 수확용 로봇에 적용할 때는 경도, 산도, 가용성고형물함량과 회귀 계수가 높은 비파괴 조사항목인 종경, 횡경, 색도a*값을 활용할 수 있으며 재배자에게도 과학적 근거를 기반한 수확 시기와 방법을 최적화하여 경제적 이익을 증대시킬 수 있을 것으로 판단된다.
