구강모 교수 연구실
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저장 중 대사체·VOCs 기반 품질 예측 및 선도유지 기술

Quality Prediction and Shelf-Life Extension Using Metabolites and VOCs during Postharvest Storage

연구 내용

수확 후 저장 과정에서 발생하는 VOC와 대사체 변화를 분석하고 CA 컨테이너 및 열·천연계 처리 조건을 최적화하여 품질을 유지하는 연구

수확 후 저장에서 품질 저하를 유발하는 외피 갈변과 향미 변화를 중심으로, metabolomics 및 VOC 분석을 연계하여 저장 조건의 효과를 규명합니다. GC-MS 기반 VOC 프로파일링과 다변량 분석, 인공신경망을 활용한 freshness model 설계를 통해 저장 기간 예측 체계를 구축합니다. 또한 controlled atmosphere 저장과 온수 처리, allyl isothiocyanate 처리의 결과를 대사경로 및 cutin·suberin 관련 반응과 연동해 비교하며, 수출 유통 환경에서도 동일 지표로 품질을 평가하는 차별성을 확보합니다.

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연구 흐름

초기에는 온수 처리로 oriental melon의 갈변을 완화하는 과정에서 heat shock protein 및 cutin 관련 유전자 발현과 대사경로 변화를 확인하는 연구를 수행했습니다. 이후 blackberry의 Botrytis cinerea 억제에 필요한 allyl isothiocyanate의 농도 범위를 제시하고, 처리에 따른 막 손상 관련 인자를 metabolomics로 해석하는 방향으로 확장했습니다. 2024년에는 CA 저장 조건의 품질 및 VOC 변화를 수출 시나리오와 비교하고, VOC를 기반으로 저장 기간과 신선도를 예측하는 기계학습 모델을 적용하는 궤적을 보였습니다. 현재는 CA 컨테이너 선도유지 기술을 공정 단위로 고도화하는 연구를 수행합니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

  • VOC 기반 저장수명 예측 모델
  • CA 컨테이너 수출 선도유지
  • 온수 처리 조건 최적화
  • 병원균 억제용 처리제 농도 설계
  • 외피 갈변 바이오마커 활용
  • 유통 환경 적응형 저장 전략
  • 향미 VOC 품질지표 DB
  • 신속 품질관리용 센싱 프로토콜
  • 다변량·딥러닝 공정 제어
  • 수출용 품질 상관지표 체계

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