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화훼류에 있어서 향기는 다양한 화색, 꽃 모양과 더불 어 화훼소비의 신수요성 트랜드로서 중요한 형질이다. 최 근 웰빙 산업과 더불어 꽃 향기가 인간에게 주는 심리 적 안정감이나 기능성에 대한 연구결과들이 보고되고 있 는데, 각 화훼류별로 어떤 성분이 어떤 효과를 주는지에 대해 밝혀내면서 변화되는 소비패턴을 충족시켜가고 있다. 예를 들어 금잔화의 주성분인 α-Thujene은 케톤류로 세 포의 생성이나 재생에 효과적이며, 비올라의 주성분인 Ocimene은 정신을 맑게 하고 집중력을 높여준다(Lee et al. 2012). 화훼산업에 있어 중요한 비중을 차지하는 카 네이션, 장미, 난 등과 같은 많은 화훼작물은 화색, 수 확 후 저장성 증대, 색이나 모양과 같은 시각적 가치증 대, 수송성 및 병 저항성 향상 등의 목표에 초점을 맞 추어 육종과정에서 선발되어 왔다(Zuker et al. 1998). 이 제 화훼육종에 있어서 향기라는 형질에 관심이 모아지고 있고 방향성 육종을 위해서는 향기분석에 대한 연구 또 한 중요하다.

현재 향기 성분을 분석하는 방법으로 high performance liquid chromatography(HPLC), gas chromatograph(GC), gas chromatograph/mass spectrometer(GC/MS) 등이 이 용되고 있지만 고가의 장비일 뿐만 아니라 전처리를 하 는데 시간과 노동력이 필요하며 숙련자의 작업이 요구 된다. 관능검사 또한 숙달된 패널들이 필요하고 작은 강 도와, 배합의 차 등을 감지할 수 있으나 사람의 후각세포 는 쉽게 후퇴하게 되어 재현성이 떨어지는 단점이 있다. 이러한 어려움을 해결할 수 있는 방법으로 전자코 분석 이 있는데 이는 냄새를 맡으면 후각 수용체에서 감지하 여 신경신호로 바뀌고 뇌의 후각 영역에 전달되어 특성 을 판별하는 사람의 코와 비슷한 원리로 특정 향기나 성 분을 센서 정렬 시스템을 이용하여 화학적 신호를 전기 적 신호로 나타낸 뒤 패턴인식 프로그램을 이용하여 분 석 할 수 있는 방법이다(Baldwin et al. 2011). 전자코의 주된 2가지 구성은 감지 시스템과 자동 패턴인식 시스 템이다(Berna 2010). 감지시스템에 있어 일반적인 전자 코의 센서 유형은 metal oxide sensor(MOS), conducting polymer sensor(CPS), quartz crystal microbalance(QCM) 등이 이용되고 있다(Lee and Lee 2007). 본 연구에 사용 된 감지시스템은 MOS의 화학적 민감성에 기반을 둔 gas sensors로 상업적으로 손쉽게 이용할 수 있다(Berna 2010).

전자코 시스템은 주로 식품, 화장품의 품질 관리프로 그램이나 의학의 병 진단 및 예측 등 다양한 분야에서 사용되고 있지만 원예산업에 있어서는 활용도가 상대적 으로 낮은 실정이다. 과수에서는 살구의 품종을 구분하 거나 상처 난 사과를 더 효과적으로 분류하고, 포도의 수확 후 관리기술로 이용되고 있으며(Li et al. 2007; Santonico et al. 2010; Solis-Solis et al. 2007), 채소에 서는 토마토 저장용기에 따른 후숙의 효과를 살펴보는데 전자코가 사용되었다(Gomez et al. 2008). 최근 화훼류 에서는 방향성 품종육성을 위한 향기패턴을 비교 분석하 고자 전자코가 이용되고 있다(Been 2010; Huang et al. 2011; Lee et al. 2003; Park et al. 2011). 전자코 시스 템이 사람의 후각 기능을 완벽하게 재연하기는 어렵지만, 주의 깊은 센서의 선택에 의해 사람과 유사하게 향에 반 응할 수 있고, 오히려 사람이 감지할 수 없는 화학 물 질에도 반응하는 장점을 가지고 있다(Baldwin et al. 2011). 따라서 화훼류의 방향성 품종육성을 위해서는 육 종의 선발단계에서 향기의 강약을 객관적으로 구분해 줄 수 있는 분석시스템이 요구되고 이는 전자코를 이용하여 가능하다(Park et al. 2011). 본 연구는 장미, 나리, 프리 지아, 카네이션, 난과 같은 주요 화훼류에서 향기를 지 니는 품종이나 계통을 선발할 때 작물별 향기 패턴을 비 교하고 강한 계통과 약한 계통과의 차이를 전자코를 이 용하여 객관적으로 구분하고자 수행하였다.

재료 및 방법

식물 재료

본 연구에 사용한 재료는 농촌진흥청 국립원예특작과 학원 각 작물 온실에서 육성중인 주요 화훼들을 만개기 에 샘플링 하여 분석에 이용하였는데 장미 실생계통 ‘08R 5-10’과 ‘08R 5-94’, 나리 품종 ‘Baikal-Pearl’, 계통 ‘FA05- 340’, 프리지아 품종 ‘Gold Rich’와 ‘Dancing Flame’, 카네 이션 품종으로 ‘Rojaro’와 ‘Rendez Vous’, 난은 호접란 품종 ‘Lea Malea Salazer’와 ‘Red Sky’으로 향기가 강 한 품종과 상대적으로 향기가 약하거나 없는 것을 주요 화훼류의 각 품목별로 각 1종씩 선별하여 실험에 사용 하였다(Table 1).

전자코 분석

휘발 성분을 분석하는 전자코는 복잡하고 주관적인 인 간 후각체계에 비해 빠르고 정확하게 분석 할 수 있다. 전 자코는 sensor의 종류에 따라 metal oxide sensor(MOS), conducting polymer sensor(CPS), quartz crystal microbalance( QCM)등이 있지만 본 실험에 사용된 것은 MOS type으로 sensor array system(SAS) 기술을 이용하여 센서 감응도를 측정하여 분석하는 유형에 속한다. 주요 화훼류 작물의 향기 패턴 분석에 이용된 전자코는 manual type αFOX 2000 Electronic nose system(Alpha MOS, France)으로 6개의 metal oxide semi-conductors로 구성 되어 있다(Table 2). 센서는 세라믹 지지체와 이를 통과 하는 열선, 그리고 지지체를 덮고 있는 반전도성 필름 (SnO₂)으로 구성되어 있다(James et al. 2005). 센서에 산 소가 접촉하면서 전자를 빼앗아 가게 되고 전기 전도도 가 올라가게 되는데 이 때 환원성 물질이 존재하면 전 기 전도도가 하락하게 된다. 여기서 측정된 감응도는 각 센서 별로 수치화되어 나타내어진다. 표2와 같이 각 센 서 별로 대표적인 분석영역들이 나눠져 있는데, 각 센서 들의 수치화된 데이터를 바탕으로 PCA, DFA 등 통계 프로그램을 실행하여 화훼류 작물 향기 패턴을 분석할 수 있다(Nose 1998).

분석을 위한 향기 포집 조건은 꽃잎 조직 1g을 10mL vial에 넣고 dry-block(TECHNE, UK)에서 40℃로 5분 동안 열을 가한 후 2.5mL syringe로 head space부분의 1mL를 extraction하여 전자코의 injection port에 주입하 였다. 전자코 내부로의 carrier gas는 air zero로 가스통 의 가스조절기는 50psi, 압력조절기는 5bars로 고정하였 고 1분에 150mL의 속도로 흐르게 하였다. Acquisition time은 2분으로 1초마다 분석하였다. 분석 간격은 13분 으로 센서가 충분히 안정된 후에 다음 분석을 진행하 였다. 각 샘플은 3반복으로 처리하였고 control로는 포집 장소의 대기공기를 이용하였다.

통계처리

전자코를 이용한 휘발성 향기 성분 패턴 분석결과는 alpha soft version 12.38 전자코 분석 소프트웨어를 통 하여 실시하였다. 6개 센서 감응도(Delta R_gas/R_air)는 공 기 저항값(R_air)에 대한 샘플 휘발 성분 저항값(R_gas)의 변 화율로 이를 주성분분석(Principle component analysis; PCA), 판별분석(Discriminant factorial analysis; DFA)에 이용하여 주요 화훼류 작물 향기 패턴을 도표로 나타내 어 구별하였다.

결과 및 고찰

향기를 보유한 대표적인 화훼류인 장미, 나리, 프리지 아, 카네이션, 난의 향기패턴을 전자코를 이용하여 분석 하였다. 주요 화훼류 작물에 따라 개화 시기는 다르지만 만개기에 각 작물별로 향기가 강한 계통과 없거나 약한 계통을 선별하여 분석에 이용하였다. Alpha soft의 통계 프로그램으로 분석한 raw data를 축적하고 이를 종합적 으로 모아서 일괄적으로 DFA 통계 분석하였다. PCA 분 석이 일반적으로 데이터를 처리할 때 가장 먼저 사용되 는 방법으로 각각의 성분들이 얼마나 분리가 되었는지 discrimination index를 사용하여 나타낸다. 반면 DFA 분 석은 미지시료를 분석할 때 많이 사용하는 방법이나 PCA 분석과 병행하여 분석하며 시료에 따라 PCA 보다는 DFA 분석이 향기의 구분을 더 명확하게 나타낸다는 보 고도 있다(Huang 2011). 다양한 화훼류 향기를 함께 비 교 분석하고자 본 실험에서는 DFA 분석을 진행하였고, 그 결과 나리는 1사분면, 프리지아는 2사분면, 카네이션 과 장미는 3사분면, 난은 4사분면에 위치하여 모든 작물 들이 센서 감응도에 따라 다른 위치에 그룹을 형성하고 있었다(Fig. 1). 각 사분면의 특정한 의미는 없고, 서로 다른 센서 반응 결과로 그래프상 표기되는 것이고 이는 화훼 작물별로 향기 성분이 다르기 때문에 각 센서의 반 응도 다르게 나타난 것으로 판단된다.

장미와 나리의 두 작물의 경우 가장 멀리 위치하고 있 어 센서의 감응도가 가장 상반됨을 나타내었다. 제1판별 분석은 50.8%, 제2판별분석은 38.7%를 보이고 누적 기 여율은 89.5%였다. 향기분석에 사용된 전자코는 6개의 metal oxide sensor가 내장된 타입을 사용하였는데, 그 중 P10/1과 P40/1 type이 본 화훼 향기 패턴 분석에 큰 영 향을 주는 것으로 가장 높은 센서 반응을 보였다(Table 3). 센서별로 인지를 잘 할 수 있는 화합물 종류가 구분되 어 있는데, P10/1의 경우 nonpolar volatile류이고, P40/1 의 경우 fluoride and chloride류이다(Table 2). 센서 내 장형 전자코의 경우 센서의 종류가 12개까지 구성될 수 있지만, 본 실험에 사용한 6개의 센서로도 주요 화훼류 의 향기 패턴 구분에 필요한 충분한 정보를 얻을 수 있 었다.

전자코 분석 결과 향기의 차이는 그래프상 거리와 방 향의 근접성에 따라 판단되는데 가까운 점들은 서로 유 사한 향기를 가지고 있으며 반대로 서로 다른 방향과 거 리가 먼 위치의 점들은 유사성이 없는 향기로 나타난다 (Lee et al. 2003). 그림 1의 그래프상 화훼 작물별로 향 기의 강약이 차이가 있더라도 같은 종류의 향기끼리 그 룹화 되고 서로 다른 성분들은 거리상 멀게 나타났으므 로 전자코를 이용하여 화훼 작물별 향기의 구별이 가능 하다는 것을 보여주었다.

하지만 같은 작물이라도 향기가 강한 품종과 약한 품 종이 존재한다. 화훼류 품목별로 주성분 분석 및 판별분 석을 mapping하였을 때, 상대적으로 강한 향기를 가지는 계통은 control에서 멀고 없거나 약한 품종은 control 가 까이 군집을 형성하였다(Fig. 2). 이로써 향기의 강약에 대한 객관적 구분이 가능하다는 것을 알 수 있었다. 같 은 분석결과를 이용하여 대표적인 향기 화훼작물인 프리 지아와 난의 센서 반응곡선을 레이더 형식으로 나타내 보 았는데, 포집된 향기의 강약 차이를 시각적으로 확연히 알 수 있었다(Fig. 3). 국내육성 품종인 프리지아 ‘Gold Rich’ 경우 외국품종인 ‘Dancing Frame’보다 향기가 더 강한 특징이 있음을 객관적으로 제시할 수 있는 데이터 이다.

화훼류의 향기육종을 위해서는 선발단계에서 향기의 객 관적인 구분이 요구된다. 기존에는 관능검사로 화훼 육 성자가 개화기에 꽃향기를 직접 맡고 우수계통으로 선발 해왔다. 기존의 이러한 선발방법은 사람에 따라 다른 결 과를 야기할 수 있다. 예를 들면 동양 심비디움의 한 종 인 한란의 경우 향기를 강하게 느끼는 사람이 있는 반 면 한란 향기에 대하여 후각세포의 감지가 둔한 사람이 존재하니 일치된 결과를 얻기가 어렵다. 추후 전자코 시 스템이 관능검사 패널의 검사결과와 어느 정도 상관성을 나타내는지에 대한 연구도 요구된다. 또한 본 실험에 사 용된 vial 포집방법은 식물체로부터 꽃을 분리하여 꽃잎 을 잘라 vial 병에 담은 것으로 절화시 발생되는 화합물 로 인해 분석 시 오차를 유발할 수 있으므로 향후 생화 상태에서 포집하여 분석하는 방법을 고안할 필요가 있겠 다. 본 연구를 통해 주요 화훼류에 전자코 시스템을 이 용하여 사람이 구분하기가 힘든 향기의 강약과 서로 다 른 향기라는 구분을 객관적으로 명시할 수 있음을 입증 하였으므로 향후 방향성 육종에도 활용할 수 있을 것으 로 기대된다.

초 록

본 연구는 국내 육성 화훼류의 향기 패턴을 비교하고 육종과정의 선발단계에서 향기의 정도를 객관적으로 구 분 가능한지 알아보고자 수행되었다. 향기를 보유한 대 표적인 화훼작물인 장미, 나리, 프리지아, 카네이션, 난의 화기조직으로부터 향기를 포집하였다. 전자코 시스템의 소 프트웨어에서 향기차이를 구명하기 위하여 주성분 분석 (Principle Component Analysis)과 판별분석(Discriminant Factorial Analysis)을 실시하였다. 판별분석 결과 나리는 1사분면, 프리지아는 2사분면, 카네이션과 장미는 3사분 면, 난은 4사분면에 위치하였다. 이것은 센서 감응도에 따 라 다른 그룹을 형성하고 있어 화훼류 향기 패턴의 구 분이 가능함을 보여주었다. 같은 화훼류 품목 내에서도 상대적으로 강한 향기를 가지는 품종은 control에서 멀고, 향기가 없거나 약한 품종은 control가까이 군집을 형성하 여 향기의 강약에 대해서도 객관적인 자료 제시가 가능 하였다. 나리와 난의 센서 반응곡선을 레이더 형식으로 나타내 보았을 때 향기의 강약 차이를 확연히 알 수 있 었다. 이로써 전자코를 이용한 화훼류 향기 분석 시스템 은 향후 주요 화훼류의 방향성 육종을 위한 선발단계에 객관적인 자료로서 사용될 수 있을 것이다.

추가 주요어:

육종, 꽃향기, 난, 선발