서 언

옥수수(Zea mays L.) 는 벼, 밀과 함께 전 세계적으로 재배 되는 3대 화곡류 식량 작물로 식량, 사료, 식품, 의학, 산업 재료 와 바이오 연료까지 광범위하게 이용되고 있는 작물이다. 우리 나라의 옥수수 생산량은 2021년 기준 95,141톤(통계청 2021. 농 작물 생산 조사)이며 옥수수의 곡물 자급률은 2020년 기준으로 0.7% (통계청 2022, 한국의 SDGs 이행보고서)로 극히 낮으며 사료 및 가공용 옥수수의 수요량은 거의 수입에 의존하고 있 다. 옥수수의 수입량은 2021년 기준 11,641천 톤으로 이 중 약 17%가 식용, 약 83%가 사료용으로 이용되고 있다(농림축산식품 주요 통계 2022, 농림축산식품부). 이와 같은 극히 낮은 옥수수 곡물 자급률과 절대적인 수입 의존도를 낮추고 식량안보에 중요 한 위치를 차지하는 옥수수의 곡물 자급률을 높이기 위해 우수 한 형질을 나타내는 옥수수 품종 개발이 시급한 실정이다. 우리 나라 옥수수 품종 육종은 국립식량과학원과 옥수수연구소 등 국가기관이 주도하고 있으며 우수한 옥수수 형질의 육종을 위 해 계통 육성과 여러 계통의 형질 특성 연구(Kim et al, 2016;Ha et al., 2022;Ryu et al, 2022)와 재배시기에 따른 생육과 수량 특성 연구도 이루어지고 있다(Jeon et al, 2021).

옥수수는 수 세기 동안 식물유전학과 표현형 연구의 주된 목표 중의 하나였다(Zhou et al., 2021). 종자의 형태 특성의 측정은 곡류 연구에 있어 매우 중요한 측면이고, 종자 크기는 기본적인 식물 연구와 곡물 육종과 생산량의 중요 요소 중의 하나이다(Whan et al. 2014). 이는 또한 유전형 차이를 분석 하는 데 유용하며 계통분류에 있어서 중요하다(Daniel, 2012). 아프리카 얌빈 종자의 유전형과 길이, 너비, 두께 및 이들 간 의 비율등 의 특성 간 변이에서 매우 높은 유의성이 있는 것 으로 종자의 형태적 특성과 유전관계는 종자 생산량과 형태를 결정하는 계통 육종에 중요하다 (Adewale at al., 2010). 이처 럼 종자의 형태적 특성은 작물 생산성과 품질에 큰 영향을 미 치므로 옥수수 종자의 표현형 특성 분석은 농작물 생산성 향 상과 유전자 선택에 필수적인 과정이 된다.

최근 디지털 영상 분석 장비 및 영상 데이터 분석기술의 발 달로 영상을 기반으로 식물 표현체학의 발달(Perez-Sanz et al., 2017)로 인해 작물의 표현형 분석뿐만 아니라 종자의 형 태 특성 분석 연구들이(Rovner et al., 2007;Kara et al, 2013;Cervantes et al., 2016;Araus et al., 2018;Dayrell, et al., 2023) 광범위하게 진행되고 있으며, 특정 형질 측정을 목적으 로 대량 처리가 가능한 하드웨어와 디지털 영상 정보를 효율 적으로 분석할 수 있는 알고리즘 개발을 위한 연구들이 진행 되고 있다(Neilson et al., 2015;Gage et al., 2017;Yang et al., 2020, Zhu et al., 2021;Duc et al. 2023;Ghimire et al. 2023). 작물 유전체의 정보를 획득하는 기술이 비약적으로 발전하고, 이를 전통적인 표현형지표와 연결시켜 작물육종에 활용하는 표현체학의 중요성이 대두되고 있다(Lee et al., 2021). 국내에서도 최근에 영상기반의 종자 표현형 분석 연구 들이 수행되어 콩, 메밀, 벼, 밀 등 여러 가지 종류의 종자 형 태적 특성이나 색상 분석이 이루어지고 있다(Baek et al., 2020;Kim et al., 2020;Lee et al., 2021;Choi et al, 2022).

이 연구는 옥수수 종자의 형태와 색상 특성을 조사하던 기 존 관행적인 수작업 방식의 비효율성과 주관적인 요소를 배제 시키고 디지털 이미지 영상기반으로 대량의 옥수수 종자를 신 속하게 분석하고 표준화된 데이터베이스를 구축하기 위한 기 술을 확립하기 위해 실시했다.

재료 및 방법

실험재료

옥수수 종자는 강원도 농업기술원 옥수수연구소에서 품종 개발을 위해 육성한 Recombinant inbred line(RIL) 집단 82 개 계통을 분양받고 정선 과정을 거쳐 실험에 사용하였다. RIL 집단의 육성은 미국 종실사료용 옥수수 우수계통인 Mo17 과 한국 재래종에서 육성된 우수 찰옥수수 계통인 KW7의 교 잡을 통해 이루어졌다.

200개의 F2 식물체를 자가 수정하여 1개체 1계통법(single seed descent, SSD)으로 세대 진전을 이루었고 82개의 F7:8 계통이 육성되었다.

RGB 영상 획득

옥수수 종자의 디지털 영상 정보를 확보하기 위해 해상도 2,400만 화소 이미지센서의 디지털카메라(A6000, Sony, Japan) 와 매크로 렌즈(E3.5/30, Sony, Japan)를 이용하여 촬영하였다. 촬영 방법은 접이식 촬영 부스(83 cm × 83 cm × 83 cm) 내부에 촬영 스탠드(Prospot, CS studio light, china)를 설치하고 스 탠드 기판으로부터 카메라 렌즈까지 50 cm 높이가 되도록 카 메라를 스탠드에 장착하고 소프트웨어(Imaging edge, sony)를 이용하여 촬영하는 방식으로 카메라는 수동 촬영으로 설정하 고 소프트웨어 촬영 조건은 F8, 1/10 초로 설정하였다. 촬영 광원으로 백색 LED 조명(Prodean, DN-T96, china : 96개의 백색 LED/1250 루멘/색온도 5600°K)을 카메라 위 촬영 부스 지지대에 설치하고 청색 지를 촬영 배경판으로 사용하였다. 촬 영시 배경판 위에 컬러체크 색 표지(1 cm × 1 cm 규격으로 만 든 청색, 녹색, 적색, 황색, 자색, 담청색, 선홍색 색 표지)를 상단에 놓고 아랫부분에 82개 계통별로 100립 씩 배(embryo) 부분이 배경판과 접하도록 정열시켜 총 82개의 RGB 영상을 획득했다.

RGB 영상 디지털 정보 분석

획득한 RGB 영상에 대해 콩 종자 표현형 분석(Back et al. 2020)에서 사용한 종자 형태 데이터와 색상 데이터를 추출 하는 과정을 일괄적으로 작성한 매크로 파일을 Image J(ver. 1.53j, Ferreira, 2010) 프로그램에 연동시켜 영상 디지털 정보 를 분석했다. 분석 방법으로 Image J 프로그램에 매크로 파일 을 탑재한 후 촬영한 RGB 영상 파일을 불러내고 촬영 시 이 용한 컬러체크 색표지 중 배경 판 색상과 동일한 청색 색 표 지 영역의 길이(1 cm)를 소프트웨어 커서를 이용하여 직선으 로 연결하여 나타나는 길이 값을 매크로 파일의 스크립트에 반영했다. 다음으로 분석할 범위를 설정하기 위하여 종자가 정 열된 화면 영역을 커서로 범위를 정하고 나타나는 좌푯값을 매크로 스크립트에 반영하였다. 모든 값이 반영된 매크로 파 일을 실행시켜 적색·녹색·청색(RGB) 채널의 영상 배경을 분 할하고 8,200개 개별 종자의 영상 파일(JPG)과 형태 지표인 면적, 둘레, 단폭, 장폭, 원형율, 둥근 정도, 표면 질감 데이터 와 RGB 색상 데이터가 담긴 comma-separated values(CSV) 파일을 생성시켰다. 생성된 형태 값의 측정 단위는 mm이며 색상은 Red, Green, Blue 각각 0 – 255 범위의 값으로 표시 된다. 이렇게 생성된 maxRGB 값을 헥스 색상 코드(Hex color code)로 변환하여 계통별 종자의 대표 색상으로 시각화 하였다.

결과 및 고찰

형태적 특성 분석

82개 RIL 계통 옥수수 종자의 형태적 특성을 구분할 수 있 는 지표로 면적(area), 둘레(perimeter), 장폭(major), 단폭 (minor), 둥근 정도(circularity), 원형율(roundness), 표면 질감 (solidity) 등 7개로 설정하고 종자의 디지털 이미지 데이터를 분석하였다. 계통별로 측정된 값은 종자 100립의 평균값을 나 타내며 측정 기준 단위는 밀리미터(mm)이다. 면적과 둘레의 분산 정도는 거의 유사한 양상을 나타내며 면적, 둘레, 장폭, 단폭은 분산 정도가 크나 둥근 정도, 원형율과 표면 질감의 분 산 정도는 작다(Fig. 1). 영상 이미지 분석에서 측정된 면적의 최소 및 최대값은 31.3–69.4 mm²(평균 45.8 mm), 둘레는 21.6 – 37.2mm(평균 26.0mm), 장폭은 6.7 – 10.7 mm(평균 8.3 mm), 단폭은 5.9–8.2 mm(평균 7.0 mm)로 측정되었으며 RIL 07이 4개의 형태적 특성 모두 가장 낮은 평균값을 나타내어 가장 작은 종자인 반면 RIL 13은 가장 큰 값을 나타냈다(Table 1). 둥근 정도(circularity) 지표는 형태와 표면 거칠기에 민감하 며 0 – 1의 값을 가진다(cervantes et al., 2016). 완벽한 원의 둥근 정도는 1이고 매우 뾰족하거나 불규칙한 물체는 0에 가 깝다. 계통별 둥근 정도는 0.7 – 0.8이었으며 평균은 0.8로 전 체적으로 둥근 형태를 나타낸다.

원형율(roundness) 지표는 종자의 형태가 얼마나 원에 가까 운지를 나타내는 지표로써 장폭에 대한 단폭 비율의 역수를 나타낸다(Ferreira, et al. 2010). 계통별 원형율의 범위는 0.6 – 0.9이었고 평균은 0.8이었다. 표면 질감(solidity)은 볼록한 다 각형 면적에 대한 면적의 비율을 나타내며 볼록한 면이 없을 때 1로 나타내는데 계통별 값의 범위가 0.9를 나타내어 표면 이 부정형인 종자 형태는 나타나지 않았다.

종자 영상 정보에서 추출한 값과 실제 측정한 값의 비교를 위해 장폭과 단폭의 평균값과 버니어 캘리퍼스로 측정한 실 측값의 상관관계를 분석한 결과, 상관계수는 0.97 이상으로 높은 정확도를 확인하였다(Fig. 2). 이와 같은 디지털 이미지 기반의 종자 형태 측정의 높은 정확도는 Baek 등(2020)과 Dayrell 등(2023) 의 연구에서도 보고되었다. 이와 같이 디지 털 이미지 정보 기반의 측정과 실측의 비교에서 정확도가 높 아 디지털 영상 기반의 종자 형태 측정 방법이 대량으로 신 속하고 정확하게 측정 가능한 방법임을 확인하였다.

형태 특성 간의 상관관계

82개 RIL 계통의 형태 특성 간의 관련성을 조사하기 위해 상관관계 분석을 하였다(Table 2). 면적과 둘레 간의 상관관계 가 0.990으로 가장 높게 나타났으며, 둘레와 장폭의 상관관계 가 0.949로 그 다음으로 높게 나타났고 면적과 장폭은 0.919 로 비교적 높게 나타났다. 상관관계에서 장폭은 종자 전체 크 기에 영향을 미치는 특성으로 볼 수 있다. 둥근 정도와 원형 율은 면적, 둘레와 장폭과 낮은 부의 상관관계를 나타내었다. 이러한 종자의 형태는 유전적 요인과 환경적 요인에 의해 영 향을 받는 것으로 종자의 형태와 직접적으로 관련된 개별 구 조유전자의 작용뿐만 아니라 호르몬 합성, 대사나 신호전달과 관련된 요인에 의한 것이며 발아와 같은 생리작용에 영향을 미친다(Adebisi et al., 2005;Cervantes et al., 2016).

색상 특성 분석

종자 RGB 영상 정보에서 추출한 각 계통의 MaxRGB (Funt et al., 2010) 값을 사람이 인식할 수 있는 색상으로 나 타내기 위해 Hex2cellcolor 함수를 이용하여 대표 색상으로 변 환하여 가시화하였다(Table 2). 82 계통 대표 색상의 RGB 범 위는 Red의 최댓값은 171 – 214, Green의 최댓값은 93 – 205, Blue 최댓값은 60 – 200이었다. 82 계통 전체의 RGB 평균값 은 Red 199, Green 180, Blue 152이었으며 Hex 색상 코드 로 변환시켰을 때 #C7B498 으로 RGB 구성은 78% red, 70.6% green, 59.6% blue이었으며 가시적인 색상은 회 오렌 지색(Grayish orange)으로 나타났다.

종자의 실제 색상은 대체로 여러 가지 색상이 혼재된 형태 로 나타나 절대적인 한가지 색상으로 표현하는데 한계가 있으 므로 RGB, HSV, HTML color code, CIELAB color space 색도 등의 여러 가지 색상 모델로 접근하고 있다(Yan et al., 2011;Karma et al., 2018;Lee et al. 2021;Reyes et al., 2021). 국내에서

현재 시행되는 옥수수 종자의 색상 분류는 국립종자원의 작물별 특성조사 기준에따라 옥수수 종자의 등 부위 색상을 흰색, 황백색, 황색, 황 오렌지색, 오렌지색, 적 오렌지색, 적색, 자색, 갈색, 청흑색의 10계급으로 분류하고 있다(작물 별 특성 조사기준 2020, 국립종자원). 이 연구 결과에서 확 보한 대표 색상을 가시적으로 분류하면 황회색, 황색, 회 오 렌지색, 회적색, 자색, 갈색의 6개 계통으로 분류되었다. Dayrell 등(2023)은 헥스 색상 코드에 의한 대표 색상을 이 용하여 장미과 종자의 색상을 분류하였다. 이 연구에서는 인 공광원을 사용하여 얻은 색상을 대표 색상으로 제시하였으 나, 물체의 색상은 조명의 종류와 세기에 따라 달라지므로 태양광 기준의 색상과 인공광원 하에서의 색상이 다르게 나 타나므로 이를 보상하기 위해 표준 색상체커(colorcheker) 등을 이용하여 두 광원 사이의 색상을 비교하고 그 차이를 보상 할 수 있는 알고리즘을 개발하여 디지털 이미지 색상 분석에 적용할 필요가 있다.

옥수수 종자의 색상은 다양한 기능을 가지는 카로티노이 드와 안토시아닌 색소에 의해 나타난다. 황색 옥수수는 주로 루테인, 지아잔틴, 크립토잔틴 등의 형태로 카로티노이드 계 열 색소(Eldahshan et al. 2013) 가 함유되어 있고 자색 및 청색 옥수수는 시아니딘, 펠라르고니딘, 델피니딘 등의 형태 로 안토시아닌 계열 색소(Fan et al., 2016;Li et al., 2018)가 함유되어 있다. 82개 계통 RIL 종자의 전반적인 대 표 색상은 황색 계통과 회 오렌지색 계통이 주를 이루므로 카로티노이드 계열의 색소가 안토시아닌 계열의 색소보다 더 많이 함유된 것으로 추정한다. 관행적으로 이루어지는 종자 색상 구분은 숙련된 인력의 경험에 의한 주관적 판단에 의 한 것으로 객관화된 표준화가 이루어지지 않은 상태이므로 이 연구에서 제시한 RGB 디지털 이미지 정보 기반의 색상 분석을 이용한다면 표준화된 종자 색상 분류 체계를 확립할 수 있는데 도움이 될 것이며, 종자에 국한하지 않고 과일이 나 채소의 색상 평가에도 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

적 요