양봉 영국 양봉가, 꿀 사기 증가에 맞서 레이저 기술 도입
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영국 양봉가, 꿀 사기 증가에 맞서 레이저 기술 도입
린 잉그램은 영국 남서부 서머싯의 울창한 구석에서 윙윙거리는 벌집을 돌보며 평화로운 모습을 보이고 있습니다.
하지만 40년 이상 벌집을 관리해 온 숙련된 양봉가는 꿀 사기꾼이라는 까다롭고 진화하는 적과 싸워야 한다는 사실을 깨달았습니다.
꿀에 불순물을 섞는 관행은 잘 알려져 있으며, 역사적으로는 재나 감자가루와 같은 불순물이 사용되기도 했습니다.
잉그램에 따르면, 기술과 과학의 발전으로 지금은 진위성 검사를 속일 수 있는 희석제로 "맞춤형, 디자이너 또는 생물공학적" 시럽을 사용하는 것이 훨씬 쉬워졌다고 한다.
그녀는 2021년에 천연 꿀에 대한 인식을 높이고 사기로 인한 위협에 대해 경고하기 위해 영국 꿀 진위성 네트워크(HAN UK)를 설립했습니다.
그녀는 "전 세계적으로 우리가 보고 있는 영향 중 하나는 양봉가들이 사업을 접는다는 것입니다."라고 말했습니다.
섞인 꿀은 진짜 생산자가 감당할 수 있는 가격보다 몇 배나 낮은 가격으로 소매상에게 판매될 수 있습니다.
대규모 양봉업자 대부분은 꿀을 직접 생산하는 것 외에도 농가와 작물 수분 계약을 맺고 전국 농가에 수천 개의 벌집을 공급합니다.
불공정한 경쟁으로 인해 이들이 사업을 중단하게 되면 작물을 수분하는 이 중요한 자연적 방법은 줄어들고 식량 생산은 타격을 받을 것입니다.
25,000명 이상의 생산자를 대표하는 영국 양봉가 협회는 인그램이 꿀 홍보대사로 활동하고 있으며, 업계와 소비자를 보호하기 위해 사기 위험을 인식하기를 원합니다.
그녀는 "실제로 여기에 문제가 있다는 것을 인정하는 모습을 보고 싶다"고 말했습니다.
더 나은 라벨링
5월에 유럽연합은 꿀에 대한 규정을 업데이트하여 제품 라벨을 더욱 명확하게 하고 투명성을 높이기 위한 "꿀 추적 시스템"을 도입했습니다.
예를 들어, 혼합 꿀의 라벨에는 이제 모든 원산지가 제품명 가까이에 표시되어야 하지만, 이전에는 혼합이 이루어졌는지 여부만 명시하면 됐습니다.
현재 EU를 탈퇴한 영국에서는 라벨링이 그렇게 엄격하지 않으며, 잉그램은 소비자들이 모호한 포장으로 인해 "오도되고 있다"고 믿고 있습니다.
EU의 조치 뒤에는 27개국으로 구성된 블록에 유입되는 위조 꿀이 늘어나는 게 분명합니다.
기준에 미달하는 첨가물은 소비자의 건강에 부정적인 영향을 끼칠 수 있는데, 예를 들어 당뇨, 비만, 간이나 신장 손상의 위험이 커집니다.
2021년에서 2022년 사이에 EU에 반입되는 꿀 중 46%가 잠재적으로 사기성이 있는 것으로 나타났는데, 이는 2015~2017년 기간 동안 14%보다 증가한 수치입니다.
의심스러운 물품 중 74%가 중국에서 왔습니다.
영국에서 수입한 꿀의 의심률은 100%였습니다.
EU는 이 꿀이 제3세계에서 생산되어 영국에서 다시 혼합된 후 EU로 보내졌을 것이라고 밝혔습니다.
영국은 유럽 전체에서 양적으로 두 번째로 큰 꿀 수입국입니다. 중국은 최대 공급국입니다.
그러나 영국의 모든 수입 꿀이 나라를 떠나는 것은 아닙니다. 상당한 양이 국내 시장에 남아 있습니다.
잉그램은 "매대에 그런 제품이 엄청나게 많이 있을 것"이라며, 대형 슈퍼마켓에서 "흔히 구할 수 있는" 혼합 꿀도 있다고 덧붙였다.
레이저
영국 중부 버밍엄에 있는 애스턴 대학의 연구실의 닫힌 블라인드 뒤에서, 꿀 사기에 맞서 싸우는 연구원들이 최첨단 기술을 활용하고 있습니다.
잉그램을 포함한 애스턴 과학자와 양봉가는 빛을 사용하여 분자 수준에서 꿀 샘플의 내용물을 밝혀내고 있습니다.
형광 여기-방출 분광법(FLE)으로 알려진 이 기술은 샘플에 레이저를 발사하는 것을 포함합니다.
다시 방출된 빛 주파수는 검사한 꿀의 3차원 이미지, 즉 "분자 지문"으로 정리됩니다.
나노기술 분야의 프로젝트 리더이자 리더인 알렉스 로진은 이 테스트가 "스펙트럼을 통해 다양한 분자를 추적하고 어떤 유형의 생화학 물질이 존재하는지 확인할 수 있다"고 말했습니다.
어두운 실험실에서는 다양한 꿀에서 나오는 빛이 선명하게 보입니다.
첫 번째 색깔은 선명한 녹색을 띠고 두 번째 색깔은 차가운 파란색을 띠는데, 이는 화학 성분이 다르다는 것을 나타냅니다.
Rozhin은 FLE를 사용하여 그의 팀이 "시럽(또는) 천연 꿀에 해당하는 다양한 스펙트럼 대역"을 가진 "샘플 내의 사기 농도를 즉시 추적할 수 있다"고 말했습니다.
로진은 FLE가 기존 검사보다 더 정확하고, 비용을 대폭 절감하여 훨씬 더 빨리 결과를 제공할 수 있으며, 고도로 숙련된 인력이 필요하지 않다고 말했습니다.
애스턴 팀의 목표 중 하나는 꿀 생산자 또는 소규모 장비를 사용하는 소비자, 또는 결국 스마트폰만 사용하는 소비자가 사용할 수 있는 FLE 버전을 만드는 것입니다.
이와 같은 테스트를 실시하면 기계 학습을 통해 생체 인식 서명 카탈로그로 사용할 수 있는 허니 데이터베이스가 더 빨리 만들어질 것입니다.
"새로운 샘플을 받았는데, 그것이 조작되었고 데이터베이스가 구축된 방식과 다르다면, 우리는 뭔가 모호한 것이 있다는 것을 알게 될 것입니다." 기계 학습을 전문으로 하는 애스턴 연구원인 스티븐 대니얼스의 말이다.
잉그램은 이 시험을 통해 통일된 표준을 확립함으로써 시험 방법의 국제적 격차를 메울 수 있지만, 정부도 이 분야를 모니터링할 필요가 있다고 말했습니다.
그녀는 "우리는 이 문제를 꼭 해결해야 합니다"라고 말했습니다.
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