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양봉가와 과학자, 꿀 사기의 난제 해결

린 잉그램은 영국 남서부 서머싯의 울창한 구석에 있는 벌집을 돌보며 평화로운 모습을 보이고 있습니다.
하지만 40년 이상 벌집을 관리해 온 이 뛰어난 양봉가는 꿀 사기꾼이라는 까다롭고 진화하는 적과 싸워야 했습니다.
꿀에 불순물을 섞는 관행은 잘 알려져 있으며, 역사적으로 재와 감자가루와 같은 불순물이 사용되었습니다. 잉그램은
이제 기술과 과학의 발전으로 훨씬 더 쉬워졌으며, "맞춤형, 디자이너 또는 생물공학적" 시럽이 진위성 테스트를 속일 수 있는 희석제로 사용된다고 말했습니다.
그녀는 2021년에 영국 꿀 진위성 네트워크(HAN UK)를 설립하여 천연 꿀에 대한 인식을 높이고 사기로 인한 위협에 대해 경고했습니다.
그녀는 "전 세계적으로 우리가 보고 있는 영향 중 하나는 양봉가들이 사업을 접는 것입니다."라고 말했습니다.
불순물이 섞인 꿀은 정품 생산자가 감당할 수 있는 가격보다 몇 배나 낮은 가격으로 소매업체에 판매될 수 있습니다.
많은 대규모 양봉업자는 자체 꿀을 생산하는 것 외에도 농부와 작물 수분 계약을 맺고 전국의 재배자에게 수천 개의 벌집을 공급합니다.
불공정한 경쟁으로 인해 사업을 중단하면 작물 수분의 이 중요한 자연적 방법이 감소하고 식량 생산이 타격을 받습니다.
25,000명 이상의 생산자를 대표하고 Ingram이 꿀 홍보대사로 활동하는 British Beekeepers Association은 산업과 소비자를 보호하기 위해 사기 위험을 인정하기를 원합니다.
그녀는 "실제로 여기에 문제가 있다는 것을 인정하고 싶습니다."라고 말했습니다.
5월에 유럽 연합은 꿀 규정을 업데이트하여 더 명확한 제품 라벨과 투명성을 높이기 위한 "꿀 추적 시스템"을 보장했습니다.
예를 들어 혼합 꿀의 라벨에는 이전에는 혼합이 발생했는지 여부만 명시하면 되었지만 이제는 모든 원산지가 제품 이름 근처에 표시되어야 합니다.
현재 EU를 탈퇴한 영국의 라벨은 그렇게 엄격하지 않으며 Ingram은 모호한 포장으로 인해 소비자가 "오도되고 있다"고 생각합니다.
EU의 조치 뒤에는 27개국 블록에 도착하는 위조된 꿀이 명백히 증가하고 있다는 점이 있습니다.
기준에 미달하는 위조품은 소비자의 건강에 부정적인 영향을 미칠 수 있는데, 예를 들어 당뇨병, 비만, 간 또는 신장 손상의 위험을 증가시키는 것입니다.
2021년에서 2022년 사이에 EU에 들어오면서 테스트된 꿀의 46%가 잠재적으로 사기성이 있는 것으로 표시되었으며, 이는 2015-17년 기간의 14%에서 증가한 수치입니다.
의심스러운 위탁품 중 74%는 중국산이었습니다.
영국에서 수입된 꿀은 의심률이 100%였습니다.
EU는 이 꿀이 아마도 제3국에서 생산되어 블록으로 보내지기 전에 영국에서 다시 혼합되었을 것이라고 밝혔습니다.
영국은 유럽 전체에서 양적으로 두 번째로 큰 꿀 수입국입니다. 중국은 최대 공급국입니다.
그러나 영국의 모든 수입 꿀이 영국을 떠나는 것은 아닙니다. 상당한 양이 국내 시장에 남아 있습니다. Ingram은 "매대에 엄청나게 많은 꿀이 있다고 생각합니다."라고 말하며, 위조된 꿀은 대형 슈퍼마켓에서 "널리 판매되고 있습니다."라고 덧붙였습니다.
영국 중부 버밍엄에 있는 애스턴 대학교의 연구실의 닫힌 블라인드 뒤에서 꿀 사기에 맞서 싸우는 연구원들이 최첨단 기술을 활용하고 있습니다.
Ingram을 포함한 애스턴 과학자와 양봉가들은 빛을 사용하여 분자 수준에서 꿀 샘플의 내용물을 밝혀냅니다.
형광 여기-방출 분광법(FLE)으로 알려진 이 기술은 샘플에 레이저를 발사하는 것을 포함합니다.
그런 다음 다시 방출된 빛 주파수를 수집하여 테스트된 꿀의 3차원 이미지 또는 "분자 지문"으로 만듭니다.
프로젝트 책임자이자 나노기술의 리더인 알렉스 로진은 이 테스트가 "스펙트럼을 통해 다양한 분자를 추적하고 어떤 유형의 생화학 물질이 존재하는지 확인할 수 있다"고 말했습니다.
어두워진 실험실에서 다양한 꿀의 빛이 선명하게 보입니다.
첫 번째 꿀은 선명한 녹색을 띠고 두 번째 꿀은 차가운 파란색을 띠며, 이는 서로 다른 화학 성분을 나타냅니다.
로진은 FLE를 사용하여 그의 팀이 "시럽(또는) 천연 꿀에 해당하는 다양한 스펙트럼 대역"으로 "샘플 내의 사기 농도를 즉시 추적할 수 있다"고 말합니다.
로진은 FLE가 기존 테스트보다 정확하고 비용을 크게 절감하고 고도로 숙련된 인력이 필요 없이 훨씬 더 빠르게 결과를 제공할 수 있다고 말했습니다.
애스턴 팀의 목표 중 하나는 꿀 생산자 또는 소형 장비 또는 결국 스마트폰만 있는 소비자가 사용할 수 있는 FLE 버전을 만드는 것입니다.
이와 같이 테스트를 전개하면 기계 학습을 통해 생체 인식 서명 카탈로그로 사용할 수 있는 꿀 데이터베이스 생성도 가속화될 것입니다.
"새로운 샘플을 받았는데 그것이 조작되었고 데이터베이스가 구축된 방식과 다르다면, 우리는 모호한 것이 있다는 것을 알게 될 것입니다." 기계 학습을 전문으로 하는 Aston 연구원인 Steven Daniels가 말했습니다.
Ingram은 이 테스트가 통일된 표준을 확립함으로써 테스트 방법의 국제적 격차를 메울 수 있지만, 정부도 이 분야를 모니터링해야 한다고 말했습니다.
그녀는 "우리는 정말로 이 문제를 해결해야 합니다."라고 말했습니다.

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