The Korean Society of Pesticide Science

Current Issue

The Korean Journal of Pesticide Science - Vol. 22 , No. 4

[ ORIGINAL ARTICLES ]
The Korean Journal of Pesticide Science - Vol. 22, No. 4, pp.378-392
Abbreviation: Korean J. Pestic. Sci.
ISSN: 1226-6183 (Print) 2287-2051 (Online)
Print publication date 31 Dec 2018
Received 30 Aug 2018 Revised 11 Dec 2018 Accepted 14 Dec 2018
DOI: https://doi.org/10.7585/kjps.2018.22.4.378

QuEChERS 전처리 및 LC-MS/MS를 이용한 주요 수출 농산물중 36종 신규 등록 농약의 동시 검사법 개발
박정은 ; 권혜영1, * ; 백수진1 ; 노진호1 ; 김단비1 ; 이효섭1 ; 진용덕1
(주)Dt&CRO
1농촌진흥청 국립농업과학원 화학물질안전과

Development of Multi-residue Analytical Method using QuEChERS and LC-MS/MS for 36 Newly Registered Pesticides in Korea for Major Agricultural Export Commodities
Jung-Eun Park ; Hyeyoung Kwon1, * ; Su-Jin Back1 ; Jin-Ho Ro1 ; Dan Bi Kim1 ; Hyo-Sub Lee1 ; Yong-Duk Jin1
Dt&CRO, Cheoin-gu, Yongin-si, Gyeonggi-do, Republic of Korea
1Chemical Safety Division, National Institute of Agriculture Sciences, Rural Development Administration, Wanju, Jeonbuk 55365, Republic of Korea
Correspondence to : *Email: kwonhy91@korea.kr

Funding Information ▼

초록

본 연구에서는 QuEChERS전처리를 통한 36종의 국내 신규 등록농약의 다성분 잔류분석법을 확립하였다. 주요 수출 농산물 5종(사과, 파프리카, 배, 딸기 및 토마토)을 대상으로 농약을 첨가하여 citrate buffer 용액으로 추출후 d-SPE 단계에서 3가지 다른 방법(정제없이 10배 희석(0.01, 0.05 및 0.5 mg/kg 수준) 및 C18 정제, PSA 정제(0.05 및 0.5 mg/kg 수준))을 처리하여 비교하였다. 회수율은 정제없이 10배 희석의 경우 사과 78.1~120.8%, 파프리카 88.8~112.2%, 배 82.6~113.2%, 딸기 81.3~111.2%, 토마토 89.3~106.6%의 회수율을 보였으며, RSD는 6.6~13.2%였다. C18 정제법의 경우 사과 81.8~114.1%, 파프리카 85.6~124.1%, 배 89.3~117.6%, 딸기 95.7~109.4%, 토마토 94.6~107.1%의 회수율을 보였으며, RSD는 4.7~12.5%였다. PSA 정제법의 경우 GPTC, pyrifluquinazon 및 pyrimisulfan을 제외하고 사과 89.1~103.7%, 파프리카 73.1~117.5%, 배 74.3~105.6%, 딸기 72.4~106.6%, 토마토 72.3~121.1%의 회수율을 보였으며, RSD는 5.6~17.4%였다. Matrix effects는 모든 540경우 중에서 정제없이 10배희석 1가지, PSA 정제 3가지, C18 정제 13가지를 제외하고는 20% 이하로 매우 양호하였다. 따라서 PSA 정제를 이용할 때 회수율이 낮아진 3종 농약을 제외한 모든 농약에 대하여 3가지 정제법 모두 주요 수출 농산물에 대한 농약 잔류분석에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

Abstract

This study aimed to develop a multi-residue analysis method using QuEChERS for 36 newly registered pesticides in Korea. We compared 3 different methods (10 times dilution without d-SPE cleanup, primary secondary amine (PSA) and C18 cleanup at d-SPE process) after extraction using citrate buffer for 5 major agricultural export commodities (apple, paprika, pear, strawberry and tomato). Pesticides were spiked at three concentration levels of 0.01(only 10 times dilution without d-SPE), 0.05 and 0.5 mg/kg for the recovery test and the comparison of matrix effects. For the 10 times dilution without d-SPE, recoveries were 78.1~120.8% in apple, 88.8~112.5% in paprika, 82.6~113.2% in pear, 81.3~111.2% in strawberry and 89.3~106.6% in tomato with the ranges of 6.6~13.2% RSD. For the C18 sorbent cleanup, recoveries were 81.8~114.1% in apple, 85.6~124.1% in paprika, 89.3~117.6% in pear, 95.7~109.4% in strawberry and 94.6~107.1% in tomato with the ranges of 4.7~12.5% RSD. For the PSA sorbent cleanup, all recoveries except GPTC, pyrifluquinazon and pyrimisulfan were 89.1~103.7% in apple, 73.1~117.5% in paprika, 74.3~105.6% in pear, 72.4~106.0% in strawberry and 72.3~121.1% in tomato with the ranges of 5.6~17.4% RSD. Matrix effects of all 540 cases except 1 case for 10 times dilution without d-SPE, 2 cases for PSA cleanup and 13 cases for C18 cleanup were ≤20%. The results showed that 3 different methods can be applied to analyze 36 newly registered pesticides in Korea for 5 major agricultural export commodities, except 3 pesticides with PSA cleanup.


Keywords: Agricultural export commodities, Multi-residue analysis, QuEChERS, Newly registered pesticides
키워드: 다성분 동시분석, QuEChERS, 수출 농산물, 신규 등록 농약

서 론

농산물 및 농업환경 중 잔류되는 농약의 안전관리는 농산물 생산의 가장 중요한 요인으로 점차 강화되고 있는 추세 이며, 특히 농산물의 잔류농약 문제는 신선농산물에 대한 신뢰, 안전문제로 직결되고 있기 때문에 매우 높은 수준의 관리가 필요함에 따라 신규로 등록되는 농약의 경우 인축 및 생태계에 대한 안전성을 검증하고 각 농약마다 인체에 무해한 수준으로 잔류허용기준(Maximum Residue Limits, MRL)을 정하여 국내의 경우 식품의 기준 및 규격(Ministry of Food and Drug Safety, 2018)에 명시하여 관리하고 있다.

국내에서 생산되는 농축산물의 경우 국내 유통뿐 아니라 국외로의 수출도 매년 증가하고 있는 추세로, 우리나라 농축산물의 수출액은 2001~2017년 연평균 8.1% 증가하였으 며, 2017년 농축산물 수출액은 71.5억 달러로 전년 대비 7.1% 증가하여 매년 꾸준히 수출이 늘고 있으나(Korea Rural Economic Research Institute, 2018), 농산물 수출 시 가장 큰 문제점으로 대두되는 것이 수입국 잔류허용기준에 따른 농산물 안전성 위반이다. 수입국 잔류허용기준은 국내에서는 등록 후 기준에 맞추어 사용하여 안전성이 확보된 농약일 지라도 수출대상국에서는 잔류기준이 설정되지 않아 수입국의 평가 절차에 따라 기준을 설정하는 것을 말한다. 농산물 수출 시 국내 기준에는 안전성이 입증되나, 수출대상국의 잔류허용기준이 없는 경우 0.01 mg/kg 이하의 기준을 적용 받는다. 이 때문에 우리나라 수출 농산물의 주요 수입국인 미국, 일본, 대만 등에서 농약의 잔류허용기준 초과 검출로 통관이 금지되는 사례가 자주 발생한다.

이러한 수입국의 농산물 검사에 적합한 농산물의 수출을 위해서는 낮은 농도까지 신속하게 잔류농약을 분석하는 것이 매우 중요하다. 따라서 농산물 중 잔류농약 다성분 동시 분석을 위해 LC-MS/MS 및 GC-MS/MS 등 질량분석기를 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 전처리방법인 QuEChERS법은 MgSO4 사용을 통한 salting out효과를 이용하여 추출하는 과정과 흡착제를 직접 넣어 정제하는 d-SPE (dispersive solid phase extraction) 과정으로 이루어진 분석법으로 비교적 간단하여 분석시간을 줄이면서 분석 성분의 손실을 최소화할 수 있으며, 적은 유기용매의 사용으로 비용 절감은 물론 실험자가 휘발되는 유기용매에 노출되는 부분도 적어 보건적 환경적 측면에서도 유리한 방법으로써 최근 전세계적으로 널리 사용되고 있다(Kwon et al., 2011; Zhao et al., 2012; González et al., 2014). 국내에서도 『농산물 등의 유해물질 분석법(식품의약품안전처고시 제 2016-148호) 』에서 QuEChERS 전처리법과 질량분석기를 이용한 320성분의 농약 분석법을 고시하고 있다. 그러나 QuEChERS 전처리법과 질량분석기를 이용한 방법은 신속하게 낮은 농도까지 분석이 가능하지만 시료의 전처리 방법에 따라 matrix effect의 영향을 받기 쉽기 때문에(Kruve A. et al., 2008; Kwon et al., 2012) 전처리 방법에 따른 matrix effect의 영향을 조사하는 것도 매우 중요하다.

따라서 본 실험에서는 수출 농산물 검사에 신속히 사용될 수 있는 분석법의 확립을 위해 최근 국내에 새로이 등록되어 『농산물 등의 유해물질 분석법』에서 제외된 농약 36종을 대상으로 주요 수출 농산물 5종에 대한 QuEChERS 전처리법 및 질량분석기를 이용한 시험을 실시하였다.


재료 및 방법
농산물 시료

농산물은 국외로 수출되는 농산물 중 수출 물량이 많은 농산물인 사과, 토마토, 딸기, 배 및 파프리카를 대상으로 하였으며(Table 1), 시중에서 판매하는 친환경 농산물을 구입하여 실험에 활용하였다. 각 농산물은 씨, 꼭지 및 심을 제거한 후 2 cm 정도로 균일하게 절단하여 드라이아이스와 함께 mix homogenizer (Artlon Gold Mix DA338-G, Korea)로 고속 마쇄한 후 분석 전처리 전까지 -20oC의 냉동 고에 보관하여 사용하였다.

Table 1. 
Export data of agricultural export commodities (Kati, 2018) (Weight: ton, Price: thousand dollar)
Year Strawberry Paprika Tomato Apple Pear
Weight Price Weight Price Weight Price Weight Price Weight Price
2014 3,657 33,374 23,138 79,611 5,538 13,737 2,378 5,787 23,142 62,318
2015 3,678 33,027 29,376 85,213 5,738 12,592 3,652 8,678 22,556 57,842
2016 4,125 34,116 30,276 93,793 5,428 13,341 4,131 9,381 25,684 65,528
2017 5,109 43,978 34,843 89,485 6,334 13,952 3,134 7,608 27,218 66,279

농약표준용액 및 시약

분석대상 농약은 신규 등록농약 중 다성분 동시분석이 가능한 살균제 18종, 살충제 10종, 제초제 7종 및 살선충제 1 종으로 Table 2의 총 36종을 선정하여 분석법을 확립하였다. 분석에 사용한 표준품은 Dr. Ehrenstorfer GmbH (Augsburg, Germany), Sigma-Aldrich (St. Louis, USA) 및 Wako (Osaka, Japan)에서 구입하였으며, 내부표준물질로 사용된 atrazine (순도 97.3%) 분석용 표준품은 Sigma-Aldrich (St. Louis, USA)에서 구입하였다. 실험에 사용된 용매인 methanol 및 acetonitrile은 Merck (Darmstadt, Germany)의 HPLC grade로 구입하였으며, 3차 증류수는 Millipore사의 Milli-Q system (Bedford, USA)을 이용하여 제조한 후 사용하였다. 분석에 사용된 시약인 fomic acid (>98% purity)와 ammonium acetate (99% purity)는 Sigma Aldrich (St. Louis, USA)에서 구입하여 사용하였다. QuEChERS 전처리를 위한 제품은 Agilent (San Francisco, USA)에서 구입하여 사용하였다. 시료 추출을 위한 제품은 Agilent QuEChERS EN 15662 Extract Kit (4 g MgSO4, 1 g NaCl, 1 g NaCitrate, 0.5 g disodium citrate sesquihydrate)를 사용하였으며, 정제를 위한 제품은 Agilent QuEChERS dispersive SPE 2 mL (150 mg MgSO4, 25 mg primary secondary amine (PSA)) 및 Agilent QuEChERS dispersive SPE 2 mL drug residues in meat (150 mg MgSO4, 25 mg C18)을 사용하였다.

Table 2. 
List of pesticides selected in this study
No. Compound Name Formula Molecular Weight Use
1 Ametoctradin C15H25N5 275.0 Fungicide
2 Cyantraniliprole C19H14BrClN6O2 473.7 Insecticide
3 Cyclaniliprole C21H17Br2Cl2N5O2 602.1 Insecticide
4 NK-1375 (Cyclaniliprole metabolite) C21H16Br2ClN5O2 565.1 Insecticide
5 Fenoxasulfone C14H17Cl2NO4S 366.3 Herbicide
6 Flometoquin C22H20F3NO5 435.1 Insecticide
7 Fluopyram C16H11ClF6N2O 396.8 Fungicide
8 Flutianil C19H14F4N2OS2 426.5 Fungicide
9 Fluxametamid C20H16Cl2F3N3O3 474.3 Insecticide
10 Fluxapyroxad C18H12F5N3O 381.3 Fungicide
11 Imicyafos C11H21N4O2PS 304.4 Nematicide
12 Indaziflam C16H20FN5 301.4 Herbicide
13 Ipfencarbazone C18H14Cl2F2N4O2 427.3 Herbicide
14 Isofetamid C20H25NO3S 359.5 Fungicide
15 GPTC (Isofetamid metabolite) C23H29NO8S 479.2 Fungicide
16 Mandestrobin C19H23NO3 313.4 Fungicide
17 Oxathiapiprolin C24H22F5N5O2S 539.5 Fungicide
18 Penflufen C18H24FN3O 317.4 Fungicide
19 Picarbutrazox C20H23N7O3 409.4 Fungicide
20 TZ-1E (Picarbutrazox metabolite) C20H23N7O3 409.4 Fungicide
21 Picoxystrobin C18H16F3NO4 367.3 Fungicide
22 Pyflubumide C25H31F6N3O3 535.5 Insecticide
23 Pyflubumide-NH (Pyflubumide metabolite) C21H25F6N3O2 465.2 Insecticide
24 Pyraclonil C15H15ClN6 314.8 Herbicide
25 Pyribencarb C18H20ClN3O3 361.8 Fungicide
26 KIE-9749 (Pyribencarb metabolite) C18H20ClN3O3 361.8 Fungicide
27 Pyrifluquinazon C19H15F7N4O2 464.3 Insecticide
28 Pyrimisulfan C16H19F2N3O6S 419.4 Herbicide
29 Pyriofenone C18H20ClNO5 365.8 Fungicide
30 Sulfoxaflor C10H10F3N3OS 277.3 Insecticide
31 Tebufloquin C17H20FNO2 289.3 Fungicide
32 AF02-M1 (Tebufloquin metabolite) C15H18FNO 247.3 Fungicide
33 Tiafenacil C19H18ClF4N3O5S 511.9 Herbicide
34 Triafamone C14H13F3N4O5S 406.3 Herbicide
35 Triflumezopyrim C20H13F3N4O2 398.3 Insecticide
36 Valifenalate C19H27ClN2O5 398.9 Fungicide

표준용액 및 혼합표준용액 조제

실험에 사용한 각각의 농약은 acetonitrile 및 methanol을 이용하여 stock solution 1,000 mg/L을 조제하였다. 각 농약의 stock solution을 혼합하여 acetonitrile로 희석하여 1, 5 및 50 mg/L로 조제하여 회수율 실험에 사용하였으며, matrix matched standard 조제 시 PSA 및 C18 정제법의 경우 25, 50, 100, 250 및 500 μg/L의 농약 첨가용 혼합표준용 액을 조제하였으며, 10배 희석법의 경우 5, 10, 25, 50, 100, 250 및 500 μg/L의 농약 첨가용 혼합표준용액을 조제하였다. 내부표준물질(internal standard, ISTD)은 atrazine을 acetonitrile로 혼합하여 20 mg/L로 조제하여 전처리 시료에 첨가하였으며, 2 mg/L로 조제하여 혼합표준용액 조제 시 첨가하였다.

전처리 방법

50 mL Falcon® tube에 10 g씩 칭량한 농산물 시료에 각농약 표준용액을 100 µL 처리하였으며, 전처리 중 실험오차를 줄이기 위하여 내부표준물질 100 µL을 함께 처리하여 준비하였다. 준비된 시료에 acetonitrile 용액을 10 mL 첨가하고 진탕기(SPEX Sample Prep, 1600 MiniG, USA)를 사용하여 1,300 rpm에서 15분간 진탕하여 추출하였으며, 층분리를 위해 4 g MgSO4, 1 g NaCl, 1 g NaCitrate, 0.5 g disodium citrate sesquihydrate를 혼합한 후 진탕기를 사용하여 1,300 rpm에서 1분간 균질화하고 원심분리기(HANIL, Combi-514R, Korea)를 이용하여 3,500 rpm에서 5분간 원심 분리하였다.

『농산물 등의 유해물질 분석법』에서는 LC-MS/MS를 이용한 시료의 경우 d-SPE 정제과정없이 10배 희석하는 방법을 택하고 있으나 향후 복잡한 매트릭스를 함유한 다양한 시료의 분석에 대비하여 본 실험에서는 QuEChERS 공인 분석법인 acetate buffer를 이용한 AOAC법(AOAC Official Method 2007. 01)과 citrate buffer를 이용한 CEN법(CEN Standard Method EN 15662)에서 택하고 있는 PSA 흡착제와 AOAC 공인 분석법 등재후 acetate buffer 이용법에서 추가하여 사용하는 C18 (Lehotay et al. 2010)을 시험하였다. 원심분리된 상징액 1 mL씩 취하여 3가지 방법(정제없이 10배 희석, PSA 정제(150 mg MgSO4, 25 mg PSA), C18 정제 (150 mg MgSO4, 25 mg C18))으로 각각 정제한 후 원심분리 (10,000 rpm, 5 min)하였다.

이후 10배 희석의 경우 분석용 시료 상징액 100 µL를 취하여 water 300 µL, acetonitrile 500 µL 및 0.5% formic acid in acetonitrile 100 µL를 함께 혼합하였으며, PSA 흡착 제와 C18 흡착제 처리의 경우 분석용 시료 상징액 500 µL를 취하여 water 300 µL, acetonitrile 150 µL 및 1% formic acid in acetonitrile 50 µL를 함께 혼합 후 기기분석조건에 따라 LC-MS/MS를 이용하여 분석하였다.

기기 분석 조건

분석에 사용한 LC는 AB SCIEX Exion LC™ AC이며, tandem mass spectrometer는 AB SCIEX TRIPLE QUAD™ 5500를 사용하였다. 이동상은 0.1% formic acid와 5 mM ammonium formate를 포함한 buffer용액과 acetonitrile을 사용하여 Halo C18 (2.7 µm, 2.1 mm × 150 mm I.D., advanced materials technology, USA) column으로 분석용 시료 1 µL를 주입하여 분석하였다. MS/MS 분석의 ionization mode는 Electrospray Ionization positive mode를 이용하였으며 Scan type은 MRM mode를 이용하여 분석하였다. 데이터 처리는 MultiQuant™ software 프로그램을 사용하였으며, 기기분석조건은 Table 3와 같고, 36종 농약 성분의 분석 값은 Table 4에 나타내었다.

Table 3. 
Analytical conditions of LC-MS/MS
Instrument AB SCIEX TRIPLE QUAD™ 5500
Column Halo C18 2.7 μm, 2.1 mm × 150 mm
Mobile phase A: 5 mM ammonium formate, 0.1% formic acid in water
B: 5 mM ammonium formate, 0.1% formic acid in acetonitrile


Step Time (min) A (%) B (%)
0 0.0 40 60
1 2.0 40 60
2 6.0 0 100
3 8.0 0 100
4 8.1 40 60
5 10.0 40 60

Flow rate 0.2 mL/min
Injection volume 1 μL
Column temperature 40oC
Ionization mode Electrospray Ionization (ESI, positive)
Ionspray voltage + 5500 V
Nebulizer gas pressure 50 psi
Drying gas pressure 50 psi
Drying gas temperature 500oC
Scan type MRM mode
Run time 10 min

Table 4. 
Ions and retention times for LC-MS/MS analysis
Common name Retention time (min) Precursor ion (m/z) Quantitation ion (m/z) CE (v) Conformation ion (m/z) CE (v)
Ametoctradin 2.8 276.2 176.2 49 149.2 49
Atrazine (IS) 2.3 216.1 174.2 30 104.1 30
Cyantraniliprole 2.0 475.0 286.0 21 112.0 83
Cyclaniliprole 4.3 601.8 284.0 23 177.1 77
NK-1375 (Cyclaniliprole metabolite) 6.4 565.8 497.9 25 266.0 33
Fenoxasulfone 4.6 383.0 203.0 19 175.1 39
Flometoquin 7.0 436.1 392.2 33 376.2 55
Fluopyram 3.6 397.0 173.2 41 145.1 73
Flutianil 6.0 427.0 192.0 35 411.1 41
Fluxametamid 7.6 476.1 160.1 53 102.2 97
Fluxapyroxad 3.0 382.1 342.2 27 362.2 19
Imicyafos 1.6 305.1 201.1 31 235.2 25
Indaziflam 2.2 302.2 158.2 25 138.1 41
Ipfencarbazone 5.7 428.9 198.0 19 156.0 31
Isofetamid 5.0 360.3 125.0 39 182.1 23
GPTC (Isofetamid metabolite) 1.5 480.2 125.0 57 210.1 21
Mandestrobin 4.3 314.3 192.1 15 119.1 37
Oxathiapiprolin 3.4 540.2 500.1 35 163.1 73
Penflufen 4.5 318.2 234.2 21 141.1 43
Picarbutrazox 5.2 410.2 310.3 19 107.0 37
TZ-1E (Picarbutrazox metabolite) 5.2 410.2 310.3 19 107.0 37
Picoxystrobin 5.4 368.1 145.1 31 205.2 13
Pyflubumide 7.8 536.2 155.2 31 111.1 77
Pyflubumide-NH (Pyflubumide metabolite) 6.5 466.1 137.0 45 - -
Pyraclonil 2.4 315.1 169.2 37 241.3 27
Pyribencarb 1.6 362.1 239.0 36 123.1 36
KIE-9749 (Pyribencarb metabolite) 1.6 362.0 239.1 41 122.0 41
Pyrifluquinazon 1.8 465.1 423.1 27 107.2 45
Pyrimisulfan 2.5 420.1 370.0 23 388.1 21
Pyriofenone 6.7 366.1 184.1 29 209.2 31
Sulfoxaflor 1.7 278.0 174.2 17 154.2 37
Tebufloquin 4.9 290.1 248.1 25 232.1 57
AF02-M1 (Tebufloquin metabolite) 2.0 248.1 232.0 49 192.1 39
Tiafenacil 2.3 512.0 381.2 37 480.0 23
Triafamone 2.2 407.0 245.2 33 160.2 65
Triflumezopyrim 1.7 399.1 121.0 49 278.1 41
Valifenalate 2.7 399.1 155.2 45 116.2 33

Matrix effect 조사

잔류 농약 분석 시 matrix effect (suppression 혹은 enhancement)의 원인은 서로 다른 반응과 현상에 의해 결정 되는데, 수많은 시료와 농약성분의 반응을 명확히 규명하는 것은 매우 어렵기 때문에 본 연구의 matrix effect 검증은 변 동 폭에 따른 간섭 정도에 초점을 두어 표준농약성분의 chromatogram상 피크 면적의 수치를 기준으로 측정하였다. 5종의 무처리 농산물 시료 추출용액을 이용하여 검량선 작성시 만든 matrix matched standard와 용매로 조제한 solvent standard를 비교하여 matrix effect를 조사하였다. Matrix effect의 산출은 solvent standard의 피크 면적과 matrix matched standard의 피크 면적의 비로 판단하며, 다음과 같은 식으로 산출하여 백분율로 나타내었다.

% ME=(Peak area of matrix matched standard -peak area of solvent standardPeak area of solvent standard×100
회수율 시험

분석법의 검증을 위하여 정제없이 10배 희석하는 경우 0.01, 0.05, 0.5 mg/kg의 농도 수준의 농약을 3반복으로 첨가하여 회수율과 상대표준편차(relative standard deviation, RSD)을 산출하였다. PSA흡착제와 C 18 흡착제 정제 처리의 경우 0.05와 0.5 mg/kg의 농도 수준에서 3반복으로 시험하였다.


결과 및 고찰
Matrix effect

수출농산물 5종에 대한 36종 신규 등록농약의 3가지 정제법에 대하여 matrix matched standard와 solvent standard를 비교하여 matrix effect를 산출하였으며 Fig. 1에 나타내었다. Matrix effect 판단 시 ±20%의 수준은 영향이 거의 없는 수준이고, ±20~50%의 수준은 약간의 영향을 받는 수준이며, 그 이상은 matrix에 강한 영향을 받는 수준으로 평가한다(Ferrer et al., 2011; Domínguez et al., 2014; Gwon et al., 2014).


Fig. 1. 
The number of pesticides with the range of matrix effects of 10 dilution without d-SPE, PSA cleanup and C18 cleanup at d-SPE.

해당 기준으로 본 실험의 결과를 확인한 결과, 정제없이 10배 희석을 수행하였을 경우 총 180가지 경우 중 179가지 경우가 -8.33 ~ +14.77% 이내, 평균 +2.62로 matrix의 영향이 거의 없는 수준으로 나왔으며, 파프리카 중 fluopyram에서 +21%로 약간의 enhancement 영향을 받은 수준으로 나타나 매우 양호한 matrix effect 값을 보였다.

PSA정제법을 수행하였을 경우 총 180가지 경우 중 178 가지 경우가 -18.98 ~ +12.54% 이내, 평균 +0.80로 matrix의 영향이 거의 없는 수준으로 나왔으며, 파프리카 중 pyribencarb 및 pyribencarb KIE-9749의 2가지 경우 에서만 각각 -21% 및 -22%로 약간의 suppression 영향을 받은 수준으로 나타나 PSA 흡착제가 정제없이 10배 희석한 것과 비슷한 정제 효과를 나타낸 것으로 보였다.

마지막으로 C18정제법을 수행하였을 경우 총 180가지 경우 중 167가지 경우가 -19.75 ~ +18.80% 이내, 평균 +3.85로 matrix의 영향이 거의 없는 수준이었으며, 사과 중 pyribencarb, pyribencarb KIE-9749 및 valifenalate에서 각각 -24%, -24% 및 28%, 배 중 pyribencarb KIE-9749에서 -22%, 토마토 중 pyribencarb 및 pyribencarb KIE-9749에서 각각 -27% 및 -28%, 파프리카 중 cyantraniliprole, fluopyram, imicyafos, pyraclonil, pyribencarb, pyribencarb KIE-9749 및 pyrimisulfan에서 각각 44%, 28%, 22%, 24%, -36%, -38% 및 33%로 총 13가지 경우에서 각각 suppression 혹은 enhancement 영향을 받은 수준으로 나타나 10배 희석법, PSA정제에 비해 다소 크게 나타났다.

회수율 및 상대표준편차

5가지 수출 농산물을 대상으로 36종의 신규 등록농약에 대한 분석법 검증을 위하여 QuEChERS EN 15662법으로 추출 후 정제없이 10배 희석, PSA 정제, C18 정제하여 LCMS/MS로 분석하였으며, 각 성분별 피크를 Fig. 2에 나타내었다. 분석결과에 따라 산출된 LOQ는 0.01 mg/kg이였으며, 모든 R2 값은 0.995 이상을 만족하여 분석 결과의 유효성을 입증하였다. 내부표준물질인 atrazine의 피크면적과 각 농약 성분의 피크면적을 나눈 면적비를 이용하여 회수율을 산출한 결과를 10배 희석법, PSA 및 C18 정제법 각각 Table 5, 67에 나타내었다. 10배 희석법의 경우 사과 78.1~120.8%, 파프리카 88.8~112.2%, 배 82.6~113.2%, 딸기 81.3~111.2%, 토마토 89.3~106.6%의 회수율을 보였으며, RSD는 6.6~13.2%였다. C18 정제법의 경우 사과 81.8~114.1%, 파프리카 85.6~124.1%, 배 89.3~117.6%, 딸기 95.7~109.4%, 토마토 94.6~107.1%의 회수율을 보였으며, RSD는 4.7~12.5%였다. 10배 희석법과 C18 정제법의 경우 모든 경우에서 EU 가이 드라인(SANTE/11813/2017)의 잔류분석법 기준인 회수율 70~120% 및 RSD ≤ 20% 범위를 만족하였다. 그러나 PSA 정제법의 경우 pyrifluquinazon, pyrimisulfan 및 isofetamid GPTC를 제외하고 사과 89.1~103.7%, 파프리카 73.1~117.5%, 배 74.3~105.6%, 딸기 72.4~106.6%, 토마토 72.3~121.1%의 회수율을 보였으며, RSD는 5.6~17.4%였다. Pyrifluquinazon의 경우 사과에서 66% 및 58%의 회수율을 보였으며, pyrimisulfan의 경우 사과 및 배에서 각각 61%, 65% 및 62%, 62%의 회수율을 보였다. 특히 isofetamid의 대사산물인 GPTC의 경우 5종의 수출 농산물 모두 55~68% 의 회수율을 보였는데 이는 GPTC가 carboxylic acid를 갖고 있는 구조로서 PSA 정제법의 흡착정제과정에서 PSA에 흡착되어 회수율이 저조하게 나타난 것으로 판단된다(Koesukwiwat, 2010). QuEChERS 전처리법을 이용할 때 회수율이 저조한 농약들은 전처리과정이나 기기분석과정에서 농약이 분해되거나 분배시 acetonitrile층으로 농약이 충분히 넘어오지 않거나 d-SPE 정제과정에서 흡착제에 흡착이 되는 경우로 생각될 수 있다(Kwon et al., 2011). 본 연구에서 위의 3성분이 10배 희석 처리와 C18 정제 처리에서 회수율이 양호했던 것을 고려해볼 때 PSA 정제과정에서 흡착 되었거나 PSA 처리에 따른 pH상승에 의한 분해가 원인이 되었을 수 있으나 추후 원인 규명이 더 필요하다.


Fig. 2. 
Chromatogram of 36 pesticides standard analyzed by LC-MS/MS (10 µg/kg).

Table 5. 
Recoveries and RSDs of pesticides at 10 times dilution without d-SPE for 5 major agricultural export commodities
Pesticide Spiking level (mg/kg) Apple Paprika Pear Strawberry Tomato
Rec (%) RSD (%) Rec (%) RSD (%) Rec (%) RSD (%) Rec (%) RSD (%) Rec (%) RSD (%)
Ametoctradin 0.01 93.0 5.0 103.0 1.0 100.0 4.4 93.0 3.5 97.0 3.1
0.05 107.0 6.0 104.0 1.3 98.0 0.7 102.0 2.5 96.0 0.9
0.50 97.0 2.5 97.0 0.3 98.0 4.7 102.0 1.2 94.0 0.9
Cyantraniliprole 0.01 99.0 1.8 89.0 3.4 96.0 5.4 103.0 1.6 107.0 7.3
0.05 112.0 6.4 94.0 4.4 103.0 6.2 106.0 3.5 97.0 4.8
0.50 99.0 1.4 96.0 1.6 102.0 3.7 94.0 5.8 90.0 2.6
Cyclaniliprole 0.01 104.0 1.8 102.0 9.4 94.0 1.1 103.0 4.0 94.0 6.2
0.05 110.0 5.0 103.0 1.9 101.0 3.0 101.0 2.5 91.0 1.5
0.50 96.0 2.7 95.0 1.7 96.0 9.9 100.0 1.2 93.0 1.6
NK-1375 (Cyclaniliprole metabolite) 0.01 88.0 3.3 109.0 3.4 101.0 2.9 96.0 4.5 94.0 4.4
0.05 105.0 4.0 105.0 1.3 103.0 1.3 101.0 1.7 94.0 3.2
0.50 94.0 4.2 95.0 1.0 96.0 5.3 100.0 1.4 93.0 2.4
Fenoxasulfone 0.01 90.0 1.5 93.0 6.7 101.0 5.2 97.0 2.8 93.0 3.5
0.05 108.0 3.7 100.0 1.6 104.0 2.7 101.0 1.7 96.0 1.9
0.50 98.0 1.8 101.0 0.3 98.0 4.6 99.0 1.4 95.0 1.1
Flometoquin 0.01 95.0 2.0 100.0 2.0 96.0 2.4 96.0 0.5 95.0 2.3
0.05 106.0 3.7 100.0 2.9 100.0 1.2 100.0 0.7 96.0 1.7
0.50 96.0 0.8 100.0 0.4 100.0 5.0 100.0 0.6 95.0 1.5
Fluopyram 0.01 96.0 3.5 104.0 4.1 95.0 3.6 96.0 2.7 96.0 2.1
0.05 107.0 4.7 103.0 0.8 101.0 2.0 103.0 0.9 96.0 1.4
0.50 93.0 2.0 102.0 0.6 98.0 5.9 98.0 2.6 92.0 0.4
Flutianil 0.01 97.0 2.6 103.0 3.4 104.0 4.6 93.0 3.9 97 .0 4.0
0.05 105.0 4.6 102.0 1.8 103.0 1.3 103.0 2.6 97.0 0.7
0.50 99.0 1.6 98.0 0.7 99.0 4.3 99.0 2.0 94.0 1.1
Fluxametamid 0.01 96.0 3.1 97.0 3.1 99.0 5.5 97.0 3.3 98.0 1.1
0.05 101.0 4.3 103.0 3.3 97.0 1.9 102.0 1.0 100.0 4.3
0.50 99.0 4.4 99.0 4.5 94.0 1.5 98.0 4.8 94.0 1.8
Fluxapyroxad 0.01 97.0 2.8 106.0 4.8 101.0 2.6 95.0 3.0 101.0 1.3
0.05 100.0 5.0 107.0 2.8 97.0 0.4 103.0 0.6 96.0 1.4
0.50 97.0 3.4 96.0 1.0 102.0 5.4 100.0 2.6 94.0 1.1
Imicyafos 0.01 97.0 4.2 112.0 2.8 113.0 4.7 100.0 6.0 98.0 2.5
0.05 108.0 6.1 102.0 1.6 99.0 1.1 110.0 2.0 97.0 3.0
0.50 100.0 4.4 94.0 2.7 98.0 5.5 101.0 3.1 94.0 1.7
Indaziflam 0.01 98.0 5.1 102.0 3.3 99.0 5.1 90.0 3.2 96.0 4.1
0.05 121.0 3.4 100.0 2.1 100.0 1.6 101.0 1.9 98.0 3.6
0.50 96 .0 6.1 99.0 1.4 101.0 4.8 101.0 1.8 96.0 1.5
Ipfencarbazone 0.01 90.0 3.9 101.0 7.6 99.0 3.2 92.0 2.3 94.0 3.1
0.05 103.0 6.5 99.0 1.6 107.0 3.6 102.0 1.6 98.0 0.9
0.50 95.0 0.2 98.0 3.2 97.0 4.6 98.0 1.9 94.0 0.5
Isofetamid 0.01 96.0 3.6 102.0 3.8 100.0 7.3 94.0 2.8 96.0 2.9
0.05 106.0 5.2 106.0 2.1 101.0 1.1 104.0 1.9 94.0 1.3
0.50 95.0 2.1 97.0 0.4 101.0 7.2 95.0 2.2 90.0 0.7
GPTC (Isofetamid metabolite) 0.01 110.0 2.1 96.0 3.1 103.0 4.2 102.0 3.2 99.0 1.6
0.05 109.0 1.4 103.0 1.0 102.0 2.1 102.0 2.4 92.0 1.2
0.50 100.0 0.8 96.0 1.6 95.0 4.7 96.0 1.7 91.0 0.4
Mandestrobin 0.01 95.0 3.1 99.0 3.9 98.0 2.6 97.0 1.7 98.0 2.6
0.05 105.0 4.3 102.0 0.3 101.0 0.9 103.0 2.2 97.0 1.9
0.50 93.0 0.9 99.0 0.7 99.0 6.1 100.0 1.3 94.0 1.2
Oxathiapiprolin 0.01 101.0 0.9 102.0 5.5 98.0 2.4 101.0 3.6 99.0 2.7
0.05 97.0 0.6 102.0 1.2 98.0 2.1 100.0 0.6 96.0 1.3
0.50 93.0 3.6 97.0 0.7 98.0 5.8 98.0 3.1 92.0 1.8
Penflufen 0.01 97.0 3.4 102.0 3.7 100.0 0.6 99.0 0.7 96.0 1.7
0.05 104.0 4.0 102.0 1.5 101.0 1.8 101.0 0.0 99.0 1.0
0.50 97.0 2.2 97.0 0.8 103.0 5.8 103.0 1.8 96.0 0.5
Picarbutrazox 0.01 91.0 2.4 99.0 3.2 98.0 1.0 95.0 2.3 95.0 1.8
0.05 105.0 4.5 103.0 2.4 98.0 0.5 100.0 2.6 97.0 0.9
0.50 96.0 1.7 97.0 1.0 97.0 4.7 100.0 2.0 94.0 0.2
TZ-1E (Picarbutrazox metabolite) 0.01 92.0 4.1 99.0 2.4 99.0 4.5 98.0 1.9 97.0 3.0
0.05 104.0 4.4 104.0 1.2 100.0 1.1 100.0 2.8 97.0 1.1
0.50 96.0 2.3 95.0 1.3 98.0 5.4 101.0 1.3 93.0 1.2
Picoxystrobin 0.01 97.0 3.8 101.0 4.2 100.0 3.2 95.0 1.3 101.0 1.6
0.05 106.0 4.5 101.0 2.5 99.0 0.4 99.0 1.3 98.0 1.9
0.50 99.0 0.6 98.0 0.8 99.0 4.6 103.0 3.1 94.0 1.1
Pyflubumide 0.01 95.0 3.0 104.0 3.3 102.0 4.6 95.0 1.9 95.0 2.3
0.05 101.0 4.8 100.0 2.9 102.0 1.8 111.0 0.8 95.0 1.8
0.50 97.0 2.0 99.0 0.4 102.0 4.8 103.0 0.6 95.0 0.7
Pyflubumide-NH (Pyflubumide metabolite) 0.01 97.0 3.4 102.0 2.3 95.0 4.0 97.0 1.9 95.0 1.7
0.05 100.0 2.6 101.0 1.0 96.0 1.9 102.0 2.1 100.0 5.2
0.50 100.0 3.5 97.0 3.1 94.0 3.7 97.0 3.4 96.0 0.6
Pyraclonil 0.01 94.0 2.7 101.0 1.3 100.0 4.3 91.0 3.7 97.0 2.6
0.05 108.0 3.5 101.0 1.0 97.0 2.2 104.0 2.4 97.0 2.9
0.50 98.0 1.4 98.0 2.3 97.0 6.3 99.0 1.7 93.0 1.4
Pyribencarb 0.01 97.0 2.7 103.0 4.4 98.0 4.5 99.0 5.0 99.0 1.8
0.05 102.0 4.5 104.0 0.6 101.0 1.7 99.0 0.9 93.0 1.8
0.50 93.0 1.4 96.0 0.7 106.0 5.3 101.0 1.8 92.0 1.6
KIE-9749 (Pyribencarb metabolite) 0.01 93.0 0.2 94.0 4.2 102.0 3.3 97.0 6.1 96.0 4.4
0.05 98.0 3.9 101.0 1.1 100.0 1.6 104.0 0.9 98.0 0.6
0.50 96.0 3.3 99.0 0.6 102.0 4.9 100.0 3.6 91.0 3.0
Pyrifluquinazon 0.01 95.0 4.3 101.0 8.3 83.0 4.6 99.0 2.7 105.0 6.1
0.05 101.0 5.1 103.0 0.7 93.0 2.5 100.0 1.0 96.0 2.2
0.50 78.0 3.5 97.0 1.2 95.0 3.5 99.0 2.2 91.0 3.3
Pyrimisulfan 0.01 93.0 1.1 100.0 1.3 97.0 4.3 96.0 3.6 99.0 1.4
0.05 105.0 2.8 103.0 3.1 102.0 1.4 100.0 2.8 98.0 0.8
0.50 102.0 3.4 95.0 2.3 95.0 5.0 100.0 2.3 89.0 1.7
Pyriofenone 0.01 95.0 3.5 104.0 4.0 105.0 3.7 99.0 1.8 99.0 3.1
0.05 105.0 6.2 102.0 0.8 101.0 1.1 103.0 0.9 96.0 1.8
0.50 96.0 1.9 96.0 1.1 99.0 4.8 100.0 0.9 95.0 2.2
Sulfoxaflor 0.01 80.0 4.7 113.0 1.5 102.0 5.3 84.0 5.2 96.0 1.9
0.05 100.0 3.0 95.0 4.9 96.0 3.8 109.0 2.3 95.0 4.2
0.50 97.0 3.9 94.0 3.2 106.0 6.1 93.0 3.5 93.0 3.1
Tebufloquin 0.01 97.0 2.8 103.0 2.7 99.0 2.5 99.0 1.1 99.0 1.4
0.05 105.0 3.6 101.0 1.6 102.0 1.2 100.0 2.1 97.0 0.9
0.50 98.0 2.5 100.0 0.6 104.0 4.4 103.0 1.8 97.0 1.7
AF02-M1 (Tebufloquin metabolite) 0.01 95.0 4.5 103.0 2.9 99.0 2.7 97.0 0.7 99.0 1.8
0.05 101.0 3.3 106.0 1.5 95.0 0.8 97.0 2.1 96.0 0.7
0.50 92.0 10.2 98.0 1.6 102.0 3.4 101.0 1.7 95.0 0.6
Tiafenacil 0.01 93.0 2.5 103.0 1.2 95.0 3.3 103.0 5.6 99.0 1.7
0.05 97.0 1.8 98.0 4.1 103.0 1.7 105.0 1.5 102.0 4.0
0.50 104.0 2.6 89.0 2.9 88.0 5.3 101.0 3.7 93.0 2.0
Triafamone 0.01 91.0 6.5 101.0 4.5 104.0 2.8 98.0 2.0 98.0 1.1
0.05 99.0 2.1 103.0 2.1 91.0 0.7 103.0 1.7 97.0 1.6
0.50 106.0 13.2 94.0 1.1 100.0 4.9 104.0 2.6 95.0 1.4
Triflumezopyrim 0.01 100.0 5.9 91.0 0.6 105.0 1.4 81.0 6.6 97.0 2.9
0.05 96.0 4.2 96.0 4.6 92.0 4.6 111.0 2.0 101.0 6.0
0.50 90.0 6.5 94.0 1.3 93.0 6.6 97.0 2.6 90.0 3.1
Valifenalate 0.01 106.0 0.9 109.0 1.3 111.0 6.3 95.0 1.4 95.0 2.7
0.05 104.0 4.4 105.0 3.0 102.0 1.0 103.0 0.5 97.0 1.2
0.50 102.0 4.3 98.0 0.5 99.0 5.6 103.0 0.4 94.0 0.4

Table 6. 
Recoveries and RSDs of pesticides at C18 sorbent cleanup for 5 major agricultural export commodities
Pesticide Spiking level (mg/kg) Apple Paprika Pear Strawberry Tomato
Rec (%) RSD (%) Rec (%) RSD (%) Rec (%) RSD (%) Rec (%) RSD (%) Rec (%) RSD (%)
Ametoctradin 0.05 96.0 0.7 94.0 2.7 96.0 2.4 100.0 2.6 95.0 1.4
0.50 101.0 1.1 94.0 0.7 100.0 0.9 104.0 1.0 102.0 2.9
Cyantraniliprole 0.05 104.0 2.2 109.0 2.5 100.0 7.0 109.0 12.0 104.0 4.0
0.50 98.0 4.4 98.0 5.7 111.0 5.1 103.0 2.8 101.0 1.4
Cyclaniliprole 0.05 95.0 1.4 111.0 5.8 98.0 7.7 106.0 4.8 96.0 4.7
0.50 106.0 0.7 101.0 2.6 103.0 2.1 103.0 2.4 96.0 1.0
NK-1375 (Cyclaniliprole metabolite) 0.05 96.0 0.9 112.0 7.4 100.0 2.3 104.0 4.7 101.0 1.9
0.50 99.0 0.8 101.0 4.6 100.0 1.3 103.0 1.8 99.0 1.9
Fenoxasulfone 0.05 100.0 1.6 115.0 10.8 103.0 1.7 98.0 5.3 102.0 1.8
0.50 102.0 2.7 106.0 3.2 100.0 1.7 101.0 4.0 102.0 1.4
Flometoquin 0.05 95.0 1.8 110.0 9.7 101.0 3.2 102.0 5.4 98.0 2.1
0.50 105.0 0.7 96.0 5.4 104.0 0.7 106.0 1.6 107.0 2.3
Fluopyram 0.05 96.0 1.4 111.0 4.0 100.0 3.0 101.0 3.6 101.0 1.8
0.50 104.0 1.9 103.0 1.7 100.0 0.9 103.0 0.2 100.0 0.9
Flutianil 0.05 112.0 3.4 118.0 9.7 102.0 2.6 107.0 5.4 98.0 2.7
0.50 104.0 1.2 102.0 3.9 99.0 1.2 101.0 1.4 102.0 0.8
Fluxametamid 0.05 95.0 2.5 111.0 10.8 106.0 3.0 103.0 4.3 98.0 1.8
0.50 94.0 3.5 101.0 2.8 118.0 1.6 102.0 1.9 100.0 2.4
Fluxapyroxad 0.05 94.0 0.3 111.0 6.8 103.0 3.5 101.0 5.8 107.0 1.9
0.50 102.0 2.4 106.0 1.9 104.0 1.8 105.0 1.4 100.0 2.1
Imicyafos 0.05 94.0 2.1 89.0 3.8 99.0 3.4 103.0 3.8 98.0 0.5
0.50 105.0 0.5 97.0 4.1 105.0 1.1 107.0 2.7 107.0 1.8
Indaziflam 0.05 98.0 1.2 99.0 4.2 100.0 2.9 100.0 2.9 95.0 2.0
0.50 104.0 1.9 96.0 2.2 106.0 2.0 106.0 4.9 107.0 2.3
Ipfencarbazone 0.05 97.0 0.2 112.0 8.6 102.0 2.8 103.0 5.2 100.0 1.4
0.50 97.0 2.0 102.0 4.0 94.0 3.2 97.0 6.8 99.0 1.8
Isofetamid 0.05 96 .0 2.3 114.0 7.7 101.0 3.3 102.0 3.7 99.0 2.0
0.50 104.0 0.8 102.0 1.9 100.0 0.6 102.0 1.2 104.0 1.5
GPTC (Isofetamid metabolite) 0.05 95.0 3.4 91.0 3.8 100.0 2.8 100.0 6.5 97.0 1.2
0.50 97.0 1.7 86.0 1.8 89.0 2.6 100.0 2.6 95.0 1.3
Mandestrobin 0.05 97.0 1.2 104.0 6.3 99.0 4.0 103.0 3.8 100.0 1.3
0.50 103.0 1.6 98.0 2.7 102.0 1.0 105.0 1.0 102.0 1.3
Oxathiapiprolin 0.05 101.0 1.0 124.0 5.8 100.0 2.3 106.0 5.5 102.0 1.4
0.50 104.0 0.6 113.0 5.6 104.0 1.8 103.0 0.5 100.0 2.2
Penflufen 0.05 97.0 1.3 103.0 5.8 100.0 3.3 105.0 4.6 99.0 2.1
0.50 104.0 0.4 97.0 2.2 105.0 0.4 108.0 1.6 104.0 2.1
Picarbutrazox 0.05 97.0 1.7 114.0 8.2 98.0 2.2 104.0 5.1 100.0 3.2
0.50 101.0 1.7 104.0 2.1 102.0 1.7 105.0 1.2 103.0 1.3
TZ-1E (Picarbutrazox metabolite) 0.05 96.0 0.2 112.0 9.6 97.0 4.8 102.0 2.4 100.0 1.9
0.50 101.0 1.7 104.0 2.6 101.0 1.8 102.0 3.1 102.0 1.8
Picoxystrobin 0.05 98.0 1.8 115.0 8.7 106.0 5.8 102.0 3.7 98.0 2.0
0.50 101.0 1.8 102.0 3.3 103.0 1.8 100.0 2.6 104.0 0.5
Pyflubumide 0.05 99.0 1.3 117.0 10.9 103.0 2.5 104.0 4.3 98.0 2.7
0.50 106.0 0.8 106.0 3.0 104.0 1.2 106.0 1.3 106.0 2.1
Pyflubumide-NH (Pyflubumide metabolite) 0.05 96.0 1.6 110.0 8.0 101.0 3.0 100.0 5.0 99.0 2.2
0.50 102.0 1.3 102.0 3.0 107.0 0.6 99.0 6.5 103.0 2.1
Pyraclonil 0.05 95.0 3.5 102.0 3.7 103.0 3.5 97.0 10.5 100.0 2.8
0.50 103.0 2.1 99.0 2.2 99.0 0.8 102.0 1.6 101.0 0.8
Pyribencarb 0.05 93.0 0.1 101.0 6.0 95.0 4.3 100.0 4.2 98.0 0.6
0.50 100.0 1.3 91.0 6.0 108.0 1.4 104.0 2.7 99.0 0.7
KIE-9749 (Pyribencarb metabolite) 0.05 92.0 2.9 103.0 5.6 99.0 2.8 100.0 4.5 98.0 1.7
0.50 96.0 1.1 88.0 6.0 104.0 2.0 103.0 3.0 95.0 0.7
Pyrifluquinazon 0.05 82.0 1.1 94.0 2.4 91.0 5.6 105.0 6.1 103.0 2.3
0.50 83.0 4.8 107.0 5.3 93.0 1.3 99.0 0.8 100.0 2.3
Pyrimisulfan 0.05 114.0 8.4 105.0 4.2 103.0 2.7 104.0 5.7 99.0 1.1
0.50 101.0 1.4 115.0 12.5 103.0 1.2 108.0 2.4 106.0 3.0
Pyriofenone 0.05 96.0 1.4 107.0 8.7 101.0 3.7 102.0 3.7 100.0 1.7
0.50 101.0 1.5 101.0 3.0 104.0 0.8 105.0 1.2 103.0 2.0
Sulfoxaflor 0.05 93.0 0.8 100.0 4.3 102.0 4.3 106.0 3.6 101.0 1.3
0.50 102.0 1.5 98.0 2.7 98.0 1.2 99.0 2.4 103.0 1.6
Tebufloquin 0.05 98.0 1.9 103.0 5.8 101.0 3.8 104.0 3.6 102.0 2.2
0.50 105.0 1.0 99.0 2.3 107.0 0.8 109.0 0.8 107.0 2.6
AF02-M1 (Tebufloquin metabolite) 0.05 96.0 2.5 96.0 2.9 99.0 3.7 101.0 5.8 97.0 2.3
0.50 108.0 0.9 96.0 2.2 104.0 0.3 109.0 1.3 107.0 2.2
Tiafenacil 0.05 114.0 1.7 107.0 0.1 102.0 6.0 96.0 7.1 103.0 2.9
0.50 98.0 3.3 106.0 2.9 102.0 1.8 101.0 2.3 101.0 1.7
Triafamone 0.05 98.0 1.6 109.0 8.6 107.0 3.4 105.0 4.2 106.0 3.2
0.50 106.0 0.5 105.0 2.4 107.0 2.6 108.0 1.7 106.0 3.2
Triflumezopyrim 0.05 100.0 5.6 93.0 4.9 98.0 2.1 96.0 3.7 100.0 2.6
0.50 97.0 3.2 93.0 3.0 95.0 2.3 100.0 1.6 99.0 2.2
Valifenalate 0.05 101.0 0.5 106.0 5.8 104.0 4.7 105.0 3.6 98.0 1.9
0.50 103.0 1.9 104.0 2.3 103.0 2.9 105.0 0.8 99.0 0.8

Table 7. 
Recoveries and RSDs of pesticides at PSA sorbent cleanup for 5 major agricultural export commodities
Pesticide Spiking level (mg/kg) Apple Paprika Pear Strawberry Tomato
Rec (%) RSD (%) Rec (%) RSD (%) Rec (%) RSD (%) Rec (%) RSD (%) Rec (%) RSD (%)
Ametoctradin 0.05 100.0 1.8 95.0 0.7 93.0 1.2 100.0 1.3 93.0 0.8
0.50 98.0 1.1 99.0 1.4 98.0 1.7 99.0 1.6 110.0 4.7
Cyantraniliprole 0.05 98.0 0.2 104.0 4.7 94.0 1.8 92.0 8.6 99.0 1.6
0.50 95.0 2.6 105.0 6.3 101.0 2.9 93.0 3.7 97.0 6.0
Cyclaniliprole 0.05 99.0 1.5 117.0 6.2 91.0 2.4 97.0 1.2 95.0 2.3
0.50 91.0 2.8 106.0 0.8 94.0 2.8 95.0 1.3 103.0 6.3
NK-1375 (Cyclaniliprole metabolite) 0.05 98.0 0.7 108.0 6.7 89.0 1.6 96.0 4.0 93.0 2.0
0.50 94.0 0.8 106.0 3.3 92.0 2.6 92.0 0.9 101.0 6.3
Fenoxasulfone 0.05 102.0 2.2 111.0 10.2 94.0 2.9 103.0 1.6 90.0 1.8
0.50 90.0 1.9 115.0 3.4 88.0 2.5 91.0 1.3 106.0 4.7
Flometoquin 0.05 101.0 2.1 103.0 4.1 91.0 1.4 96.0 3.4 92.0 0.8
0.50 97.0 1.2 107.0 1.1 98.0 1.9 102.0 1.0 115.0 4.1
Fluopyram 0.05 97.0 6.3 111.0 6.3 93.0 1.3 97.0 2.2 92.0 1.3
0.50 95.0 1.9 106.0 3.1 94.0 3.2 94.0 0.8 106.0 4.2
Flutianil 0.05 102.0 2.2 117.0 9.8 94.0 1.4 98.0 3.3 92.0 0.6
0.50 94.0 1.5 116.0 4.1 92.0 2.2 94.0 0.3 105.0 5.2
Fluxametamid 0.05 98.0 0.6 117.0 11.6 93.0 1.1 98.0 2.2 92.0 1.3
0.50 96.0 2.2 112.0 4.1 92.0 3.1 96.0 0.4 102.0 6.0
Fluxapyroxad 0.05 102.0 1.2 112.0 7.1 92.0 1.5 100.0 1.9 97.0 0.7
0.50 92.0 1.1 109.0 2.1 92.0 0.8 95.0 0.6 106.0 5.8
Imicyafos 0.05 100.0 1.3 95.0 1.3 92.0 1.9 98.0 2.4 99.0 2.7
0.50 96.0 1.2 98.0 1.9 99.0 1.5 100.0 0.8 112.0 5.9
Indaziflam 0.05 98.0 2.3 97.0 1.4 91.0 1.7 97.0 2.7 91.0 4.4
0.50 96.0 3.0 101.0 0.6 100.0 2.7 106.0 2.1 121.0 6.0
Ipfencarbazone 0.05 96.0 4.0 108.0 11.1 92.0 3.1 98.0 3.0 91.0 1.4
0.50 89.0 1.7 111.0 4.2 88.0 3.4 92.0 0.5 102.0 5.6
Isofetamid 0.05 100.0 0.8 102.0 7.5 92.0 1.1 96.0 3.2 93.0 2.1
0.50 99.0 1.1 107.0 1.0 97.0 2.0 96.0 0.1 109.0 5.3
GPTC (Isofetamid metabolite) 0.05 68.0 0.4 60.0 8.3 61.0 1.5 62.0 8.2 64.0 1.7
0.50 62.0 2.2 67.0 1.7 55.0 2.6 57.0 6.7 64.0 6.2
Mandestrobin 0.05 101.0 1.8 105.0 5.3 93.0 1.2 97.0 1.7 94.0 0.9
0.50 97.0 0.9 103.0 2.7 97.0 2.3 96.0 0.1 109.0 4.3
Oxathiapiprolin 0.05 102.0 1.6 117.0 7.7 98.0 1.3 100.0 0.7 98.0 0.7
0.50 94.0 1.2 118.0 4.0 96.0 0.8 97.0 0.1 107.0 5.4
Penflufen 0.05 103.0 1.3 106.0 4.3 92.0 1.1 100.0 3.0 95.0 1.9
0.50 97.0 1.3 99.0 1.6 99.0 2.7 101.0 0.8 112.0 5.3
Picarbutrazox 0.05 101.0 1.9 112.0 6.8 93.0 1.1 102.0 1.9 94.0 1.2
0.50 97.0 0.4 113.0 3.4 95.0 2.9 96.0 0.8 105.0 4.7
TZ-1E (Picarbutrazox metabolite) 0.05 101.0 2.1 113.0 6.5 94.0 1.4 100.0 1.8 94.0 0.9
0.50 98.0 0.4 112.0 2.9 99.0 2.6 96.0 0.6 107.0 5.1
Picoxystrobin 0.05 99.0 1.7 114.0 9.0 91.0 1.7 94.0 3.0 92.0 1.9
0.50 96.0 1.1 110.0 3.4 93.0 2.6 97.0 0.6 107.0 5.1
Pyflubumide 0.05 100.0 2.7 117.0 9.7 94.0 0.6 98.0 3.9 94.0 0.6
0.50 97.0 1.0 113.0 4.6 99.0 2.1 100.0 0.9 113.0 4.6
Pyflubumide-NH (Pyflubumide metabolite) 0.05 101.0 1.2 108.0 8.8 93.0 1.5 97.0 3.5 97.0 0.7
0.50 96.0 1.5 109.0 3.8 98.0 2.5 96.0 1.3 103.0 7.0
Pyraclonil 0.05 103.0 2.5 110.0 3.3 97.0 2.7 97.0 4.2 92.0 1.3
0.50 94.0 2.4 107.0 2.6 94.0 0.7 93.0 1.5 101.0 3.6
Pyribencarb 0.05 97.0 0.9 94.0 1.8 92.0 1.9 96.0 1.4 92.0 2.0
0.50 95.0 1.3 98.0 2.7 106.0 0.6 96.0 0.5 106.0 6.7
KIE-9749 (Pyribencarb metabolite) 0.05 97.0 1.5 94.0 1.7 93.0 1.9 96.0 1.4 92.0 2.7
0.50 96.0 1.5 99.0 2.7 101.0 1.4 96.0 1.2 101.0 7.0
Pyrifluquinazon 0.05 66.0 2.8 89.0 3.6 76.0 2.3 88.0 2.4 73.0 2.4
0.50 58.0 1.4 101.0 3.3 74.0 3.6 86.0 2.1 92.0 6.8
Pyrimisulfan 0.05 61.0 4.6 73.0 2.1 62.0 0.8 85.0 17.4 72.0 3.7
0.50 65.0 8.9 83.0 4.7 62.0 1.7 72.0 7.5 79.0 7.5
Pyriofenone 0.05 101.0 0.7 109.0 6.3 92.0 1.1 98.0 3.0 94.0 0.9
0.50 96.0 0.6 104.0 3.3 95.0 5.2 97.0 0.6 109.0 5.5
Sulfoxaflor 0.05 96.0 2.7 102.0 3.2 92.0 1.9 103.0 4.5 93.0 0.4
0.50 95.0 1.4 104.0 1.6 97.0 1.8 96.0 0.6 103.0 7.6
Tebufloquin 0.05 100.0 1.5 101.0 3.1 92.0 1.5 97.0 2.4 92.0 1.1
0.50 98.0 0.6 103.0 0.6 100.0 2.1 102.0 1.1 114.0 5.0
AF02-M1 (Tebufloquin metabolite) 0.05 100.0 2.2 97.0 3.1 95.0 1.4 95.0 3.9 97.0 0.9
0.50 98.0 1.4 98.0 0.3 100.0 1.6 103.0 1.4 114.0 5.3
Tiafenacil 0.05 101.0 2.6 110.0 6.3 93.0 2.4 98.0 3.1 98.0 0.8
0.50 104.0 3.9 108.0 3.3 94.0 5.6 93.0 1.0 94.0 1.7
Triafamone 0.05 102.0 0.2 115.0 6.3 90.0 1.4 99.0 4.4 95.0 1.5
0.50 96.0 1.1 105.0 2.5 103.0 3.1 102.0 1.5 110.0 3.0
Triflumezopyrim 0.05 100.0 2.4 90.0 2.6 83.0 2.6 99.0 1.8 92.0 1.7
0.50 94.0 3.3 102.0 3.4 90.0 0.8 90.0 1.0 101.0 6.8
Valifenalate 0.05 102.0 0.3 108.0 5.4 91.0 1.6 98.0 0.9 98.0 1.2
0.50 97.0 1.3 105.0 2.7 93.0 1.8 94.0 2.4 102.0 5.4


결 론

본 연구에서 실험된 36종의 국내 신규등록농약은 QuEChERS 전처리와 질량분석기를 이용한 방법으로 수출 농산물 검사에서 활용이 가능한 것으로 판단된다. 추출후 정제없이 10배희석하는 경우와 PSA 흡착제 처리는 matrix effect와 회수율 모두 양호하였으며 C18 흡착제 처리의 경우 PSA에 비해 약간 큰 matrix effect를 보였으나 회수율은 양호하여 본 연구에서 실험된 농산물외에 지질이 다소 함유되 거나 다소 복잡한 식물성분을 함유한 시료의 분석에서는 PSA와 함께 활용이 가능할 것으로 보인다.


Acknowledgments

본 연구는 농촌진흥청 국립농업과학원 농업과학기술 연구 개발사업(과제번호: PJ012727)의 지원에 의해 수행되었으며 이에 감사드립니다.


References
1. Domínguez, A. M., F. Placencia, F. Cereceda, X. Fadic, and W. Quiroz, (2014), Analysis of tomato matrix effect in pesticide residue quantification through QuEChERS and single quadrupole GC/MS, Chilean J. Agric, 74(2), p148-156.
2. Ferrer, C., A. Lozano, A. Agüera, A. Jiménez, and A. R. Fernández-Alba, (2011), Overcoming matrix effects using the dilution approach in multiresidue methods for fruits and vegetables, Journal of Chromatography A, 1218(42), p7634-7639.
3. González, D. M., J. F. Huetras-Pérez, A. M. Garcia-Campaña, and L. Gamiz-Gracia, (2014), Determination of carbamates in edible vegetable oils by ultra-high performance liquid chromatography-tandem mass spectrometry using a new clean-up based on zirconia for QuEChERS methodology, Talanta, 128, p299-304.
4. Gwon, J. H., T. K. Kim, E. K. Seo, S. M. Hong, H. Y. Kwon, K. S. Kyung, J. E. Kim, and N. J. Cho, (2014), Multiresidue Analysis of 124 Pesticides in Soils with QuEChERS extraction and LC-MS/MS, Korean J. Pestic. Sci, 18(4), p296-313.
5. Korea Rural Economic Institute, (2018), Changes in agricultural exports after the FTA take effect and implications, (47).
6. Kruve, A., A. Künnapas, K. Herodes, and I. Leito, (2008), Matrix effects in pesticide multi-residue analysis by liquid chromatography-mass spectrometry, J. Chromatography A, 1187(1-2), p58-66.
7. Kwon, H. Y., C. S. Kim, B. J. Park, Y. D. Jin, K. A. Son, S. M. Hong, J. B. Lee, and G. J. Im, (2011), Multiresidue Analysis of 240 Pesticides in Apple and Lettuce by QuEChERS Sample Preparation and HPLC-MS/MS Analysis, Korean J. Pestic. Sci, 15(4), p417-433.
8. Kwon, H. Y., S. J. Lehotay, and L. Geis-Asteggiante, (2012), Variability of matrix effects in liquid and gas chromatography-mass spectrometry analysis of pesticide residues after QuEChERS sample preparation of different food crops, J. Chromatography A, 1270, p235-245.
9. Kati, Agricultural products export information?, (2018), Export information for agricultural and marine products, https://www.kati.net/index.do Accessed 22 August 2018.
10. Lehotay, S. J., K. A. Son, H. Kwon, U. Koesukwiwat, W. Fu, K. Mastovska, E. Hoh, and N. Leepipatpiboon, (2010), Comparison of QuEChERS sample preparation methods for the analysis of pesticide residues in fruits and vegetables, J Chromatography A, 1217(16), p2548-2560.
11. Ministry of Food and Drug Safety, (2018), Korean Food Standards Codex, (2018-54).
12. SANTE/11813/2017 Guidance document on analytical quality control and method validation procedures for pesticides residues analysis in food and feed, https://ec.europa.eu/food/sites/food/files/plant/docs/pesticides_mrl_guidelines_wrkdoc_2017-11813.pdf.
13. Zhao, P., L. Wang, L. Zhou, F. Zhang, S. Kang, and C. Pan, (2012), Multi-walled carbon nanotubes as alternative reversed-dispersive solid phase extraction materials in pesticide multi-residue analysis with QuEChERS method, J. Chromatography A, 1225, p17-25.