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미생물적 변패는 대부분의 한국 냉장 조리식품에서 주로 품질을 악화시키는 원인일 뿐 아니라 식품의 저장 수명을 결정짓는 주요 지표로 여겨진다. 미생물적 품질변화에 기초하여 냉장 조리식품의 유통기한을 결정하고 조절하는 것은 소비자에게 보다 안전한 식품을 공급하기 위한 측면에서 매우 중요하다. 식품이 유통될 때 식품은 대개 설계된 온도에 고정되어 있기보다 동적인 온도조건에 노출된다. 이러한 까닭에 실제 유통체인에서 소비자에게 정확한 유통기한을 제공하기가 힘들다. 따라서 본 연구는 실시간적으로 식품의 미생물적 품질과 유통기한을 예측하기 위한 도구를 개발하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서 곰팡이/효모의 성장 모델을 확립하였고 다른 박테리아 성장 모델들은 다른 문헌에서 참고하였다.
한국 냉장 밑반찬인 연근 조림의 품질을 주로 악화시키는 지표는 곰팡이/효모로 확인되었다. 일정한 온도와 동적인 온도에서 식품의 변패와 유통기한을 예측하기 위하여 곰팡이/효모의 성장을 일정한 온도(0~15℃)의 저장 실험에서 측정하였다. 그리고 온도의 함수로서 model화 하였다. 실제 미생물 수에서 많은 평균값 데이터 set를 생성시키기 위하여 boostrap 방법을 사용하였고 이렇게 생성된 데이터 set를 사용하여 Baranyi & Roberts의 미분방정식 1차 model의 적용에 의하여 미생물 성장 parameter를 얻었다. 얻어진 parameter들을 Baranyi & Roberts의 적분형 방정식으로서 회귀에 의해 얻은 값들과 비교하였다. 그리고 1차 model parameter들의 온도의존성을 그 95% ...

미생물적 변패는 대부분의 한국 냉장 조리식품에서 주로 품질을 악화시키는 원인일 뿐 아니라 식품의 저장 수명을 결정짓는 주요 지표로 여겨진다. 미생물적 품질변화에 기초하여 냉장 조리식품의 유통기한을 결정하고 조절하는 것은 소비자에게 보다 안전한 식품을 공급하기 위한 측면에서 매우 중요하다. 식품이 유통될 때 식품은 대개 설계된 온도에 고정되어 있기보다 동적인 온도조건에 노출된다. 이러한 까닭에 실제 유통체인에서 소비자에게 정확한 유통기한을 제공하기가 힘들다. 따라서 본 연구는 실시간적으로 식품의 미생물적 품질과 유통기한을 예측하기 위한 도구를 개발하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서 곰팡이/효모의 성장 모델을 확립하였고 다른 박테리아 성장 모델들은 다른 문헌에서 참고하였다.
한국 냉장 밑반찬인 연근 조림의 품질을 주로 악화시키는 지표는 곰팡이/효모로 확인되었다. 일정한 온도와 동적인 온도에서 식품의 변패와 유통기한을 예측하기 위하여 곰팡이/효모의 성장을 일정한 온도(0~15℃)의 저장 실험에서 측정하였다. 그리고 온도의 함수로서 model화 하였다. 실제 미생물 수에서 많은 평균값 데이터 set를 생성시키기 위하여 boostrap 방법을 사용하였고 이렇게 생성된 데이터 set를 사용하여 Baranyi & Roberts의 미분방정식 1차 model의 적용에 의하여 미생물 성장 parameter를 얻었다. 얻어진 parameter들을 Baranyi & Roberts의 적분형 방정식으로서 회귀에 의해 얻은 값들과 비교하였다. 그리고 1차 model parameter들의 온도의존성을 그 95% 신뢰구간과 함께 제시하였다. 미생물 성장 parameter를 미분방정식에 대입하였을 때, 일정온도와 동적인 온도조건 모두에서 예측된 미생물 값이 곰팡이/효모의 실제성장 실험 데이터에 근접했다. 그리고 실험데이터와 모델 parameter의 불확실성과 변이를 고려하기 위하여 예측 미생물수를 그 신뢰구간과 함께 제공하였다.
최종적으로 실시간 마다 식품의 유통기한을 결정할 수 있는 소프트웨어를 변패성 미생물과 병원성 박테리아의 성장모델에 기초하여 개발하였다. 알고리즘에서는 식품의 성질에 따라 가장 잘 자랄 수 있는 변패성 미생물과 병원성 박테리아를 선정하도록 하였다. 그리고 그들의 성장은 이전에 기록되거나 모니터링 된 온도이력에 기초하여 시뮬레이션 되도록 하였다. 변패성 미생물에 대한 성장의 신뢰구간과 함께 예측하기 위하여, 호기성 박테리아와 곰팡이/효모에 대한 kinetic model들은 한국반찬에 대하여 보고된 연구 및 본 연구결과로부터 얻어서 사용하였다. 병원성 세균의 성장model은 문헌에서 가져 오거나 상업용 소프트웨어로부터 계산되어 얻어진 성장속도 데이터를 회귀분석하여 model화 하였다. 한국반찬에 대한 소프트웨어의 실행결과를 보면, 대부분의 경우 저장수명은 병원성 박테리아 증식보다는 변패미생물의 성장에 의해 제한되었다.

Abstract ▼ AI-Helper

Microbial growth is the most predominant quality deterioration of Korean braised side dishes and thus is commonly regarded as a primary factor for their shelf life determination. Their shelf life determination and control based on microbial quality change is therefore very important to ensure food s...

Microbial growth is the most predominant quality deterioration of Korean braised side dishes and thus is commonly regarded as a primary factor for their shelf life determination. Their shelf life determination and control based on microbial quality change is therefore very important to ensure food safety and quality of the products delivered to consumers. Very often the food distribution experiences the dynamic temperature conditions, which makes it difficult to control shelf life in real food supply chain. This study aimed to develop a versatile tool to estimate the microbial quality and shelf life of these foods on real time base. A required model of mold/yeast growth was established in this study and other bacterial growth models were adopted from other studies for the tool development.
Mold/yeast growth on Korean braised lotus root cuts as a primary quality deterioration factor was modeled as function of temperature to estimate microbial spoilage and shelf life under constant and/or dynamic storage conditions. The counts of molds/yeasts on Korean braised lotus root cuts were measured during the storage at constant temperatures of 0-15℃. Bootstrapping method was applied to generate many resampled data sets of microbial plate counts, which were then used to estimate the parameters of microbial growth model of Baranyi & Roberts in the form of differential equations. The obtained parameters were comparable to those from nonlinear regression in the integrated form model. The temperature dependence of the primary model parameters was provided with their confidence limits. When the parameters depending on temperature were incorporated into the differential equations of microbial growth, mold/yeast growth under constant and fluctuating temperature conditions could be predicted to be close to the experimental data. Confidence band dealing with uncertainty and variability of experimental data and model parameters was also provided.
Finally a convenient software to decide their shelf life on a real-time basis was developed based on the growth model of spoilage and pathogenic microorganisms. In the developed algorithm, the fastest growing spoilage and pathogenic organisms are selected according to product characteristics and their growth is simulated based on the temperature history previously monitored or recorded. In order to predict the growth for spoilage organisms with confidence limits, kinetic models for aerobic bacteria and molds/yeasts were employed from the published works on Korean seasoned side dishes. Growth models of pathogenic bacteria were set up with regression of their growth rate data estimated from established software packages. Many example runs of simulation showed that shelf life of most side dishes was limited by the growth of spoilage organism to critical level.

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