선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 따라서 본 연구에서는 현재 상업적으로 널리 사용되고 있는 분말녹차의 흡습특성과 아울러 수분활성도 예측을 위한 모델 식을 수립함으로서 분말녹차의 활용성을 높이고 다른 분말 식품에서도 적용할 수 있는 기초자료를 제공하고자 하였다.
제안 방법
- 0, Novasina, Swiss)로 측정 하였다. 0.2 g의 분말 녹차를 chamber 내에 담고 기 기 내부의 수분 활성도를 포화 염 용액을 이용하여 0.11, 0.33, 0.53, 0.75, 0.90로 유지 시킨 후 10°C, 20°C, 30°C의 온도에서 수분활성도의 변화가 없을 때까지 흡습시켜 평형수분함량을 구하였다.
- SPSS package program을 이용하여 평형에 도달하기까지의 수분활성도의 변화를 종속변수로 시 간과 상대습도, 온도를 독립 변수로 하여 각 상호관계 를 여 러 가지 함수로 분석하여 최적 함수를 선정한 후 상대습도, 상대습도와 시간, 상대습도와 시간 및 온도에 대하여 예측모델을 수립하였다.
- 수립하였다. 먼저 각 독립변수에 따른 종속변수의 변화를 알아보고자 산포도를 그린 후 적절한 함수를 선택하여 가장적합도가 높은 함수를 선정하였다(17). 즉, 시간의 변화에 따른 분말녹차의 흡습 중 수분활성도를 예측하기 위하여 온도 및 상대습도를 달리하여 최적함수를 구한 결과 시간에 대해서는 In 함수가 대부분의 구간에서 가장 높은 적합도를 보여 저장시간에 따른 수분활성도를 예측하기 위한 모델로 선정하였다.
- 분말녹차의 저 장안정 성 을 알아보고자 200 mesh이 상, 200 — 140 mesh, 100 — 140 mesh로 입자크기에 따라 분급하여 흡습 특성을 조사하고 수분활성도 예측 모델식을 수립하였다. 단분자층 수분함량은 BET식보다 GAB식 이 더 높은 유의성을 보여 전구간에서 0.
- 분말녹차의 평 균입 자크기 와 분포정 도를 알아보기 위 하여 particle size analyzer(CILAS, 1064L, France)를 이용하여 시료를 ethanol에 분산시켜 측정하였다.
- 분말녹차의 평 형 수분함량은 수분활성 도 측정 기 (Thermo- constanter, TH200, Novasina, Swiss)로 측정 하였다. 0.
- 분말녹차의 흡습 중 수분활성도를 예측하기 위한 모델 식을 수립하였다. 먼저 각 독립변수에 따른 종속변수의 변화를 알아보고자 산포도를 그린 후 적절한 함수를 선택하여 가장적합도가 높은 함수를 선정하였다(17).
- 먼저 각 독립변수에 따른 종속변수의 변화를 알아보고자 산포도를 그린 후 적절한 함수를 선택하여 가장적합도가 높은 함수를 선정하였다(17). 즉, 시간의 변화에 따른 분말녹차의 흡습 중 수분활성도를 예측하기 위하여 온도 및 상대습도를 달리하여 최적함수를 구한 결과 시간에 대해서는 In 함수가 대부분의 구간에서 가장 높은 적합도를 보여 저장시간에 따른 수분활성도를 예측하기 위한 모델로 선정하였다. 상대습도와 온도에 따른 수분활성도의 변화는 일차식의 선형이 가장 높은 적합도를 보였다.
- 지금까지 연구된 모델식(9) 중 여러 가지 식품에 비교적잘 적용되는 6가지 식들을 이용하여 분말녹차의 평 형수분 함량 예측할 수 있는 모델식의 적합성을 알아보았다.
- 따라서 Table 6에 분말녹차의 수분활성도를 예측하기 위 해 수립된 모델 식을 나타내었다. 첫 번째 모델식은 가장 높은 유의성을 나타낸 상대습도만을 독립변수로 할 경우이고, 두 번째 모델 식은 상대습도와 시간을 변수로 한 선형회귀 모델식이며, 세 번째 모델 식은 상대습도와 시간 및 온도를 변수로 하여 모델 식을 수립하였다. 이때 두 번째 모델식의 값이 0.
- 평형수분함량에 도달하는데 필요한 흡습엔탈피 /Hs는 Clsusius-Clapeyron의 변형식을 이용(12)하여 구하였다.
대상 데이터
- 시판되고 있는 분말녹차(태평 양, 한국)를 구입하여 sieve shaker(제일기 계공업, 한국)를 이용하여 200mesh 이상, 140 -200 mesh, 100-140 mesh로 분급하여 사용하였다.
이론/모형
- 단분자층 수분함량은 BET equation과 GAB equation에 적용하여 결정하였다.
성능/효과
- BET식 에 적용하였을 경 우에도 가 0.94 〜 0.99의 비교적 높은 유의성이 있었으나 GAB식에 적용한 결과 전 구간에서 导가 0.99〜 1.0으로 높은 유의성을 가져 본 연구에서 의 단분자층 수분함량을 예측하는데 더 유리 한 것으로 나타났다. GAB 식 에 의 해 계산된 단분자층 수분함량은 0.
- 0%의 편차를 보여 분말 녹차의 등온흡슥곡선 모델로 사용 가능함을 알 수 있었다. Fig. 2에서는 측정한 평 형수분함량과 Halsey, Oswin 및 Khun 모델에 의하여 계산된 수분함량을 나타낸 결과로서 세 모델식 모두 적절한 모델식임을 확인할 수 있었다.
- 96 이 상의 적합도를 보여 분말녹차의 평 형수분함량을 예측할 수 있는 모델 식으로 활용이 가능함을 알 수 있었고, Khun, Caurie, Oswin 모델식이 비교적 높은 결정계수를 보였다. Table 5에서는 본 연구에서 높은 적합성을 보인 Halsey, Oswin, Khun 및 Caurie 등 4개의 모델식을 선정하여 각 시료별로 온도에 따른 실험값과 예측모델에 의한 계산 값으로 편차 P(%)로서 적합도를 표시하였는데 P(%)값이 낮을수록 높은 적합성을 나타내 었다. 입자크기나 온도에 관계 없이 가장 높은 적 합도를 나타낸 모델식은 Halsey 모델로 2.
- 단분자층 수분함량은 BET식보다 GAB식 이 더 높은 유의성을 보여 전구간에서 0.99〜 1.00으로 높은 적합도를 보였으며 그 함량은 0.024~ 0.052 g HaO/g dry solid로 계산되 었다. 평 형 수분함량은 입 자크기 에 작을수록, 낮은 온도에서 높은 평형수분함량을 나타내었다.
- 90으로 증가함에 따라 흡습엔탈피의 값은 급격히 감소되는 경향을 보였다. 등온흡습 곡선을 보면 수분활성 도가 증가할수록 수분함량이 높아졌는데 수분활성도가 높을수록 필요로 하는 흡습 에너지가 낮아져 흡습이 쉽게 이루어짐을 알 수 있었다. 이러한 경향은 Apostolopoulos와 Gilbert(12)의 연구결과와 유사하게 나타났다.
- 입자크기에 따른 흡습엔 탈피도 큰 차이가 없었으나 수분활성도가 증가함에 따라 낮은 흡습 에너지를 보였다. 등온흡습곡선의 적합도는 Halsey 모델이 卧가 0.96 이상으로 높은 적합도를 나타내었고 Oswin, Khun, Caurie 모델의 순으로 높은 적 합도를 나타내 었으며, 편차도 Halsey 모델이 2.1 〜4.0%로 가장 낮게 나타나 분말 녹차의 흡습특성에 적용가능함을 보였다. 수분활성도 예측모델의 수립을 위 해 각 독립 변수의 최적 함수로 시 간은 In 함수, 상대습도와 온도는 일차식을 선정 하였으며 수분활성도 예측모델 식은 입자의 크기 에 관계없이 상대습도와 시간으로 수립한 모델식의 적합도가 적절한 것으로 나타났다.
- 974로 높은 적합도를 보였고 세 번째 모델식의 적용에서는 R2가 약간 증가함을 보여 온도에 따라서 는 큰 상관관계 를 보이 지는 않았다. 따라서 시간과 상대습도를 독립변수로 하는 두 번째 모델식의 적용으로 흡습 중 수분활성도의 예측을 통해 분말 녹차의 최적 저장조건을 결정하는데 활용 가능함을 확인하였다.
- 전 구간에서 입자크기 에 관계 없이 10°C에서의 평 형수분함량이 가장 높은 것으로 나타났으며 , 이 는 낮은 온도에서 대 기 중의 수분을 더 많이 응축하기 때문에 평형수분함량이 높게 나타난 것으로 Kim 등(13)의 연구 결과와 유사하였다. 분말녹차의 경우 평형 수분함량이 수분활성도 0.9에서 약 21 〜28%정도로 흡습에 비교적 안정하여 분말의 물성을 안정하게 유지할 수 있을 것으로 판단되었다.
- 분말녹차의 평균입자의 크기는 Table 1에서 보는 바와 같이 53.83 Rm이 었으며 입자크기가 작은 것부터의 누적 50% 의 직 경 은 48.61 Um, 90%의 직 경 은 108.50 Um로 나타나 식 품 공전에서 정하는 품질규격인 충족하고 있었다. Tyler 표준체 에 의 한 분리 된 입자의 크기 는 100〜140 mesh가 56.
- 즉, 시간의 변화에 따른 분말녹차의 흡습 중 수분활성도를 예측하기 위하여 온도 및 상대습도를 달리하여 최적함수를 구한 결과 시간에 대해서는 In 함수가 대부분의 구간에서 가장 높은 적합도를 보여 저장시간에 따른 수분활성도를 예측하기 위한 모델로 선정하였다. 상대습도와 온도에 따른 수분활성도의 변화는 일차식의 선형이 가장 높은 적합도를 보였다. 따라서 Table 6에 분말녹차의 수분활성도를 예측하기 위 해 수립된 모델 식을 나타내었다.
- 0%로 가장 낮게 나타나 분말 녹차의 흡습특성에 적용가능함을 보였다. 수분활성도 예측모델의 수립을 위 해 각 독립 변수의 최적 함수로 시 간은 In 함수, 상대습도와 온도는 일차식을 선정 하였으며 수분활성도 예측모델 식은 입자의 크기 에 관계없이 상대습도와 시간으로 수립한 모델식의 적합도가 적절한 것으로 나타났다.
- 첫 번째 모델식은 가장 높은 유의성을 나타낸 상대습도만을 독립변수로 할 경우이고, 두 번째 모델 식은 상대습도와 시간을 변수로 한 선형회귀 모델식이며, 세 번째 모델 식은 상대습도와 시간 및 온도를 변수로 하여 모델 식을 수립하였다. 이때 두 번째 모델식의 값이 0.907 〜 0.974로 높은 적합도를 보였고 세 번째 모델식의 적용에서는 R2가 약간 증가함을 보여 온도에 따라서 는 큰 상관관계 를 보이 지는 않았다. 따라서 시간과 상대습도를 독립변수로 하는 두 번째 모델식의 적용으로 흡습 중 수분활성도의 예측을 통해 분말 녹차의 최적 저장조건을 결정하는데 활용 가능함을 확인하였다.
- Table 5에서는 본 연구에서 높은 적합성을 보인 Halsey, Oswin, Khun 및 Caurie 등 4개의 모델식을 선정하여 각 시료별로 온도에 따른 실험값과 예측모델에 의한 계산 값으로 편차 P(%)로서 적합도를 표시하였는데 P(%)값이 낮을수록 높은 적합성을 나타내 었다. 입자크기나 온도에 관계 없이 가장 높은 적 합도를 나타낸 모델식은 Halsey 모델로 2.1 〜4.0%의 편차를 보여 분말 녹차의 등온흡슥곡선 모델로 사용 가능함을 알 수 있었다. Fig.
- 052 g HaO/g dry solid로 계산되 었다. 평 형 수분함량은 입 자크기 에 작을수록, 낮은 온도에서 높은 평형수분함량을 나타내었다. 입자크기에 따른 흡습엔 탈피도 큰 차이가 없었으나 수분활성도가 증가함에 따라 낮은 흡습 에너지를 보였다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.