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제안 방법
- 본 실험에서는 각 나라별 포도주의 향기 패턴을 전자 코를 활용하여 구별 및 비교할 수 있었다. 그 결과, 생산지에 따른 포도주의 향기 패턴이 차별적인 결과를 나타냄에 따라, 전자 코에 의해 측정하여 얻어진 자료를 활용하여 포도주의 향기 패턴 구별 및 비교분석에 이용할 수 있을 것으로 사료된다.
- 분석 시 각 센서의 유형에 따라 정확성, 재현성, 감도, 안정성에 대한 만족도가 다르므로 사용 용도에 따라 사용자의 요구에 맞게 활용되어야 할 것이다. 본 실험에서는 신속하고 편리하면서 비파괴적 분석 방법인 MOS가 장착된 전자 코를 활용하여 각 국가별 포도주의 향기 패턴을 구별 할 수 있었다.
- GC/MS가 향기 성분을 하나씩 분리 동정하는데 반하여 전자코는 신속하고 편리한 비파괴적 방법으로 시료 전체의 향을 감지하는 특성을 가지고 있어 농산물의 산지판별(Noh & Ko 1997), 혼합참기름의 판별 연구(Shin & Lee 2003), 홍삼 분말의 저장 중 향기 패턴(Shin et al 2003), 배추김치의 숙성도 예측(Shin et al 2005) 등 식품의 품질 평가 및 분석에 널리 사용될 수 있을 것으로 기대하고 있다. 본 연구에서는 시중에서 유통, 판매되고 있는 포도주 중 5개국(미국, 프랑스, 이탈리아, 칠레, 호주)의 포도주를 브랜드별로 선택하여 전자코를 이용하여 향기 패턴을 분석하였다.
- 5 mL/sec의 속도로 injection port에 주입하였다. 분석 간격은 5분으로 설정하여 센서가 충분히 안정된 후, 다음 분석을 실행하였다.
- 시중에 유통 중인 포도주 중 미국, 프랑스, 칠레, 이탈리아, 호주산을 각각 수집하여 전자코를 이용한 향기 패턴 분석을 실시하였다. 수집된 나라 별 포도주의 향기 패턴 분석 결과, 총 12개의 센서들에서 유의적인 차이를 보이며 서로 다른 향기 패턴을 나타내었는데, 이는 같은 원산지의 포도주라 할지라도 브랜드에 따라 향기 패턴의 차이가 있음을 의미한다.
- T70/2 센서는 식품 향기와 휘발성 성분들을 감지하며, P40/1, SY/LG 센서들은 주로 fluoride와 chloride 화합물을 감지한다(Intelligent Electronic Nose 1998). 이들 센서의 감응 도를 이용하여 포도주의 향기 패턴에 대한 기여율(proportion) 을 구하였다.
- 있다. 특히 이번 실험에서 사용된 전자코는 multi-sensor array 기술을 이용하여 특정 향기 성분이 각각의 센서에서 전기 화학적 반응을 일으켜 전기적인 신호로 변환되는 원리를 이용하는 것이다. 12개의 센서들로부터 얻어진 감응값은 사람의 후각인지 체제를 모방한 판별 분석, 주성분 분석 등의 분석을 통해 패턴이 지어져 향기를 구분하게 된다.
대상 데이터
- 본 연구에서 사용된 포도주는 시중(할인점 C사, 대전, 유성)에 유통되고 있는 것으로 2005년 10월부터 11월에 걸쳐 국가별로 총 32종[미국산 8종(1군), 프랑스산 9종(2군), 칠레산 5종(3군), 이탈리아산 5종(4군), 호주산 5종(5군)]의 포도주를 수집한 뒤, 냉장 보관하여 분석에 사용하였다.
- 본 연구의 향기 패턴 분석에 이용된 전자코는 a-FOX 3000 Electronic Nose System(Alpha MOS Toubuse France) 으로 센서들은 12개의 metal oxide sensor(MOS)들로 구성되어 있다. 특히 이번 실험에서 사용된 전자코는 multi-sensor array 기술을 이용하여 특정 향기 성분이 각각의 센서에서 전기 화학적 반응을 일으켜 전기적인 신호로 변환되는 원리를 이용하는 것이다.
- 등이 이용되고 있다. 이번 실험에서 사용된 센서는 MOS type으로 세라믹 지지체와 이를 통과하는 열선, 그리고 지지체를 덮고 있는 반전도성 필름(SnO2)으로 구성되어 있다. MOS는 사람의 코와 가장 비슷하며 높은 감도와 안정성, 선택성을 나타내어 가장 널리 사용된다.
데이터처리
- 전자코를 이용한 포도주의 향기 패턴 분석 결과, 얻은 각 센서의 감응도(delta Rgas/IU) 즉, 공기 저항값(☆)에 대한 시료 휘발성 성분의 저항값(R=)의 변화율로 주성분 분석 (principal component analysis; PCA)을 실행하여 제1 주성분 값 및 제2주성분 값을 구하였고, 각 12개의 센서 감응 값들은 2000 Statistical Analysis System S/W Package(SAS Institute Inc. NC USA)를 이용하여 95% 신뢰 구간에서 multivariate analysis of variance(MANOVA) 통계처리로 각 12 개의 센서별 유의성을 검증하였다.
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