[논문]근적외선 분광광도계를 이용한 차제품의 표면 색상 및 발효정도 측정

천종은

근적외선 분광광도계를 이용한 차제품의 표면 색상 및 발효정도 측정
Measurement of Surface Color and Fermentation Degree in Tea Products Using NIRS 원문보기

Korean journal of crop science = 韓國作物學會誌, v.54 no.1, 2009년, pp.55 - 60

초록
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녹차, 부분발효차 및 발효차 등 다양한 차제품 117개 제품을 수집하여 분말화하여 측색계로 각 차제품의 표면 색상을 측정한 후 NIRS를 이용하여 가시광선 대역($400{\sim}700$ nm)에서 스펙트럼을 얻어 중회귀분석에 의해 각각 색상 관련 특성에 대한 검량식을 작성하였다. 1. 측색계로 제품의 색상을 측정한 결과 CIE color scale에서 L값(6.98), a값(0.25) 및 b값(15.42)이 높았으나, a/b(0.09)값은 Hunter color scale에서 높았다. 또한 색상관련 특성 $a^*$(a)와 $a^*/b^*$(a/b)의 변이계수가 $317.2{\sim}327.5%$와 $293.8{\sim}316.7%$로 제품간 변이성이 매우 컸다. 2. CIE color scale와 Hunter color scale에서 발효정도($X_9$)의 변이를 $a^*/b^*(X_4)$나 a/b($X_8$)로 99.7% 설명될 수 있어 $a^*/b^*$(a/b)값으로 차제품의 발효정도를 추정할 수 있다. 3. Modified partial least square(MPLS)를 이용하여 작성된 검량식의 결과 두 color scale을 종합하여 L값의 검량식 작성시 결정계수($R^2$)는 $0.973{\sim}0.977$, 검증시 상관도(1-VR) $0.969{\sim}0.972$, a값의 결정계수는 0.999, 검증시 상관도 0.998, b값의 결정계수는 $0.858{\sim}0.902$, 검증시 상관도 $0.833{\sim}0.888$, a/b값의 결정계수는 0.997, 검증시 상관도 0.993으로 매우 높았다. 4. 차 제품 표면 색상관련 특성들(CIE color scale; $L^*$, $a^*$, $b^*$, $a^*/b^*$, Hunter color scale; L, a, b, a/b)의 검량식 정확도가 매우 높아서 NIRS의 가시광선 대역($400{\sim}700\;nm$)에서 이들 특성을 용이하고 정밀하게 측정할 수가 있으며, 또한 근적외선 대역($900{\sim}2500\;nm$)에서 기존 성분분석 화일과 병합하여(merge) 차 제품의 표면 색상 및 화학적 성분을 $1{\sim}2$분내로 동시에 측정이 가능하다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study was conducted to measure tea surface colors using the visible bands ($400{\sim}700$ nm) with near-infrared spectroscopy (NIRS). The surface colors of 117 tea products were measured with a colorimeter. The $a^*/b^*$ (CIE color scale) or a/b (Hunter color scale) ratios in different tea products accounted for about 99.7% of the variation in fermentation degree (FD), indicating that the $a^*/b^*$ (a/b) ratio is a very useful trait for assessing fermentation degree. Also tea powders were scanned in the visible bands used with NIRS. Calibration equations for surface colors and fermentation degree were developed using the regression method of modified partial least-squares (MPLS) with internal cross validation. The equations had low SECV (standard errors of cross-validation), and high $R^2$ (coefficient of determination in calibration) values with $0.779{\sim}0.999$, indicating that the whole bands ($400{\sim}2500\;nm$) with NIRS could be used to rapidly measure traits related to surface color, fermentation degree and other chemical components in tea products with high precision and ease at a time.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 연구는 NIRSystem를 이용하여 가시광선 대역(400~700 nm)에서 차제품의 표면 색상을 분석 할수 있는 검량식을 유도하여 기존 유도된 검량식(Choi et al., 2001; Chun & Choi, 2007)에 병합(merge)하여 전 대역에서(400~2500 nm) 차 제품의 여러 성분을 동시에 신속, 간단하게 분석 할 수 있는 분석법을 개발하기 위하여 수행하였다.

제안 방법

Modified partial least square(MPLS)를 이용하여 차제품표면 색상관련 특성에 대한 검량식을 유도하였다(Table 4). 다변량법은 그동안 많은 연구가 이루어져 왔으며 Thomas(1994)에 의해 설명되어져, PCR 및 PLS방법의 검량식이 다변량법인 MLR 방법을 대체하고 있다.
각 차 제품 분말 시료 약 3 g를 표준 sample cup(NIRs 용, 직경 35 mm)에 넣은 후 실온에서 spectrophotometer(CM-2022, Minolta, Japan)를 이용하여 CIE L*a*b* color scale 및 Hunter Lab color scale를 3회씩 측정하여 평균값을 구하였다.
근적외선 분광분석에 의한 녹차의 품질관련 성분인 총질소, 중성섬유소, 아미노산, 탄닌, 카페인, 카테킨 및 비타민 C(Goto, 1992; Ikegaya, 1990; Choi et al., 2001, Schulz et al., 1999; Chun & Choi, 2007) 등을 분석하기 위한 검량식을 유도하였다.
녹차, 부분발효차 및 발효차 등 다양한 차제품 117개 제품을 수집하여 분말화하여 측색계로 각 차제품의 표면 색상을 측정한 후 NIRS를 이용하여 가시광선 대역(400~700nm)에서 스펙트럼을 얻어 중회귀분석에 의해 각각 색상 관련 특성에 대한 검량식을 작성하였다.
동일한 분말 시료의 가시광선 대역(400~700 nm)의 스펙트럼은 근적외선 분광광도계(NIRSystems model 6500, Foss NIRSystems Inc., MD, USA)로 측정하였다. 각 분쇄 시료약 3 g를 standard sample cup에 넣은 후 실온에서 scanning 하여 스펙트럼을 얻었다.
따라서 NIRS로 가시광선대역(400~700 nm)에서 차제품 표면 색상을 측정하고 동시에 근적외선 대역(900~2500 nm)에서 여러 화학 성분을 동시에 분석할 수 있다. 본 연구에서는 가시광선 대역(Fig. 1)에서 색도에 기인되는 다수의 흡광 피크를 보이며, 스펙트럼의 산란 보정 및 1차 미분의 수행(Fig. 2)을 통하여 입도에 기인되는 기준선의 변위 및 흡광의 중첩을 분리해냄으로 각 밴드들의 뚜렷한 분리도를 얻었다. 근적외선 대역에서 여러 농산물이 갖는 대표적인 흡광 피크에 대한 정보는 기보고하였다(Goto, 1992; Ikegaya, 1990; Choi et al.
본 연구에서는 일광위조 및 실내위조 과정에서 자연 발생적 산화작용을 위주로 진행시켰으며 위조 마무리 단계에서 찻잎이 다소 건조된(수분함량 40.3~48.2%) 상태이고 실내 온도도 약간 낮은 상태로 산화작용이 극히 미약한 상태에서 위조를 종료하였다. 따라서 녹차나 발효도가 다양한 부분발효차의 발효정도를 추정하는데 차제품의 색상을 이용하는 것이 매우 적합하다고 생각되었다.
각 분쇄 시료약 3 g를 standard sample cup에 넣은 후 실온에서 scanning 하여 스펙트럼을 얻었다. 얻은 스펙트럼을 standard normal variance(SNV)와 detrend로 입도 차이에서 유인되는 산란을 보정하였으며, 얻어진 스펙트럼을 파일로 작성하여 각 스펙트럼 영역별 중첩에서 기인하는 오차를 최소화하기 위해서 1차 미분으로 스펙트럼을 처리하여 데이터 분석 및 성분에 대한 검량식을 작성하고 이를 미지의 시료에 적용하여 그 결과를 얻었다.
차제품의 발효정도는 찻잎의 녹색의 변화와 폴리페놀의산화에 따른 황색 또는 갈색 정도로 판단할 수가 있으므로 CIE color scale과 Hunter color scale에서 a*/b*(a/b) 값을 이용하여 최고치에서 최저치를 뺀 값을 계급수로 나누어서 결정하였다. a*/b*값을 기준으로 1%에서 100%까지 발효정도를 구분하여 한 형질(trait)로 이용하였다.

대상 데이터

117개 차 제품에 대하여 근적외선 분광광도계로 가시광선 대역(400~700 nm)에서 Fig. 1과 같은 스펙트럼을 얻었다. NIRS의 이용 최대 장점은 차 제품의 여러 성분을 동시에 분석 할 수가 있다는 점이다.
실험재료는 한국산 녹차 제품 60개, 연구용으로 제다한 부분발효차 20개, 중국 녹차 및 부분발효차 20개, 대만 부분발효차 10개, 일본산 녹차 4개, 홍차 2개, 보이차 1개 제품을 사용하였다. 각 제품을 구입하여 -20℃ 냉동고에 보관하여 분석할 때에 각 제품 10 g씩 sample mill(Cyclotec 1093, Sweden)로 분쇄(200 mesh)하여 사용하였다.
실험재료는 한국산 녹차 제품 60개, 연구용으로 제다한 부분발효차 20개, 중국 녹차 및 부분발효차 20개, 대만 부분발효차 10개, 일본산 녹차 4개, 홍차 2개, 보이차 1개 제품을 사용하였다. 각 제품을 구입하여 -20℃ 냉동고에 보관하여 분석할 때에 각 제품 10 g씩 sample mill(Cyclotec 1093, Sweden)로 분쇄(200 mesh)하여 사용하였다.

성능/효과

1. 측색계로 제품의 색상을 측정한 결과 CIE color scale에서 L값(6.98), a값(0.25) 및 b값(15.42)이 높았으나, a/b(0.09) 값은 Hunter color scale에서 높았다. 또한 색상관련 특성 a*(a)와 a*/b*(a/b)의 변이계수가 317.
117개의 차 제품 표면 색상관련 형질 간 상관관계는 Table 2에서 보는 바와 같이, CIE color scale과 Hunter color scale 에서 색상관련 형질 간 단순 상관계수는 L값 0.999**, a값 1.00**, b값 0.839**, a/b값 0.999**로 극히 높은 상관관계를 보여 두 색상 측정 시스템이 비슷한 경향을 보였다. 또한 발효정도(X₉)는 L값(-0.
2. CIE color scale와 Hunter color scale에서 발효정도(X₉)의 변이를 a*/b*(X₄)나 a/b(X₈)로 99.7% 설명될 수 있어 a*/b*(a/b)값으로 차제품의 발효정도를 추정할 수 있다.
3. Modified partial least square(MPLS)를 이용하여 작성된 검량식의 결과 두 color scale을 종합하여 L값의 검량식 작성시 결정계수(R²)는 0.973~0.977, 검증시 상관도(1-VR) 0.969~0.972, a값의 결정계수는 0.999, 검증시 상관도 0.998, b값의 결정계수는 0.858~0.902, 검증시 상관도 0.833~0.888, a/b값의 결정계수는 0.997, 검증시 상관도 0.993으로 매우 높았다.
4. 차 제품 표면 색상관련 특성들(CIE color scale; L*, a*, b*, a*/b*, Hunter color scale; L, a, b, a/b)의 검량식 정확도가 매우 높아서 NIRS의 가시광선 대역(400~700 nm) 에서 이들 특성을 용이하고 정밀하게 측정할 수가 있으며, 또한 근적외선 대역(900~2500 nm)에서 기존 성분분석 화일과 병합하여(merge) 차 제품의 표면 색상 및 화학적 성분을 1~2분내로 동시에 측정이 가능하다.
특히, 강 발효차인 동방미인차의 제다과정 『실내위조 ⇒ 덖음 ⇒ 민황 ⇒ 유념』에서 민황이라는 공정에서 덖음이 끝난 찻잎을 따스하게 유지하여 찻잎의 안과 밖 조직의 수분 평형을 유지하여 유념할 때에 찻잎이 부서지는 것을 적게 한다. 결론적으로 발효정도가 높은 부분발효차의 제다공정에서 적당한 수분의 유지와 산화작용을 촉진하여 좋은 향기 생성을 유도하는 것이 제다의 노하우라고 생각된다.
2%) 상태이고 실내 온도도 약간 낮은 상태로 산화작용이 극히 미약한 상태에서 위조를 종료하였다. 따라서 녹차나 발효도가 다양한 부분발효차의 발효정도를 추정하는데 차제품의 색상을 이용하는 것이 매우 적합하다고 생각되었다. 특히 CIE color scale와 Hunter color scale에서 a*/b*값이나 a/b값으로 발효정도를 매우 높은 정확도로 추정할 수가 있었다.
7% 설명될 수 있으며, X₂(a*)나 X₇(b) 변수의 추가 시 기여도는 극히 적었다. 따라서 본 결과는 차 제품을 분말화하여 측색계를 이용하여 a, b, a/b값을 측정하여 특히, a/b값으로 차제품의 발효정도를 결정할 수 있는 유용한 특성(trait)으로 이용할 수 있다.
09)값은 Hunter color scale에서 높았다. 또한 차 제품간 변이성이 특히 큰 특성은 a*(a)와 a*/b*(a/b)로 변이계수가 각 각 317.2~327.5%와 293.8~316.7%로 NIRS 검량식을 유도하는데 적합한 시료의 다양성을 보였다.
발효(산화) 정도(X₉)를 추정하기 위한 다중회귀직선을 유도한 결과는 Table 3에서 보는 바와 같이, CIE color scale와 Hunter color scale에서 발효정도(X₉)의 변이를 X₄(a*/b*)나 X₈(a/b)로 99.7% 설명될 수 있으며, X₂(a*)나 X₇(b) 변수의 추가 시 기여도는 극히 적었다. 따라서 본 결과는 차 제품을 분말화하여 측색계를 이용하여 a, b, a/b값을 측정하여 특히, a/b값으로 차제품의 발효정도를 결정할 수 있는 유용한 특성(trait)으로 이용할 수 있다.
3~4에서 보는 바와 같이 이들 특성의 상관도는 매우 높고 변이의 78~100%가 설명되어 지었다(Table 4). 이들 각각 성분에 대한 기울기가 1.00에 거의 근사치이었고, SEP(standard error of prediction)이 낮아서 over -fitting이 적다는 것을 알 수 있었다. 본 연구 결과에서 차 제품 표면 색상관련 특성들(CIE color scale; L*, a*, b*, a*/b*, Hunter color scale; L, a, b, a/b)에 대한 검량식 정확도가 매우 높아서 NIRS의 가시광선 대역(400~700 nm)에서 이들 특성을 용이하고 정밀하게 측정할 수가 있으며, 또한 근적외선 대역(900~2500 nm)에서 기존 성분분석 화일과 병합하여(merge) 차 제품의 표면 색상 및 화학적 성분을 1~2분내로 동시에 측정이 가능하므로 차 제품의 품질향상과 품종 육성에 적극적으로 활용할 수가 있을 것이다.
이러한 가운데 교차검증(cross validation)을 이용하는 MPLS 방법은 파장의 전대역과 실험치와의 상관을 유도하는 과정에서 각 factor(파장 변수)에 따른 상관도 및 교차검증결과의 오차를 얻을 수 있으므로 overfitting되지 않는 검량식을 유도 할 수 있다. 이러한 통계분석법을 이용하여 최종 PLS 수행결과는 초기의 것에 비해서 상관도는 매우 높아지고, 표준오차는 낮았다.
차제품의 색상관련 특성 측정을 위한 검량식을 유도한 결과를 Table 4에서 보면, 파장 변수(factor)가 증가함에(calibration equation) 따라 표준오차는 감소하고, 결정계수 및 1-VR은 증가하였다. 최종 작성된 검량식의 결과를 보면, CIE color scale에서 L*값의 검량식 작성시 결정계수(R²)는0.977, 검증시 상관도(1-VR)도 0.972로 매우 높았다. a*값의 결정계수는 0.
측색계로 측정한 다양한 차제품의 색상관련 특성(Table 1)을 비교하면 CIE color scale에서 L*값의 범위는 39.43~65.07, 평균값 55.37, 변이계수 10.7%였고, a*값의 범위-5.35~11.41, 평균값 1.45, 변이계수 317.2%로 제품간 변이성이 매우 컸다. b*값의 범위 18.
따라서 녹차나 발효도가 다양한 부분발효차의 발효정도를 추정하는데 차제품의 색상을 이용하는 것이 매우 적합하다고 생각되었다. 특히 CIE color scale와 Hunter color scale에서 a*/b*값이나 a/b값으로 발효정도를 매우 높은 정확도로 추정할 수가 있었다.

후속연구

00에 거의 근사치이었고, SEP(standard error of prediction)이 낮아서 over -fitting이 적다는 것을 알 수 있었다. 본 연구 결과에서 차 제품 표면 색상관련 특성들(CIE color scale; L*, a*, b*, a*/b*, Hunter color scale; L, a, b, a/b)에 대한 검량식 정확도가 매우 높아서 NIRS의 가시광선 대역(400~700 nm)에서 이들 특성을 용이하고 정밀하게 측정할 수가 있으며, 또한 근적외선 대역(900~2500 nm)에서 기존 성분분석 화일과 병합하여(merge) 차 제품의 표면 색상 및 화학적 성분을 1~2분내로 동시에 측정이 가능하므로 차 제품의 품질향상과 품종 육성에 적극적으로 활용할 수가 있을 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	색상은 맛과 어떤 관계를 가지는가?	차제품의 표면 색상은 차 품질에 중요한 특성이며, 소비자 들은 색상을 포함한 전체적인 외형(외질)에 의해 주로 제품을 선택한다. 색상은 맛과 직접적인 관계를 갖는 경우가 많으며, 가공과정은 최종 제품의 색상에 영향을 주며, 저장 및 기타 요인들도 색상의 변화에 영향을 준다. 육안에 의한 차제품 색상의 판정은 주관적이며, 피곤하고 지루하며 또한 여러 단점이 있다.
	차제품의 표면 색상은 어떤 특성인가?	차제품의 표면 색상은 차 품질에 중요한 특성이며, 소비자 들은 색상을 포함한 전체적인 외형(외질)에 의해 주로 제품을 선택한다. 색상은 맛과 직접적인 관계를 갖는 경우가 많으며, 가공과정은 최종 제품의 색상에 영향을 주며, 저장 및 기타 요인들도 색상의 변화에 영향을 준다.
	육안에 의한 차제품 색상의 판정은 주관적이며, 피곤하고 지루하며 또한 여러 단점이 있는데 이로 인해 무엇을 이용하는것이 적절한가?	육안에 의한 차제품 색상의 판정은 주관적이며, 피곤하고 지루하며 또한 여러 단점이 있다. 따라서 과학적, 객관적이며 재현성이 높은 colorimeter(측색계)를 이용하는 것이 바람직하다. 측색계의 이용은 육안방법에 비해서 간단하고, 객관적이며, 더욱 정밀하고 시간이 짧고 단순하다. 식품산업에서 가장 널리 이용되는 color scale에는 Hunter Lab scale과 CIE Lab* scale이 있고, Hunter L ab color scale은 1950s와 1960s에 발전되어 지금도 여러 분야에 이용되고 있다(Minolta, 1994).

참고문헌 (14)

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Chun et al. 2006. Tea quality evaluation methods in Korea, China, Japan and America. Sungmin. pp. 249
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Han, J. S., J. H. Park, H. K. Choi, and W. N. Hou. 1999. Effects of mechanical 1st rolling time during processing on quality of five times pan-fired green tea. J. Kor. Tea Soc. 5(1) : 21-31
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Park, J. H., K. H. Park, and K. C. Lim. 2001. Effect of steaming and primary drying condition on Okro tea quality in the manufacturing of Okro tea. J. Kor. Tea Soc. 7(2):91-100
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Schulz, H., U. H. Engelhardt, A. Wegent, H.-H. Drews, and S. Lapczynski. 1999. Application of near-infrared reflectance spectroscopy to the simultaneous prediction of alkaloids and phenolic substance in green tea leaves, J. Agric. Food Chem. 47 : 5064-5067

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Shin, K. H., J. H. Park, J. Choi, J. S. Han, and K. C. Lim. 2001. Effects of storage temperatures and water contents on the quality in crude green tea. J. Kor. Tea Soc. 7(3): 15-25
Shin, K. H, J. Choi, and H. J. Kim. 2006. A study on the effect of the quality of Oolong tea according to processing methods. J. Kor. Tea Soc. 7(2): 91-100
Shin, K. H, J. Choi, and H. J. Kim. 2006. A study on the effect of the quality of Oolong tea according to processing methods. J. Kor. Tea Soc. 12(3): 71-76
Thomas, E. V. 1994. A primer on multivariate calibration, Analytical Chem. 66(15): 789A-804A

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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