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문제 정의
- 따라서 본 연구는 소비자들의 자연식품에 대한 선호도와 기능성 효과가 규명된 천연물질에 대한 선호도가 계속 증가하는 시점에서 다시마가루와 발아현미와 통밀을 사용하여 모든 연령층에서 기호도가 높은 쿠키제형에 접목시켜 여러 생리활성 기능을 갖는 기능성 식품개발의 일환으로 다시마가루를 첨가한 발아현미 쿠키를 제조하고 최적 레시피를 확립하고자 하였다.
- 본 실험에서는 기능성 식품 개발을 목적으로 현재 연구가 많이 이루어지고 있지 않은 다시마가루와 발아현미가루, 통밀가루를 첨가하여 건강기능성 쿠키를 만들고자 다시마가루의 첨가비율에 대해 예비실험과 관능검사를 실시하였다. 이 때 다시마가루를 첨가한 발아현미 쿠키의 배합조건을 설정하고자 반응표면분석법(Response Surface Method) 중 central composite design을 이용하였다.
제안 방법
- Canonical 모형의 수치 최적화(numerical optimization)와 모형적 최적화(graphical optimization)를 통해 최적화를 위한 다시마가루, 설탕, 버터의 양을 선정하였고, 그때의 지점을 지점 예측(point prediction)을 통해 최적점으로 선정하였다. 수치 최적화는 canonical model을 기준으로 하는 모델의 계수에 각각의 반응 중 관능평가의 최고점을 목표 범위로 설정하였다.
- 각 시료별 제조된 쿠키 표면의 색도는 color difference meter(Colorimeter CR-200, Minolta CO,. Japan)를 사용하여 L(lightness), a(redness), b(yellowness)의 색채 값을 한 처리군당 3개의 시료를 이용하여 각각 3회 반복 측정하였으며, 그 평균값으로 계산하였다. 이때 사용한 표준백판(Standard Plate)의 L값은 +97.
- 최대 및 최소 범위는 예비실험을 거쳐 쿠키제조에 필요한 다시마가루, 설탕, 버터의 함량을 6 g, 설탕 30 g, 버터 50 g을 기준으로 하여 각각 다시마가루 3~9 g, 설탕 20~50 g, 버터 40~60 g로 확정하였다. 각성분들의 반응을 보기 위해서는 perturbation plot과 contour plot 그리고 response surface plot을 이용하였다. Central composite의 실험점은 정중앙점(0.
- 관능검사는 숙명여자대학교 식품영양학과 대학원생 16명을 panel로 선정하여 충분한 지식과 용어, 평가기준 등을 숙지시킨 후 이들에게 다시마가루 첨가 발아현미 쿠키의 실험목적과 취지를 설명한 뒤 실험에 응하도록 하였다(Larmond E 1997). 실험의 객관성을 보장하고 정밀도를 증가시키기 위하여 균형 불완전 블록 계획(BIBD: balanced incomplete block design)을 사용하여 랜덤화(Randomization), 블록화(Blocking)하였다.
- 최적화는 Canonical 모형의 수치 최적화(numerical optimization)와 모형적 최적화(graphical optimization)를 통해 다시마가루, 설탕, 버터의 양을 선정하였다. 관능평가 중 유의적으로 나타난 모든 항목을 최대로 결정하여 모델화에 의해 결정된 반응식을 이용하여 만족하는 점(numerical point)을 수치 최적화와 모형적 최적화를 통해 선정하고 가장 높은 desirability를 나타낸 최적점을 선택하여 Fig. 3에서 나타내는 것처럼, 지점 예측(point prediction)을 통해 도출하였으며 예측된 최적값은 다시마가루 4.25 g, 설탕 49.86 g, 버터 58.23 g이었다.
- 구운 쿠키는 1시간 동안 20±4℃에서 냉각 시킨 후 O.P.P(Oriened Polypropylene)필름으로 포장하고 24시간 후 Lee SM 등(2006)의 방법을 참고하여 기계적 검사와 관능검사를 실시하였다(Table 1).
- 다시마가루 첨가 발아현미 쿠키 제조에 사용된 쿠키반죽의 배합은 일반 쿠키 레시피 문헌조사 Laensky SR와 Hause AM(1999), Gisslen W(2001)와 쌀 및 현미를 이용한 쿠키관련 연구 Kim MS(2002), Joo NM 등(2008)을 기반으로 예비실험을 거친 후 일부 수정하여 발아현미 쿠키 배합을 결정하였으며 배합비는 Table 1과 같았다. 쿠키 배합비는 다시마 가루를 기준으로 하여 통밀가루와 발아현미가루를 7:3으로 나누어 정하도록 하였다.
- 이 때 다시마가루를 첨가한 발아현미 쿠키의 배합조건을 설정하고자 반응표면분석법(Response Surface Method) 중 central composite design을 이용하였다. 다시마가루, 설탕, 버터의 함량을 독립변수를 설정하였고, 예비실험을 거쳐 최대 및 최소범위는 다시마가루 3~9 g, 설탕 20~50 g, 버터 40~60 g로 하여 쿠키를 제조하고 기계적 검사와 관능검사를 실시하였다.
- 다시마가루를 첨가한 발아현미 쿠키 제조조건의 최적화를 목적으로 한 중심합성 계획에 따라 세 가지 독립변수(다시마가루, 설탕, 버터)를 design expert를 이용하여 16가지 조건에서 얻어진 기계적 측정결과는 다음과 같았다.
- A)을 사용하였다. 독립변수로는 다시마가루, 설탕, 버터의 함량을 3개의 요인으로 설정하였으며, 종속변수로는 색도(L, a, b), 퍼짐성, 경도, 관능검사(색, 향, 맛, 외관, 조직감, 전반적인 기호도)를 설정하였다. 최대 및 최소 범위는 예비실험을 거쳐 쿠키제조에 필요한 다시마가루, 설탕, 버터의 함량을 6 g, 설탕 30 g, 버터 50 g을 기준으로 하여 각각 다시마가루 3~9 g, 설탕 20~50 g, 버터 40~60 g로 확정하였다.
- 실험의 객관성을 보장하고 정밀도를 증가시키기 위하여 균형 불완전 블록 계획(BIBD: balanced incomplete block design)을 사용하여 랜덤화(Randomization), 블록화(Blocking)하였다. 따라서 16명의 관능 요원이 16가지의 시료 중 6가지의 시료를 평가하도록 하였으며 각 처리는 6번 반복되었고 각 처리쌍이 나타나는 블록의 수는 6회였다. 모든 시료들은 난수표에 의해 4자리 숫자로 표시되었고 관능검사 항목은 색(color), 향(flavor), 맛(taste), 외관(appearance), 조직감(texture), 전반적인 기호도(overall quality)에 대한 기호도 특성이었으며, scoring test 중 7점 척도법으로 평가하여 선호도가 높을수록 높은 점수를 주도록 하였다.
- Canonical 모형의 수치 최적화(numerical optimization)와 모형적 최적화(graphical optimization)를 통해 최적화를 위한 다시마가루, 설탕, 버터의 양을 선정하였고, 그때의 지점을 지점 예측(point prediction)을 통해 최적점으로 선정하였다. 수치 최적화는 canonical model을 기준으로 하는 모델의 계수에 각각의 반응 중 관능평가의 최고점을 목표 범위로 설정하였다.
- 수치 최적화를 통해 제시된 최적점 중 다음의 식에 기준하여 적합도를 구하고 가장 높은 적합도를 나타내는 최적점을 채택하였다.
- 관능검사는 숙명여자대학교 식품영양학과 대학원생 16명을 panel로 선정하여 충분한 지식과 용어, 평가기준 등을 숙지시킨 후 이들에게 다시마가루 첨가 발아현미 쿠키의 실험목적과 취지를 설명한 뒤 실험에 응하도록 하였다(Larmond E 1997). 실험의 객관성을 보장하고 정밀도를 증가시키기 위하여 균형 불완전 블록 계획(BIBD: balanced incomplete block design)을 사용하여 랜덤화(Randomization), 블록화(Blocking)하였다. 따라서 16명의 관능 요원이 16가지의 시료 중 6가지의 시료를 평가하도록 하였으며 각 처리는 6번 반복되었고 각 처리쌍이 나타나는 블록의 수는 6회였다.
- , Foshan, China) 2단으로 1분간 부드럽게 한 후 설탕, 소금을 3회에 걸쳐 나누어 넣으면서 4단에서 2분간, 달걀을 넣고 1분간 작동시켜 크림화 하였으며, 혼합하는 동안 3차례에 걸쳐 믹싱 볼에 붙은 쿠키반죽을 긁어내려 반죽을 균일한 상태로 만들었다. 완성된 크림에 발아현미가루와 통밀가루, 다시마가루, 베이킹파우더를 함께 3회에 걸쳐 체에 내린 후 1단으로 10초 동안 가볍게 혼합하여 반죽을 제조하고, 이를 밀봉하여 4℃의 냉장실(FRB4350- NT, Daewoo Co., Gumi, Kungbuk, Korea)에서 1시간 동안 휴지시켰다. 반죽이 작업할 수 있는 정도가 되면 4.
- 이 후 bar를 꺼내어 4.0 cm×4.0 cm×0.7 cm가 되도록 균일하게 절단(18±0.5 g)하여 평철판을 두 개 겹쳐놓고 180℃로 예열해 둔 Convention oven RSF22, Rinnai Co., Incheon, Korea)에서 13분간 구웠다.
- 제조된 쿠키의 경도는 식품물성측정기(Texture Analyser, TA, XT Express v2.1, London, England)를 사용하여 3회 반복 측정하였다. 쿠키는 probe가 침투한 후에 쉽게 깨지고 복원력이 없는 시료이므로 one cycle test를 이용하여 분석하였고 쿠키가 중심에서 부러질 때 받는 최대 힘(g)을 3회 반복 측정하여 경도로 나타냈다.
- 독립변수로는 다시마가루, 설탕, 버터의 함량을 3개의 요인으로 설정하였으며, 종속변수로는 색도(L, a, b), 퍼짐성, 경도, 관능검사(색, 향, 맛, 외관, 조직감, 전반적인 기호도)를 설정하였다. 최대 및 최소 범위는 예비실험을 거쳐 쿠키제조에 필요한 다시마가루, 설탕, 버터의 함량을 6 g, 설탕 30 g, 버터 50 g을 기준으로 하여 각각 다시마가루 3~9 g, 설탕 20~50 g, 버터 40~60 g로 확정하였다. 각성분들의 반응을 보기 위해서는 perturbation plot과 contour plot 그리고 response surface plot을 이용하였다.
- 최적화는 Canonical 모형의 수치 최적화(numerical optimization)와 모형적 최적화(graphical optimization)를 통해 다시마가루, 설탕, 버터의 양을 선정하였다. 관능평가 중 유의적으로 나타난 모든 항목을 최대로 결정하여 모델화에 의해 결정된 반응식을 이용하여 만족하는 점(numerical point)을 수치 최적화와 모형적 최적화를 통해 선정하고 가장 높은 desirability를 나타낸 최적점을 선택하여 Fig.
- 다시마가루 첨가 발아현미 쿠키 제조에 사용된 쿠키반죽의 배합은 일반 쿠키 레시피 문헌조사 Laensky SR와 Hause AM(1999), Gisslen W(2001)와 쌀 및 현미를 이용한 쿠키관련 연구 Kim MS(2002), Joo NM 등(2008)을 기반으로 예비실험을 거친 후 일부 수정하여 발아현미 쿠키 배합을 결정하였으며 배합비는 Table 1과 같았다. 쿠키 배합비는 다시마 가루를 기준으로 하여 통밀가루와 발아현미가루를 7:3으로 나누어 정하도록 하였다. 다시마가루 첨가 발아현미 쿠키는 AACC method 10 52 (AACC 1995)의 방법을 참고하여 생산 공정에서 가장 보편적으로 쓰이는 크림법(Creaming Method)으로 제조하였다.
- 1, London, England)를 사용하여 3회 반복 측정하였다. 쿠키는 probe가 침투한 후에 쉽게 깨지고 복원력이 없는 시료이므로 one cycle test를 이용하여 분석하였고 쿠키가 중심에서 부러질 때 받는 최대 힘(g)을 3회 반복 측정하여 경도로 나타냈다. 이때 Texture Analyser의 조건은 pre-test speed: 2.
- 쿠키의 직경은 쿠키 6개를 수평으로 정렬한 후 전체 길이를 측정하고, 각각의 쿠키를 90°로 회전시킨 후 같은 방법으로 전체 길이를 측정하여 쿠키 한 개의 평균 직경을 구하였다. 쿠키의 두께는 위의 쿠키 6개를 수직으로 쌓은 후 수직 높이를 측정하고, 다시 쿠키의 놓인 순서를 바꾸어 높이를 측정하여 쿠키 한 개의 평균 두께를 구하였다. 쿠키 1개에 대한 평균 직경과 두께는 3회 반복 측정 후 평균값을 이용하였다.
- 쿠키의 직경은 쿠키 6개를 수평으로 정렬한 후 전체 길이를 측정하고, 각각의 쿠키를 90°로 회전시킨 후 같은 방법으로 전체 길이를 측정하여 쿠키 한 개의 평균 직경을 구하였다.
- 쿠키제조방법은 계량된 버터를 핸드믹서기(Model HB-125, Sanshui Hop Shing Metal & Plastic Manufactory Limited., Foshan, China) 2단으로 1분간 부드럽게 한 후 설탕, 소금을 3회에 걸쳐 나누어 넣으면서 4단에서 2분간, 달걀을 넣고 1분간 작동시켜 크림화 하였으며, 혼합하는 동안 3차례에 걸쳐 믹싱 볼에 붙은 쿠키반죽을 긁어내려 반죽을 균일한 상태로 만들었다.
대상 데이터
- 본 실험의 다시마가루 첨가 발아현미 쿠키 제조에 사용된 재료는 다시마가루((주)인그린, 국내산), 유기농 통밀가루(Bob's Red Mill Natural Foods, Inc., 미국산), 발아현미가루((주)부미식품, 국내산), 무염버터(서울우유, 국내산), 베이킹파우더(초야식품, 국내산), 백설탕((주)CJ, 국내산), 꽃소금(백설, 국내산), 달걀(영림축산, 국내산)이었다.
데이터처리
- 다시마가루 첨가 발아현미 쿠키의 모든 실험계획, data 분석 및 품질의 최적화분석은 Design Expert 7 프로그램 (Stat-Easy Co., Minneapolis MN, U.S.A)을 사용하였다. 독립변수로는 다시마가루, 설탕, 버터의 함량을 3개의 요인으로 설정하였으며, 종속변수로는 색도(L, a, b), 퍼짐성, 경도, 관능검사(색, 향, 맛, 외관, 조직감, 전반적인 기호도)를 설정하였다.
- 다시마가루 첨가 발아현미 쿠키의 품질특성 및 성분들 간의 상호작용과 경향을 알아보기 위하여 Design Expert 7 프로그램의 ANOVA test 및 회귀분석을 이용하였으며, model의 적합성 여부는 F-test로 유의성을 검증하였다. 각성분들의 반응을 보기 위해서는 perturbation plot과 response surface 3D plot을 이용하였다.
이론/모형
- 다시마가루 첨가 발아현미 쿠키의 품질특성 및 성분들 간의 상호작용과 경향을 알아보기 위하여 Design Expert 7 프로그램의 ANOVA test 및 회귀분석을 이용하였으며, model의 적합성 여부는 F-test로 유의성을 검증하였다. 각성분들의 반응을 보기 위해서는 perturbation plot과 response surface 3D plot을 이용하였다.
- 쿠키 배합비는 다시마 가루를 기준으로 하여 통밀가루와 발아현미가루를 7:3으로 나누어 정하도록 하였다. 다시마가루 첨가 발아현미 쿠키는 AACC method 10 52 (AACC 1995)의 방법을 참고하여 생산 공정에서 가장 보편적으로 쓰이는 크림법(Creaming Method)으로 제조하였다. 쿠키제조방법은 계량된 버터를 핸드믹서기(Model HB-125, Sanshui Hop Shing Metal & Plastic Manufactory Limited.
- 본 실험에서는 기능성 식품 개발을 목적으로 현재 연구가 많이 이루어지고 있지 않은 다시마가루와 발아현미가루, 통밀가루를 첨가하여 건강기능성 쿠키를 만들고자 다시마가루의 첨가비율에 대해 예비실험과 관능검사를 실시하였다. 이 때 다시마가루를 첨가한 발아현미 쿠키의 배합조건을 설정하고자 반응표면분석법(Response Surface Method) 중 central composite design을 이용하였다. 다시마가루, 설탕, 버터의 함량을 독립변수를 설정하였고, 예비실험을 거쳐 최대 및 최소범위는 다시마가루 3~9 g, 설탕 20~50 g, 버터 40~60 g로 하여 쿠키를 제조하고 기계적 검사와 관능검사를 실시하였다.
- 제조된 쿠키의 퍼짐성은 직경에 대한 두께의 비로 AACC method(AACC 1995)의 방법으로 퍼짐성 지수를 구하였다. 쿠키의 직경은 쿠키 6개를 수평으로 정렬한 후 전체 길이를 측정하고, 각각의 쿠키를 90°로 회전시킨 후 같은 방법으로 전체 길이를 측정하여 쿠키 한 개의 평균 직경을 구하였다.
- 설정된 반응별로 모델링화하여 F-test를 통해 유의성을 검증한 결과와 독립변수가 퍼짐성에 미치는 영향을 살펴보기 위한 회귀식은 Table 3과 같았다. 퍼짐성(Spread Ratio)은 mean 모델이 선택되었다. p값은 0.
성능/효과
- 1. 실험결과를 모델링하여 유의성을 검증한 결과 명도, 적색도, 황색도의 항목은 다시마가루, 설탕, 버터가 독립적으로 영향을 미치는 linear 모델로 설정되었으며 명도, 적색도, 황색도 모두 p값이 0.0001보다 작아 유의적인 결과가 나왔으며, mean 모델로 설정된 spread ratio는 p값이 0.2197로 0.05보다 크므로 유의적이지 않았으며 hardness는 linear 모델이 설정되어 p값이 0.0001로 0.1% 내에서 유의성을 보였다. 또한, Quadratic 모델로 설정된 관능검사 항목의 향, 전반적인 기호도 중에서 향은 p값이 0.
- 2. 기계적 검사의 명도는 다시마가루 3 g, 설탕 50 g, 버터 40 g 일 때 가장 높았으며 다시마가루와 버터의 첨가량이 감소함에 따라 증가하였으나 설탕의 첨가량이 증가함에 따라 증가하였다. 적색도는 다시마가루 3 g, 설탕 20 g, 버터 60 g 일 때 가장 높게 나타났으며 설탕과 버터의 양이 증가할수록 증가하는 반면, 다시마가루의 함량이 높아질수록 적색도가 낮아졌다.
- 3. 관능평가 항목에서는 색의 기호도는 다시마가루, 설탕, 버터 각각의 첨가량에 따라 영향을 받는 것으로 나타났으며 향은 다시마가루와 버터의 첨가량에 의해 증가하다가 감소하는 경향을 볼 수 있었고 설탕의 첨가량에 의해 감소하다 증가하는 것을 볼 수 있었다. 맛의 기호도는 다시마가루와 버터의 첨가량이 감소할수록, 설탕의 첨가량이 증가할수록 점점 증가하는 것을 볼 수 있었다.
- Table 5의 회귀식에서 나타난 계수들을 살펴본 결과 전반적인 기호도는 다시마가루와 버터의 첨가량이 많아질수록 기호도가 높아지는 경향을 보였으나 다시마가루를 4.6 g 이상 넣었을 때에는 전반적인 기호도가 다시 감소하는 경향을 보였으며 설탕의 첨가량이 가장 큰 영향을 미친다는 것을 Fig. 2를 통해 알 수 있었다. 이는 다시마가루를 4.
- 0132로 나타나 유의수준 5% 이내에서 유의성을 보여 모델의 적합성이 인정되었다. 관능항목 중 색, 향, 외관은 유의성을 나타내지 않았으며 나머지 맛, 조직감, 전반적인 기호도에서는 유의성을 나타내는 결과가 나왔다.
- 쿠키에 대한 전반적인 기호도는 설탕의 첨가량이 기호도에 영향을 크게 미치는 것으로 나타났다. 기호도 항목에 대한 다시마가루 쿠키의 관능적 최적 배합비는 다시마가루 4.25 g, 설탕 49.86 g, 버터 58.23 g로 산출되었으며 이상의 연구결과에서 다시마가루 첨가 발아현미 쿠키의 기능성, 품질, 기호도 면에서 충분히 경쟁력이 있을 것으로 사료된다.
- 다시마가루 첨가 발아현미 쿠키에 대해 7점 척도로 관능적 품질을 평가한 결과 색은 3.17~4.67, 향은 3.50~5.17, 맛은 2.50~5.17, 외관은 3.67~5.00, 조직감은 2.83~5.50, 전반적인 기호도는 2.50~5.17 사이의 범위를 나타내었다.
- 다시마가루 첨가 발아현미 쿠키에 대해 기계적 특성을 평가한 결과 Lightness는 49.35~58.84, Redness는 -0.24~2.66, Yellowness는 24.83~29.17 사이의 범위를 나타내었다. 퍼짐성은 4.
- 또한 적색도는 설탕과 버터의 양이 증가할수록 적색도가 증가하는 반면, 다시마가루의 함량이 높아질수록 적색도가 낮아졌다. 또한 설탕과 버터의 첨가량이 증가할수록 황색도는 높아지고 다시마가루의 첨가량이 증가할수록 황색도가 낮아지는 결과를 나타냈다.
- 다시마가루의 양이 증가할수록 명도가 낮아지는 결과는 현미 쿠키의 결과와 일치하였다(Kim MS 2002). 또한 적색도는 설탕과 버터의 양이 증가할수록 적색도가 증가하는 반면, 다시마가루의 함량이 높아질수록 적색도가 낮아졌다. 또한 설탕과 버터의 첨가량이 증가할수록 황색도는 높아지고 다시마가루의 첨가량이 증가할수록 황색도가 낮아지는 결과를 나타냈다.
- 1% 내에서 유의성을 보였다. 또한, Quadratic 모델로 설정된 관능검사 항목의 향, 전반적인 기호도 중에서 향은 p값이 0.3440으로 0.05보다 크므로 유의적인 결과를 나타내지 않았으며 전반적인 기호도는 p값이 5% 이내에서 유의성을 보였다. 또한, mean 모델로 설정된 관능검사 항목의 외관은 유의성을 나타내지 않았으며 linear 모델로 설정된 항목인 맛은 p값이 1% 이내에서 유의성을 보였으며 조직감은 p값이 0.
- 05보다 크므로 유의적인 결과를 나타내지 않았으며 전반적인 기호도는 p값이 5% 이내에서 유의성을 보였다. 또한, mean 모델로 설정된 관능검사 항목의 외관은 유의성을 나타내지 않았으며 linear 모델로 설정된 항목인 맛은 p값이 1% 이내에서 유의성을 보였으며 조직감은 p값이 0.1% 이내에서 유의성을 보여 모델의 적합성이 인정되었다. 즉, 유의성을 띄는 항목은 명도, 적색도, 황색도와 관능에서는 맛, 조직감, 전반적인 기호도로 나타났다.
- 이를 통하여 설탕을 많이 첨가할수록 단맛이 증가하여 관능하는 데 있어서 많은 영향을 주었음을 알 수 있다. 또한, 외관의 기호도는 다시마가루, 설탕, 버터의 첨가량에 유의적인 변화가 없음을 알 수 있었다. 조직감은 다시마가루와 설탕, 버터의 첨가량이 증가할수록 좋다는 결과가 나왔으며 버터의 첨가량에 가장 큰 영향을 미치는 것을 알 수 있었다.
- 2에서 볼 수 있는 것처럼, 다시마가루와 버터의 첨가량이 적어질수록, 설탕의 첨가량이 많아질수록 맛의 기호도가 점점 증가하는 것을 볼 수 있었다. 또한, 조직감은 다시마가루와 설탕, 버터의 첨가량이 모두 많아질수록 조직감이 점점 좋아진다는 결과가 나왔으며 버터의 첨가량에 따라 가장 큰 영향을 받는 것을 알 수 있었다.
- 향의 기호도는 다시마가루와 버터의 양이 많아질수록 증가하다가 감소하는 경향을 보였다. 맛은 Fig. 2에서 볼 수 있는 것처럼, 다시마가루와 버터의 첨가량이 적어질수록, 설탕의 첨가량이 많아질수록 맛의 기호도가 점점 증가하는 것을 볼 수 있었다. 또한, 조직감은 다시마가루와 설탕, 버터의 첨가량이 모두 많아질수록 조직감이 점점 좋아진다는 결과가 나왔으며 버터의 첨가량에 따라 가장 큰 영향을 받는 것을 알 수 있었다.
- 관능평가 항목에서는 색의 기호도는 다시마가루, 설탕, 버터 각각의 첨가량에 따라 영향을 받는 것으로 나타났으며 향은 다시마가루와 버터의 첨가량에 의해 증가하다가 감소하는 경향을 볼 수 있었고 설탕의 첨가량에 의해 감소하다 증가하는 것을 볼 수 있었다. 맛의 기호도는 다시마가루와 버터의 첨가량이 감소할수록, 설탕의 첨가량이 증가할수록 점점 증가하는 것을 볼 수 있었다. 이를 통하여 설탕을 많이 첨가할수록 단맛이 증가하여 관능하는 데 있어서 많은 영향을 주었음을 알 수 있다.
- 따라서 16명의 관능 요원이 16가지의 시료 중 6가지의 시료를 평가하도록 하였으며 각 처리는 6번 반복되었고 각 처리쌍이 나타나는 블록의 수는 6회였다. 모든 시료들은 난수표에 의해 4자리 숫자로 표시되었고 관능검사 항목은 색(color), 향(flavor), 맛(taste), 외관(appearance), 조직감(texture), 전반적인 기호도(overall quality)에 대한 기호도 특성이었으며, scoring test 중 7점 척도법으로 평가하여 선호도가 높을수록 높은 점수를 주도록 하였다.
- 6 g 이상을 첨가하면 기호도가 떨어져 제품화에 어려움이 있을 수 있다는 것을 보여준다. 색의 기호도는 다시마가루, 설탕, 버터 각각의 첨가량에 따라 영향을 받는 것으로 Fig. 2에서 나타났으며 다시마가루, 설탕, 버터 모두 첨가량이 많아질수록 색의 기호도는 증가하는 것을 알 수 있었다. 향의 기호도는 다시마가루와 버터의 양이 많아질수록 증가하다가 감소하는 경향을 보였다.
- 퍼짐성은 독립변수에 유의적인 변화가 없음을 보여주었고, 경도는 다시마가루와 설탕의 첨가량이 증가할수록, 버터의 첨가량이 감소할수록 증가하는 경향을 보였다. 이를 통하여 설탕을 첨가할수록 쿠키의 경도는 증가함을 알 수 있었다.
- 기계적 검사의 명도는 다시마가루 3 g, 설탕 50 g, 버터 40 g 일 때 가장 높았으며 다시마가루와 버터의 첨가량이 감소함에 따라 증가하였으나 설탕의 첨가량이 증가함에 따라 증가하였다. 적색도는 다시마가루 3 g, 설탕 20 g, 버터 60 g 일 때 가장 높게 나타났으며 설탕과 버터의 양이 증가할수록 증가하는 반면, 다시마가루의 함량이 높아질수록 적색도가 낮아졌다. 황색도는 다시마가루 3 g, 설탕 50 g, 버터 60 g 일 때 가장 높게 나타났으며, 황색도 역시 설탕과 버터의 첨가량이 증가할수록 높아지고 다시마가루의 첨가량이 증가할수록 낮아지는 결과가 나타났다.
- 0080으로 유의수준 1% 이내에서 유의성을 나타냈다. 조직감은 linear 모델이 결정되었으며 p값은 0.0001보다 작은 값을 나타내어 유의수준 0.1% 이내에서 유의성을 나타내었고, 모델의 적합성이 인정되었다. 외관은 mean 모델이 결정되었으며 유의적이지 않았다.
- 또한, 외관의 기호도는 다시마가루, 설탕, 버터의 첨가량에 유의적인 변화가 없음을 알 수 있었다. 조직감은 다시마가루와 설탕, 버터의 첨가량이 증가할수록 좋다는 결과가 나왔으며 버터의 첨가량에 가장 큰 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 쿠키에 대한 전반적인 기호도는 설탕의 첨가량이 기호도에 영향을 크게 미치는 것으로 나타났다.
- 1% 이내에서 유의성을 보여 모델의 적합성이 인정되었다. 즉, 유의성을 띄는 항목은 명도, 적색도, 황색도와 관능에서는 맛, 조직감, 전반적인 기호도로 나타났다.
- 색은 다시마가루를 첨가할수록 더 색이 짙어지는 것을 볼 수 있었다. 퍼짐성은 독립변수에 유의적인 변화가 없음을 보여주었고, 경도는 다시마가루와 설탕의 첨가량이 증가할수록, 버터의 첨가량이 감소할수록 증가하는 경향을 보였다. 이를 통하여 설탕을 첨가할수록 쿠키의 경도는 증가함을 알 수 있었다.
- 2에서 나타났으며 다시마가루, 설탕, 버터 모두 첨가량이 많아질수록 색의 기호도는 증가하는 것을 알 수 있었다. 향의 기호도는 다시마가루와 버터의 양이 많아질수록 증가하다가 감소하는 경향을 보였다. 맛은 Fig.
- 적색도는 다시마가루 3 g, 설탕 20 g, 버터 60 g 일 때 가장 높게 나타났으며 설탕과 버터의 양이 증가할수록 증가하는 반면, 다시마가루의 함량이 높아질수록 적색도가 낮아졌다. 황색도는 다시마가루 3 g, 설탕 50 g, 버터 60 g 일 때 가장 높게 나타났으며, 황색도 역시 설탕과 버터의 첨가량이 증가할수록 높아지고 다시마가루의 첨가량이 증가할수록 낮아지는 결과가 나타났다. 색은 다시마가루를 첨가할수록 더 색이 짙어지는 것을 볼 수 있었다.
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