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문제 정의
- 따라서 본 연구에서는 다양한 생리활성기능을 가지는 마분말을 파스타에 첨가하여 파스타의 영양적 기능을 보강하고자 하였다. 또한 제조한 마분말 첨가 파스타의 기계적 특성과 관능적 특성을 측정하였으며, 반응표면분석법을 활용하여 최적 배합비를 도출하고자 하였다.
- 본 연구는 다양한 생리활성 기능을 가지는 마분말을 첨가한 파스타의 최적 배합조건을 도출하고자 하였다. 예비실험을 통하여 마분말 첨가 파스타의 품질특성 중 맛과 조직감에 가장 큰 영향을 주는 요인인 마분말과 달걀의 양을 2개의 독립변수로 설정하였고, 실험 디자인은 Design Expert 8(State-Easy Co.
제안 방법
- 따라서 본 연구에서는 다양한 생리활성기능을 가지는 마분말을 파스타에 첨가하여 파스타의 영양적 기능을 보강하고자 하였다. 또한 제조한 마분말 첨가 파스타의 기계적 특성과 관능적 특성을 측정하였으며, 반응표면분석법을 활용하여 최적 배합비를 도출하고자 하였다.
- 품질의 최적화는 response surface methodology중 중심합성계획법(Central Composite Design)에 따라 설계하였다. 독립변수는 마분말과 달걀 함량을 2가지 요인으로 설정하였으며, 종속변수로는 색도(L, a, b), 경도(hardness), 부착성(adhesiveness), 탄력성(springiness), 씹힘성(chewiness), 검성(gumminess), 응집성(cohesiveness), 관능적 특성의 색(color), 외관(appearance), 향(flavor), 조직감 (texture), 전반적인 기호도(overall quality)를 측정하였다. 실험 요인의 최대 및 최소의 범위는 예비실험을 거쳐 마분말은 7.
- 독립변수는 마분말과 달걀 함량을 2가지 요인으로 설정하였으며, 종속변수로는 색도(L, a, b), 경도(hardness), 부착성(adhesiveness), 탄력성(springiness), 씹힘성(chewiness), 검성(gumminess), 응집성(cohesiveness), 관능적 특성의 색(color), 외관(appearance), 향(flavor), 조직감 (texture), 전반적인 기호도(overall quality)를 측정하였다. 실험 요인의 최대 및 최소의 범위는 예비실험을 거쳐 마분말은 7.5~37.5 g, 달걀은 23~37 g으로 설정하였다. 중심합성계획법에 의한 실험점은 정중앙점(0.
- 각 시료별 파스타의 색도는 color difference meter(Colormeter CR-300, Minolta Co., Tokyo, Japan)를 사용하여 L(lightness, 명도), a(redness, 적색도), b(yellowness, 황색도)로 나타내었으며, 각 시료는 3회 반복 측정하여 그 평균값으로 나타내었다. 이 때 사용한 표준백판(standard plate)의 L값은 97.
- 파스타의 조직감은 texture analyzer(TA.XT Express v2.1, London, England)를 사용하여 경도, 부착성, 탄력성, 씹힘성, 검성, 응집성 등을 측정하였다. 각 시료는 20 g을 가로 40 mm, 세로 40 mm, 높이 8 mm로 하여 3회 반복 측정하였다.
- 1, London, England)를 사용하여 경도, 부착성, 탄력성, 씹힘성, 검성, 응집성 등을 측정하였다. 각 시료는 20 g을 가로 40 mm, 세로 40 mm, 높이 8 mm로 하여 3회 반복 측정하였다. 결과 값은 Stable Micro System(Expression, TA.
- 제조한 마분말 첨가 파스타에 대한 관능검사는 식품영양학과 대학원생 중에서 훈련된 패널 16명을 선정하여 이들에게 실험의 목적과 취지를 설명한 후 실험에 응하도록 하였다. 10개의 시료를 난수표가 표시된 백색의 동일한 접시에 담아 제공하였으며, 한 개의 시료를 먹고 나면 반드시 생수로 입안을 헹군 후 다른 시료를 평가하도록 하였다. 관능검사 항목은 색(color), 외관(appearance), 향(flavor), 조직감 (texture), 전반적 기호도(overall quality)에 대한 특성으로 7점 척도법으로 평가하여 선호도가 높을수록 상위 점수를 주도록 하였다.
- 10개의 시료를 난수표가 표시된 백색의 동일한 접시에 담아 제공하였으며, 한 개의 시료를 먹고 나면 반드시 생수로 입안을 헹군 후 다른 시료를 평가하도록 하였다. 관능검사 항목은 색(color), 외관(appearance), 향(flavor), 조직감 (texture), 전반적 기호도(overall quality)에 대한 특성으로 7점 척도법으로 평가하여 선호도가 높을수록 상위 점수를 주도록 하였다.
- 마분말 첨가 파스타의 최적화는 Canonical 모형의 수치 최적화(numerical optimization)와 모형적 최적화(graphical optimization)를 통해 마분말, 달걀의 양을 선정하였고, 그 때의 지점을 지점예측(point prediction)을 통해 최적점으로 선정하였다. 수치 최적화를 통해 제시된 최적점 중에서 다음의 식에 기준하여 적합도(Desirability)를 구하고 가장 높은 적합도를 나타내는 최적점을 채택하였다.
- 마분말 첨가 파스타의 최적화는 Canonical 모형의 수치 최적화(numerical optimization)와 모형적 최적화(graphical optimization)를 통해 마분말, 달걀의 양을 선정하였고, 그 때의 지점을 지점예측(point prediction)을 통해 최적점으로 선정하였다. 수치 최적화를 통해 제시된 최적점 중에서 다음의 식에 기준하여 적합도(Desirability)를 구하고 가장 높은 적합도를 나타내는 최적점을 채택하였다. 아래 식에서 d는 각각의 desirability, n은 response의 수를 의미하며, D는 overall desirability를 의미한다
- 마분말을 첨가한 파스타의 제조조건 최적화를 위해 사용한 중심합성 계획에 따라 두 가지 독립변수(마분말, 달걀)를 설정하였다. 각 10가지 조건에서 얻어진 기계적 특성 측정 결과는 Table 3, 분산분석과 회귀분석 결과는 Table 4와 같다.
- 마분말을 첨가한 파스타의 최적화는 Canonical 모형을 통해 선정하였다. 관능평가 중 유의적으로 나타난 모든 항목을 최대로 결정하여 모델화에 의해 결정된 반응식을 이용하여 만족하는 점을 수치 최적화와 모형적 최적화를 통해 마분말과 달걀의 양을 선정하였다. 그 중 가장 높은 만족도를 갖는 최적점을 선택하여 지점 예측을 통해 도출하였으며 (Fig.
- 본 연구는 다양한 생리활성 기능을 가지는 마분말을 첨가한 파스타의 최적 배합조건을 도출하고자 하였다. 예비실험을 통하여 마분말 첨가 파스타의 품질특성 중 맛과 조직감에 가장 큰 영향을 주는 요인인 마분말과 달걀의 양을 2개의 독립변수로 설정하였고, 실험 디자인은 Design Expert 8(State-Easy Co., Minneapolis, USA)을 이용하여 계획하였다. 통계프로그램을 통하여 설정된 각 10개의 배합비율에 따라 시료를 제조하여 파스타의 기계적, 관능적 특성 분석을 실시하였으며, 이를 통하여 마분말 파스타의 최적배합비율을 도출하였다.
- 1. 기계적 특성은 색도(L,a,b), 조직감에 대한 실험을 실시 하였다. 색도 항목에서는 마분말 37.
대상 데이터
- 파스타를 제조하기 위하여 마분말(자연초, 국산), 세몰리나 밀가루((주)디벨라, 이탈리아산), 달걀(영림축산, 국산), 꽃소금(백설, 국산)을 사용하였다.
- 형성된 반죽은 10분간 손으로 치대어 한 덩어리로 뭉쳐 비닐에 담아 냉장실 (4±2℃)에서 60분간 휴지시켰다. 파스타 면은 수동 제면기 (Model Y70, 아륙산업사, Korea)를 이용하여 2회에 걸쳐 면의 두께를 감소시키고, 너비 4 mm, 두께 1 mm, 길이 300 mm인 생파스타를 제조하였으며, 제조된 즉시 본 실험의 시료로 사용하였다.
- 제조한 마분말 첨가 파스타에 대한 관능검사는 식품영양학과 대학원생 중에서 훈련된 패널 16명을 선정하여 이들에게 실험의 목적과 취지를 설명한 후 실험에 응하도록 하였다. 10개의 시료를 난수표가 표시된 백색의 동일한 접시에 담아 제공하였으며, 한 개의 시료를 먹고 나면 반드시 생수로 입안을 헹군 후 다른 시료를 평가하도록 하였다.
데이터처리
- 마분말 첨가 파스타의 모든 실험계획, 데이터 분석 및 품질의 최적화 분석은 Design Expert 8(Stat-Easy Co., Minneapolis, MN, USA)프로그램을 사용하였다. 품질의 최적화는 response surface methodology중 중심합성계획법(Central Composite Design)에 따라 설계하였다.
- 각 시료는 20 g을 가로 40 mm, 세로 40 mm, 높이 8 mm로 하여 3회 반복 측정하였다. 결과 값은 Stable Micro System(Expression, TA.XT Express 2.1, London, England) 프로그램을 사용하여 얻었다. 측정 조건은 pre-test speed: 5.
- 마분말 첨가 파스타의 품질특성 및 성분들 간의 상호작용과 경향을 알아보기 위하여 Design Expert 8.0 프로그램의 ANOVA test 및 회귀분석을 이용하였으며, model의 적합성 여부는 F-test로 유의성을 검증하였다. 각 성분들의 반응을 보기 위해서는 perturbation plot과 response surface 3D plot 을 이용하였다.
- , Minneapolis, USA)을 이용하여 계획하였다. 통계프로그램을 통하여 설정된 각 10개의 배합비율에 따라 시료를 제조하여 파스타의 기계적, 관능적 특성 분석을 실시하였으며, 이를 통하여 마분말 파스타의 최적배합비율을 도출하였다.
이론/모형
- , Minneapolis, MN, USA)프로그램을 사용하였다. 품질의 최적화는 response surface methodology중 중심합성계획법(Central Composite Design)에 따라 설계하였다. 독립변수는 마분말과 달걀 함량을 2가지 요인으로 설정하였으며, 종속변수로는 색도(L, a, b), 경도(hardness), 부착성(adhesiveness), 탄력성(springiness), 씹힘성(chewiness), 검성(gumminess), 응집성(cohesiveness), 관능적 특성의 색(color), 외관(appearance), 향(flavor), 조직감 (texture), 전반적인 기호도(overall quality)를 측정하였다.
- 마분말 첨가 파스타 제조에 사용된 파스타반죽의 배합은 Teubner 등(1996)의 방법을 참고하여 제조하였다. 모든 재료는 한번에 food mixer(5KSM150 ARTISAN, KitchenAid, USA)로 3분간 혼합하여 반죽을 형성하였다.
- 0 프로그램의 ANOVA test 및 회귀분석을 이용하였으며, model의 적합성 여부는 F-test로 유의성을 검증하였다. 각 성분들의 반응을 보기 위해서는 perturbation plot과 response surface 3D plot 을 이용하였다.
- 마분말을 첨가한 파스타의 최적화는 Canonical 모형을 통해 선정하였다. 관능평가 중 유의적으로 나타난 모든 항목을 최대로 결정하여 모델화에 의해 결정된 반응식을 이용하여 만족하는 점을 수치 최적화와 모형적 최적화를 통해 마분말과 달걀의 양을 선정하였다.
성능/효과
- 마분말을 첨가한 파스타의 색도를 측정한 결과 명도(L)값의 범위는 60.84~72.04로 나타났고, 마분말 7.5 g과 달걀 37 g일 때 가장 높았다(Table 3). 설정된 반응별로 모델링화하여 F-test로 유의성을 검증한 결과와 독립변수가 색도에 미치는 영향을 살펴보기 위한 회귀식은 Table 4와 같다.
- 4249로 유의성이 인정 되지 않았다. Fig 1은 명도, 적색도, 황색도 수치의 반응표면에 대한 결과로 마분말 첨가량이 증가할수록 적색도는 감소하였고, 마분말의 색상이 연한 황색을 띔에 따라 마분말 첨가량이 증가할수록 황색도는 유의적으로 높아졌다. 이는 마 첨가 비율이 높아질수록 황색도가 증가하였다는 스폰지 케이크 연구결과와 같은 양상을 나타내었다(Yi SY 등 2001).
- 마분말을 첨가한 파스타의 기계적 특성에 대한 측정값은 Table 3과 같으며, 분산 분석 결과 경도, 검성, 응집성, 씹힘성은 독립변수간의 교호 작용하는 quadratic model이 선택되었으며, 탄력성은 마분말과 달걀에서 각각 독립적으로 작용하는 linear model이 점착성은 2FI model이 선택되었다(Table 4). 마분말을 첨가한 파스타의 점착성에 대한 회귀식을 분석한 결과 이차 회귀식에 대한 결정계수 R2값이 0.
- 0183으로 5% 이내의 유의수준을 보였다. 점착성은 마분말 7.5 g, 달걀 37 g일 때 가장 높게 나타났으며 마분말의 첨가량이 증가할수록 점착성이 증가하였으며, 달걀의 첨가량이 증가할수록 감소하는 경향을 보였다. 이는 구기자분말을 첨가한 생면의 품질특성 연구결과와 비슷한 양상을 보였다(Lim YS 등 2003)(Fig.
- 5 g, 달걀 30 g으로 나타났다. 적합한 model은 외관, 색, 향, 조직감, 전체적인 기호도 모두 독립변수간의 교호작용하는 quadratic model로 나타났다. 각각의 p값은 외관 0.
- 관능평가 중 유의적으로 나타난 모든 항목을 최대로 결정하여 모델화에 의해 결정된 반응식을 이용하여 만족하는 점을 수치 최적화와 모형적 최적화를 통해 마분말과 달걀의 양을 선정하였다. 그 중 가장 높은 만족도를 갖는 최적점을 선택하여 지점 예측을 통해 도출하였으며 (Fig. 4), 이를 통한 각 독립변수의 예측된 최적값은 마분말 19.50 g 달걀 28.07 g으로 나타났다.
- 기계적 특성은 색도(L,a,b), 조직감에 대한 실험을 실시 하였다. 색도 항목에서는 마분말 37.5 g, 달걀 30 g일 때 황색도가 가장 높게 나타났으며, 마분말과 달걀 함량에 의해 결정되는 선형모형의 적합도는 5%의 수준에서 유의한 것으로 나타났다. 마분말과 달걀의 첨가량이 증가할수록 황색도가 증가하는 경향을 나타냈다.
- 2. 조직감 항목 중 점착성 항목은 모델 결정계수인 R2값이 0.7912로, 5%의 수준에서 유의적으로 나타났으며, 점착성 항목을 제외한 모든 항목에서는 유의적인 차이를 보이지 않았다. 이는 마분말 첨가가 파스타의 조직감에 큰 영향을 주지 않는 것으로 판단되며, 이는 마분말 첨가 파스타의 제품 개발 가능성을 보여준다고 사료된다.
- 3. 관능적 특성 중 향(flavor)은 1% 유의수준에서 모델의 적합성이 인정되었고, 외관(appearance)과 조직감(texture), 전반적인 기호도(overall quality)는 유의수준 5% 이내에서 유의성을 보였다. 관능검사 결과 마분말 첨가 파스타의 관능적 최적 배합비는 마분말 19.
- 관능적 특성 중 향(flavor)은 1% 유의수준에서 모델의 적합성이 인정되었고, 외관(appearance)과 조직감(texture), 전반적인 기호도(overall quality)는 유의수준 5% 이내에서 유의성을 보였다. 관능검사 결과 마분말 첨가 파스타의 관능적 최적 배합비는 마분말 19.50 g, 달걀 함량 28.07 g으로 산출되었다.
- 이상의 연구결과에서 마분말 첨가 파스타의 기능성, 품질, 기호도 면에서 충분히 경쟁력이 있을 것으로 사료된다.
- 관능 평점 중 색의 기호도는 4.18±0.90, 외관은 4.17±1.93, 향은 3.88±1.18, 조직감은 4.11±1.80, 전체적인 기호도는 3.96± 1.92으로, 가장 기호도가 높은 것은 마분말 22.5 g, 달걀 30 g으로 나타났다.
후속연구
- 7912로, 5%의 수준에서 유의적으로 나타났으며, 점착성 항목을 제외한 모든 항목에서는 유의적인 차이를 보이지 않았다. 이는 마분말 첨가가 파스타의 조직감에 큰 영향을 주지 않는 것으로 판단되며, 이는 마분말 첨가 파스타의 제품 개발 가능성을 보여준다고 사료된다.
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