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문제 정의
- 본 연구는 소비자들의 기능성 효과가 규명된 천연물질에 대한 선호도가 계속 증가하는 시점에서 여러 가지 생리활성이 풍부한 천년초 분말을 이용하여 항산화능 및 천년초 분말 첨가 머핀의 관능적 최적 배합조건을 반응표면분석법을 이용하여 규명하고자 하였다.
- 본 연구에서는 다양한 생리활성 기능을 갖는 기능성 식품 개발의 일환으로 여러 번의 예비 실험을 통해 관능적으로 가장 큰 영향을 미칠 것으로 판단된 천년초 분말과 설탕의 양을 달리 첨가한 머핀을 제조, 물리적 특성 및 관능적 검사를 통해 최적 배합비를 도출하고, 반응표면분석법(RSM: Response Surface Methodology)을 이용해 천년초 분말 첨가 머핀의 관능적 최적점을 갖는 레시피를 확립하여 기능성 머핀으로서의 상품가능성을 평가해 보고자 하였다.
제안 방법
- 제조한 천년초 분말 첨가 머핀에 대한 관능검사는 식품영양학과 대학원생 중에서 훈련된 패널 15명을 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), 향(flavor), 외관(appearance), 부드러움(softness), 전반적 기호도(overall quality)에 대한 특성으로 7점 척도법으로 평가하여 선호도가 높을수록 상위 점수를 주도록 하였다.
- , St, Louis, MO, USA) 125 ㎕를 가해 1분간 교반하였다. 6분 후 7% Na2CO3 용액 1.25 ㎖를 첨가하고, 증류수 1 ㎖로 희석하여 1분간 교반한 후, 90분 동안 암소에 정치한 다음 분광광도계(V-530 UV/ VIS Spectrophotometer, JAS Co., Japan)를 이용하여 750 ㎚에서 흡광도를 측정하였다. 총 페놀 함량은 gallic acid(Sigma Chemical Co.
- 0 프로그램의 ANOVA test 및 회귀분석을 이용하였으며, model의 적합성 여부는 F-test로 유의성을 검증하였다. 각 성분들의 반응을 보기 위해서 perturbation plot과 response surface 3D plot을 이용하였다.
- 1, London, England)를 사용하여 경도, 부착성, 탄력성, 씹힘성, 검성, 응집성 등을 측정하였다. 각 시료는 가로 3 ㎝, 세로 3 ㎝, 높이 2 ㎝로 하여 3회 반복 측정하였다. 결과 값은 Stable Micro System(Expression, TA.
- 각 시료별 머핀의 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 96.
- 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), 향(flavor), 외관(appearance), 부드러움(softness), 전반적 기호도(overall quality)에 대한 특성으로 7점 척도법으로 평가하여 선호도가 높을수록 상위 점수를 주도록 하였다.
- 품질의 최적화는 response surface methodology 중 중심합성계획법(central composite design)에 따라 설계하였다. 독립변수는 천년초 분말과 설탕 함량을 2가지 요인으로 설정하였고, 예비실험을 거쳐 각 요인의 최소 및 최대 범위를 천년초 분말은 2～10 g, 설탕은 60～100 g 으로 설정하였다. 종속변수로는 물리적 특성인 색도(L, a, b)와 조직감 항목인 경도(hardness), 부착성(adhesiveness), 탄력성(springiness), 씹힘성(chewiness), 검성(gumminess), 응집성(cohesiveness), 그리고 당도 및 관능적 특성인 색(color), 향(flavor), 외관(appearance), 부드러움(softness), 전반적인 기호도(overall quality)를 측정하였다.
- 천년초 분말을 첨가한 머핀의 최적화를 위해 천년초 분말과 설탕의 제조조건 접근은 canonical 모형의 수치 최적화(numerical optimization)와 모형적 최적화(graphical optimization)를 통해 선정하였다. 독립변수인 천년초 분말과 설탕의 배합 범위 내(천년초 분말 2～10 g, 설탕 60～100 g에서 유의적인 결과를 나타낸 관능검사 항목인 색, 향, 외관, 부드러움, 전반적인 기호도를 최대로 설정하여 모델화에 의해 결정된 반응식을 이용하여 만족하는 수치 점(Numerical point)을 예측하였다. 그 중 가장 높은 만족도를 갖는 최적점을 선택하여 지점 예측을 통해 도출하였으며(Fig.
- 머핀의 조직감은 texture analyzer(TA.XT Express v2.1, London, England)를 사용하여 경도, 부착성, 탄력성, 씹힘성, 검성, 응집성 등을 측정하였다. 각 시료는 가로 3 ㎝, 세로 3 ㎝, 높이 2 ㎝로 하여 3회 반복 측정하였다.
- 본 연구에서는 폴리페놀 화합물 중 gallic acid를 표준물질로 하였고, 분광광도계를 이용하여 표준물질 검량선을 작성하였다. 검량선에 시료의 흡광도를 대입하여 총 페놀 함량을 산출하였으며, 그 결과는 Table 2와 같다.
- 분석을 위해서 5 g의 시료와 10배의 증류수를 넣고 5분 동안 hot plate & stirrer(MS300HS, MOTOPS Co., Korea)에 교반을 시켜 3회 반복 측정하였다.
- 천년초 분말 첨가 머핀의 최적화는 canonical 모형의 수치 최적화(numerical optimization)와 모형적 최적화(graphical optimization)를 통해 천년초 분말, 설탕의 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. 다음 식에서 d는 각각의 desirability, n은 response의 수를 의미하며, D는 overall desirability를 의미한다.
- 시료 용액은 총 폴리페놀 함량 측정에 이용한 것과 같은 것을 사용하였으며, 시료용액 990 ㎕를 DPPH(1,1-diphenyl-2-picrylhydrazyl) solution(1.5×10－4 mM) 330 ㎕와 혼합하여 암소, 실온에서 30분간 방치하여 반응시킨 후 분광광도계(V-530 UV/VIS Spectrophotometer, JAS Co., Japan)로 517 ㎚에서 흡광도를 측정하였으며, 다음 식을 통해 DPPH 라디칼 소거능 값을 구하였다.
- 독립변수는 천년초 분말과 설탕 함량을 2가지 요인으로 설정하였고, 예비실험을 거쳐 각 요인의 최소 및 최대 범위를 천년초 분말은 2～10 g, 설탕은 60～100 g 으로 설정하였다. 종속변수로는 물리적 특성인 색도(L, a, b)와 조직감 항목인 경도(hardness), 부착성(adhesiveness), 탄력성(springiness), 씹힘성(chewiness), 검성(gumminess), 응집성(cohesiveness), 그리고 당도 및 관능적 특성인 색(color), 향(flavor), 외관(appearance), 부드러움(softness), 전반적인 기호도(overall quality)를 측정하였다. 중심합성계획법에 의한 실험점은 정중앙점(0.
- 천년초 분말 첨가 머핀의 당도는 0～54% 범위를 갖는 당도계(PAL-2, ATAGO Co., Tokyo, Japan)를 사용하여 측정하였다. 분석을 위해서 5 g의 시료와 10배의 증류수를 넣고 5분 동안 hot plate & stirrer(MS300HS, MOTOPS Co.
- 천년초 분말 첨가 머핀의 최적화는 canonical 모형의 수치 최적화(numerical optimization)와 모형적 최적화(graphical optimization)를 통해 천년초 분말, 설탕의 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.
- 천년초 분말의 자유 라디칼 소거능은 Blois의 방법을 응용하여 측정하였다(Blois MS 1958). 시료 용액은 총 폴리페놀 함량 측정에 이용한 것과 같은 것을 사용하였으며, 시료용액 990 ㎕를 DPPH(1,1-diphenyl-2-picrylhydrazyl) solution(1.
- , Japan)를 이용하여 750 ㎚에서 흡광도를 측정하였다. 총 페놀 함량은 gallic acid(Sigma Chemical Co., St. Louis, MO, USA)를 분석하여 작성된 표준 검량선에 대입하여 산출하였다.
대상 데이터
- 본 실험에서 사용된 재료는 천년초 분말(라파엘농장, 전남 여수), 통밀(농협우리밀, 국산), 설탕(백설, 국산), 우유(서울우유, 국산), 베이킹 파우더(초야식품, 국산), 무염버터(서울우유, 국산), 달걀(영림축산, 국산), 꽃소금(백설, 국산)을 사용하였다.
- 제조한 천년초 분말 첨가 머핀에 대한 관능검사는 식품영양학과 대학원생 중에서 훈련된 패널 15명을 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
- 각 시료는 가로 3 ㎝, 세로 3 ㎝, 높이 2 ㎝로 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.
- 천년초 분말 첨가 머핀의 모든 실험디자인, 데이터 분석 및 품질의 최적화 분석은 Design Expert 8(Stat-Easy Co., Minneapolis, MN, USA) 프로그램을 사용하였다. 품질의 최적화는 response surface methodology 중 중심합성계획법(central composite design)에 따라 설계하였다.
- 천년초 분말 첨가 머핀의 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 위해서 perturbation plot과 response surface 3D plot을 이용하였다.
이론/모형
- 설정된 반응별로 모델링화하여 F-test로 유의성을 검증한 결과와 독립변수가 색도에 미치는 영향을 살펴보기 위한 회귀식은 Table 5와 같다. 명도와 적색도 및 황색도는 독립변수간의 교호 작용하는 quadratic model이 채택되었다. p-value는 명도 0.
- 9578로 모델의 적합성이 인정되었다. 부착성은 첨가시료간의 상호관계를 작용하는 2FI model이 선택되었으며, 탄력성은 천년초 분말과 설탕에서 각각 독립적으로 작용하는 linear model이 선택되었다(Table 4). 부착성과 탄력성, 씹힘성은 유의적으로 나타나지 않았다.
- 천년초 분말 첨가 머핀 제조는 머핀 제조 방법에 준하고 (Nicol A 1995), 배합비는 Table 1과 같다. 밀가루, 천년초 분말, 베이킹 파우더, 우유를 3번 체질하여 두고, 버터는 상온에 두어 부드럽게 만든 후 버터와 소금을 1분간 반죽기(Model K5SS, Kitchen Aid Co.
- 천년초 분말을 첨가한 머핀의 최적화를 위해 천년초 분말과 설탕의 제조조건 접근은 canonical 모형의 수치 최적화(numerical optimization)와 모형적 최적화(graphical optimization)를 통해 선정하였다. 독립변수인 천년초 분말과 설탕의 배합 범위 내(천년초 분말 2～10 g, 설탕 60～100 g에서 유의적인 결과를 나타낸 관능검사 항목인 색, 향, 외관, 부드러움, 전반적인 기호도를 최대로 설정하여 모델화에 의해 결정된 반응식을 이용하여 만족하는 수치 점(Numerical point)을 예측하였다.
- 천년초 분말의 총 페놀 함량은 Singleton 등(1999)의 FolinCiocalteu법을 변형한 Liu 등(2002)과 Cho 등(2008)의 방법으로 분석하여 측정하였다. 우선 천년초 분말 50 g에 70% ethyl alcohol을 500 ㎖를 넣은 후 85℃에서 3시간 환류추출(reflux extraction)을 2회 반복 후 Whatman No.
- , Minneapolis, MN, USA) 프로그램을 사용하였다. 품질의 최적화는 response surface methodology 중 중심합성계획법(central composite design)에 따라 설계하였다. 독립변수는 천년초 분말과 설탕 함량을 2가지 요인으로 설정하였고, 예비실험을 거쳐 각 요인의 최소 및 최대 범위를 천년초 분말은 2～10 g, 설탕은 60～100 g 으로 설정하였다.
성능/효과
- 72～－0.6, 황색도(b) 값은 23.96～27.66의 범위로 나타났고, 명도는 분말 2 g과 설탕 80 g일 때 가장 높았으며, 적색도는 분말 2 g과 설탕 100 g, 황색도는 분말 10 g, 설탕 80 g일 때 가장 높았다(Table 3). 설정된 반응별로 모델링화하여 F-test로 유의성을 검증한 결과와 독립변수가 색도에 미치는 영향을 살펴보기 위한 회귀식은 Table 5와 같다.
- 외관은 천년초 분말보다는 설탕의 영향을 많이 받는 것으로, 색, 향, 부드러움 및 전체적 기호도는 천년초 분말의 첨가량에 영향을 더 많이 받는 것으로 나타났다. Canonical 모형의 수치 최적화와 모형 최적화를 통하여 천년초 분말, 설탕의 양을 선정하고, 관능평가 항목들의 최고점을 선택하여 지점 예측(point prediction)을 통해 도출하여 얻어진 최적 배합비는 천년초 분말 6.10 g, 설탕 82.61 g으로 나타났다.
- 9747로 모델의 적합성이 인정되었다(Table 4). Fig. 1은 명도, 적색도, 황색도 수치의 반응표면에 대한 결과로, 명도와 적색도는 천년초 분말 첨가량이 증가함에 따라 유의적으로 감소하였으며, 황색도는 완만히 증가하였다. 천년초 분말 함량이 증가할수록 머핀의 명도가 낮아진 것은 첨가하는 재료 자체의 색소에 의한 영향이 색도의 차이를 나타낸다는 선행연구(Yun 1999; Kim 등 1994)와 같은 견해를 보이며, 또한 머핀을 굽는 과정에서 설탕이 갈변되어(Ivan 등 2003) 색이 어두워져 명도가 감소하는 것으로 판단된다.
- 향에 대한 기호도는 회귀식 분석 결과, 천년초 분말(A)이 향에 더 큰 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. Fig. 4에서 향의 기호도에 대한 perturbation plot과 반응표면곡선을 살펴본 결과, 천년초 분말의 첨가량이 증가함에 따라 기호도가 증가하다가 약간 감소하는 경향이지만, 급격한 감소는 보이지 않아 천년초 분말 첨가는 바람직함을 나타내었다.
- 조직감 중 경도, 검성, 응집성은 회귀식을 분석한 결과, 유의수준 5% 이내에서 유의성을 보여 모델의 적합성이 인정되었으나, 부착성, 탄력성, 씹힘성은 유의적인 결과를 나타내지 않았다. 경도, 검성, 응집성은 설탕보다 천년초 분말의 영향을 많이 받는 것으로 나타났다. 천년초 분말의 첨가량이 증가할수록 경도와 검성은 완만히 증가하였고, 응집성은 감소하다가 완만히 증가하였다.
- 독립변수인 천년초 분말과 설탕의 배합 범위 내(천년초 분말 2～10 g, 설탕 60～100 g에서 유의적인 결과를 나타낸 관능검사 항목인 색, 향, 외관, 부드러움, 전반적인 기호도를 최대로 설정하여 모델화에 의해 결정된 반응식을 이용하여 만족하는 수치 점(Numerical point)을 예측하였다. 그 중 가장 높은 만족도를 갖는 최적점을 선택하여 지점 예측을 통해 도출하였으며(Fig. 5), 이를 통한 각 독립변수의 예측된 최적값은 천년초 분말 6.10 g, 설탕 82.61 g으로 나타났다.
- 천년초 분말의 첨가량이 증가할수록 경도와 검성은 완만히 증가하였고, 응집성은 감소하다가 완만히 증가하였다. 당도는 quadratic model이 선택되었고, 설탕의 첨가량이 당도 변화에 큰 영향을 미치는 요인으로 설탕의 첨가량이 증가할수록 당도 역시 높아지는 것을 알 수 있었다.
- 0111으로 5% 이내의 유의수준을 보였다. 두 요인 중 가장 영향을 미치는 것은 천년초 분말로, 첨가량이 증가할수록 경도는 완만히 증가하였고, 설탕의 첨가량이 증가할수록 완만히 증가하다 급격히 감소하는 경향을 보였다. 이는 부추 분말 첨가, 뽕잎 분말 첨가, 홍국 분말 첨가 증가량에 따라 경도가 증가한다는 결과와 일치하는 반면, 복분자 분말 첨가, 뽕잎 분말 첨가 증가량에 따라 경도가 감소하였다는 결과와는 반대되었다(Ryu 등 2008; Ahn & Yuh 2004; Park & Lim 2007; Ko & Hong 2011; Lee 등 2011).
- 물리적 특성 중 색도(L, a, b)는 모두 quadratic model이 채택되었으며, 반응표면분석에 대한 결과로 천년초 분말 첨가량이 증가할수록 명도와 적색도는 감소하고, 황색도는 증가하였으며, 설탕 함량이 증가할수록 명도와 황색도는 증가하다가 완만히 감소하였고, 적색도는 많은 변화를 보이지 않았다. 조직감 중 경도, 검성, 응집성은 회귀식을 분석한 결과, 유의수준 5% 이내에서 유의성을 보여 모델의 적합성이 인정되었으나, 부착성, 탄력성, 씹힘성은 유의적인 결과를 나타내지 않았다.
- 그러나 본 연구에서는 추출 용매가 다르므로 비교하기는 어려웠다. 본 연구 결과, 천년초 분말의 DPPH 자유라디칼 소거능은 항산화 능이 높다고 알려진 자색고구마 39.86～40.82%(Kim MY 2009), 토마토 73.73～74.88%(Na YR 2012)보다 높은 수치이다. 이는 천년초 분말이 천연 항산화제로서의 가능성을 가지고 있음을 나타내며, 인공 항산화제를 대신할 수 있는 생리활성물질로 식품에 적용이 가능하다고 판단된다.
- 부드러움은 설탕보다는 천년초 분말의 첨가량이 기호도에 영향을 많이 주는 것으로 나타났다. Fig.
- 색에서는 설탕보다 천년초 분말의 영향이 크게 나타났으며, Fig. 4의 perturbation plot과 반응표면곡선을 살펴보면 천년초 분말과 설탕의 양이 증가할수록 기호도는 증가하다가 다시 감소하는 것을 알 수 있었다.
- 0111로 5% 이내 범위에 유의적인 결과를 보였다. 설탕의 첨가량이 당도 변화에 큰 영향을 미치는 요인으로 천년초 분말에 따른 변화는 거의 없음을 알 수 있었다(Fig. 3).
- 천년초 분말의 첨가량이 증가할수록 검성은 완만히 증가하였고, 응집성은 감소하다가 완만히 증가하는 경향을 보였다. 설탕의 첨가량이 증가할수록 검성은 증가하다 급격히 감소하였고, 응집성은 급격히 감소하는 경향을 보였다(Fig. 2).
- 시료 용액의 500 ppm 농도에서의 DPPH 자유라디칼 소거능은 90.12±0.42%로 나타났다.
- 외관에 대한 관능검사 결과, Perturbation plot은 천년초 분말 첨가량이 증가할수록 외관의 기호도는 증가하다가 급격히 감소하는 경향을 보였다. 이는 쥐눈이콩가루 첨가 머핀 제조 조건의 최적화 연구(Lee & Joo 2008)에서 쥐눈이콩가루 색소의 영향으로 지나친 첨가는 외관에 대한 낮은 기호도를 보인 것과 일치하는 것으로, 생리활성을 가진 재료라도 지나친 첨가는 기호에 영향을 주므로 최적점을 찾는 것이 중요하다 하겠다.
- 전체 관능 항목인 색, 향, 외관, 부드러움, 전체적인 기호도 모두 quadratic 모델로 결정되었고, 색, 향, 외관은 1% 이내에서, 부드러움과 전체적인 기호도는 유의수준 5% 이내에서 유의성을 보였다. 외관은 천년초 분말보다는 설탕의 영향을 많이 받는 것으로, 색, 향, 부드러움 및 전체적 기호도는 천년초 분말의 첨가량에 영향을 더 많이 받는 것으로 나타났다. Canonical 모형의 수치 최적화와 모형 최적화를 통하여 천년초 분말, 설탕의 양을 선정하고, 관능평가 항목들의 최고점을 선택하여 지점 예측(point prediction)을 통해 도출하여 얻어진 최적 배합비는 천년초 분말 6.
- 이상의 결과를 종합해 볼 때 생리활성을 갖는 천년초 분말을 첨가함으로써 머핀의 품질뿐 아니라, 소비자의 기호도면에서 충분히 경쟁력이 있다고 판단된다.
- 0 g, 설탕 80 g으로 나타났다. 전체 관능 항목인 색, 향, 외관, 부드러움, 전체적인 기호도 모두 quadratic 모델로 결정되었고, 색, 향, 외관은 1% 이내에서, 부드러움과 전체적인 기호도는 유의수준 5% 이내에서 유의성을 보였다. 외관은 천년초 분말보다는 설탕의 영향을 많이 받는 것으로, 색, 향, 부드러움 및 전체적 기호도는 천년초 분말의 첨가량에 영향을 더 많이 받는 것으로 나타났다.
- 물리적 특성 중 색도(L, a, b)는 모두 quadratic model이 채택되었으며, 반응표면분석에 대한 결과로 천년초 분말 첨가량이 증가할수록 명도와 적색도는 감소하고, 황색도는 증가하였으며, 설탕 함량이 증가할수록 명도와 황색도는 증가하다가 완만히 감소하였고, 적색도는 많은 변화를 보이지 않았다. 조직감 중 경도, 검성, 응집성은 회귀식을 분석한 결과, 유의수준 5% 이내에서 유의성을 보여 모델의 적합성이 인정되었으나, 부착성, 탄력성, 씹힘성은 유의적인 결과를 나타내지 않았다. 경도, 검성, 응집성은 설탕보다 천년초 분말의 영향을 많이 받는 것으로 나타났다.
- 천년초 분말 첨가 머핀의 색, 향, 외관 부드러움, 전체적인 기호도는 유의수준 p<0.05에서 모두 유의한 값을 나타내었으며, 독립변수간의 교호작용이 발생하는 quadratic model이 선택되었고, R2값은 0.89 이상으로서 적합성이 인정되었다.
- 천년초 분말 첨가 머핀의 전반적인 기호도는 회귀식 분석 결과, 두 요인 모두 영향이 있으나, 설탕보다 천년초 분말이 더 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. Fig.
- 0075으로 검성은 5% 이내, 응집성은 1% 이내의 유의수준을 보였다. 천년초 분말의 첨가량이 증가할수록 검성은 완만히 증가하였고, 응집성은 감소하다가 완만히 증가하는 경향을 보였다. 설탕의 첨가량이 증가할수록 검성은 증가하다 급격히 감소하였고, 응집성은 급격히 감소하는 경향을 보였다(Fig.
- 경도, 검성, 응집성은 설탕보다 천년초 분말의 영향을 많이 받는 것으로 나타났다. 천년초 분말의 첨가량이 증가할수록 경도와 검성은 완만히 증가하였고, 응집성은 감소하다가 완만히 증가하였다. 당도는 quadratic model이 선택되었고, 설탕의 첨가량이 당도 변화에 큰 영향을 미치는 요인으로 설탕의 첨가량이 증가할수록 당도 역시 높아지는 것을 알 수 있었다.
- 천년초 분말의 항산화능 중 총 페놀 함량은 6.64±0.54 ㎎/g, DPPH 자유 라디칼 소거능은 90.12±0.42%로 나타나 천년초 분말이 천연 항산화제로서의 가능성을 가지고 있음을 알 수 있었고, 인공 항산화제를 대신할 수 있는 생리활성물질로 식품에 적용이 가능하다고 사료된다.
- 향에 대한 기호도는 회귀식 분석 결과, 천년초 분말(A)이 향에 더 큰 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. Fig.
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