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문제 정의
- 따라서 본 실험은 동시당화발효법, 분리당화발효법, 엿기름의 첨가 유무에 따른 고구마 막걸리의 최적 제조법을 선정하고, 고구마 막걸리의 선호도, 폴리페놀 함량과 DPPH 라디칼 소거능을 mixture design을 통해 최적 배합비를 구하고자 하였고, 여러 고구마들을 이용하여 제조한 고구마 막걸리의 취약점과 개선 방향을 모색하여 고품질의 고구마 막걸리를 개발하는데 기초자료로 활용하고자 하였다.
제안 방법
- , Minneapolis, MN, USA)을 이용하였다. D-Optimal design을 통해 14개의 실험점과 3개의 반복점을 설정하였으며, constraint 값으로는 알코올 함량, 총 폴리페놀 함량, 기호도로 정하였다. 고구마, 쌀, 물의 함량은 100% 내에서 각 고구마 10∼50%, 쌀 10∼50%, 물 40∼60%로 정하고, 각 조성에 따른 실험군을 디자인하였다.
- pH meter(Orion 710 A+, Thermo Fisher Scientific, Beverly, MA, USA)를 이용하여 pH를 측정하였고, 1% phenolphatalein 지시약을 한 두 방울 떨어뜨리고 0.1 N NaOH로 pH 8.3이 되는 분홍빛으로 발색하는 점까지 적정하여 그 소비 ㎖ 양을 초산으로 환산 후 총 산도를 구하였다.
- 고구마 막걸리의 최적 배합비는 canonical 계수를 이용하여 목적 성분을 쌀, 고구마, 물로 하고, 반응값은 선호도, 총 폴리페놀 함량, DPPH 라디칼 소거능으로 결정하였다. 반응의 범위는 모두 최대로 예측하였으며, 이를 Table 4에 나타내었다.
- 고구마, 쌀, 물의 함량은 100% 내에서 각 고구마 10∼50%, 쌀 10∼50%, 물 40∼60%로 정하고, 각 조성에 따른 실험군을 디자인하였다.
- 관능 평가는 15명의 전문 패널이 실시하였으며, 각 패널마다 15 ㎖의 샘플을 제공한 후 9점 채점법에 따라(1-매우 싫음∼9-아주 좋음) 향과 맛의 선호도를 평가하였다(Lee 등 2009).
- 국내산 고구마를 이용하여 고품질의 고구마 막걸리를 개발하기 위해 다양한 방법의 고구마 막걸리 제조 방법 선정과 믹스쳐 디자인을 이용한 고구마 막걸리의 최적 배합비를 산출하였다.
- 당도는 상온에서 Refractometer(Model N-1a, ATAGO, Tokyo, Japan)를 사용하여 측정하였다. 알코올 함량은 시료 100 ㎖를 알코올 증류 냉각장치(Friedrich-CD1160, Hwasung, Korea)를 이용하여 증류, 냉각하여 80 ㎖ 이상 되게 수증기 증류하여 증류액을 100 ㎖ 정용한 후 주정계로 측정하였고, Gay-Lussac 주정 환산표에서 15℃ 온도로 보정하였다.
- 동시당화발효법(Simultaneous saccharification and fermentation, SSF)을 이용하여 쌀, 고구마 각 1 ㎏을 증자 후, 효모 16 g, 누룩 40 g, 물 2.9ℓ를 혼합하여 25℃에서 7일간 알코올 발효를 진행하였다. 알코올 발효가 끝난 후, 소청을 이용하여 주박을 여과 후, 4℃에서 냉장 보관하였다.
- 알코올 발효가 끝난 후, 소청을 이용하여 주박을 여과 후, 4℃에서 냉장 보관하였다. 분리당화발효법(separate hydrolysis and fermentation, SHF)은 쌀 1 ㎏을 증자 후, 효모 16 g, 누룩 20 g, 물 1.5ℓ를 혼합하여 25℃에서 24시간 1차 당화를 진행시켰다. 이후, 고구마 1 ㎏을 증자 후, 누룩 20 g과 물 0.
- 이 용액에 7% Na2CO3 2 ㎖를 첨가한 후, 90분 후에 Spectrophotometer(DU 730, Beckman, Barnstead, NH, USA)를 이용하여 750 nm에서 흡광도를 측정하였다. 세 번 반복한 측정값은 garlic acid 검량선을 이용하여 phenolic content mg GAE/ℓ로 환산하였다.
- 최적화는 canonical 모형의 수치 최적화를 통하여 성분비를 선정하고, 그때의 점을 예측하였다. 수치 최적화는 canonic 모형을 근간으로 하는 모델의 수에 각 반응에 대한 목표(goal area)를 설정하고, contour plot에 의해 desirability를 예측하였다.
- 쌀, 고구마, 물의 혼합제한 범위를 각각 10∼50, 10∼50, 40∼60%(w/w)로 설정하고 세 가지 첨가물의 총 함량이 100%가 되도록 하였으며, 그 범위들을 modified distance design에 적용하여 혼합물 내 실험점을 설정하였다.
- 당도는 상온에서 Refractometer(Model N-1a, ATAGO, Tokyo, Japan)를 사용하여 측정하였다. 알코올 함량은 시료 100 ㎖를 알코올 증류 냉각장치(Friedrich-CD1160, Hwasung, Korea)를 이용하여 증류, 냉각하여 80 ㎖ 이상 되게 수증기 증류하여 증류액을 100 ㎖ 정용한 후 주정계로 측정하였고, Gay-Lussac 주정 환산표에서 15℃ 온도로 보정하였다.
- 최적의 고구마 막걸리 배합비를 구하기 위하여 쌀, 고구마, 물 세 가지 재료 요인으로 mixture design을 이용하여 다양한 배합비를 결정한 후, 고구마 막걸리를 제조하였다. 또한 제조된 고구마 막걸리의 선호도, 총 폴리페놀 함량, DPPH 라디칼 소거능을 측정하여 통계적 모델링과 분석을 하였고, trace plot 및 contour plot을 이용하여 각 재료의 함량이 반응값에 미치는 영향을 확인할 수 있었다.
- 각 조성에 따른 성분들의 반응을 보기 위하여 trace plot을 이용하였다. 최적화는 canonical 모형의 수치 최적화를 통하여 성분비를 선정하고, 그때의 점을 예측하였다. 수치 최적화는 canonic 모형을 근간으로 하는 모델의 수에 각 반응에 대한 목표(goal area)를 설정하고, contour plot에 의해 desirability를 예측하였다.
- 총 14개의 실험점 중, 6개의 실험점과 lack of fit의 계산을 위한 5개의 실험점, 3개의 반복점이 설정되었다(Table 2). 혼합 디자인을 통하여 선호도, 총 폴리페놀 함량, DPPH 라디칼 소거능 3가지의 반응값을 설정하였다. 각 배합비에 따라 만들어진 고구마 막걸리의 선호도는 4.
대상 데이터
- Louis, MO, USA)에서 구하여 사용하였다. 막걸리 발효용 효모는 활성건조효모(Saf-instant, S.L.L Lesaffre, France)를 사용하였으며, 누룩은 개량 누룩(Songhak Gokja, Gwangju, Korea)을 사용하였다.
- 밤고구마, 호박고구마, 자색 고구마를 최적화된 고구마 막걸리 배합비를 이용하여 고구마 막걸리를 제조하였다. 각 고구마 막걸리의 특성은 Table 5에 나타내었다.
- 본 실험에는 경기도 여주에서 2010년에 수확된 고구마, 호박고구마, 자색고구마를 이용하였으며, 총 폴리페놀 함량 측정, DPPH 라디칼 소거능 측정을 위해 사용된 gallic acid, Folin-Ciocalteu reagent, DPPH reagent, L-ascorbic acid는 Sigma(St. Louis, MO, USA)에서 구하여 사용하였다. 막걸리 발효용 효모는 활성건조효모(Saf-instant, S.
데이터처리
- 2) Values are significantly different at 5% level by Duncan’s multiple range test.
- 관능평가의 통계처리는 SPSS(Statistical Package for the Social Sciences v20.0, Chicago, IL, USA) program을 이용하여 분석하였으며, 분산분석(ANOVA)과 Duncan의 다중범위검정(Duncan’s multiple range test)으로 p<0.05 수준에서 유의차를 검증하였다.
- 최적의 고구마 막걸리 배합비를 구하기 위하여 쌀, 고구마, 물 세 가지 재료 요인으로 mixture design을 이용하여 다양한 배합비를 결정한 후, 고구마 막걸리를 제조하였다. 또한 제조된 고구마 막걸리의 선호도, 총 폴리페놀 함량, DPPH 라디칼 소거능을 측정하여 통계적 모델링과 분석을 하였고, trace plot 및 contour plot을 이용하여 각 재료의 함량이 반응값에 미치는 영향을 확인할 수 있었다. 프로그램에 의해 예측된 고구마 막걸리의 최적 배합비는 15.
- 혼합물 내의 각 성분이 미치는 영향을 알아보기 위해 설정 도나 반응별로 모델링화하였고, 분석은 모델에 의한 F-test를 통하여 유의성 검사를 실시하였다(Table 3). 배합비에 따른 선호도, 총 폴리페놀 함량, DPPH 라디칼 소거능은 통계적으로 분석하여, 모든 반응값에 대한 적합한 모델은 비선형 성태인 cubic model로 확인되었다. 순수오차와 잉여오차의 비교에 의한 lack of fit test는 선호도, 총 폴리페놀 함량, DPPH 라디칼 소거능은 각각 0.
- 혼합물 내의 각 성분이 미치는 영향을 알아보기 위해 설정 도나 반응별로 모델링화하였고, 분석은 모델에 의한 F-test를 통하여 유의성 검사를 실시하였다(Table 3). 배합비에 따른 선호도, 총 폴리페놀 함량, DPPH 라디칼 소거능은 통계적으로 분석하여, 모든 반응값에 대한 적합한 모델은 비선형 성태인 cubic model로 확인되었다.
이론/모형
- DPPH(1,1-diphenyl-2-picrylhydreazyl) 라디칼 소거능 측정은 Kim 등(2011)의 방법을 이용하여 측정하였다. DPPH 용액 7.
- Total phenol 함량은 Folin-Ciocalteu법을 이용하여 측정하였다(Oh & Park 2012).
- 고구마, 쌀, 물의 함량은 100% 내에서 각 고구마 10∼50%, 쌀 10∼50%, 물 40∼60%로 정하고, 각 조성에 따른 실험군을 디자인하였다. 각 조성에 따른 성분들의 반응을 보기 위하여 trace plot을 이용하였다. 최적화는 canonical 모형의 수치 최적화를 통하여 성분비를 선정하고, 그때의 점을 예측하였다.
- 최적 배합비 조건을 결정하기 위한 실험 계획 및 최적화를 위해 Design expert 7(Stat-Easy Co., Minneapolis, MN, USA)을 이용하였다. D-Optimal design을 통해 14개의 실험점과 3개의 반복점을 설정하였으며, constraint 값으로는 알코올 함량, 총 폴리페놀 함량, 기호도로 정하였다.
성능/효과
- 반면에 고구마(B-B)의 함량이 증가할수록 총 폴리페놀 함량이 증가하였다. DPPH 라디칼 소거능에서는 쌀(A-A)의 함량이 증가할수록 DPPH 라디칼 소거능이 감소하였으며, 고구마(B-B)의 함량이 증가할수록 DPPH 라디칼 소거능이 증가하였다. 물(C-C)의 함량은 DPPH 라디칼 소거능에 부정적인 영향을 나타내었다.
- 4%로 가장 낮았다. SSF고구마 막걸리와 SHF 고구마 막걸리를 비교하였을 때, 동시당화발효 고구마 막걸리의 알코올 함량이 일반적으로 더 높게 나타났다. 이러한 결과는 엿기름 내의 amylase에 의하여 전분이 당화되어 glucose, maltose 등이 생성되어 초기 당도와 알코올 생성에 영향을 받기 때문으로 여겨진다(Kim JS 2012).
- 24%에 비하여 높게 나타난다고 보고하였다. 각 고구마 막걸리의 pH가 낮은 순서대로 자색고구마 막걸리는 3.83, 호박고구마 막걸리는 3.87, 밤고구마 막걸리는 4.01로 나타났으며, 산도는 각각 0.84%, 0.82%, 0.65%로 나타났다. 각 막걸리의 총 폴리페놀 함량과 DPPH 라디칼 소거능을 분석한 결과, 자색고구마 막걸리>호박고구마 막걸리>일반고구마 막걸리의 순으로 높게 나왔다.
- 각 막걸리의 총 폴리페놀 함량과 DPPH 라디칼 소거능을 분석한 결과, 자색고구마 막걸리>호박고구마 막걸리>일반고구마 막걸리의 순으로 높게 나왔다.
- 각 배합비에 따라 만들어진 고구마 막걸리의 선호도는 4.60∼6.42, 총 폴리페놀 함량은 248.76∼443.78 ㎎ GAE/ℓ, DPPH 라디칼 소거능은 18.75∼42.72%의 범위를 보여주었다.
- 각 고구마 막걸리의 특성은 Table 5에 나타내었다. 고구마 막걸리의 알코올 함량은 호박고구마 막걸리가 5.83도로 가장 높게 나왔으며, 일반고구마 막걸리와 자색고구마 막걸리의 알코올 함량은 5.63, 5.53도 유의적인 차이는 없었다. 당도는 자색고구마 막걸리, 일반고구마 막걸리, 호박고구마 막걸리의 순서로 높았다.
- 이러한 결과는 엿기름 내의 amylase에 의하여 전분이 당화되어 glucose, maltose 등이 생성되어 초기 당도와 알코올 생성에 영향을 받기 때문으로 여겨진다(Kim JS 2012). 고구마와 쌀을 혼합하여 네 가지 방법으로 제조한 막걸리의 관능평가 결과, 향 선호도에서는 제조방법에 따른 막걸리의 향 선호도는 무관한 것으로 나타났다. 맛 선호도에 있어서는 동시당화발효 시 엿기름을 첨가하여 제조한 고구마의 막걸리의 선호도가 4.
- 5°Brix로 가장 높았다(Table 1). 그러나 SSF로 제조한 고구마 막걸리의 알코올 함량이 13.4%로 가장 높았으며, SHF로 제조한 막걸리의 알코올 함량이 11.4%로 가장 낮았다. SSF고구마 막걸리와 SHF 고구마 막걸리를 비교하였을 때, 동시당화발효 고구마 막걸리의 알코올 함량이 일반적으로 더 높게 나타났다.
- 53도 유의적인 차이는 없었다. 당도는 자색고구마 막걸리, 일반고구마 막걸리, 호박고구마 막걸리의 순서로 높았다. Kim 등(2010)은 자색고구마, 호박고구마, 일반고구마의 분말을 제조하여 분석한 결과, 호박고구마의 starch 함량이 46.
- 선호도에서는 쌀(A-A)의 함량이 높아질수록 선호도가 감소하였으며, 고구마(B-B)의 함량이 높아질수록 선호도가 높아졌다. 또한, 물(C-C)의 함량이 높아질수록 선호도가 높아졌으나, 함량이 너무 높아지면 오히려 선호도가 떨어지는 경향을 보였다. Son 등(2011)은 초기에 첨가하는 물의 양이 적을수록 전분이 조금만 당화되어도 물의 양이 적어 당도가 급격하게 증가하여 효모의 가수분해 속도를 늦춰 알코올과 유기산 등의 생성이 적어져 관능평가에서 낮은 점수를 얻는다고 하였다.
- 839로 나타났다. 모형적 최적화에서도 desirability는 0.839가 나타났고, 이에 해당하는 선호도 6.17, 총 폴리페놀 함량 415.94 ㎎ GAE/ℓ, DPPH 라디칼 소거능은 37.13%로 수치 최적화점과 유사하게 나타났다.
- 총 폴리페놀 함량에 대한 trace plot을 분석한 결과, 쌀(A-A), 물(C-C)의 함량이 높아질수록 총 폴리페놀의 함량이 감소하였다. 반면에 고구마(B-B)의 함량이 증가할수록 총 폴리페놀 함량이 증가하였다. DPPH 라디칼 소거능에서는 쌀(A-A)의 함량이 증가할수록 DPPH 라디칼 소거능이 감소하였으며, 고구마(B-B)의 함량이 증가할수록 DPPH 라디칼 소거능이 증가하였다.
- 최대의 desirability는 반복 연산 도중 계산되어 여러 결과들 사이에 최적화 된 한 가지 값에 수렴하며, 값이 높을수록 목적요인과 원하는 결과가 최적화 시 목적하는 바에 잘 부합하는 것으로 해석할 수 있다(Corzo & Gomez 2004). 본 실험에서는 고구마 막걸리의 최적배합비의 수치 최적화에서는는 선호도(desirability) 값은 0.839로 나타났다. 모형적 최적화에서도 desirability는 0.
- 1). 선호도에서는 쌀(A-A)의 함량이 높아질수록 선호도가 감소하였으며, 고구마(B-B)의 함량이 높아질수록 선호도가 높아졌다. 또한, 물(C-C)의 함량이 높아질수록 선호도가 높아졌으나, 함량이 너무 높아지면 오히려 선호도가 떨어지는 경향을 보였다.
- 배합비에 따른 선호도, 총 폴리페놀 함량, DPPH 라디칼 소거능은 통계적으로 분석하여, 모든 반응값에 대한 적합한 모델은 비선형 성태인 cubic model로 확인되었다. 순수오차와 잉여오차의 비교에 의한 lack of fit test는 선호도, 총 폴리페놀 함량, DPPH 라디칼 소거능은 각각 0.0029, 0.8056, 0.1573의 probability 값을 가져 모델에 대한 적합성을 확인하였다. 특히 예측된 canonical 식에서 결정된 계수들은 각 고구마 막걸리에 의한 효과가 반응에 미치는 영향을 수치로 보여주고 있는 것으로 혼합한 성분들 간의 상호작용 효과를 볼 수 있었다.
- 엿기름 첨가 유무에 따른 혼합당화, 분리당화발효법을 이용하여 고구마 막걸리를 제조한 결과, 동시당화발효를 이용하여 고구마 막걸리를 제조하는 것이 적합함을 확인하였다.
- 엿기름을 첨가하여 동시당화발효(SSF)로 제조한 고구마 막걸리의 당도는 6.3°Brix로 제일 낮았고, 엿기름을 첨가하지 않은 분리당화발효(SHF)로 제조한 막걸리의 경우 당도가 8.5°Brix로 가장 높았다(Table 1).
- 89%, 물 40% 이었다. 이 혼합비에 대한 예측 반응치는 기호도 6.17, 총 폴리페놀 함량 414.94 ㎎ GAE/ℓ, DPPH 전자 소거능 38.02%으로 계산되었다. 이러한 최적화 방법은 contour map으로도 나타낼 수 있다(Fig.
- 반응의 범위는 모두 최대로 예측하였으며, 이를 Table 4에 나타내었다. 이것을 만족하는 최적 수치점을 예측한 결과, 쌀 15.11%, 고구마 44.89%, 물 40% 이었다. 이 혼합비에 대한 예측 반응치는 기호도 6.
- 각 막걸리의 총 폴리페놀 함량과 DPPH 라디칼 소거능을 분석한 결과, 자색고구마 막걸리>호박고구마 막걸리>일반고구마 막걸리의 순으로 높게 나왔다. 자색고구마 막걸리의 총 폴리페놀 함량은 771.91 ㎎ GAE/ℓ로 가장 낮게 나온 일반 고구마 막걸리의 총 폴리페놀 함량의 약 1.8배 가량, DPPH 라디칼 소거능은 131.55%로 일반 고구마 막걸리의 약 3배로 나타났다. Song 등(2005)은 고구마의 품종에 따른 특성과 항산화성을 연구하였는데, 총 페놀성분의 함량은 자색고구마>호박고구마>일반고구마 순서로 많이 나왔으며, DPPH 라디칼 소거능 또한 이와 유사한 순서로 나왔으며, 자색고구마의 DPPH 라디칼 소거능이 일반고구마의 DPPH 라디칼 소거능의 약 2.
- Son 등(2011)은 초기에 첨가하는 물의 양이 적을수록 전분이 조금만 당화되어도 물의 양이 적어 당도가 급격하게 증가하여 효모의 가수분해 속도를 늦춰 알코올과 유기산 등의 생성이 적어져 관능평가에서 낮은 점수를 얻는다고 하였다. 총 폴리페놀 함량에 대한 trace plot을 분석한 결과, 쌀(A-A), 물(C-C)의 함량이 높아질수록 총 폴리페놀의 함량이 감소하였다. 반면에 고구마(B-B)의 함량이 증가할수록 총 폴리페놀 함량이 증가하였다.
- 최적배합비를 바탕으로 일반고구마, 호박고구마, 자색고구마를 이용하여 고구마 막걸리를 제조한 결과, 호박고구마 막걸리의 알코올 함량이 5.83%로 가장 높게 나타났으며, 총 폴리페놀 함량과 DPPH 라디칼 소거능은 자색고구마 막걸리>호박고구마 막걸리>일반고구마 막걸리의 순서로 높게 나타났다.
- 1573의 probability 값을 가져 모델에 대한 적합성을 확인하였다. 특히 예측된 canonical 식에서 결정된 계수들은 각 고구마 막걸리에 의한 효과가 반응에 미치는 영향을 수치로 보여주고 있는 것으로 혼합한 성분들 간의 상호작용 효과를 볼 수 있었다.
- 또한 제조된 고구마 막걸리의 선호도, 총 폴리페놀 함량, DPPH 라디칼 소거능을 측정하여 통계적 모델링과 분석을 하였고, trace plot 및 contour plot을 이용하여 각 재료의 함량이 반응값에 미치는 영향을 확인할 수 있었다. 프로그램에 의해 예측된 고구마 막걸리의 최적 배합비는 15.11(쌀) : 44.89(고구마) : 40(물)이었으며, 이 배합비에 따른 반응값의 예상치는 선호도 6.17, 총 폴리페놀 함량이 414.95 ㎎ GAE/ℓ, DPPH 라디칼 소거능은 38.02%로 예측되었다.
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