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제안 방법
- 흥국(11), 상수리(12), 야콘잎 분말(13), 흑미 미강(14), 미역 분말(15), 울금 분말 (16), 아마씨 가루(9), 연근 분말(17), 블루베리(18), 새송이버섯 분말(19), 버찌 분말(20), 솔잎(21), 흑마늘(22)을 첨가한 쿠키의 개발 연구가 보고된 바 있다. 그러나 기능성 쌀을 첨가한 쿠키에 관한 연구는 그리 많지 않은 실정이므로 본 연구에서는 GABA 함량이 증진된 현미를 이용하여 쿠키를 제조하고 이화학적 특성과 관능적 특성을 살펴보고 GABA 함량 및 아미노산 함량을 측정하였다.
- 이를 9,000 rpm에서 30분간 원심분리한 후 얻은 상등액을 syringe filter(0.45 μm)로 여과하여 아미노산 분석용 시료로 하였고 분석은 HPLC(Agilent 1200LC, Agilent Technologies, Santa Clara, CA, USA)를 이용하여 측정하였다.
- 쿠키의 GABA 및 아미노산 함량 측정을 위해 쿠키 5 g을 마쇄한 후 30 mL의 증류수를 가하여 실온에서 1시간 동안 추출하였다. 이를 9,000 rpm에서 30분간 원심분리한 후 얻은 상등액을 syringe filter(0.
- 쿠키의 경도는 rheometer(Compac-100, Sun Scientific Co., Tokyo, Japan)를 사용하여 측정하여 각 처리군당 6회씩 반복 측정하여 평균값을 이용하였다. 측정 시 사용된 조건은 test type: hardness, load cell: 10 kg, distance:50%, table speed: 120 mm/min, adaptor type: round (diameter 10 mm)를 사용하여 측정하였다.
- 쿠키의 색도는 색차계(JX 777, Juki, Tokyo, Japan)를 사용하여 명도(L, lightness), 적색도(a, redness), 황색도 (b, yellowness) 값을 측정하였고 각 처리군당 6회 반복 측정하여 평균값을 이용하였다. 이때 사용된 표준 백색판의 L값은 97.
- 쿠키의 직경은 6개를 가로로 정렬하여 그 길이를 측정한 후 각각의 쿠키를 90°로 회전시킨 후 동일한 방법으로 총 길이를 측정하고 6으로 나누어 쿠키 한 개에 대한 평균 너비를 구하였다.
- 쿠키의 직경은 6개를 가로로 정렬하여 그 길이를 측정한 후 각각의 쿠키를 90°로 회전시킨 후 동일한 방법으로 총 길이를 측정하고 6으로 나누어 쿠키 한 개에 대한 평균 너비를 구하였다. 쿠키의 평균 높이는 쿠키 6개를 수직으로 쌓아 올려 그 높이를 측정하고 다시 쿠키의 쌓은 순서를 바꾼 후 높이를 측정하는 방식으로 측정하였다. 손실률(loss rate)과 팽창률 (leavening rate)은 대조군 및 첨가군의 굽기 전후의 중량을 각각 측정하여 그 차이에 대한 비율로 다음의 식에 따라 산출하였다.
- 쿠키는 한 입에 먹기 좋은 크기로 만들어 임의의 3자리 숫자로 각각 표기하여 흰 접시에 담아 제공하였다. 평가 항목은 표면색(surface color), 냄새(smell), 맛(taste), 조직감(texture) 및 전체적인 기호도(overall preference)로 하였으며 각 항목에 대하여 7점 척도법(1점: 매우 싫다, 2점: 보통으로 싫다, 3점: 약간 싫다, 4점: 좋지도 싫지도 않다, 5점: 약간 좋다, 6점: 보통으로 좋다, 7점: 매우 좋다) 을 사용하여 평가하였다.
대상 데이터
- 기호도 검사는 훈련을 받지 않은 식품영양학과 학생 38명을 대상으로 쿠키의 평가 항목에 대하여 설명하고 실험을 실시하였다. 쿠키는 한 입에 먹기 좋은 크기로 만들어 임의의 3자리 숫자로 각각 표기하여 흰 접시에 담아 제공하였다.
- 본 실험에서 사용한 박력분(CJ 제일제당, Yangsan, Korea), GABA 함량이 높은 현미(독도장터, Gumi, Korea), 버터(서울우유, Seoul, Korea), 백설탕(CJ 제일제당, Incheon, Korea), 달걀, 베이킹파우더(Ruf, Lebensmittelwerk, Quakenbruck, Germany)는 시판되는 것을 구입하였다. 현미는 물로 수차례 세척한 후 5시간 동안 불려 1시간 동안 물기를 제거한 다음 분쇄하여 40 mesh 체를 통과시켜 사용하였다.
데이터처리
- 3)Means with different letters within a row are significantly different from each other at P<0.05 as determined by Duncan's multiple range test.
- 모든 실험은 3회 이상 반복 측정하였고 자료의 통계처리는 SPSS(Statistical package for social sciences version 12.0, SPSS Inc., Chicago, IL, USA)를 이용하여 분산분석 (ANOVA)을 실시하였으며, 실험군 간의 유의성은 Duncan의 다중범위검정(Duncan's multiple range test)으로 P<0.05 수준에서 비교하였다.
이론/모형
- 쿠키의 일반성분 분석은 AOAC방법(23)에 따라 수분은 105℃ 상압가열건조법, 조단백질은 micro Kjeldahl법, 조지방은 Soxhlet 추출법, 회분은 550℃에서 직접회화법으로 분석하였다.
- 쿠키의 퍼짐성 지수(spread factor)는 AACC법(24)에 준하여 쿠키 직경에 대한 높이의 비로 나타내었다. 쿠키의 직경은 6개를 가로로 정렬하여 그 길이를 측정한 후 각각의 쿠키를 90°로 회전시킨 후 동일한 방법으로 총 길이를 측정하고 6으로 나누어 쿠키 한 개에 대한 평균 너비를 구하였다.
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