전자혀 분석을 통해 국내산과 중국산 수삼(Panax ginseng C. A. Meyer)의 신속하고 정확한 판별법을 개발하고자 하였다. 전자혀를 이용하여 센서 감응도 값(raw data)을 분석한 뒤 taste screening하여 맛 스코어로 나타낸 결과, 국내산 수삼과 중국산 수삼은 감칠맛(UMS)에서 가장 큰 차이를 나타냈고 쓴맛(BRS)과 단맛(SWS)도 상대적으로 차이를 나타냈다. 국내산 수삼이 중국산 수삼에 비해 상대적으로 강한 감칠맛을 나타냈고, 쓴맛과 단맛은 그 반대로 나타났다. 판별함수분석 결과, DF1 (discriminant function first score) 상으로 국내산 수삼 그룹과 중국산 수삼 그룹이 구별되는 것을 볼 수 있었다. Discriminant power 값은 UMS 센서가 0.522으로 두 그룹에 가장 큰 차별성을 부여했다. CDA(canonical discriminant analysis) 분석 결과 두 수삼 그룹의 distance between centroids값은 2.7463으로 판별이 잘 된 것을 볼 수 있었다. 또한, 국내산 수삼 77점에서 67점이 국내산으로, 중국산 수삼은 77점 중 73점이 중국산으로 판별되어, 최종 판별정확도는 90.91%로 나타났다. 간단한 전처리 및 여러 가지 통계 처리를 통해 전자혀를 이용한 수삼의 원산지 판별이 가능하다고 판단되었으며, 신속하고 정확하게 판별을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
전자혀 분석을 통해 국내산과 중국산 수삼(Panax ginseng C. A. Meyer)의 신속하고 정확한 판별법을 개발하고자 하였다. 전자혀를 이용하여 센서 감응도 값(raw data)을 분석한 뒤 taste screening하여 맛 스코어로 나타낸 결과, 국내산 수삼과 중국산 수삼은 감칠맛(UMS)에서 가장 큰 차이를 나타냈고 쓴맛(BRS)과 단맛(SWS)도 상대적으로 차이를 나타냈다. 국내산 수삼이 중국산 수삼에 비해 상대적으로 강한 감칠맛을 나타냈고, 쓴맛과 단맛은 그 반대로 나타났다. 판별함수분석 결과, DF1 (discriminant function first score) 상으로 국내산 수삼 그룹과 중국산 수삼 그룹이 구별되는 것을 볼 수 있었다. Discriminant power 값은 UMS 센서가 0.522으로 두 그룹에 가장 큰 차별성을 부여했다. CDA(canonical discriminant analysis) 분석 결과 두 수삼 그룹의 distance between centroids값은 2.7463으로 판별이 잘 된 것을 볼 수 있었다. 또한, 국내산 수삼 77점에서 67점이 국내산으로, 중국산 수삼은 77점 중 73점이 중국산으로 판별되어, 최종 판별정확도는 90.91%로 나타났다. 간단한 전처리 및 여러 가지 통계 처리를 통해 전자혀를 이용한 수삼의 원산지 판별이 가능하다고 판단되었으며, 신속하고 정확하게 판별을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
The geographical origins of raw ginseng (RG) were discriminated using an electronic tongue. Taste screening, DFA (discriminant function analysis), and CDA (canonical discriminant analysis) were used to statistically analyze the data. The taste profile patterns of umami, bitterness, and sweetness of ...
The geographical origins of raw ginseng (RG) were discriminated using an electronic tongue. Taste screening, DFA (discriminant function analysis), and CDA (canonical discriminant analysis) were used to statistically analyze the data. The taste profile patterns of umami, bitterness, and sweetness of the Korean RG was different from those of the Chinese RG. The Korean RG was stronger than the Chinese RG regarding the taste of umami. DFA discriminated the geographical origins of 154 samples, with a few overlapping samples, between the Korean and Chinese RG. CDA showed that the accuracy of origin discrimination for the Korean and Chinese RGs were 87.01 and 94.81%, respectively. The final accuracy of origin discrimination was 90.91%. The distance between the centroids of each group was 2.7463. Thus, the electronic tongue analysis can be used to efficiently differentiate the geographical origins of RG.
The geographical origins of raw ginseng (RG) were discriminated using an electronic tongue. Taste screening, DFA (discriminant function analysis), and CDA (canonical discriminant analysis) were used to statistically analyze the data. The taste profile patterns of umami, bitterness, and sweetness of the Korean RG was different from those of the Chinese RG. The Korean RG was stronger than the Chinese RG regarding the taste of umami. DFA discriminated the geographical origins of 154 samples, with a few overlapping samples, between the Korean and Chinese RG. CDA showed that the accuracy of origin discrimination for the Korean and Chinese RGs were 87.01 and 94.81%, respectively. The final accuracy of origin discrimination was 90.91%. The distance between the centroids of each group was 2.7463. Thus, the electronic tongue analysis can be used to efficiently differentiate the geographical origins of RG.
전자혀를 이용하여 연근, 등급, 재배지, 원산지를 판별했던 선행 연구와 수삼의 맛패턴을 분석한 선행 연구 결과를 토대로, 전자혀를 이용한 수삼의 원산지 판별 역시 가능할 것으로 예측되는 바이다. 따라서 본 연구에서는 전자혀를 이용한 맛 패턴 차이 분석과 통계 분석을 이용하여 신속하고 간편한 수삼의 원산지 판별법을 개발하고자 하였으며, 추후에 기존의 수삼 원산지 판별법과 비교분석 함으로써 보다 높은 판별정확도를 구축할 수 있을 것이라고 사료되었다.
제안 방법
DFA plot 상에서 나타난 두 그룹의 차이가, 어떤 센서 값에 가장 많은 영향을 받는지 알아보기 위해 discriminant power 값을 확인해보았다(Table 2). 그 결과, UMS 센서가 0.
국내산 수삼과 중국산 수삼 간 맛의 차이를 알아보기 위해, 각각의 7종 센서와 해당 물질의 센서 감응도 값(raw data)을 분석한 뒤 Alpha soft를 이용하여 taste screening하여 맛 스코어를 갖는 레이더로 나타내었다. Fig.
대상 데이터
Alpha MOS사의 전자혀 시스템(Astree, Alpha MOS, Toulouse, France)을 사용하였으며, 전처리를 거친 시료 25 mL를 vial에 담아 autosampler를 이용하여 분석했다. Sensor array는 SRS (803-0135, Alpha MOS), STS (803-0145), UMS (803-0150), SWS(803-0160), BRS (803-0165)로 맛을 감지하는 5개의 센서와 GPS(803-0140), SPS (803-0155)의 2개의 보정 표준센서로 구성된 모듈 set #5 (803-0130, Alpha MOS)와 1개의 reference electrode(Ag/AgCl)를 장착하여 분석하였다(Table 1).
사용한 수삼은 국립농산물품질관리원이 국내 및 중국 현지 재배 농가와 북방농업연구소로부터 수집한 국내산 수삼 77점, 중국산 수삼 77점이다. 수삼은 –20ºC 냉동고(SF-53U, Korea freezer, Cheonan, Korea)에서 12시간 냉동한 뒤, 72시간 동안 동결건조기(LP20, Ilshin, Dongducheon, Korea)를 이용하여 건조하였다.
데이터처리
국내산 수삼 그룹과 중국산 수삼 그룹 간 원산지 판별 가능성을 알아보기 위해, 센서 감응도 값(raw data)을 분석한 뒤 Alpha soft를 이용하여 DFA 통계 처리하였다(Fig. 3). DFA plot상의 DF1(discriminant function first score)이 100%로 나타났고, 이는 DF1에 의해서만 그룹 간의 차이가 나타나는 것을 의미한다.
시료 측정은 5회 반복하여 실시하였고, 단일 시료의 분석 후에는 센서 헹굼 과정을 거쳤다. 또한 7종 센서와 해당 물질의 센서 감응도 값(raw data)을 UNISTAT (Ver 5.6., Unistat Ltd., London, UK)를 이용하여 CDA (canonical discriminant analysis) 통계 처리하고 판별정확도를 구하였다.
성능/효과
이처럼, 본 연구 결과를 타 기기 분석 결과와 함께 비교 통계 분석함으로써 더 높은 판별 정확도를 얻을 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구 결과, 원산지 판별이 어려운 시판 수삼을 간단한 전처리 과정을 통해 전자혀를 사용하여 맛성분의 상대적인 차이를 확인한 후 이를 기반으로 taste screening, DFA와 CDA 통계 분석을 실시하여 신속하고 정확하게 수삼의 원산지를 1차 스크리닝 할 수 있었다. 본 연구 결과를 통해 전자혀를 이용한 맛패턴분석 기술이 수삼의 원산지 판별에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
후속연구
본 연구 결과를 통해 전자혀를 이용한 맛패턴분석 기술이 수삼의 원산지 판별에 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한 타 장비와 비교 통계 분석함으로써 전자혀를 이용한 원산지 판별의 정확도를 보다 높일 수 있을 것이라고 판단된다.
본 연구 결과, 원산지 판별이 어려운 시판 수삼을 간단한 전처리 과정을 통해 전자혀를 사용하여 맛성분의 상대적인 차이를 확인한 후 이를 기반으로 taste screening, DFA와 CDA 통계 분석을 실시하여 신속하고 정확하게 수삼의 원산지를 1차 스크리닝 할 수 있었다. 본 연구 결과를 통해 전자혀를 이용한 맛패턴분석 기술이 수삼의 원산지 판별에 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한 타 장비와 비교 통계 분석함으로써 전자혀를 이용한 원산지 판별의 정확도를 보다 높일 수 있을 것이라고 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
전자혀는 무엇인가?
전자혀(electronic tongue)는 시료의 맛을 나타내는 성분과 센서간의 감응도를 측정하여 시료의 맛을 패턴화시키는 기기이다. 전자혀는 센서어레이와 패턴인식시스템으로 이루어져 있으며, 센서로부터 받은 복잡한 신호를 수치로 변환하여 제품의 특징을 나타나게 된다.
인삼은 가공형태에 따라 어떻게 구분 되는 가?
Meyer는 예로부터 약리 효능이 뛰어나 생약재로 사용되었다(2). 인삼은 가공형태에 따라 수삼, 백삼, 홍삼 등으로 나뉘는데, 이중 수삼은 인삼을 밭에서 캐어 말리지 않은 것으로 인삼은 대부분 수삼으로 이용된다(3,4). 최근 국민소득의 증가와 함께 건강에 대한 관심이 고조되면서 국내외 인삼 판매생산 규모 및 소비량이 증가하고 있다(5,6).
전자혀에 있는 센서어레이는 어떻게 구성되어 있는 가?
전자혀는 센서어레이와 패턴인식시스템으로 이루어져 있으며, 센서로부터 받은 복잡한 신호를 수치로 변환하여 제품의 특징을 나타나게 된다. 센서어레이는 맛을 대표하는 5개의 센서와 2개의 보정 표준센서, 1개의 표준전극(reference electrode)로 구성되어 있다. 사람의 미각과 마찬가지로 센서 SRS는 신맛, STS는 짠맛, UMS는 감칠맛, BRS는 쓴맛, SWS는 단맛을 주로 감지하며, GPS와 SPS 센서는 맛 센서의 값을 보정하는 표준센서이다(11).
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