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문제 정의
- 따라서 본 연구는 황도 복숭아를 이용한 식품을 개발하고자 하는 목적으로 황도복숭아를 이용한 드레싱을 개발하고자 하였다. 황도 복숭아 드레싱 개발을 위하여 최적 재료 혼합비율을 혼합물 실험계획을 이용하여 찾고, 이를 기초로 황도를 이용할 수 있는 방안을 제시하고 황도 복숭아 드레싱의 상품화와 산업화를 위한 기초 자료를 제시하고자, 하였다.
- 본 연구는 황도복숭아의 이용성을 증진시키기 위하여 황도를 이용한 드레싱을 개발하고자 하는 목적으로 수행되었다. 황도복숭아 드레싱을 개발하기 위해 혼합물 실험계획법(mixture design) 중 D-optimal design을 이용하여 최적의 재료혼합비율을 찾고자 하였다.
- 따라서 본 연구는 황도 복숭아를 이용한 식품을 개발하고자 하는 목적으로 황도복숭아를 이용한 드레싱을 개발하고자 하였다. 황도 복숭아 드레싱 개발을 위하여 최적 재료 혼합비율을 혼합물 실험계획을 이용하여 찾고, 이를 기초로 황도를 이용할 수 있는 방안을 제시하고 황도 복숭아 드레싱의 상품화와 산업화를 위한 기초 자료를 제시하고자, 하였다.
- 본 연구는 황도복숭아의 이용성을 증진시키기 위하여 황도를 이용한 드레싱을 개발하고자 하는 목적으로 수행되었다. 황도복숭아 드레싱을 개발하기 위해 혼합물 실험계획법(mixture design) 중 D-optimal design을 이용하여 최적의 재료혼합비율을 찾고자 하였다. 올리브유, 황도복숭아 퓨레, 식초의 함량을 독립변수로 설정하였고, 범위는 예비실험을 거쳐 각각 올리브유 함량(A) 40～65%, 황도복숭아 퓨레 함량(B) 27～40%, 식초 함량(C) 8～20%으로 설정하였다.
제안 방법
- Canonical 모형의 수치적 최적화(numerical optimization)와 혼합물 성분의 모형적 최적화(graphical optimization)를 통하여 재료 혼합비의 최적화를 선정하였고, 그 때의 점을 예측하였다. 수치적 최적화는 canonical 모형을 근간으로 하는 모델의 계수에 각 반응에 대한 목표 범위(goal area)를 설정 program에 의해 다음 식을 통하여 구하여졌다.
- 1)으로 data 선택의 폭을 넓혔으며, 그 model과 coefficient 값들은 F-test와 lack of fit test로 그 유의성을 검증하였다. 각 모형에 따른 성분들의 반응은 response surface plot과 trace plot을 이용하여 분석하였다.
- 독립변수인 올리브유 함량과 식초 함량은 최소로 하고, 황도복숭아 퓨레 함량은 최대로 하였다. 그때의 pH, 점도, 색도, 유화안정성, 기호도 검사 항목은 최대로 설정하였고, 모델화에 의해 결정된 반응식을 이용하여 만족하는 수치점(numerical point)을 예측하였다(Table 4). 예측된 최적값은 올리브유 함량 52.
- 기호도 특성을 평가하기 위하여 50명의 기호도 검사원(식품영양학과 대학원생)을 대상으로 색, 향, 맛, 입안에서의 느낌, 그리고 전반적인 기호도의 5가지 특성에 대하여 9점 평점법으로 실시하였다. 이때 “대단히 싫음(dislike extremely)”을 1점, “대단히 좋음(like extremely)”을 9점법으로 평가하였다.
- 독립변수로는 올리브유 함량(A), 황도복숭아 퓨레 함량(B), 식초 함량(C)으로 설정하였다. 독립변수의 최소 및 최대범위는 예비실험을 거쳐 실험에 필요한 드레싱의 양을 350mL로 결정하였으며, 이 양을 100%로 하였을 때로 각각의 재료의 혼합량을 설정하였다.
- 독립변수로는 올리브유 함량(A), 황도복숭아 퓨레 함량(B), 식초 함량(C)으로 설정하였다. 독립변수의 최소 및 최대범위는 예비실험을 거쳐 실험에 필요한 드레싱의 양을 350mL로 결정하였으며, 이 양을 100%로 하였을 때로 각각의 재료의 혼합량을 설정하였다. 설정된 재료의 배합성분 및 비율은 올리브유 함량(A) 40～65%, 황도복숭아 퓨레 함량(B) 27～40%, 식초 함량(C) 8～20%이었다.
- 드레싱의 유화력을 평가하기 위하여 Borton(Borton, Webb,& Bratzler, 1968)의 방법을 변형하여 드레싱 재료를 원심분리관에 넣어 15,000 rpm으로 2분간 blending 한 후 유화물을 제조하였다.
- 각 설정된 범위를 입력하였을 때 축과 중심으로 10개의 실험점과 4개의 반복 점이 Table 1과 같이 설정되었다. 모든 실험순서(run)는 구획에 따른 오차를 없애기 위하여 무작위로 실행하였으며, pseudo component는 실제 성분의 조합으로 실험 디자인의 구조와 모델의 적합성을 쉽게 보여주기 위하여 나타내었다. 반응변수로는 pH, 점도, 색도(L, a, b값), 유화안정성, 기호도 검사(색, 향, 맛, 입안에서의 느낌과 전반적인 기호도)를 설정하였다.
- 여기서 D는 overall desirability, d는 각각의 desirability, n은 response의 수이다. 모형적 최적화는 각 반응에 대한 최소 혹은 최대 제한점을 결정하여 입력하였을 때, 가능한 범위에서 그래프가 중첩되는 부분으로 구하였다.
- 모든 실험순서(run)는 구획에 따른 오차를 없애기 위하여 무작위로 실행하였으며, pseudo component는 실제 성분의 조합으로 실험 디자인의 구조와 모델의 적합성을 쉽게 보여주기 위하여 나타내었다. 반응변수로는 pH, 점도, 색도(L, a, b값), 유화안정성, 기호도 검사(색, 향, 맛, 입안에서의 느낌과 전반적인 기호도)를 설정하였다.
- 예비실험을 거친 뒤 재료 및 부재료의 양을 결정하여 사용하였다. 실험에 필요한 드레싱을 350 mL로 결정하였으며, 이 양을 100%로 기준으로 하였다.
- 황도복숭아 드레싱을 개발하기 위해 혼합물 실험계획법(mixture design) 중 D-optimal design을 이용하여 최적의 재료혼합비율을 찾고자 하였다. 올리브유, 황도복숭아 퓨레, 식초의 함량을 독립변수로 설정하였고, 범위는 예비실험을 거쳐 각각 올리브유 함량(A) 40～65%, 황도복숭아 퓨레 함량(B) 27～40%, 식초 함량(C) 8～20%으로 설정하였다. 실험결과를 모델링화하여 F-test를 통해 유의성을 검증한 결과, pH, 점도, 색도는 Linear 모델로, 유화안정성과 기호도검사의 모든 항목은 quadratic 모델로 결정되었다.
- 드레싱의 유화력을 평가하기 위하여 Borton(Borton, Webb,& Bratzler, 1968)의 방법을 변형하여 드레싱 재료를 원심분리관에 넣어 15,000 rpm으로 2분간 blending 한 후 유화물을 제조하였다. 제조된 유화물 1 g을 0.1M NaCl 9 mL에 혼합하여 각각의 기름을 1mL/sec로 떨어뜨리며, 2,000 rpm으로 유화시키면서 유화물이 파괴될 때까지의 소요 mL를 측정하여 표시하였으며, 3회 반복하여 실험하였다.
- 실험에 필요한 드레싱을 350 mL로 결정하였으며, 이 양을 100%로 기준으로 하였다. 총량을 기준으로 설탕 3.4%, 소금 1.4% 그리고 백후춧가루 0.1%를 첨가하였으며, 모든 재료를 blender (MR 4050 CA, Braun, Madrid, Spain)로 30초간 섞은 후 밀폐된 유리용기에 담아 즉시 시료로 사용하였다.
- 황도복숭아드레싱을 실온에서 pH meter (Model 420A, Orion, USA)를 사용하여 3회 반복하여 평균치를 측정하였다.
대상 데이터
- 본 실험에 사용한 황도복숭아는 2016년 7월 30일 음성 햇사레 복숭아(충청북도 음성군)를 구입하여 사용하였다. 구입한 황도복숭아는 과피와 씨를 제거하고, 과육만 믹서기(SMX-800SP, Shinil Industrial Co., Korea)로 30초간 마쇄하여 1 kg씩 폴리에틸렌 봉투에 넣어 -18℃에서 냉동(Micom GC-124CGF, LG, Changwon, Korea)보관하였고, 실험 전 해동시킨 뒤 드레싱의 원료로 사용하였다. 드레싱의 재료로는 ㈜CJ 제일제당의 제품으로 올리브유, 정백당, 소금(재제염, 순도 88% 이상)과 양조식초(오뚜기)를 사용하였다.
- , Korea)로 30초간 마쇄하여 1 kg씩 폴리에틸렌 봉투에 넣어 -18℃에서 냉동(Micom GC-124CGF, LG, Changwon, Korea)보관하였고, 실험 전 해동시킨 뒤 드레싱의 원료로 사용하였다. 드레싱의 재료로는 ㈜CJ 제일제당의 제품으로 올리브유, 정백당, 소금(재제염, 순도 88% 이상)과 양조식초(오뚜기)를 사용하였다.
- 본 실험에 사용한 황도복숭아는 2016년 7월 30일 음성 햇사레 복숭아(충청북도 음성군)를 구입하여 사용하였다. 구입한 황도복숭아는 과피와 씨를 제거하고, 과육만 믹서기(SMX-800SP, Shinil Industrial Co.
데이터처리
- 이때 full quadratic model은 stepwise regression방법(α=0.1)으로 data 선택의 폭을 넓혔으며, 그 model과 coefficient 값들은 F-test와 lack of fit test로 그 유의성을 검증하였다.
- 설정된 실험계획 속에서 성분들 간의 상호작용을 알아보기 위해서 quadratic design model을 적용하였다. 통계 결과는 regression model을 나타내는 coefficient 값들에 근거하여 계산되어졌고, Linear와 canonical 형태의 quadratic model은 modified least square regression에 의해 만들어졌다. 이때 full quadratic model은 stepwise regression방법(α=0.
이론/모형
- 설정된 실험계획 속에서 성분들 간의 상호작용을 알아보기 위해서 quadratic design model을 적용하였다. 통계 결과는 regression model을 나타내는 coefficient 값들에 근거하여 계산되어졌고, Linear와 canonical 형태의 quadratic model은 modified least square regression에 의해 만들어졌다.
- 유화안정성은 Ensor(Ensor, Mandigo, Calkins, & Quint, 1987) 등의 방법으로 측정하였다.
- 최적화 접근은 Derringer and Suich(1980)을 근원으로 하여 발전시킨 방법을 사용하였다. 독립변수인 올리브유 함량과 식초 함량은 최소로 하고, 황도복숭아 퓨레 함량은 최대로 하였다.
- 황도복숭아 드레싱의 최적화를 위한 모든 실험의 설계, 데이터 분석 및 최적화는 Design Expert 7 (Stat-Ease Co., Minneapolis, MN, USA)를 사용하였고, Mixture design 중 D-optimal design을 이용하여 설계하였다(Myers & Montgomery, 1995).
성능/효과
- 2)를 보면 황도복숭아 드레싱의 점도는 올리브유 함량이 많아질수록 점도가 높아졌고, 식초 함량이 많아질수록 점도가 낮아지는 경향을 보였다. Fig. 2의 trace plot에서 나타난 기울기는 성분들이 각 반응에 미치는 영향을 보여주는 것으로 황도복숭아 퓨레함량(B-B선)은 점도에 큰 영향을 미치지 않았으나, 올리브유 함량(A-A선)이 감소할수록, 식초 함량(C-C선)이 증가할수록 감소하였다. Shin과 Nam(2003)의 연구에서 간장 첨가에 따른 수분의 증가로 농도가 엷어져서 처리구간 점도가 감소되는 결과를 보였고, Jung, Kim과 Jang(2008)의 복분자즙을 이용한 드레싱 제조 연구에서도 식초 첨가율이 증가할수록 수분이 증가되어 점도가 낮아진다고 하여 본 연구에서의 결과와 유사하였다.
- 색, 향, 맛, 입안에서의 느낌과 전반적인 기호도의 모든 기호도에서 교호작용의 영향을 받는 quadratic 모델로 결정되었다. Probability는 색, 향, 맛, 입안에서의 느낌과 전반적인 기호도가 각각0.0020, 0.0038, 0.0097, 0.0098, 0.0027로 모든 항목은 5% 이내에서 모델의 적합성이 인정되었다(Table 3). 모든 항목에서 올리브유 52.
- 관능검사의 색과 색도의 결과를 비교해 볼 때, 황도복숭아 퓨레 함량이 많을수록 색이 진하게 되었는데 기호도의 결과에서도 색이 너무 진한 드레싱은 좋아하지 않았다. 드레싱을 만드는데 있어 각각의 재료가 중요한 역할을 하지만, 과도하게 많이 첨가할 경우, 색, 맛과 입안에서의 느낌에 바람직하지 않은 영향을 주는 것을 알 수 있었다.
- 최적화 접근은 Derringer and Suich(1980)을 근원으로 하여 발전시킨 방법을 사용하였다. 독립변수인 올리브유 함량과 식초 함량은 최소로 하고, 황도복숭아 퓨레 함량은 최대로 하였다. 그때의 pH, 점도, 색도, 유화안정성, 기호도 검사 항목은 최대로 설정하였고, 모델화에 의해 결정된 반응식을 이용하여 만족하는 수치점(numerical point)을 예측하였다(Table 4).
- 관능검사의 색과 색도의 결과를 비교해 볼 때, 황도복숭아 퓨레 함량이 많을수록 색이 진하게 되었는데 기호도의 결과에서도 색이 너무 진한 드레싱은 좋아하지 않았다. 드레싱을 만드는데 있어 각각의 재료가 중요한 역할을 하지만, 과도하게 많이 첨가할 경우, 색, 맛과 입안에서의 느낌에 바람직하지 않은 영향을 주는 것을 알 수 있었다. 이는 Jung et al.
- 명도, 적색도, 황색도 모두 Linear 모델이 선택되었고, probability는<0.0001, <0.0001, <0.0001로 5% 이내에서 유의성이 인정되어 모델의 적합성이 인정되었다.
- 실험결과를 모델링화하여 F-test를 통해 유의성을 검증한 결과, pH, 점도, 색도는 Linear 모델로, 유화안정성과 기호도검사의 모든 항목은 quadratic 모델로 결정되었다. 모델의 적합성을 분석한 결과, 모든 항목에서 probability가 모두 5% 이내의 유의성을 보여주어 모델로서 적합함이 인정되었다. 올리브유 함량이 높아질수록 pH와 점도가 증가하였고, 황도복숭아 퓨레 함량이 높아질수록 pH, 점도, 명도, 적색도, 그리고 황색 도가 증가하였다.
- 0027로 모든 항목은 5% 이내에서 모델의 적합성이 인정되었다(Table 3). 모든 항목에서 올리브유 52.5%, 황도복숭아 퓨레 33.5%, 식초 14%의 비로 만든 황도복숭아 드레싱의 점수가 가장 높았다, 반응표면도와 trace plot(Fig. 7～11)에서 색, 향, 맛, 입안에서의 느낌과 전반적인 기호도에서 올리브유 함량(A-A선), 황도복숭아 퓨레함량(B-B선)과 식초 함량(C-C선)이 증가할수록 점수가 최대값을 보이다가 감소하였다.
- 44 범위의 점수를 받았다. 색, 향, 맛, 입안에서의 느낌과 전반적인 기호도의 모든 기호도에서 교호작용의 영향을 받는 quadratic 모델로 결정되었다. Probability는 색, 향, 맛, 입안에서의 느낌과 전반적인 기호도가 각각0.
- 선택된 모델에 대한 trace plot (Fig. 3～5)의 기울기를 살펴보면 명도에 올리브유 함량이 황색도, 적색도는 황도복숭아퓨레(B-B선) 함량이 가장 영향을 주는 인자로 나타났다. 황도복숭아 퓨레 함량(B-B선)이 감소할수록 올리브유(A-A선)과 식초(C-C선)의 함량이 증가할수록 적색도와 황색도는 감소하였다.
- 선택된 모델에 대한 반응표면도(Fig. 2)를 보면 황도복숭아 드레싱의 점도는 올리브유 함량이 많아질수록 점도가 높아졌고, 식초 함량이 많아질수록 점도가 낮아지는 경향을 보였다. Fig.
- 선택된 모델에 대한 반응표면도와 trace plot(Fig. 1)에서 나타난 기울기는 성분들이 각 반응에 미치는 영향을 보여주는 것으로 올리브유 함량(A-A선)은 pH에 큰 영향을 미치지 않았으나, 황도복숭아 퓨레 함량(B-B선)이 증가할수록 pH가 증가하였고, 식초 함량(C-C선)이 증가할수록 감소하였다. 이는 식초 함량이 증가할수록 식초 고유의 pH 때문에 낮아진 것으로 보이며, 반면 황도복숭아 퓨레 함량이 증가할수록 복숭아의 수분과 당 성분에 의하여 높아진 것으로 생각된다.
- 독립변수의 최소 및 최대범위는 예비실험을 거쳐 실험에 필요한 드레싱의 양을 350mL로 결정하였으며, 이 양을 100%로 하였을 때로 각각의 재료의 혼합량을 설정하였다. 설정된 재료의 배합성분 및 비율은 올리브유 함량(A) 40～65%, 황도복숭아 퓨레 함량(B) 27～40%, 식초 함량(C) 8～20%이었다. 각 설정된 범위를 입력하였을 때 축과 중심으로 10개의 실험점과 4개의 반복 점이 Table 1과 같이 설정되었다.
- 올리브유 함량이 높아질수록 pH와 점도가 증가하였고, 황도복숭아 퓨레 함량이 높아질수록 pH, 점도, 명도, 적색도, 그리고 황색 도가 증가하였다. 식초 함량이 증가할수록 pH, 점도, 적색도, 그리고 황색도는 감소하였다. 유화안정성과 기호도검사 모든 항목에서 올리브유 함량, 황도복숭아 퓨레 함량, 식초 함량이 증가할수록 점수가 최대값을 보이다가 감소하였다.
- 올리브유, 황도복숭아 퓨레, 식초의 함량을 독립변수로 설정하였고, 범위는 예비실험을 거쳐 각각 올리브유 함량(A) 40～65%, 황도복숭아 퓨레 함량(B) 27～40%, 식초 함량(C) 8～20%으로 설정하였다. 실험결과를 모델링화하여 F-test를 통해 유의성을 검증한 결과, pH, 점도, 색도는 Linear 모델로, 유화안정성과 기호도검사의 모든 항목은 quadratic 모델로 결정되었다. 모델의 적합성을 분석한 결과, 모든 항목에서 probability가 모두 5% 이내의 유의성을 보여주어 모델로서 적합함이 인정되었다.
- 그때의 pH, 점도, 색도, 유화안정성, 기호도 검사 항목은 최대로 설정하였고, 모델화에 의해 결정된 반응식을 이용하여 만족하는 수치점(numerical point)을 예측하였다(Table 4). 예측된 최적값은 올리브유 함량 52.43%, 황도복숭아 퓨레 함량 35.07%, 식초 함량 13.91%로 결정되었다. 최적화의 다른 방법과 달리 각 반응 모형 그래프의 중첩되는 부분을 최적 범위로 정한 모형적 최적화(graphical optimization)는 Fig.
- 50 범위의 결과를 보였다. 올리브유 55%, 황도복숭아 퓨레 37%, 식초 8%이었을 때 최대값을 나타내었다. 올리브유, 황도복숭아 퓨레, 그리고 식초 함량이 각각 독립적으로 작용하는 Linear모델(R2=0.
- 14개의 실험점으로 만든 황도복숭아 드레싱의 점도 측정 결과는 Table 2와 같고, 각 조건에 따라 860～2060 cP-sec 범위의 결과를 보였다. 올리브유 59%, 황도복숭아 퓨레 27%, 식초 8%이었을 때 최대값을 나타내었고, 올리브유 40%, 황도복숭아 퓨레 27%, 식초 8%이었을 때 최소값을 보였다.
- 올리브유 함량, 황도복숭아 퓨레 함량, 식초 함량이 각각 독립적으로 작용하는 Linear모델(R2=0.7435)이 선택되었고, probability는 0.0006으로 모델의 적합성이 인정되었으며, 회귀식의 계수들을 살펴본 결과, 점도는 올리브유 함량과 식초 함량에 의해 가장 영향을 많이 받았다(Table 3).
- 모델의 적합성을 분석한 결과, 모든 항목에서 probability가 모두 5% 이내의 유의성을 보여주어 모델로서 적합함이 인정되었다. 올리브유 함량이 높아질수록 pH와 점도가 증가하였고, 황도복숭아 퓨레 함량이 높아질수록 pH, 점도, 명도, 적색도, 그리고 황색 도가 증가하였다. 식초 함량이 증가할수록 pH, 점도, 적색도, 그리고 황색도는 감소하였다.
- 올리브유 55%, 황도복숭아 퓨레 37%, 식초 8%이었을 때 최대값을 나타내었다. 올리브유, 황도복숭아 퓨레, 그리고 식초 함량이 각각 독립적으로 작용하는 Linear모델(R2=0.7646)이 선택되었고, probability는 0.0005로 모델의 적합성이 인정되었으며, 회귀식의 계수들을 살펴본 결과 pH는 황동복숭아퓨레와 식초 함량에 의해 가장 영향을 많이 받았다(Table 3).
- 식초 함량이 증가할수록 pH, 점도, 적색도, 그리고 황색도는 감소하였다. 유화안정성과 기호도검사 모든 항목에서 올리브유 함량, 황도복숭아 퓨레 함량, 식초 함량이 증가할수록 점수가 최대값을 보이다가 감소하였다. 이상의 결과를 토대로 최적 재료 혼합비는 올리브유 함량 52.
- 유화안정성을 측정한 결과는 Table 2와 같으며, 32.13～56.88%의 범위의 결과를 보여 올리브유 65%, 황도복숭아 퓨레 27%, 식초 8%일 때 유화안정도가 가장 높은 것으로 나타났다. 올리브유, 황도복숭아 퓨레, 식초의 함량이 서로 상호작용하는 quadratic 모델이 선택되었으며, probability는 0.
- 유화안정성과 기호도검사 모든 항목에서 올리브유 함량, 황도복숭아 퓨레 함량, 식초 함량이 증가할수록 점수가 최대값을 보이다가 감소하였다. 이상의 결과를 토대로 최적 재료 혼합비는 올리브유 함량 52.43%, 황도복숭아 퓨레 함량 35.07%, 식초 함량 13.91%로 설정되었다. 이는 드레싱을 만들 때 황도복숭아의 활용 가능성을 제시하여 새로운 드레싱 제품 개발의 기초자료를 제공하고, 새로운 것을 추구하는 소비자들의 욕구를 충족시킬 수 있을 것으로 기대된다.
- 3～5)의 기울기를 살펴보면 명도에 올리브유 함량이 황색도, 적색도는 황도복숭아퓨레(B-B선) 함량이 가장 영향을 주는 인자로 나타났다. 황도복숭아 퓨레 함량(B-B선)이 감소할수록 올리브유(A-A선)과 식초(C-C선)의 함량이 증가할수록 적색도와 황색도는 감소하였다. 이는 황도복숭아 퓨레 고유의 색이 적색도와 황색도를 높여준 것으로 생각된다.
- 0001로 5% 이내에서 유의성이 인정되어 모델의 적합성이 인정되었다. 회귀식에서 나타난 계수 중 명도에 가장 영향을 주는 인자는 올리브유였으며, 적색도와 황색도에 가장 큰 영향을 주는 인자는 황도복숭아 퓨레로 나타났다(Table 3).
후속연구
- 91%로 설정되었다. 이는 드레싱을 만들 때 황도복숭아의 활용 가능성을 제시하여 새로운 드레싱 제품 개발의 기초자료를 제공하고, 새로운 것을 추구하는 소비자들의 욕구를 충족시킬 수 있을 것으로 기대된다.
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