문제 정의

• MDS는 O/W 유화액을 제조하는 과정에서 중요한 평가기준으로MDS가 작을수록 화장품의 안정성은 향상된다[11]. 따라서 본 연구에서는 CCD-RSM 최적화를 진행하였다. 반응치인 O/W 유화액의 MDS(Y₁)를 독립변수인 HLB value (x₁), 혼합계면활성제 첨가량(x

  제안 방법

  • 본 연구에서는 CCD-RSM을 통해 3개의 연속 요인 수를 설정한 후 반응표면설계를 생성하였다. 3개의 연속 요인과 각 요인의 범위는 기초실험으로부터 HLB value (8.0~10.0), 혼합계면활성제 첨가량(7.5~10.0 wt.%), 유화속도(5,000~7,000rpm)로 설정하였다[10]. 각 변수범위에 따라 20번의 표면설계를 생성하였고 그에 따른 반응치인 MDS (Y₁), ESI (Y₂), TII (Y₃)를 Table 1과 같이 입력한 후 CCD-RSM 분석을 진행하였다.
  • 이때 유화과정의 최적화를 위해 반응표면분석법(response surface methodology,RSM) 중 중심합성계획모델(central composite design model, CCD)을 적용하여 두 가지 이상의 반응치를 동시에 만족하는 최적조건을 결정하였다. CCD-RSM의 독립변수로는 HLB value, 혼합계면활성제 첨가량, 유화속도를 설정하였으며, 유화액의 안정성을 평가하기 위해 반응치로는 유화액의 안정성을 평가할 수 있는 평균액적크기(MDS), 유화안정도지수(ESI) 및 열적 불안정도지수(TII) 등을 설정하여 유화안정성을 평가하였다.
  • O/W 유화액의 평균액적크기(mean droplet size, MDS)와 zeta-potential은 ZETA Sizer (Zen 3600, Malvern)와 광학현미경(KB-320, Optinity)을 이용하여 측정하였다. 유화액의 MDS는 유화액 제조 후 7일차까지 상온(24 ± 3 ℃)에서 유화액 0.
  • %), 유화속도(5,000~7,000rpm)로 설정하였다[10]. 각 변수범위에 따라 20번의 표면설계를 생성하였고 그에 따른 반응치인 MDS (Y₁), ESI (Y₂), TII (Y₃)를 Table 1과 같이 입력한 후 CCD-RSM 분석을 진행하였다. Table 1의 실험결과를 바탕으로 분석을 진행한 결과 독립변수에 따른 각 반응치를 2차회귀방정식으로 표현할 수 있다.
  • 본 연구에서는 coconut oil과 Tween-Span계 혼합계면활성제를 이용하여 O/W 유화액을 제조하기 위한 조건의 최적화를 위해 통계학적 분석방법인 CCD-RSM을 적용하였다. 본 연구에서는 CCD-RSM을 통해 3개의 연속 요인 수를 설정한 후 반응표면설계를 생성하였다. 3개의 연속 요인과 각 요인의 범위는 기초실험으로부터 HLB value (8.
  • 본 연구에서는 Tween-Span계 혼합계면활성제를 이용한 coconut oil의 유화과정을 CCD-RSM을 이용하여 최적화한 결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다.

  대상 데이터

  • 따라서 본 연구에서는 기능성 오일인 coconut oil과 혼합계면활성제인 Tween 80/Span 80을 이용하여 O/W 유화액을 제조하였다. 이때 유화과정의 최적화를 위해 반응표면분석법(response surface methodology,RSM) 중 중심합성계획모델(central composite design model, CCD)을 적용하여 두 가지 이상의 반응치를 동시에 만족하는 최적조건을 결정하였다.
  • 본 연구에서는 O/W 유화액을 제조하기 위하여 Tween-Span계 계면활성제인 polyoxyethylene sorbitan monostearate (Tween 80, HLB value = 14.9)과 sorbitan monostearate (Span 80, HLB value = 4.0)를 혼합하여 사용하였다. 수상으로는 초순수 (Vivagenen EXL-III)를 사용하였으며 유상은 천연 오일인 coconut oil (Junsei Chemical Co.
  • 최근 들어 화장품 원료로 천연물에 대한 관심이 고조되어 기능성 오일 및 천연계면활성제의 사용이 증가하고 있다. 본 연구에서는 기능성 오일로 coconut oil을 선정하고 Tween-Span계 혼합계면활성제를 이용하여 O/W 유화액을 제조하였다. Coconut oil은 질병을 일으키는 박테리아, 진균, 바이러스 그리고 기생충을 죽일 수 있는 천연의종합적인 항균 능력을 가지고 있어 식품, 의약 및 다양한 산업에 이용되고 있다.
  • 0)를 혼합하여 사용하였다. 수상으로는 초순수 (Vivagenen EXL-III)를 사용하였으며 유상은 천연 오일인 coconut oil (Junsei Chemical Co., Ltd,Japan)을 사용하였다. Coconut oil은 lauric acid라는 항산화 물질이 포함되어 있으며 산화 스트레스를 줄이는데 효과가 있고 보습효과가 뛰어난 것으로 알려져 있다[8].

  데이터처리

  • 은 전체 유화액의 높이를 의미한다. TII는 3번의 반복실험을 통한 평균값을 사용하였다.
  • 은 전체 유화액의 높이이다. 본 연구에서는 3번의 반복실험을 통해 평균값을 사용하였다.
  • 본 연구에서는 coconut oil과 Tween-Span계 혼합계면활성제를 이용하여 O/W 유화액을 제조하기 위한 조건의 최적화를 위해 통계학적 분석방법인 CCD-RSM을 적용하였다. 본 연구에서는 CCD-RSM을 통해 3개의 연속 요인 수를 설정한 후 반응표면설계를 생성하였다.

  이론/모형

  • Figure 4는 MDS에 대한 나타낸 95% 신뢰구간 내의 확률도를 나타낸 그림이다. 본 연구에서 통계학적 방법으로 normal distribution 이론을 이용하였다. P-value (유의확률 값)란 실험값의 검정 통계량이 귀무가설을 지지하는 정도를 확률로 표현한 것으로 P-value가 작을수록 귀무가설을 지지하는 정도가 약하므로 귀무가설을 기각하게 된다.
  • 따라서 본 연구에서는 기능성 오일인 coconut oil과 혼합계면활성제인 Tween 80/Span 80을 이용하여 O/W 유화액을 제조하였다. 이때 유화과정의 최적화를 위해 반응표면분석법(response surface methodology,RSM) 중 중심합성계획모델(central composite design model, CCD)을 적용하여 두 가지 이상의 반응치를 동시에 만족하는 최적조건을 결정하였다. CCD-RSM의 독립변수로는 HLB value, 혼합계면활성제 첨가량, 유화속도를 설정하였으며, 유화액의 안정성을 평가하기 위해 반응치로는 유화액의 안정성을 평가할 수 있는 평균액적크기(MDS), 유화안정도지수(ESI) 및 열적 불안정도지수(TII) 등을 설정하여 유화안정성을 평가하였다.