Ⅳ. 고춧가루 매운맛 예측 알고리즘 개발
4.4. 요약 및 결론
±0.36 ㎎/100 g이었으며 전체 capsaicinoids 함량은 ±0.64 ㎎/100 g으로 정확성과 반복에 대한 재현성을 확보할 수 있었다.
다중회귀모델에서는 RV2 = 0.805, SEP = 14.56 ㎎/100g 로서 매우 양
= 2.17 ㎎/100 g, bias = -0.0050이었으며 RPD 값은 7.94이었다. 개발 된 온라인 고춧가루 품질 측정 시스템의 매운맛 예측에 대한 SEP를 고려하여 제시 가능한 매운맛 등급은 5단계이며 30 ㎎/100 g의 등간격 으로 구분한다면 예측 오차 범위 내에서 단계별 등급화가 가능할 것으 로 판단된다.
6. 개발된 고춧가루 품질 계측 시스템을 이용하여 capsaicinoids 함량 등 급 판정 성능 시험을 실시하였다. 등급 판정용 PLSR 모델은 2010년부 터 2013년까지 괴산 지역에서 생산된 고춧가루 44개를 이용하여 개발 하였으며 2013년에 생산된 19개 고춧가루 제품에 대한 등급 판정 결과 평균 87.72%(7/57)의 정확도를 보였다. 해당 등급을 벗어난 모든 시료 들은 capsaicinoids 함량이 적게 예측되어 한 단계 낮은 등급으로 판정 되었으며 이러한 결과로 볼 때 등급 판정 결과가 양호한 것으로 사료 된다.
Ⅴ. 고춧가루 색상 측정 알고리즘 개발
루의 스펙트럼을 측정하고 이들 스펙트럼을 이용하여 색상정보를 예측하 고 나아가서 색상 값과 capsaicinoids와 상관관계를 구명하고자 하며 구 체적인 목적은 다음과 같다.
1. 색차계를 이용하여 지역별 및 입도별 고춧가루 시료에 대한 L, a, b 값을 측정하고 색상 분포 및 특성을 조사한다.
2. VNIRS를 이용하여 괴산 지역과 영양지역에서 생산된 고춧가루 시료 를 이용하여 표면색도 값 및 ASTA 색상 값을 예측하는 알고리즘을 개발한다.
3. ‘진미’ 품종과 ‘청양’ 품종의 과피, 종자, 태좌의 부위별 고춧가루의 스펙 트럼 특성과 capsaicinoids 함량 및 색상 정보와의 상관관계를 구명한다.
4. 색차계를 이용하여 측정된 색상정보와 capsaicinoids 함량과의 상관관계 를 구명하고 매운맛 예측 가능성을 검토한다.
5.2. 재료 및 방법
고춧가루의 색상 예측 알고리즘을 개발하기 위한 전체적인 진행 과 정은 그림 5-1과 같다. 실제 색상 측정은 색차계를 이용한 표면색도 측 정과 고춧가루 추출액에 대한 흡광도를 이용하는 ASTA 색상 값을 측정 하였다. 색상 값을 비파괴적으로 예측하기 위해 동일 시료에 대해서 VNIRS를 이용하여 흡광 스펙트럼을 획득하고 유효 파장대역 선택 및 다양한 스펙트럼 전처리를 적용하여 색상 예측용 PLSR 모델을 개발하 고 이를 검증하였다.
Fig. 5-1 Experimental procedure for development of PLSR color prediction model of red-pepper powder.
5.2.1. 색상 예측 알고리즘 개발을 위한 시료
고춧가루의 capsaicinoids 함량 예측 및 색상 정보와의 상관관계 구
명 등을 위해 사용된 시료들은 표 5-1과 같이 요약할 수 있다. 색상 값
Category Contents1) Spec2) No.3)
1. Prediction model for 1) Contents: measurement contents, 2) Spec: specification of
Samples, 3) No.: Absorbance: Number of sample.
4) Absorbance: absorbance spectra measured by VNIRS, 5) Cap: capsaicinoids content measured by HPLC.
Table 5-1 Sample sets of red-pepper powder used for color test
5.2.1.1. 색상 예측 알고리즘 개발을 위한 지역별 시료
충북 괴산에서 생산된 40개 고춧가루 제품은 표면색도 L, a, b 값 예측을 위한 알고리즘 개발을 위해 사용하였다. 표면색도 L, a, b 값과 ASTA 색상 값을 예측하기 위한 고춧가루 시료는 경북 영양에서 생산된 김치용 고춧가루 3제품(순한맛, 보통맛, 매운맛)과 양념용 3제품(순한맛, 보통맛, 매운맛)을 표준 망체와 진동 분리장치를 이용하여 0.425 ㎜이하 (I), 0.425 ∼ 0.71 ㎜(Ⅱ), 0.71 ∼ 1.4 ㎜(Ⅲ)의 3수준으로 분리하여 사용 하였다. 이는 고춧가루의 입자 크기에 따른 물리적 특성과 표면색도 값 또는 ASTA 색상 값의 품질 예측 값과의 연관성을 구명하고자 시료를 입도 분리하였다. 따라서 영양에서 구입한 시료는 입도를 분리한 시료 18종과 입도를 분리하지 않은 제품 상태의 시료 6종을 포함하여 총 24개 의 실험 시료를 준비하여 ASTA 색상 값과 표면색도 값을 측정하고 획 득한 흡광 스펙트럼을 이용하여 PLSR 모델을 개발하였다.
5.2.1.2. 색상과의 상관관계 구명을 위한 고추 부위별 분말 시료 Capsaicinoids 함량, 색상 및 흡광 스펙트럼과의 상관관계 구명을 위 해 사용된 시료는 ‘진미’ 품종과 ‘청양’ 품종의 건고추를 과피, 종자, 태좌 로 분리한 후 분쇄하여 3 수준의 입자 크기로 분류하여 18개의 시료를 제조하였다. 이들 중에서 ‘진미’ 품종에서 입도가 가장 큰 종자 부위의 분말시료(0.71 ∼ 1.4 mm)는 양이 적어서 모든 측정 항목에서는 제외시 키고 17개 시료를 사용하였다(표 4-4).
5.2.1.3. 색상과의 상관관계 구명을 위한 지역별 고춧가루 시료 Capsaicinoids 함량과 색상과의 상관관계를 구명하기 위하여 괴산 지 역에서 생산된 70개 제품과 영양 지역에서 생산된 63개 제품을 비롯하여 전국 10개 지역에서 생산된 18개의 고춧가루 제품을 사용하였다.
5.2.2. 색차계를 이용한 고춧가루의 L, a, b 값 측정
색차계를 이용한 고춧가루의 L, a, b 값 측정은 4.2.1.3절에서 측정했 던 동일한 방법으로 진행하였다. 각 시료에 대한 표면색도의 측정은 3지 점에 대해서 3회씩 측정하여 L, a, b값에 대해서 9개씩 획득하였다.
획득한 표면색도 L, a, b 값은 R(red), G(green), B(blue)의 색 좌표 값으로 변환하였으며 이들 기본적인 색상 값 외에 또 다른 색상 지수로 a*L,
(전재근 등, 1979)을 비롯해서 L/b, b/a, G/(G+B),
R/(R+G+B), G/(R+G+B)을 추가로 계산하였다. 또한 선명도를 나타내는 채도 값인 C는
로 계산하여 VNIR 흡광 스펙트럼과의 관계 구명 에 사용하였다.5.2.3. 비색계를 이용한 ASTA 색상 값 측정
비색계를 이용하여 ASTA 색상 값(Woodbury, 1997)을 측정하기 위 해서 그림 5-2와 같은 과정으로 진행하였으며 영양 고춧가루 시료 24개 를 측정하였다. 24개로 준비된 고춧가루 시료에서 각각 0.1 g를 정량하 여 volumetric flask에 넣고 acetone 100 mL을 채운 다음 적당히 흔들어 주고 나서 16시간 동안 암실에서 방치한 후 여과지를 이용하여 추출액을 여과하였다. 추출액은 비색계(Shimadzu company, UV-2550, Kyoto, Japan)를 이용하여 460 ㎚에서 흡광도를 측정하였으며 ASTA 색상 값은 수식(5-1)에 의해 계산하였다. 여기서 If는 장비 보정 계수(Instrument correction factor)로서 본 연구에서는 1로서 간주하였다.
(5-1)
Fig. 5-2 Measurement procedure of ASTA values of red-pepper powder.
5.2.4. VNIRS를 이용한 흡광 스펙트럼 측정
색도 측정을 위해 사용된 고춧가루 시료는 그림 4-20(b)에서와 같이 표면 색도를 측정한 위치와 동일하게 전용 용기를 이동시키면서 흡광 스 펙트럼을 획득하였다. 40개의 괴산 고춧가루는 시료마다 3개 위치를 표 시하고 각 위치에서 대략 6개의 스펙트럼을 측정함으로서 시료 당 18개 정도의 흡광 스펙트럼을 획득하고 총 705개의 VNIR 흡광 스펙트럼을 획득하였다. 24개의 영양 고춧가루는 시료 당 대략 11개의 흡광 스펙트 럼을 획득하여 총 275개의 흡광 스펙트럼 데이터를 획득하였다.
알고리즘 개발에 적용한 파장대역은 괴산 고춧가루의 스펙트럼은 400 ∼ 950 ㎚, 영양 고춧가루는 450 ∼ 950 ㎚를 적용하였다. 두 시료들 에 대한 스펙트럼의 파장 간격은 step 수를 10으로 하였으며 파장간격에 따른 괴산 고춧가루의 흡광 스펙트럼에 포함된 파장 수는 192개였으며,
영양 고춧가루의 파장 수는 173개였다.
개발된 온라인 스펙트럼 측정장치로 획득된 흡광 스펙트럼 데이터를 사 용하였다. PLSR 모델 개발에 앞서서 고춧가루의 색상 예측 정확도를 향 상시키기 위해 다양한 스펙트럼 전처리 기법을 적용하였다. 적용한 스펙 트럼 전처리 기법들은 평균값 정규화, 최대값 정규화, 범위 정규화, 1차 및 2차 미분, SNV, MSC, 기준선 보정과 평활화 등을 적용하였다.
최적의 요인을 찾기 위하여 요인수 증가에 따라 PRESS의 변화를 관찰하여 그 값이 최소가 되는 지점의 요인수를 최적 요인수로 결정하고 개발한 모델의 예측성능을 검증하기 위하여 교차검정을 실시하였다. 개 발된 PLSR 모델 중 가장 최적인 모델을 선정하기 위하여 교정 모델에 대해서는 RC2 및 SEC, 검증 모델에서는 RV2 및 SEP, F, bias, RPD 등을 서로 비교하였다. 고춧가루의 품질 예측을 위한 PLSR 모델 개발은 통계 소프트웨어(Camo., Unscrambler v9.2, Oslo, Norway)를 이용하였다.
5.3. 결과 및 고찰
용된 전체 40 개의 괴산 고춧가루 시료에 대한 capsaicinoids 함량은
Fig. 5-3 Frequency of L-value of red-pepper powder produced from Goesan area.
Fig. 5-4 Frequency of a-value of red-pepper powder produced from Goesan area.
Fig. 5-5 Frequency of b-value of red-pepper powder produced from Goesan area.
5.3.1.2. 입도별 고춧가루 색상 특성 capsaicinoids 함량 범위는 8.70 ∼ 85.89 ㎎/100 g이었다.
입도별 평균 ASTA 값은 고춧가루 입자의 크기가 커짐에 따라 증가
판단할 수 있다. 반면에 표면색도 L, a, b값에서는 입자의 크기가 작을수 록 공극이 적기 때문에 반사율이 증가하여 표면색도 값이 증가하는 것으 로 판단할 수 있다.
Samples 1 2 3
particle size Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅰ Ⅱ Ⅲ
ASTA value 58.88 67.57 73.31 68.55 70.03 82.33 75.93 77.57 81.18 L 34.50 31.33 28.40 34.00 32.06 30.20 29.85 28.54 28.34 a 34.46 32.28 29.03 34.92 32.66 29.20 33.72 31.63 29.12 b 21.38 18.41 15.82 21.24 18.84 16.65 19.09 16.95 15.32
Samples 4 5 6
particle size Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅰ Ⅱ Ⅲ
ASTA value 80.85 77.41 86.26 83.64 80.52 88.56 85.94 91.68 92.17 L 30.02 28.07 28.57 31.60 30.45 28.30 29.56 28.41 28.42 a 34.46 31.39 29.79 35.85 33.97 30.66 33.63 31.71 29.30 b 19.40 16.65 15.47 20.71 18.64 16.23 18.86 16.42 15.22
Samples 1* 2* 3* 4* 5* 6*
ASTA value 64.12 70.19 72.16 73.47 76.10 76.59
L 28.65 30.40 31.49 30.46 29.39 30.08
a 30.28 29.36 29.85 29.42 29.37 29.87
b 16.76 17.16 17.93 17.45 16.87 16.88
Particle size (Ⅰ: below 0.425 ㎜, Ⅱ: 0.425 ~ 0.71 ㎜, Ⅲ: 0.71 ~ 1.4 ㎜), *: without sieve separation.
Table 5-3 Results of ASTA and L, a, b color value of red-pepper powder produced from Youngyang area
5.3.1.3. 지역별 고춧가루의 색상 특성
전국 10개 지역(부안, 남안동, 남제천, 신태인, 영광, 남영양, 영월, 음 성, 청양, 봉양)에서 생산된 18개 고춧가루 제품에 대해서 HPLC를 이용
하여 측정한 capsaicinoids 함량 값과 색차계를 이용하여 각 시료당 3지 점에서 측정한 L, a, b 값에 대한 히스토그램은 그림 5-6와 같다. 그림 5-6(a)는 18개 시료에서 측정된 54개의 L 값에 대한 히스토그램으로서 최소 22.97에서 최대 28.48의 범위에 걸쳐서 분포하고 있었으며 25 및 27 부근에 해당되는 값이 각각 14 및 15로서 가장 많은 빈도수를 보여주고 있다.
(a) (b)
(c) (d)
Fig. 5-6 Frequency of L-value (a), a-value (b), b-value (c) and capsaicinoids content (b) of red-pepper powder produced from 10 different areas (18 products).
적색도와 관련된 a 값은 최소 17.47에서 최대 25.28이었으며 전체 54 개 측정값에 대한 히스토그램은 그림 5-6(b)와 같으며 21 에서 24 근처 에 해당되는 값들이 42개가 분포하고 있어 높은 빈도수를 보여주었다.
황색도와 관련된 b 값은 10.67 ∼ 16.43의 범위에 걸쳐 분포하고 있었으
적용한 예측 모델이 가장 우수한 성능을 보여주었다. 괴산 고춧가루 시 료에서 개발된 PLSR 모델이 스펙트럼 전처리에 따른 예측 성능이 향상 된 반면에 영양 고춧가루 시료는 스펙트럼 전처리와 예측 성능과는 유의 적 상관이 없는 것으로 나타났다.
그림 5-7은 영양 고춧가루 시료 24개에 대한 표면색도 L 값을 예측
그림 5-7은 영양 고춧가루 시료 24개에 대한 표면색도 L 값을 예측