Baseline

기준선(baseline)을 보정하는 전처리 방법으로서 일반적으로 스펙트 럼의 최소값을 0으로 한 기준점을 만들고 다른 스펙트럼 값을 조정한다.

분석한 그래프의 피크가 한쪽 방향으로만 있을 경우 효과적인 결과를 기 대할 수 있다.

2.4. 품질 예측 및 판정을 위한 통계적 모델

VNIRS를 이용하여 획득한 흡광 스펙트럼에는 측정 대상체에 대한 다양한 정보를 포함하게 된다. 고춧가루에 조사되어 반사되는 광을 이용 하는 흡광 스펙트럼에는 고춧가루의 품질과 관련되는 성분에 대한 정보 와 함께 색상 정보도 함께 포함하고 있다. 실측 농도 값인 종속변수 (dependent variable)를 예측하고 판정하기 위해 독립변수(independent variable)인 스펙트럼을 이용한 다변량 통계적 모델로는 PLSR(partial least square regression), PCR(principal component regression), MLR(multiple linear regression) 등을 이용하고 있다. MLR 모델은 정밀 도는 높지만 측정 기기의 변동이나 측정된 스펙트럼에 변이가 발생하게 되면 예측 성능이 저하되고 모델 적용시 변수 사이에 다중공산성 문제를 고려해야만 한다. PCR 모델은 MLR 모델을 보완하고자 했지만 모델이 독립변수들의 분산만 고려한다는 단점을 가지고 있다(최태현, 2008). 따 라서 본 연구에서는 독립변수와 종속변수 사이의 상관관계를 고려하여 모델 개발이 가능한 PLSR 모델을 이용하여 고춧가루의 품질 예측 알고 리즘을 개발하였다.

2.4.1. MLR 모델

MLR 모델은 수식 (2-4)와 같이 종속변수 _{와 독립변수} _{를 유사} 역행렬(Pseudo inverse matrix)를 이용하여 두 변수들 사이의 관계인 계 수 벡터 를 구하는 방법이다.

  (2-10)

 ^^{ }^

여기서,  _{: 스펙트럼 행렬}

 _{: 실측값(농도값)}

 : 오차

 _{: 추정회귀계수}

MLR의 경우 변수들간 강한 상관관계가 존재하는 것을 말하는 다중 공선성(multicollinearity)과 특정 변수들의 조합으로 다른 변수를 완벽히 설명 가능한 특이성(singularity)이 존재하는 데이터에 대해서는 사용하 기 어려운 단점이 있다. 스펙트럼 데이터의 경우 다중공선성과 특이성이 다른 데이터에 비해 심하게 나타나기 때문에 일반적으로 MLR은 화학계 량법에 사용되지 않는다. 또한 데이터 특성을 고려하지 않고 회귀분석을 시행하기 때문에 과적합(over-fitting)이 발생하는 문제점도 있다.

2.4.2. PCR 모델

PCR 모델은 다변량 분석 방법 중에서 차원축소 기법의 하나로서 변 수들을 종속변수 및 독립변수로 구분하지 않고 변수들 사이에서의 관계 를 설명할 수 있는 구조를 찾아내는 방법이다. PCR은 높은 상관 계수를 보이는 스펙트럼 데이터를 고유벡터(eigenvector)과 스코어(score)로 분 해하고 주성분(principal component)이라는 새로운 변수 집단으로 변환하 는 방법으로 MLR 모델의 다중공선성과 변수 선택시 발생되는 문제를 해결하기 위해 개발된 모델 기법이다. 스펙트럼 데이터는 주성분 및 스 코어 행렬로 축소되며 PCR 모델은 수식(2-11)와 같이 나타낼 수 있다.

 ′  _(2-11)

여기서,  _{: 스펙트럼 행렬(}m × n)

 _{: 스코어 행렬(}m × k)

 _{: 고유값 행렬(}k × n)

 _{: 잔차 행렬(}m × n)

2.4.3. PLSR 모델

PLSR 모델은 PCR 모델에서와 같이 스펙트럼 데이터 행렬을 고유 벡터 집합과 스코어 행렬로 분해하여 재구성하는 것은 동일하지만 스펙 트럼 데이터(독립변수)와 실측값인 농도 데이터(종속변수)를 함께 고려 하는 방법이다. 이 방법은 농도 값의 차이만큼 스펙트럼에 가중치를 부 여함으로써 높은 농도를 가지는 성분의 스펙트럼은 높은 가중치를 갖게 되고 상대적으로 낮은 농도의 성분에 대한 스펙트럼은 작은 가중치가 적 용된다. PLSR 모델은 스펙트럼 데이터와 농도 데이터를 분해하여 수식 (2-12)에서와 같이 표현할 수 있다.

′  _(2-12)

′ 

 

여기서,  : 독립변수(스펙트럼 행렬)

 : 종속변수(농도값)

 _{: 스코어 행렬}

 _{: 종속변수} 를 설명하는 스코어 행렬

 : 독립변수의 고유값 행렬

 : 종속변수의 고유값 행렬

   _{: 잔차 행렬}

2.5. 품질 예측 모델의 성능 평가

품질 예측 모델에 대한 성능은 개발된 모델식의 예측값이 실측값에 대해서 얼마나 정확하게 예측하는지를 수치적으로 표현하여 평가하게 된 다. 이러한 성능 평가 인자들은 다양한 방식으로 표현하고 있으며 예측 값과 실측값의 선형적인 적합성을 나타내는 결정계수(determination coefficient of calibration; RC2), 개발된 예측 모델식의 측정오차(standard error of calibration; SEC)를 사용하며 R² 및 SEC는 수식 (2-13) 및

coefficient of validation; RV2)를 비롯하여 실측값과 예측값의 차이인 바

여기서, m : 시료의 개수

_^ : 예측된 스펙트럼의 값

_ : 실제 스펙트럼의 값

모델 개발에 사용된 전체 실측값에 대한 표준편차(standard deviation; SD)를 SEP 값으로 나눈 값을 RPD(residual prediction deviation)로서 수식(2-18)과 같이 정의하고 있으며 단순히 SEP로서 검

Ⅲ. 연구사

운맛(capsaicinoids 함량), 색상(color values) 및 단맛(당 함량)을 품질 인자로서 분류하였으며 이 인자들에 대한 기존의 품질 측정 기술 및 방 법을 검토하였다.

3.1.1. 고춧가루 capsaicinoids 함량

고춧가루의 capsaicinoids 함량에 대한 측정 방법은 크게 관능 검사 (sensory test)법과 분석기기를 이용하는 방법으로 구분할 수 있다. 관능 검사법의 대표적인 방법인 스코빌 척도법(Scoville organoleptic test)은 1912년 미국의 화학자인 Wilbur Scoville에 의해서 개발된 방법으로서 고추류에 포함된 capsaicinoids 함량 농도를 스코빌 단위인 SHU(Scoville Heat Unit)로서 계량화한 것이다(Scoville, 1912). 이 방법 은 보통 5명의 패널이 매운맛을 느끼지 못할 때까지 고추 추출물에 설탕 물을 희석시켰을 때 그 희석 정도가 SHU 값이 된다. 하지만 이 방법은 평가하는 사람의 주관에 따라 결과 값의 차이가 발생하며 객관적인 결과 를 기대할 수 없기에 매운맛 측정의 간이 방법정도로 통용되고 있다.

고춧가루의 매운맛 측정을 위한 기기분석법으로는 대부분 고성능액 체 크로마토그래피(high-performance liquid chromatography; HPLC), 기체 크로마토그래피(gas chromatography; GC) 등과 같은 화학 분석장 비를 이용하여 실험실내에서 이루어지고 있다. 이러한 분석 장비를 이용 하여 매운맛 주성분인 capsaicinoids 함량을 정량할 때 측정 정확도가 우 수한 장점이 있지만 복잡한 화학적 전처리가 요구되고 분석까지 장시간

이 소요되며 전문적인 운영자에 의해서만 분석이 가능하기 때문에 온라 partition chromatography와 electrophotometry를 이용하여 고추장 및 고 춧가루에 포함되어 있는 capsaicin 함량을 측정하기 위한 연구(한구동과 이상섭, 1959; 이태녕과 박성오, 1963)를 시작으로 이 후 보다 정확한 측 정을 위하여 HPLC, GC 등을 이용한 연구들이 수행돼 왔다.

이충영 등(1989)은 HPLC를 이용하여 고추의 주요 신미성분인 capsaicin 및 dihydrocapsaicin을 분석하기 위한 최적 조건을 검토하고 고추의 품종, 재배지역 및 건조방법에 따른 함량 차이를 비교 검토하였 다. 전국 주요 고추 생산지에서 수확한 제품을 구매하여 종자와 태좌를 제거하고 과피 부위만을 분말화하였으며 실험에 들어가기 전에 60℃의 온도로 3시간 동안 건조하여 사용하였다. 분석결과 capsaicin 함량은 품 종, 재배지역, 건조방법에 따라 많은 차이를 보였으며 태양건조의 경우가 기계건조의 경우에 비하여 capsaicin의 경우는 80%, dihydrocapsaicin의 경우는 최고 60%정도 높게 나타났다고 보고하였다.

Cooper 등(1991)은 capsicum oleoresin에서 HPLC를 이용하여 capsaicinoids 함량 측정을 위해 capsaicin 유사물질인 4, 5-dimethoxybenzyl-4-methyloctamide(DMBMO)를 첨가하여 capsaicin 과 dihydrocapsaicin을 분리시키는 방법을 제안하였다. DMBMO는 UV와 형광 검출기 모두에서 동등하게 반응하고 매운맛 성분이 없는 내부 표준 물질의 사용이 가능하고 유용성과 수용성을 모두 지닌 함유 수지에도 적 용가능하다고 보고하였다.

Yao 등(1994)은 스코치 고추(Scotch Bonnet)에서 초임계 CO2 추출 법과 유기용매 추출법을 이용하여 추출한 capsaicinoids 추출액으로 capsaicin과 dihydrocapsaicin을 HPLC로 정량하여 비교하였으며 그 결과 초임계 CO2 추출법의 capsaicin과 dihydrocapsaicin 추출률이 각각 3.2

%와 0.58%로서 유기용매 추출법의 추출률보다 더 높았다고 보고하였다.

채정영 등(1994)은 HPLC를 이용하여 한국산 고춧가루의 매운맛 함 량을 분석한 결과에서 capsaicinoids 함량은 7.0 ∼ 75.9 ㎎/100 g에서 분 포하였으며 고추 품종의 지표가 되는 dihydrocapsaicin에 대한 capsaicin 함량 비는 0.8 ∼ 1.1로 여러 품종의 고추들이 존재함을 알 수 있었다.

또한 고춧가루 매운맛에 대한 관능검사를 실시하였으며 매운맛이 10 ㎎ /100 g 이상부터는 관능이 포화 상태라고 보고하였다.

Thompson 등(2005)은 Liquid chromatography-electrospray ionization-mass spectrometry(LC-ESI-MS)를 이용하여 capsicum에 함 유된 8종류의 capsaicinoids 함량을 측정하였다. 내부 표준물질로서 norcapsaicin을 첨가하여 측정한 회복률과 반복성은 각각 99 ∼ 103%와 4%였으며 다량 함유된 capsaicinoids 화합물뿐만 아니라 소량 함유된 capsaicinoids 화합물도 정량이 가능하다고 보고하였다.

Claver 등(2006)은 HPLC electrospray/ mass spectrometry-time of flight(HPLC-ESI/MS-TOF)와 역상 크로마토그래피 column을 이용하여 고추에 포함된 capsaicin과 dihydrocapsaicin을 측정하였으며 복원률은 각각 86%와 93%였고 2 ∼ 6639 ㎎/kg에서 측정이 가능하다고 보고하였

성하여 HPLC 정량 결과와 비교했을 때 정량적으로 capsaicinoids 함량

최석현(2008)은 HPLC로 capsaicinoids 함량을 분석하는데 있어서 capsaicin, dihydrocapsaicin 및 nordihydrocapsaicin의 3 종류는 각기 다른 분자량을 가지고 있기 때문에 비교적 분리하기가 용이했지만 nordihydrocapsaicin, nonivamide, homocapsaicin-I, homocapsaicin-Ⅱ, homodihydrocapsaine-I, homodihydrocapsaicin-Ⅱ의 각각 이성체는 분리 가 어렵기 때문에 capsaicinoids의 정확한 분리 분석을 위해서는 고가의 LC-MS 분석기와 HPLC를 동시에 사용해야만 했다. 이러한 문제를 극복 하기 위하여 널리 보급되어 있는 HPLC를 이용하여 8종의 capsaicinoids 함량을 분석할 수 있는 방법을 개발하였으며 LC-MS를 통해 이를 검증 하고 각 capsaicinoids 화합물의 구조를 확인하였다고 보고하였다.

Ha 등(2008)은 flame ionization detection으로 기체를 분리하는 GC 를 이용하여 고추장의 capsaicin 함량을 측정하였는데 1 ㎍/mL에서 250

㎍/mL까지 정량화가 가능한 것으로 보고하였다.

Kachoosangi 등(2008)은 탄소 나노튜브(carbon nanotube)를 기반으 로 하는 전기 화학 센서를 이용하여 capsaicin 표준액과 매운 고추 소스 에 대하여 capsaicin 함량을 측정하였으며 capsaicin 표준액의 경우 0.5

∼ 15 μM의 capsaicin 함량에서 검출 한계가 약 0.31 μM이었고 매운 고 추 소스의 경우 0.5 ∼ 35 μM의 capsaicin 함량에서 검출 한계가 0.41 μ M 이었다고 보고하였다.

Year Researcher (Country) Samples Target Equipments

1959 Han et al. (Korea) Red-pepper

1959 Han et al. (Korea) Red-pepper

문서에서 가시광선 및 근적외선 분광법을 이용한 고춧가루 품질 예측 기술 개발 (페이지 49-0)