Optimization of Ingredient Mixing Ratio for Preparation of Chinese Radish (Raphanus sativus L.) Jam

무 잼 재료 혼합비율의 최적화

박정은¹․김미정²․장명숙^1†

1단국대학교 식품영양학과

2안양대학교 식품영양학과

Optimization of Ingredient Mixing Ratio for Preparation of Chinese Radish (Raphanus sativus L.) Jam

Jung Eun Park¹, Mi-Jung Kim², and Myung-Sook Jang^1†

1Dept. of Food Science and Nutrition, Dankook University, Gyeonggi 448-701, Korea

2Dept. of Food Science and Nutrition, Anyang Univerisity, Gyeonggi 430-714, Korea

Abstract

This study was performed to find the optimum ratio of ingredients in the Chinese radish jam. The experiment was designed according to the RSM (response surface methodology), which included 18 experimental points with 4 replicates for three independent variables (sugar 45~70%, pectin 0.5~2.0.%, citric acid 0.2~0.5%). The compositional and functional properties of the prepared products were measured, and these values were applied to the mathematical models. By use of F-test, sweetness, color values (L, a, b), and firmness were expressed by a linear model, while the sensory characteristics (color, smell, taste, texture and overall acceptance) were by a quadratic model. In the numeric optimization, the optimal ingredient amounts were 53.7% sugar, 1.0% pectin, and 0.3% citric acid. And in the graphical optimization, 53.9% sugar, 1.0% pectin, and 0.3% citric acid; these data were equivalent to 0.6985 desirability, indicating that the values were almost equivalent to the numerical optimization points. The above results demonstrate the feasibility of Chinese radish jam, and therefore, the commercialization of a Chinese radish jam marketed as a functional food is deemed possible.

Key words: optimization, mixing ratio, RSM (response surface methodology), Chinese radish, jam

†Corresponding author. E-mail: [email protected]

†Phone: 82-31-8005-3174, Fax: 82-31-8005-3170

서 론

무(Raphanus sativus L.)는 십자화과에 속하는 근채류로 우리나라에서는 배추 다음으로 많이 소비되는 채소로 매우 중요한 위치를 차지하고 있는 채소이다(1). 무의 일반성분은 수분 93%, 조단백질이 1%정도이나 대부분이 비단백질태이 며, 당질은 주로 glucose로서 3% 정도 함유되어 있으며 특히 비타민 C 함량이 높은 편이다(2). 그리고 무의 조직에는 섬 유소, 펙틴질, 각종 무기질, diastase와 같은 amylase 소화효 소 등이 함유되어 있으며, methyl mercaptane이나 mustard oil과 같은 특유한 방향 성분을 가지고 있어 소화를 촉진시키 고 식욕을 돋우어 주는 건강식품 재료로서 가치가 높다고 할 수 있다(2-4).

무는 주로 깍두기, 무김치, 동치미와 같은 김치의 주․부 재료로 소비되고 있고, 고유한 향미와 시원하고 맵싸한 맛의 독특함으로 오랫동안 음식의 부재료로 많이 사용되고 있다 (5). 무에 대한 현재까지의 연구들도 주로 깍두기, 동치미, 나박김치, 총각김치 같은 김치 위주의 연구들이 진행되어

왔을 뿐 다른 음식이나 조리법에 적용한 논문은 부족한 실정 이다. 무의 다양한 조리방법과 저장성을 높여줄 수 있는 방 법들에 대한 연구가 필요할 것으로 생각된다.

최근 식생활의 패턴의 변화에 의해 아침식사 대용으로 빵 과 같은 편의식품의 소비가 늘어남에 따라 잼의 소비도 동시 에 증가하였고, 그 종류도 다양화되고 있다(6). 식품공전에 의하면 잼류는 ‘과실류 또는 과채류를 당류 등과 함께 젤리 화 또는 시럽화한 것’(7)이라고 정의되어 있고, 조리용어 사 전(8)에서는 ‘과일과 설탕으로 만든 걸쭉한 혼합물로서 과일 조각이 아주 부드럽고 거의 형태가 없어질 때까지 열을 가해 만들어진 것으로 빵에 바르거나 패스트리와 쿠키의 속에 넣 거나 다양한 후식의 재료로 사용한다’라고 정의되어 있다.

잼의 종류에는 잼, 혼합잼, 젤리, 마말레이드, 프리저브, 과실 버터 등이 있으며 모두 높은 당 농도와 산도 때문에 저장성 이 높은 것이 특징이다(9).

잼을 만들기 위해서는 펙틴, 산, 당의 세 가지 요소가 중 요하며 과일이 미숙하거나 과숙하면 펙틴과 산 함량이 부적 당하므로 펙틴과 산 함량을 첨가하여 조절하는 것이 좋다고

한다. 일반적으로 펙틴 1∼1.5%, 산 0.3∼0.5%, 당 함량 60

∼65%일 때 젤리화가 적절하게 잘 되는 것으로 알려져 있 다(10).

최근 잼에 관한 연구로는 기존 잼의 품질 향상을 위한 연 구(11-15), 저당성 잼에 관한 연구(16-19), 잼에 이용하지 않는 과일과 과일 이외의 재료를 이용하여 잼을 제조한 연구 (6,20-30) 등이 이루어져 있다. 특히 최근에는 소비자의 다양 화, 고급화되는 기호를 충족시키기 위해 과일이 아닌 고추, 양파, 미역, 당근 등의 저장성을 높이고 기능성이 첨가된 잼 을 만들기 위한 연구들이 많이 진행되고 있다.

따라서 본 연구는 무의 저장성을 높이고 무를 이용한 가공 식품 개발의 일환으로 반응표면분석법(RSM: Response Surface Methodology)을 이용하여 무 잼 제조 시 최적의 재료 혼합비율을 찾아 맛과 품질이 우수한 무 잼을 개발하고 자 한다.

재료 및 방법

재료

무는 구입하여 세척한 후 과피를 제거하여 믹서기(M- 1207-B, Goldstar, Seoul, Korea)로 3분간 마쇄하여 전량을 한꺼번에 고르게 섞은 뒤 1 kg씩 폴리에틸렌 봉투에 넣어 포장하여 -18^oC의 냉동 보관하였고, 사용 시에는 흐르는 물 에서 2시간 동안 해동시킨 뒤 잼의 원료로 사용하였다. 무 잼의 재료로는 설탕(정백당, 순도 99.9%), 펙틴(Cp kelco, Atlanta, USA, 순도 100%)과 구연산(Fuso Chemical Co., Ltd., Osaka, Japan, 순도 99.5%)을 구입하여 사용하였다.

무 잼의 제조

무 페이스트 800 g을 기준으로 설탕, 펙틴과 구연산의 첨 가량은 반응표면분석법 중 D-optimal design(31)에 따라 Table 1과 같은 비율로 혼합하였다. 무를 전기냄비(SCK- 900SL, Shinil, Seoul, Korea)에 넣고 충분히 혼합한 뒤, 나무 주걱으로 저으면서 내용물의 중앙온도가 80^oC가 될 때까지 10분간 4단으로 끓여주었다. 여기에 설탕양의 2/3를 30초 간격으로 두 번에 나누어 넣어 녹이다가 다시 끓기 시작하면 나머지 설탕 1/3에 펙틴을 섞은 것을 넣어주었다. 전기냄비 를 1단으로 줄이고 구연산을 첨가한 후 5분간 농축시켰다.

완성된 잼은 살균한 유리병 용기(지름 8.6 cm, 높이 15 cm) 에 담아 20^oC에서 24시간 저장한 후 시료로 사용하였다.

당도(^oBrix)

당도는 굴절당도계(N2, Atago Co. Ltd., Tokyo, Japan)를 사용하여 5회 반복하여 측정하였다.

색도

색차계(JC-801S, Color Techno System Co., Tokyo, Japan)를 이용하여 명도(L), 적색도(a), 황색도(b) 값을 측 정하였다. 측정은 최소한 10회 반복하여 평균값으로 나타내

Table 1. Experimental design for Chinese radish jam No. Run Pseudo component¹⁾ Actual component

A²⁾ B C A (%) B (%) C (%) 1

2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

13 15 8 17

7 11 16 5 6 9 18

1 12

4 2 10

3 14

-1.000 0.333 -1.000 1.000 -0.333 0.333 -1.000 1.000 0.000 -1.000 1.000 1.000 0.000 -1.000 0.000 0.333 -0.333 -1.000

1.000 -1.000 -0.333 1.000 1.000 1.000 -1.000 -0.333 0.000 0.333 0.000 -1.000 -1.000 0.000 0.000 1.000 1.000 -0.333

0.000 -1.000 -1.000 -0.333 -1.000 1.000 0.333 1.000 0.000 1.000 -1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 -1.000 -1.000

45.00 61.67 45.00 70.00 53.33 61.67 45.00 70.00 57.50 45.00 70.00 70.00 57.50 45.00 57.50 61.67 53.33 45.00

2.00 0.50 1.00 2.00 2.00 2.00 0.50 1.00 1.25 1.50 1.25 0.50 0.50 1.25 1.25 2.00 2.00 1.00

0.35 0.20 0.20 0.30 0.20 0.50 0.40 0.50 0.35 0.50 0.20 0.35 0.50 0.35 0.35 0.50 0.20 0.20

1)Pseudo components: xi＝ ^{}

 _{  }^{, x1＋x2＋… xp＝1.}

2)A: sugar, B: pectin, C: citric acid.

었다. 이 때 사용한 표준 백색판은 L=98.5, a=0.02, b=0.37 이었다.

견고성

시료 100 g을 비커(지름 5 cm, 높이 7 cm)에 담아 Texture Analyzer(TA-XT2, Stable Micro Systems Ltd., Haslemere, England)를 사용하여 back extrusion test를 변형시켜 시료 를 침입시켰을 때 얻어지는 force-time curve로부터 견고성 (firmness)를 측정하였다. 모든 측정은 10회 반복하였다. 기 기의 측정 조건은 pre-test speed 5.0 mm/s, test speed 1.0 mm/s, post test speed 5.0 mm/s, strain deformation 50%로 설정하였다.

관능검사

관능검사를 하기 위하여 30명의 관능검사원(단국대 식품 영양학과 대학원생)을 통하여 색, 향, 맛, 조직감, 전반적인 기호도의 5가지 특성에 대하여 기호특성 조사를 9점 평점법 으로 실시하였다. 이 때 “대단히 좋음(like extremely)”을 9 점, “대단히 싫음(dislike extremely)”을 1점으로 하여 평가 하였다.

혼합비율의 최적화를 위한 실험 디자인

무를 이용한 잼(이하 무 잼)의 모든 실험 design, data 분 석 및 최적화는 Design Expert 7(Stat-Easy Co., Minneapolis, MN, USA)을 사용하였다. 독립변수로는 잼의 품질에 영향 을 줄 수 있는 재료인 설탕(A), 펙틴(B), 구연산(C)의 양을 설정하였다. 종속변수로는 당도, 색도(L, a, b값), 경도, 관능 검사(색, 냄새, 맛, 조직감과 전반적인 기호도)를 설정하였 다. 설탕, 펙틴과 구연산의 첨가율의 최소 및 최대 범위는

Table 2. Quality characteristics of Chinese radish jam at various conditions by D-optimal design No. Run Sweetness

(^oBrix)

Hunter's color values Firmness (g)

Sensory characteristics

L a b Color Smell Taste Texture Overall acceptance

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

13 15 8 17

7 11 16 5 6 9 18

1 12

4 2 10

3 14

53.6 60.1 51.7 61.6 53.3 61.4 51.0 63.0 60.3 57.1 62.4 61.2 58.3 56.9 59.0 60.5 52.1 50.0

43.5 40.6 44.3 35.2 41.0 39.4 45.6 34.9 44.9 38.8 39.4 35.3 45.6 47.4 43.1 40.2 41.2 43.9

2.8 1.4 2.3 3.9 3.9 3.7 1.0 4.8 1.6 2.3 4.6 5.1 2.2 3.3 1.2 2.4 1.4 1.1

4.9 6.5 3.2 9.9 6.7 6.5 8.4 8.9 7.7 3.3 10.5 11.9 6.1 3.4 7.8 6.1 6.3 3.7

118.5 109.0 108.8 150.6 130.4 140.7 99.5 105.1 121.9 126.1 123.2 109.4 108.1 118.6 126.0 139.9 125.7 105.3

5.1 6.8 5.2 6.0 7.1 6.5 6.0 5.8 7.6 5.4 6.0 5.1 5.4 5.0 7.8 6.7 7.1 5.3

6.9 5.9 6.5 5.9 6.2 6.5 6.4 5.7 6.9 6.2 6.5 6.2 6.5 6.9 7.1 6.8 6.4 5.9

6.8 6.0 6.2 5.7 7.2 7.0 6.0 6.3 8.0 6.0 7.0 5.1 6.2 6.9 8.0 7.1 7.2 6.2

5.0 6.7 6.7 4.9 6.0 5.3 5.4 6.7 7.3 7.1 6.9 6.5 5.5 5.7 7.2 5.5 6.1 6.6

6.5 5.5 6.6 6.2 6.7 6.3 5.5 5.8 7.4 5.5 6.2 5.7 5.0 5.5 7.5 6.5 6.8 6.4 예비실험을 거쳐 무 페이스트 양에 대하여 각각 45～70%,

0.5～2.0%, 0.2～0.5%로 정하였으며, 실험점의 재료 혼합비 율은 Table 1과 같다. 모든 실험순서(Run)는 구획에 따른 오차를 없애기 위하여 무작위로 실행하였고, pseudo com- ponent는 실제 성분의 조합으로 실험 디자인의 구조와 모델 의 적합성을 쉽게 보여주기 위해 나타내었다. 혼합물 내에서 각 성분이 미치는 영향을 알아보기 위하여 설정된 반응별로 모델링화를 하였고, 분석은 모델에 대한 F-test와 lack of fit test를 통하여 유의성 검사를 하였다. 선택된 모델에 대한 반응표면과 trace plot을 이용하여 일정한 비율에서 다른 요 소들이 고정되는 동안 각 혼합물 성분변화에 따른 영향을 가식화하였다.

적합결여검증(lack of fit test)을 통한 모델검증

Lack of fit test는 오차제곱합 SSE(sum of square error) 를 순수오차(pure error)와 적합결여(lack of fit)로 나눔으로 써 수행될 수 있다.

최적화

Canonical 모형의 수치 최적화(numerical optimization) 와 혼합물 성분의 모형적 최적화(graphical optimization)를 통하여 재료 혼합비의 최적화를 선정하였고, 그 때의 점을 예측하였다. 수치 최적화는 canonical 모형을 근간으로 하는 모델의 계수에 각 반응에 대한 목표 범위(goal area)를 설정 하고 다음 식에 의하여 구하였다.

D＝(d1×d2×…×dn)



＝( ^

  di)





여기서 D는 overall desirability(32), d는 각각의 desirability, n은 response의 수이다. 모형적 최적화는 각 반응에 대한 최소 혹은 최대 제한점을 결정하여 입력하였을 때 가능한 범위에서 그래프가 중첩되는 부분으로 구하였다.

결과 및 고찰

당도(^oBrix)

18개의 실험점으로 만든 무 잼의 당도를 측정한 결과는 Table 2와 같고, 각 조건에 따라 50.0～63.0^oBrix 범위를 보였 다. 설탕 45.00%, 펙틴 1.00%, 구연산 0.20% 혼합하였을 때 최소값을, 설탕 70.00%, 펙틴 1.00%, 구연산 0.50% 혼합한 처리구에서 최대 당도를 나타내었다. 현재 시중에 시판하고 있는 잼 15종의 당도를 측정해 본 결과 46.6～67.5^oBrix 범위 로 본 실험의 18개 실험점으로 만든 무 잼의 당도(^oBrix)는 시판하고 있는 잼의 범위에 포함됨을 알 수 있었다.

설정된 반응별로 모델링화하여 F-test를 통해 유의성을 검증한 결과와 독립변수가 미치는 효과를 살펴보기 위한 회 귀식은 Table 3과 같다. 설탕, 펙틴, 구연산 첨가율이 서로 상호작용 없이 각각 독립적으로 작용하는 linear 모델 (R²=0.8214)이 선택되었고, <0.0001의 probability로 높은 유 의성을 보여 모델의 성립을 보여주었다.

또한 적합결여검증(lack of fit)의 probability 역시 0.0454 를 나타내어 linear 모델에 대한 적합성이 인정되었다. 선택 되어진 모델의 타당성을 조사하기 위해 나머지(residual)의 분해를 통한 적합결여검증(lack of fit test)을 하게 된다. 같 은 수준에서 반복측정 하였을 때 다른 결과를 가져오는 오차 를 추정하고 나머지 변동에서 모델에 대한 적합 추론을 해야 타당성 있는 조사인 것이다(33).

Table 3의 회귀식의 계수들을 분석한 결과 설탕의 계수가 가장 큰 것으로 보아 당도에는 설탕 첨가율이 가장 영향을 많이 주는 것으로 나타났다. Fig. 1의 반응표면도와 trace plot의 기울기는 성분들이 각 반응에 미치는 영향을 보여주 고 있는데, 설탕 첨가율(A-A선), 구연산 첨가율(C-C선)이 많아질수록 굴절율에 영향을 주어 당도(^oBrix)가 증가하였

Table 3. Analysis of predicted model equation for the quality characteristics of Chinese radish jam

Response Model F-value Prob<F R² Lack of fit Predicted model equation

Sweetness (^oBrix) Linear 21.47 <0.0001 0.8214 0.0454 Y＝4.5225A＋0.029B＋1.69C＋57.83

Hunter's color values

L value a value b value

Linear Linear Linear

6.85 3.10 10.90

0.0045 0.0612 0.0006

0.5948 0.3989 0.7002

0.0059 0.4743 0.0012

Y＝－3.55A－1.02B－0.22C＋41.09 Y＝1.04A＋0.29B＋0.12C＋2.79 Y＝2.69A－0.49B－0.29C＋7.03

Firmness Linear 18.64 <0.0001 0.7997 0.0198 Y＝5.61A＋15.08B＋1.13C＋119.85

Sensory characteristics

Color

Smell

Taste

Texture

Overall acceptance

Quadratic

Quadratic

Quadratic

Quadratic

Quadratic 3.57

1.30

5.06

3.99

3.73

0.0434

0.3600

0.0161

0.0321

0.0386 0.8008

0.5944

0.8505

0.8177

0.8076

0.0003

0.1417

0.0002

0.0005

0.0017

Y＝0.23A＋0.22B－0.26C－1.61A²－0.41B²

－0.33C²＋0.25AB－0.98AC＋5.1523E

－0.03BC＋7.49

Y＝－0.17A＋0.11B＋0.064C－0.42A²

－0.24B²－0.38C²－0.060AB

－0.081AC＋0.055BC＋7.02 Y＝－0.088A＋0.44B－0.052C－1.18A²

－0.92B²－0.34C²＋0.013AB

＋0.022AC－0.066BC＋8.00 Y＝0.11A－0.30B－0.20C－0.47A²

－1.18B²＋0.22C²－0.38AB－0.13AC

＋0.11BC＋7.01

Y＝0.077A＋0.47B－0.28C－0.69A²

－0.58B²－0.55C²＋0.013AB＋0.33AC

＋0.085BC＋7.21 A: sugar, B: pectin, C: citric acid.

45 51.25

57.5 63.75

70

0.50 0.88 1.25 1.63 2.00 53.3 55.6 57.9 60.2 62.5

Sweetness

A: Sugar B: Pectin

Sweetness (°Brix)

B : Pectin A : Sugar

45 51.25

57.5 63.75

70

0.50 0.88 1.25 1.63 2.00 53.3 55.6 57.9 60.2 62.5

Sweetness

A: Sugar B: Pectin

45 51.25

57.5 63.75

70

0.50 0.88 1.25 1.63 2.00 53.3 55.6 57.9 60.2 62.5

Sweetness

A: Sugar B: Pectin

Sweetness (°Brix)

B : Pectin A : Sugar

1.25 1.63

2.00

0.35 0.42 0.50 56.2 57.075 57.95 58.825 59.7

Sweetness Sweetness (°Brix)

C Cit i id B P ti

1.25 1.63

2.00

0.35 0.42 0.50 56.2 57.075 57.95 58.825 59.7

Sweetness

1.25 1.63

2.00

0.35 0.42 0.50 56.2 57.075 57.95 58.825 59.7

Sweetness Sweetness (°Brix)

C Cit i id B P ti ^0.20

0.27 0.35

0.42 0.50

45.00 51.25 57.50 63.75 70.00

51 54.5 58 61.5 65

Sweetness

C: Citric acid A: Sugar

Sweetness (°Brix)

A : Sugar C : Citric acid

0.20 0.27

0.35 0.42

0.50

45.00 51.25 57.50 63.75 70.00

51 54.5 58 61.5 65

Sweetness

C: Citric acid A: Sugar

0.20 0.27

0.35 0.42

0.50

45.00 51.25 57.50 63.75 70.00

51 54.5 58 61.5 65

Sweetness

C: Citric acid A: Sugar

Sweetness (°Brix)

A : Sugar C : Citric acid

Sweetness

-1.000 -0.500 0.000 0.500 1.000

50 53.25 56.5 59.75 63

A

A

B B

C

C

Sweetness (°Brix)Sweetness

-1.000 -0.500 0.000 0.500 1.000

50 53.25 56.5 59.75 63

A

A

B B

C

C

Sweetness (°Brix)

(a) (b) (c) (d)

Fig. 1. Response surface (a, b, c) and trace plot (d) for the effect of sugar (A), pectin (B), and citric acid (C) on the sweetness of Chinese radish jam.

다. Trace plot(Fig. 1)에서 설탕 첨가량을 나타내는 A-A선 의 기울기가 가장 큰 것으로 보아 설탕 첨가가 당도에 가장 큰 영향을 주는 인자이었고, 펙틴 첨가량을 나타내는 B-B선 은 기울기의 변화가 거의 없어 당도에 영향을 주지 않음을 알 수 있었다.

색도

색도 측정 결과 명도(L) 34.9～47.4, 적색도(a) 1.0～5.1, 황색도(b) 3.2～11.9 범위의 값을 보였다(Table 2).

명도, 적색도와 황색도 모두 linear 모델(각각 R²=0.6948, 0.3989, 0.7002)이 선택되었고, probability는 각각 0.0045, 0.0612, 0.0006로 명도와 황색도는 유의성이 인정되어 모델 의 적합성이 인정되었고, 적색도는 유의성이 인정되지 않아 모델이 적합하지 않아 결과를 예측하지 못하였고 또한 최적 화를 위한 조건으로 설정되지 못하였다. 적합결여검증의 probability도 각각 0.0059, 0.4743, 0.0012로 명도와 황색도의 경우 95% 이내의 유의차를 보여 모델의 적합성이 인정되었

다(Table 3).

선택된 모델에 대한 반응표면과 trace plot에서 설탕 첨가 율(A-A선)이 많아질수록 명도는 낮아지고(Fig. 2), 황색도 는 높아져(Fig. 3) 설탕 첨가율이 높아질수록 무 잼의 색은 어둡고 노랗게 변하여 색이 진해짐을 알 수 있었다. 이러한 결과는 설탕을 가열하는 동안 카라멜화 반응 또는 설탕과 무의 아미노산에 의한 Maillard 반응으로 인하여 갈변화가 촉진(34)되는데 설탕 첨가량이 많아질수록 이러한 반응이 촉진되는 것을 보여 주었다. 펙틴 첨가율(B-B선)과 구연산 첨가율(C-C선)의 기울기는 큰 변화가 없는 것으로 보아 명 도와 황색도에 큰 영향을 주지 않음을 알 수 있었다.

Table 3의 회귀식에서 나타난 계수들을 살펴본 결과에서 도 명도와 황색도에 가장 큰 영향을 주는 인자는 설탕임을 알 수 있었다.

견고성

견고성 측정한 결과는 Table 2와 같고, 99.5～150.6 g의

45 51.25

57.5 63.75

70

0.50 0.88 1.25 1.63 2.00 36.5 38.8 41.1 43.4 45.7

L value

A: Sugar B: Pectin

L value

B : Pectin A : Sugar

45 51.25

57.5 63.75

70

0.50 0.88 1.25 1.63 2.00 36.5 38.8 41.1 43.4 45.7

L value

A: Sugar B: Pectin

45 51.25

57.5 63.75

70

0.50 0.88 1.25 1.63 2.00 36.5 38.8 41.1 43.4 45.7

L value

A: Sugar B: Pectin

L value

B : Pectin A : Sugar

0.50 0.88

1.25 1.63

2.00

0.20 0.27 0.35 0.42 0.50 39.8 40.475 41.15 41.825 42.5

L value

B: Pectin

C: Citric acid C : Citric acid B : Pectin

L value

0.50 0.88

1.25 1.63

2.00

0.20 0.27 0.35 0.42 0.50 39.8 40.475 41.15 41.825 42.5

L value

B: Pectin C: Citric acid

0.50 0.88

1.25 1.63

2.00

0.20 0.27 0.35 0.42 0.50 39.8 40.475 41.15 41.825 42.5

L value

B: Pectin

C: Citric acid C : Citric acid B : Pectin

L value

0.20 0.27

0.35 0.42

0.50

45.00 51.25 57.50 63.75 70.00 37.3 39.225 41.15 43.075 45

L value

C: Citric acid A: Sugar

C : Citric acid A : Sugar

L value

0.20 0.27

0.35 0.42

0.50

45.00 51.25 57.50 63.75 70.00 37.3 39.225 41.15 43.075 45

L value

C: Citric acid A: Sugar

C : Citric acid A : Sugar

L value Lvalue

-1.000 -0.500 0.000 0.500 1.000

34 37.5 41 44.5 48

A

A B

B

C C

L valueLvalue

-1.000 -0.500 0.000 0.500 1.000

34 37.5 41 44.5 48

A

A B

B

C C

L value

(a) (b) (c) (d)

Fig. 2. Response surface (a, b, c) and trace plot (d) for the effect of sugar (A), pectin (B), and citric acid (C) on the L value of Chinese radish jam.

45 51.25

57.5 63.75

70

0.50 0.88 1.25 1.63 2.00 3.8 5.425 7.05 8.675 10.3

b value

A: Sugar B: Pectin

B : Pectin

b value

A : Sugar

45 51.25

57.5 63.75

70

0.50 0.88 1.25 1.63 2.00 3.8 5.425 7.05 8.675 10.3

b value

A: Sugar B: Pectin

45 51.25

57.5 63.75

70

0.50 0.88 1.25 1.63 2.00 3.8 5.425 7.05 8.675 10.3

b value

A: Sugar B: Pectin

B : Pectin

b value

A : Sugar 0.50

0.88 1.25

1.63 2.00

0.20 0.27 0.35 0.42 0.50 6.2 6.625 7.05 7.475 7.9

b value

B: Pectin C: Citric acid

C : Citric acid

b value

B : Pectin

0.50 0.88

1.25 1.63

2.00

0.20 0.27 0.35 0.42 0.50 6.2 6.625 7.05 7.475 7.9

b value

B: Pectin C: Citric acid

0.50 0.88

1.25 1.63

2.00

0.20 0.27 0.35 0.42 0.50 6.2 6.625 7.05 7.475 7.9

b value

B: Pectin C: Citric acid

C : Citric acid

b value

B : Pectin

0.20 0.27

0.35 0.42

0.50

45.00 51.25 57.50 63.75 70.00

4 5.55 7.1 8.65 10.2

b value

C: Citric acid A: Sugar

A : Sugar

b value

C : Citric acid

0.20 0.27

0.35 0.42

0.50

45.00 51.25 57.50 63.75 70.00

4 5.55 7.1 8.65 10.2

b value

C: Citric acid A: Sugar

0.20 0.27

0.35 0.42

0.50

45.00 51.25 57.50 63.75 70.00

4 5.55 7.1 8.65 10.2

b value

C: Citric acid A: Sugar

A : Sugar

b value

C : Citric acid

bvalue

-1.000 -0.500 0.000 0.500 1.000

3.2 5.375 7.55 9.725 11.9

A

A

B

B C

b value C

bvalue

-1.000 -0.500 0.000 0.500 1.000

3.2 5.375 7.55 9.725 11.9

A

A

B

B C

bvalue C

-1.000 -0.500 0.000 0.500 1.000

3.2 5.375 7.55 9.725 11.9

A

A

B

B C

b value C

(a) (b) (c) (d)

Fig. 3. Response surface (a, b, c) and trace plot (d) for the effect of sugar (A), pectin (B), and citric acid (C) on the b value of Chinese radish jam.

45 51.25

57.5 63.75

70

0.50 0.88 1.25 1.63 2.00 99 109.5 120 130.5 141

Hardness

A: Sugar B: Pectin

B : Pectin

Firmness

A : Sugar

45 51.25

57.5 63.75

70

0.50 0.88 1.25 1.63 2.00 99 109.5 120 130.5 141

Hardness

A: Sugar B: Pectin

45 51.25

57.5 63.75

70

0.50 0.88 1.25 1.63 2.00 99 109.5 120 130.5 141

Hardness

A: Sugar B: Pectin

B : Pectin

Firmness

A : Sugar

0.50 0.88

1.25 1.63

2.00

0.20 0.27 0.35 0.42 0.50 103 111.5 120 128.5 137

Hardness

B: Pectin C: Citric acid

C : Citric acid

Firmness

B : Pectin

0.50 0.88

1.25 1.63

2.00

0.20 0.27 0.35 0.42 0.50 103 111.5 120 128.5 137

Hardness

B: Pectin C: Citric acid

C : Citric acid

Firmness

B : Pectin ^{0.20 0.27}

0.35 0.42

0.50

45.00 51.25 57.50 63.75 70.00 113 116.5 120 123.5 127

Hardness

C: Citric acid A: Sugar

A : Sugar

Firmness

C : Citric acid

0.20 0.27

0.35 0.42

0.50

45.00 51.25 57.50 63.75 70.00 113 116.5 120 123.5 127

Hardness

C: Citric acid A: Sugar

0.20 0.27

0.35 0.42

0.50

45.00 51.25 57.50 63.75 70.00 113 116.5 120 123.5 127

Hardness

C: Citric acid A: Sugar

A : Sugar

Firmness

C : Citric acid

Hardness

-1.000 -0.500 0.000 0.500 1.000

99 112 125 138 151

A

A

B

B

C

C

Firmness

Hardness

-1.000 -0.500 0.000 0.500 1.000

99 112 125 138 151

A

A

B

B

C

C

Hardness

-1.000 -0.500 0.000 0.500 1.000

99 112 125 138 151

A

A

B

B

C

C

Firmness

(a) (b) (c) (d) Fig. 4. Response surface (a, b, c) and trace plot (d) for the effect of sugar (A), pectin (B), and citric acid (C) on the firmness of Chinese radish jam.

범위의 결과를 보였다. 설탕 70.00%, 펙틴 2.00%, 구연산 0.30%일 때 가장 높은 값을 보였고, 설탕 45.00%, 펙틴 0.50%, 구연산 0.40%일 때 가장 낮은 값을 보여 가장 부드러 웠다. 예비 실험 단계로 현재 시중에 시판하고 있는 잼 15종 의 견고성을 측정해 본 결과 64.0～163.6 g 범위의 결과를 보여 본 실험의 18개 조건으로 만든 무 잼의 결과가 시판하 는 잼의 범위에 포함됨을 알 수 있었다.

첨가율이 서로 상호작용이 없이 각각 독립적으로 작용하 는 linear 모델(R²=0.7997)이 결정되었고, probability는

<0.0001로 5% 이내의 아주 높은 유의성을, 적합결여검증의 probability는 0.0198로 5% 이내의 유의성을 보여 모델에 대 한 적합성이 인정되었다. Table 3의 회귀식에서 나타난 계수 들을 살펴본 결과 펙틴의 첨가율이 영향을 많이 주었고, 다

음으로 영향을 주는 인자는 설탕 첨가율로 나타났다. Fig.

4의 반응표면 곡선과 trace plot에서 설탕 첨가율(A-A선), 펙틴 첨가율(B-B선)과 구연산 첨가율(C-C선)이 모두 많아 질수록 경도가 증가하여 단단해지는 것을 알 수 있었다. 이 중 B-B선의 기울기가 커 펙틴 첨가량이 견고성에 영향을 가장 많이 주는 것을 알 수 있었다. 펙틴은 적당한 양의 당류 와 산이 존재하면 겔을 형성하는데 산을 넣으면 carboxly기 의 해리가 저하하여 전기적으로 중화되고 수소결합에 의하 여 gel을 형성한다. 또한 첨가된 당은 형성된 gel의 망상구조 를 지니고 pectin 분자 사이의 수소결합의 형성을 조장한다 (35). 설탕을 pectin 분자들의 colloid 용액에 첨가하면 설탕 분자들은 자신의 수화를 위해서 colloid 용액 내의 물 분자나 pectin 분자에 수화되어 있는 물 분자를 일부 제거함으로써