초분광 단파적외선 이미지를 활용한 식육 유화물의 품질 평가 모델 개발 = Development of quality evaluation model of meat emulsion using hyperspectral short-wave infrared image
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2021
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학술저널
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275-275(1쪽)
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육제품 제조 시 유화물의 품질은 최종제품의 품질에 많은 영향을 미친다. 유화물 품질은 지방의 종류, 배합 시간, 커터 칼날의 개수, 전체 유화물의 양, 재료의 초기 온도 등에 영향을 받게 되며, 이는 작업자에 따라 일정한 제품 생산에 어려움으로 작용하게 된다. 본 연구에서는 산업계에서 겪고있는 이러한 문제점을 해결하고자 short wave infrared(SWIR) 이미지 시스템을 활용하여, 유화물의 품질 지표인 pH와 수분함량에 대하여 예측하고자 하였다. 유화물 제조는 돼지 후지 부위와 등지방을 이용하여 제조 되었으며, 실험 디자인은 3×6 factorial 디자인 방법을 사용하여 실험이 설계되었다. 조건으로는 3개의 각기 다른 식육:지방비율(60:20, 50:30, 40:40)과 7개의 각기 다른 유화물 균질 시간(0, 1, 2, 7, 10, 15분)으로 설정하였으며, 총 21개의 처리구를 제조해 실험에 이용하였다. 21개의 모든 처리구는 공통적으로 1분간 부재료를 섞는 과정을 겪었으며, 이때 식육과 소금, 아질산염, 인산염(sodium tripolyphosphate, STPP)를 섞어 1분간 600rpm으로 균질하였다. 이후 등지방과 얼음물, 부재료를 동일하게 섞어준 뒤 각각 설정된 7가지의 처리 시간대로 균질을 진행하였다. 초분광 영상 획득은 894-2504 nm의 까지의 범위의 275개 밴드에 대해 획득하였다. 배경 제거는 플라스틱 배경판의 주요 파장대인 1858 nm의 밴드 이미지를 1417 nm의 이미지로 나누고, 여기에 문턱값을 설정하여 배경분리를 진행하였으며, 이후 배경 제거가 완료된 모든 픽셀에서 스펙트럼을 추출하였다. 유화물의 수분 함량과 pH는 유화물의 영역을 나눠 각각의 영역에 대해 3반복 측정하였으며, 이를 실측값으로 활용하였다. 분석은 Partial least square regression(PLSR)분석 기법을 이용하여 모델을 구성하였다. 이때 수분 함량 예측정확도는 R2 0.86, RMSE는 2.16%의 결과를 보였으며, pH는 R2 0. 93, RMSE는 0.04의 예측성능을 보였다. 본 연구는 유화물의 품질 측정 시 초분광 단파근적외선 영상을 통해 품질을 측정할 수 있는 가능성을 보여주었다. 하지만, pH 이외에도 유화물의 보수력, cooking loss와 같은 항목에 대한 추가 연구가 필요하다. 보수력과 cooking loss, pH 등의 데이터는 수분함량과 다르게 비선형적인 특징을 보이기 때문에 유화물의 online test를 위해서는 비선형 분광 데이터 분석에 관한 새로운 접근 방법이 필요하다고 판단된다.
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