KR101594954B1 - 근적외선을 이용한 고춧가루의 건조된 냉동고추 함량 분석방법 - Google Patents
근적외선을 이용한 고춧가루의 건조된 냉동고추 함량 분석방법 Download PDFInfo
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Abstract
본 발명은 고춧가루 가공시 해당 원재료의 건조고추를 사용하였는지의 여부와 건조된 냉동고추의 사용 여부를 판별하고 더 나아가 건조된 냉동고추 함유의 정도를 분석하기 위한 근적외선을 이용한 고춧가루의 건조된 냉동고추 함량 분석방법에 관한 것으로, 분석대상 고춧가루의 원재료인 건조고추와 건조된 냉동고추를 각각 분쇄하여 고춧가루 및 건조된 냉동고추 가루를 만드는 단계(S110); 상기 고춧가루 및 건조된 냉동고추 가루를 서로 다른 중량비로 혼합한 7종 이상의 표준시료를 준비하는 단계(S120); 상기 각 표준시료 별로 건조한 후 재분쇄하는 건조재분쇄 단계(S130); 상기 각각의 표준시료에 근적외선을 조사하여 스펙트럼을 획득하고 상기 스펙트럼과 상기 중량비를 통해 상기 표준시료의 반사율의 크기와 상기 중량비에 대응하도록 전체 파수에 대한 반사율의 정규화 또는 전체 파수에 대한 반사율의 미분 중에서 선택되는 어느 하나로 검량선을 생성하는 단계(S140); 고춧가루에 건조된 냉동고추 가루가 임의의 중량비로 함유된 검증시료를 준비하는 단계(S150); 상기 검증시료에 근적외선을 조사하여 스펙트럼을 획득하고 상기 검증시료에 대한 스펙트럼을 통해 상기 검증시료의 반사율에 대한 크기를 파악하는 단계(S160); 및 상기 전체 파수에 대한 반사율의 정규화하여 생성한 검량선에 대응하는 하기 수학식 4의 검량선식에 하기 수학식 1에 의하여 산정된 상기 검증시료의 반사율의 변화 크기 값의 대입 또는 전체 파수에 대한 반사율을 미분하여 생성한 검량선에 대응하는 하기 수학식 6의 검량선식에 하기 수학식 2에 의하여 산정된 상기 검증시료의 반사율의 변화 크기 값의 대입 중에서 선택되는 어느 하나로 상기 검증시료에 함유된 건조된 냉동고추 함량을 구하는 단계(S170);를 포함하는 것을 특징으로 한다.
Description
본 발명은 근적외선을 이용한 고춧가루의 건조된 냉동고추 함량 분석방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 고춧가루 가공 시 해당 원재료의 건조고추를 사용하였는지의 여부와 건조된 냉동고추의 사용 여부를 판별하고 더 나아가 건조된 냉동고추 함유의 정도를 분석하기 위한 근적외선을 이용한 고춧가루의 건조된 냉동고추 함량 분석방법에 관한 것이다.
고추는 가지과에 속하는 다년생 초본식물로 원산지는 남아메리카이며 열대에서 온대지방에 걸쳐 널리 재배되고 있으며, 우리나라의 대표적인 양념채소로서 전체 채소 생산액의 약 30%를 차지한다.
또한, 일반적으로 고추는 수확 후 저장유통과정에서의 연화, 건조, 병해 등에 대한 품질저하가 문제시되고 있어 대부분 햇빛에 곧바로 건조하거나 열풍건조기를 이용하여 건조한 다음 고춧가루의 상태로 사용되고 있다. 지금까지 수확한 고추는 가정에서 햇빛에 말리거나 화력으로 건조한 고추가 저장 유통되고 필요시에 분쇄하는 관습이 있었으며, 근래에는 생산된 고추의 대부분은 건조과정을 거친 다음 다시 세척하여 분쇄하기 때문에 그 가공비용이 많이 소요된다. 그러나 천일건조는 건조기간이 길고 기후의 영향을 받아 변패되기 쉬우며, 화력건조는 부적절한 처리나 온도 때문에 색상을 비롯한 제품의 손상이 많으나 현재 농가에서 고추를 건조하는 가장 일반적인 형태는 건조기를 이용하여 1차 건조한 후 비닐하우스 또는 노천에서 2차 건조하는 방법으로 고추의 건조가 이루어지고 있다.
이렇게 건조된 고추는 양념으로서의 작게 잘린 상태로 음식물에 넣어지기도 하나, 주로 가루상의 고춧가루로 만들어져 음식물에 넣어지게 된다.
그런데, 이러한 고춧가루는 고추씨를 완전히 제거한 고추과피로만 만들 수도 있고, 건조고추와 고추씨를 혼합하여 만들 수도 있으며, 건조고추와 건조된 냉동고추를 혼합하여 만들 수 있는데, 이는 건조고추에 비하여 고추씨나 건조된 냉동고추가 상대적으로 가격이 매우 저렴하기에, 시판되는 고춧가루에는 고추씨나 건조된 냉동고추가 어느 정도 혼합되고 있는 실정이다.
이러한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것이 한국 등록특허 제 10-0871681 호이다.
상기 선행특허는 분석대상 고춧가루의 원재료인 고추과피와 고추씨를 각각 분쇄하여 고추과피가루와 고추씨가루로 만드는 단계와; 상기 고추과피가루와 고추씨가루를 서로 다른 중량비로 혼합한 4종 이상의 표준시료를 준비하는 단계와; 상기 각 표준시료를 건조한 후 다시 분쇄하는 건조재분쇄 단계와; 상기 각 표준시료에 근적외선을 조사하여 전체 스펙트럼을 얻는 단계와; 전체 스펙트럼의 파수 중 특정 분석파수범위에 대한 검량선을 얻는 단계와; 상기 표준시료와 혼합비율이 동일한 2종 이상의 검증시료를 준비하는 단계와; 상기 각 검증시료에 근적외선을 조사한 결과를 검량선에 대입하는 단계와; 상기 검량선에 의해 예측된 검증시료의 예측값과 실제값을 비교하는 단계와; 상기 예측값과 실제값 차이가 ±1.0 중량% 이내인 경우, 분석대상 고춧가루에 근적외선을 조사한 결과를 상기 검량선에 대입하여 고춧가루의 고추씨 함량에 대한 예측값을 구하는 단계; 로 이루어지고, 상기 검증시료의 예측값과 실제값 차이가 ±1.0 중량% 를 벗어나는 경우, 상기 분석파수범위를 축소하여 검증시료에 대한 예측값과 실제값의 차이가 ±1.0 중량% 이내인 검량선을 얻는 단계와; 상기 검증시료의 예측값과 실제값 차이가 ±1.0 중량% 이내를 만족하는 검량선에 분석대상 고춧가루에 근적외선을 조사한 결과를 대입하여 고춧가루의 고추씨 함량에 대한 예측값을 구하는 단계; 를 포함하여 이루어짐으로써, 고춧가루를 만들기 위하여 혼합되는 고추과피와 고추씨의 함량비율을 정확히 파악할 수 있을 뿐 아니라 분석시간을 획기적으로 단축할 수 있다.
그러나, 선행특허는 고춧가루 가공시 해당 원재료의 건조고추를 사용하였는지의 여부와, 저가의 건조된 냉동고추의 사용 여부 및 저가의 건조된 냉동고추 함유의 정도를 판별할 수 없다는 문제가 있다.
따라서, 본 발명의 목적은 상기와 같은 문제를 해결하기 위해 안출된 것으로, 근적외선 분광기를 이용한 비파괴분석법을 이용하여, 고춧가루 가공 시 해당 원재료의 건조고추를 사용하였는지의 여부와, 건조고추에 건조된 냉동고추를 사용하였는지의 여부 및 건조고추에 함유된 건조된 냉동고추 함량을 신속히 분석할 수 있는 근적외선을 이용한 고춧가루의 건조된 냉동고추 함량 분석방법을 제공하고자 하는 것이다.
본 발명의 제1측면은, 분석대상 고춧가루의 원재료인 건조고추와 건조된 냉동고추를 각각 분쇄하여 고춧가루 및 건조된 냉동고추 가루를 만드는 단계(S110); 상기 고춧가루 및 건조된 냉동고추 가루를 서로 다른 중량비로 혼합한 7종 이상의 표준시료를 준비하는 단계(S120); 상기 각 표준시료 별로 건조한 후 재분쇄하는 건조재분쇄 단계(S130); 상기 각각의 표준시료에 근적외선을 조사하여 스펙트럼을 획득하고 상기 스펙트럼과 상기 중량비를 통해 상기 표준시료의 반사율의 크기와 상기 중량비에 대응하도록 전체 파수에 대한 반사율의 정규화 또는 전체 파수에 대한 반사율의 미분 중에서 선택되는 어느 하나로 검량선을 생성하는 단계(S140); 고춧가루에 건조된 냉동고추 가루가 임의의 중량비로 함유된 검증시료를 준비하는 단계(S150); 상기 검증시료에 근적외선을 조사하여 스펙트럼을 획득하고 상기 검증시료에 대한 스펙트럼을 통해 상기 검증시료의 반사율에 대한 크기를 파악하는 단계(S160); 및 상기 전체 파수에 대한 반사율의 정규화하여 생성한 검량선에 대응하는 하기 수학식 4의 검량선식에 하기 수학식 1에 의하여 산정된 상기 검증시료의 반사율의 변화 크기 값의 대입 또는 전체 파수에 대한 반사율을 미분하여 생성한 검량선에 대응하는 하기 수학식 6의 검량선식에 하기 수학식 2에 의하여 산정된 상기 검증시료의 반사율의 변화 크기 값의 대입 중에서 선택되는 어느 하나로 상기 검증시료에 함유된 건조된 냉동고추 함량을 구하는 단계(S170);를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 제2측면은, 분석대상 고춧가루의 원재료인 건조고추와 건조된 냉동고추를 각각 분쇄하여 고춧가루 및 건조된 냉동고추 가루를 만드는 단계(S110); 상기 고춧가루 및 건조된 냉동고추 가루를 서로 다른 중량비로 혼합한 7종 이상의 표준시료를 준비하는 단계(S120); 상기 각 표준시료 별로 건조한 후 재분쇄하는 건조재분쇄 단계(S130); 상기 각각의 표준시료에 근적외선을 조사하여 4,096~4,528 ㎝-1, 5,016~5,264 ㎝-1, 6,820~7100 ㎝-1 중에서 선택되는 어느 하나의 특정한 파수 구간의 스펙트럼을 획득하고, 상기 스펙트럼과 상기 중량비를 통해 상기 표준시료의 특정한 파수 구간에 대한 반사율을 정규화하여 반사율의 변화크기와 상기 중량비에 대응하는 검량선을 생성하는 단계(S140); 고춧가루에 건조된 냉동고추 가루가 임의의 중량비로 함유된 검증시료를 준비하는 단계(S150); 상기 검증시료에 근적외선을 조사하여 4,096~4,528 ㎝-1, 5,016~5,264 ㎝-1, 6,820~7100 ㎝-1 중에서 선택되는 어느 하나의 특정한 파수 구간의 스펙트럼을 획득하고 상기 검증시료에 대한 스펙트럼을 통해 상기 특정한 파수 구간의 검증시료에 대한 반사율에 대한 크기 값을 수학식 1에 의해 산출하는 단계(S160); 및 상기 검량선에 대응하는 수학식 5의 검량선식에 의해 상기 검증시료의 반사율의 변화 크기에 대응하는 수학식 1의 검증시료에 대한 반사율에 대한 크기 값을 대입하여 상기 검증시료에 함유된 건조된 냉동고추 함량을 구하는 단계(S170);를 포함하는 것을 특징으로 한다.
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본 발명의 제3측면은, 분석대상 고춧가루의 원재료인 건조고추와 건조된 냉동고추를 각각 분쇄하여 고춧가루 및 건조된 냉동고추 가루를 만드는 단계(S110); 상기 고춧가루 및 건조된 냉동고추 가루를 서로 다른 중량비로 혼합한 7종 이상의 표준시료를 준비하는 단계(S120); 상기 각 표준시료 별로 건조한 후 재분쇄하는 건조재분쇄 단계(S130); 상기 각각의 표준시료에 근적외선을 조사하여 4,088~4,652 ㎝-1, 4,900~5,312 ㎝-1, 5,864~6,020 ㎝-1, 7,008~7,224 ㎝-1, 7,420~7,572 ㎝-1, 8,588~8,740 ㎝-1 중에서 선택되는 어느 하나의 특정한 파수 구간의 스펙트럼을 획득하고, 상기 스펙트럼과 상기 중량비를 통해 상기 표준시료의 특정한 파수 구간에 대한 반사율을 미분하여 반사율의 변화크기와 상기 중량비에 대응하는 검량선을 생성하는 단계(S140); 고춧가루에 건조된 냉동고추 가루가 임의의 중량비로 함유된 검증시료를 준비하는 단계(S150); 상기 검증시료에 근적외선을 조사하여 4,088~4,652 ㎝-1, 4,900~5,312 ㎝-1, 5,864~6,020 ㎝-1, 7,008~7,224 ㎝-1, 7,420~7,572 ㎝-1, 8,588~8,740 ㎝-1 중에서 선택되는 어느 하나의 특정한 파수 구간의 스펙트럼을 획득하고, 상기 검증시료에 대한 스펙트럼을 통해 상기 특정한 파수 구간의 검증시료에 대한 반사율에 대한 크기 값을 수학식 2에 의해 산출하는 단계(S160); 및 상기 검량선에 대응하는 수학식 7의 검량선식에 의해 상기 검증시료의 반사율의 변화 크기에 대응하는 수학식 2의 검증시료에 대한 반사율에 대한 크기 값을 대입하여 상기 검증시료에 함유된 건조된 냉동고추 함량을 구하는 단계(S170);를 포함하는 것을 특징으로 한다.
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상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 근적외선을 이용한 고춧가루의 건조된 냉동고추 함량 분석방법은 근적외선 분광기를 비파괴분석법을 이용하여 신속하고 경제적이며, 시료의 특별한 전처리 없이도 동시 다분석 정량 및 정성분석이 가능하다는 이점이 있다.
또한, 고춧가루의 품질에 대하여 올바른 판단을 내릴 수 있고, 시판되고 있는 고춧가루의 품질을 향상시킬 수 있다는 이점이 있다.
도 1은 본 발명에 따른 근적외선을 이용한 고춧가루의 건조된 냉동고추 함량 분석방법을 나타내는 순서도이다.
도 2는 근적외선 분광분석시 얻어지는 건조된 냉동고추에 대한 스펙트럼 도시도이다.
도 3은 근적외선 분광분석시 얻어지는 건조고추에 대한 스펙트럼 도시도이다.
도 4는 근적외선 분광분석시 얻어지는 건조고추와 건조된 냉동고추의 혼합물에 대한 스펙트럼 도시도이다.
도 5는 도 2의 스펙트럼을 전체 파장에 대해 정규화하고 전처리한 스펙트럼 도시도이다.
도 6은 도 3의 스펙트럼을 전체 파장에 대해 정규화하고 전처리한 스펙트럼 도시도이다.
도 7은 도 4의 스펙트럼을 전체 파장에 대해 정규화하고 전처리한 스펙트럼 도시도이다.
도 8은 도 2의 스펙트럼을 부분 파장에 대해 정규화하고 전처리한 스펙트럼 도시도이다.
도 9는 도 3의 스펙트럼을 부분 파장에 대해 정규화하고 전처리한 스펙트럼 도시도이다.
도 10은 도 4의 스펙트럼을 부분 파장에 대해 정규화하고 전처리한 스펙트럼 도시도이다.
도 11은 도 2의 스펙트럼을 전체 파장에 대해 미분하고 전처리한 스펙트럼 도시도이다.
도 12는 도 3의 스펙트럼을 전체 파장에 대해 미분하고 전처리한 스펙트럼 도시도이다.
도 13은 도 4의 스펙트럼을 전체 파장에 대해 미분하고 전처리한 스펙트럼 도시도이다.
도 14은 도 2의 스펙트럼을 부분 파장에 대해 미분하고 전처리한 스펙트럼 도시도이다.
도 15는 도 3의 스펙트럼을 부분 파장에 대해 미분하고 전처리한 스펙트럼 도시도이다.
도 16은 도 4의 스펙트럼을 부분 파장에 대해 미분하고 전처리한 스펙트럼 도시도이다.
도 17은 도 16의 분석파수범위 부분을 확대한 스펙트럼 도시도이다.
도 18은 전체 파장을 통해 정규화하고 전처리하는 방법으로 생성된 검량선의 도시도이다.
도 19은 부분 파장을 통해 정규화하고 전처리하는 방법으로 생성된 검량선의 도시도이다.
도 20은 전체 파장을 통해 미분하고 전처리하는 방법으로 생성된 검량선의 도시도이다.
도 21은 부분 파장을 통해 미분하고 전처리하는 방법으로 생성된 검량선의 도시도이다.
도 2는 근적외선 분광분석시 얻어지는 건조된 냉동고추에 대한 스펙트럼 도시도이다.
도 3은 근적외선 분광분석시 얻어지는 건조고추에 대한 스펙트럼 도시도이다.
도 4는 근적외선 분광분석시 얻어지는 건조고추와 건조된 냉동고추의 혼합물에 대한 스펙트럼 도시도이다.
도 5는 도 2의 스펙트럼을 전체 파장에 대해 정규화하고 전처리한 스펙트럼 도시도이다.
도 6은 도 3의 스펙트럼을 전체 파장에 대해 정규화하고 전처리한 스펙트럼 도시도이다.
도 7은 도 4의 스펙트럼을 전체 파장에 대해 정규화하고 전처리한 스펙트럼 도시도이다.
도 8은 도 2의 스펙트럼을 부분 파장에 대해 정규화하고 전처리한 스펙트럼 도시도이다.
도 9는 도 3의 스펙트럼을 부분 파장에 대해 정규화하고 전처리한 스펙트럼 도시도이다.
도 10은 도 4의 스펙트럼을 부분 파장에 대해 정규화하고 전처리한 스펙트럼 도시도이다.
도 11은 도 2의 스펙트럼을 전체 파장에 대해 미분하고 전처리한 스펙트럼 도시도이다.
도 12는 도 3의 스펙트럼을 전체 파장에 대해 미분하고 전처리한 스펙트럼 도시도이다.
도 13은 도 4의 스펙트럼을 전체 파장에 대해 미분하고 전처리한 스펙트럼 도시도이다.
도 14은 도 2의 스펙트럼을 부분 파장에 대해 미분하고 전처리한 스펙트럼 도시도이다.
도 15는 도 3의 스펙트럼을 부분 파장에 대해 미분하고 전처리한 스펙트럼 도시도이다.
도 16은 도 4의 스펙트럼을 부분 파장에 대해 미분하고 전처리한 스펙트럼 도시도이다.
도 17은 도 16의 분석파수범위 부분을 확대한 스펙트럼 도시도이다.
도 18은 전체 파장을 통해 정규화하고 전처리하는 방법으로 생성된 검량선의 도시도이다.
도 19은 부분 파장을 통해 정규화하고 전처리하는 방법으로 생성된 검량선의 도시도이다.
도 20은 전체 파장을 통해 미분하고 전처리하는 방법으로 생성된 검량선의 도시도이다.
도 21은 부분 파장을 통해 미분하고 전처리하는 방법으로 생성된 검량선의 도시도이다.
이하, 도면을 참조한 실시 예들의 상세한 설명을 통하여 본 발명에 따른 근적외선을 이용한 고춧가루의 건조된 냉동고추 함량 분석방법을 보다 상세히 기술하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지기술 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략될 것이다. 그리고, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 클라이언트나 운용자, 사용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
본 발명은 근적외선을 이용하여 고춧가루 가공시 해당 원재료의 건조고추를 사용하였는지의 여부와, 건조고추에 건조된 냉동고추를 사용하였는지의 여부 및 건조고추에 함유된 건조된 냉동고추 함량을 분석할 수 있는 분석방법에 관한 것으로, 근적외선 분광법을 적용함에 그 특징이 있다.
도 1은 본 발명에 따른 근적외선을 이용한 고춧가루의 건조된 냉동고추 함량 분석방법을 나타내는 순서도이다.
도 1을 참조하면, 근적외선을 이용한 고춧가루의 건조된 냉동고추 함량 분석방법은 분석대상 고춧가루의 원재료인 건조고추와 건조된 냉동고추를 각각 분쇄하여 고춧가루 및 건조된 냉동고추 가루를 만드는 단계(S110)와; 상기 고춧가루 및 건조된 냉동고추 가루를 서로 다른 중량비로 혼합한 7종 이상의 표준시료를 준비하는 단계(S120)와, 각 표준시료 별로 건조한 후 재분쇄하는 건조재분쇄 단계(S130), 각각의 표준시료에 근적외선을 조사하여 스펙트럼을 획득하고 상기 스펙트럼과 상기 중량비를 통해 상기 표준시료의 반사율과 상기 중량비에 대응하는 검량선을 생성하는 단계(S140)와, 고춧가루에 건조된 냉동고추 가루가 임의의 중량비로 함유된 검증시료를 준비하는 단계(S150)와, 검증시료에 근적외선을 조사하여 스펙트럼을 획득하고 상기 검증시료에 대한 스펙트럼을 통해 상기 검증시료의 반사율에 대한 크기를 파악하는 단계(S160)와, 획득된 검증시료의 반사율에 대한 크기와 검량선을 비교하여 검증시료에 함유된 건조된 냉동고추 함량을 구하는 단계(S170)를 포함할 수 있다.
고춧가루 및 건조된 냉동고추 가루를 만드는 단계에서, 원재료인 건조고추와 냉동고추의 고추과피에서 고추씨를 분리해서 분쇄할 수도 있고, 분리하지 않고 고추과피와 고추씨 함께 분쇄할 수도 있다. 분쇄된 고춧가루 및 건조된 냉동고추 가루를 서로 다른 중량비로 혼합한 7종 이상의 표준시료를 준비하는 단계에서 7종의 표준시료는 건조된 냉동고추 가루가 0 중량%, 10 중량%, 30 중량%, 50 중량%, 70 중량%, 90 중량%, 100 중량% 를 갖도록 고춧가루와 혼합하여 제조할 수 있다.
그리고, 표준시료를 건조한 후 재분쇄하는 단계에서의 건조는 분쇄의 용이함과 근적외선분광법의 오차를 방지하기 위하여 함수율을 10 중량% 이하로 만드는 과정이며, 40 ℃ ~ 50 ℃ 범위에서 실시될 수 있다. 만약, 건조온도가 40 ℃ 에 미치지 못하면 건조시간이 필요 이상 길어질 수 있고, 50 ℃ 를 초과하게 되면 천연물질인 분석대상의 변성이 초래될 수가 있어 그에 따라 정확한 분석이 이루어질 수 없기 때문이다. 하지만, 온도 범위는 이에 한정되는 것은 아니다. 또한, 재분쇄는 상기의 중량 %를 갖는 각 표준시료들이 각각 가로와 세로의 길이가 각각 500 ㎛ 인 눈(目)이 형성된 스크린(이하에서는 "500 ㎛ 스크린"이라 칭함)을 통과할 수 있도록 재분쇄할 수 있다. 이렇게 각 표준시료 가루를 500 ㎛ 스크린에 통과할 수 있는 크기로 한정한 것은, 근적외선의 분광(分光)이 효율적으로 이루어지도록 하기 위한 것으로, 가루의 입자가 500 ㎛ 스크린을 통과하지 못할 정도로 큰 경우에는 근적외선의 분광이 효율적으로 이루어지는 것이 어려울 수 있다. 그리고, 고춧가루가 500 ㎛ 스크린을 통과하지 못할 경우에는 분쇄를 반복하여 500 ㎛ 스크린을 통과할 수 있게 할 수 있다. 이때, 건조재분쇄 단계에는, 분석대상 고춧가루 역시 표준시료와 동일하게 건조를 하고, 고춧가루가 500 ㎛ 스크린을 통과하지 못할 경우에는 고춧가루도 재분쇄하는 과정이 포함될 수 있다.
그리고, 각각의 표준시료에 근적외선을 조사하여 스펙트럼을 획득하고 스펙트럼과 중량비를 통해 상기 표준시료의 반사율과 중량비에 대응하는 검량선을 생성하는 단계에서, 근적외선 분광법을 이용하여 스펙트럼을 획득할 수 있는데, 근적외선(파장이 800 nm ~ 2,500 nm)을 이용하여 시료 중에 복합적으로 구성되어 있는 물리적, 화학적 요소들을 종합적으로 분석할 수 있는 분자진동학이라 칭하는 해석방법을 이용하여 분석할 수 있다. 분자진동은 분자모형에 근적외선을 조사하면 신축진동, 굽힘진동, 가위질진동 및 비대칭진동 등의 형태로 흡광이 이루어지며 이 흡광에너지의 연속적인 변위가 스펙트럼으로 나타날 수 있다. 또한, 유기화학물, 특히 농산물의 각종 분자결합 관능기(C-H, N-H, O-H, S-H 등)들은 근적외선 대역에서 흡광을 하여 분자가 진동하게 되는데 이들 분자들의 연속적인 진동에 따른 흡광에너지에 의해 스펙트럼을 획득할 수 있다.
또한, 스펙트럼의 획득은 근적외선 분광기(NIRFlex N-500, Buchi Labortechnik AG, Switzerland)를 사용 시 측정은 반사방법으로 실시하였고, 4,000 ㎝-1 ~ 10,000 ㎝- 1 의 범위에서 1회 측정 당 32번의 주사를 통하여 파수 4 ㎝-1 간격의 스펙트럼을 획득하였다.
획득한 스펙트럼은 적외선 분광법과 마찬가지로 횡축에 파수(파장)를 종축에는 투과율이나 흡광도를 표시한 그래프로 표시될 수 있다. 스펙트럼은 시료 측정시 입자크기, 결정다형, 잔여용액, 습도 등에 영향을 받을 수 있고, 이러한 영향은 적절한 수학적 전처리를 이용하여 제거할 수 있다. 또한, 상기 근적외선 분광에 의해 나타나는 스펙트럼은, X축과 Y축을 각각 파수(파장의 역수, 단위는 ㎝-1)와 리플렉턴스(reflectance)로 하여 불규칙적인 그래프의 형태로 나타나는데, 본 발명에 사용된 근적외선의 전체 파수는 4,000 ㎝-1 ~ 10,000 ㎝-1(파장으로는 800 nm ~ 2,500 nm)이다. "리플렉턴스"란 "반사율"로서 입사광과 반사광이 가진 에너지의 비를 뜻한다.
냉동고추를 건조시켜 건조고추를 만드는 과정에서 냉동고추는 해동되며, 해동시에 냉동고추의 조직으로부터 물이 흘러 나올 수 있다. 그리고, 이렇게 흘러 나오는 물을 드립로스(drip loss)라고 한다. 드립로스에는 고추에서 용해된 영양물질이 함유되어 있기 때문에 냉동고추를 해동할 때 손실이 발생할 수 있다. 또한, 냉동과 해동처리에 따른 홍고추의 세포조직은 해동에 의해 고추과피와 내과피의 경우 세포벽이 붕괴되고 행태적인 변화와 성분상의 변화가 발생할 수 있다. 또한 고추 태좌(placenta, 胎座)의 경우 해동 후 세포 간의 간격이 줄어드는 등의 여러 가지 변화의 발생할 수 있다. 즉, 냉동고추는 해동될 때 물리적ㆍ화학적ㆍ미생물적 변화가 발생할 수 있다. 그리고, 이러한 변화로 인해 건조시킨 냉동고추에 근적외선을 조사하여 획득된 스펙트럼은 도 2에 도시된 것과 같고 냉동되지 않은 일반고추를 건조한 건조고추에 근적외선을 조사하여 획득된 스펙트럼은 도 3과 같다. 그리고, 냉동고추와 건조고추를 혼합한 혼합고추에 대한 근적외선을 조사하여 획득한 스펙트럼은 도 4에 도시된 것과 같다. 즉, 냉동고추와 건조고추의 스펙트럼은 차이가 발생하는 것을 알 수 있다. 따라서, 스펙트럼을 분석하여 고춧가루 가공시 해당 원재료의 건조고추를 사용하였는지의 여부와, 건조고추에 건조된 냉동고추를 사용하였는지의 여부 및 건조고추에 함유된 건조된 냉동고추 함량을 분석할 수 있다.
본 발명에 따른 근적외선을 이용한 고춧가루의 건조된 냉동고추 함량 분석방법은 정성분석과 아울러 정량분석을 통하여 건고추의 종류 및 냉동고추의 함유량에 따라 어떠한 변화를 보이는지에 대해 검토하였다. 또한, 본 실험에서 사용한 통계적 분석방법은 다변량 분석 중 주로 근적외선 분광분석법에서 많이 사용하고 있는 PLSR(Partial Least Square Regression) 방법을 사용하였고, 통계적 처리는 NIR-Cal software를 이용하였다.
스펙트럼의 분석방법은 스펙트럼에 의해 검량선을 생성하고 이를 이용하여 고추의 함량을 분석할 수 있다. 검량선은 네가지 방법을 통해 생성할 수 있다. 첫번째 방법은 전체 파장을 사용하고 전처리를 정규화(Nomalization)를 사용하여 생성하는 것이고, 두번째 방법은 전체 파장을 사용하고 전처리를 미분(Derivative)을 사용하여 생성하는 것이고, 세번째 방법은 부분 파장을 사용하고 전처리를 정규화를 사용하여 생성하는 것이고, 네번째 방법은 부분 파장을 사용하고 전처리를 미분을 사용하여 작성하는 것일 수 있다. 하지만, 이에 한정되는 것은 아니다. 일반적으로 전처리하는 과정에서 적외선 스펙트럼은 각각의 측정시료가 동일하지 않음으로 바탕선 스펙트럼에 차이가 발생할 수 있다. 이러한 차이는 PLS로 정량분석을 할 때 교정곡선의 상관계수가 감소하는 원인이 될 수 있으므로, 바탕선 스펙트럼의 차이를 최소화할 수 있도록 전처리를 할 수 있다.
먼저, 검량선을 얻기 위해서는 근적외선 분광기에 의해 생성된 스펙트럼을 미분한 스펙트럼이 필요할 수 있다.
첫번째 방법과 세번째 방법으로 검량선을 생성하기 위해서는 하기의 수학식 1을 통해 미분할 수 있다.
여기서, YSNV는 수학식 1에 의해 변환된 반사율의 변화의 크기(Intensity)를 의미하고, y는 파수별 반사율의 크기(Itensity)를 의미하며, means(y)는 y의 평균을 의미하고, Sdev(Y)는 y의 표준편차를 의미한다.
그리고, 상기의 수학식 1을 통해 첫번째 방법에 대응하여 도 2 내지 도 4를 미분한 도면은 도 5 내지 도 7과 같이 표시될 수 있다. 즉, 도 5 내지 도 7은 냉동고추를 분쇄한 고춧가루, 건조고추를 분쇄한 고춧가루, 냉동고추와 건조고추가 혼합된 고춧가루의 스펙트럼을 미분한 것이 표시되었다. 또한, 상기의 수학식 1을 통해 세번째 방법에 대응하여 도 2 내지 도 4를 미분한 도면은 도 8 내지 도 10과 같이 표시될 수 있다. 즉, 도 8 내지 도 10은 냉동고추를 분쇄한 고춧가루, 건조고추를 분쇄한 고춧가루, 냉동고추와 건조고추가 혼합된 고춧가루의 스펙트럼을 미분한 것이 표시되었다.
두번째 방법과 네번째 방법으로 검량선을 생성하기 위해서는 하기의 수학식 2를 통해 미분할 수 있다. 여기서, 수학식 2는 5개의 포인트를 하나의 포인트로 처리하여 미분하는 방법을 사용한다.
여기서, f`(xl)은 수학식 2에 의해 변환된 반사율의 변화 크기(Intensity)를 의미하고, f(xl +2)는 f(xl)의 두번째 다음 파수에 대한 반사율 변화의 크기(Intensity)를 의미하고, f(xl +1)은 f(xl)의 바로 다음 파수에 대한 반사율 변화의 크기(Intensity)를 의미하고, f(xl -2)은 f(xl)의 바로 전 파수에 대한 반사율 변화의 크기(Intensity)를 의미하고, f(xl -2)는 f(xl)의 두번째 이전 파수에 대한 반사율 변화의 크기(Intensity)를 의미한다.
그리고, 상기의 수학식 2를 통해 두번째 방법에 대응하여 도 2 내지 도 4를 미분한 도면은 도 11 내지 도 13과 같이 표시될 수 있다. 또한, 상기의 수학식 2를 통해 네번째 방법에 대응하여 도 2 내지 도 4를 미분한 도면은 도 14 내지 도 16과 같이 표시될 수 있다. 즉, 도 14 내지 도 16은 냉동고추를 분쇄한 고춧가루, 건조고추를 분쇄한 고춧가루, 냉동고추와 건조고추가 혼합된 고춧가루의 스펙트럼을 미분한 것이 표시되었다.
도 9,도 10에서는 파수가 4096에서 4528㎝-1, 5016에서 5264 ㎝-1, 6820에서 7100㎝-1,의 범위에서 냉동고추와 건조고추의 고춧가루에 대한 흡광도의 차이가 큰 것을 알 수 있고, 도 14 내지 도 16에서는 파수가 4088에서 4652㎝-1, 4900에서 5312㎝-1, 5864에서 6020㎝-1, 7008에서 7224㎝-1, 7420에서 7572㎝-1, 8588-8740㎝-1에서 냉동고추와 건조고추의 고춧가루에 대한 흡광도의 차이가 큰 것을 알 수 있다. 또한, 도 17과 같이 5900 ㎝-1 파수의 범위에서 표준 스펙트럼을 확대한 것을 보면 냉동고추와 건조고추 별로 흡광도의 차이가 나타나는 것을 알 수 있다. 또한, 이러한 흡광도의 차이는 국내에 수입되는 중국산 건조고추, 중국산 냉동고추, 수출용 고춧가루 등 300여종의 고춧가루에 대한 스펙트럼의 분석을 통해 파악하였다. 따라서, 상기의 흡광도의 차이가 크게 나타나는 파수는 고춧가루에 특별히 한정할 수 있다.
스펙트럼 분석을 통해 건조고추와 건조된 냉동고추 간의 정성적으로 구분이 가능한 것을 알 수 있고, 특히, 도 9 및 도 10, 도 14 내지 도 17에 도시된 것과 같이 특정 파수에서 흡광도의 차이가 더욱 뚜렷히 나타나기 때문에 냉동고추와 건조고추의 혼합물의 정량분석 모델 개발이 가능하며 건조고추와 건조된 냉동고추를 혼합한 경우 건조된 냉동고추의 함량을 예상할 수 있을 것으로 판단된다.
또한, 도 18 내지 도 21은 건조고추와 건조된 냉동고추를 일정비율로 혼합하여 작성한 검량선을 나타낸다. 이때, 상기 검량선 결과를 도출하기 위한 검량선을 작성 시에는 상대적 평가인 C/V-set(calibration/Validation-set)을 사용할 수 있다. C/V-set은 복수의 시료를 calibration을 위한 시료와 Validation을 위한 시료로 구분하고 calibration을 위한 시료를 이용하여 검량선을 작성하고 Validation을 위한 시료를 이용하여 검량선을 검증할 수 있다.
하지만, 이에 한정되는 것은 아니며 CV(cross validation)을 사용하여 검량선을 작성하고 검증할 수 있다. CV는 검량 세트 내 시료 중 일부분을 제외하고 나머지 시료를 이용해서 검량선을 만들고, 제외된 나머지 시료로 검량선을 검증하는데, 모든 시료에 대해 반복하는 방법으로 검량선을 작성하고 검증할 수 있다.
또한, 검량선과 검량선을 검증하기 위한 검증선은 하기의 수학식 3과 같이 표시될 수 있다.
여기서, x는 스펙트럼 파수의 변화의 크기를 나타낼 수 있다. 그리고, f(x)와 r(x)는 검량선과 검증선의 함수를 의미하며 x의 변화에 따른 냉동고추의 중량%의 변화를 알 수 있다.
즉, 검량선은 표준시료들에 대한 스펙트럼의 반사율의 변화와 냉동고추의 중량%에 대한 정보를 가지고 있다.
그리고, 도 18에 도시된 검량선과 검량선을 검증하기 위한 검증선은 하기의 수학식 4와 같이 표현할 수 있다. 도 18에 도시된 검량선과 검증선은 각각 스펙트럼의 반사율 변화의 크기와 냉동고추의 중량%를 전체 파장을 통해 정규화하고 전처리하는 방법으로 생성되었다.
그리고, 도 19에 도시된 검량선은 하기의 수학식 5와 같이 표현할 수 있다. 도 19에 도시된 검량선과 검증선은 각각 스펙트럼의 반사율 변화의 크기와 냉동고추의 중량%를 부분 파장을 통해 정규화하고 전처리하는 방법으로 생성되었다.
그리고, 도 20에 도시된 검량선은 하기의 수학식 6와 같이 표현할 수 있다. 도 20에 도시된 검량선과 검증선은 각각 스펙트럼의 반사율 변화의 크기와 냉동고추의 중량%를 전체 파장을 통해 미분하고 전처리하는 방법으로 생성되었다.
그리고, 도 21에 도시된 검량선은 하기의 수학식 7과 같이 표현할 수 있다. 도 21에 도시된 검량선과 검증선은 각각 스펙트럼의 반사율 변화의 크기와 부분 파장을 통해 미분하고 전처리하는 방법으로 생성되었다.
상기의 각 검량선들과 검증선들은 C/V-set에 의해 작성되고 검증되었다.
또한, 각 표준시료에 근적외선을 조사하여 획득된 스펙트럼에 의한 검량선의 상관계수, 표준오차, 표준예측오차 등은 표 1에 표시되어 있는 것이 나타났다.
| 구분 | Calibration | Validation | |||
| 파장(㎝-1) | R2 | SEC | R2 | SEP | |
| Cai-1 | 4,000~10,000 | 0.9949 | 3.9536 | 0.9949 | 3.9152 |
| Cai-2 | 4,000~10,000 | 0.9953 | 3.9761 | 0.9960 | 3.2079 |
| Cai-3 | 4,096~4,528, 5,016~5,264, 6,820~7100 | 0.9927 | 4.7884 | 0.9939 | 4.1821 |
| Cai-4 | 4,088~4,652,4,900~5,312,5,864~6,020, 7,008~7,224, 7,420~7,572,8,588~8,740 |
0.9938 | 4.3663 | 0.9953 | 3.8956 |
R2: Coefficient of determination(상관계수), SEC: Standard Error of Calibration(표준오차), SEP: Standard Error of Prediction(표준예측오차)
상기 표 1에서 알 수 있듯이, 검량선 작성 결과 상관계수(R2)는 0.9927~0.9953, 표준오차(SEC)는 3.9536~4.7884이었으며, 검증시료를 통해 검증했을 때는 상관계수(R2)는 0.9939~0.9960, 표준예측오차(SEP)는 3.2079~4.1821로 나타났으며, 네가지 방법으로 생성된 검량선 모두 큰 차이는 없는 것을 알 수 있다.
NIR 분석시 유용한 검량선을 얻기 위해서는 calibration file을 통해 검량선을 작성한 후 검증하기 위한 validation file을 작성한 후 calibration file에서 얻어진 검량선에 validation file 적용하여 봄으로써 그 유효성을 판단할 수 있다. 검량선의 유효성 여부를 분석한 결과 4종류의 검량선에서 큰 차이는 없었으며, R2 값이 0.9939~0.9960, 오차범위는 약 3~4%를 나타내었으며 이것은 추후 냉동고추의 분석에서 도출된 검량선이 충분히 적용될 수 있음을 보여주는 결과라고 판단할 수 있다.
이는 고추의 다양한 상태, 즉, 품종, 지역, 수확시기, 건조 조건, 품질의 정도, 씨의 함유정도, 보관상태(기간, 조건) 등 천연산물이 가지는 다양성을 고려하지 않고 작성한 검량선을 통하여 당해 수출용고춧가루에 냉동고추가 혼합된 경우 함량분석과 사용된 원재료의 동질성여부를 판단할 수 있을 것으로 판단할 수 있다.
그리고, 냉동고추와 건조고추의 중량%를 알 수 없는 검증시료에 근적외선을 조사하여 스펙트럼을 획득하고 상기 검증시료에 대한 스펙트럼을 통해 상기 검증시료의 반사율에 대한 크기를 파악하는 단계(S160)는 검증시료에 근적외선을 조사하여 스펙트럼을 획득하고 획득한 검증시료에 대한 스펙트럼을 통해 검증시료의 반사율에 대한 크기를 파악할 수 있다. 검증시료에 대한 반사율의 크기는 상기의 수학식 1 또는 수학식 2를 통해 파악할 수 있다.
그리고, 획득된 검증시료의 반사율에 대한 크기와 검량선을 비교하여 상기 검증시료에 함유된 건조된 냉동고추 함량을 구할 수 있다. 비교되는 검량선은 상기 네가지 방식의 검량선 중 임의의 하나일 수 있다. 즉, 획득된 검증시료의 반사율에 대한 크기를 검량선의 x값에 대응시킴으로써 냉동고추의 중량%를 산출할 수 있다.
본 발명에 따른 근적외선을 이용한 고춧가루의 건조된 냉동고추 함량 분석방법은 근적외선 분광기를 비파괴분석법을 이용하여 신속하고 경제적이며, 시료의 특별한 전처리 없이도 동시 다분석 정량 및 정성분석이 가능하다. 또한, 고춧가루의 품질에 대하여 올바른 판단을 내릴 수 있고, 시판되고 있는 고춧가루의 품질을 향상시킬 수 있다.
Claims (9)
- 분석대상 고춧가루의 원재료인 건조고추와 건조된 냉동고추를 각각 분쇄하여 고춧가루 및 건조된 냉동고추 가루를 만드는 단계(S110);
상기 고춧가루 및 건조된 냉동고추 가루를 서로 다른 중량비로 혼합한 7종 이상의 표준시료를 준비하는 단계(S120);
상기 각 표준시료 별로 건조한 후 재분쇄하는 건조재분쇄 단계(S130);
상기 각각의 표준시료에 근적외선을 조사하여 스펙트럼을 획득하고 상기 스펙트럼과 상기 중량비를 통해 상기 표준시료의 반사율의 크기와 상기 중량비에 대응하도록 전체 파수에 대한 반사율의 정규화 또는 전체 파수에 대한 반사율의 미분 중에서 선택되는 어느 하나로 검량선을 생성하는 단계(S140);
고춧가루에 건조된 냉동고추 가루가 임의의 중량비로 함유된 검증시료를 준비하는 단계(S150);
상기 검증시료에 근적외선을 조사하여 스펙트럼을 획득하고 상기 검증시료에 대한 스펙트럼을 통해 상기 검증시료의 반사율에 대한 크기를 파악하는 단계(S160); 및
상기 전체 파수에 대한 반사율의 정규화하여 생성한 검량선에 대응하는 하기 수학식 4의 검량선식에 하기 수학식 1에 의하여 산정된 상기 검증시료의 반사율의 변화 크기 값의 대입 또는 전체 파수에 대한 반사율을 미분하여 생성한 검량선에 대응하는 하기 수학식 6의 검량선식에 하기 수학식 2에 의하여 산정된 상기 검증시료의 반사율의 변화 크기 값의 대입 중에서 선택되는 어느 하나로 상기 검증시료에 함유된 건조된 냉동고추 함량을 구하는 단계(S170);를 포함하는 것을 특징으로 하는 근적외선을 이용한 고춧가루의 건조된 냉동고추 함량 분석방법.
------- 수학식 4
------- 수학식 6
------- 수학식 1
-- 수학식 2
여기서 f(x)는 냉동고추의 중량%를 의미하고, 상기 x는 반사율의 변화 크기를 의미하고, YSNV는 수학식 1에 의해 변환된 반사율의 변화의 크기(Intensity)를 의미하고, y는 파수별 반사율의 크기(Itensity)를 의미하며, means(y)는 y의 평균을 의미하고, Sdev(Y)는 y의 표준편차를 의미하고, f`(xl)은 수학식 2에 의해 변환된 반사율의 변화 크기(Intensity)를 의미하고, f(xl+2)는 f(xl)의 두번째 다음 파수에 대한 반사율 변화의 크기(Intensity)를 의미하고, f(xl+1)은 f(xl)의 바로 다음 파수에 대한 반사율 변화의 크기(Intensity)를 의미하고, f(xl-2)은 f(xl)의 바로 전 파수에 대한 반사율 변화의 크기(Intensity)를 의미하고, f(xl-2)는 f(xl)의 두번째 이전 파수에 대한 반사율 변화의 크기(Intensity)를 의미한다. - 청구항 1에 있어서,
상기 표준시료와 검증시료의 건조온도는 40 ℃ ~ 50 ℃이고, 입자크기는 500 ㎛이하 인 것을 특징으로 하는 근적외선을 이용한 고춧가루의 건조된 냉동고추 함량 분석방법. - 분석대상 고춧가루의 원재료인 건조고추와 건조된 냉동고추를 각각 분쇄하여 고춧가루 및 건조된 냉동고추 가루를 만드는 단계(S110);
상기 고춧가루 및 건조된 냉동고추 가루를 서로 다른 중량비로 혼합한 7종 이상의 표준시료를 준비하는 단계(S120);
상기 각 표준시료 별로 건조한 후 재분쇄하는 건조재분쇄 단계(S130);
상기 각각의 표준시료에 근적외선을 조사하여 4,096~4,528 ㎝-1, 5,016~5,264 ㎝-1, 6,820~7100 ㎝-1 중에서 선택되는 어느 하나의 특정한 파수 구간의 스펙트럼을 획득하고, 상기 스펙트럼과 상기 중량비를 통해 상기 표준시료의 특정한 파수 구간에 대한 반사율을 정규화하여 반사율의 변화크기와 상기 중량비에 대응하는 검량선을 생성하는 단계(S140);
고춧가루에 건조된 냉동고추 가루가 임의의 중량비로 함유된 검증시료를 준비하는 단계(S150);
상기 검증시료에 근적외선을 조사하여 4,096~4,528 ㎝-1, 5,016~5,264 ㎝-1, 6,820~7100 ㎝-1 중에서 선택되는 어느 하나의 특정한 파수 구간의 스펙트럼을 획득하고 상기 검증시료에 대한 스펙트럼을 통해 상기 특정한 파수 구간의 검증시료에 대한 반사율에 대한 크기 값을 수학식 1에 의해 산출하는 단계(S160); 및
상기 검량선에 대응하는 수학식 5의 검량선식에 의해 상기 검증시료의 반사율의 변화 크기에 대응하는 수학식 1의 검증시료에 대한 반사율에 대한 크기 값을 대입하여 상기 검증시료에 함유된 건조된 냉동고추 함량을 구하는 단계(S170);를 포함하는 것을 특징으로 하는 근적외선을 이용한 고춧가루의 건조된 냉동고추 함량 분석방법.
------- 수학식 5
------- 수학식 1
여기서, 상기 f(x)는 냉동고추의 중량%를 의미하고, 상기 x는 반사율의 변화 크기를 의미하고, YSNV는 수학식 1에 의해 변환된 반사율의 변화의 크기(Intensity)를 의미하고, y는 파수별 반사율의 크기(Itensity)를 의미하며, means(y)는 y의 평균을 의미한다. - 청구항 3에 있어서,
상기 표준시료와 검증시료의 건조온도는 40 ℃ ~ 50 ℃이고, 입자크기는 500 ㎛이하 인 것을 특징으로 하는 근적외선을 이용한 고춧가루의 건조된 냉동고추 함량 분석방법. - 분석대상 고춧가루의 원재료인 건조고추와 건조된 냉동고추를 각각 분쇄하여 고춧가루 및 건조된 냉동고추 가루를 만드는 단계(S110);
상기 고춧가루 및 건조된 냉동고추 가루를 서로 다른 중량비로 혼합한 7종 이상의 표준시료를 준비하는 단계(S120);
상기 각 표준시료 별로 건조한 후 재분쇄하는 건조재분쇄 단계(S130);
상기 각각의 표준시료에 근적외선을 조사하여 4,088~4,652 ㎝-1, 4,900~5,312 ㎝-1, 5,864~6,020 ㎝-1, 7,008~7,224 ㎝-1, 7,420~7,572 ㎝-1, 8,588~8,740 ㎝-1 중에서 선택되는 어느 하나의 특정한 파수 구간의 스펙트럼을 획득하고, 상기 스펙트럼과 상기 중량비를 통해 상기 표준시료의 특정한 파수 구간에 대한 반사율을 미분하여 반사율의 변화크기와 상기 중량비에 대응하는 검량선을 생성하는 단계(S140);
고춧가루에 건조된 냉동고추 가루가 임의의 중량비로 함유된 검증시료를 준비하는 단계(S150);
상기 검증시료에 근적외선을 조사하여 4,088~4,652 ㎝-1, 4,900~5,312 ㎝-1, 5,864~6,020 ㎝-1, 7,008~7,224 ㎝-1, 7,420~7,572 ㎝-1, 8,588~8,740 ㎝-1 중에서 선택되는 어느 하나의 특정한 파수 구간의 스펙트럼을 획득하고, 상기 검증시료에 대한 스펙트럼을 통해 상기 특정한 파수 구간의 검증시료에 대한 반사율에 대한 크기 값을 수학식 2에 의해 산출하는 단계(S160); 및
상기 검량선에 대응하는 수학식 7의 검량선식에 의해 상기 검증시료의 반사율의 변화 크기에 대응하는 수학식 2의 검증시료에 대한 반사율에 대한 크기 값을 대입하여 상기 검증시료에 함유된 건조된 냉동고추 함량을 구하는 단계(S170);를 포함하는 것을 특징으로 하는 근적외선을 이용한 고춧가루의 건조된 냉동고추 함량 분석방법.
--------------- 수학식 7
-- 수학식 2
여기서, 상기 f(x)는 냉동고추의 중량%를 의미하고, 상기 x는 반사율의 변화 크기를 의미하고, f`(xl)은 수학식 2에 의해 변환된 반사율의 변화 크기(Intensity)를 의미하고, f(xl+2)는 f(xl)의 두번째 다음 파수에 대한 반사율 변화의 크기(Intensity)를 의미하고, f(xl+1)은 f(xl)의 바로 다음 파수에 대한 반사율 변화의 크기(Intensity)를 의미하고, f(xl-2)은 f(xl)의 바로 전 파수에 대한 반사율 변화의 크기(Intensity)를 의미하고, f(xl-2)는 f(xl)의 두번째 이전 파수에 대한 반사율 변화의 크기(Intensity)를 의미한다. - 청구항 5에 있어서,
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102026070B1 (ko) * | 2018-07-30 | 2019-09-30 | 대한민국 | 광학현미경을 이용한 고춧가루의 냉동고추 유래 여부 판별방법 |
| CN115420708A (zh) * | 2022-09-16 | 2022-12-02 | 湖南农业大学 | 一种干辣椒中辣椒素类物质近红外无损检测的方法 |
| KR102597136B1 (ko) * | 2023-05-12 | 2023-11-03 | 콜마비앤에이치 주식회사 | 약재의 원산지 판별 방법 및 약재의 원산지 혼합 비율 판별 방법 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100871681B1 (ko) | 2008-08-22 | 2008-12-03 | 대한민국 | 근적외선을 이용한 고춧가루의 고추씨 함량 분석방법 |
| KR20100001401A (ko) * | 2008-06-27 | 2010-01-06 | 대한민국(관리부서:농촌진흥청) | 근적외선 분광분석법을 이용한 차나무 생엽의 비파괴분석방법 |
| KR20140078597A (ko) * | 2014-06-02 | 2014-06-25 | 대한민국(농촌진흥청장) | 근적외선 분광기를 이용한 이탈리안 라이그라스 사일리지의 ｐＨ, 수분함량 및 젖산함량 측정 방법 |
| KR20140088262A (ko) * | 2012-12-28 | 2014-07-10 | 한국식품연구원 | 인삼 유효성분의 측정방법 |
-
2015
- 2015-08-21 KR KR1020150118260A patent/KR101594954B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20100001401A (ko) * | 2008-06-27 | 2010-01-06 | 대한민국(관리부서:농촌진흥청) | 근적외선 분광분석법을 이용한 차나무 생엽의 비파괴분석방법 |
| KR100871681B1 (ko) | 2008-08-22 | 2008-12-03 | 대한민국 | 근적외선을 이용한 고춧가루의 고추씨 함량 분석방법 |
| KR20140088262A (ko) * | 2012-12-28 | 2014-07-10 | 한국식품연구원 | 인삼 유효성분의 측정방법 |
| KR20140078597A (ko) * | 2014-06-02 | 2014-06-25 | 대한민국(농촌진흥청장) | 근적외선 분광기를 이용한 이탈리안 라이그라스 사일리지의 ｐＨ, 수분함량 및 젖산함량 측정 방법 |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102026070B1 (ko) * | 2018-07-30 | 2019-09-30 | 대한민국 | 광학현미경을 이용한 고춧가루의 냉동고추 유래 여부 판별방법 |
| CN115420708A (zh) * | 2022-09-16 | 2022-12-02 | 湖南农业大学 | 一种干辣椒中辣椒素类物质近红外无损检测的方法 |
| CN115420708B (zh) * | 2022-09-16 | 2024-04-05 | 湖南农业大学 | 一种干辣椒中辣椒素类物质近红外无损检测的方法 |
| KR102597136B1 (ko) * | 2023-05-12 | 2023-11-03 | 콜마비앤에이치 주식회사 | 약재의 원산지 판별 방법 및 약재의 원산지 혼합 비율 판별 방법 |
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| Date | Code | Title | Description |
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| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant |