KR102480439B1 - Apparatus for determining the quality and grade of cheongju and sake - Google Patents

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Abstract

본 발명의 실시예에 따른 청주 및 사케의 품질 및 등급 판별 장치를 제공한다. 청주 및 사케의 품질 및 등급 판별 장치는 전자혀 및 GC/MS-O가 감지한 청주 및 사케의 시료의 맛 성분 및 향기 성분에 포함된 특정 성분을 선정하는 지표도출부, 상기 특정 성분의 데이터를 이용하여 통계적 품질관리(Statistical Quality Control)를 수행하여 상기 청주 및 사케의 품질 및 등급 판별이 가능한 복수의 모델들을 생성하는 모델링부 및 상기 특정 성분의 데이터를 상기 모델들 중 적어도 하나의 모델에 매칭시켜 상기 특정 성분의 분포양상을 분석하여 상기 청주 및 사케의 품질 및 등급을 판별하는 판별부를 포함하고, 상기 판별부는 상기 특정 성분이 분포하는 영역이 기저장된 품질 및 등급별 성분 테이블을 기초로 도출된 등급 영역 내에 포함되는지 여부에 기초하여 상기 시료의 등급을 결정한다.An apparatus for determining the quality and grade of rice wine and sake according to an embodiment of the present invention is provided. The apparatus for determining the quality and grade of rice wine and sake is an indicator extraction unit that selects a specific component included in the taste and aroma components of the sample of rice wine and sake detected by the electronic tongue and GC/MS-O, and the data of the specific component A modeling unit that generates a plurality of models capable of determining the quality and grade of the rice wine and sake by performing statistical quality control using the Statistical Quality Control and matching the data of the specific component to at least one of the models and a determination unit for determining the quality and grade of the rice wine and sake by analyzing the distribution of the specific component, wherein the determination unit determines the region in which the specific component is distributed based on a pre-stored quality and grade component table. Determine the grade of the sample based on whether or not it is contained within.

Description

청주 및 사케의 품질 및 등급 판별 장치{Apparatus for determining the quality and grade of cheongju and sake}Apparatus for determining the quality and grade of cheongju and sake}

본 발명의 청주 및 사케의 시료의 등급 및 품질을 결정할 수 있는 성분을 특정하고, 특정된 성분의 분석을 통해 시료의 등급 및 품질을 판별하는 청주 및 사케의 품질 및 등급 판별 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a quality and grade discrimination device for rice wine and sake that identifies components capable of determining the grade and quality of samples of rice wine and sake and determines the grade and quality of the sample through analysis of the specified components.

청주는 쌀, 물, 국만을 이용해 맑게 여과한 술로 탁한 술 탁주와 반대되는 개념이다. 사케는 원래 일본 술을 총칭해서 쓰는 말이다. 사케는 니혼슈라고도 하는데, 쌀로 빚은 일본식 청주를 말한다. 흔히, 우리나라에서 정종으로 알려져 있는데 일본에서는 향, 원료 및 제조법에 따라 다이긴조, 긴조, 준마이, 혼조조, 후츠우로 그 등급이 구분된다. Cheongju is an alcoholic beverage filtered using only rice, water, and soup, and is the opposite concept of Takju, a cloudy alcoholic beverage. Sake is a general term used to refer to Japanese alcoholic beverages. Sake, also called nihonshu, refers to Japanese rice wine brewed from rice. Commonly, it is known as sake in Korea, but in Japan, it is classified into Daiginjo, Ginjo, Junmai, Honjojo, and Futsuu depending on the fragrance, raw materials, and manufacturing method.

이러한, 사케의 등급 및 품질을 결정하는 중요한 포인트는 쌀과 물이다. 다이긴조는 쌀의 정미 비율이 50%이하, 긴조는 60%이하, 준마이는 70%이하 백미를 사용한다. 혼조조는 정미 비율 70%이하에 알코올 25%이하를, 후츠우는 알코올 25% 이상을 첨가한다. 일본의 전통주인 사케는 쌀의 도정도를 높이는 등 쌀의 외피에 주로 집중되어 있는 단백질 함량을 줄임으로써 아미노산 대사를 억제하는 방법을 주로 사용해오고 있다. 또한, 쌀의 종류 및 품종에 따라 구성성분의 조성이 달라 탁주나 청주 등의 주류 품질에 영향을 미친다.Rice and water are important factors in determining the grade and quality of sake. Daiginjo uses polished rice with a rice polish ratio of less than 50%, Ginjo less than 60%, and Junmai less than 70%. Honjojo adds 25% or less alcohol to a rice polishing ratio of 70% or less, and Futsuu adds 25% or more alcohol. Sake, a traditional Japanese liquor, has been mainly used to suppress amino acid metabolism by reducing the protein content mainly concentrated in the outer skin of rice, such as increasing the degree of polishing of rice. In addition, the composition of constituents differs depending on the type and variety of rice, affecting the quality of alcoholic beverages such as takju or cheongju.

하지만, 우리나라는 청주의 품질 및 등급이 정의되어 있지 않고 연구 또한 거의 보고된 바 없으며, 청주의 관능적 특성 평가 방법 역시 연구된 바 없다. 그러므로, 일본 사케의 등급별 분석과 우리나라에서 생산되고 있는 청주를 과학적으로 파악하고, 이들 간의 유기적인 관계에 대한 체계적인 연구가 필요한 것으로 판단된다.However, in Korea, the quality and grade of sake are not defined, and studies are rarely reported, and the method for evaluating the sensory characteristics of sake has not been studied. Therefore, it is judged that it is necessary to analyze Japanese sake by grade and to scientifically understand the sake produced in Korea, and to systematically study the organic relationship between them.

본 발명의 기술적 과제는 전자혀 및 GC/MS-O분석과 통계적 품질관리를 이용하여 신속하게 청주 및 사케 품질평가 및 등급 판정하는 방법을 제공하는 것이다.A technical problem of the present invention is to provide a method for quickly evaluating and grading rice wine and sake using an electronic tongue, GC/MS-O analysis and statistical quality control.

본 발명의 기술적 과제는 청주 및 사케의 시료의 등급 및 품질을 결정할 수 있는 성분을 특정하고, 특정된 성분의 분석을 통해 시료의 등급 및 품질을 판별하는 청주 및 사케의 품질 및 등급 판별 장치를 제공하는 것이다.The technical problem of the present invention is to provide a quality and grade discrimination device for rice wine and sake that determines the grade and quality of the sample by specifying a component capable of determining the grade and quality of the sample of rice wine and sake and analyzing the specified component. is to do

본 발명의 기술적 과제는 시료의 특정 성분들 중 시료의 등급을 결정할 수 있는 성분과 시료의 품질을 결정할 수 있는 성분을 분류하고, 이에 기초하여 시료의 등급 및 품질을 결정하여 등급 및 품질 결정에 있어 신뢰성을 향상시킬 수 있는 청주 및 사케의 품질 및 등급 판별 장치를 제공하는 것이다.The technical problem of the present invention is to classify a component that can determine the grade of a sample and a component that can determine the quality of a sample among specific components of a sample, and determine the grade and quality of the sample based on this, in determining the grade and quality. It is to provide a device for determining the quality and grade of rice wine and sake that can improve reliability.

본 발명의 실시예에 따른 청주 및 사케의 품질 및 등급 판별 장치를 제공한다. 청주 및 사케의 품질 및 등급 판별 장치는 전자혀 및 GC/MS-O가 감지한 청주 및 사케의 시료의 맛 성분 및 향기 성분에 포함된 특정 성분을 선정하는 지표도출부, 상기 특정 성분의 데이터를 이용하여 통계적 품질관리(Statistical Quality Control)를 수행하여 상기 청주 및 사케의 품질 및 등급 판별이 가능한 복수의 모델들을 생성하는 모델링부 및 상기 특정 성분의 데이터를 상기 모델들 중 적어도 하나의 모델에 매칭시켜 상기 특정 성분의 분포양상을 분석하여 상기 청주 및 사케의 품질 및 등급을 판별하는 판별부를 포함하고, 상기 판별부는 상기 특정 성분이 분포하는 영역이 기저장된 품질 및 등급별 성분 테이블을 기초로 도출된 등급 영역 내에 포함되는지 여부에 기초하여 상기 시료의 등급을 결정한다.An apparatus for determining the quality and grade of rice wine and sake according to an embodiment of the present invention is provided. The apparatus for determining the quality and grade of rice wine and sake is an indicator extraction unit that selects a specific component included in the taste and aroma components of the sample of rice wine and sake detected by the electronic tongue and GC/MS-O, and the data of the specific component A modeling unit that generates a plurality of models capable of determining the quality and grade of the rice wine and sake by performing statistical quality control using the Statistical Quality Control and matching the data of the specific component to at least one of the models and a determination unit for determining the quality and grade of the rice wine and sake by analyzing the distribution of the specific component, wherein the determination unit determines the region in which the specific component is distributed based on a pre-stored quality and grade component table. Determine the grade of the sample based on whether or not it is contained within.

일 예에 의하여, 상기 등급 영역은 상한선 및 하한선을 가지고, 상기 판별부는 상기 상한선과 하한선에 해당하는 수치들의 평균값과 상기 특정 성분 간의 거리 차이에 기초하여 상기 시료의 품질을 결정한다.For example, the rating area has an upper limit and a lower limit, and the determination unit determines the quality of the sample based on a distance difference between an average value of numerical values corresponding to the upper and lower limits and the specific component.

일 예에 의하여, 상기 판별부는 상기 평균값과 상기 특정 성분 간의 거리가 짧을수록 상기 시료의 품질이 높은 것으로 판단한다.According to an example, the determining unit determines that the quality of the sample is higher as the distance between the average value and the specific component is shorter.

일 예에 의하여, 상기 판별부는 상기 특정 성분의 함량에 대한 데이터를 매칭되는 상기 모델에 복수 회 입력하여 상기 특정 성분의 분포양상들을 도출하고, 상기 판별부는 분포양상들의 평균값이 상기 등급 영역에 포함되는지 여부에 기초하여 상기 시료의 등급을 결정한다.According to an example, the determining unit derives distribution patterns of the specific ingredient by inputting data on the content of the specific ingredient to the matching model a plurality of times, and the determining unit determines whether the average value of the distribution patterns is included in the rating area. Determine the grade of the sample based on whether or not.

일 예에 의하여, 상기 판별부는 분포양상들의 평균값이 상기 상한선과 하한선에 해당하는 수치들의 평균값과 상기 특정 성분 간의 거리 차이에 기초하여 상기 시료의 품질을 결정한다.According to an example, the determining unit determines the quality of the sample based on a distance difference between an average value of values corresponding to the upper and lower limits of distribution patterns and the specific component.

일 예에 의하여, 상기 특정 성분은 복수의 성분들로 선정되고, 상기 특정 성분들은 상기 시료의 등급을 결정하는 제1 특정 성분 및 상기 시료의 품질을 결정하는 제2 특정 성분을 포함하고, 상기 제1 특정 성분은 상기 제2 특정 성분에 포함된다.In one example, the specific component is selected from a plurality of components, the specific components include a first specific component for determining the grade of the sample and a second specific component for determining the quality of the sample, 1 specific component is included in the said 2nd specific component.

일 예에 의하여, 상기 특정 성분은 맛 특정 성분 및 향기 특정 성분으로 구분되고, 상기 제1 특정 성분은 상기 향기 특정 성분 중에 선택된 성분을 의미한다.According to an example, the specific component is divided into a specific taste component and a specific fragrance component, and the first specific component refers to a component selected from the specific fragrance components.

일 예에 의하여, 상기 맛 특정 성분은 감칠맛 및 감칠맛 후미이고, 상기 향기 특정 성분은 Ethanol, Isoamyl alcohol, Ethyl caproate, Phenethyl acetate, Ethyl caprylate 및 Hexanoic acid이고, 상기 제1 특정 성분은 Ethanol 및 Ethyl caproate이다.In one example, the taste specific components are umami and umami aftertaste, the fragrance specific components are Ethanol, Isoamyl alcohol, Ethyl caproate, Phenethyl acetate, Ethyl caprylate and Hexanoic acid, and the first specific component is Ethanol and Ethyl caproate. .

일 예에 의하여, 상기 제1 특정 성분과 상기 제2 특정 성분에서 상기 제1 특정 성분을 제외한 성분은 함량에 있어서 반비례 관계이고, 복수의 상기 제1 특정 성분들 간은 함량에 있어서 반비례관계이고, 상기 제2 특정 성분에서 상기 제1 특정 성분을 제외한 복수의 성분들은 함량에 있어서 비례관계이다.According to an example, the components other than the first specific component in the first specific component and the second specific component have an inverse proportional relationship in content, and a plurality of the first specific components have an inverse proportional relationship in content, A plurality of components other than the first specific component in the second specific component are in a proportional relationship in content.

일 예에 의하여, 상기 Ethanol의 함량이 낮고 상기 Ethyl caproate의 함량이 높을수록 상기 시료의 등급이 높게 결정된다.For example, the lower the content of ethanol and the higher the content of ethyl caproate, the higher the grade of the sample is determined.

일 예에 의하여, 상기 모델들은 준마이 다이긴조 모델, 다이긴조 모델, 준마이긴조 모델, 준마이 모델 및 보통주 모델을 포함하고, 상기 모델링부는 상기 모델들에 대한 표준 시료의 통계처리를 통해 상기 모델들 각각에 매칭된 상기 등급 영역을 정의한다.According to an example, the models include a Junmai Daiginjo model, a Daiginjo model, a Junmai Ginjo model, a Junmai model, and a common stock model, and the modeling unit performs statistical processing of standard samples for the models. The class area matched to each of the models is defined.

일 예에 의하여, 상기 준마이 다이긴조 모델, 상기 다이긴조 모델, 상기 준마이긴조 모델 및 상기 준마이 모델 각각은 하나의 등급 영역을 가지고, 상기 보통주 모델은 복수개의 등급 영역을 가지고, 상기 판별부는 상기 특정 성분이 분포하는 영역이 상기 보통주 모델의 등급 영역들 중 어느 등급 영역 내에 위치하는지에 기초하여 보통주의 등급을 결정한다.In one example, the Junmai Daiginjo model, the Daiginjo model, the Junmai Ginjo model, and the Junmai model each have one rating area, the common stock model has a plurality of rating areas, The discrimination unit determines the grade of the common stock based on which grade region of the grade regions of the common stock model is located in the region where the specific component is distributed.

일 예에 의하여, 상기 모델들 중 어느 하나의 모델에 적용된 상기 특정 성분이 분포하는 영역이 상기 어느 하나의 모델의 상기 등급 영역 내에 위치하는 경우, 상기 시료를 다른 모델에 적용하면 상기 특정 성분이 분포하는 영역은 상기 다른 모델의 상기 등급 영역 내에 위치하지 않는다.According to one example, when the region in which the specific component applied to any one of the models is distributed is located within the grade region of the one model, when the sample is applied to another model, the specific component is distributed. The area to do is not located within the rating area of the other model.

일 예에 의하여, 상기 모델링부는 표준 시료에 포함된 복수의 상기 특정 성분들 각각의 함량을 이용하여 통계처리를 수행하여 일차원 데이터인 상기 등급 영역을 도출하고, 상기 판별부는 복수의 상기 특정 성분들 각각의 함량을 이용하여 통계처리를 수행하여 일차원 데이터를 도출하여 상기 모델링부에 의해 정의된 상기 등급 영역과 매칭시킨다.According to an example, the modeling unit derives the grade area, which is one-dimensional data, by performing statistical processing using the content of each of a plurality of the specific components included in the standard sample, and the determination unit determines each of a plurality of the specific components. Statistical processing is performed using the content of , and one-dimensional data is derived and matched with the grade area defined by the modeling unit.

일 예에 의하여, 상기 모델링부에 의해 정의된 상기 등급 영역 및 상기 판별부의 통계처리에 의해 산출된 상기 특정 성분들의 일차원 데이터를 표시하는 표시부를 더 포함하고, 상기 표시부는 상기 등급 영역, 상기 특정 성분들의 일차원 데이터 및 상기 시료의 종류를 표시한다.According to an example, a display unit for displaying one-dimensional data of the rating area defined by the modeling unit and the specific components calculated by statistical processing of the determination unit, wherein the display unit includes the rating area and the specific component. Displays the one-dimensional data of and the type of the sample.

본 발명의 실시예에 따르면, 청주 및 사케의 품질 및 등급 판별 장치는 시료의 특정 성분에 대한 데이터를 분석하여 시료의 등급 및 품질을 결정할 수 있다. 따라서, 실험자가 시료의 관능 평가를 수행하지 않아도 시료의 등급 및 품질이 결정될 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the apparatus for determining the quality and grade of rice wine and sake may determine the grade and quality of the sample by analyzing data on a specific component of the sample. Accordingly, the grade and quality of the sample may be determined even if the experimenter does not perform sensory evaluation of the sample.

본 발명의 실시예에 따르면, 기저장된 데이터를 분석하여 시료에 포함된 다양한 성분들 중 청주 및 사케의 품질 및 등급을 결정할 수 있는 데이터만을 추출할 수 있다. 또한, 특정 성분들 중에서도 품질을 결정하기 위한 성분과 등급을 결정하기 위한 성분을 분류하여 청주 및 사케의 품질 및 등급을 결정하는데 있어 신뢰성을 더욱 높일 수 있다. 나아가, 특정 성분들의 데이터와 이와 매칭되는 청주 및 사케의 품질 및 등급에 대한 데이터는 향후 청주 및 사케를 개발하는데 중요한 지표로 활용될 수 있다.According to an embodiment of the present invention, it is possible to extract only data capable of determining the quality and grade of rice wine and sake among various components included in the sample by analyzing pre-stored data. In addition, reliability can be further increased in determining the quality and grade of rice wine and sake by classifying a component for determining quality and a component for determining grade among specific components. Furthermore, the data of specific ingredients and the data on the quality and grade of rice wine and sake that match them can be used as important indicators for developing rice wine and sake in the future.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 청주 및 사케의 품질 및 등급 판별 장치를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 준마이 다이긴조급의 품질 및 등급을 판별하기 위한 그래프이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 다이긴조급의 품질 및 등급을 판별하기 위한 그래프이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 준마이긴조급의 품질 및 등급을 판별하기 위한 그래프이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 준마이급의 품질 및 등급을 판별하기 위한 그래프이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 보통주급의 품질 및 등급을 판별하기 위한 그래프이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 청주 및 사케의 품질 및 등급 판별 방법을 나타내는 순서도이다.
1 is a diagram showing an apparatus for determining the quality and grade of rice wine and sake according to an embodiment of the present invention.
2 is a graph for determining the quality and grade of Junmai Daiginjo grade according to an embodiment of the present invention.
3 is a graph for determining the quality and grade of Daiginjo grade according to an embodiment of the present invention.
4 is a graph for determining the quality and grade of junmai ginjo grade according to an embodiment of the present invention.
5 is a graph for determining the quality and grade of a junmai class according to an embodiment of the present invention.
6 is a graph for determining the quality and grade of common stock according to an embodiment of the present invention.
7 is a flowchart illustrating a method for determining the quality and grade of rice wine and sake according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예를 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예는 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전문에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.Advantages and features of the present invention, and methods for achieving them, will become clear with reference to the embodiments described below in detail in conjunction with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but may be implemented in various different forms, and only this embodiment makes the disclosure of the present invention complete, and the common knowledge in the technical field to which the present invention belongs. It is provided to fully inform the holder of the scope of the invention, and the present invention is only defined by the scope of the claims. Like reference numbers designate like elements throughout the specification.

명세서에 기재된 "...부", "...유닛", "...모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.Terms such as "...unit", "...unit", and "...module" described in the specification mean a unit that processes at least one function or operation, which is hardware or software, or hardware and software. It can be implemented as a combination.

또한, 본 명세서에서 구성의 명칭을 제1, 제2 등으로 구분한 것은 그 구성의 명칭이 동일한 관계로 이를 구분하기 위한 것으로, 하기의 설명에서 반드시 그 순서에 한정되는 것은 아니다.In addition, in this specification, the names of the components are classified as first, second, etc., in order to classify them based on the relationship in which the names of the components are the same, and the order is not necessarily limited in the following description.

상세한 설명은 본 발명을 예시하는 것이다. 또한 전술한 내용은 본 발명의 바람직한 실시 형태를 나타내어 설명하는 것이며, 본 발명은 다양한 다른 조합, 변경 및 환경에서 사용할 수 있다. 즉 본 명세서에 개시된 발명의 개념의 범위, 기술한 개시 내용과 균등한 범위 및/또는 당업계의 기술 또는 지식의 범위 내에서 변경 또는 수정이 가능하다. 기술한 실시예는 본 발명의 기술적 사상을 구현하기 위한 최선의 상태를 설명하는 것이며, 본 발명의 구체적인 적용 분야 및 용도에서 요구되는 다양한 변경도 가능하다. 따라서 이상의 발명의 상세한 설명은 개시된 실시 상태로 본 발명을 제한하려는 의도가 아니다. 또한 첨부된 청구범위는 다른 실시 상태도 포함하는 것으로 해석되어야 한다.The detailed description is illustrative of the present invention. In addition, the foregoing is intended to illustrate and describe preferred embodiments of the present invention, and the present invention can be used in various other combinations, modifications, and environments. That is, changes or modifications are possible within the scope of the concept of the invention disclosed in this specification, within the scope equivalent to the described disclosure, and/or within the scope of skill or knowledge in the art. The described embodiment describes the best state for implementing the technical spirit of the present invention, and various changes required in specific application fields and uses of the present invention are also possible. Therefore, the above detailed description of the invention is not intended to limit the invention to the disclosed embodiments. Also, the appended claims should be construed to cover other embodiments as well.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 청주 및 사케의 품질 및 등급 판별 장치를 나타내는 도면이다.1 is a diagram showing an apparatus for determining the quality and grade of rice wine and sake according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 청주 및 사케의 품질 및 등급 판별 장치(1)는 시료(10)에 포함된 다양한 성분을 감지하는 전자혀(Electronic tongue, 110)와 GC/MS-O(130), 시료(10)의 성분을 분석하고 처리하는 제어부(200) 및 분석 결과를 표시하는 표시부(300)로 구현될 수 있다. 제어부(200)는 컴퓨터 또는 단말을 통해 처리되는 응용 프로그램을 포함할 수 있다. 예를 들어, 제어부(200)는 AlphaSoft 프로그램을 의미할 수 있으나, 별도의 구성 및 프로그램으로 구현될 수 있다. 청주 및 사케의 시료(10)는 시중에 판매 중인 제품이나 직접 제조한 시제품을 의미할 수 있다. 청주 및 사케의 시료(10)는 실험을 위해 특정 용기(예를 들어, 바이알(vial))에 주입될 수 있다. Referring to FIG. 1, the apparatus 1 for determining the quality and grade of rice wine and sake includes an electronic tongue 110 for detecting various components included in a sample 10, a GC/MS-O 130, and a sample It can be implemented with a control unit 200 that analyzes and processes the components of (10) and a display unit 300 that displays analysis results. The control unit 200 may include an application program processed through a computer or terminal. For example, the control unit 200 may mean an AlphaSoft program, but may be implemented as a separate configuration and program. The sample 10 of rice wine and sake may mean a product on the market or a prototype manufactured directly. Samples 10 of rice wine and sake may be injected into a specific container (eg, a vial) for the experiment.

전자혀(110)는 시료(10)에 포함된 맛 성분을 감지할 수 있다. 미각은 수용액 속에 녹아 있는 각종 전해질, 비전해질 물질들이 미각 세포를 자극함으로써 발현되는 감각으로서, 식품의 맛을 판별할 때 이용된다. 식품의 맛은 단맛, 쓴맛, 신맛, 짠맛 및 감칠맛 5가지 기본 맛의 혼합으로 이루어진다. 인간의 기본적 맛의 인식 메커니즘은 맛을 인식할 수 있는 감지부와 감지부로부터 획득한 맛 물질 간의 반응 결과를 뇌에 전달하기 위한 신호 전달 체계, 및 감지부로부터 입력된 전기적, 화학적 반응 결과를 분석하는 인식부로 나누어질 수 있다. 이러한 인간의 맛 인식 메카니즘을 기계적으로 모방한 시스템이 전자혀(110)이다. 전자혀(110)는 맛 물질과 반응하는 센서 어레이(Sensor array, 미도시), 센서 어레이(Sensor array, 미도시)로부터 출력되는 신호를 조절하기 위한 신호조절부(미도시) 그리고 테이터를 분석하여 결과를 도출하는 다변량 해석부(미도시)로 구성될 수 있다. 이 중 센서 어레이(미도시)는 전자혀(110)의 핵심적인 요소로서 맛 물질들과 반응하여 전기적 신호를 출력하는 두 개 이상의 개별 센서의 다발로 구성될 수 있다. 개별 센서들은 맛 물질과 비선택적으로 반응하는 특성을 가지고 있으며, 센서 어레이(미도시)는 전위차법을 기반으로 전기화학 센서들로 고분자막으로 구현할 수 있는 내부에 도핑하는 물질을 변화시킴으로써 전해질 물질들에 대한 다양한 화학 반응 양상을 조절할 수 있다. 따라서, 전자혀(110)는 단맛, 신맛, 짠맛, 쓴맛, 떫은맛, 감칠맛 측정이 가능하며 쓴맛, 떫은맛, 감칠맛의 경우 센서 세척 후 남아있는 맛 분자의 양으로 후미까지 측정이 가능할 수 있다.The electronic tongue 110 may detect taste components included in the sample 10 . Taste is a sense expressed when various electrolytes and non-electrolytes dissolved in an aqueous solution stimulate taste cells, and is used to determine the taste of food. The taste of food consists of a mixture of five basic tastes: sweet, bitter, sour, salty and savory. The basic human taste recognition mechanism is a signal transmission system for transmitting the reaction result between a sensor capable of recognizing taste and taste substances obtained from the sensor to the brain, and analyzing the electrical and chemical reaction results input from the sensor. It can be divided into recognition units that do. The electronic tongue 110 is a system that mechanically imitates such a human taste recognition mechanism. The electronic tongue 110 analyzes the sensor array (not shown) reacting with the taste material, the signal control unit (not shown) for controlling the signal output from the sensor array (not shown), and the data. It may be composed of a multivariate analysis unit (not shown) that derives results. Among them, the sensor array (not shown) is a core element of the electronic tongue 110 and may be composed of a bundle of two or more individual sensors that react with taste substances to output electrical signals. Individual sensors have characteristics of reacting non-selectively with taste substances, and sensor arrays (not shown) are electrochemical sensors based on a potentiometric method that can be implemented as polymer membranes. A variety of chemical reaction patterns can be controlled. Therefore, the electronic tongue 110 can measure sweet, sour, salty, bitter, astringent, and savory tastes, and in the case of bitter, astringent, and savory tastes, it is possible to measure the amount of taste molecules remaining after washing the sensor to the rear end.

전자혀(110)는 미각정보 단위(TIU: taste information unit)로 맛 성분의 함량을 감지할 수 있다. TIU 단위는 맛 성분의 농도를 나타내는 것으로, 인간이 맛의 차이를 구별할 수 있는 최초 차이를 1 단위로 정한 값을 의미할 수 있다. 청주 및 사케의 맛 성분을 전자혀(100)를 통해 분석한 결과, 청주 및 사케의 주된 맛성분은 표 1과 같이 쓴맛, 감칠맛 및 감칠맛 후미로 분석되었다. 청주 및 사케의 등급이 높을수록 감칠맛 및 감칠맛 후미가 높게 분석 되었다. The electronic tongue 110 may detect the content of taste components using a taste information unit (TIU). The TIU unit represents the concentration of a taste component, and may mean a value in which an initial difference that humans can distinguish between tastes is set as 1 unit. As a result of analyzing the taste components of rice wine and sake through the electronic tongue 100, the main taste components of rice wine and sake were analyzed as bitterness, umami, and umami aftertaste as shown in Table 1. The higher the grade of rice wine and sake, the higher the umami and umami aftertaste were analyzed.

No.No. 지표성분index component 함량(TIU)Content (TIU) 1One 감칠맛Umami 6.16.1 22 감칠맛 후미Umami aftertaste 3.23.2

GC/MS-O(130)는 시료(10)에 포함된 향기 성분을 감지할 수 있다. 냄새를 유발하는 휘발성 화합물의 분석에는 GC(Gas Chromatography) 또는 GC/MS(Gas Chromatography/Mass Spectrometry)가 사용될 수 있다. 그러나 이들 분석기기는 전체 휘발성 성분의 프로파일이나 특정성분의 함량을 정량적으로 분석할 수는 있으나, 냄새를 유발하는 지배적인 성분이 무엇인지 파악하기 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 사용되는 장치가 GC/MS-O(130)이다. GC/MS-O(130)는 GC컬럼에서 분리된 성분을 분배시켜 일부는 검출기(MS)로 보내고 나머지 일부는 관능검출기(olfactory detector port, ODP)로 보내어 냄새를 맡도록 구성될 수 있다. GC/MS-O(130)를 이용한 시료(10)이 분석방법은 냄새성분의 강도를 인위적으로 표시할 수 있는 장점이 있으며 어떤 성분이 냄새를 유발하는 지표성분인지 알 수 있는 객관적인 수단일 수 있다. The GC/MS-O 130 may detect fragrance components included in the sample 10 . Gas chromatography (GC) or gas chromatography/mass spectrometry (GC/MS) may be used to analyze volatile compounds that cause odor. However, although these analyzers can quantitatively analyze the profile of all volatile components or the content of specific components, it is difficult to identify the dominant component that causes odor. A device used to solve this problem is the GC/MS-O (130). The GC/MS-O 130 may be configured to distribute components separated from the GC column, send some of them to the detector (MS), and send the rest to the sensory detector (olfactory detector port, ODP) to smell. This analysis method of the sample 10 using the GC/MS-O 130 has the advantage of artificially displaying the intensity of odor components, and can be an objective means of determining which components are odor-causing index components. .

GC/MS-O(130)는 청주 및 사케의 향기 성분들을 감지하고 그 성분의 함량의 데이터를 도출할 수 있다. 청주 및 사케의 향기 성분 특징을 GC/MS-O(130)를 통해 분석한 결과, 알코올취는 Ethanol 성분, 발효취는 Isoamyl alcohol 성분, 과일향은 Ethyl caproate 성분, 꽃내음은 Phenethyl acetate 성분, 왁시한 취는 Ethyl caprylate 성분, 패티한 취는 Hexanoic acid 성분이 청주 및 사케의 품질 및 등급을 결정하는 주요 관능성분으로 평가되었다(표 2 참조). 참고로, 표 2의 향기 성분들의 함량은 보통주를 시료(10)로 사용하여 산출된 것이다.The GC/MS-O 130 may detect flavor components of rice wine and sake and derive content data of the components. As a result of analyzing the aroma component characteristics of rice wine and sake through GC/MS-O (130), alcohol odor was Ethanol, fermentation odor was Isoamyl alcohol, fruit flavor was Ethyl caproate, flower odor was Phenethyl acetate, and waxy. The ethyl caprylate component of Hanchwi and the hexanoic acid component of Pattihanchwi were evaluated as the main sensory components that determine the quality and grade of rice wine and sake (see Table 2). For reference, the contents of the fragrance components in Table 2 are calculated using common liquor as the sample 10.

No.No. 관능특성sensory properties 지표성분index component 함량(%)content(%) 1One AlcoholicAlcoholic EthanolEthanol 72.372.3 22 FermentedFermented Isoamyl alcoholIsoamyl alcohol 4.84.8 33 FruityFruity Ethyl caproateEthyl caproate 3.33.3 44 FloralFloral Phenethyl acetate Phenethyl acetate 0.70.7 55 WaxyWaxy Ethyl caprylateEthyl caprylate 0.90.9 66 FattyFatty Hexanoic acidHexanoic acid 1.01.0

제어부(200)는 전자혀(110) 및 GC/MS-O(130)가 감지한 시료(10)의 성분들을 이용하여 청주 및 사케의 품질 및 등급을 평가할 수 있다. 제어부(200)는 지표도출부(210), 모델링부(230), 성분 테이블(250) 및 판별부(270)로 구성될 수 있다.The control unit 200 may evaluate the quality and grade of rice wine and sake using components of the sample 10 detected by the electronic tongue 110 and the GC/MS-O 130. The controller 200 may include an indicator derivation unit 210, a modeling unit 230, a component table 250, and a determination unit 270.

지표도출부(210)는 전자혀(110) 및 GC/MS-O(130)가 감지한 청주 및 사케의 시료(10)의 맛 성분 및 향기 성분에 포함된 특정 성분을 선정할 수 있다. 특정 성분은 시료(10)에서 측정된 다양한 성분들 중 시료(10)의 품질 및 등급을 평가하기 위한 적어도 하나 이상의 성분을 의미할 수 있다. 본 발명의 실시예에 따르면, 특정 성분은 맛 성분에서 감칠맛 및 감칠맛 후미가 있고, 향기 성분에서 Ethanol 성분, Isoamyl alcohol 성분, Ethyl caproate 성분, Phenethyl acetate 성분, Ethyl caprylate 성분 및 Hexanoic acid 성분이 있을 수 있다. 즉, 지표도출부(210)는 전자혀(110) 및 GC/MS-O(130)가 감지한 시료(10)의 성분들 중 실험을 통해 획득하거나 설계를 통해 설정된 특정 성분들에 대한 데이터만 추출할 수 있다. 지표도출부(210)가 추출한 특정 성분들에 대한 데이터는 모델링부(230) 및 판별부(270)로 전송될 수 있다.The indicator derivation unit 210 may select specific components included in the taste components and aroma components of the sample 10 of rice wine and sake detected by the electronic tongue 110 and the GC/MS-O 130. The specific component may mean at least one or more components for evaluating the quality and grade of the sample 10 among various components measured in the sample 10 . According to an embodiment of the present invention, specific components include umami and savory aftertaste in taste components, and Ethanol components, Isoamyl alcohol components, Ethyl caproate components, Phenethyl acetate components, Ethyl caprylate components, and Hexanoic acid components in fragrance components. . That is, the indicator derivation unit 210 only obtains data for specific components obtained through experiments or set through design among the components of the sample 10 detected by the electronic tongue 110 and the GC/MS-O 130. can be extracted. Data on specific components extracted by the indicator derivation unit 210 may be transmitted to the modeling unit 230 and the determination unit 270 .

모델링부(230)는 특정 성분의 데이터를 이용하여 통계적 품질관리(Statistical Quality Control)를 수행하여 청주 및 사케의 품질 및 등급 판별이 가능한 복수의 모델들을 생성할 수 있다. 통계적 품질관리는 주성분 분석 기반으로 다차원 데이터를 가능한 한 정보 손실이 없게 저차원의 데이터로 압축하는 것이다. 또한 이 분석법의 장점은 이미지화 시키기 어려운 다차원 정보를 알기 쉬운 2차원적인 산포도로 투영하는 것이 가능하고 데이터 사이의 상호 관계를 시각적으로 표현 가능하다. 따라서, 모델링부(230)는 표준시료의 특정 성분들의 함량에 대한 데이터를 통계처리하여 일차원 데이터로 산출할 수 있다. 표준시료는 시료(10)의 등급 및 품질을 결정하기 위한 기준을 설정하기 위해 실험적으로 사용된 시료를 의미할 수 있다. 일 예로, 통계적 품질관리에 의하면, 모델링부(230)는 분석된 청주 및 사케의 표준시료의 특정 성분을 기초로 특정 성분의 분포양상을 도출할 수 있다. 표준시료의 특정 성분의 분포양상은 그래프의 일 축을 주축으로 품질 및 등급별로 뚜렷하게 표시될 수 있다. 청주 및 사케의 종류가 특유의 특정 성분들의 조합이 달라질 수 있다. 따라서, 청주 및 사케의 표준시료의 특정 성분의 분포양상은 성분과 함량 차이가 날 수 있고, 품질 및 등급별로 그래프의 일축의 거리 차이로 표시될 수 있다. The modeling unit 230 may generate a plurality of models capable of determining the quality and grade of rice wine and sake by performing statistical quality control using data of a specific component. Statistical quality control is to compress multi-dimensional data into low-dimensional data without loss of information as much as possible based on principal component analysis. In addition, the advantage of this analysis method is that it is possible to project multidimensional information that is difficult to image into a two-dimensional scatter plot that is easy to understand, and it is possible to visually express mutual relationships between data. Accordingly, the modeling unit 230 may statistically process the data on the content of specific components of the standard sample and calculate it as one-dimensional data. The standard sample may refer to a sample used experimentally to set standards for determining the grade and quality of the sample 10 . For example, according to statistical quality control, the modeling unit 230 may derive a distribution pattern of a specific component based on the specific component of the analyzed standard samples of rice wine and sake. The distribution pattern of a specific component of the standard sample can be clearly displayed by quality and grade with one axis of the graph as the main axis. The combination of specific ingredients unique to the type of rice wine and sake may vary. Therefore, the distribution pattern of specific components of the standard samples of rice wine and sake may be different from the component and content, and may be displayed as a difference in distance on one axis of the graph for each quality and grade.

또한, 모델링부(230)는 표준시료의 특정 성분들의 함량에 대한 데이터의 통계처리 과정에서 특정 성분들에 따라 가중치를 부여할 수 있다. 예를 들어, 모델링부(230)는 상대적으로 함량이 낮은 Ethyl caproate 성분보다 함량이 높은 Ethanol 성분에 가중치를 많이 부여할 수 있다.In addition, the modeling unit 230 may assign weights according to specific components in the process of statistical processing of data on the contents of specific components of the standard sample. For example, the modeling unit 230 may assign more weight to an ethyl caproate component having a relatively higher content than an ethyl caproate component having a relatively low content.

모델링부(230)는 표준시료의 특정 성분의 분포양상의 상한선 및 하한선을 설정할 수 있고, 상한선과 하한선에 의해 정의된 등급 영역을 설정할 수 있다. 표준시료의 등급 영역이 정의된 것은 모델로 정의될 수 있다. 모델링부(230)는 복수의 표준시료를 분석하는바 표준시료에 매칭되는 복수의 모델들을 생성할 수 있다. 즉, 모델링부(230)는 표준시료를 이용하여 다양한 등급에 매칭되는 모델들을 생성할 수 있다. 일 예로, 청주 및 사케의 등급은 준마이 다이긴급, 다이긴조급, 준마이긴조급, 준마이급 및 보통주급으로 구분될 수 있고, 청주 및 사케의 등급에 매칭되는 모델들은 준마이 다이긴조 모델, 다이긴조 모델, 준마이긴조 모델, 준마이 모델 및 보통주 모델을 포함할 수 있다. 각각의 모델은 고유의 등급 영역을 가질 수 있다. The modeling unit 230 may set upper and lower limits of the distribution pattern of a specific component of the standard sample, and may set a grade area defined by the upper and lower limits. The definition of the grade area of the standard sample can be defined as a model. The modeling unit 230 analyzes a plurality of standard samples and may generate a plurality of models matching the standard samples. That is, the modeling unit 230 may generate models matched to various grades using standard samples. For example, grades of sake and sake may be classified into junmai daiginjo, daiginjo, junmai ginjo, junmai, and common sake, and models matching the grades of sake and sake are junmai daiginjo models. , Daiginjo model, Junmai Ginjo model, Junmai model and common stock model. Each model can have its own rating area.

모델링부(230)에 의해 분석된 표준시료들의 특정 성분에 대한 데이터는 성분 테이블(250)에 저장될 수 있다. 모델링부(230)는 복수의 표준시료들을 분석한 데이터 및 표준시료들의 특정 성분이 분포하는 영역에 대한 데이터를 성분 테이블(250)로 저장할 수 있다. 성분 테이블(250)에 저장된 데이터와 새롭게 입력되는 시료(10)의 특정 성분을 매칭시키면 시료(10)의 등급 및 품질이 도출될 수 있다.Data on specific components of the standard samples analyzed by the modeling unit 230 may be stored in the component table 250 . The modeling unit 230 may store data obtained by analyzing a plurality of standard samples and data about a region in which a specific component of the standard samples is distributed as a component table 250 . The grade and quality of the sample 10 may be derived by matching data stored in the component table 250 with a specific component of the newly input sample 10 .

판별부(270)는 새롭게 입력되는 시료(10)의 특정 성분의 데이터를 상기 모델들 중 적어도 하나의 모델에 매칭시켜 특정 성분의 분포양상을 분석하여 청주 및 사케의 품질 및 등급을 판별할 수 있다. 일 예로, 판별부(270)는 시료(10)의 특정 성분의 데이터를 성분 테이블(250)에 저장된 데이터와 매칭시켜 시료(10)와 매칭되는 모델을 선정할 수 있다. 판별부(270)는 선정된 모델에 시료(10)의 특정 성분의 데이터를 입력하여 일차원 데이터를 산출할 수 있다. 판별부(270)는 시료(10)의 특정 성분들의 함량에 대한 데이터의 통계처리 과정에서 특정 성분들에 따라 가중치를 부여할 수 있다. 예를 들어, 판별부(270)는 상대적으로 함량이 낮은 Ethyl caproate 성분보다 함량이 높은 Ethanol 성분에 가중치를 많이 부여할 수 있다.The determination unit 270 may determine the quality and grade of rice wine and sake by matching data of a specific component of the newly input sample 10 to at least one of the models and analyzing the distribution of the specific component. . For example, the determination unit 270 may select a model matching the sample 10 by matching data of a specific component of the sample 10 with data stored in the component table 250 . The determination unit 270 may calculate one-dimensional data by inputting data of a specific component of the sample 10 into the selected model. The determination unit 270 may assign weights according to specific components in the process of statistically processing data on the content of specific components in the sample 10 . For example, the determination unit 270 may assign more weight to an ethyl caproate component having a relatively higher content than an ethyl caproate component having a relatively low content.

판별부(270)는 일차원 데이터에 기초하여 특정 성분이 분포하는 영역을 표시할 수 있고, 특정 성분이 분포하는 영역이 기저장된 품질 및 등급별 성분 테이블(250)을 기초로 도출된 등급 영역 내에 포함되는지 여부에 기초하여 시료(10)의 등급을 결정할 수 있다. 이 때, 판별부(270)는 시료(10)의 종류 및 특정 성분의 일차원 데이터를 그래프로 산출할 수 있고, 산출된 그래프를 표시부(300)를 이용하여 표시할 수 있다. 예를 들어, 표시부(300)는 단말의 디스플레이 또는 컴퓨터와 연결된 모니터 등을 포함할 수 있다. 표시부(300)는 모델링부(230)에 의해 정의된 등급 영역 및 판별부(270)의 통계처리에 의해 산출된 특정 성분들의 일차원 데이터를 표시할 수 있다.The determination unit 270 may display a region in which a specific component is distributed based on the one-dimensional data, and whether the region in which a specific component is distributed is included in the grade region derived based on the previously stored quality and graded component table 250. It is possible to determine the grade of the sample 10 based on whether or not. At this time, the determination unit 270 may calculate the type of sample 10 and the one-dimensional data of the specific component as a graph, and display the calculated graph using the display unit 300 . For example, the display unit 300 may include a display of a terminal or a monitor connected to a computer. The display unit 300 may display the grade area defined by the modeling unit 230 and one-dimensional data of specific components calculated by the statistical processing of the determination unit 270 .

일 예로, 판별부(270)는 시료(10)의 특정 성분의 데이터를 특정 모델에 입력한 결과 상기 특정 모델의 등급 영역에 시료(10)의 특정 성분이 분포하는 영역이 위치하면 시료(10)의 등급은 상기 특정 모델에 매칭되는 등급으로 결정할 수 있다. 판별부(270)는 특정 성분의 함량에 대한 데이터를 매칭되는 특정 모델에 복수 회 입력하여 특정 성분의 분포양상들을 도출할 수 있고, 판별부(270)는 특정 성분의 분포양상들의 평균값이 등급 영역에 포함되는지 여부에 기초하여 시료(10)의 등급을 결정할 수 있다.For example, as a result of inputting data of a specific component of the sample 10 into a specific model, the determination unit 270 determines that if an area in which a specific component of the sample 10 is distributed is located in a grade region of the specific model, the sample 10 The grade of can be determined as a grade matching the specific model. The determining unit 270 may derive distribution patterns of a specific ingredient by inputting data on the content of the specific ingredient to a specific model that is matched multiple times, and the determining unit 270 determines that the average value of the distribution patterns of the specific ingredient is a grade area. It is possible to determine the grade of the sample 10 based on whether it is included in.

일 예로, 판별부(270)는 시료(10)의 품질 및 등급별로 나타나는 고유의 특징의 차이가 클수록 등급 영역의 상하선 또는 하한선 범위에서 안에서 혹은 범위 밖에서 더 멀리 나타나게 된다. 다시 말해, 상한선과 하한선에 해당하는 수치들의 평균값과 시료(10)의 특정 성분의 분포 양상 간의 거리 차이에 기초하여 시료(10)의 품질이 결정될 수 있다. 즉, 판별부(270)는 상한선 및 하한선에 해당하는 수치들의 평균값과 특정 성분의 분포 간의 거리 차이에 기초하여 시료(10)의 품질을 결정할 수 있다. 판별부(270)는 상기 평균값과 특정 성분 간의 거리가 짧을수록 시료(10)의 품질이 높은 것으로 판단할 수 있다. 이 때, 판별부(270)는 하나의 시료(10)에 기초하여 복수 회의 데이터 입력을 수행할 수 있다. 즉, 판별부(270)는 특정 성분의 함량에 대한 데이터를 매칭되는 특정 모델에 복수 회 입력하여 특정 성분의 분포양상들을 도출할 수 있고, 판별부(270)는 특정 성분의 분포양상들의 평균값이 상한선 및 하한선에 해당하는 수치들의 평균값과 얼마나 차이가 나는지에 기초하여 시료(10)의 품질을 결정할 수 있다.For example, the determination unit 270 appears farther within or outside the upper and lower line or lower limit range of the class area as the difference in the unique characteristics appearing according to the quality and grade of the sample 10 is greater. In other words, the quality of the sample 10 may be determined based on the distance difference between the average value of the numerical values corresponding to the upper and lower limits and the distribution pattern of the specific component of the sample 10 . That is, the determination unit 270 may determine the quality of the sample 10 based on the distance difference between the average value of the numerical values corresponding to the upper and lower limits and the distribution of the specific component. The determination unit 270 may determine that the quality of the sample 10 is higher as the distance between the average value and the specific component is shorter. At this time, the determination unit 270 may perform data input multiple times based on one sample 10 . That is, the determining unit 270 may derive the distribution patterns of a specific ingredient by inputting data on the content of the specific ingredient to a specific model that is matched multiple times. The quality of the sample 10 may be determined based on how much it differs from the average value of the values corresponding to the upper and lower limits.

다양한 시료(10)를 이용하여 특정 성분의 분석 및 시료(10)의 등급/품질 결정을 수행한 결과, 특정 성분들은 시료(10)의 등급을 결정하는 제1 특정 성분 및 시료(20)의 품질을 결정하는 제2 특정 성분을 포함하는 것을 확인하였다. 이 때, 제1 특정 성분은 제2 특정 성분에 포함될 수 있다. 구체적으로, 특정 성분은 맛 특정 성분 및 향기 특정 성분으로 구분되고, 제1 특정 성분은 향기 특정 성분 중에 선택된 성분을 의미할 수 있다. 일 예로, 제1 특정 성분은 Ethanol 및 Ethyl caproate일 수 있고, 제2 특정 성분은 전체 8가지 특정 성분에서 제1 특정 성분을 제외한 나머지 성분일 수 있다. 따라서, 판별부(270)는 제1 특정 성분에 데이터만을 특정 모델에 입력하여 시료(10)의 등급을 결정할 수도 있다. 다만, 판별부(270)는 제1 특정 성분을 포함한 제2 특정 성분을 특정 모델에 입력하여 시료(10)의 품질을 결정할 수 있다. As a result of performing analysis of a specific component and determining the grade/quality of the sample 10 using various samples 10, the specific components determine the grade of the sample 10 and the quality of the first specific component and the sample 20 It was confirmed that it includes a second specific component that determines. In this case, the first specific component may be included in the second specific component. Specifically, the specific component is divided into a specific taste component and a specific fragrance component, and the first specific component may refer to a component selected from among specific fragrance components. For example, the first specific component may be Ethanol and Ethyl caproate, and the second specific component may be components other than the first specific component from all eight specific components. Accordingly, the determination unit 270 may determine the grade of the sample 10 by inputting only data for the first specific component to the specific model. However, the determining unit 270 may determine the quality of the sample 10 by inputting the second specific component including the first specific component into a specific model.

일 예로, 제1 특정 성분과 제2 특정 성분에서 제1 특정 성분을 제외한 성분은 함량에 있어서 반비례 관계이고, 복수의 제1 특정 성분들 간은 함량에 있어서 반비례관계이고, 제2 특정 성분에서 상기 제1 특정 성분을 제외한 복수의 성분들은 함량에 있어서 비례관계일 수 있다. 즉, 제1 특정 성부인 Ethanol의 함량이 낮고 제1 특정 성분인 Ethyl caproate의 함량이 높을수록 시료(10)의 등급이 높게 결정될 수 있다. 또한, 제1 특정 성분의 함량이 높아질수록 제1 특정 성분을 제외한 제2 특정 성분의 함량은 낮아질 수 있다.For example, components other than the first specific component in the first specific component and the second specific component have an inversely proportional relationship in content, a plurality of first specific components have an inverse proportional relationship in content, and in the second specific component, the A plurality of components other than the first specific component may be in a proportional relationship in content. That is, as the content of ethyl caproate, which is the first specific component, is low and the content of ethyl caproate, which is the first specific component, is high, the grade of the sample 10 may be determined to be high. In addition, as the content of the first specific component increases, the content of the second specific component excluding the first specific component may decrease.

본 발명의 실시예에 따르면, 청주 및 사케의 품질 및 등급 판별 장치(1)는 시료(10)의 특정 성분에 대한 데이터를 분석하여 시료(10)의 등급 및 품질을 결정할 수 있다. 따라서, 실험자가 시료(10)의 관능 평가를 수행하지 않아도 시료(10)의 등급 및 품질이 결정될 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the apparatus 1 for determining the quality and grade of rice wine and sake may determine the grade and quality of the sample 10 by analyzing data on a specific component of the sample 10 . Therefore, the grade and quality of the sample 10 may be determined even if the experimenter does not perform sensory evaluation of the sample 10 .

본 발명의 실시예에 따르면, 기저장된 데이터를 분석하여 시료(10)에 포함된 다양한 성분들 중 청주 및 사케의 품질 및 등급을 결정할 수 있는 데이터만을 추출할 수 있다. 또한, 특정 성분들 중에서도 품질을 결정하기 위한 성분과 등급을 결정하기 위한 성분을 분류하여 청주 및 사케의 품질 및 등급을 결정하는데 있어 신뢰성을 더욱 높일 수 있다. 나아가, 특정 성분들의 데이터와 이와 매칭되는 청주 및 사케의 품질 및 등급에 대한 데이터는 향후 청주 및 사케를 개발하는데 중요한 지표로 활용될 수 있다.According to an embodiment of the present invention, it is possible to extract only data capable of determining the quality and grade of rice wine and sake among various components included in the sample 10 by analyzing pre-stored data. In addition, reliability can be further increased in determining the quality and grade of rice wine and sake by classifying a component for determining quality and a component for determining grade among specific components. Furthermore, the data of specific ingredients and the data on the quality and grade of rice wine and sake that match them can be used as important indicators for developing rice wine and sake in the future.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 준마이 다이긴조급의 품질 및 등급을 판별하기 위한 그래프이다.2 is a graph for determining the quality and grade of Junmai Daiginjo grade according to an embodiment of the present invention.

도 1 및 도 2를 참조하면, 모델링부(230)는 표준시료 A를 이용하여 준마이 다이긴조 모델을 생성할 수 있다. 모델링부(230)는 표준시료 A를 이용하여 복수 회 실험을 수행할 수 있고, 복수의 특정 성분들 각각의 함량을 이용하여 통계처리를 수행하여 일차원 데이터인 등급 영역을 도출할 수 있다. Referring to FIGS. 1 and 2 , the modeling unit 230 may generate a Junmai Daiginjo model using a standard sample A. The modeling unit 230 may perform a plurality of experiments using the standard sample A, and may derive a grade area, which is one-dimensional data, by performing statistical processing using the contents of each of a plurality of specific components.

판별부(270)는 복수의 특정 성분들 각각의 함량을 이용하여 통계처리를 수행하여 일차원 데이터를 도출하여 모델링부(230)에 의해 정의된 등급 영역과 매칭시킬 수 있다. The determination unit 270 may perform statistical processing using the content of each of a plurality of specific components to derive one-dimensional data and match it with the grade area defined by the modeling unit 230 .

일 예로, 지표도출부(210)는 미지시료 A의 특정 성분을 선정하고 이에 대한 데이터를 판별부(270)로 전송할 수 있다. 판별부(270)는 미지시료 A의 특정 성분에 대한 데이터를 미지시료 A와 매칭되는 준마이 다이긴조 모델에 입력할 수 있다. 판별부(270)는 미지시료 A를 이용하여 복수 회 실험을 수행할 수 있다. 실험 결과, 미지시료 A의 3개의 일차원 데이터 중 2개의 데이터가 등급 영역에 포함되었다. 판별부(270)는 미지시료 A의 등급을 결정하기 위해 3개의 일차원 데이터의 평균값을 도출하였고, 평균값은 등급 영역 내에 위치하였다. 따라서, 미지시료 A의 등급은 준마이 다이긴조급으로 판별되었다. 또한, 판별부(270)는 미지시료 A의 품질을 결정하기 위해 3개의 일차원 데이터와 준마이 다이긴조 모델의 등급 영역의 상한선과 하한선에 해당하는 수치들의 평균값 간의 거리를 비교할 수 있다. 이 때, 준마이 다이긴조 모델의 등급 영역의 상한선과 하한선에 해당하는 수치들의 평균값은 “”일 수 있다. 상한선과 하한선에 해당하는 수치들의 평균값과 3개의 일차원 데이터 간의 거리의 평균값에 기초하여 미지시료 A의 품질이 결정될 수 있다. 예를 들어, 특정 성분에 대한 일차원 데이터가 “”에 가까울수록 시료(10)의 품질이 높고, 특정 성분에 대한 일차원 데이터가 상한선 및 하한선에 가까울수록 시료(10)의 품질은 낮은 것으로 결정될 수 있다.For example, the indicator derivation unit 210 may select a specific component of the unknown sample A and transmit data about it to the determination unit 270. The determination unit 270 may input data on a specific component of the unknown sample A to the Junmai Daiginjo model matched with the unknown sample A. The determination unit 270 may perform the experiment a plurality of times using the unknown sample A. As a result of the experiment, two of the three one-dimensional data of unknown sample A were included in the grade area. The determination unit 270 derived the average value of three one-dimensional data to determine the grade of the unknown sample A, and the average value was located within the grade area. Therefore, the grade of unknown sample A was determined to be Junmai Daiginjo grade. In addition, the determination unit 270 may compare the distance between the three one-dimensional data and the average value of values corresponding to the upper and lower limits of the rating area of the Junmai Daiginjo model to determine the quality of the unknown sample A. At this time, the average value of the numerical values corresponding to the upper and lower limits of the rating area of the Junmai Daiginjo model may be "". The quality of the unknown sample A may be determined based on the average value of the numerical values corresponding to the upper and lower limits and the average value of the distance between the three one-dimensional data. For example, the closer the one-dimensional data for a specific component is to “”, the higher the quality of the sample 10, and the closer the one-dimensional data for a specific component are to the upper and lower limits, the lower the quality of the sample 10. .

일 예로, 지표도출부(210)는 미지시료 E-2의 특정 성분을 선정하고 이에 대한 데이터를 판별부(270)로 전송할 수 있다. 판별부(270)는 미지시료 E-2의 특정 성분에 대한 데이터를 준마이 다이긴조 모델에 입력할 수 있다. 다만, 미지시료 E-2는 준마이 다이긴조급에 해당되지 않는 등급을 가진 시료인바, 미지시료 E-2의 3개의 일차원 데이터 모두 준마이 다이긴조 모델의 등급 영역 밖에 위치한다. 따라서, 판별부(270)는 미지시료 E-2의 등급이 준마이 다이긴조급이 아니라고 판별할 수 있다. For example, the indicator derivation unit 210 may select a specific component of the unknown sample E-2 and transmit data about it to the determination unit 270. The determination unit 270 may input data on a specific component of the unknown sample E-2 to the Junmai Daiginjo model. However, since the unknown sample E-2 is a sample with a grade that does not correspond to the Junmai Daiginjo class, all three one-dimensional data of the unknown sample E-2 are located outside the grade range of the Junmai Daiginjo model. Accordingly, the determination unit 270 may determine that the grade of the unknown sample E-2 is not Junmai Daiginzo grade.

표시부(300)는 그래프 상에서 x 축을 시료의 종류로 표시하고, y축을 특정 성분의 일차원 데이터로 표시할 수 있다. The display unit 300 may display the type of sample on the x axis and the one-dimensional data of a specific component on the y axis on the graph.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 다이긴조급의 품질 및 등급을 판별하기 위한 그래프이다.3 is a graph for determining the quality and grade of Daiginjo grade according to an embodiment of the present invention.

도 1 및 도 3을 참조하면, 모델링부(230)는 표준시료 B를 이용하여 다이긴조 모델을 생성할 수 있다. 모델링부(230)는 표준시료 B를 이용하여 복수 회 실험을 수행할 수 있고, 복수의 특정 성분들 각각의 함량을 이용하여 통계처리를 수행하여 일차원 데이터인 등급 영역을 도출할 수 있다. Referring to FIGS. 1 and 3 , the modeling unit 230 may generate a Daiginjo model using a standard sample B. The modeling unit 230 may perform a plurality of experiments using the standard sample B, and may derive a grade area, which is one-dimensional data, by performing statistical processing using the contents of each of a plurality of specific components.

판별부(270)는 복수의 특정 성분들 각각의 함량을 이용하여 통계처리를 수행하여 일차원 데이터를 도출하여 모델링부(230)에 의해 정의된 등급 영역과 매칭시킬 수 있다. The determination unit 270 may perform statistical processing using the content of each of a plurality of specific components to derive one-dimensional data and match it with the grade area defined by the modeling unit 230 .

일 예로, 지표도출부(210)는 미지시료 B의 특정 성분을 선정하고 이에 대한 데이터를 판별부(270)로 전송할 수 있다. 판별부(270)는 미지시료 B의 특정 성분에 대한 데이터를 미지시료 B와 매칭되는 다이긴조 모델에 입력할 수 있다. 판별부(270)는 미지시료 B를 이용하여 복수 회 실험을 수행할 수 있다. 실험 결과, 미지시료 B의 3개의 일차원 데이터 모두가 등급 영역에 포함되었다. 따라서, 미지시료 B의 등급은 다이긴조급으로 판별되었다. 또한, 판별부(270)는 미지시료 B의 품질을 결정하기 위해 3개의 일차원 데이터와 다이긴조 모델의 등급 영역의 상한선과 하한선에 해당하는 수치들의 평균값 간의 거리를 비교할 수 있다. 상한선과 하한선에 해당하는 수치들의 평균값과 3개의 일차원 데이터 간의 거리의 평균값에 기초하여 미지시료 B의 품질이 결정될 수 있다.For example, the indicator derivation unit 210 may select a specific component of the unknown sample B and transmit data about it to the determination unit 270 . The determination unit 270 may input data on a specific component of the unknown sample B to the Daiginjo model matched with the unknown sample B. The determination unit 270 may perform the experiment a plurality of times using the unknown sample B. As a result of the experiment, all three one-dimensional data of unknown sample B were included in the grade area. Therefore, the grade of unknown sample B was determined to be Daiginjo grade. In addition, the determination unit 270 may compare the distance between the three one-dimensional data and the average value of the numerical values corresponding to the upper and lower limits of the rating area of the Daiginjo model in order to determine the quality of the unknown sample B. The quality of the unknown sample B may be determined based on the average value of the numerical values corresponding to the upper and lower limits and the average value of the distance between the three one-dimensional data.

일 예로, 지표도출부(210)는 미지시료 E-2의 특정 성분을 선정하고 이에 대한 데이터를 판별부(270)로 전송할 수 있다. 판별부(270)는 미지시료 E-2의 특정 성분에 대한 데이터를 다이긴조 모델에 입력할 수 있다. 다만, 미지시료 E-2는 다이긴조급에 해당되지 않는 등급을 가진 시료인바, 미지시료 E-2의 3개의 일차원 데이터 모두 다이긴조 모델의 등급 영역 밖에 위치한다. 따라서, 판별부(270)는 미지시료 E-2의 등급이 다이긴조급이 아니라고 판별할 수 있다. For example, the indicator derivation unit 210 may select a specific component of the unknown sample E-2 and transmit data about it to the determination unit 270. The determination unit 270 may input data on a specific component of the unknown sample E-2 into the Daiginjo model. However, since the unknown sample E-2 is a sample with a grade that does not correspond to the Daiginjo level, all three one-dimensional data of the unknown sample E-2 are located outside the grade area of the Daiginjo model. Accordingly, the determination unit 270 may determine that the grade of the unknown sample E-2 is not Daiginzo grade.

표시부(300)는 그래프 상에서 x 축을 시료의 종류로 표시하고, y축을 특정 성분의 일차원 데이터로 표시할 수 있다. The display unit 300 may display the type of sample on the x axis and the one-dimensional data of a specific component on the y axis on the graph.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 준마이긴조급의 품질 및 등급을 판별하기 위한 그래프이다.4 is a graph for determining the quality and grade of junmai ginjo grade according to an embodiment of the present invention.

도 1 및 도 4를 참조하면, 모델링부(230)는 표준시료 C를 이용하여 준마이긴조 모델을 생성할 수 있다. 모델링부(230)는 표준시료 C를 이용하여 복수 회 실험을 수행할 수 있고, 복수의 특정 성분들 각각의 함량을 이용하여 통계처리를 수행하여 일차원 데이터인 등급 영역을 도출할 수 있다. Referring to FIGS. 1 and 4 , the modeling unit 230 may generate a junmai ginjo model using a standard sample C. The modeling unit 230 may perform a plurality of experiments using the standard sample C, and may derive a grade area, which is one-dimensional data, by performing statistical processing using the contents of each of a plurality of specific components.

판별부(270)는 복수의 특정 성분들 각각의 함량을 이용하여 통계처리를 수행하여 일차원 데이터를 도출하여 모델링부(230)에 의해 정의된 등급 영역과 매칭시킬 수 있다. The determination unit 270 may perform statistical processing using the content of each of a plurality of specific components to derive one-dimensional data and match it with the grade area defined by the modeling unit 230 .

일 예로, 지표도출부(210)는 미지시료 C의 특정 성분을 선정하고 이에 대한 데이터를 판별부(270)로 전송할 수 있다. 판별부(270)는 미지시료 C의 특정 성분에 대한 데이터를 미지시료 C와 매칭되는 다이긴조 모델에 입력할 수 있다. 판별부(270)는 미지시료 C를 이용하여 복수 회 실험을 수행할 수 있다. 실험 결과, 미지시료 C의 3개의 일차원 데이터 모두가 등급 영역에 포함되었다. 따라서, 미지시료 C의 등급은 준마이긴조급으로 판별되었다. 또한, 판별부(270)는 미지시료 C의 품질을 결정하기 위해 3개의 일차원 데이터와 준마이긴조 모델의 등급 영역의 상한선과 하한선에 해당하는 수치들의 평균값 간의 거리를 비교할 수 있다. 상한선과 하한선에 해당하는 수치들의 평균값과 3개의 일차원 데이터 간의 거리의 평균값에 기초하여 미지시료 C의 품질이 결정될 수 있다.For example, the indicator derivation unit 210 may select a specific component of the unknown sample C and transmit data about it to the determination unit 270 . The determination unit 270 may input data on a specific component of the unknown sample C to the Daiginjo model matched with the unknown sample C. The determination unit 270 may perform the experiment a plurality of times using the unknown sample C. As a result of the experiment, all three one-dimensional data of unknown sample C were included in the grade area. Therefore, the grade of unknown sample C was determined to be Junmai Ginjo grade. In addition, the determination unit 270 may compare the distance between the three one-dimensional data and the average value of the upper and lower limits of the rating area of the junmaiginjo model in order to determine the quality of the unknown sample C. The quality of the unknown sample C may be determined based on the average value of the numerical values corresponding to the upper and lower limits and the average value of the distance between the three one-dimensional data.

일 예로, 지표도출부(210)는 미지시료 E-2의 특정 성분을 선정하고 이에 대한 데이터를 판별부(270)로 전송할 수 있다. 판별부(270)는 미지시료 E-2의 특정 성분에 대한 데이터를 준마이긴조 모델에 입력할 수 있다. 다만, 미지시료 E-2는 준마이긴조급에 해당되지 않는 등급을 가진 시료인바, 미지시료 E-2의 3개의 일차원 데이터 모두 준마이긴조 모델의 등급 영역 밖에 위치한다. 따라서, 판별부(270)는 미지시료 E-2의 등급이 준마이긴조급이 아니라고 판별할 수 있다. For example, the indicator derivation unit 210 may select a specific component of the unknown sample E-2 and transmit data about it to the determination unit 270. The determination unit 270 may input data on a specific component of the unknown sample E-2 into the junmaiginjo model. However, since the unknown sample E-2 is a sample with a grade that does not correspond to the semi-maiginjo grade, all three one-dimensional data of the unknown sample E-2 are located outside the grade domain of the semimaiginjo model. Therefore, the determination unit 270 may determine that the grade of the unknown sample E-2 is not the junmai ginjo grade.

표시부(300)는 그래프 상에서 x 축을 시료의 종류로 표시하고, y축을 특정 성분의 일차원 데이터로 표시할 수 있다. The display unit 300 may display the type of sample on the x axis and the one-dimensional data of a specific component on the y axis on the graph.

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 준마이급의 품질 및 등급을 판별하기 위한 그래프이다.5 is a graph for determining the quality and grade of a junmai class according to an embodiment of the present invention.

도 1 및 도 5를 참조하면, 모델링부(230)는 표준시료 D를 이용하여 준마이 모델을 생성할 수 있다. 모델링부(230)는 표준시료 D를 이용하여 복수 회 실험을 수행할 수 있고, 복수의 특정 성분들 각각의 함량을 이용하여 통계처리를 수행하여 일차원 데이터인 등급 영역을 도출할 수 있다. Referring to FIGS. 1 and 5 , the modeling unit 230 may generate a Junmai model using a standard sample D. The modeling unit 230 may perform a plurality of experiments using the standard sample D, and may derive a grade area, which is one-dimensional data, by performing statistical processing using the contents of each of a plurality of specific components.

판별부(270)는 복수의 특정 성분들 각각의 함량을 이용하여 통계처리를 수행하여 일차원 데이터를 도출하여 모델링부(230)에 의해 정의된 등급 영역과 매칭시킬 수 있다. The determination unit 270 may perform statistical processing using the content of each of a plurality of specific components to derive one-dimensional data and match it with the grade area defined by the modeling unit 230 .

일 예로, 지표도출부(210)는 미지시료 D의 특정 성분을 선정하고 이에 대한 데이터를 판별부(270)로 전송할 수 있다. 판별부(270)는 미지시료 D의 특정 성분에 대한 데이터를 미지시료 D와 매칭되는 준마이 모델에 입력할 수 있다. 판별부(270)는 미지시료 D를 이용하여 복수 회 실험을 수행할 수 있다. 실험 결과, 미지시료 D의 3개의 일차원 데이터 중 2개의 데이터가 등급 영역에 포함되었다. 판별부(270)는 미지시료 D의 등급을 결정하기 위해 3개의 일차원 데이터의 평균값을 도출하였고, 평균값은 등급 영역 내에 위치하였다. 따라서, 미지시료 D의 등급은 준마이급으로 판별되었다. 또한, 판별부(270)는 미지시료 D의 품질을 결정하기 위해 3개의 일차원 데이터와 준마이 모델의 등급 영역의 상한선과 하한선에 해당하는 수치들의 평균값 간의 거리를 비교할 수 있다. 상한선과 하한선에 해당하는 수치들의 평균값과 3개의 일차원 데이터 간의 거리의 평균값에 기초하여 미지시료 D의 품질이 결정될 수 있다.For example, the indicator derivation unit 210 may select a specific component of the unknown sample D and transmit data about it to the determination unit 270. The determination unit 270 may input data on a specific component of the unknown sample D to the Junmai model matched with the unknown sample D. The determination unit 270 may perform the experiment a plurality of times using the unknown sample D. As a result of the experiment, two of the three one-dimensional data of unknown sample D were included in the grade area. The determination unit 270 derives the average value of three one-dimensional data to determine the grade of the unknown sample D, and the average value is located within the grade area. Therefore, the grade of unknown sample D was determined to be Junmai. In addition, the determination unit 270 may compare the distances between the three one-dimensional data and average values of numerical values corresponding to the upper and lower limits of the rating area of the Junmai model in order to determine the quality of the unknown sample D. The quality of the unknown sample D may be determined based on the average value of the numerical values corresponding to the upper and lower limits and the average value of the distance between the three one-dimensional data.

일 예로, 지표도출부(210)는 미지시료 E-2의 특정 성분을 선정하고 이에 대한 데이터를 판별부(270)로 전송할 수 있다. 판별부(270)는 미지시료 E-2의 특정 성분에 대한 데이터를 준마이 모델에 입력할 수 있다. 다만, 미지시료 E-2는 준마이급에 해당되지 않는 등급을 가진 시료인바, 미지시료 E-2의 3개의 일차원 데이터 모두 준마이 모델의 등급 영역 밖에 위치한다. 따라서, 판별부(270)는 미지시료 E-2의 등급이 준마이급이 아니라고 판별할 수 있다. For example, the indicator derivation unit 210 may select a specific component of the unknown sample E-2 and transmit data about it to the determination unit 270. The determination unit 270 may input data on a specific component of the unknown sample E-2 to the Junmai model. However, since the unknown sample E-2 is a sample with a grade that does not correspond to the Junmai class, all three one-dimensional data of the unknown sample E-2 are located outside the class domain of the Junmai model. Accordingly, the determination unit 270 may determine that the grade of the unknown sample E-2 is not a semi-major grade.

표시부(300)는 그래프 상에서 x 축을 시료의 종류로 표시하고, y축을 특정 성분의 일차원 데이터로 표시할 수 있다. The display unit 300 may display the type of sample on the x axis and the one-dimensional data of a specific component on the y axis on the graph.

도 6은 본 발명의 실시예에 따른 보통주급의 품질 및 등급을 판별하기 위한 그래프이다.6 is a graph for determining the quality and grade of common stock according to an embodiment of the present invention.

도 1 및 도 6을 참조하면, 모델링부(230)는 표준시료 E-1, E-2 및 E-3를 이용하여 보통주 모델을 생성할 수 있다. 보통주에 포함된 특정 성분의 함량은 다른 등급의 청주 및 사케에 대비하여 다양하게 존재할 수 있다. 따라서, 모델링부(230)는 보통주 모델의 등급 영역을 복수개로 생성할 수 있다. 모델링부(230)는 표준시료 E-1, E-2 및 E-3를 이용하여 복수 회 실험을 수행할 수 있고, 복수의 특정 성분들 각각의 함량을 이용하여 통계처리를 수행하여 일차원 데이터인 등급 영역을 도출할 수 있다. 예를 들어, 등급 영역은 “상”, “중” 및 “하”로 구분될 수 있다. 모델링부(230)는 표준시료 E-1의 등급 영역을 “상”으로 정의할 수 있고, 표준시료 E-2의 등급 영역을 “중”으로 정의할 수 있고, 표준시료 E-3의 등급 영역을 “하”로 정의할 수 있다.Referring to FIGS. 1 and 6 , the modeling unit 230 may generate a common stock model using standard samples E-1, E-2, and E-3. The content of specific components included in common sake may vary compared to other grades of sake and sake. Accordingly, the modeling unit 230 may generate a plurality of rating regions of the common stock model. The modeling unit 230 may perform a plurality of experiments using standard samples E-1, E-2, and E-3, and perform statistical processing using the contents of each of a plurality of specific components to obtain one-dimensional data. Rating areas can be derived. For example, the rating area may be divided into “high”, “medium” and “low”. The modeling unit 230 may define the grade area of the standard sample E-1 as “high”, the grade area of the standard sample E-2 as “middle”, and the grade area of the standard sample E-3. can be defined as “under”.

판별부(270)는 복수의 특정 성분들 각각의 함량을 이용하여 통계처리를 수행하여 일차원 데이터를 도출하여 모델링부(230)에 의해 정의된 등급 영역과 매칭시킬 수 있다. The determination unit 270 may perform statistical processing using the content of each of a plurality of specific components to derive one-dimensional data and match it with the grade area defined by the modeling unit 230 .

일 예로, 지표도출부(210)는 미지시료 E-2의 특정 성분을 선정하고 이에 대한 데이터를 판별부(270)로 전송할 수 있다. 판별부(270)는 미지시료 E-2의 특정 성분에 대한 데이터를 미지시료 E-2와 매칭되는 보통주 모델에 입력할 수 있다. 판별부(270)는 미지시료 E-2를 이용하여 복수 회 실험을 수행할 수 있다. 실험 결과, 미지시료 E-2의 3개의 일차원 데이터가 등급 영역 중 “중”에 포함되었다. 따라서, 미지시료 E-2의 등급은 보통주급에서 “중”으로 판별되었다. 또한, 판별부(270)는 미지시료 E-2의 품질을 결정하기 위해 3개의 일차원 데이터와 보통주 모델의 등급 영역의 상한선과 하한선에 해당하는 수치들의 평균값 간의 거리를 비교할 수 있다. 상한선과 하한선에 해당하는 수치들의 평균값과 3개의 일차원 데이터 간의 거리의 평균값에 기초하여 미지시료 E-2의 품질이 결정될 수 있다.For example, the indicator derivation unit 210 may select a specific component of the unknown sample E-2 and transmit data about it to the determination unit 270. The determination unit 270 may input data on a specific component of the unknown sample E-2 to a common stock model matched with the unknown sample E-2. The determination unit 270 may perform the experiment a plurality of times using the unknown sample E-2. As a result of the experiment, the three one-dimensional data of unknown sample E-2 were included in “medium” among the rating areas. Therefore, the grade of the unknown sample E-2 was determined as “medium” in the common stock grade. In addition, the determination unit 270 may compare the distance between the three one-dimensional data and the average value of the upper and lower limits of the rating area of the common stock model in order to determine the quality of the unknown sample E-2. The quality of the unknown sample E-2 may be determined based on the average value of the values corresponding to the upper and lower limits and the average value of the distance between the three one-dimensional data.

일 예로, 지표도출부(210)는 미지시료 A의 특정 성분을 선정하고 이에 대한 데이터를 판별부(270)로 전송할 수 있다. 판별부(270)는 미지시료 A의 특정 성분에 대한 데이터를 보통주 모델에 입력할 수 있다. 다만, 미지시료 A는 도 2에 따른 실험 결과에서 준마이 다이긴조급으로 판별된 시료이다. 따라서, 미지시료 A의 3개의 일차원 데이터 모두 보통주 모델의 등급 영역 밖에 위치한다. 따라서, 판별부(270)는 미지시료 A의 등급이 보통주급이 아니라고 판별할 수 있다. For example, the indicator derivation unit 210 may select a specific component of the unknown sample A and transmit data about it to the determination unit 270. The determination unit 270 may input data on a specific component of the unknown sample A to the common stock model. However, the unknown sample A is a sample determined to be Junmai Daiginjo grade in the experimental results according to FIG. 2 . Therefore, all three one-dimensional data of unknown sample A are located outside the rating domain of the common stock model. Accordingly, the determination unit 270 may determine that the grade of the unknown sample A is not a common liquor grade.

표시부(300)는 그래프 상에서 x 축을 시료의 종류로 표시하고, y축을 특정 성분의 일차원 데이터로 표시할 수 있다. The display unit 300 may display the type of sample on the x axis and the one-dimensional data of a specific component on the y axis on the graph.

도 7은 본 발명의 실시예에 따른 청주 및 사케의 품질 및 등급 판별 방법을 나타내는 순서도이다. 설명의 간략을 위해 중복되는 내용의 기재는 생략한다.7 is a flowchart illustrating a method for determining the quality and grade of rice wine and sake according to an embodiment of the present invention. For brevity of description, description of overlapping contents is omitted.

도 7을 참조하면, 전자혀 및 GC/MS-O는 표준시료에 포함된 성분들을 감지할 수 있다. 지표도출부는 전자혀 및 GC/MS-O가 감지한 청주 및 사케의 시료의 맛 성분 및 향기 성분에 포함된 특정 성분을 선정할 수 있다. 지표도출부가 선정한 특정 성분에 대한 데이터는 모델링부 및 판별부로 전송될 수 있다(S100).Referring to FIG. 7, the electronic tongue and GC/MS-O can detect components included in the standard sample. The index derivation unit may select specific components included in the taste components and aroma components of the samples of rice wine and sake detected by the electronic tongue and GC/MS-O. Data on the specific component selected by the indicator derivation unit may be transmitted to the modeling unit and the determination unit (S100).

모델링부는 표준시료들의 통계처리를 통한 복수의 모델들 생성할 수 있다. 생성된 모델들은 향수 미지 시료들의 실험 시에 적용될 수 있다(S200).The modeling unit may generate a plurality of models through statistical processing of standard samples. The generated models can be applied to experiments on perfume unknown samples (S200).

모델링부는 표준 시료들 각각의 상한선, 하한선 범위를 기준으로 모델들 각각에 등급 영역 정의할 수 있다. 예를 들어, 준마이 다이긴조 모델, 다이긴조 모델, 준마이긴조 모델 및 준마이 모델 각각은 하나의 등급 영역을 가지고, 보통주 모델은 복수개의 등급 영역을 가질 수 있다. 이는, 보통주급 청주 및 사케는 특정 성분의 함량이 일반적으로 특정되기 어렵기 때문이다. 따라서, 모델링부는 보통주급 시료의 등급과 품질까지도 판별하기 위해 보통주 모델에는 복수개의 등급 영역을 설정할 수 있다(S300).The modeling unit may define a grade area for each of the models based on the upper and lower limit ranges of each of the standard samples. For example, each of the Junmai Daiginjo model, the Daiginjo model, the Junmai Ginjo model, and the Junmai model may have one rating area, and the common stock model may have a plurality of rating areas. This is because it is generally difficult to specify the content of specific ingredients in common sake-grade rice wine and sake. Accordingly, the modeling unit may set a plurality of grade regions in the common stock model in order to determine even the grade and quality of the common stock sample (S300).

판별부는 실험을 위한 미지 시료의 특정 성분의 함량 데이터를 특정 모델에 입력할 수 있다. 이 때, 전자혀 및 GC/MS-O가 감지한 특정 성분에 데이터와 기저장된 성분 테이블을 비교하여 판별부는 미지 시료와 매칭될 것으로 예상되는 모델을 선정할 수 있다. 판별부는 미지 시료의 특정 성분의 데이터를 선정된 모델에 입력할 수 있다(S400).The discrimination unit may input content data of a specific component of an unknown sample for experimentation into a specific model. At this time, the determination unit may select a model expected to match the unknown sample by comparing data on a specific component detected by the electronic tongue and GC/MS-O with a pre-stored component table. The determination unit may input data of a specific component of the unknown sample into the selected model (S400).

판별부는 미지 시료의 등급을 결정하기 위해 특정 성분이 분포하는 영역이 등급 영역 내에 위치하는지 판단할 수 있다. 특정 성분이 분포하는 영역이 등급 영역 내에 위치하지 않는 경우, 판별부는 미지 시료의 특정 성분의 데이터를 다른 모델이 입력할 수 있다(S500).The determination unit may determine whether a region in which a specific component is distributed is located within a grade region in order to determine the grade of the unknown sample. If the region in which the specific component is distributed is not located within the grade region, the determination unit may input data of the specific component of the unknown sample from another model (S500).

특정 성분이 분포하는 영역이 등급 영역 내에 위치하는 경우, 판별부는 미지 시료가 특정 모델이 의미하는 등급인 것으로 판별할 수 있다. 또한, 판별부는 특정 성분의 분포 양상의 분석을 통해 미지 시료의 품질까지 결정할 수 있다(S600).When a region in which a specific component is distributed is located within a grade region, the determination unit may determine that the unknown sample has a grade implied by the specific model. In addition, the determination unit may determine the quality of an unknown sample through analysis of the distribution pattern of a specific component (S600).

이상, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예들을 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. Although the embodiments of the present invention have been described with reference to the accompanying drawings, those skilled in the art can implement the present invention in other specific forms without changing its technical spirit or essential features. You will understand that there is Therefore, the embodiments described above should be understood as illustrative in all respects and not limiting.

Claims (15)

전자혀 및 GC/MS-O가 감지한 청주 및 사케의 시료의 맛 성분 및 향기 성분에 포함된 특정 성분을 선정하는 지표도출부;
상기 특정 성분의 데이터를 이용하여 통계적 품질관리(Statistical Quality Control)를 수행하여 상기 청주 및 사케의 품질 및 등급 판별이 가능한 복수의 모델들을 생성하는 모델링부; 및
상기 특정 성분의 데이터를 상기 모델들 중 적어도 하나의 모델에 매칭시켜 상기 특정 성분의 분포양상을 분석하여 상기 청주 및 사케의 품질 및 등급을 판별하는 판별부를 포함하고,
상기 판별부는 상기 특정 성분이 분포하는 영역이 기저장된 품질 및 등급별 성분 테이블을 기초로 도출된 등급 영역 내에 포함되는지 여부에 기초하여 상기 시료의 등급을 결정하고,
상기 복수의 모델들 각각은 고유의 등급 영역을 가지고,
상기 등급 영역은 상한선 및 하한선을 가지고,
상기 판별부는 상기 상한선과 하한선에 해당하는 수치들의 평균값과 상기 특정 성분 간의 거리가 짧을수록 상기 시료의 품질이 높은 것으로 판단하고,
상기 청주 및 사케의 등급은 청주 및 사케의 종류를 의미하고,
상기 판별부는 상기 특정 성분의 함량에 대한 데이터를 매칭되는 상기 모델에 복수 회 입력하여 상기 특정 성분의 분포양상들을 도출하고,
상기 판별부는 분포양상들의 평균값이 상기 등급 영역에 포함되는지 여부에 기초하여 상기 시료의 등급을 결정하는,
청주 및 사케의 품질 및 등급 판별 장치.
an indicator derivation unit that selects specific components included in taste components and aroma components of samples of rice wine and sake detected by the electronic tongue and GC/MS-O;
a modeling unit generating a plurality of models capable of determining the quality and grade of the rice wine and sake by performing statistical quality control using the data of the specific component; and
A discrimination unit for determining the quality and grade of the rice wine and sake by matching the data of the specific component to at least one of the models to analyze the distribution of the specific component,
The determination unit determines a grade of the sample based on whether a region in which the specific component is distributed is included in a grade region derived based on a previously stored quality and graded component table,
Each of the plurality of models has a unique rating area,
The rating area has an upper limit and a lower limit,
The determination unit determines that the quality of the sample is high as the distance between the average value of the numerical values corresponding to the upper and lower limits and the specific component is shorter,
The grades of sake and sake refer to the types of sake and sake,
The determination unit derives distribution patterns of the specific component by inputting data on the content of the specific component into the matching model a plurality of times,
The determination unit determines the grade of the sample based on whether the average value of the distribution patterns is included in the grade area,
A device for determining the quality and grade of rice wine and sake.
삭제delete 삭제delete 삭제delete 제1 항에 있어서,
상기 판별부는 분포양상들의 평균값이 상기 상한선과 하한선에 해당하는 수치들의 평균값과 상기 특정 성분 간의 거리 차이에 기초하여 상기 시료의 품질을 결정하는,
청주 및 사케의 품질 및 등급 판별 장치.
According to claim 1,
The determining unit determines the quality of the sample based on the distance difference between the average value of the numerical values corresponding to the upper and lower limits of the distribution patterns and the specific component,
A device for determining the quality and grade of rice wine and sake.
제1 항에 있어서,
상기 특정 성분은 복수의 성분들로 선정되고,
상기 특정 성분들은 상기 시료의 등급을 결정하는 제1 특정 성분 및 상기 시료의 품질을 결정하는 제2 특정 성분을 포함하고,
상기 제1 특정 성분은 상기 제2 특정 성분에 포함되는,
청주 및 사케의 품질 및 등급 판별 장치.
According to claim 1,
The specific component is selected from a plurality of components,
The specific components include a first specific component for determining the grade of the sample and a second specific component for determining the quality of the sample,
The first specific component is included in the second specific component,
A device for determining the quality and grade of rice wine and sake.
제6 항에 있어서,
상기 특정 성분은 맛 특정 성분 및 향기 특정 성분으로 구분되고,
상기 제1 특정 성분은 상기 향기 특정 성분 중에 선택된 성분을 의미하는,
청주 및 사케의 품질 및 등급 판별 장치.
According to claim 6,
The specific component is divided into a taste specific component and a fragrance specific component,
The first specific component means a component selected from the fragrance specific component,
A device for determining the quality and grade of rice wine and sake.
제7 항에 있어서,
상기 맛 특정 성분은 감칠맛 및 감칠맛 후미이고,
상기 향기 특정 성분은 Ethanol, Isoamyl alcohol, Ethyl caproate, Phenethyl acetate, Ethyl caprylate 및 Hexanoic acid이고,
상기 제1 특정 성분은 Ethanol 및 Ethyl caproate인,
청주 및 사케의 품질 및 등급 판별 장치.
According to claim 7,
The taste specific component is umami and umami aftertaste,
The fragrance specific components are Ethanol, Isoamyl alcohol, Ethyl caproate, Phenethyl acetate, Ethyl caprylate and Hexanoic acid,
The first specific component is Ethanol and Ethyl caproate,
A device for determining the quality and grade of rice wine and sake.
제7 항에 있어서,
상기 제1 특정 성분과 상기 제2 특정 성분에서 상기 제1 특정 성분을 제외한 성분은 함량에 있어서 반비례 관계이고,
복수의 상기 제1 특정 성분들 간은 함량에 있어서 반비례관계이고,
상기 제2 특정 성분에서 상기 제1 특정 성분을 제외한 복수의 성분들은 함량에 있어서 비례관계인,
청주 및 사케의 품질 및 등급 판별 장치.
According to claim 7,
The components other than the first specific component in the first specific component and the second specific component have an inversely proportional relationship in content,
The plurality of the first specific components are inversely proportional in content,
A plurality of components other than the first specific component in the second specific component are in a proportional relationship in content,
A device for determining the quality and grade of rice wine and sake.
제8 항에 있어서,
상기 Ethanol의 함량이 낮고 상기 Ethyl caproate의 함량이 높을수록 상기 시료의 등급이 높게 결정되는,
청주 및 사케의 품질 및 등급 판별 장치.
According to claim 8,
The lower the Ethanol content and the higher the Ethyl caproate content, the higher the grade of the sample is determined.
A device for determining the quality and grade of rice wine and sake.
제1 항에 있어서,
상기 모델들은 준마이 다이긴조 모델, 다이긴조 모델, 준마이긴조 모델, 준마이 모델 및 보통주 모델을 포함하고,
상기 모델링부는 상기 모델들에 대한 표준 시료의 통계처리를 통해 상기 모델들 각각에 매칭된 상기 등급 영역을 정의하는,
청주 및 사케의 품질 및 등급 판별 장치.
According to claim 1,
The models include Junmai Daiginjo Model, Daiginjo Model, Junmai Ginjo Model, Junmai Model and Common Stock Model,
The modeling unit defines the grade area matched to each of the models through statistical processing of a standard sample for the models.
A device for determining the quality and grade of rice wine and sake.
제11 항에 있어서,
상기 준마이 다이긴조 모델, 상기 다이긴조 모델, 상기 준마이긴조 모델 및 상기 준마이 모델 각각은 하나의 등급 영역을 가지고,
상기 보통주 모델은 복수개의 등급 영역을 가지고,
상기 판별부는 상기 특정 성분이 분포하는 영역이 상기 보통주 모델의 등급 영역들 중 어느 등급 영역 내에 위치하는지에 기초하여 보통주의 등급을 결정하는,
청주 및 사케의 품질 및 등급 판별 장치.
According to claim 11,
The Junmai Daiginjo model, the Daiginjo model, the Junmai Ginjo model, and the Junmai model each have one rating area,
The common stock model has a plurality of rating areas,
The determining unit determines a grade of the common stock based on which grade region of the grade regions of the common stock model is located in a region in which the specific component is distributed.
A device for determining the quality and grade of rice wine and sake.
제1 항에 있어서,
상기 모델들 중 어느 하나의 모델에 적용된 상기 특정 성분이 분포하는 영역이 상기 어느 하나의 모델의 상기 등급 영역 내에 위치하는 경우, 상기 시료를 다른 모델에 적용하면 상기 특정 성분이 분포하는 영역은 상기 다른 모델의 상기 등급 영역 내에 위치하지 않는,
청주 및 사케의 품질 및 등급 판별 장치.
According to claim 1,
If the region in which the specific component is distributed applied to any one of the models is located within the grade region of the one model, when the sample is applied to another model, the region in which the specific component is distributed is located in the other model. not located within the class area of the model,
A device for determining the quality and grade of rice wine and sake.
제1 항에 있어서,
상기 모델링부는 표준 시료에 포함된 복수의 상기 특정 성분들 각각의 함량을 이용하여 통계처리를 수행하여 일차원 데이터인 상기 등급 영역을 도출하고,
상기 판별부는 복수의 상기 특정 성분들 각각의 함량을 이용하여 통계처리를 수행하여 일차원 데이터를 도출하여 상기 모델링부에 의해 정의된 상기 등급 영역과 매칭시키는,
청주 및 사케의 품질 및 등급 판별 장치.
According to claim 1,
The modeling unit derives the grade area, which is one-dimensional data, by performing statistical processing using the content of each of the plurality of specific components included in the standard sample,
The determination unit performs statistical processing using the content of each of the plurality of specific components to derive one-dimensional data and matches it with the grade area defined by the modeling unit.
A device for determining the quality and grade of rice wine and sake.
제14 항에 있어서,
상기 모델링부에 의해 정의된 상기 등급 영역 및 상기 판별부의 통계처리에 의해 산출된 상기 특정 성분들의 일차원 데이터를 표시하는 표시부를 더 포함하고,
상기 표시부는 상기 등급 영역, 상기 특정 성분들의 일차원 데이터 및 상기 시료의 종류를 표시하는,
청주 및 사케의 품질 및 등급 판별 장치.

According to claim 14,
Further comprising a display unit for displaying the grade area defined by the modeling unit and one-dimensional data of the specific components calculated by statistical processing of the discrimination unit,
The display unit displays the grade area, the one-dimensional data of the specific components and the type of the sample,
A device for determining the quality and grade of rice wine and sake.

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Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008102688A (en) * 2006-10-18 2008-05-01 Hakutsuru Shuzo Kk Method for determining compatibility between japanese sake and dish, compatibility determination system, compatibility determination program and recording medium with the program recorded thereon

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3882720B2 (en) * 2002-02-19 2007-02-21 株式会社島津製作所 Odor measuring device
KR101423941B1 (en) * 2012-05-15 2014-07-28 신안산대학교 산학협력단 Method for assessing the quality of makgeolli from rice by statistical analysis with visualization procedure
KR20160013775A (en) * 2014-07-28 2016-02-05 롯데칠성음료주식회사 Method for Objective Index of Wine Taste
KR101798127B1 (en) * 2015-02-26 2017-11-16 주식회사 신세계푸드 Method for preparing bone broth using 4-step-hot water extraction & Method for analyzing bone broth with MS-electronic nose and FT-NIR
KR101988972B1 (en) * 2017-09-06 2019-06-13 주식회사 과학기술분석센타 Odor measuring apparatus and method thereof
KR20190036613A (en) * 2017-09-28 2019-04-05 샘표식품 주식회사 Analysis method of food flavor factor considering consumer preferences
KR20200053763A (en) * 2018-11-09 2020-05-19 조기준 Method of analyzing food combination based on food information and server performing the same

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008102688A (en) * 2006-10-18 2008-05-01 Hakutsuru Shuzo Kk Method for determining compatibility between japanese sake and dish, compatibility determination system, compatibility determination program and recording medium with the program recorded thereon

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
김정선 '전자코와 전자혀를 이용한 시판 증류주의 향미특성 분석', KOREAN J. FOOD SCI. TECHNOL. Vol. 48, No. 2, pp. 117~121 (2016), pp. 117-121. 1부.*

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