KR20100043768A - 밥의 식미 측정기 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 쌀밥의 식미를 측정하는 장치에 관한 것으로, 쌀밥시료에 가시광과 근적외선광이 복합된 광선을 반사시키고, 밥에서 반사된 광들을 파장별로 나누어 수집하여 광의 파장별 강도를 비교분석함으로써 쌀밥의 식미를 연산하여 기계적 기준에 의하여 용이하게 식미를 측정하도록 하는 것으로 식미측정의 객관성을 확보하여 보다 공정한 식미측정 결과를 얻을 수 있다.
쌀밥, 식미, 광선, 파장, 발광부, 분광기, 수광부, A/D변환기, 마이크로프로세서

Description

밥의 식미 측정기{Cooked-rice Eating Quality Measurement System}
본 발명은 쌀밥의 식미를 측정하는 장치에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 사람이 쌀밥을 먹을 때 느끼는 식미를 가시광선과 근적외선을 이용하여 쌀의 식미를 분석하여 판별 측정하도록 하는 밥의 식미 측정기에 관한 것이다.
쌀로 밥을 지어서 먹으면 쌀의 품질에 따라 다른 식미를 느끼게 되며, 이러한 식미는 쌀의 품질을 결정하는 요인이 된다.
이러한 쌀밥의 식미를 일일이 사람이 먹어보고 분석 하는데는 많은 인력과 시간 및 장비가 소요되고 객관성이 결여될 소지가 많다.
쌀밥의 식미는 최종적으로는 먹어보고 판단하는 것이므로, 관능검가가 가장 기준적인 평가방법이며, 종합적 평가 이외에 향, 외관, 경도, 찰기 등의 항목별로 다면적인 평가가 가능하다는 장점이 있다.
그러나 관능검사는 20면 내외의 평가자와 300 ~ 600g의 시료의 양을 필요로 하기 때문에, 육종의 초기단계에서 소량, 다수의 시료를 평가해야 하는 경우에는 적합하지 않다.
쌀밥의 식미 기준은 국가 및 문화에 따라 다른데 예를 들어 미국의 경우 취반 후 물기가 적고 낱알이 서로 떨어지는 밥을 선호(Hoseney, 1986)하는 반면, 한국 또는 일본의 경우에는 촉촉하고 낱알끼리 서로 붙으려는 찰기 있는 밥을 선호한다.
흔히, 관능검사에 의한 밥맛 평가에 대해서 "검사하는 사람에 따라 차이가 크고 재현성이 낮고 주관에 치우치는 경향이 많다"고 하는 이들은 목적에 부합되는 올바른 검사방법을 선택하지 못한 경우일 것이다.
관능검사방법은 목적하는 바에 따라 달라져야 하며, 관능검사방법은 크게 주관적인 방법과 객관적인 방법 두 가지 방법으로 나뉘어진다.
주관적인 방법은 패널요원의 주관적인 의사를 묻는 방법으로 "얼마나 좋아하는지" 등을 알아보는 소비자 기호도 검사가 대표적인 예이며, 주관적인 의견을 객관화시키기 위해서는 많은 수의 패널을 필요로 하고, 이 검사에 선발된 패널은 훈련을 받지 않은 소비자가 대상이 되므로 보통 2개 내외의 제품을 평가한다.
쌀의 식미평가를 소비자를 대상으로 할 경우에는 각각의 여러 도시로 부터 보통 100명 정도의 소비자를 대상으로 검사하는 것이 상례이다.
시료가 많은 경우, 밥 시료의 준비 및 제시의 어려움 때문에 100명 이상의 패널에게 동일한 조건의 밥 시료를 제시하는 것은 많은 노력과 시간을 필요로 한다.
만약에 이런 이유 때문에 소비자검사를 소수의 소비자를 대상으로 한다면 앞 서 사람들이 흔히들 표현하는 대로 관능검사는 "검사하는 사람에 따라 차이가 크고 재현성이 낮고 주관에 치우치는 경향이 많다"고 할 수 밖에 없으며, 이것은 올바른 방법이 아니다.
객관적인 방법은 크게 차이식별검사와 묘사분석방법으로 나뉘어진다.
차이석별검사는 차이여부를 측정하는 방법이며, 묘사분석은 식품의 각 특성강도를 측정하는 방법이다.
차이식별검사는 종합적 아이식별검사와 특성차이검사로 나뉘어 지는데, 종합적인 차이식별검사는 특정의 특성이 아니라 전체적으로 제품간에 차이가 있느냐 없느냐를 결정해 주지만, 차이가 있는 경우에 어느 특성에서 차이가 있는지를 알 수 없다.
종합적인 차이검사의 대표적인 검사방법으로는 삼점검사가 있다.
특성차이검사는 특정의 특성에서 제품 간 차이 여부를 결정하는 방법이다.
차이식별검사에서 패널요원은 검사하는 방법 및 특성에 대해 충분히 이해할 수 있도록 훈련과정을 가져야 한다.
묘사분석은 식품 각 특성의 강도를 측정하는 방법으로 패널요원은 고도의 훈련과정을 필요로 하며, 모든 패널은 평가하려는 특성을 정확히 같은 개념으로 이해하고 있어야 하고, 패널의 수는 최소 6명에서 많게는 12명이 보통이다.
묘사분석의 방법에는 Flaver Profile, Texture Profile, Quantitative Descriptive Analysis(QDA)방법 등이 있다.
묘사분석은 학술적인 연구를 위해 빈번히 사용되는 방법으로 어떠한 관능적 특성이 기호도에 영향을 주는지 분석하고자 할 때 이용된다.
식미의 화학적 평가에서는 쌀의 성분함량과 밥의 물리적 특성 등 관능평가 결과와 상관이 높은 특성을 개관적으로 측정하는 것에 의해 식미를 추정한다.
식미평가의 정확도가 관능검사 보다 낮고, 고가의 측정장치를 요하는 경우가 있는 등의 문제가 있으나, 관능검사와 비교해서 소량의 시료와 적은 사람으로 측정이 가능하고, 객관적 평가이므로 시대나 지역을 초월해서 측정결과의 비교가 가능한 등의 장점이 있다.
이화학적 평가에 있어서는 단백질이나 아밀로스 함량 같은 쌀의 화학성분, 쌀의 흡수속도나 흡수량과 같은 흡수특성, 취반과정에서의 미립의 팽창정도나 용출아밀로스 등으로 표시되는 취반특성, 정미분의 호화온도나 호화점도로 표시되는 호화특성, 취반 후의 밥의 경도나 점도 및 광택 등으로 대표되는 쌀밥물성, 도정도와 도정수율, 쌀과 밥의 세포구조 등을 측정한다.
쌀밥의 관능검사 및 쌀의 이화학적 특성의 상호관계를 통계적으로 분석하여 쌀의 식미값을 계량화하기 위한 연구가 많은 진전을 보이고 있다.
일본 농림성 식량연구소의 谷達雄(1969) 등은 쌀의 가열흡수율, 호화온도, 팽창용적, 브레이크아웃, 밥의 점성, 밥의 탄성 등의 6개 변수를 이용하여 밥의 식미를 70% 정도 설명할 수 있다고 하였다. 竹生(1985) 등은 쌀의 단백질함량, 취반요드정색도, 최고점도, 최저점도, 브레이크아웃, 요드정색도 등의 6개 변수를 다중회귀분석하여 식미종합평가치와의 상관계수가 0.84인 식미 판정식을 개발하였다.
吉天(1992) 등은 아밀로스, 단백질, Mg/K 당량비를 지표로 하여 관능검사치 와의 상관계수가 0.76인 식미판정식을 개발하였다.
大坪姸一(1993) 등은 단백질, 팽창용적, 가열흡수율, 호화 브레이크다운, 동적탄성율, 동적손실 등의 6개 변수를 다중회귀분석하여 식미종합평가치와의 상관계수가 0.79인 식미판정식을 발표하였다.
일본에서는 7개 회사에서 식미측정기를 판매하고 있는데, 그 측정방법은 크게 두 가지로 나뉘어 진다. 토요사 제품은 특정 전자파를 밥의 표면에 조사하여 측정된 보수막의 두께에 의해 식미를 예측하는데, 보수막이란 밥을 짓는 동안에 쌀에서 용출되는 용출물이 농축되어 밥알 표면을 싸고 있는 막을 형성한 것을 말한다.
나머지 회사의 제품은 쌀에 파장 800~2,500nm의 근적외선 영역의 광을 조사해서 그 반사/흡수의 정도로 부터 식미와 관련이 있는 성분 및 이화학적 특성을 정량한 후, 미리 구해놓은 식미방정식에 대입하여 식미값을 산출한다.
이들 식미측정기의 특징을 표에 나타내었다.
일본 식미계의 특징
회사명 장치원리 시료량 측정항목(현미) 측정항목(백미)
쿠보타 전립근적외 투과스펙트럼 측정 600~1,000nm, 256파장점 250㎖ 수분 10 ~20 단백질 4~11 아밀로스 15~30 식미치 30~100 등급 5단계 수분 10 ~20 단백질 4~11 아밀로스 15~30 식미치 30~100 등급 5단계
켓트 전립근적외 투과스펙트럼 측정 918~1,045nm, 12파장점 60㎖ 수분 10 ~20 단백질 4~10 아밀로스 16~25 지방산 0~100 품질평가치50~85 수분 10 ~20 단백질 4~10 아밀로스 16~25 품질평가치 50~85
사다케 전립근적외 투과스펙트럼 측정 800~1,050nm, 10파장점 250~300㎖ 수분 10 ~18 단백질 4~11 아밀로스 15~30 지방산도 5~100 식미치 35~100 수분 10 ~20 단백질 4~11 아밀로스 15~30 식미치 35~100
시즈오카 전립근적외 투과스펙트럼 측정 808~1,075nm, 33파장점 현미 300g 백미 350g 수분 10 ~20 단백질 4~11 아밀로스 15~30 노화성 40~200 지방산도 5~100 지수 200~100 수분 10 ~20 단백질 4~11 아밀로스 15~30 노화성 40~200 지수 30~100
시마쯔 전립근적외 투과스펙트럼 측정 800~1,050nm, 10파장점 180㎖ 수분 10 ~20 단백질 4~11 아밀로스 15~30 노화성 40~200 지방산도 5~100 지수 20~100 수분 10 ~20 단백질 4~11 아밀로스 15~30 노화성 40~200 지수 20~100
토요 광학반사측정 (수분유지막량) 33g 식미도 0~100
니레코 전립근적외 투과스펙트럼 측정 400~2,500nm, 1,050파장점 150㎖ 단백질 4~11 수분 20~30 식미치 30~100 단백질 4~11 수분 20~30 아밀로스 8~15 점도 -3~3 색조 33~43 식미치 30~100
야마모토 전립근적외 투과스펙트럼 측정 808~1,075nm, 33파장점 현미 300g 백미 350g 수분 10 ~20 단백질 4~11 아밀로스 15~30 노화성 40~200 지방산도 5~100 지수 30~100 수분 10 ~20 단백질 4~11 아밀로스 15~30 노화성 40~200 지수 20~100
본 발명은 쌀밥에 가시광과 근적외선광이 복합된 광선을 반사시켜 밥에서 반사된 광을 파장별로 나누어진 광을 수집하여 광의 파장별 강도를 비교분석하여 식미를 연산하여 용이하게 식미를 측정하도록 하는 밥의 식미 측정기를 제공하는데 그 목적이 있다.
상기의 목적을 달성하기 위하여 본 발명에서는 쌀밥시료를 장착하는 시료대와, 상기 쌀밥시료에 광선을 조사하고 상기 쌀밥시료로 부터 반사된 빛을 모아 전달하도록 선단부에 집광렌즈가 구비되고 광을 전달하도록 하는 광화이버가 내부에 설치되며, 외부의 광이 시료에 영향을 주지않도록 차단하는 케이스와; 상기 광화이버를 통하여 가시광과 근적외광이 복합된 광선을 쌀밥시료에 조사하는 발광부와; 상기 발광부로 부터 조사된 빛이 쌀밥에 의해 반사되어 나오는 반사광을 수집하는 수광부와; 상기 수광부에서 수집된 광의 파장별 강도를 비교분석하여 식미를 연산하는 마이크로프로세서를 포함한다.
본 발명에 있어서, 상기 발광부는 집광랜즈와 광화이버를 통하여 쌀밥시료에 광선을 조사하는 발광램프와; 상기 발광램프가 균일한 빛의 강도를 유지하도록 안정된 전원을 공급하도록 하는 정전압발생기와; 상기 발광램프의 광강도를 조정하도록 하는 전압조절기를 포함한다.
본 발명에 있어서, 상기 수광부는 집광랜즈와 광화이버를 통하여 쌀밥시료의 표면에서 반사되어 전달되는 반사광선을 파장별로 나누어 주는 분광기와 상기 분광기에 의해 나누어진 빛을 각 파장별로 수집하여 전기적 신호로 변환하는 수광기를 포함한다.
본 발명에 있어서, 상기 마이크로프로세서는 상기 수광부의 수광기에 의해 변환된 전기적 신호를 디지털신호로 변환하는 A/D변환기와 상기 A/D변환기에 의해 변환된 디지털신호를 받아 쌀밥시료에서 반사된 광의 스팩트럼을 변환시키고, 그 스팩트럼을 저장된 식미예측 모델과 비교 연산하여 쌀밥의 식미값을 예측하도록 함을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 발광부의 발광램프에 의해 조사되는 근적외광은 780 ~ 2,500nm 범위의 전자파임을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 발광부의 발광램프는 400nm 이상의 스펙트럼측정에 적합하도록 2,850°K의 색온도를 가지며, 출력이 6W 이상인 텅스턴-할로겐 램프에 의한 광원을 사용함을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 분광기는 500 ~ 1000nm의 파장범위의 빛을 홀로그래픽 트랜스미션 그레이팅(Holographic transmission grating)에 의해 256개 이상의 파장대로 분리하여 광전변환장치(Si photodiode array)에 보내어 전기적 신호로 변환하도록 함을 특징으로 한다.
이와 같은 본 발명에 따른 근적외선을 이용한 밥의 식미 측정기를 이용할 경우 관능분석에 의해 밥의 식미를 측정할 때에 비하여 소요되는 노력과 시간 및 경비를 절감하고, 기계적 기준에 의해 측정한다는 점에서 측정의 객관성을 확보하여 보다 공정한 식미측정 결과를 얻을 수 있다.
이하 첨부된 도면에 의거하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명 실시예의 쌀밥 식미측정기의 구성도로서, 시료대(110)를 포함하는 케이스(100)와 발광부와 수광부 및 마이크로프로세서로 구성된다.
상기 케이스(100)는 외부의 광이 쌀밥시료(200)에 영향을 주지 않도록 차광되게 구성하며, 내부에는 쌀밥시료(200)를 장착하는 시료대(110)와, 상기 쌀밥시료(200)에 광선을 조사하고 상기 쌀밥시료(200)로 부터 반사된 빛을 모아 전달하도록 선단부에 집광렌즈(120)가 구비되고 광을 전달하도록 하는 광화이버(130)가 내부에 설치되어 있다.
상기 발광부는 상기 광화이버(130)를 통하여 가시광과 근적외광이 복합된 광선을 쌀밥시료(200)에 조사하도록 하는 것이다.
상기 발광부는 집광랜즈(120)와 광화이버(130)를 통하여 쌀밥시료(200)에 광선을 조사하는 발광램프(140)와; 상기 발광램프(140)가 균일한 빛의 강도를 유지하도록 안정된 전원을 공급하도록 하는 정전압발생기(150)와; 상기 발광램프(140)의 광강도를 조정하도록 하는 전압조절기(160)를 포함한다.
상기 수광부는 상기 발광부로 부터 조사된 빛이 쌀밥에 의해 반사되어 나오는 반사광을 수집하는 부분이다.
상기 수광부는 집광랜즈(120)와 광화이버(130)를 통하여 쌀밥시료(200)의 표면에서 반사되어 전달되는 반사광선을 파장별로 나누어 주는 분광기(170)와 상기 분광기(170)에 의해 나누어진 빛을 각 파장별로 수집하여 전기적 신호로 변환하는 수광기(180)를 포함한다.
상기 마이크로프로세서는 상기 수광부에서 수집된 광의 파장별 강도를 비교분석하여 식미를 연산함으로써 밥의 식미를 측정하는 것이다.
즉, 상기 마이크로프로세서는 상기 수광부의 수광기(180)에 의해 변환된 전기적 신호를 디지털신호로 변환하는 A/D변환기(190)와 상기 A/D변환기(190)에 의해 변환된 디지털신호를 받아 쌀밥시료(200)에서 반사된 광의 스팩트럼을 변환시키고, 그 스팩트럼을 저장된 식미예측 모델과 비교 연산하여 쌀밥의 식미값을 예측하도록 한다.
도 2는 본 발명 실시예에 따른 결합흡수 스팩트럼과 성분의 흡수스팩트럼을 나타낸 그래프이고, 도 3은 본 발명 실시예에 따른 구획과 간극의 정의를 나타낸 그래프이며, 도 4는 본 발명 실시예에 따른 원스펙트럼의 1차 및 2차 미분 스펙트럼을 도시한 그래프이고, 도 5는 본 발명 실시예에 따른 2차미분의 기준선 오프셋 상세효과를 나타낸 그래프이다.
상기 발광부의 발광램프(140)에 의해 조사되는 근적외광은 780 ~ 2,500nm 범 위의 전자파이다.
상기 발광부의 발광램프(140)는 400nm 이상의 스펙트럼측정에 적합하도록 2,850°K의 색온도를 가지며, 출력이 6W이상인 텅스턴-할로겐 램프에 의한 광원을 사용한다.
상기 분광기(170)는 500 ~ 1000nm의 파장범위의 빛을 홀로그래픽 트랜스미션 그레이팅(Holographic transmission grating)에 의해 256개 이상의 파장대로 분리하여 광전변환장치(Si photodiode array)에 보내어 전기적 신호로 변환하도록 한다.
도 6은 본 발명 실시예에 따른 밥 식미측정기의 다이어그램이고, 도 7은 본 발명 실시예에 의해 측정한 밥 스팩트럼을 나타낸 그래프이며, 도 8은 본 발명 실시예의 식미측정기와 관능검사에 의한 밥의 외관 관련 식미값을 비교한 그래프이고, 도 9는 본 발명 실시예의 식미측정기와 관능검사에 의한 밥의 맛 관련 식미값을 비교한 그래프이며, 도 10은 본 발명 실시예의 식미측정기와 관능검사에 의한 밥의 조직감 관련 식미값을 비교한 그래프이고, 도 11은 본 발명 실시예의 식미측정기와 관능검사에 의한 밥의 종합적 식미값을 비교한 그래프이다.
<분광스펙트럼의 수학적 처리방법>
가. 미분
도 2는 결합흡수 스펙트럼과 성분의 흡수스펙트럼을 나타낸 것이다. 근적외 역의 스펙트럼은 도 2와 같이 여러개의 성분의 흡수스펙트럼이 겹쳐져서 복잡한 형상을 나타낸다.
이와 같이 서로 겹쳐진 스펙트럼에서 흡수밴드를 분리하여 성분별 스펙트럼을 정확하게 찾아내기 위하여 가장 일반적으로 사용되고 있는 방법이 미분이다.
통상적으로 1차 또는 2차미분이 가장 많이 사용되며, 3차 또는 4차미분도 사용할 수 있으나 오버피팅(over-fitting)의 원인이 될 수 있으므로 추천되지 않는다.
구획 및 간극을 도 3과 같이 정의하면, 1차미분에서는 (Bavg-Aavg)과 (Cavg-Bavg)를 계산하여 전체스펙트럼의 이동평균을 구하고 각 구획의 기울기를 계산한다.
2차 미분에서는 (Cavg-Bavg)-(Bavg-Aavg)를 계산하여 전체 스펙트럼의 이동평균을 구하고 각 구획의 기울기를 계산한다.
원스펙트럼(가우스전선)과 그 1차 미분, 2차 미분을 도 4에 나타냈다. 2차 미분에서는 원스펙트럼의 흡수피크가 음(-)의 피크로 되어 나타난다.
도 4에서 보는 것처럼 미분처리에 의해 원래 스펙트럼의 피크가 나누어지면서 서로 겹쳐진 흡수피크의 분리가 가능해진다.
따라서 미분처리를 하게되면 스펙트럼의 특성 추출이 용이해지고, 원스펙트럼에서 고려해야 하는 기울기를 제거할 수 있다.
또 도 5에서 보는 바와 같이 같은 시료에서 입자 크기의 상이로 인하여 스펙트럼의 기준선(baseline)이 상이해지는 것을 2차미분에 의해 상쇄시킬 수 있다.
나. 다변량 분석
근적외 스펙트럼은 적외역의 기준흡수의 배음 및 결합흡수가 합성되어 나타나므로 단순 물질에서는 스펙트럼형상이 그다지 복잡하지 않지만, 실제의 곡물 등에서는 성분마다 흡수 스펙트럼이 결합되어 상당히 복잡한 형상을 나타낸다.
근적외분광법에서는 이 복잡한 스펙트럼을 다변량 분석하여 수분, 단백질 등의 성분, 또는 전분의 호화특성, 가공적정등의 매개변수(parameter) 등을 예측하기 위해서 캘리브래이션(calibration) 모델을 작성한다.
다변량 분석에는 중회귀분석, 판별분석, 정준상관분석, 주성분분석, 원자분석, 클러스터분석 등 많은 방법이 있지만, 주로 사용되는 것은 다음의 3가지이다.
(1) 중회귀분석
중회귀분석(MLR ; Multiple Linear Regression)은 현재 가장 넓게 이용되고 있는 다변량 분석법으로서 스펙트럼 중에서 여러 개의 파장을 선택하여 다음과 같이 예측모델을 작성한다.
[수학식 1]
Yi = a0 + a1X1 + a2X2 + ------ + amXm + ei
여기에서 Yi :성분값
a0 :정수항
ai :회기계수
Xi :각 파장에 대한 흡광도 (log (1/R)), 2차 미분값 등
ei :잔차
a0 및 ai는 최소제곱법에 의해 구한다.
회귀에 포함되는 파장수(m)와 시표수(n)는 n = m+1만 만족하면 어떠한 데이터가 있더라도 중상관계수 r은 1.0이 된다.
따라서 가능한 한 적은 파장으로 정도가 높은 예측모델을 작성하기 위해서는 n을 충분히 크게 하지 않으면 안 된다.
또 서로 높은 상관을 가지는 설명변수가 회기식 중에 포함되면 예측정도가 현저하게 저하되는 다중공선성의 문제가 발생한다.
그래서 보다 적은 설명변수에 의해 정도가 높은 예측 모델을 작성하기 위하여 다음과 같은 여러 가지의 변수 선택법이 개발되어 있다.
총변수법 : 모든 설명변수를 조합하여 분석하고, 가장 높은 회귀계수를 얻을 수 있는 조합을 선택한다.
변수증가법 : 목적변수와 가장 높은 상관계수를 나타내는 설명변수 한 개를 선택해고, 여기에 다음의 변수를 조합시키는 작업을 반복하면서 가장 높은 회귀변수를 나타내는 설명변수를 선택한다.
변수감소법 : 전체 설명변수를 사용하여 중회기식을 작성한 다음, 회귀계수를 낮게 하는 정도가 가장 적은 설명변수들을 제거해 나간다.
변수증가법 : 설명변수를 하나씩 증가시키면서 회귀식을 구하고, 회귀계수를 높이는데 도움이 되지 않으면 중회기식으로부터 제외시킨다.
변수지정법 : 경험적으로 중요성이 명확한 변수를 선택하여 중회귀분석에 사용한다.
(2) 주성분 회귀분석
주성분 회귀분석(PCR ; Principal Component Regression)은 중회기분석이 가지는 고유의 결점, 즉, 시료수(n)가 많아야 하는 것, 다중공선성의 문제가 있는 것을 해결하기 위해 개발된 방법으로서, 본래의 변수(x)에서 추출한 주성분(z)을 설명변수로 사용하여 중회기식을 구하는 것이다. 주성분회기분석의 예측모델은 다음과 같이 작성한다. 회기계수를 구하는 방법은 중회기분석과 같다.
[수학식 2]
Yi = a0 + a1Z1 + a2Z2 + ------ + aqZq + ei
여기에서 Yi : 성분값
a0 : 정수항
aq : 회기계수
Zq : q번째 주성분
ei :잔차
주성분은 원래의 설명변수와 비교할 때 다음과 같은 특징을 가진다.
원래의 설명변수 보다 개수가 훨씬 적은 주성분에 정보를 집약할 수 있으므로 회귀분석에 필요한 시료수를 대폭적으로 줄일 수 있다.
주성분은 서로 직교하여 상호 상관성이 없으므로 다중공선성의 우려가 없다.
고유의 값이 크거나 적은데 관계없이 커다란 주성분에 각각 정보와 잡음을 집약하고 있기 때문에 주성분수를 늘이더라도 오버피팅(overfitting)의 위험성이 적고, 안정된 예측모델을 얻을 수 있다.
(3) PLS회기분석
PLS(Partial Least Square)회기분석에서는 통상의 회기분석에서 오차를 설명변수마다 가정하는 것과 달리 설명변수와 목적변수의 양변수에 모두 오차를 가정한다.
PLS회기분석에서는 주성분회기분석과 마찬가지로, 잠재적인 인자를 추출해서 설명변수로 하는데, 추출할 때에 설명변수와 목적변수를 함께 이용하는 것이 주성분분석과의 차이점이다.
PLS법에서는 변수가 가지고 있는 전체 정보를 이용해서 회귀식를 산출하기 때문에 주성분회기분석 보다 높은 예측정도를 얻을 수 있다.
또 주성분 분석과 마찬가지로 다중공선성과 시료수 및 변수의 문제를 동시에 해결이 가능하다는 이점이 있다.
[실시예]
공시시료
실험에 사용된 공시재료는 모두 99점이며, 한국에서 주로 생산되는 품종을 지역별로 선정하여 현지 미곡종합처리장에서 쌀 상태로 수집하였다.
수집된 공시재료의 생산지역 및 품종은 표2와 같다.
[표 2]
수집된 시료의 생산지역과 품종
지역 품종(시료수)
경기도 추청(14), 대안(2), 고시히까리(1)
강원도 추청(1), 오대(5), 수라(2)
경상북도 추청(1), 신의벼(1), 일품(4), 주남(1), 고시히까리(1), 새추청(1)
경상남도 추청(3), 품종혼합(1), 남평(2), 동진2호(2), 일미(1), 동안(1)
충청북도 추청(5), 품종혼합(1), 일품(1), 스테비아(1)
충청남도 추청(1), 주남(1), 남평(2), 새추청(2), 일미(2), 동진1호(2), 영안벼(1), 품종혼합(1), 일품(1)
전라북도 남평(1), 오대(1), 꿈의벼(3), 일미(5), 품종혼합(2), 신동진(4), 동진1호(1)
전라남도 남평(2), 동안(1), 일미(4), 하이누끼(1), 품종혼합(1), 동진1호(3), 히도메보레(1), 신의벼(1), 구동진(1), 고아미2호(1), 대안벼(1)
쌀밥 식미측정기의 개발은 도 6과 같은 과정으로 수행하였다.
우선 밥의 관능값을 실험실에서 분석하고, 분광장치를 사용하여 시료의 스펙트럼을 측정하였다.
그리고 관능분석치와 스팩트럼 사이의 상관성을 분석하여 식미예측 모델을 작성하였다.
그 다음에 분광장치로부터 출력되는 스펙트럼 데이터를 실시간으로 받아들일 수 있는 컴퓨터 시스템을 구성하고 작성된 식미예측 모델을 컴퓨터 내에 입력시켜 어떤 시료에 대한 스펙트럼이 측정되면 실시간으로 식미예측값을 연산하여 출력하는 밥 식미측정기를 개발하였다.
밥의 분광 스펙트럼을 획득하기 위한 분광장치는 광을 시료에 조사시켜 스펙트럼을 측정하는 반사식으로 개발하였고, 분광장치는 광원부, 광화이버, 분광부, 신호처리부, 시료대 및 컴퓨터로 구성하였다.
광원은 400nm 이상의 스펙트럼 측정에 적합하도록 2,850°K의 색온도를 가지는 출력이 6W인 텅스텐-할로겐 램프(Tungsten-halogen Lamp)를 사용하였다.
광원에서 나온 빛은 시료셀을 투과하여 광 화이버(fiber)에 의해 분광부로 들어간다.
분광기에서는 500～1,000nm의 파장범위의 빛을 Holographic transmission grating에 의해 512개 파장대로 분리하여 Si photodiode array에 보내어 전기적 신호로 변환시킨다.
이 전기적 신호는 A/D변환 회로에서 디지털 신호로 바뀌어 RS232 통신포트에 의해 분석용 컴퓨터로 전송된다. 표 3은 본 발명의 일 실시예로서 제작한 분광장치의 주요규격을 나타낸 것이다.
[표 3]
구 분 규 격
분광부 - 파장범위 : 500～1,000nm - 픽셀(Pixel) 수 : 512 - Grating : Holographic Transmission grating - Slit 크기 : 3mm × 50㎛ - 산란율 : <0.1% - 촛점거리 : 50mm - 광 분해능 : 2픽셀 - 적분시간 : 6ms～60s, 10㎲ 간격 - 제작회사 : Eta Optics(모델 : CSD 512)
광원 - 종류 : Tungsten-Halogen Lamp - 출력 : 6W - 전원 : DC12V - 제작사 : Eta Optics(모델 : HS-6)
광화이버 - 재질 : Quartz - Connector : SMA905 - 직경 : 800μm - 길이 : 2m(single Y-fiber) - 제작사 : Eta Optics
컴퓨터연산기 - Processor : 80386 - RAM : 256Mb - OS : Windows XP - 통신 : RS232
<밥의 식미값 예측식 작성 및 검정>
식미 관능분석 분석에 사용한 밥의 투과스펙트럼을 본 발명인 분광장치를 사용하여 측정하였으며, 얻어진 시료의 스펙트럼을 Unscrambler9.2를 사용하여 주성분분석(Principle component analysys)하여 Outlier로 판정된 스펙트럼은 분석에서 제외시켰다.
스펙트럼을 이용한 예측 모델을 개발하기 위하여 전체 스펙트럼의 80%를 교정부로, 20%를 검증부로 분류하였다.
스펙트럼을 각 성의 크기 순서로 정열한 후 순차적으로 교정부와 검증부로 분류하였으며, 교정부와 검증부의 관능값이 유사한 크기와 범위의 분포를 갖도록 조정하였다.
교정부의 스펙트럼은 모델의 개발단계에서 반복하여 사용되었으며, 검증부는 예측 모델의 최종평가에 1회 사용되었다.
각 성분의 예측모델은 부분최소자승법(Partial Least Square ; PLS)을 이용하여 개발하였으며, 상용 프로그램인 Unscrambler9.2(Camo co. Sweden)를 사용하였다.
프로그램에 흡광도로 표시된 스펙트럼과 그에 해당하는 성분값을 입력하고, 파장범위, 수학적 처리 및 전처리 방법을 설정하여 실행하면, 결정계수, 교정부 오차 등과 같은 모델의 교정 결과를 컴퓨터의 파일로 출력한다.
검증 과정은 개발된 모델을 이용하여 미지의 스펙트럼을 모델과 동일하게 수학적 처리와 전처리를 실시하고 예측된 성분값을 출력한다.
교정부의 정확도를 평가하기 위하여 결정계수(R2), 교정부 오차(Standard error of calibration ; SEC), Bias를 이용하여 분석하였으며, 검증부의 정확도를 평가하기 위하여 검증부 오차(Standard error of prediction ; SEP)와 Bias를 이용하여 분석하였다.
교정부 오차, 검증부 오차 및 bias는 수학식 3을 이용하여 구하였다.
[수학식 3]
Figure 112008072915309-PAT00001
Figure 112008072915309-PAT00002
Figure 112008072915309-PAT00003
여기서, n : number of total specta
Yki : experimental values
Ypi : predicted values
f : number of variable
각 모델의 개발에는 원시 스펙트럼, 분할간격(gap) 및 평활화 간격을 변화시킨 1차 및 2차 미분 스펙트럼이 사용하였다.
스펙트럼 자료의 미분은 모든 자료의 기준선을 “0”으로 한 후 각 파장에서 의 기울기를 계산한다.
스펙트럼의 1차 미분(1st derivative)은 단순히 모든 파장에서 접선의 기울기를 측정하는 것이다.
접선의 기울기는 기준선의 이동에 영향을 받지 않으므로 효과적으로 기준선 이동으로 나타나는 영향을 제거할 수 있다.
2차 미분(2nd derivative)은 스펙트럼 곡선에서의 기울기 변화의 특성을 나타낸다.
따라서 2차 미분은 기준선 보정과 함께 시스템의 잡음 등으로 나타나는 오차의 제거에 효과적으로 사용할 수 있는 장점이 있다.
반사 스펙트럼은 시료 입자의 비선형성으로 인하여 흡광도의 차이가 발생한다.
흡광도의 차이는 빛의 산란(scattering)으로 발생하며, 산란은 스펙트럼 곡선의 변화를 가져오기도 한다.
이와 같이 스펙트럼 자료에 포함되어 있는 불필요한 성분에 관계된 정보를 제거하는 과정을 전처리(preprocessing)라고 한다.
합리적인 스펙트럼의 전처리를 위해서는 스펙트럼 자료간의 간섭과 영향을 제거할 수 있는 적절한 알고리즘을 선택하여야 한다.
일반적으로 이용되는 전처리 방법은 다분산 보정(Multiplicative Scatter Correction; MSC)과 표준 정규화(Standard Normal Variate and Detrending; SNV & Dtr.)이다.
다분산 보정은 개개의 스펙트럼을 시료의 이상적 스펙트럼(ideal spectrum)으로 선형화하여 산란효과를 제거하는 방법이다.
표준 정규화는 다분산 보정과 달리 이상적 스펙트럼을 이용하지 않고 전체 스펙트럼에 대한 흡광도의 표준편차를 각 스펙트럼에 대해 정규화하여 스펙트럼의 산란을 제거한다.
각 모델의 개발 과정에는 다분산 보정 및 표준 정규화를 적용한 전처리 스펙트럼과 전처리를 실시하지 않은 스펙트럼이 각각 이용되었다.
PLS모델의 개발에는 교정부의 스펙트럼 각각에 대하여 모델을 설정하고 모델 개발에 이용되지 않는 나머지 스펙트럼을 검증하여 PRESS값을 계산하는 교차검증(cross validation)을 이용하였다.
PLS 모델은 팩터의 수와 PRESS값(식4)을 참조하고 결정계수와 교정부 오차를 비교하여 선정하였다.
[수학식 4]
Figure 112008072915309-PAT00004
여기서, Yki : known concentration
Yπ : predicted concentration
n : number of samples in the calibration set
팩터의 수가 증가하면 PRESS값은 감소하나 팩터의 수가 너무 많으면 검증시 예측능력이 떨어지므로, 식5의 F비를 활용한 F-검증을 수행하고 F-검증의 확률이 0.75미만이 되는 팩터의 수를 모델의 최적 팩터의 수로 결정하였다.
[수학식 5]
Figure 112008072915309-PAT00005
여기서, i : number of factors in the model
min : minimum values of PRESS
최적의 PLS 모델은 먼저 결정계수가 높은 모델을 선정하였으며, 결정계수가 유사한 값을 나타낼 때에는 교정부 오차가 낮은 모델로 선정하였다.
결정계수와 교정부 오차가 유사한 값을 가질 경우에는 팩터의 수가 작은 것을 최적 모델로 결정하였다.
이때, 결정계수는 높으나 교정부 오차가 큰 모델은 제외하였다. PLS 모델 개발에 사용된 교정부 오차는 식3의 SECV(Standard Error of Cross Validation)를 이용하였다.
본 발명의 실시예에서 사용한 밥의 관능값을 표 4에 나타내었다.
[표 4]
공시 밥의 관능값
시료 # 외관 맛 조직감 종합적 식미
1 6.65 6.38 5.88 6.25
2 6.51 6.62 6.29 6.51
3 7.21 6.83 6.58 6.89
4 7.37 7.17 6.83 7.02
5 7.31 7.00 6.71 6.96
6 7.17 7.04 6.79 7.06
7 7.71 7.17 7.06 7.44
8 6.94 6.70 6.55 6.74
9 7.54 7.27 7.16 7.31
10 7.20 6.88 6.79 6.91
11 6.84 6.93 6.84 6.80
12 7.20 7.07 6.91 6.93
13 7.54 7.32 7.20 7.18
14 7.13 6.91 6.82 6.79
15 6.82 6.71 6.61 6.57
16 7.23 7.05 6.78 6.87
17 7.46 7.19 6.90 7.02
18 7.39 7.29 7.02 7.17
19 7.44 7.46 7.05 7.29
20 7.61 7.22 6.92 7.15
21 7.51 7.42 7.15 7.24
22 7.71 7.28 7.05 7.23
23 5.71 5.05 5.24 4.88
24 6.88 7.07 6.88 6.85
25 7.39 7.28 7.06 7.11
26 7.29 7.07 6.85 6.89
27 7.40 6.94 6.70 6.68
28 7.57 7.17 6.69 6.95
29 7.57 7.30 7.15 7.17
30 7.47 7.48 7.25 7.35
31 6.20 6.38 7.07 6.29
32 7.39 7.07 6.91 7.00
33 7.28 7.19 7.09 7.02
34 7.36 7.49 7.28 7.45
35 7.35 7.25 7.02 6.98
36 7.16 7.02 6.80 6.86
37 6.96 6.67 6.37 6.37
38 7.40 7.27 6.94 7.06
39 7.66 7.36 7.00 7.18
40 7.57 7.44 7.29 7.35
41 7.44 7.22 6.91 6.96
42 7.46 7.23 6.89 7.02
43 7.04 6.64 6.51 6.36
44 7.44 7.25 7.08 7.21
45 7.44 6.93 6.65 6.64
46 6.84 7.04 6.98 6.88
47 7.53 7.35 7.11 7.16
48 7.29 7.29 7.02 7.00
49 7.33 7.13 6.91 6.93
50 7.47 7.07 6.80 6.85
시료 # 외관 맛 조직감 종합적 식미
51 7.11 6.85 6.64 6.51
52 7.33 7.13 6.96 7.00
53 6.96 6.95 6.73 6.67
54 7.18 6.73 6.43 6.48
55 7.45 7.03 6.59 6.79
56 7.44 7.31 6.91 7.00
57 7.41 7.16 6.84 7.00
58 7.18 7.08 6.81 6.75
59 7.42 7.07 6.75 6.95
60 7.21 6.63 6.49 6.39
61 2.94 1.83 2.00 1.75
62 7.53 7.37 7.02 7.22
63 7.15 6.91 6.61 6.63
64 7.68 7.46 7.00 7.28
65 7.67 7.43 7.26 7.30
66 7.64 7.49 7.33 7.39
67 7.10 6.86 6.63 6.69
68 7.44 7.50 7.09 7.35
69 7.42 7.47 7.11 7.21
70 7.24 7.00 6.76 6.75
71 7.65 7.29 7.02 7.18
72 7.72 7.68 7.25 7.49
73 6.72 6.89 7.09 6.72
74 6.85 6.69 6.54 6.52
75 7.59 7.39 6.80 7.07
76 7.58 6.67 6.02 6.16
77 7.46 6.98 6.43 6.52
78 7.63 7.73 7.47 7.62
79 7.39 7.02 6.71 6.71
80 7.36 6.93 6.59 6.73
81 7.17 6.83 6.79 6.59
82 7.45 6.97 6.86 6.86
83 7.15 7.00 6.85 6.77
84 6.81 6.58 6.96 6.46
85 7.59 7.39 6.80 7.07
86 7.24 7.41 7.21 7.29
87 6.97 6.72 6.72 6.45
88 7.63 7.73 7.47 7.62
89 7.46 7.23 6.92 6.96
90 6.31 6.66 6.69 6.38
91 7.23 7.15 6.81 6.88
92 7.28 7.28 6.83 7.00
93 7.15 7.00 6.85 6.77
94 7.72 7.03 6.83 6.90
95 5.88 6.00 6.23 5.58
96 6.38 6.14 6.07 5.86
97 7.24 6.97 6.72 6.79
98 6.10 6.34 6.48 6.14
99 6.00 6.62 6.86 6.14
100 7.38 7.31 6.88 7.00
< 쌀 성분측정 컴퓨터 프로그램 개발>
쌀의 화학성분을 실시간에서 예측하기 위하여 근적외 분광기로 측정한 쌀 시료의 스펙트럼이 컴퓨터에 입력되면 이를 컴퓨터에 기억되어 있는 최적의 검량식과 비교하여 쌀의 화학성분을 예측하고 출력하는 컴퓨터 프로그램을 VisualC++ 및 Matlab 프로그램을 이용하여 작성하였으며, 화면표시 및 작동을 위한 선택기능을 한글로 표시하였다. 프로그램 구동에 사용되는 OS는 Windows XP를 사용하였다.
[실시 결과]
본 발명에 의한 시제품으로 측정한 밥에서 반사된 광의 스팩트럼을 도 7에 나타내었다.
또 시제품에 의해 측정한 쌀과 밥의 식값과 관능검사에 의해 측정한 식미값의 상관관계를 도8 ～도11에 나타내었으며, 그 결과를 요약하여 표 5에 나타내었다.
[표 5]
시제품 및 관능검사에 의해 측정한 식미값의 상관관계
구분 결정계수(R2) 예측표준오차(SEP)
외관 0.804 0.171
맛 0.814 0.146
조직감 0.872 0.135
종합적 식미 0.825 0.145
본 발명은 쌀밥을 먹을 때 느끼는 식미를 기계적 기준에 의하여 측정하므로 측정값의 객관성을 확보할 수 있도록 하는 식미측정장치로서 쌀을 주식으로 하는 우리나라를 비롯한 국가에서 쌀밥의 맛을 보다 객관적이고 정확하게 미질검사 등을 용이하게 실시하여 쌀의 품질을 향상할 수 있도록 하는 장치로서 산업상 이용가능성이 큰 기술이다.
도 1은 본 발명 실시예의 쌀밥 식미측정기의 구성도.
도 2는 본 발명 실시예에 따른 결합흡수 스팩트럼과 성분의 흡수스팩트럼을 나타낸 그래프.
도 3은 본 발명 실시예에 따른 구획과 간극의 정의를 나타낸 그래프.
도 4는 본 발명 실시예에 따른 원스펙트럼의 1차 및 2차 미분 스펙트럼을 도시한 그래프.
도 5는 본 발명 실시예에 따른 2차미분의 기준선 오프셋 상세효과를 나타낸 그래프.
도 6은 본 발명 실시예에 따른 밥 식미측정기의 다이어그램.
도 7은 본 발명 실시예에 의해 측정한 밥 스팩트럼을 나타낸 그래프.
도 8은 본 발명 실시예의 식미측정기와 관능검사에 의한 밥의 외관 관련 식미값을 비교한 그래프.
도 9는 본 발명 실시예의 식미측정기와 관능검사에 의한 밥의 맛 관련 식미값을 비교한 그래프.
도 10은 본 발명 실시예의 식미측정기와 관능검사에 의한 밥의 조직감 관련 식미값을 비교한 그래프.
도 11은 본 발명 실시예의 식미측정기와 관능검사에 의한 밥의 종합적 식미값을 비교한 그래프.
* 주요부분에 대한 부호의 설명
100: 케이스 110: 시료대
120: 집광랜즈 130: 광화이버
140: 발광램프 150: 정전압발생기
160: 전압조절기 170: 분광기
180: 수광기 190: A/D변환기
200: 쌀밥시료

Claims (7)

  1. 쌀밥시료(200)를 장착하는 시료대(110)와, 상기 쌀밥시료(200)에 광선을 조사하고 상기 쌀밥시료(200)로 부터 반사된 빛을 모아 전달하도록 선단부에 집광렌즈(120)가 구비되고 광을 전달하도록 하는 광화이버(130)가 내부에 설치되며, 외부의 광이 시료에 영향을 주지않도록 차단하는 케이스(100)와;
    상기 광화이버(130)를 통하여 가시광과 근적외광이 복합된 광선을 쌀밥시료(200)에 조사하는 발광부와;
    상기 발광부로 부터 조사된 빛이 쌀밥에 의해 반사되어 나오는 반사광을 수집하는 수광부와;
    상기 수광부에서 수집된 광의 파장별 강도를 비교분석하여 식미를 연산하는 마이크로프로세서를 포함하는 밥의 식미 측정기.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 발광부는
    집광랜즈(120)와 광화이버(130)를 통하여 쌀밥시료(200)에 광선을 조사하는 발광램프(140)와;
    상기 발광램프(140)가 균일한 빛의 강도를 유지하도록 안정된 전원을 공급하도록 하는 정전압발생기(150)와;
    상기 발광램프(140)의 광강도를 조정하도록 하는 전압조절기(160)를 포함하는 밥의 식미 측정기.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 수광부는
    집광랜즈(120)와 광화이버(130)를 통하여 쌀밥시료(200)의 표면에서 반사되어 전달되는 반사광선을 파장별로 나누어 주는 분광기(170)와 상기 분광기(170)에 의해 나누어진 빛을 각 파장별로 수집하여 전기적 신호로 변환하는 수광기(180)를 포함하는 밥의 식미 측정기.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 마이크로프로세서은
    상기 수광부의 수광기(180)에 의해 변환된 전기적 신호를 디지털신호로 변환하는 A/D변환기(190)와 상기 A/D변환기(190)에 의해 변환된 디지털신호를 받아 쌀밥시료(200)에서 반사된 광의 스팩트럼을 변환시키고, 그 스팩트럼을 저장된 식미예측 모델과 비교 연산하여 쌀밥의 식미값을 예측하도록 함을 특징으로 하는 밥의 식미 측정기.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 발광부의 발광램프(140)에 의해 조사되는 근적외광은 780 ~ 2,500nm 범위의 전자파임을 특징으로 하는 밥의 식미 측정기.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 발광부의 발광램프(140)는
    400nm 이상의 스펙트럼측정에 적합하도록 2,850°K의 색온도를 가지며, 출력이 6W 이상인 텅스턴-할로겐 램프에 의한 광원을 사용함을 특징으로 하는 밥의 식미 측정기.
  7. 제 1항 또는 제 3항에 있어서,
    상기 분광기(170)는
    500 ~ 1000nm의 파장범위의 빛을 홀로그래픽 트랜스미션 그레이팅(Holographic transmission grating)에 의해 256개 이상의 파장대로 분리하여 광전변환장치(Si photodiode array)에 보내어 전기적 신호로 변환하도록 함을 특징으로 하는 밥의 식미 측정기.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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JP2017122607A (ja) * 2016-01-05 2017-07-13 大阪瓦斯株式会社 炊飯対象米の含水状態判定方法、含水状態判定装置、浸漬時間決定装置および炊飯設備
US10444153B2 (en) 2017-07-25 2019-10-15 Samsung Electronics Co., Ltd. Spectrum measurement apparatus and spectrum measurement method
CN112285057A (zh) * 2020-11-27 2021-01-29 常州金坛江南制粉有限公司 一种基于近红外光谱技术的水磨糯米粉水分的快速检测方法
KR102452080B1 (ko) * 2021-11-30 2022-10-07 주식회사 아이디알시스템 인공지능을 이용한 미곡 등급판정 및 품질관리시스템 및 그 방법

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