Measurement of Fat Content in Potatochips by Near-infrared Spectroscopy

근적외선 분광 분석법에 의한 감자칩의 지방 함량 측정

This study was conducted to measure fat contents of potatochips by near infrared spectroscopy (NIRS). Both potatochip powder and potatochips were used to find correlations between the absorbance at certain wavelengths find the fat contents. Based on the correlation analysis, linear regression models predicting the fat contents were developed to predict the fat contents. Artificial neural network (ANN) models were also developed. Predicted values were compared to the measured ones. The regression and the ANN model predicting the fat contents of potatochip powder had determination coefficients of 0.93 and 0.92, and standard errors of prediction (SEP) of 1.29% and 1.17%, respectively. The correlation analysis of potatochips showed that the determination coefficients were low. Therefore, the fat contents of not potatochips but potatochip powder could be measured by NIRS.

감자칩의 생산 공정에서 속슬렛 추출법에 의한 지방 함량의 측정은 측정 시간이 길어서 공정 제어에 이용하기에 적절하지 못하기 때문에, 근적외선 분광 분석법에 의한 감자칩의 지방 함량의 신속한 측정에 대한 연구를 수행하였다. 분쇄된 시료와 분쇄되지 않은 시료에 대한 스펙트럼과 지방 함량과의 상관 관계를 각각 분석하였고, 분석된 상관 관계를 토대로 하여 예측 모형을 개발하였으며, 개발된 예측 모형에 대해 검증하였다. 예측 모형의 개발에는 회귀 분석과 신경회로망 기법을 이용하였다. 분쇄된 시료에 대한 지방 함량의 예측 모형은 회귀모형과 신경 회로망 기법에 의해서, 결정 계수가 각각 093, 0.92, SEP는 각각 1.29%, 1.17%였다. 이와 같은 결과에 의해서, 근적외 분광 분석법에 의한 분쇄된 감자칩의 지방 함량의 예측 모형 개발이 가능하다고 판단되었다. 또한 SEP를 비교할 때, 회귀 모형보다는 신경 회로망 기법에 의한 예측 모형이 더 우수한 것으로 나타났다. 분쇄되지 않은 시료에 대한 흡광도와 지방 함량과의 상관 관계 분석 결과, 근적외 분광 분석법에 의한 지방 함량의 예측 모형의 개발은 적절하지 못하다고 판단되었다.