ScholarWorks@숙명여자대학교

초록

본 연구에서는 풍부한 영양성분과 여러 가지 생리활성이 풍부한 표고버섯 분말을 이용한 냉동 쿠키의 품질특성 및 관능적 최적화를 목적으로 반응표면분석을 통해 쿠키의 품질특성을 분석하였고, 관능적인 최적 배합레시피를 산출하였다. 중심합성계획법(CCD)에 따라 표고버섯 분말(A), 황설탕(B), 버터(C)의 양을 독립변수로 하여 실험을 계획하고, data를 분석 후 최적화 하였다. 1) 실험 결과를 모델링하여 유의성을 검증한 결과 명도, 퍼짐성, 경도는 linear 모델이 선정되었으며, 관능검사의 모든 항목에서는 quadratic 모델로 결정되었고, 적색도와 황색도를 제외한 항목에서 p-value가 5% 이내에본 연구에서는 풍부한 영양성분과 여러 가지 생리활성이 풍부한 표고버섯 분말을 이용한 냉동 쿠키의 품질특성 및 관능적 최적화를 목적으로 반응표면분석을 통해 쿠키의 품질특성을 분석하였고, 관능적인 최적 배합레시피를 산출하였다. 중심합성계획법(CCD)에 따라 표고버섯 분말(A), 황설탕(B), 버터(C)의 양을 독립변수로 하여 실험을 계획하고, data를 분석 후 최적화 하였다. 1) 실험 결과를 모델링하여 유의성을 검증한 결과 명도, 퍼짐성, 경도는 linear 모델이 선정되었으며, 관능검사의 모든 항목에서는 quadratic 모델로 결정되었고, 적색도와 황색도를 제외한 항목에서 p-value가 5% 이내에본 연구에서는 풍부한 영양성분과 여러 가지 생리활성이 풍부한 표고버섯 분말을 이용한 냉동 쿠키의 품질특성 및 관능적 최적화를 목적으로 반응표면분석을 통해 쿠키의 품질특성을 분석하였고, 관능적인 최적 배합레시피를 산출하였다. 중심합성계획법(CCD)에 따라 표고버섯 분말(A), 황설탕(B), 버터(C)의 양을 독립변수로 하여 실험을 계획하고, data를 분석 후 최적화 하였다. 1) 실험 결과를 모델링하여 유의성을 검증한 결과 명도, 퍼짐성, 경도는 linear 모델이 선정되었으며, 관능검사의 모든 항목에서는 quadratic 모델로 결정되었고, 적색도와 황색도를 제외한 항목에서 p-value가 5% 이내에본 연구에서는 풍부한 영양성분과 여러 가지 생리활성이 풍부한 표고버섯 분말을 이용한 냉동 쿠키의 품질특성 및 관능적 최적화를 목적으로 반응표면분석을 통해 쿠키의 품질특성을 분석하였고, 관능적인 최적 배합레시피를 산출하였다. 중심합성계획법(CCD)에 따라 표고버섯 분말(A), 황설탕(B), 버터(C)의 양을 독립변수로 하여 실험을 계획하고, data를 분석 후 최적화 하였다. 1) 실험 결과를 모델링하여 유의성을 검증한 결과 명도, 퍼짐성, 경도는 linear 모델이 선정되었으며, 관능검사의 모든 항목에서는 quadratic 모델로 결정되었고, 적색도와 황색도를 제외한 항목에서 p-value가 5% 이내에서 유의성을 보여 모델의 적합성이 인정되었다. 2) 표고버섯 분말 쿠키의 물리적 특성 중 명도는 표고버섯 분말의 첨가량이 증가함에 따라 유의적으로 감소하였고, 적색도와 황색도는 유의성을 나타내지 않았으며,퍼짐성은 황설탕과 버터의 첨가량이 증가하면 퍼짐성도 증가하는 경향을 보였다. 쿠키의 경도에 대해 가장 큰 영향을 미치는 것은 버터이며 버터의 첨가량이 증가할수록쿠키의 경도는 감소하였으나, 황설탕의 첨가량이 증가할수록 경도는 증가하는 것으로 나타났다. 3) 표고버섯 분말 쿠키의 관능적 특성 중 모든 항목에서 모델의 적합성이 인정되었다(p<0.05). 색, 외관, 향, 조직감, 전반적 기호도에 가장 영향을 미치는 것은 표고버섯 분말이었고, 표고버섯 분말이 증가함에 따라 증가하다가 일정량 이후 서서히 감소하였으며, 버터 첨가량에는민감하게 작용하지 않았다. 4) 이상의 실험 결과를 바탕으로 표고버섯 분말 쿠키의 관능적 최적 배합비율은 표고버섯 분말 10.83 g, 황설탕 61.89 g, 버터 120 g으로 산출되었다. 본 연구를 통해 표고버섯 분말 쿠키는 영양학적, 기능적, 품질, 기호도 측면에서 충분한 경쟁력이 있을 것으로 생각되며, 표고버섯 분말을 이용한 식품개발 가능성을 확인할 수 있었다.

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