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- 라만 이미징 및 기계 학습을 이용한 화합물/이온 정량 분석을 기반으로 한 마가린 품질 및 유화 상태 평가
- 제조 공정 및 저장 기간이 마가린의 미세 구조에 미치는 영향 시각화
- 오일오프 없음, 우수한 질감, 고기능성 등 제조업체에서 요구하는 품질을 갖춘 제조 공정을 검색하는 평가 방법을 제공합니다

제조 공정 및 유화제가 마가린의 유화 상태에 미치는 영향을 정량적으로 시각화합니다
Taylor 외에서 채택 및 수정된 그림 (2024),식품화학 (CC-BY 40).
국립산업기술종합바카라 커뮤니티소(AIST) 포토닉스 및 바이오센싱 개방형 혁신 바카라 커뮤니티소의 바카라 커뮤니티원, 선임 바카라 커뮤니티원 J Nicholas Taylor; 반도 카즈키(초빙바카라 커뮤니티원); Satoshi Fujita, 부바카라 커뮤니티소장; 오사카대학교 공학대학원 후지타 카츠마사 교수; Shiori Tsukagoshi, 바카라 커뮤니티 과학자, Leo Tanaka, MEGMILK SNOW BRAND Co, Ltd 수석 바카라 커뮤니티원은 라만 이미징 및 기계 학습을 사용한 화합물/이온의 정량 분석을 기반으로 마가린의 품질 및 유화 상태를 평가하는 분석 기술을 개발했습니다
새롭게 개발된 분석법은 마가린의 식감 조절뿐만 아니라 실질적인 품질 평가 및 제품 개선에도 활용될 것으로 기대됩니다 또한 마가린뿐만 아니라 액체 성분이 다량 함유된 식품의 검사에도 강력한 도구가 될 것으로 기대됩니다
이 기술의 세부사항은 다음에 게시되었습니다식품화학2024년 11월 20일
마가린은 식물성 기름과 지방을 유화하여 제조되며, 유화제의 종류와 비율, 제조 공정은 마가린의 질감과 외관에 상당한 영향을 미칩니다 유화 상태를 제어하고 기름 누출 제한, 부드러운 질감, 기능성 생산 등 제조업체 사양에 맞게 마가린을 생산하는 공정을 최적화하려면 마가린의 미세 구조와 분자 분포를 정량적으로 평가하는 분석 방법이 필요합니다
이 바카라 커뮤니티에서는 라만 이미징과 기계 학습을 사용하여 유화제 함량, 제조 공정, 유통기한 등 품질에 영향을 미치는 매개변수에 따라 마가린의 미세 구조와 분자 분포가 어떻게 변화하는지 시각화하고 화학적 방법을 통해 마가린의 품질을 정량적으로 평가했습니다 본 바카라 커뮤니티 결과, 마가린 품질은 화합물/이온의 정량 분석을 기반으로 평가되는 것으로 나타났습니다 그 결과, 유상에서 형성된 수소결합은 오일오프와 양의 상관관계가 있음이 밝혀졌으며, 제조 공정의 조건이 마가린 미세구조, 분자 분포 및 오일오프에 어떤 영향을 미치는지에 대한 정량적 해석도 제공했습니다 이 기술은 마가린 제조업체에서 품질 관리 및 수정을 위한 실질적인 품질 평가 기술로 사용될 수 있다고 믿어집니다
마가린은 식물성 기름과 지방을 유화하여 제조되며, 기름과 수분 함량, 유화제의 종류와 비율, 생산 중 교반 속도를 포함한 제조 제형 및 공정은 질감과 외관에 상당한 영향을 미칩니다 예를 들어, 더 부드럽고 맛이 좋은 마가린이 생산되면 제제는 유화 상태를 유지할 수 없는 마가린을 생성하므로 혼합물에서 액체 기름이 스며 나오는 현상, 즉 오일오프(oil-off) 현상이 발생합니다 오프라인에서, 기름이 떨어지는 것을 방지하는 지방과 기름의 강화된 결정질 네트워크를 생성하기 위해 제제와 공정을 수정하면 마가린 제품이 단단해지고 질감이 떨어지는 경향이 있습니다 더 높은 기능성을 달성하기 위해 마가린 생산에 첨가제를 도입할 수도 있지만, 일부 첨가제는 유화 상태에 악영향을 미치므로 성분과 제조 공정을 재고할 필요가 있습니다
위에서 설명한 바와 같이, 유화 상태를 제어하고 오일오프가 거의 또는 전혀 없고, 질감이 부드럽고, 기능성이 높은 등 제조업체 사양에 맞게 마가린 생산을 최적화하기 위해서는 마가린의 미세 구조 및 분자 분포를 정량적으로 평가하는 방법이 필요합니다 그러나 지금까지 주요 평가방법은 광학현미경이나 전자현미경을 이용하여 마가린의 결정구조를 관찰하고 고체도와 점도를 측정하는 것이었다 마가린 표면의 미세구조와 분자분포에 대한 정보를 직접적으로 영상화하고 정량적으로 분석할 수 있는 방법이 없어 새로운 방법의 개발이 요망되고 있다
저널:식품화학
논문 제목: 라만 초분광 이미징 및 기계 학습을 사용한 마가린 스프레드의 미세한 수분 분산 및 수소 결합 구조
저자: J 니콜라스 테일러, 반도 카즈키, 츠카고시 시오리, 다나카 레오, 후지타 카츠마사, 후지타 사토시
DOI:https://doiorg/101016/jfoodchem2024142035