증기 흡착 분석으로 알 수 있는 것과 알 수 없는 것

이번 라이브 웨비나에서 AQUALAB 전문가들은 수분 함량과 수분 활성도를 함께 분석하고, 시간이 지남에 따라 이들이 어떻게 변화하는지 살펴봄으로써 어떻게 귀중한 정보의 새로운 지평을 열어줄 수 있는지 자세히 설명해 드릴 것입니다.

다음 내용을 배우게 됩니다:

• 왜 MC와 aW를 결합하면 각각 따로 사용할 때보다 더 많은 정보를 얻을 수 있는지
• 등온선을 작성하는 모든 방법과 각 방법의 장단점
• 수분 흡착 등온선을 해석하고 활용하는 방법
• 등온선이 조직 변화를 왜 그렇게 정확하게 예측할 수 있는가
• 등온선을 활용하면 유통기한 및 포장 결정 과정을 더 빠르게 진행할 수 있는 이유
• 연구개발 부서 내외를 막론하고 등온선 데이터에서 비즈니스 가치를 도출하는 방법

발표자

메리 갤러웨이는 AQUALAB 연구개발실의 수석 연구원입니다. 그녀는 수분 활성도를 측정하고 이것이 물리적 특성에 미치는 영향을 분석하는 장비의 활용 및 테스트를 전문으로 합니다. 그녀는 수많은 고객과 협력하여 수분 관련 제품 문제를 해결해 왔습니다.

재커리 카트라이트는 AQUALAB의 수석 식품 과학자입니다. 그는 고객사가 자사 제품에 대한 종합적인 수분 분석을 수행할 수 있도록 지원하며, 증기 흡착 분석기(VSA) 활용 분야의 전문가입니다. 그는 워싱턴 주립대학교에서 식품과학 박사 학위를, 뉴멕시코 주립대학교에서 생화학 학사 학위를 취득했습니다.

명확성을 위해 편집된 대본

브래드 뉴볼드 (웨비나 진행자): 안녕하십니까, 여러분. ‘등온선 이해하기: 증기 흡착이 알려줄 수 있는 것과 알려줄 수 없는 것’ 세션에 오신 것을 환영합니다. 오늘 발표는 약 30분간 진행될 예정입니다. 정말 알찬 30분이 될 것이라 장담합니다. 발표 후에는 AQUALAB의 식품 과학자인 재커리 카트라이트 박사와 응용 과학자인 메리 갤러웨이 씨와 함께하는 질의응답 시간이 이어질 예정입니다. 그럼 더 이상 지체하지 않고, 자카리 박사님께 마이크를 넘겨 발표를 시작해 보겠습니다.

재커리 카트라이트 박사: 안녕하세요, 여러분. 오늘 참석해 주셔서 정말 감사합니다. 메리와 함께 이 자리에 서게 되어 정말 기쁩니다. 브래드가 말씀하셨듯이, 오늘은 등온선과 증기 흡착 분석이 알려줄 수 있는 것과 알려줄 수 없는 것에 대해 이야기해 보려고 합니다. 다시 한번 말씀드리자면, 저는 재커리 카트라이트이며, 지금 메리 갤러웨이와 함께하고 있습니다.

메리 갤러웨이: 안녕하세요!

오늘 다룰 내용

ZC: 그럼 시작해 보겠습니다. 첫 번째 슬라이드는 개요입니다. 오늘 다룰 내용의 큰 틀을 먼저 보여드리려고 합니다. 먼저 수분 함량과 수분 활성도를 각각 따로 설명한 다음, 이 두 가지 측정값을 결합하면 어떤 추가적인 정보를 얻을 수 있는지 보여드리겠습니다.

그 다음에는 등온선을 생성하는 다양한 방법을 차례로 살펴보겠습니다. 전통적인 방법과 고전적인 방법뿐만 아니라 DVS 및 DDI 방법도 함께 다룰 예정입니다.

등온선이 무엇이며 어떻게 작성하는지 알아본 후에는, 주로 식품 산업에서 이를 해석하고 활용하는 방법에 대해 논의할 예정입니다. 물론 이 개념은 제약 산업은 물론 건축 자재 분야나 토양 과학 분야에서도 적용될 수 있습니다. 따라서 우리는 식감 변화를 예측하고 유통 기한을 산정하며, 포장 방식을 결정하는 데 필요한 내용을 살펴볼 것입니다.

이번 발표의 마지막 부분에서는 등온선(isotherms)을 통해 비즈니스 가치를 창출하는 방법에 대해 다룰 예정입니다. 등온선을 활용하고 있는 여러 기업의 사례를 살펴보고, 이를 통해 얻게 된 구체적인 비즈니스 가치에 대해 논의해 보겠습니다.

30분 시간을 엄수하기 위해 최선을 다하겠습니다. 오늘 전해드릴 내용이 많아서 시간이 좀 더 걸릴 것 같습니다. 발표가 끝날 때까지 끝까지 함께해 주시기를 바랍니다. 그럼 이제 메리에게 마이크를 넘기겠습니다. 메리가 수분 활도와 수분 함량에 대해 설명해 드릴 것입니다.

등온선 분석의 구성 요소: 수분 함량과 수분 활성도

MG: 좋습니다. 수분 측정에 대해 이야기할 때, 주로 두 가지 주요 사항을 다루게 됩니다.

첫 번째는 수분 함량입니다. 즉, 물의 양, 어떤 물질에 포함된 물의 양을 말합니다. 이는 수확량과 수익을 극대화하는 데 중요합니다. 수분 함량을 높일 수 있다면, 물은 저렴한 자원이므로 수확량과 수익을 늘릴 수 있기 때문입니다. 하지만 수분 함량만으로는 전체 상황을 파악할 수 없습니다. 수분 함량은 공정 주도 요인이 아니기 때문입니다. 즉, 수분 이동이나 기타 문제가 발생할 경우, 수분 함량만으로는 필요한 정보를 얻을 수 없습니다.

꼭 알아두셔야 할 것은 수분 활성도입니다. 이는 물의 에너지 상태를 나타내는 지표로, 미생물 증식이나 수분 이동 같은 다양한 과정이 일어나는 원동력이 됩니다.

이는 제품의 안전성과 품질을 위해 정말 중요합니다. 특히 식품 규격에서는 수분 활성도가 특정 기준 이하로 유지되어야 미생물 증식 등으로부터 제품을 안전하게 보호할 수 있습니다. 또한 이는 품질을 가늠하는 좋은 지표이기도 합니다.

그러니까 이 두 가지 수치를 측정한다는 것은, 사실상 제조사가 달성하고자 하는 목표치를 찾아내는 것과 같습니다. 수분 함량과 수분 활성도를 측정하고 있다면, 이미 목표치가 어디인지 파악한 셈입니다. 그 다음에는 그저 그 목표치를 달성하기만 하면 되는 것이죠.

이러한 기준치는 대개 규제 준수 요건이나 생산 사양에서 비롯됩니다. 규제 준수 기준치의 예로는 미생물 증식 한도가 있습니다. 여기서 0.7은 곰팡이에 대한 기준이며, 0.85는 잠재적으로 유해한 식품 미생물에 대한 기준입니다.

다른 하나는 생산 사양을 위한 것입니다. 하지만 이러한 목표치는 어떻게 결정되는 것일까요? 단순히 수분 활도와 수분 함량을 측정하여 그래프에 함께 표시한다면, 하나의 데이터 포인트만 얻을 수 있을 것입니다. 수분 활도와 수분 함량 사이에 상관관계가 있다는 것은 알지만, 이것이 전부는 아닙니다.

이것은 전체 수분 분포도에서 추출한 단 하나의 데이터 포인트에 불과합니다. 여기서는 등온선 위에 표시된 하나의 데이터 포인트를 보여주고 있습니다. 이 데이터가 수분 활성도의 광범위한 범위를 아우르고 있음을 알 수 있는데, 이는 시료에 어떤 변화가 일어나고 있는지, 혹은 어떤 변화가 일어날 수 있는지에 영향을 미치게 됩니다.

여기 전체 등온선이 있습니다. 제품이 이 곡선상의 어느 지점에 위치하는지 파악하는 것이 정말 중요합니다. 만약 곰팡이 발생 수준에 매우 근접해 있거나 갈변 반응이 활발해지는 구간을 통과하고 있다면, 이를 피할 수 있도록 해당 지점을 정확히 파악해야 합니다.

또 다른 관점은 수분 활성도 대신 안전성과 품질을 X축에 두고, 수분 함량 대신 수율과 수익을 고려하는 것입니다. 따라서 제품이 위치해야 할 최적의 지점을 찾아낸다면, 이 두 가지 지표를 모두 극대화할 수 있습니다.

이제 재커리가 증기 흡착 등온선을 작성하는 전통적인 방법에 대해 설명할 것입니다.

건조기나 환경 챔버를 이용하여 증기 흡착 등온선을 작성하기

ZC: 등온선을 작성하는 첫 번째 방법, 즉 전통적인 방법은 일련의 건조기나 환경 챔버를 사용하는 것입니다. 이 방법은 많은 대학원생들이 사용하는 것을 보지만, 대기업을 포함해 여전히 이 방법을 고수하는 기업들이 꽤 많다는 사실에 저도 놀랍습니다.

이 방법은 여러 가지 수분 활성도나 상대 습도 조건에서 평형 수분 함량을 측정해야 한다는 점에 있습니다. 따라서 6~9개의 습도 조절 챔버를 사용하게 될 것입니다. 이 챔버들을 일정한 온도로 유지하는 것이 매우 중요합니다.

그런 다음 평형 상태에 도달할 때까지 무게 변화를 측정해야 합니다. 따라서 시료를 이 챔버 중 하나에 넣은 뒤, 하루에 한 번 정도 시료를 꺼내 무게를 측정한 다음 다시 넣어야 합니다. 무게가 일정해질 때까지 이 과정을 반복해야 합니다.

상상하시다시피, 이 방법은 속도가 매우 느리고 많은 수작업이 필요하며, 대개는 몇 개의 데이터 포인트밖에 얻지 못합니다.

이 방법을 사용하여 수집할 수 있는 데이터의 예시를 보여드리겠습니다. 수분 활성도와 수분 함량을 나타내는 빨간색 데이터 포인트를 확인하실 수 있습니다. 이 데이터에 어떤 종류의 모델도 적용하기가 매우 어렵다는 것을 아실 수 있을 것입니다. 이는 이 방법론을 사용할 때 오차가 발생할 여지가 매우 크기 때문입니다.

동적 증기 흡착법을 이용한 증기 흡착 등온선 작성

DVS(동적 증기 흡착법)라고 불리는 새로운 방법이 있습니다. 이 방법은 1990년대 초 화이자(Pfizer)에서 의약품과 부형제를 분석하고 이들의 흡착 특성을 파악하기 위해 개발되었습니다.

이 방법은 앞서 소개한 슬라이드와 유사하며, 시료를 밀폐된 챔버에 넣고 평형 상태가 달성되기를 기다리는 방식입니다. 차이점은 이 시스템이 자동화되어 있어, 사용자가 설정한 조건에 따라 새로운 습도 환경으로 자동으로 순환한다는 점입니다.

이 방법은 속도가 빠르고 더 많은 데이터 포인트를 얻을 수 있어 유용합니다. 흡착 동역학 같은 현상을 평가하거나, 결정화와 같은 시간에 따른 물리적 변화를 관찰할 때 특히 효과적입니다.

자, 여기 제가 분무 건조 우유 분말에 대해 자주 보여주는 등온선 예시가 있습니다. 빨간색 곡선, 즉 DVS 곡선에 주목해 주시기 바랍니다.

이 DVS 곡선에는 약 7개의 점이 있습니다. 다시 말해, 이 점들 각각은 평형 상태에 도달했습니다.

이 데이터가 어떻게 수집되는지 이해하기 위해 클립아트 이미지를 살펴보면 이 방법을 조금 더 쉽게 이해할 수 있을 것 같습니다. 밀폐된 챔버가 있다고 상상해 보세요. 이 경우 온도는 25˚C이지만, 다양한 온도 범위를 살펴볼 수도 있습니다. 이제 그 밀폐된 챔버에 시료를 넣을 것입니다. 시료는 식품, 의약품, 토양 등이 될 수 있습니다. 이 경우 수분 활성도는 0.3입니다. 그리고 이 장치 아래에는 고정밀 저울이 놓여 있습니다.

DVS 테스트를 수행할 때, 시료가 특정 수분 활성도에 도달하는 데 얼마나 걸릴지 궁금해할 수 있습니다. 예를 들어, 수분 활성도가 0.3에서 0.5로 올라가는 데 얼마나 걸릴까요?

이를 위해 시스템에 습한 공기를 주입할 것입니다. 습한 공기를 주입하든 건조한 공기를 주입하든 상관없지만, 0.5까지 올려야 하므로 습한 공기를 주입해야 합니다. 이는 챔버에 공기를 주입하여 수행됩니다. 이 과정은 PID라고 알려진 알고리즘을 사용하여 제어됩니다. 그런 다음 정전용량 센서를 사용하여 상대 습도를 모니터링할 수 있습니다. 따라서 이 챔버의 상대 습도를 50%로 맞출 것입니다.

이제, 무한히 긴 시간이 흐른 후, 그 시료의 수분 활성도는 결국 0.5에 도달하여 주변의 상대 습도와 평형을 이루게 될 것입니다.

우리는 용액의 안정화와 무게 변화를 관찰함으로써 이 실험이 끝났음을 알 수 있습니다. 따라서 시료가 완전히 평형 상태에 도달할 때까지 기다릴 것입니다. 평형 상태에 도달했는지 확인하기 위해 설정할 수 있는 여러 가지 측정 방법이나 조건이 있습니다.

여기서 유의해야 할 점은, 이번 DVS 사례에서는 챔버의 상대 습도가 수분 활성도의 변화를 주도한다는 것입니다. 메리가 다른 방법에 대한 매우 유사한 그래프를 보여드릴 텐데, 그때는 이 화살표의 방향이 반대쪽을 가리킬 것입니다.

또한 DVS 실험과 관련하여, 우리가 중량 기준으로 평형 상태를 맞추고 있다는 점을 명심해 주시기 바랍니다. 앞서 말씀드렸듯이, 우리는 흡착 동역학과 시간에 따른 물리적 변화를 관찰하고자 하기 때문입니다. 따라서 대부분의 장비는 중량 기준으로만 평형 상태를 맞춥니다. METER에는 중량뿐만 아니라 수분 활성도 기준으로 평형 상태를 맞추는 장비도 하나 있습니다. 메리 씨도 이 부분에 대해 언급해 주실 겁니다.

동적 증기 흡착(DVS) 방법의 단점

이 방법의 몇 가지 단점은 다음과 같습니다:

1. 진정한 평형 상태에 도달하는 데는 무한한 시간이 걸릴 수 있습니다. 시험 과정을 가속화하기 위해 취할 수 있는 몇 가지 방법이 있기는 하지만, 그렇게 하는 순간 수집한 결과의 타당성에 의문이 제기되기 시작합니다. 또 다른 점은 방금 언급했듯이 대부분의 기기가 무게에만 의존한다는 것입니다. 따라서 대부분의 기기는 수분 활성을 직접 측정하지 않습니다. 즉, 챔버 내의 상대 습도가 시료의 수분 활성과 동일하다는 가정을 하고 있지만, 항상 그런 것은 아닙니다.
2. 두 번째 큰 단점은 상 변화를 식별할 수 없다는 점입니다. 따라서 유리 전이점이나 어떤 종류의 조직 변화를 찾고자 한다면, 방금 살펴본 이 두 가지 방법으로는 이를 파악하기가 거의 불가능할 수 있습니다.
3. 마지막으로, 이러한 방법의 세 번째 문제점은 실제 상황을 제대로 반영하지 못한다는 점입니다. 현실에서는 상황이 대개 정적이지 않고 훨씬 더 역동적이기 때문입니다. 따라서 제품이 생산 시설을 떠난 후 어떤 일이 벌어질지를 보여주는 데이터를 실제로 수집하고 있는 것이 아닙니다.

이제 ‘동적 이슬점 등온선법’이라고 불리는 세 번째 방법에 대해 이야기해 보겠습니다. 메리가 이에 대해 설명해 드릴 것입니다.

동적 이슬점 등온선법을 이용한 증기 흡착 등온선 작성

MG: DDI 방법에 대해서는 자카리가 앞서 제시했던 것과 비슷한 예를 들어보겠습니다. 이 챔버 안에는 수분 활성도가 0.3인 시료가 있습니다. 아래쪽에는 고정밀 측정 저울도 설치되어 있습니다. 현재 시료는 그냥 놓여 있을 뿐, 아무런 조작도 가하지 않고 있습니다. 따라서 시료가 챔버 내부의 습도를 결정하게 됩니다. 즉, 현재 평형 상태에 있는 셈입니다. 시료의 수분 활성도는 0.3이고, 챔버 내 상대 습도는 30%입니다.

DDI를 분석할 때는 DVS 분석 시와는 다른 질문을 던지게 됩니다. 예를 들어, “변화하는 환경에서 시료가 수분을 어떻게 흡수하거나 방출하는가?”와 같은 질문이죠. 바로 이러한 질문을 통해 우리가 평가하고자 하는 실제 환경에서의 실시간 흡착 특성을 파악하게 됩니다.

따라서 시료에 어떤 변화가 일어나는지 실시간으로 확인하려면, 여기서 테스트를 시작해 보겠습니다. 앞서 재커리가 언급한 것과 마찬가지로, 여기에 습한 공기를 주입할 것입니다. 건조한 공기를 넣어 시료를 건조시킬 수도 있지만, 이번 예시에서는 습한 공기를 사용할 것입니다.

먼저 습한 공기를 주입하여 시험을 시작합니다. 일반적으로 이 습한 공기의 유량을 지정합니다. 유량을 늘리면 대기 및 시험실 내의 수분량이 증가하므로, 시료가 더 많은 수분을 흡수할 수 있게 됩니다.

속도를 늦추면 그 과정도 느려지게 됩니다. 일반적으로 흡습성이 높은 시료의 경우 속도를 늦추고, 수분을 흡수하는 능력이 큰 시료의 경우 속도를 조금 더 높입니다.

또한 수분 활성도를 설정합니다. 보통 수분 활성도를 0.01로 설정합니다. 기기가 언제 측정값을 읽어야 하는지 파악하는 기준이 바로 이것입니다.

그럼 여기서 테스트를 시작해 보겠습니다. 잠시 기다려야 합니다. 앞서 말씀드렸듯이, 이 기기는 수분 활성을 측정하고 있으며, 특정 분해능에 맞춰 데이터를 맞추려고 합니다. 따라서 5분에서 2시간 정도 걸릴 수 있습니다. 이것이 샘플링 간격의 범위입니다.

시간이 흘러 이제 측정할 준비가 되었다고 가정해 봅시다. 이 시점에서 모든 과정이 일시 정지됩니다. 더 이상 습한 공기를 주입하지 않습니다. 시료와 챔버가 평형 상태에 도달할 때까지 기다린 다음, 측정을 진행합니다.

수분 활성도가 0.01 상승한 것을 확인할 수 있습니다. 이것이 바로 우리가 원하는 결과입니다. 왜냐하면 이것이 바로 우리의 목표치이기 때문입니다. 또한 이로 인해 챔버 내 평형 상태도 변화하고 있습니다. 현재 챔버의 수분 활성도 역시 31%입니다. 동시에 무게 측정도 진행하겠습니다.

여기서는 수분 활성도를 측정하기 위해 매우 정밀한 이슬점 센서를 사용할 것입니다. 이 경우, 챔버의 평형 상태는 시료에 의해 결정됩니다. 진행 중인 변화를 명확히 관찰하기 위해 무게가 평형에 도달하도록 두지 않을 것입니다. 테스트를 진행하는 동안 지속적으로 측정값을 확인하고 수분 함량 데이터를 확보할 것입니다.

재커리가 설명할 결합 부위를 분석하기 시작하면, 전환점으로 활용할 수 있는 극적인 변화의 정도가 달라지는 것을 확인할 수 있을 것입니다. 이를 통해 시료 내에서 어떤 일이 일어날지 실시간으로 파악할 수 있게 됩니다.

이 두 데이터 세트가 시간에 따라 어떻게 변하는지 보여주는 그래프를 제시하는 것이 좋을 것 같았습니다. 이 그래프는 미세결정성 셀룰로오스에 대한 것입니다. X축은 단순히 시간을 나타냅니다. 미세결정성 셀룰로오스는 물과의 관계가 매우 예측 가능하고, 물을 흡수하고 방출하는 과정이 꽤 균일하기 때문에, DVS 측정값과 DDI 측정값을 차례로 측정했습니다. 따라서 관찰할 만한 상전이 현상은 없습니다. 그런 의미에서 이 그래프는 다소 지루할 수 있지만, 두 가지 유형의 데이터가 어떻게 보이는지를 잘 보여줍니다.

여기서 빨간색 곡선은 무게를 나타냅니다. 파란색은 수분 활성을 나타냅니다. 첫 번째 구간에는 정적 DVS가 있습니다. 보시다시피, 무게가 평형 상태에 도달할 때까지 습도와 수분 활성을 일정하게 유지하는 구간이 표시된 선들이 있습니다. 평형 상태에 도달하면 다음 지점으로 넘어갑니다. 무게가 상승했다가 평평해지는 과정을 확인하실 수 있으며, 이후 다음 구간으로 넘어갑니다.

여기에는 데이터가 꽤 많은 것처럼 보이지만, 사실 우리는 그 협력 지점들에 집중하고 있습니다. DVS 등온선에서는 실제로 우리가 살펴보는 데이터 포인트가 10개인데, 흡착에 5개, 탈착에 5개입니다.

오른쪽으로 넘어가면 DDI를 볼 수 있습니다. 보기에는 매끄러운 곡선처럼 보이지만, 그 하나하나가 모두 중요한 데이터 포인트입니다. 따라서 테스트가 진행되는 동안 실시간으로 그 변화를 확인할 수 있습니다. 시료에 건조 공기나 가습된 공기를 통과시키는 DDI는 METER Group의 특허 기술입니다. 또한 중량 측정을 통해 무게를 추적하므로, 이를 측정함과 동시에 수분 활성도도 직접 측정합니다. 따라서 공정 중 실시간 흡착 특성을 파악하기 위해 이 두 가지 값을 항상 알 수 있습니다. 이는 우리가 논의하는 많은 응용 분야에서 큰 도움이 됩니다.

여기서는 몇 주나 몇 달이 아니라 며칠 만에 결과를 얻을 수 있으며, 0.01이라는 매우 높은 해상도의 데이터 포인트를 다수 확보하게 됩니다. 원한다면 이 해상도를 높일 수도 있는데, 그럴 경우 시간이 조금 더 걸릴 뿐입니다. 보통은 0.01을 기준으로 작업합니다.

재커리가 보여준 분무 건조 분유 예시로 돌아가 보면, DVS는 빨간색으로 표시되어 있지만, 진한 파란색으로 표시된 DDI를 살펴보세요. 두 개의 전환점이 있음을 알 수 있을 것입니다.

특히 분무 건조 분유의 경우, 0.4를 조금 넘은 지점에서 유리전이 현상이 발생하고, 그 후 실제로 결정화 단계를 거치게 됩니다. 따라서 DVS에만 의존한다면 이러한 전이 현상을 포착하지 못하게 될 것입니다.

다음으로, 재커리가 질감 변화에 대해 이야기할 예정입니다.

수분 흡착 등온선 및 제품의 조직 변화

ZC: 고마워요, 메리.

이 동적 이슬점 등온선 방법에 대해 이야기하다 보면 자연스럽게 조직 변화로 이어집니다. 말씀하신 대로, 분무 건조 우유 분말에는 몇 가지 상전이 현상이 있습니다. 이제 그 상전이 현상이 어디서 일어나는지 어떻게 판단하는지에 대해 이야기해 봅시다.

질감을 조절하기 위해서는 이른바 ‘임계 수분 활성도’를 파악해야 합니다. 이는 원하는 질감을 유지하기 위해 피해야 할 수분 활성도를 의미합니다. 분말과 같이 매우 건조한 제품의 경우, 뭉침이나 덩어리짐, 유동성 저하를 방지하기 위해 이 수치 이하로 유지해야 하지만, 과자류와 같이 눅눅해지거나 바삭함이 떨어지거나 단순히 원하는 질감이 손실되는 것을 막고자 할 때도 마찬가지입니다.

또한 수분 함량이 높거나 수분 활성도가 높은 제품, 예를 들어 제과류나 콜드 프레스 바 같은 경우를 다룰 수도 있습니다. 이런 제품들은 시네레시스 현상이나 원하는 식감의 손실을 방지해야 하는 경우가 많죠. 결국은 어떤 제품을 다루느냐와, 수분 증가 또는 감소 중 어떤 측면에 중점을 두느냐에 따라 달라집니다.

이 점에 유의해야 합니다. 텍스처 전환이 발생하는 정확한 위치를 파악하려면 고해상도 등온선, 즉 동적 이슬점 분석법이 반드시 필요합니다.

그 이유를 정확히 보여드리겠습니다. 이것은 동적 이슬점 등온선을 이용한 분말의 흡착 등온선 분석 결과입니다. 이 분말에서 가장 먼저 눈에 띄는 점은 바로 그 곡선의 모양입니다.

수분 함량이 아주 조금만 변해도—예를 들어 1% 정도만 변해도—수분 활성도는 30~40% 정도나 달라질 수 있다는 것을 알 수 있습니다. 많은 제품이 이러한 특성을 보입니다. 바로 이러한 측정 정밀도 때문에 수분 활성도를 측정하는 것이 중요한 핵심 이유 중 하나입니다.

자, 이 등온선을 살펴보고 2차 미분을 계산해 보면, 2차 미분은 기본적으로 해당 곡선의 기울기가 변하는 속도를 분석한 것입니다. 그리고 2차 미분을 통해 우리는 곡선상의 정점을 파악할 수 있습니다. 이 정점들은 수분 함량이 가장 빠르게 변하는 수분 활성도와 일치합니다.

따라서 그 피크를 클릭하거나 강조 표시하면 수분 활성도가 0.67임을 확인할 수 있습니다. 이는 이 제품에 대해 이 등온선 측정이 섭씨 25도에서 수행되었음을 의미합니다. 따라서 수분 활성도 0.67, 즉 상대 습도 60%에서 이 분말의 유리 전이점이 나타납니다.

이제 이 등온선을 좀 더 자세히 살펴보겠습니다. 다음 슬라이드는 바로 이 등온선과 똑같은 것입니다. 이 제조사는 처음에 수분 활성도 0.24에서 이 분말을 생산하고 있었습니다. 따라서 수분 활성도가 이렇게 낮은 이 구간에서는 수분 결합 부위의 수가 제한적입니다. 하지만 수분 활성도가 0.67까지 올라가면, 이때부터 제품에 많은 양의 수분이 결합되기 시작합니다. 그리고 이 등온선을 더 위로 올라가면, 이 제품에서 심각한 고결 및 덩어리 현상이 발생하게 됩니다. 따라서 제가 이 분말 제조사와 협력하고 있다면, 오히려 제품의 수분 활성을 높일 것을 권장할 수도 있습니다. 왜냐하면 수분 활성을 안전하게 높이고 수분 함량을 약간 증가시켜도, 여전히 그 텍스처 전환점보다 훨씬 낮은 수준을 유지할 수 있기 때문입니다.

흡착 등온선을 이용하여 필름과 코팅이 수분을 얼마나 잘 유지하거나 차단하는지 확인하기

여기에는 질감 변화나 코팅, 박막과 같은 현상을 보여주는 몇 가지 예시를 더 추가해 두었습니다. 다음 예시는 블루베리의 등온선입니다. 그리고 여기서는 탈착 곡선을 살펴보고 있습니다. 즉, 이 블루베리가 물을 어떻게 붙잡고 있는지 이해하려고 하는 것입니다.

가장 오른쪽을 보시면, 이 곡선은 어떤 종류의 필름도 씌우지 않은 블루베리의 수분 함량 변화를 나타냅니다. 따라서 상단 부분에서 수분 함량이 약간 더 낮게 나타납니다. 그리고 수분 활성도가 약 0.27일 때 임계점이 있다는 것을 알 수 있습니다. 즉, 이 블루베리가 상대 습도 약 27% 환경에 놓이게 되면 수분 함량이 급격히 감소하게 된다는 의미입니다.

자, 이 블루베리에 필름이나 코팅을 입힌다면 두 가지 점을 알 수 있을 겁니다. 첫 번째는 초기 수분 함량이 약간 높아졌음에도 불구하고, 이 중요한 수분 활성도가 낮아졌다는 점입니다. 따라서 이 블루베리가 수분을 잃기 시작하려면 상대 습도 약 24% 정도의 훨씬 더 건조한 환경이 필요하게 됩니다. 따라서 제품 내부에 수분을 유지하려는 방법을 고민하고 계신다면, 이것이 아주 좋은 예시가 될 것이라고 생각했습니다.

이제 정반대의 경우, 즉 제품 내부로 물이 들어가지 않도록 하는 방법을 살펴보겠습니다. 여기 씨앗에 대해 수집된 데이터의 예시가 있습니다.

파란색으로 표시된 부분은 코팅이 되지 않은 종자로, 물이 종자 내부로 침투할 수 있어 다른 코팅이 된 종자에 비해 동일한 수분 활성도 조건에서 수분 함량이 더 높습니다. 따라서 제품에 수분을 유지하려 하든, 수분을 차단하려 하든, 등온선은 코팅이나 필름의 성능을 파악하는 데 매우 유용한 방법입니다.

다음으로는 유통기한과 포장재 선택에 대해 이야기해 볼 예정이니, 이제 메리에게 마이크를 넘겨드리겠습니다.

기체 흡착 등온선을 이용한 유통기한 및 포장 성능 분석

MG: 사람들이 종종 유통기한을 어떻게 계산하는지 물어봅니다.

계산을 수행하려면 제품의 흡착 특성, 특히 등온선과 보관 조건을 고려해야 합니다. 해당 제품이 어떤 환경에 노출될지 파악해야 합니다. 즉, 온도, 상대 습도, 대기압, 그리고 마지막으로 포장 상태를 파악해야 합니다. 이를 위해 표면적, 포장된 제품의 질량, 그리고 매우 중요한 수증기 투과율이 필요합니다.

즉, 포장은 제품을 외부 환경으로부터 보호해 주는 역할을 합니다. 따라서 포장이 잘 되어 있다면, 외부로 빠져나가는 증기의 양을 제한할 수 있습니다.

그럼 제가 실제로 이 계산을 어떻게 하는지부터 시작해 보겠습니다. 먼저 등온선을 생성합니다. 이것은 그래놀라의 등온선입니다. 특히 저는 흡수 과정에만 관심이 있습니다. 그래서 흡수율만 담은 파일을 만들었습니다. 이제 제 제품인 그래놀라 바의 유통기한이 식감 변화에 의해 제한될 것임을 알고 싶습니다. 이 제품은 바삭한 그래놀라 바인데, 딱딱해지거나 부드러워지는 등의 현상이 일어나지 않기를 원합니다. 따라서 유통기한을 결정짓는 요인은 바로 식감이 될 것입니다.

자, 여기 있는 이 등온선을 보면 어떤 구체적인 상전이 현상이 일어나고 있는지 파악하기 어려울 수 있습니다. 그래서 우리가 사용하는 것이 바로 이 사비츠키-골레이 2차 미분입니다. 기본적으로 이는 기울기의 변화를 계산하여, 아래쪽 그래프의 봉우리와 골짜기 부분을 파란색으로 강조해 주는 것입니다.

사실 저도 이 질문을 꽤 자주 받습니다. 보시다시피 두 개의 피크가 보이시죠. 피크가 나타난다는 건 수분 흡수가 증가했다는 뜻입니다. 수분 함량이 높아지고 있는 거죠. 그래서 사람들이 묻습니다. “어느 쪽을 선택해야 하나요?” 0.4를 조금 넘은 작은 피크가 있고, 0.7을 넘은 더 큰 피크가 있습니다.

본능적으로는 수치가 더 높은 쪽을 선택하고 싶겠지만, 사실 우리가 정말로 알고 싶은 것은 언제 첫 번째 전환점이 나타나는지입니다. 이 그래놀라 바의 원래 수분 활성도는 약 0.2입니다. 따라서 수분 활성도를 높여가며 실험할 때, 언제 첫 번째 전환점에 도달하는지 파악해야 합니다.

그래서 첫 번째 전이 상태를 사용하려고 합니다. 첫 번째 전이 상태는 바로 수분 활성도가 0.42인 지점에 있습니다. 따라서 계산에는 이 값을 사용할 것입니다. 더 큰 값은 사용하지 않을 것입니다. 왜냐하면 그 지점에 도달할 때쯤이면 이미 변화가 일어났기 때문입니다.

좋아요. 자, 이것이 바로 METER에서 사용하는 계산기입니다. 화면에 표시된 정보들을 보실 수 있습니다. 방금 전 제가 말씀드렸던 내용 중 일부를 다시 한번 살펴보겠습니다.

그래서 제 그래놀라 바의 경우, 제가 설정한 상대 습도인 65%를 적용할 겁니다. 대기압은 C 등급인 100 kPa이고, 온도는 섭씨 25도로 설정했습니다. 이건 아주 작은 그래놀라 바라서 시료량도 35g으로 아주 적습니다. 표면적도 꽤 작지만, 단위는 제곱미터로 표시됩니다. 그러니 모든 조건이 적절합니다.

그리고 수증기 투과율로 한 가지 수치를 선택했는데, 사실 이 수치는 하루당 그램/제곱미터 단위로 표기하면 꽤 알기 쉬운 단위입니다. 그리고 앞서 언급했던 초기 수분 활성도로 시작해 보겠습니다. 원래 초기 수분 활성도는 0.2에서 시작합니다. 그리고 임계 유통기한이 있습니다. 수분 활성도가 이 지점에 도달하면 유통기한이 종료되는 시점을 말합니다. 추적하기 쉽도록 0.42를 설정했습니다. 제가 그 수치를 어디서 가져왔는지 보셨을 겁니다. 제이커리의 의견에 동의하는데, 실제로는 0.42를 설정하지 않을 것 같습니다. 왜냐하면 이 수치에 도달할 때쯤이면 이미 상태가 조금씩 변하기 시작하기 때문입니다. 그렇게까지 가까워지지는 않게 하고 싶습니다.

그러니 그 전환점에 근접하지 않도록, 이 중요한 수분 활성도를 조금 낮추는 것이 좋겠습니다. 아마 0.4나 0.38 정도로 말이죠. 하지만 이 예시에서는 0.42로 유지하겠습니다.

이 등온선 그래프에서 불필요한 부분을 잘라냈습니다. 보시다시피 수분 활성도가 높은 구간은 제외되었습니다. 저는 제가 관심 있는 영역에 집중하려고 합니다. 즉, 제가 주목하는 수분 활성도 범위 내에서, 시작 지점과 임계점 사이의 구간을 모델링할 때 정확도를 높여 데이터를 제대로 반영할 수 있도록 하려는 것입니다.

그럼 이 부분을 살펴보겠습니다. 저희는 DLP(이중 로그 다항식)를 사용하는 것을 선호합니다. 여기서는 R² 값이 0.9996으로 매우 훌륭합니다. 따라서 데이터에 아주 잘 부합하는 모델입니다. GAB나 BET 같은 다른 모델링 방정식을 사용할 수도 있습니다. 이러한 방법들에는 몇 가지 한계가 있습니다. 하지만 특히 우리가 정말로 중요하게 생각하는 것은 데이터에 대한 좋은 적합도를 얻는 것입니다. 그래야만 예측을 잘 할 수 있기 때문입니다. 따라서 데이터를 올바르게 모델링할 수만 있다면 어떤 방법을 사용하든 크게 중요하지 않습니다.

아까로 돌아가 봅시다. 자, 이제 이 등온선을 넣을 텐데, 다듬어진 버전을 넣을 겁니다. 모델 적합도가 정말 좋은 것을 넣고 싶거든요. 그리고 여기서부터 유통기한을 계산해 볼 겁니다.

자, 이런 조건에서 이 그래놀라 바를 테스트해 보니 유통기한이 151일입니다. 약 5개월 정도죠. 나쁘지 않은 결과지만, 여러분이 기대했던 수준에는 미치지 못한다고 가정해 봅시다. 어쩌면 여러분은 이 그래놀라의 유통기한이 1년이나 되기를 바라고 계실지도 모릅니다. 그렇다면 어떻게 해야 할까요? 무엇을 변경해야 할까요? 이 경우에는 정말 간단합니다. 변경해야 할 것은 수증기 투과율입니다. 이를 통해 필요한 유통기한을 확보할 수 있는 포장재를 결정할 수 있습니다.

이번 계산도 이전과 비슷하지만, 동일한 데이터를 입력하되 수증기 투과율 대신 우리가 목표로 하는 유통기한을 입력할 것입니다. 모델 적합도가 좋은 그 잘라낸 등온선을 그대로 입력하고, ‘계산’을 누르겠습니다.

이제 우리는 포장재의 수증기 투과율이 0.42라면, 이러한 조건 하에서 1년 동안의 유통기한을 보장받을 수 있다는 사실을 알게 되었습니다. 이는 호일 라인 포장재의 경우와 매우 유사한 수준입니다. 따라서 결과가 아주 잘 맞아떨어집니다.

다음으로, 재커리가 등온선의 비즈니스적 가치에 대해 설명할 예정입니다.

증기 흡착 등온선을 활용하여 수분 함량을 극대화하고 수익을 높이는 방법

ZC: 자, 그럼 오늘 웨비나의 마지막 섹션입니다.

등온선으로부터 비즈니스 가치를 창출할 수 있는 방법은 매우 다양합니다. 오늘은 특히 유통기한 분석에 초점을 맞추어 살펴보았습니다. 하지만 고객들이 등온선을 활용하는 방식을 세 가지 핵심 포인트로 정리해 보았습니다.

따라서 비즈니스 가치를 창출하는 첫 번째 방법은 단순히 수분 함량을 극대화하여 수익을 높이는 것입니다. 등온선을 활용하면 품질과 안전성을 유지하면서 제품에 포함될 수 있는 최대 수분량을 파악할 수 있습니다. 즉, 이상적인 식감을 유지하거나 특정 화학 반응이 일어나는 것을 방지하는 동시에, 안전성을 확보하고 미생물 기준치를 초과하지 않도록 관리할 수 있습니다.

특히 식품 업계에서는 많은 제품이 중량 기준으로 판매됩니다. 따라서 물을 더 많이 팔수록 매출도 더 높아집니다.

아주 간단합니다. 물은 제형에서 가장 저렴한 원료입니다. 따라서 물의 양을 늘릴 수 있다면 매출 증대에 도움이 될 수 있습니다.

그럼 이를 어떻게 적용할 수 있는지 예시를 들어보겠습니다. 첫 번째 단계는 기준선을 설정하는 것입니다. 여기서 말하는 기준선이란 허용 가능한 수활도와 수분 함량 범위를 정하는 것을 의미합니다. 이 예시는 대마초를 대상으로 한 것입니다. 여기서는 탈착 곡선을 살펴보고 있습니다. 이 곡선의 경우, 이상적인 수활도 범위는 약 0.56에서 0.63 사이입니다. 이 범위가 이상적인 이유는, 이 특정 제품의 경우 수활도가 이 범위 아래로 떨어지면 품질 저하가 발생하기 때문입니다. 테르펜이 손실되기 시작하고 꽃봉오리의 품질이 떨어집니다. 반대로 수활도가 이 범위보다 높아지면 안전성 문제가 발생합니다. 이 범위를 벗어나면 곰팡이와 미생물이 번식하기 시작할 수 있는 영역이기 때문입니다.

따라서 이상적인 수분 활성도 범위를 설정한 후 탈착 등온선을 활용하면, 이를 수분 함량과 연관 지을 수 있습니다. 이는 매우 중요한데, 이상적인 수분 함량보다 낮은 수치는 수율 감소와 매출 손실로 이어지기 때문입니다.

따라서 이 등온선을 활용하고 수분 활성도에 대한 지식을 바탕으로, 우리가 고려하고자 하는 모든 요소를 최적화할 수 있는 최적의 조건을 찾아낼 수 있습니다.

자, 두 번째 단계는 생산 과정에서의 편차를 줄이는 것입니다. 등온선을 활용해 목표 수분 함량을 설정한 후에는, 생산 과정에서 제품에 대한 모니터링을 강화하는 것이 매우 중요합니다. 이를 통해 편차 감소, 수분 함량 증가, 그리고 더 안전한 제품이라는 세 가지 효과를 얻을 수 있습니다.

제가 무슨 말을 하려는지 구체적으로 보여드리겠습니다. 여기 평균 수분 함량이 정확히 9%인 예시가 있습니다. 수분 함량 변동 폭은 약 ±1% 정도입니다. 보시다시피 일부 제품은 안전 기준치를 초과하고 있으며, 생산 과정에서 수분 함량 편차가 상당히 크다는 것을 알 수 있습니다.

자, 이제 이를 관찰하면서 수분 함량을 늘려보면, 결과는 다음과 같이 나타날 수 있습니다.

이제 평균 수분 함량이 0.95%가 되었고, 수분 함량의 변동 폭도 더 좁아져 약 ±0.5% 정도가 되었습니다. 또한 일부 제품이 이 안전 기준치를 초과하는 것을 방지할 수 있게 되었습니다.

그럼 실제 사례를 하나 살펴보겠습니다. 미국에 있는 한 반려동물 사료 회사의 비즈니스 가치 사례입니다. 이 회사는 연간 생산량이 매우 많습니다. 저희가 이 회사와 처음 협업을 시작했을 때, 이 회사의 수분 함량 목표치는 약 10% 정도였습니다.

따라서 등온선을 분석하고 새로운 수분 활성도 목표치를 설정함으로써, 우리는 이 회사에 안전성과 품질을 유지하면서도 10.4%의 수분 활성도에서 생산이 가능하다는 사실을 입증할 수 있었습니다. 즉, 수분 함량을 아주 약간만 조정하면 되는 것이죠.

하지만 이제 재정적 영향을 살펴보겠습니다. 여기 지난 슬라이드와 매우 유사한 그래프 예시가 있는데, 수분 함량이 증가하고 변동 폭이 줄어든 것을 확인할 수 있습니다. 여기서는 잘 드러나지 않지만, 제품이 안전 한도를 초과하는 것을 방지하는 효과도 있습니다.

따라서 이 회사는 이제 원자재를 물로 대체할 수 있게 되면서 원자재 비용을 크게 절감할 수 있었고, 원래 원자재나 원료에 많은 비용을 지출하고 있었기 때문에, 1년 후에는 해당 제품이나 제형에서 연간 100만 달러가 넘는 수익 증가를 기록했습니다.

저는 이 예시가 수분 함량의 아주 미세한 변화가 기업의 재무 상태에 얼마나 큰 영향을 미칠 수 있는지 보여주기 때문에 정말 마음에 듭니다.

증기 흡착 등온선을 활용하여 제품 제형 개발 과정을 가속화하고 연구개발 비용을 절감하는 방법

등온선이 비즈니스 가치를 창출하는 두 번째 방법은 제형 개발 과정을 가속화하고 연구개발 비용을 절감하는 것입니다.

메리가 다시 돌아가서 그 모델링을 보여드린 게 정말 다행입니다. 그 모델링을 활용하면 신제품의 수분 이동 양을 정량화하고, 새로운 배합에 대한 등온선을 시각화하며, 평형 수분 활성도를 예측할 수 있기 때문입니다. 따라서 이러한 모든 작업은 최종 제품을 제조하기 전에도 수행할 수 있습니다. 단지 각 원료에 대한 등온선 데이터만 있으면 됩니다.

이것은 DLP 원료 혼합 도구를 사용한 예시입니다. 이번에는 콜드 프레스 바를 살펴보겠습니다.

자, 콜드 프레스 바를 만든다고 상상해 보세요. 간단하게 설명하기 위해 여기서는 세 가지 재료만 사용하겠지만, 원하시는 만큼 재료를 추가하셔도 됩니다. 여기서는 대추야자 페이스트, 블루베리, 캐슈넛을 살펴보겠습니다. 각 재료의 수분 활성도와 초기 수분 함량에 대한 정보만 입력하시면 됩니다. 또한 질량 값도 추가할 수 있습니다. 이렇게 하면 다양한 질량 비율을 확인해 볼 수 있습니다.

이곳에서 ‘계산’ 버튼을 누르면 등온선이 표시됩니다. 여기에는 데이트 페이스트, 블루베리, 캐슈넛의 등온선이 나와 있습니다. 이 정보를 바탕으로 모델링을 수행하면 통합 등온선을 얻을 수 있습니다. 따라서 제품을 실제로 만들기 전에 최종 제품의 특성을 파악할 수 있습니다. 또한 평형 상태나 최종 수분 활성도를 확인할 수도 있습니다.

이 그래프 아래쪽에는 몇 가지 추가 정보가 있습니다. 최종 수분 활성도와 등온선의 계수들을 다시 확인하실 수 있습니다. 이 계수들은 앞서 메리가 모델링을 위해 화면에 표시했던 것들이지만, 실제로 메리가 시연했던 유통기한 계산기에 적용할 수 있습니다. 이를 통해 아직 생산되지 않은 제품의 유통기한을 예측하고, 해당 제품의 포장 요구 사항에 대해 미리 고민해 볼 수도 있습니다.

그리고 마지막으로, 오른쪽을 보시면 수분 함량에 대한 정보가 나와 있습니다. 이를 통해 재료들 사이에서 수분이 어떻게 이동하는지 파악할 수 있습니다. 다음은 이러한 기술을 활용하는 한 기업의 사례나 설명입니다.

연구개발(R&D) 과학자들로부터 이런 말을 자주 듣습니다. 신제품을 시장에 출시하는 데 너무 오랜 시간이 걸린다는 것이죠. 따라서 등온선을 활용하면 제품을 훨씬 더 빠르게 파악할 수 있고, 문제가 발생하기 전에 미리 예측할 수 있습니다. 여기서 얻는 비즈니스적 가치는 바로 제품을 더 빨리 출시할 수 있다는 점입니다.

이 특정 회사의 경우, 신제품 출시 기간을 기존 5개월에서 1개월로 단축함으로써 제품 출시 속도를 약 5배나 높일 수 있었다고 합니다. 덕분에 많은 경우 신제품이나 새로운 맛을 시장에 가장 먼저 선보일 수 있게 되었습니다.

증기 흡착 등온선이 어떻게 제품 리콜 및 기타 안전·품질 문제를 예방할 수 있는가

좋습니다. 마지막으로, 등온선을 활용해 회사에 비즈니스적 가치를 창출하는 세 번째 사례는, 제품이 생산 시설을 떠난 후에도 안전성과 품질을 유지할 수 있다는 사실을 알고 안심할 수 있다는 점입니다.

따라서 등온 분석을 통해 기업들은 앞서 살펴본 바와 같이 원치 않는 조직 변화를 방지하고, 특히 미생물 관련 문제나 감염으로 인한 리콜을 피할 수 있을 뿐만 아니라, 앞서 논의했던 대로 유통기한 및 포장 방식에 대한 결정을 내리는 데에도 도움을 받을 수 있습니다.

자, 그럼 각각에 대해 간단히 설명해 드리겠습니다.

첫 번째 사례는 단백질 파우더 제조업체의 사례입니다. 이런 문제는 흔히 볼 수 있습니다. 많은 기업이 뭉침이나 덩어리짐, 혹은 유동성 저하 문제로 큰 어려움을 겪고 있습니다. 이 회사의 경우, 전체 생산량의 약 5~10%에서 이러한 문제가 발생했습니다. 그 결과, 해당 제품을 재가공하거나 폐기해야만 했습니다. 또한 여러 차례에 걸쳐 기업의 평판이 훼손되기도 했습니다. 해결책은 등온선 분석을 도입한 것이었습니다. 그들은 생산 온도가 유리전이점에 너무 근접해 있다는 사실을 파악했습니다. 이러한 정보를 바탕으로 등온선 분석을 활용해 적절한 포장 방안을 결정한 결과, 현재 고결 현상은 0.1% 미만으로 감소했습니다. 이 문제로 인해 전년도에는 50만 달러 이상의 제품 손실이 발생했으나, 올바른 데이터와 통찰력을 확보함으로써 이를 크게 줄일 수 있게 되었습니다.

다음 사례는 건강 간식 제조업체에 관한 것입니다. 이 회사는 고객들의 곰팡이 관련 불만 제기로 인해 제품을 리콜해야 하는 상황이었습니다. 그래서 저희가 해당 제품을 분석하고 등온선 분석을 수행한 결과, 섭씨 35도 전후의 온도에서 수분 활성도가 0.7을 초과한다는 사실을 확인했습니다. 만약 이 회사가 이전에 등온선 분석을 활용했다면, 수분 활성도와 온도 간의 관계를 명확히 파악할 수 있었을 것입니다. 이제 이 회사는 등온선 분석을 활용해 제품 사양을 설정하고, 피해야 할 온도를 정확히 파악하고 있습니다. 첫 번째 리콜로 인해 약 700달러와 5만 달러의 비용이 발생했습니다. 연구개발팀이 사전에 이러한 통찰력을 가지고 있었다면, 이는 완전히 예방할 수 있었던 문제였습니다.

마지막 사례는 포장 업체에 관한 것입니다. 이 포장 업체는 보다 친환경적인 포장을 도입하고자 하는 고객사와 협력하고 있었는데, 등온선을 활용해 원하는 유통기한을 유지하기 위해 필요한 수증기 투과율을 신속하게 파악할 수 있었습니다.

이 점이 정말 훌륭한데, 이 회사는 고객들이 안심하고 포장재를 교체할 수 있도록 도와줄 뿐만 아니라, 연구개발 시간을 크게 절약하고 향후 발생할 수 있는 문제들을 미연에 방지할 수 있게 해주기 때문입니다. 특히 요즘에는 기업들이 포장재를 바꾸는 사례를 자주 볼 수 있는데, 더 친환경적인 제품을 원해서일 수도 있고, 필요한 포장재를 구하는 데 어려움을 겪어 새로운 것으로 전환해야 하는 경우도 있습니다.

그럼 여기서 요약을 하며 마무리하겠습니다. 메리, 그 내용을 한 번 훑어보시겠어요?

요약 및 결론

MG: 네. 그러니 수분 함량과 수분 활성도를 함께 분석하면, 둘 중 하나만 측정했을 때보다 훨씬 더 많은 정보를 얻을 수 있다는 점을 이해하셨기를 바랍니다.

이제 등온선을 만드는 방법을 이해하셨기를 바라며, 이를 어떻게 해석하고 활용할지 고민해 보시기 바랍니다. 놀랍게도, 글이 꽤 길고 정보도 많다는 걸 알지만, 잭과 저는 등온선으로 할 수 있는 모든 내용을 다 다루지는 못했습니다. 그러니 저희 웹사이트를 방문하셔서 제품별 자세한 정보를 확인하시거나, 언제든지 문의해 주시기 바랍니다.

저희는 식감 변화 예측과 유통기한 예측에 중점을 두고 싶었습니다. 왜냐하면 이 두 가지가 저희가 가장 자주 받는 질문이기 때문입니다.

그리고 바라건대, 여러분도 등온선에서 어떻게 비즈니스적 가치를 도출해 낼 수 있을지 고민하기 시작하셨기를 바랍니다.

Q&A #1: METER 소프트웨어 내에서 등온선 데이터를 다듬을 수 있나요, 아니면 외부 프로그램을 사용해야 하나요?

MG: 아니요, 소프트웨어에 내장되어 있어서 정말 편리해요. 따로 내보낼 필요가 없죠. 내보낼 수는 있지만, 소프트웨어 내에서 할 수 있는 작업이 정말 많거든요.

따라서 데이터를 정리하여 모델 적합도를 파악하고 전환점 분석을 생성하는 모든 과정이 소프트웨어 내에 포함되어 있습니다. 정말 편리하죠. 데이터를 내보내서 엑셀에서 다시 작업할 필요가 없습니다.

Q&A #2: 포장재가 우수하여 수분 함량은 안정적으로 유지되지만 수분 이동이 발생하는 경우, 빵 제품의 등온선을 어떻게 작성해야 합니까?

MG: 정말 좋은 질문이네요. 제품 내부에서 수분 이동이 일어나기 때문이죠. 그리고 결국에는 평형 상태에 도달하게 됩니다.

하지만 포장 후 이러한 현상이 바람직하지 않거나 평형 상태에 도달한 후 문제가 발생하는 경우, 제가 제안드리고 싶은 방법은 이소템 분석을 수행할 때 빵 속과 껍질을 분리하여 각각에 대해 서로 다른 이소템 분석을 진행하는 것입니다. 그러면 각각의 결정적 지점이 어디인지 파악할 수 있을 것이며, 이를 통해 적절한 배합을 도출할 수 있을 것입니다.

시간이 좀 걸리겠지만, 두 성분 모두 만족할 수 있는 평형 상태의 생성물이 되도록 조성을 조절할 수 있습니다. 그리고 이 경우에는 자카리가 바(bar)를 예로 들었던 혼합 성분 사례를 실제로 적용해 볼 수도 있을 겁니다.

Q&A #3: 등온선이 정말 필요한가요? 우리는 시행착오를 거치며 음식의 모양이나 맛 등이 어떻게 되어야 하는지 감을 잡는 방식을 사용하고 있습니다.

ZC: 그러니까 등온선을 먼저 살펴보고 그 임계점을 찾아내면 시간을 꽤 절약할 수 있을 거예요.

우리는 코코아 파우더 같은 원료의 결정적 지점을 파악한 후, 그 질감 변화가 일어나는 상대 습도 조건에서 해당 파우더를 일정 시간 보관하는 방식으로 수많은 분석을 수행해 왔습니다. 그런 다음 감각 평가 패널을 구성해 그들이 차이를 감지할 수 있는지 확인했는데, 대개 결과는 완벽하게 일치했습니다. 따라서 감각 평가 결과와 제품을 그 결정적 지점의 조건에서 보관했을 때 나타나는 현상 사이에는 분명한 상관관계가 있음을 확인할 수 있습니다.

대개 제가 관찰한 바에 따르면, 두 변수 간에는 상관관계가 있습니다. 등온선을 기준으로 삼는다면, 이번 웨비나를 통해 동적 분석법을 활용하면 해당 제품에서 발생하는 중대한 변화, 조직 변화, 혹은 여러분이 주목하는 그 어떤 변화든 유발할 온도와 상대습도를 정확히 파악하고 특정할 수 있다는 점을 보여드릴 수 있기를 바랍니다.

그러니 등온선을 먼저 살펴보는 것만으로도 시간을 꽤 절약할 수 있을 거라고 생각해요. 메리, 덧붙일 말이 있나요?

MG: 음, 제가 덧붙이고 싶은 점은, 우리가 맨 처음에 보여준 수분 분포도에서 수분 활도가 어떤 과정들과 관련되어 있으며, 그러한 과정들을 어떻게 악화시키는지 보여주었다는 점입니다.

따라서 현재 상황을 정확히 파악하고 있다면, 그 모든 정보를 종합적으로 고려할 수 있습니다. 등온선을 분석하여 임계 활성을 구할 수 있고, 분말의 경우 지질 산화나 갈변 문제가 있는지 확인할 수 있습니다. 그런 다음 이러한 정보들을 모두 종합하여 장기적인 안정성을 갖춘 제품을 개발할 수 있습니다.

Q&A #4: 적절한 유통기한을 유지하면서 수분 함량과 수분 활성도와 관련된 단백질 바의 경화 처리에 대한 제안이 있나요?

ZC: 네. 그러니까 단백질 바가 딱딱해진다면, 그 바에서 수분이 빠져나가고 있는 것일 가능성이 높습니다. 그리고 이 현상을 이해하기 위해 탈착 곡선을 통해 살펴볼 필요가 있을 텐데요, 블루베리 예시를 기억하신다면 아시겠지만, 제품에서 수분이 급격히 빠져나가기 시작하는 임계점이 존재합니다.

이 바의 경우도 마찬가지일 수 있는데, 탈착 과정에서 임계점에 도달하는 순간이 오면 그 수준 이상으로 유지해야 합니다. 따라서 오늘 우리가 주로 살펴본 내용은 흡착이었지만, 메리가 분석한 유통기한 계산에서도 이와 반대 방향으로 시뮬레이션을 수행할 수 있습니다. 탈착 곡선을 활용하여 다양한 조건을 평가하고, 그로 인해 제품에서 수분이 제거되는 과정을 분석할 수 있습니다. 즉, 흡착이든 탈착이든, 수분을 흡수하든 잃든 상관없이 이를 살펴볼 수 있습니다. 단지 적절한 테스트를 수행하고 올바른 데이터를 수집하기만 하면 됩니다.

다음 단계

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