AQUALAB의 수석 식품 과학자인 재커리 카트라이트(Zachary Cartwright) 박사가 진행하는 이번 웨비나에서는 식품, 제약, 화장품 등 다양한 산업 분야에서 분말 제품의 수분 관리에 따른 과제를 다룹니다. 이번 발표에서는 다음과 같은 주요 주제를 다룹니다:

• 분말의 수분 관련 과제 개요: 다양한 산업 분야에서 흔히 사용되는 분말의 종류(예: 분유, 유당, 활석, 운모 등)와 이에 수반되는 수분 문제에 대한 논의.
• 물리적 변화 방지: 단백질 분말 및 쌀겨 추출물과 같은 실제 사례를 통해 분말의 결괴 및 뭉침 단계에 대해 살펴보고, 유동성 저하를 방지하기 위해 임계 수분 활성도를 파악하는 것의 중요성을 알아봅니다.
• 수분 이동: 수분 활성도가 높은 곳에서 낮은 곳으로 수분이 이동하는 원리에 대한 설명과, 이러한 이동을 방지하기 위한 전략, 그리고 유청 단백질과 같은 분말을 예로 들어 이 과정을 보여주는 예시와 애니메이션을 포함합니다.
• 구조적 변화 파악: 자당 및 염화칼슘 등의 사례를 통해 분말의 결정질과 비결정질, 무수물과 수화물 형태 간의 차이점 이해하기.
• 생산상의 과제: 수분 목표치 정확도, 편차 최소화, 재작업 방지, 에너지 소비와 같은 일반적인 생산 문제를 다루며, 자동화 및 작업자 교육과 같은 해결 방안을 제시합니다.
• ΔT 접근법: 생산 과정 중 수분 변동을 보정하기 위한 ΔT 방식에 대한 상세한 설명으로, 과학적 원리부터 대시보드를 통한 자동화 및 실시간 피드백의 이점까지 다룹니다.
• AQUALAB 솔루션: AQUALAB 4TE, VSA, MAT 소프트웨어, SKALA Dry 등 AQUALAB의 제품 및 서비스를 이러한 수분 관련 과제를 해결하는 솔루션으로 소개합니다.

웨비나는 연락처 정보, 추가 자료 및 질의응답 시간으로 마무리됩니다.

명확성을 위해 편집된 대본

재커리 카트라이트 박사: 안녕하세요, 여러분. 잠시 후 바로 시작하겠습니다. ‘분말의 습기 문제 극복’ 세미나에 참석해 주셔서 대단히 감사합니다. 본론에 들어가기 전에 몇 가지 안내 사항을 말씀드리겠습니다.

먼저, 제 이름은 재커리 카트라이트입니다. 저는 아쿠라랩(AquaLab)의 수석 연구원입니다. 오늘 이 자리에 참석해 주시고, 소중한 시간을 내어 저희 웨비나에 참여해 주신 점 진심으로 감사드립니다. 저희는 1~2년 정도 웨비나를 진행하지 않았지만, 웨비나를 다시 열어 이 주제를 다뤄 달라는 요청을 많이 받아왔습니다.

마음에 두신 주제가 있거나 이번 새로운 형식에 대한 의견이 있으시면 언제든지 알려주세요. 여러분의 소중한 의견을 듣고, 콘텐츠를 더욱 발전시켜 나가고 싶습니다.

네. 나중에 이 강연의 녹화본을 공유해 드리겠습니다. 슬라이드 자료와 함께 이메일로도 보내드릴 예정이며, 추후 저희 웹사이트에도 게시할 계획입니다. 하지만 그보다 더 빨리 받아보시기를 원하시거나, 어떤 이유로든 자료를 받지 못하신 경우 저에게 직접 연락해 주시기 바랍니다. 화면에 제 이메일 주소가 나와 있으니, 기꺼이 자료를 보내드리겠습니다.

제 연락처는 다음과 같습니다. 지금 적어 두시기 바랍니다. 발표 마지막 부분에도 나와 있습니다.

물론, 마지막에 질의응답 시간을 가질 예정이며, 발표 도중에도 몇 가지 질문을 받아보려고 합니다. 하지만 만약 어떤 이유로든 여러분의 구체적인 질문에 답변하지 못하게 된다면, 나중에 다시 문의해 주시기 바랍니다. 저희가 반드시 답변해 드리겠습니다. 자, 그럼 시작해 보겠습니다. 오늘 발표는 약 30분에서 40분 정도 진행될 예정이며, 마지막에 질의응답 시간을 가질 것입니다.

오늘날 분말은 다양한 산업 분야에서 사용되고 있습니다. 물론 식품 산업에서도 분유를 비롯해 유청 단백질 분말, 코코아 파우더, 옥수수 전분 등 다양한 형태로 찾아볼 수 있습니다. 여러분도 이 중 많은 것들을 잘 알고 계시겠지만, 다른 산업 분야에서도 분말이 사용됩니다. 오늘 이 자리에 제약 업계에서 오신 분들도 계실 텐데, 유당이나 미정질 셀룰로오스, 스테아린산 마그네슘 또는 다른 종류의 분말을 다루고 계실 수도 있겠네요.

혹은 오늘 이 자리에 화장품 업계에서 오신 분들도 계실 텐데, 여러분은 활석이나 옥수수 전분, 쌀가루 같은 원료를 다루고 계실 겁니다. 이처럼 모든 산업 분야에서 분말이 사용되며, 어떤 종류의 분말이든, 어떤 산업에 종사하든 직면하는 과제는 비슷합니다. 보통 팀들과 만나 분말에 대해 논의할 때 가장 자주 듣는 어려움은 바로 물리적 상변화를 방지하려는 노력 같은 것들입니다.

이는 분말의 뭉침 현상이나 유동성 저하를 의미할 수 있습니다. 제 생각에 이것이 우리가 마주하는 가장 큰 과제인 것 같습니다. 하지만 유통기한이나 포장 문제도 걱정되실 수 있으며, 유통기한을 신속하게 예측하거나, 현재 다루고 있는 각 분말 및 제품에 적합한 포장을 사용하고 있는지 파악할 방법을 찾고 계실 수도 있습니다. 분말을 혼합하는 작업을 하신다면, 서로 다른 성분이나 분말 간의 수분 이동에 대해 우려하시거나, 혼합 후 최종 수분 함량이나 수분 활성도가 어떻게 변할지 궁금해하실 수 있습니다.

그들이 만나는 많은 팀들은 흡습성에 대해 우려하고 있습니다. 이들은 분말이 다양한 환경에서 수분을 흡수하는 방식을 명확하고 효과적으로 규명하고, 서로 다른 분말이나 부형제 간의 흡습성을 비교할 수 있는 방법을 원합니다. 물론 온도는 항상 중요한 고려 사항이며, 온도 변화가 다양한 제품의 품질이나 심지어 안전성에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 파악하는 것도 중요합니다.

때로는 물질의 구조를 분석하거나, 특정 물질이 결정질인지, 아니면 수화물을 형성할지 파악하는 데 관심이 있을 수 있습니다. 마지막으로, 분말 생산 과정은 일관성을 유지하고 재작업이나 제품 손실을 최대한 줄이는 데 있어 매우 까다롭고 어려운 경우가 많습니다. 그래서 오늘 여러분을 모시고 직접 이야기를 나눌 수 있다면, 이 중 어떤 과제가 여러분에게 가장 큰 고민거리인지 알고 싶습니다. 오늘 이곳에 오신 이유는 무엇인가요? 이 중 어떤 부분이 가장 큰 고민거리이신가요? 혹시 여기 채팅창에 적어 주시면, 여러분과 팀이 오늘 배우기를 가장 간절히 바라는 주제가 무엇인지 제가 확실히 파악할 수 있을 것 같습니다.

오늘 강의를 진행해 나가면서, 우리의 주요 목표는 세 가지입니다. 먼저 이러한 과제들을 하나하나 이해하고자 합니다. 과제의 근본 원인을 정확히 파악하고, 이전 슬라이드에 나열된 모든 과제들이 어떤 식으로든 이러한 유형의 제품에 포함된 수분과 관련이 있다는 점을 인식해야 합니다. 그리고 올바른 수분 관련 통찰력을 활용하여 이러한 과제들을 극복하는 방법에 대해 논의하고자 합니다. 제가 '올바른'이라고 강조하는 이유는, 많은 팀이 수분 함량만을 바탕으로 이러한 과제를 해결하려 시도하는 것을 보았기 때문입니다. 앞서 언급한 과제를 과학적으로 해결하려면 수분 활성도와 수분 흡착 등온선에 대한 이해가 반드시 필요합니다.

마지막으로, 여러분이 이러한 어려움을 신속하게 극복하고 더 이상 밤잠을 설치거나 골치 아픈 문제를 겪지 않도록, 활용 가능한 해결책과 다양한 기술, 소프트웨어, 그리고 유용한 정보를 살펴보고자 합니다. 저희는 이러한 문제들을 가능한 한 빨리 해결할 수 있도록 돕고자 합니다.

그럼 오늘은 바로 본론으로 들어가겠습니다. 이 과제들을 하나씩 살펴보고, 각 목표를 짚어보겠습니다. 마지막에는 해결책에 대해 다뤄보겠습니다.

따라서 첫 번째 과제는 물리적 변화를 방지하는 것이었습니다. 여기서 제가 말하고자 하는 것은 기본적으로 덩어리짐이나 뭉침, 그리고 유동성 저하를 막는 것을 의미합니다.

따라서 분말이 수분이나 습도가 높은 환경에 노출되면 당연히 수증기를 흡수하게 됩니다. 이 과정은 기본적으로 다섯 가지 뚜렷한 단계로 진행됩니다. 첫째, ‘습윤 단계’에서는 초기 수분 흡수가 약간 일어나며, 이때 분말이 약간 끈적거리기 시작합니다. 이후 점차 굳어지거나 뭉치는 현상이 나타나기 시작합니다.

하지만 사실, 응집 단계에 이르러서야 뭉침과 덩어리짐 현상이 본격적으로 시작됩니다. 이 지점에 도달하면 이미 상황이 너무 진행된 것입니다. 더 위로 올라갈수록 수분을 계속 흡수하게 되면 어느 정도 압축 현상이 발생합니다. 그리고 결국 액화 단계에 이르러 액체 형태로 변하기 시작할 수도 있습니다.

따라서 이 과정은 입자의 모양과 크기를 비롯한 다양한 요인의 영향을 받습니다. 입자가 작을수록 응집 단계에 더 빨리 도달하게 됩니다. 하지만 온도와 시간과 같은 요인들도 영향을 미칩니다. 온도가 상승하면 상대 습도가 낮은 상태에서도 이 현상이 더 빨리 일어날 수 있으며, 이에 대해서는 잠시 후에 더 자세히 살펴보겠습니다. 또한 시간의 영향도 있습니다. 특정 온도와 상대 습도 조건에서 머무는 시간이 길어질수록 이러한 단계를 더 빠르게 통과하게 됩니다.

마지막으로, 화학적 조성의 변화나 가해지는 압력의 변화와 같은 요인들 역시 우리가 이러한 여러 단계를 거치는 속도를 좌우하게 됩니다.

킥을 예측하는 데 있어서는 주로 세 가지 요인이 결정적입니다. 분말의 수분 활성도, 분말이 보관되는 온도, 그리고 온도와 상대 습도에 따라 달라지는 다양한 환경 조건에 노출되는 시간입니다.

그리고 여기서 RHC로 표기하는 임계 수분 활성도를 정확히 파악하고, 그 임계 수분 활성도가 정확히 어디에 위치하는지 알아내기 위해서는 고해상도 수분 흡착 등온선을 사용하는 것이 매우 중요합니다. 따라서 등온선에 대해 조사해 보시면 두 가지 방법이 사용되고 있음을 알게 될 것입니다. DDI(Dynamic Dew Point Isotherm, 동적 이슬점 등온선)와 DVS(Dynamic Vapor Sorption Isotherm, 동적 수증기 흡착 등온선)가 바로 그것입니다. 제가 여기 준비한 이 그래픽은 이 두 방법의 차이를 아주 잘 보여주고 있습니다.

그리고 이 주황색 곡선, 즉 DDI에 주목해 주셨으면 합니다. 이 곡선은 해상도가 매우 높으며, 동역학 시험에 특히 유용한 정적 곡선인 DVS 곡선에 비해 훨씬 빠르게 생성되는 등온선이기 때문입니다. 이를 통해 두 곡선의 차이점을 대략적으로 파악하실 수 있을 것입니다. 오늘은 등온선에 대해 자세히 다루지는 않을 예정입니다. 등온선 자체에 대해서는 별도의 애플리케이션 노트와 웨비나가 준비되어 있습니다.

하지만 오늘 논의를 이어가며, 분말이 동적 환경에서 수분을 흡수하는 방식을 정확히 규명하기 위해서는 ‘동적 이슬점 등온선(DDI)’을 반드시 활용해야 한다는 점을 꼭 알아두시기 바랍니다.

그럼 이제 임계점을 결정하는 방법에 대한 예시를 살펴보겠습니다. 첫 번째 예시에서는 뭉침과 덩어리짐 문제가 있는 단백질 분말을 다룰 것입니다. 이 분말의 경우, 가장 먼저 DDI 방법을 사용하여 수분 흡착 등온선을 작성해야 합니다. 보시다시피 수분 함량이 아주 조금만 변해도 수분 활성도가 매우 넓은 범위를 보이다가, 어느 시점에서 급격히 수분을 흡수하는 변곡점에 도달합니다. 등온선을 구했다면, 이제 2차 미분을 구할 것입니다. 기본적으로 이 미분을 통해 곡선의 기울기가 어떻게 변하는지 살펴보는 것입니다. 그리고 여기서 우리가 실제로 찾고 있는 것은 2차 미분 곡선의 피크입니다.

이 피크를 곡선상의 수분 활성도와 연관 지어 보면, 수분 활성도 0.67 지점에서 응집 현상이 본격적으로 시작된 것을 확인할 수 있습니다. 그리고 이 2차 미분값을 좀 더 자세히 살펴보면, 수분 활성도 약 0.5까지 이 분말은 상당히 안정적이라고 할 수 있습니다. 그 이후에는 두 슬라이더 전에서 언급했던 초기 접착 현상이 조금씩 나타나기 시작합니다. 그리고 수분 활성도가 0.67에 도달하면, 바로 이 지점에서 응집과 뭉침 현상이 본격적으로 시작됩니다.

그러니까 만약 이것이 여러분의 단백질 파우더라면, 혹은 여러분이 개발 중인 파우더라면, 비록 임계 수분 활성도가 0.67이라 하더라도 사양 상의 상한선을 0.5로 설정할 수도 있습니다. 일단 0.67에 도달하면 이미 한계를 훨씬 넘어선 것이기 때문입니다. 그래서 일반적으로 팀들에게 권하는 바는, 응집이나 뭉침, 혹은 임계점이 어디인지 파악한 후, 그 지점보다 수분 활성도를 0.1 단위 낮게 사양을 설정하여 유동성을 잃는 지점에 절대 도달하지 않도록 약간의 여유를 두는 것입니다.

좋아요. 두 번째 예를 살펴보겠습니다. 이번 예시는 쌀겨 추출물에 관한 것입니다. 이 예시는 정말 흥미로운데, 등온선을 살펴보면 수분 흡수가 일어나는 지점이 여러 군데 있다는 것을 실제로 확인할 수 있기 때문입니다.

실제로 이 곡선의 2차 미분을 구하면 두 개의 임계점을 확인할 수 있습니다. 하나는 수분 활성도 0.4 지점에서, 다른 하나는 0.63 지점에서 나타납니다. 이 두 번째 예에서 볼 수 있는 현상은, 수분 활성도가 0.4로 낮아지는 유리 전이 온도 지점에서 응집이나 뭉침 현상이 발생할 수 있다는 점입니다. 그리고 수분 활성도가 더 높아져 0.63 지점에 도달하면, 이 지점에서 결정화나 두 번째 유형의 상전이 현상이 일어나는 것입니다.

일반적으로 어떤 분말이든 물리적 상전이 현상 아래에서 유지해야 합니다. 이 경우, 만약 여러분이 이 물질을 다루고 있다면, 이러한 물리적 상전이 현상을 피하기 위해 수분 활성도를 약 0.3 수준으로 유지하는 것이 좋습니다.

요약하자면, 분말을 분석할 때는 상단 그래프에 표시된 등온선을 살펴봅니다. 하단 그래프에 표시된 2차 미분을 구해 피크 지점을 찾아내고, 이 정보를 바탕으로 작업하려는 각 분말에 맞는 적절한 사양을 설정합니다.

자, 결정성 분말에 대해 말하자면, 방금 채팅창에서 누군가 결정 설탕이나 다른 결정성 물질에 대해 질문하는 걸 봤습니다.

결정성 분말에는 소금이나 설탕, 특정 산과 비타민, 심지어 의약품의 유효 성분 등이 포함됩니다.

이 물질들은 수분을 전혀 흡수하지 않는다는 점에서 정말 독특합니다. 대신 수분은 결정 격자를 실제로 분해할 만큼 충분한 에너지나 수분 활성이 생길 때까지 표면에 머무르게 됩니다. 그리고 이런 현상이 발생하면, 이 결정성 분말은 고체 상태에서 즉시 액체 상태로 변하게 되는데, 이를 ‘용해’라고 부릅니다.

따라서 어떤 결정성 분말의 등온선을 살펴보더라도, 이런 형태의 곡선을 볼 수 있습니다. 여기에는 염화나트륨과 자당이 있는데, 둘 다 비슷한 모양을 보이고, 광범위한 수분 활성도 범위에서 수분 흡수가 거의 없다는 것을 알 수 있습니다. 그러다가 용해점에 도달하면 갑자기 용액으로 변합니다. 따라서 이 물질들은 매우 독특한 모양을 가지고 있으며, 이러한 유형의 시료에 대해 용해점이 정확히 어디인지 파악하기가 정말 쉽습니다.

결정성 분말에서는 뭉침이나 덩어리짐 현상이 발생할 수 있습니다. 이는 주로 상대 습도의 변동이 있을 때 발생합니다. 즉, 높은 상대 습도에서 낮은 습도로, 다시 높은 습도로 반복적으로 오가게 되면, 기본적으로 용해와 결정화의 주기를 계속해서 겪게 되는 것입니다. 이러한 과정이 반복되면서, 분말 내의 서로 다른 입자나 결정들 사이에 가교가 형성되기 시작하고, 이는 결국 뭉침 현상으로 이어질 수 있습니다. 따라서 이를 연구하기 위해서는 다양한 상대 습도를 설정하고 반복적으로 변화시켜, 이러한 주기적 변화가 어떻게 뭉침 현상을 유발하는지 파악할 수 있는 등온선 발생기나 증기 흡착 분석기를 사용하는 것이 좋습니다.

여기서 한 가지 더 언급하고 싶은, 정말 흥미로운 점은 혼합물의 흡습점이란 것입니다. 서로 다른 두 종류의 결정성 분말을 섞으면, 때로는 그 혼합물의 흡습점이 개별 성분의 흡습점보다 더 낮아질 수 있습니다. 그리고 이것은 정말 흥미로운 현상입니다. 만약 그 원리를 정확히 이해하시는 분이 계시다면, 그 부분에 대해 더 자세히 이야기 나눌 수 있다면 정말 기쁠 것 같습니다.

좋습니다. 두 번째 과제는 유통기한과 포장에 관한 것입니다. 가루 형태의 제품을 만들 때, 가루가 잘 흐르는 상태라면 가장 피해야 할 상황은 포장을 마친 후 고객이나 최종 사용자에게 전달될 때 가루가 뭉치거나 덩어리지는 것입니다. 따라서 올바르게 포장하는 것이 매우 중요하며, 여러분이 작업 중인 각 가루 제품에 대해 정확히 어떤 포장이 필요한지 파악해야 합니다.

우리는 피크의 확산 법칙을 활용하여 이를 계산할 수 있습니다. 방정식들은 화면에 나와 있습니다. 이 방정식들은 널리 알려져 있고, 여러 문헌에 실린 것들입니다. 아쿠알랩이 직접 고안한 것은 아니지만, 저희는 이를 사용하기 매우 편리한 계산기 형태로 구현해 두었으며, 잠시 후에 이를 살펴보겠습니다.

또 하나 정말 중요한 점은, 이런 종류의 계산과 예측을 할 때 올바른 수분 모델을 사용하는 것인데, 이 부분에서 가장 많은 실수가 발생하는 경우가 많습니다.

따라서 이 접근 방식을 사용하면 포장재의 표면적과 포장 내 제품의 양을 포함하여 다양한 유형의 포장을 고려할 수 있습니다. 또한 다양한 보관 조건, 즉 온도, 상대 습도, 대기압의 차이를 고려할 수 있습니다. 마지막으로 흡착 특성을 고려하여 이를 모델로 전환하고, 분말의 유동성을 보장하거나 해당 제품 내에서 미생물이 번식하지 않도록 설정하신 임계점 또는 임계 한계를 반영합니다. 따라서

첫 번째 단계는 임계점을 파악한 다음 적절한 사양을 설정하는 것입니다. 그럼 코코아 파우더를 예로 들어 살펴보겠습니다. 코코아 파우더의 등온선은 다음과 같습니다. 다시 한 번, 2차 미분을 구해 보겠습니다.

이 2차 미분 곡선에서 수분 활성도가 0.46인 지점에서 나타나는 최대값을 찾고 있습니다. 그리고 이 정보를 바탕으로 상한값을 0.36으로 설정하겠습니다. 다시 말해, ‘킥(kicking)’ 및 ‘응집(clumping)’ 단계를 거치면서 절대 ‘고착(sticking)’이나 ‘응집(agglomeration)’ 단계에 이르지 않도록 약간의 여유를 두는 것입니다.

두 번째 단계는, 다시 말하지만 이 부분에서 가장 많은 실수가 발생하는 경우가 많습니다만, 적절한 모델과 수활도 범위를 선택하는 것입니다. 자, 여기 우리의 등온선이 있고, 여기에는 사용할 수 있는 여러 가지 모델이 있습니다. 여기에는 선형 모델, DLP 모델, GAB 모델 등 세 가지 모델이 있습니다. 지금까지 발표된 모델만 해도 100개가 넘습니다.

그리고 일반적으로 아쿠라랩에서는 DLP, 즉 이중 로그 다항식 모델을 사용합니다. 데이터 뒤쪽에서 대략 그 모습을 확인하실 수 있습니다. 등온선을 생성하는 원시 데이터는 녹색 데이터 점으로 표시되어 있습니다. 그리고 모델은 파란색으로 표시되어 있습니다.

보시다시피 데이터와 꽤 잘 맞아떨어집니다. 하지만 이 부분을 확대해 보면, 모델의 수분 함량과 수분 활성도가 먼저 증가했다가, 잠시 수분 함량이 약간 감소한 후 다시 증가하는 것을 확인하실 수 있습니다. 그런데 이 모델은 왼쪽에서 오른쪽으로 갈수록 항상 증가하는 형태여야 합니다. 지금 이 부분을 수정하지 않으면, 결과적으로 도저히 말이 안 되는 계산 결과가 나올 것입니다.

이 문제를 해결하려면, 데이터 중 더 작은 범위를 선택하기만 하면 됩니다. 예를 들어, 제가 수행하려는 유통기한 계산에 적합한 범위를 선택한 다음, 그 데이터에 다시 모델을 적용하면 됩니다. 즉, 동일한 데이터 세트입니다. 단지 더 작은 부분을 선택했을 뿐이며, 이제 DLP를 사용해 보겠습니다. 예상대로 모델은 항상 왼쪽에서 오른쪽으로 증가하는 경향을 보입니다.

좋아요. 모델을 수정했으니, 이제 계산기를 사용해 몇 가지 계산을 해볼 수 있겠네요.

이것은 저희의 유통기한 계산기이며, 수분 분석 툴킷 소프트웨어에서 찾아보실 수 있습니다. 이에 대해서는 이번 웨비나 마지막 부분에서 좀 더 자세히 설명해 드리겠습니다. 그럼 이제 예시를 하나 살펴보겠습니다. 이 코코아 파우더가 상대 습도 65% 환경에서 보관된다고 가정해 봅시다.

실온인 섭씨 25도 정도라고 가정해 봅시다. 이 경우 해수면 높이에 있다고 가정합니다. 포장된 제품의 총 건조 중량, 포장의 표면적, 그리고 현재 수증기 투과율을 입력하기만 하면 됩니다. 이 수치는 이미 포장 공급업체로부터 제공받으셨을 것입니다. 숨겨진 수치가 아니라, 언제든지 쉽게 확인할 수 있는 정보여야 합니다.

여기서 초기 수분 활도를 입력하겠습니다. 이는 포장 시점의 수분 활도이며, 그 옆에 우리가 설정한 허용 한계가 표시되어 있습니다. 다시 말해, 저는 0.36을 사용하고 있습니다. 0.46 부근에서 발생하는 결정화 및 덩어리 현상에 도달하기 전에 약간의 여유를 두기 위해서입니다.

여기서부터는 등온선에서 선택만 하면 됩니다. 저는 그 더 좁은 범위를 사용하고 있습니다. 배경에서는 이 데이터가 자동으로 DLP 모델로 변환되고 있습니다. 그리고 ‘계산’을 누르면 유통기한이 산출됩니다.

이 예시에서, 제가 설정한 조건 하에 초기 수분 활도가 임계치에 도달하기까지 125일이 걸립니다. 보시다시피, 이 도구는 정말 강력합니다. 등온선을 생성하는 데 하루 정도밖에 걸리지 않았을 텐데, 이제 제가 신경 써야 할 다양한 매개변수들을 매우 빠르게 변경할 수 있기 때문입니다. 가속 시험을 위해 몇 달을 기다리거나, 전체 유통기한 시험을 위해 1년이나 기다릴 필요 없이, 특히 제가 매우 구체적인 수분 활성도 범위 내에서 유지하려고 노력하고 있기 때문에, 이 도구를 통해 필요한 통찰력을 정말 빠르게 얻을 수 있습니다.

이 계산기에는 여러분께 도움이 될 만한 여러 가지 버전이 있습니다. 예를 들어, 이 계산기를 사용하면 시간 경과에 따른 수분 활성을 계산할 수 있습니다. 기본적으로 모든 화면은 비슷하게 보입니다. 가장 큰 차이점은 특정 조건에서 경과한 일수를 직접 입력할 수 있다는 점입니다.

예를 들어, 7일 동안 이 특정 조건에서 보관할 예정이고, 그 후의 수분 활성을 알고 싶다고 가정해 봅시다. 다시 말해, 동일한 등온선을 사용할 것이며 이번에는 수분 활성도를 결과값으로 얻게 됩니다. 이 계산기를 사용하면 공정 단계별로 시뮬레이션할 수 있습니다. 예를 들어 창고에 보관했다가, 더운 아마존 선적 컨테이너에 실렸다가, 다시 선반에 놓였다가 최종 사용자의 환경으로 이동하는 과정을 시뮬레이션할 수 있죠. 이 모든 단계는 조건이 조금씩 다르기 때문에, 이러한 계산기를 활용하면 수분 활도가 어떻게 변동하는지 상세히 분석할 수 있습니다.

여기서 0.36이 사양인지에 대한 질문을 보았습니다. 네, 저는 0.36을 한계값으로 사용하고 있습니다. 비록 킥 현상과 덩어리짐 현상이 0.46에서 본격적으로 나타나긴 하지만, 여유를 조금 두려고 하고, 초기 단계에서 재료가 서로 달라붙는 현상이 절대 발생하지 않도록 확실히 하고 싶기 때문입니다.

마지막으로, 같은 소프트웨어 내에 이 계산기의 세 번째 버전이 있습니다. 이 마지막 버전에서는 특정 유통기한을 달성하기 위해 필요한 수증기 투과율을 정확히 계산할 수 있습니다. 다시 말해, 화면은 매우 비슷해 보입니다. 가장 큰 차이점은 제가 원하는 유통기한을 직접 입력한다는 점입니다.

이 예시에서, 이 제품이 1년 동안 보관되며 적절한 수분 활성도 범위를 유지해야 한다고 가정해 봅시다. 다시 한 번 동일한 등온선을 적용하고 ‘계산’을 클릭하겠습니다. 그러면 이번에는 이 유통기한을 충족하기 위해 필요한 수증기 투과율이 결과로 나옵니다. 이 값을 포장 업체에 바로 전달하여, 과포장이나 부족 포장이 아닌지 확인하고, 작업 중인 각 분말이나 제품에 대해 최적의 조건을 충족하고 있는지 확인할 수 있습니다. 여기 또 하나 정말 좋은 질문이 있는데, 건조제 팩을 고려하거나 실리카겔 등을 추가하는 경우를 어떻게 반영해야 하는지에 대한 내용입니다.

이 방정식들은 그런 요소들을 고려하지 않습니다. 하지만 제가 보기에, 보통 그런 요소를 포함시킬 때, 일반적으로 유통기한을 50% 정도 연장할 수 있다고들 하죠. 그러면 그 내용을 계산에 반영할 수도 있습니다. 또한 저희 장비를 활용하면 시료와 함께 건조제 패킷을 함께 넣어, 건조제 패킷이 이 과정을 실제로 얼마나 늦추는 데 도움이 되는지, 혹은 건조제 패킷이 임계점이 어디에 위치하는지에 어떤 영향을 미치는지 심층적으로 연구할 수 있는 방법도 있을 것입니다.

그래서 이를 연구할 수 있는 몇 가지 방법이 있습니다. 더 자세한 내용을 알아보고 싶으시다면, 이번 웨비나 후에 기꺼이 더 이야기해 드리겠습니다.

좋습니다. 다음으로 수분 이동을 방지하고 예측하는 방법에 대해 이야기해 보겠습니다. 여러 가지 분말이나 건조 재료를 혼합하는 분이라면 이 부분이 큰 도움이 될 것입니다. 분말을 혼합할 때마다 최종 제품의 수분 활성도는 변화하게 됩니다.

하지만 다행히도, 이 과정은 매우 예측 가능한 방식으로 진행됩니다. 이를 위해서는 혼합하는 각 성분이나 구성 요소마다 등온선이 필요합니다. 그리고 동일한 DLP 모델을 사용하여, 이러한 다양한 물질들이 어떻게 혼합될지 시뮬레이션할 수 있습니다. 예를 들어, 유청 단백질 파우더를 예로 들어보겠습니다. 간단하게 설명해 보죠.

성분이 딱 세 가지라고 가정해 봅시다. 유청 단백질 블렌드, 말토덱스트린, 그리고 해바라기 레시틴이 있습니다. 이 성분들 각각이 고유한 등온선을 가지고 있다고 가정해 봅시다.

각 성분은 고유한 형태를 가지고 있습니다. 그리고 이러한 모델링을 활용하면, 모든 성분이 혼합되고 평형점에 도달할 충분한 시간이 주어졌을 때 수분 활성도가 어떻게 평형을 이룰지 예측할 수 있습니다. 간단히 요약하자면, 각 성분에 대한 등온선이 있고, 원하는 만큼 많은 성분에 대해 이 작업을 수행할 수 있습니다. 보통 상위 5~8개 성분을 선정합니다. 하지만 각 성분에 대해 이 작업을 수행하여 등온선을 확보하면, DLP 모델링을 통해 결합된 등온선을 예측할 수 있으며, 화면에서 빨간색으로 표시된 것과 같이 평형 수분 활성을 확인할 수 있습니다.

이미 등온선을 예측할 수 있기 때문에, 그 등온선을 활용해 과거 데이터를 분석하고 다양한 유통기한 계산을 수행할 수도 있습니다. 따라서 이러한 접근 방식을 채택한 많은 팀들은 자사 분말에 대한 내부 등온선 라이브러리를 구축합니다. 그러면 실제로 현장에 나가서 여러 성분을 혼합하기 전에, 컴퓨터를 통해 시뮬레이션을 수행함으로써 성분들을 혼합했을 때 어떤 결과가 나타날지 미리 파악할 수 있습니다.

좋아요. 다음 과제는 상대적 흡습성을 평가하는 것입니다.

흡습성이란 물질이 수분을 흡수하려는 성질을 말합니다. 분말은 다른 많은 제품에 비해 특히 수분을 흡수하는 경향이 매우 큽니다. 그리고 분말이 흡수하는 수분의 양은 실제로 주변 환경의 온도와 습도에 따라 달라집니다.

DDI, 즉 동적 이슬점 등온선은 이러한 과정을 이해하는 데 정말 훌륭한 방법입니다. 다시 말해, 이는 다양한 분말이나 부형제가 수분을 흡수하는 방식을 파악할 수 있는 매우 정밀한 방법입니다. 그리고 이는 특히 중요합니다. 제약 업계 종사자로서 다양한 부형제 중에서 선택을 내려야 하는 상황이라면, DDI 방법을 활용하여 부형제의 용해도나 수분 흡수 특성을 면밀히 분석하거나, 다양한 흡착 동역학을 관찰하고 용해 현상이 발생하는 지점을 정확히 파악할 수 있습니다.

여기 예시가 하나 있습니다. 이 목록은 여러분이 사용할 수 있는 다양한 부형제나 분말들을 정리한 것입니다. 상대적 흡습성을 비교하기 위해, 수분 활도에 따라 수분 함량이 어떻게 변하는지 살펴보겠습니다. 즉, 기본적으로 이 여러 곡선의 기울기를 살펴보는 것입니다.

자, 이 그래프를 보면 크로스 카멜로스가 가장 흡습성이 높다고 볼 수 있습니다. 바로 여기 빨간색으로 표시된 물질입니다. 그렇게 말하는 이유는 이 물질의 기울기가 가장 가파르기 때문입니다. 수분 활성도가 높아질수록 이 물질이 가장 많은 수분을 흡수하고 있습니다.

반면 만니톨 같은 경우, 여기 만니톨이 보이시죠? 진한 파란색 물질들 뒤에 좀 가려져 있긴 하지만요. 하지만 만니톨은 흡습성이 없다고 볼 수 있습니다. 왜냐하면 수분 활성도가 매우 높은 조건에서도 수분 흡수량이 여전히 매우 적기 때문입니다.

수크로스와 같이 결정 형태를 띠는 물질은 흡습성이 거의 없으나, 용해점에 도달하면 갑자기 용액으로 변합니다.

따라서 흡습성을 비교할 때는 이러한 곡선의 기울기뿐만 아니라 수분 활성도의 범위와 그래프의 어느 지점을 살펴보는지도 중요합니다. 따라서 다양한 부형제를 선택하거나 여러 분말의 흡습성을 비교할 때 이 점을 염두에 두시기 바랍니다.

좋습니다. 그럼 다음 주제로 넘어가서, 온도 변동이 품질과 안전에 어떤 영향을 미치는지 잠시 이야기해 봅시다.

따라서 온도에 관해 말하자면, 온도가 상승하면 일반적으로 제품과 분말의 수분 활성도도 함께 증가합니다. 이는 또한 임계 수분 활성도를 낮추기 때문에, 덩어리짐 현상이 발생하는 지점이나 심지어 용해점이 발생하는 지점까지 낮아질 수 있습니다. 제가 항상 예로 드는 것은 분유입니다. 섭씨 15도에서 등온선을 작성해 보면, 수분 활성도가 약 0.5 근처에서 뭉침 현상이 발생합니다.

하지만 이 각각은 섭씨 5도씩 상승하여 섭씨 40도에 이릅니다. 그리고 섭씨 40도에서는 수분 활성도가 0.3에 가까워지면서 응집 현상이 발생합니다. 따라서 이는 임계점에서의 곡선 형태가 온도에 의해 어떻게 영향을 받는지를 이해하는 데 큰 도움이 됩니다.

어떤 온도에서든 수분 활성도의 임계점을 예측하려면, 예측을 시작하기 위해 최소한 두 개, 가능하면 세 개의 등온선이 필요합니다. 이는 클라우지우스-클라페롱 법칙을 활용하여 수행됩니다. 이는 단순히 어떤 온도에서든 증기압을 추정하기 위해 사용하는 수학적 모델입니다. 또한 선형 회귀 분석을 통해 더 넓은 온도 범위에서 일어날 현상을 실제로 외삽할 수도 있습니다.

예를 들어, 여기 쌀가루가 있고, 섭씨 25도와 30도에서 생성한 두 개의 등온선이 있습니다. 따라서 실온인 섭씨 25도에서 수분 활성도는 0.45이며, 이 값보다 낮게 유지해야 하는 임계점은 0.55입니다. 이전 슬라이드의 방정식을 사용하여 이를 섭씨 35도로 외삽해 보면, 수분 활성도가 방금 확인한 임계점보다 높아진 것을 확인할 수 있습니다.

그리고 이 데이터를 더 확장해 보면, 섭씨 70도에서 수분 활성도가 안전 한계를 초과하고 미생물 한계치인 0.7을 넘어섰음을 알 수 있습니다. 따라서 이 모든 데이터를 종합해 보면, 온도와 관련하여 뭉침이나 덩어리짐 현상이 발생할 수 있는 지점과 안전 문제가 발생할 수 있는 지점을 정확히 파악하고 이해할 수 있습니다. 물론 이는 다루는 분말의 종류나 제형에 따라 달라지겠지만, 이 내용을 통해 여러분이 다루는 분말의 품질이나 안전 문제에 온도 변화가 어떤 영향을 미칠지 미리 예측하고 이해하는 데 도움이 될 것이라고 생각합니다.

좋습니다. 다음으로 구조적 변화를 파악하는 방법을 살펴보겠습니다. 연구 대상이 되는 구조에는 여러 가지 유형이 있다는 점을 명심해 주십시오. 등온선을 살펴보고 수분 활도와 수분 함량 간의 관계를 정의할 때, 이는 실제로 제품의 구조에 기반을 두고 있습니다. 그리고 구조가 변하면 데이터와 등온선의 형태에서도 서로 다른 경향을 관찰하게 될 것입니다.

따라서 이는 결정질 대 비결정질 분말에 관한 내용일 수 있으며, 이 두 가지 서로 다른 유형의 분말 사이에서 발생한 상변화 정도에 대해 논의할 수 있습니다. 혹은 무수물 대 수화물을 다루고 계실 수도 있겠네요. 다시 말해, 이는 제약 산업에서 매우 중요한 사항이며, 특히 수화물 형성을 방지하려는 경우라면 더욱 그렇습니다. 그럼 결정질 대 비결정질부터 시작하여 각각의 사례를 간단히 살펴보겠습니다.

자, 자당을 예로 들어보면, 결정 상태의 시료는 이런 모습입니다. 결정체는 매우 정교한 구조를 가지고 있다는 점을 기억해 주세요. 분자 구조가 이렇게 되어 있는데, 여기 주황색으로 표시된 부분을 보시면 됩니다. 그리고 이전에 살펴본 결정체의 경우와 마찬가지로, 수분 함량에는 거의 변화가 없습니다. 용해점에 도달하면 갑자기 용액 상태로 변합니다.

하지만 이것을 무정형 상태로 살펴보면, 이전만큼 구조화되어 있지 않습니다. 조금 더 무작위적인 형태를 띠고 있죠. 두 번째 등온선을 보면, 초기 단계에서 약간의 격동과 응집 현상이 나타나는 것을 확인할 수 있습니다. 수분 활성도가 매우 낮은 지점에서 곡선의 경사가 약간 변하다가, 곡선 상단의 용해점에 도달합니다. 따라서 등온선의 모양을 바탕으로 어떤 유형의 구조를 가지고 있는지 정확히 파악하는 데 이를 활용할 수 있습니다.

자, 수화물 형성을 살펴보겠습니다. 여기서는 염화칼슘을 다루고 있습니다. 수화물 형성은 등온선 곡선에서 볼 수 있듯이 매우 독특한 양상을 보입니다. 이 예시에서—사실 이 그림의 표기가 반대로 되어 있는 것 같네요—이중수화물은 주황색으로 표시되어 있습니다. 하지만 이 등온선들은 왼쪽에서 오른쪽으로 이동합니다. 수분 활성과 수분 함량이 증가하는 것입니다. 수분 함량은 증가했지만 수분 활성이 갑자기 떨어지는 지점에 도달하고, 그 후 등온선을 따라 계속 진행합니다.

따라서 수분 함량이 증가하면서 수분 활성도가 급격히 떨어졌다가 다시 곡선을 따라 상승하는 이런 지그재그 모양이 보일 때마다, 이는 대개 수화물이 존재한다는 신호입니다. 여기서 말하는 수화물이란, 연구 대상인 분말의 구조 내에 물 분자가 갇히거나 구조의 일부가 되는 모든 경우를 의미합니다. 이는 특히 활성 제약 성분 등을 다룰 때 매우 해로울 수 있습니다. 일반적으로 우리는 이러한 수화물의 형성을 피하고자 합니다. 수분 활도와 수화물 형성을 유발하는 조건을 파악하고 있다면, 이를 방지할 수 있도록 적절한 규격을 설정할 수 있습니다.

좋습니다. 오늘 마지막으로 다룰 과제는 바로 생산 분야와 관련된 내용입니다. 생산 현장에서 일하시거나 생산 팀에 소속되어 계신 분이라면, 이 일이 종종 까다로울 수 있다는 점을 잘 아실 겁니다. 또한 올해 에너지 절감이나 불량률 감소와 같은 큰 목표를 세우셨을 텐데, 어떻게 하면 그 목표를 달성할 수 있을지 고민하고 계실 거라 생각합니다.

따라서 생산 과정에서 흔히 직면하는 과제들로는 목표 수분 함량 달성, 제품의 평균 수분 함량 증대, 편차 최소화 및 최대한의 일관성 확보 등이 있습니다. 물론, 어떠한 형태의 재작업이나 불량 배치 발생도 방지해야 합니다. 우리는 낭비를 최대한 줄이려 합니다. 에너지 소비 측면에서는, 저희가 협력하는 팀들이 에너지 사용량을 줄이고 이러한 유형의 제품을 제조할 때 과도한 건조가 발생하지 않도록 하기 위해 세운 몇 가지 중요한 목표가 있다는 것을 알고 있습니다.

작업자 교육은 여전히 큰 난제입니다. 업계에 30년, 35년 이상 몸담아 온 베테랑들이 많기 때문이죠. 그런데 이제 그들은 분무 건조기나 다양한 시스템을 운영하는 데 필요한 세세한 부분까지 꿰뚫고 있지 않은 신입 직원들로 대체되고 있으며, 이들을 매우 신속하게 교육시켜야 하는 상황입니다. 또한 많은 팀이 자동화를 통해 작업을 최대한 무인화함으로써, 일관된 품질의 제품을 생산하고자 노력하고 있습니다.

이러한 모든 생산상의 어려움을 극복하기 위해서는 변동 사항이 발생할 때 즉시 이를 보정할 수 있는 방법이 필요합니다. 또한 제품이 건조기를 떠나기 전에 수분 변화를 감지할 수 있어야 합니다. 그래서 현재 많은 팀들이 공정 후단에서 시료를 채취하고 있습니다. 이들은 분무 건조 공정이나 기타 건조기를 거친 후 공정 후단에서 측정값을 확인하고, 그 정보를 바탕으로 분무 건조기의 설정을 되돌아가서 조정하려고 시도합니다.

하지만 대개는 이미 20분, 30분, 40분이 지나고 더 많은 제품이 처리된 뒤라, 필요한 조정을 하기에는 너무 늦은 경우가 많습니다. 따라서 우리에게 필요한 것은 건조기 설정을 실시간으로 조정할 수 있는 능력입니다. 그리고 우리가 목표로 하는 것은 현재의 제어 방식을 활용하는 것입니다. 이 예시에서 현재의 제어 방식은 여기 주황색으로 표시되어 있습니다.

변동 폭이 상당히 큽니다. 가장 먼저 해야 할 일은 현재의 관리 방식을 개선하여 변동 폭을 줄이는 것입니다.

그리고 변동성을 줄이면 평균 수분 함량을 높일 수 있습니다. 보시다시피 이제 평균 수분 함량이 오른쪽으로 이동했습니다. 한계치는 여전히 동일하지만, 이를 오른쪽으로 이동시킬 수 있게 되면 생산량이 증가하고 수율이 향상될 뿐만 아니라, 이러한 유형의 제품을 생산하는 데 필요한 에너지도 절감됩니다. 이 원리, 즉 그 배후에 있는 과학적 근거는 우리가 주목해야 할 핵심 수치가 수분 함량이 아니라 온도라는 점입니다. AQUALAB에서 이런 말을 하는 것이 다소 아이러니하게 느껴질 수도 있습니다. 왜냐하면 저희는 수분 함량과 수분 활성도에 매우 집중해 왔기 때문입니다. 심지어 NIR(근적외선)을 활용하거나 생산 라인에서 수분 함량이나 수분 활성도를 측정하기 위한 다양한 접근법을 시도해 보기도 했습니다. 하지만 결국 우리가 발견한 것은 주목해야 할 핵심 수치가 바로 온도라는 사실입니다.

특히 이 과정에서 발생하는 온도 차, 즉 델타 T(ΔT)가 중요합니다. 델타 T는 증발 냉각 원리와 이를 통해 생성되는 온도 차에 기반합니다. 따라서 버너의 고온과, 제품을 통과하여 냉각된 후의 온도를 살펴보며, 정확한 수분 함량 사양을 충족하기 위해서는 적절한 온도 차를 유지하는 것이 매우 중요합니다. 따라서 자동화 시스템을 살펴볼 때, 스프레이 건조기나 연결된 유동층 건조기를 사용하는 경우, 이 공정을 자동화하기 위해 두 개의 서로 다른 루프, 즉 두 개의 서로 다른 피드백 루프를 사용합니다.

첫 번째 루프는 고속 루프입니다. 이 루프는 온도 센서에서 수신하는 데이터를 바탕으로 지속적으로 자동 조정을 수행합니다. 그리고 이러한 센서들은 거의 대부분 건조 시스템 자체에 이미 장착되어 있습니다. 즉, 가동 중단 시간 없이 바로 적용할 수 있다는 뜻입니다.

우리는 단지 올바른 데이터와 수치를 찾아내면 됩니다. 따라서 이 예시에서, 즉 분무 건조기의 경우, 우리는 고온 지점과 저온 지점 사이의 차이를 살펴보고 있습니다. 또는 이 유동층 건조기의 경우도 마찬가지입니다. 우리는 이 고온 지점과 저온 지점 사이의 온도 차이를 살펴보고 있습니다.

또한 슬로우 루프(slow loop)가 있으며, 이를 통해 사양이 여전히 적정 범위에 있는지 확인하고 장기적인 조정을 할 수 있습니다. 이는 하류 샘플링에서 얻은 데이터에 기반합니다. 우리는 이 공정을 거친 후에도 하류 샘플링을 실시하고 제품의 수분 활성도를 측정하여, 계속해서 올바른 방향으로 나아가고 있는지 확인하고 싶습니다.

이 델타 T 방식을 사용하면 변동성을 크게 줄일 수 있을 뿐만 아니라 제품의 과건조나 미건조 현상을 완전히 방지할 수 있다는 장점이 있습니다. 일반적으로 수율 증가폭은 약 0.25% 정도이며, 분말의 경우 극단적인 상황에서는 최대 1%까지 증가하기도 합니다. 반려동물 사료와 같은 다른 유형의 제품에도 이 방식을 적용할 수 있으며, 수분 함량이 수 퍼센트 포인트 증가하는 효과를 볼 수 있습니다.

이러한 방식을 활용하면 작업자의 실수가 현저히 줄어듭니다. 이는 이러한 분석 데이터를 활용함으로써 다양한 건조 문제를 매우 신속하게 해결할 수 있기 때문입니다. 또한 기계적 문제가 발생할 경우, 구체적인 수치를 확인함으로써 이를 신속하게 해결하여 효율성을 높일 수 있습니다.

델타 t 방식을 사용하면 서로 다른 제품의 경우에도 매우 명확한 운영 매개변수를 확보할 수 있으며, 이는 안정된 생산 상태에 매우 빠르게 도달할 수 있음을 의미합니다.

일반적으로 에너지 소비량이 5~10% 정도 감소하는 것을 확인할 수 있는데, 이는 시스템에 따라 달라집니다. 때로는 그보다 더 많이 줄어들기도 하고 약간 적을 수도 있지만, 실제로는 현재 시스템을 분석하고 어떤 개선이 가능한지 정확히 파악해야 합니다. 또한 이러한 유형의 시스템은 매우 빠른 처리 시간이나 투자 대비 수익(ROI)을 기대할 수 있습니다.

가끔은 한 달 만에 해결되는 경우도 있습니다. 분말 제조업체, 즉 수백만 톤의 분말을 생산하는 업체라면 수분 함량이 0.25%만 달라져도 그 영향이 엄청나게 크다는 사실을 잘 알고 계실 테니까요. 따라서 현재 이와 관련된 업무를 진행 중이시거나 이에 대해 더 자세히 알고 싶으시다면, 방송이 끝난 후 저희에게 연락해 주시기 바랍니다.

네. 마지막 몇 장의 슬라이드를 보여드리겠습니다. 시간이 벌써 40분 정도 지났다는 걸 알고 있습니다. 하지만 마무리 삼아, 아쿠라랩(Aqualab)에서 제공하는 솔루션에 대해 간단히 말씀드리고자 합니다. 아쿠라랩은 이러한 다양한 과제를 해결하기 위한 최적의 기술과 솔루션을 전문으로 다루고 있습니다.

여러분 중 상당수는 이미 아쿠라랩(Aqualab)이 어떤 곳인지 잘 알고 계실 겁니다. 저희는 40년 넘게 이 분야에서 활동해 왔습니다. 회사명이 몇 차례 바뀌긴 했지만, 저희 브랜드인 아쿠라랩은 꽤 오랫동안 자리해 왔습니다. 그래서 다음 몇 장의 슬라이드에서는 저희가 제공하는 솔루션 중 몇 가지를 소개해 드리려고 합니다.

하지만 이번 발표가 끝난 후 함께 모여 귀사의 구체적인 과제에 대해 더 깊이 논의하고, 이를 어떻게 해결할 수 있을지 이야기를 나누고 싶으시다면, 저희는 기꺼이 함께하고 싶습니다. 다시 한 번 말씀드리지만, 제 연락처는 발표 마지막 부분에 나와 있습니다.

보통 품질 검사를 수행하거나 연구개발(R&D) 과정에서 수분 활성도를 단일 수치로 측정하는 데 가장 널리 사용되는 장비는 바로 AQUALAB 4TE입니다. 이제 이 장비의 주요 기능들을 간단히 소개해 드리겠습니다. 모든 내용을 일일이 설명하진 않겠지만, 이 장비가 이슬점 센서를 사용한다는 점은 꼭 알아두셨으면 합니다. 이는 수분 활성도를 측정하는 가장 직접적인 방법입니다. 동시에 수분 함량도 측정하고 싶으시다면, 이 장치를 저희 Scala 데이터 관리 시스템에 연결하시면 됩니다. 그러면 앞서 말씀드렸던 등온선을 활용하여 동일한 장비로 수분 활성도와 수분 함량을 모두 측정할 수 있습니다.

오늘 우리는 수분 흡착 등온선에 대해 많은 이야기를 나누었습니다. 이 등온선들은 저희의 수증기 흡착 분석기를 사용하여 생성됩니다. 저희 등온선 생성기의 정말 독특한 점은 앞서 언급한 두 가지 등온선을 모두 생성할 수 있다는 것입니다. 그리고 다시 말씀드리지만, DDI, 즉 동적 이슬점 등온선(Dynamic Dew Point Isotherm)은 분말이 수분을 어떻게 흡수하는지 매우 명확하게 규명하는 데 꼭 필요한 것입니다. 다시 한 번, 이 장비의 몇 가지 사양을 소개해 드리겠습니다. 너무 자세히 설명하고 싶지는 않지만, 이러한 등온선을 생성할 수 있는 솔루션을 보유하고 있다는 점을 알아두셨으면 합니다. 그리고 일단 등온선이 생성되면, 앞서 언급했던 '수분 분석 툴킷(Moisture Analysis Toolkit)'이라는 소프트웨어에 이를 입력할 수 있습니다.

이 툴킷에는 이번 발표에서 언급한 모든 도구가 포함되어 있습니다.

원료 혼합, 다양한 전환 지점 파악, 유통기한 신속 계산 같은 작업들 말이죠. 이 모든 기능이 소프트웨어에 포함되어 있어 사용하기 정말 간편합니다. 만약 이 소프트웨어가 귀사 팀에 도움이 될 것 같다면, 기꺼이 소프트웨어에 대해 더 자세히 설명해 드리고 실제 사례를 통해 단계별로 안내해 드리겠습니다.

마지막으로, 생산 단계에서 저희가 제안하는 솔루션은 ‘Scala Dry’입니다. 이는 모델 기반 제어 시스템으로, 몇 장 전 슬라이드에서 언급했던 것과 동일한 델타 t 방식을 활용합니다. 스프레이 건조기나 유동층 건조기 등, 이 기술이 적용 가능한 모든 종류의 건조기를 사용 중이라면 이 솔루션이 매우 유용할 것입니다.

이 장비는 매우 초기 단계부터 정밀한 제어가 가능합니다. 제품의 수분 함량을 활용하여 작동합니다. 수분 함량을 모니터링하되, 수분 규격을 충족시키기 위해 온도 차이에 중점을 둡니다. 또한 이 온도 차이와 생산 속도 또는 공급 속도를 종합적으로 고려하여 최대한 일관된 결과를 얻을 수 있도록 합니다.

자, 방금 보여드린 건 아주 간략한 요약이었죠. 이 슬라이드 자료를 보내드리겠습니다. 여기에는 ‘여기를 클릭하면 더 자세히 볼 수 있습니다’와 같은 기능들이 포함되어 있어서, 정말 상호작용이 잘 되는 자료입니다.

슬라이드쇼를 보면서 클릭해 볼 수 있는 다른 유용한 내용들도 많이 있습니다.

마무리로, 잠시 우리의 목표로 돌아가 보겠습니다. 오늘 우리의 목표는 이러한 과제들을 하나하나 이해하는 것이었습니다. 만약 우리가 다루지 못한 과제가 있거나, 앞으로 다뤄주었으면 하는 내용이 있다면 언제든지 알려주시기 바랍니다. 우리는 올바른 수분 관련 지식을 활용하여 각 과제를 극복하는 방법에 대해 논의했습니다. 여기에는 수분 활성도를 이해하고 적절한 유형의 수분 흡착 등온선을 활용하는 것이 포함된다는 점을 아실 수 있을 것입니다.

그리고 곧바로 가능한 해결 방안을 제시하고 검토해 보았습니다. 추후 이에 대해 더 자세히 논의하고 싶으시다면 언제든지 연락 주시기 바랍니다.

참고할 수 있는 다양한 추가 자료들이 많이 있습니다. 방금 화면에 질문 하나가 올라온 것 같네요. 설탕 대체물의 응집점을 파악하려고 한다면, 단계별로 어떤 접근 방식을 취하는 것이 합리적일까요? 시료를 채취하여 자유롭게 흐르는 상태부터 응집되는 상태까지 모든 단계를 거쳐 테스트해야 할까요, 아니면 더 효율적인 방법이 있을까요?

네. 좋은 질문이네요, 모핀. 응집점을 확인하려면, 응집되기 전의 자유롭게 흐르는 상태의 시료를 채취해야 합니다. 만약 다른 당 대체물을 사용한다면, 원래의 분말과 당 대체물이 첨가된 분말을 비교하는 것이 좋을 것입니다. 그런 다음 동적 이슬점 등온선을 작성하게 됩니다.

그리고 이를 바탕으로 곡선의 모양을 비교하고, 2차 미분 분석을 통해 그 당 대체물이 어떤 영향을 미치는지 정확히 파악하고 이해함으로써, 급격한 변화점과 응집점이 어디에서 나타나는지 확인할 수 있습니다.

네. 방금 또 다른 질문이 들어왔습니다. BET 단층 수분 함량보다 수분 함량을 높이거나 낮추면, 분말에서 발생하는 뭉침, 유동성, 안정성 등의 모든 문제를 해결할 수 있습니까?

일반적으로 수분을 줄이는 것이 도움이 될 수 있지만, 우리는 수분 활성도를 낮추는 데 특히 집중해야 합니다. 수분 활성도는 훨씬 더 정밀한 측정 기준이기 때문입니다. 이를 통해 등온선상에서 현재 위치가 어디인지 정확히 파악하고, 수분 활성도가 충분히 낮은 수준인지 확인할 수 있습니다. 다시 말해, 많은 팀이 수분 함량만 보고 이를 해결하려 시도하는 것을 보지만, 대부분의 수분 측정 방법은 뭉침과 덩어리짐을 방지하는 데 필요한 통찰력을 얻기 위해 요구되는 정밀도를 갖추지 못하고 있습니다.

좋은 질문이네요, 아딧.

네. 여러분, 정말 감사합니다. 제 발표 자료에 몇 가지 추가 자료가 포함되어 있습니다.

제 프로듀서가 화면을 다시 띄워줄 수 있을지 확실치 않지만, 발표 자료에 참고하실 수 있는 추가 자료들이 몇 가지 있습니다. 다양한 종류의 애플리케이션 노트, 동영상, 지난 웨비나 등 다양한 자료가 준비되어 있습니다. 따라서 제 발표 자료뿐만 아니라 저희 웹사이트에서도 많은 추가 자료를 확인하실 수 있습니다.

마지막으로 제 연락처를 알려드리겠습니다. 담당 지역 AQUALAB 어드바이저를 알고 계신다면, 그분께 직접 연락하셔도 좋습니다. 하지만 저에게 연락하고 싶으시거나 더 기술적인 질문이 있으시다면 언제든지 연락 주세요. 그리고 물론, 저희 팟캐스트인 ‘The Drip’을 항상 홍보하고 싶은데, 이곳에서는 과학, 음악, 그리고 명상에 대해 다루고 있습니다. 꼭 들어보시고 구독해 주세요. 혹시 저희 쇼에 게스트로 출연하는 데 관심이 있으시다면, 그 점에 대해서도 연락 주시면 감사하겠습니다. 함께 그 기회를 모색해 보고 싶습니다.

이제 시간이 몇 분 남지 않았습니다. 끝까지 함께해 주셔서 정말 감사합니다. 혹시 질문이 있으신 분이 계시다면 지금부터 질문을 받겠습니다.

좋아요. 데이지, 의견 주셔서 감사합니다. 훌리오, 고마워요.

고마워요, 에릭.

네. 오늘 참석해 주신 모든 분들께 진심으로 감사드립니다. 질문은 한두 개만 받겠습니다. 방금 들어온 질문이 하나 있습니다. 어떤 분이 운영자들에게 ‘델타 T’가 실제로 어떤 모습인지 묻고 계십니다.

여기 예시가 하나 있습니다. 잠깐만 찾아볼게요.

델타 t를 실행할 때 실제로 어떻게 보이는지 보여드리겠습니다. 화면에 내용이 많다는 건 알지만, 몇 가지만 지적하고 싶습니다. 이 파란색 부분이 바로 그 빠른 루프입니다. 여기서 유지해야 할 델타 t를 설정할 수 있습니다. 그리고 왼쪽에 있는 이 부분은 느린 자동화 피드백 루프입니다. 여기에는 하류 샘플의 수분 활성을 입력하게 됩니다.

왼쪽 상단에 표시된 이 모든 구역들은 건조기 내부의 각 구역별 온도 차이를 나타냅니다. 또한 공급 속도도 입력할 수 있습니다. 이 모든 정보를 입력하면, 화면에서 이러한 변동성을 어떻게 줄여 훨씬 더 일관된 결과를 얻을 수 있는지 즉시 확인할 수 있습니다. 따라서 델타 T(Delta T) 방식은 일종의 '크루즈 컨트롤'을 켜는 것과 같다고 생각하시면 됩니다. 일단 목표 온도에 도달하기 시작하면, 이를 통해 온도를 적절한 범위 내에서 안정적으로 유지할 수 있습니다. 원할 때 언제든지 이 기능을 끄고 수동 모드로 전환할 수 있습니다. 하지만 사실 이 기능은 특히 건조 시간이 긴 경우, 크루즈 컨트롤을 작동시켜 안정적으로 온도를 유지하도록 설계되었습니다.

한번 보자.

다른 질문 있으신가요?

방금 또 다른 질문이 들어왔습니다. 서로 다른 분말의 혼합물에 대해 등온선 예측 모델링을 사용할 때, 이는 분말들이 동일한 비율로 혼합된 경우에만 적용되는 건가요, 아니면 구성 비율을 보정할 수 있는 방법이 있나요? 정말 좋은 질문이네요, Faith. DLP 모델링을 사용하면 서로 다른 질량 비율을 고려할 수 있습니다.

따라서 저희 소프트웨어를 사용할 때는 원료를 입력하고, 등온선을 선택한 뒤, 초기 수분 활성을 입력하고, 마지막으로 양을 입력하면 됩니다. 이렇게 하면 다양한 질량 비율을 적용해 볼 수 있으며, 이는 최종 등온선과 계산된 평형 수분 활성에 영향을 미칩니다. 네, 그런 요소도 고려할 수 있습니다. 고마워요, Faith.

마지막 질문이 하나 더 있다면 지금 받아볼까요? 다른 질문은 없나요? 좋습니다. 그럼 마지막 질문을 받아보겠습니다. 감사합니다, 타니아. 계산 결과를 검증하기 위해, 포장재 X를 사용한 실제 샘플 실험과 소프트웨어에서 산출된 추정값을 비교 분석해 보셨나요?

네. 저희는 협력 중인 고객사들과 자주 이런 작업을 진행합니다. 고객사와 직접 검증 연구를 수행하여, 이러한 분석 결과를 통해 기존 유통기한 테스트의 전부 또는 일부를 대체할 수 있음을 입증합니다. 따라서 이러한 계산 방식이 유통기한 테스트를 완벽하게 대체할 수는 없습니다.

대부분의 경우, 우리의 계산은 유통기한을 약 5~10% 정도 짧게 추정합니다. 그리고 저는 이를 과대평가하는 것보다 오히려 바람직하다고 생각하니, 이 점을 염두에 두시면 좋겠습니다. 다만, 우리가 같은 기준이나 올바른 기준을 공유하고 있는지 확인하기 위해 때로는 검증 테스트가 필요하기도 합니다. 하지만 우리는 과거에도 다양한 종류의 제품에 대해 고객사와 직접 협력하여 이러한 작업을 수행한 바 있습니다.

그러니 저는 우리가 이 일을 계속 추진해야 한다고 생각합니다. 이 분야를 연구하고 계시며 연구 프로젝트를 진행하고 싶으시다면, 기꺼이 함께 협력하겠습니다.

자, 오늘 참석해 주신 여러분께 진심으로 감사드립니다. 시간이 조금 길어졌다는 건 저도 잘 알고 있지만, 오늘 다룰 내용이 정말 많았거든요. 이 내용들이 여러분께 큰 도움이 되었기를 바랍니다. 다시 한 번 말씀드리지만, 향후 웨비나 주제에 대한 제안이 있으시면 언제든지 저희에게 연락해 주시기 바랍니다. 비용에 대해 자세히 알아보고 싶으신 분도 계신 것 같은데, 여기 비용 관련 질문이 보이네요. 저에게 직접 연락해 주시면 됩니다. AQUALAB 담당자와 연결해 드려 정확한 가격 정보를 안내해 드리겠습니다.

다시 한번 참석해 주셔서 정말 감사합니다. 남은 하루도 즐겁게 보내시길 바라며, 다음 웨비나에서 뵙기를 기대하겠습니다. 다음에 뵙겠습니다.

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