측정오차를 포함한 자료의 모형기반 판별분석

송주원 한국자료분석학회 2012 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.14 No.6

Discriminant analysis is a statistical technique that finds a discriminant function based on various characteristics and assigns each observation to an appropriate group. Model-based cluster analysis is a clustering technique based on finite mixture models and can be applied to discriminant analysis. Fraley and Raftery (2002) assumes that each group can be represented by a mixture distribution of several distributions and suggest a model-based mixture discriminant analysis (MclustDA) using model-based cluster analysis. When some observations are measured with errors, observations with and without measurement errors may follow different distributions with different parameter values, and each group may consist of a mixture of more than one distributions. In this study, we conduct a simulation to compare misclassification rates among the standard discriminant analysis, mixture discriminant analysis assuming more than one distributions in each group, and discriminant analysis based on model-based cluster analysis. Misclassification rates tends to increase when the percentage of observations measured with errors increases. Mixture discriminant analysis and discriminant analysis based on cluster analysis show lower misclassification rates than the standard discriminant analysis. 판별분석은 측정된 변수들의 특성에 근거하여 집단을 판별하는 방법을 찾아내고 새로운 개체들을 적절한 집단에 할당하는 것을 목적으로 하는 통계적 기법이다. 모형기반 군집분석은 유한개의 혼합모형에 근거하여 군집분석을 실시하는 기법으로서 판별분석으로도 적용이 가능하다. Fraley, Raftery(2002)는 각 군집에서의 자료가 한 개의 분포를 따른다고 가정하는 대신 각 군집이 여러 개의 분포의 혼합분포로 표현될 수 있다고 가정하고 모형기반 군집분석을 이용한 모형기반 혼합판별분석(MclustDA)을 제안하였다. 일부 관측 개체가 부정확하게 측정된 경우 오차를 포함한 자료는 정확하게 측정된 자료와 다른 모수를 가진 분포를 따를 수 있으므로 각 집단은 한 개의 분포 대신 한 개 이상의 분포로 구성된다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 일부 개체가 오차를 포함한 자료에서 각 집단에 대하여 한 개 이상의 모형의 혼합분포를 가정하는 혼합판별분석이나 모형기반 군집분석을 이용한 판별분석을 실시한다면 기대 오분류율을 낮출 수 있는지 모의실험을 통해 비교하였다. 오차를 가지고 측정된 자료의 비율이 증가할수록 부정확한 자료로 인하여 오분류율이 증가할 수 있으며 혼합판별분석이나 모형기반 군집분석을 이용한 판별분석이 각 집단이 한 개의 분포로 이루어졌다고 가정하는 판별분석보다 오분류율이 작게 나타났다.

외식프랜차이즈기업 부실예측모형 예측력 평가

Si-Joong Kim 한국유통과학회 2019 유통과학연구 Vol.17 No.11

Purpose: The purpose of this study was evaluated to compare the predictive power of distress prediction models by using discriminant analysis method and logit analysis method for food service franchise industry in Korea. Research design, data and methodology: Forty-six food service franchise industry with high sales volume in the 2017 were selected as the sample food service franchise industry for analysis. The fourteen financial ratios for analysis were calculated from the data in the 2017 statement of financial position and income statement of forty-six food service franchise industry in Korea. The fourteen financial ratios were used as sample data and analyzed by t-test. As a result seven statistically significant independent variables were chosen. The analysis method of the distress prediction model was performed by logit analysis and multiple discriminant analysis. Results: The difference between the average value of fourteen financial ratios of forty-six food service franchise industry was tested through t-test in order to extract variables that are classified as top-leveled and failure food service franchise industry among the financial ratios. As a result of the univariate test appears that the variables which differentiate the top-leveled food service franchise industry to failure food service industry are income to stockholders’ equity, operating income to sales, current ratio, net income to assets, cash flows from operating activities, growth rate of operating income, and total assets turnover. The statistical significances of the seven financial ratio independent variables were also confirmed by logit analysis and discriminant analysis. Conclusions: The analysis results of the prediction accuracy of each distress prediction model in this study showed that the forecast accuracy of the prediction model by the discriminant analysis method was 84.8% and 89.1% by the logit analysis method, indicating that the logit analysis method has higher distress predictability than the discriminant analysis method. Comparing the previous distress prediction capability, which ranges from 75% to 85% by discriminant analysis and logit analysis, this study’s prediction capacity, which is 84.8% in the discriminant analysis, and 89.1% in logit analysis, is found to belong to the range of previous study’s prediction capacity range and is considered high number.

고전읽기 수업의 외국인과 한국인 학생의 학습 변인과 학습효과의 차이에 대한 실증분석

유경애,이재득 한국교양교육학회 2020 교양교육연구 Vol.14 No.3

This study analyzes empirically the relationship between the learning variables and learning effects of classics reading lessons between Korean and foreign students using cross tabulation table analysis, discriminant analysis, regression analysis, and path analysis. As the results of cross tabulation table analysis, even though there is no significant difference in the recognition about the necessity and importance on the classics, foreign students like the classics more than Korean students. Korean student estimated higher than foreign students the classic class in improving the logical thinking, the formation of value of judgement, and the usefulness of movies and discussions. As the results of discriminant analysis, Foreign student also estimated lower than Korean students the value and the usefulness of classic classes. Korean students have more satisfied the learning effects of classics reading lessons. As the results of regression analysis, the recognition on the importance of the classics can affect positively the satisfaction of classics reading class, the expression power, and presentation. While the recognition variable on importance of the classic did not directly affect the learning effects such as necessity of the classics and recommendation intention to friends according to the regression analysis, it indirectly influenced on the learning effects via the mediate variables of the enhancement of presentation and expression power and the value of life according to the path analysis. 본 연구는 우리나라 대학에서 수강하고 있는 한국인과 외국인 학생들을 대상으로 학습자 변인과 고전읽기 수업의 학습효과의 차이성과 연관성 등을 교차분석, 판별분석, 회귀분석과 경로분석 등을 통하여 실증적으로 분석하였다. 교차분석 결과, 한국인 학생과 외국인 학생 간에는 평소 고전의 필요성, 중요성 등에 대한 인식의 차이가 없었으나 외국인 학생들이 고전에 대한 취향이 더 높았다. 수업을 통하여 발표력과 표현력 향상에는 국적별로 차이가 없었으나, 논리적 사고력, 가치관 형성 등과 영화감상과 토론의 유용성 등에서 한국인 학생들이 더 높게 나타났다. 판별분석 결과, 고전 수업의 가치와 유용성에 대해서 외국인 학생들이 더 낮게 평가하고 있으며, 한국인 학생들의 학습효과가 더 높게 나타났다. 회귀분석 결과, 고전의 중요성에 대한 인식이 수업의 학습효과인 그 만족도와 표현력과 발표력에 유의한 향상을 가져왔다. 경로분석 결과, 고전에 대한 인식은 고전수업의 필요성에 직접적인 영향을 미치지 않은 반면, 매개변인들인 표현력과 발표력, 그리고 삶의 가치관 형성 등을 통해 고전수업의 필요성 등에 간접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.

FT-IR스펙트럼 데이터의 다변량통계분석 기반 들잔디와 갯잔디의 대사체 수준신속 식별 체계

양대화,안명숙,정옥철,송인자,고석민,전예인,강홍규,선현진,권용익,김석원,이효연 한국식물생명공학회 2016 JOURNAL OF PLANT BIOTECHNOLOGY Vol.43 No.2

This study aims to establish a system for the rapid discrimination of Zoysia species using metabolite fingerprinting of FT-IR spectroscopy combined with multivariate analysis. Whole cell extracts from leaves of 19 identified Zoysia japonica, 6 identified Zoysia sinica, and 38 different unidentified Zoysia species were subjected to Fourier transform infrared spectroscopy (FT-IR). PCA (principle component analysis) and PLS-DA (partial least square discriminant analysis) from FT-IR spectral data successfully divided the 25 identified turf grasses into two groups, representing good agreement with species identification using molecular markers. PC (principal component) loading values show that the 1,100 ~ 950 cm -1 region of the FT-IR spectra are important for the discrimination of Zoysia species. A dendrogram based on hierarchical clustering analysis (HCA) from the PCA and PLS-DA data of turf grasses showed that turf grass samples were divided into Zoysia japonica and Zoysia sinica in a species-dependent manner. PCA and PLS-DA from FT-IR spectral data of Zoysia species identified and unidentified by molecular markers successfully divided the 49 turf grasses into Z. japonica and Z. sinica. In particular, PLS-DA and the HCA dendrogram could mostly discriminate the 47 Z. japonica grasses into two groups depending on their origins (mountainous areas and island area). Considering these results, we suggest that FT-IR fingerprinting combined with multivariate analysis could be applied to discriminate between Zoysia species as well as their geographical origins of various Zoysia species. 본 연구에서는 FT-IR 스펙트럼 분석을 통해 한국에서 자생하는 Zoysia 속인 들잔디(Zoysia japonica)와 갯잔디(Zoysia sinica)의 전세포추출 시료로부터 대사체 수준에서 신속한식별체계를 확립하고자 하였다. 이를 위해 기준라인으로분자마커를 이용해 동정이 완료된 들잔디와 갯잔디 시료를FT-IR 분석에 사용하였으며, 제주도와 전라도에서 수집된미동정 잔디들을 기준라인과 비교분석하기 위해 FT-IR 분석에 사용하였다. 기준라인 들잔디와 갯잔디 시료로부터확보된 FT-IR 스펙트럼 데이터의 PCA (principal component analysis)와 PLS-DA (partial least square discriminant analysis) 분석 결과 각 기준라인은 들잔디 및 갯잔디 종에 따라 뚜렷하게 식별되었다. 들잔디와 갯잔디 시료 사이에서 가장 큰PC loading value값을 보인 부위는 1,100 ~ 950 cm -1 였다. 이부위는 carbohydrates 계열의 화합물들의 질적, 양적 정보를반영하는 부위로 이 계열의 화합물의 양적, 질적 차이가 들잔디, 갯잔디의 대사체 수준 구분에 중요한 역할을 하고 있음을 알 수 있었다. 기준라인 들잔디와 갯잔디 시료집단에미동정된 잔디 시료 집단을 추가하여 PCA와 PLS-DA 분석한 결과, 일차적으로 들잔디와 갯잔디로 구분이 이루어졌으며 미동정 집단은 모두 들잔디 그룹내에 분포하였다. 특히, HCA (hierarchical clustering analysis) dendrogram 분석 결과에서 동정 및 미동정 들잔디 시료들은 모두 수집지 특성에따라 국내 국립공원의 고산지대와 국내 섬지역 해안가의저지대로 별도의 소그룹을 형성하였다. 따라서, 본 연구 결과에서 확립된 FT-IR 스펙트럼 분석법은 한국 전역에 자생하는 들잔디와 갯잔디의 신속한 종 식별뿐만 아니라 수집지역의 특성에 따라 대사체 수준에서의 유연관계를 규명하는데 활용 가능할 것으로 기대된다.

FT-IR스펙트럼 데이터의 다변량통계분석 기반 들잔디와 갯잔디의 대사체 수준 신속 식별 체계

양대화,안명숙,정옥철,송인자,고석민,전예인,강홍규,선현진,권용익,김석원,이효연,Yang, Dae-Hwa,Ahn, Myung Suk,Jeong, Ok-Cheol,Song, In-Ja,Ko, Suk-Min,Jeon, Ye-In,Kang, Hong-Gyu,Sun, Hyeon-Jin,Kwon, Yong-Ik,Kim, Suk Weon,Lee, Hyo-Yeon 한국식물생명공학회 2016 식물생명공학회지 Vol.43 No.2

본 연구에서는 FT-IR 스펙트럼 분석을 통해 한국에서 자생하는 Zoysia 속인 들잔디(Zoysia japonica)와 갯잔디(Zoysia sinica)의 전세포추출 시료로부터 대사체 수준에서 신속한 식별체계를 확립하고자 하였다. 이를 위해 기준라인으로 분자마커를 이용해 동정이 완료된 들잔디와 갯잔디 시료를 FT-IR 분석에 사용하였으며, 제주도와 전라도에서 수집된 미동정 잔디들을 기준라인과 비교분석하기 위해 FT-IR 분석에 사용하였다. 기준라인 들잔디와 갯잔디 시료로부터 확보된 FT-IR 스펙트럼 데이터의 PCA (principal component analysis)와 PLS-DA (partial least square discriminant analysis) 분석 결과 각 기준라인은 들잔디 및 갯잔디 종에 따라 뚜렷하게 식별되었다. 들잔디와 갯잔디 시료 사이에서 가장 큰 PC loading value값을 보인 부위는 $1,100{\sim}950cm^{-1}$였다. 이 부위는 carbohydrates 계열의 화합물들의 질적, 양적 정보를 반영하는 부위로 이 계열의 화합물의 양적, 질적 차이가 들잔디, 갯잔디의 대사체 수준 구분에 중요한 역할을 하고 있음을 알 수 있었다. 기준라인 들잔디와 갯잔디 시료집단에 미동정된 잔디 시료 집단을 추가하여 PCA와 PLS-DA 분석한 결과, 일차적으로 들잔디와 갯잔디로 구분이 이루어졌으며 미동정 집단은 모두 들잔디 그룹내에 분포하였다. 특히, HCA (hierarchical clustering analysis) dendrogram 분석 결과에서 동정 및 미동정 들잔디 시료들은 모두 수집지 특성에 따라 국내 국립공원의 고산지대와 국내 섬지역 해안가의 저지대로 별도의 소그룹을 형성하였다. 따라서, 본 연구 결과에서 확립된 FT-IR 스펙트럼 분석법은 한국 전역에 자생하는 들잔디와 갯잔디의 신속한 종 식별뿐만 아니라 수집 지역의 특성에 따라 대사체 수준에서의 유연관계를 규명하는데 활용 가능할 것으로 기대된다. This study aims to establish a system for the rapid discrimination of Zoysia species using metabolite fingerprinting of FT-IR spectroscopy combined with multivariate analysis. Whole cell extracts from leaves of 19 identified Zoysia japonica, 6 identified Zoysia sinica, and 38 different unidentified Zoysia species were subjected to Fourier transform infrared spectroscopy (FT-IR). PCA (principle component analysis) and PLS-DA (partial least square discriminant analysis) from FT-IR spectral data successfully divided the 25 identified turf grasses into two groups, representing good agreement with species identification using molecular markers. PC (principal component) loading values show that the $1,100{\sim}950cm^{-1}$ region of the FT-IR spectra are important for the discrimination of Zoysia species. A dendrogram based on hierarchical clustering analysis (HCA) from the PCA and PLS-DA data of turf grasses showed that turf grass samples were divided into Zoysia japonica and Zoysia sinica in a species-dependent manner. PCA and PLS-DA from FT-IR spectral data of Zoysia species identified and unidentified by molecular markers successfully divided the 49 turf grasses into Z. japonica and Z. sinica. In particular, PLS-DA and the HCA dendrogram could mostly discriminate the 47 Z. japonica grasses into two groups depending on their origins (mountainous areas and island area). Considering these results, we suggest that FT-IR fingerprinting combined with multivariate analysis could be applied to discriminate between Zoysia species as well as their geographical origins of various Zoysia species.

판별분석을 이용한 토지이용별 토양 특성 변화 연구

고경석(Kyung-Seok Ko),김재곤(Jae Gon Kim),이진수(Jin-Soo Lee),김탁현(Tack Hyun Kim),이규호(Gyoo Ho Lee)조춘희(Choon Hee Cho),오인숙(In Suk Oh),정영욱(Young Wook Cheong) 대한자원환경지질학회 2005 자원환경지질 Vol.38 No.3

The physical and chemical characteristics of soils in a small watershed were investigated and the effect of geology and land use on soil quality were examined by using multivariate statistical methods, principal components analysis and discriminant analysis. The soil developed from andesite had finer texture and higher contents of water extractable inorganic components, clay, and mafic minerals than the soil developed from granite. It is considered that the accumulation of salts in the farmland soils indicated by electrical conductivity, contents of cations and anions and pH was caused by fertilizer input during cultivation. The low contents of organic matter in the farmland soils was due to the enhanced oxidation of organic matter by tillage and by the harvest of crops. The contents of inorganic components are increased as following order: upland 〉 orchard 〉 paddy field 〉 forest. The high contents of water soluble SO 4 2− of paddy soils is due to the oxidation of sulfides mineral formed during the flooding period during the air-dry and extraction. The results of principal components analysis show the difference of soil quality was controlled by geology and land use. PC1 indicate the input of fertilizer, mineral weathering and ion exchange reaction by application of nitrogenous fertilizers. The results of two discriminant analyses using water extractable inorganic components and their ratios by land use were also clearly classified by discriminant function 1 and 2. In discriminant analysis by components, discriminant function 1 indicated the effect of fertilizer application and increased as following order: upland 〉 orchard 〉 paddy field 〉 forest soil. The investigated and predicted data for land use from discriminant analysis showed similar results. The discriminant analysis can be used as a useful method certifying the change of land use. 본 연구에서는 회동저수지 상류 수영강 유역에 발달된 토양을 대상으로 지질 및 토지이용별로 토양의 물리화학적 특성을 조사하고 그 영향을 다변량 통계분석법인 주성분 및 판별분석을 이용하여 고찰하였다. 연구지역내 토양의 토성은 안산암에서 발달한 토양이 화강암의 것보다 세립질이며 용출 무기성분, 점토 및 유색광물의 함량도 높았다. 경작지 토양 내 염류 집적(EC, 양이온, 음이온)과 pH 증가는 대부분 경작과정에 투입된 비료의 영향에 의한 것이며 임야 토양에 비해 상대적으로 낮은 유기물 농도는 경운에 의한 유기물의 산화 촉진 및 작물 수확에 기인하는 것이다. 토지이용별 무기성분의 함량은 밭〉과수원〉논〉임야 토양 순으로 나타났으며, 논 토양의 높은 SO 4 2 − 함량은 담수 상태 환원조건하 침전된 황화광물형태가 산화조건의 용출 실험에 의해 용해되어 증가되는 것에 기인한다. 주성분 분석 결과는 토지 이용이나 지질에 따른 토양 특성을 잘 나타내었으며, 주성분 1은 시비, 광물 풍화작용 및 질소질 비료에 의한 이온교환 반응의 영향을 나타내었다. 토양 용출 성분과 성분비를 이용한 두 종류의 판별분석결과는 모두 토지이 용별로 판별함수 1과 2에 의해 뚜렷하게 구분되며, 토양 성분을 이용한 판별분석에서 판별함수 1은 경작에 의한 비료의 영향을 나타내며 밭, 과수원, 논, 임야 토양 순서로 증가하였다. 판별분석에 의한 토지이용 특성의 조사 및 예측 자료는 비교적 잘 일치하였으며 토지 이용의 변화를 확인할 수 있는 방법으로도 사용될 수 있었다.

차분진화 알고리즘을 이용한 지역 Linear Discriminant Analysis Classifier 기반 패턴 분류 규칙 설계

노석범(Seok-Beom Roh),황은진(Eun-Jin Hwang),안태천(Tae-Chon Ahn) 한국지능시스템학회 2012 한국지능시스템학회논문지 Vol.22 No.1

본 논문에서는 전형적인 Linear Discriminant Analysis을 확장시켜 전체 입력공간을 다수의 지역공간으로 분할하고 분할된 공간에 Local Linear Discriminant Analysis 기반으로 하여 패턴 분류 규칙을 설계하는 새로운 방법을 제안한다. 전체 입력공간을 여러 개의 지역공간으로 분할하기 위한 방법으로 unsupervised clustering의 대표적인 방법인 k-Means 클러스터링 기법과 최적화 알고리즘인 차분 진화 연산 알고리즘을 사용한다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 기존의 패턴 분류기와 비교 결과를 제시한다. In this paper, we proposed a new design methodology of a pattern classification rule based on the local linear discriminant analysis expanded from the generic linear discriminant analysis which is used in the local area divided from the whole input space. There are two ways such as k-Means clustering method and the differential evolutionary algorithm to partition the whole input space into the several local areas. K-Means clustering method is the one of the unsupervised clustering methods and the differential evolutionary algorithm is the one of the optimization algorithms. In addition, the experimental application covers a comparative analysis including several previously commonly encountered methods.

다변량 판별분석을 통한 터널 설계시의 암반분류 연구

이송,안태훈,유오식 사단법인 한국터널지하공간학회 2004 한국터널지하공간학회논문집 Vol.6 No.3

In designing a tunnel, RMR has been widely used to classify rock mass and to decide the support pattern according to the class of rock mass. However, this RMS system can't help relying on the empirical judgment of engineers who use variables which can be obtained only through consideration of the site conditions. In actuality, it is impossible to consider all the rating factors of RMS when using RMR system at the stage of designing. Therefore, in order to confirm possibility of RMR by use of only the quantitative factors for designing, this paper has done discriminant analysis. Rock strength or RQD has high coefficient of correlation with RMR value, and in consideration of the existing standards for rock mass classification, rock intensity and RQD are important factors for classification of rock mass. Through rock mass classification by the existing RMR system and rock mass classification by the discriminant analysis which has considered two variables only, the discriminant analysis using the rock intensity as an independent variable has shown 74.8% accuracy while the discriminant analysis using RQD as an independent variable has shown 74.3% accuracy. In case of the discriminant analysis which has considered both rock intensity and RQD, it has shown 82.5% accuracy. The existing cases have shown 40.3% accuracy at the stage of designing in which all the RMR factors are considered. It means that at the stage of designing, RMR system can work only with the rock intensity and RQD. 터널의 설계에 있어서 RMR 분류방법은 암반을 분류하고 암반등급에 따른 지보패턴을 결정하기 위하여 널리 사용하여 왔다. 하지만 이러한 RMR 분류방법은 현장상태를 고려하여야만 구할 수 있는 변수들을 사용하고 암반을 분류하는 기술자의 경험적 판단에 의존될 수 밖에 없다. RMR 암반분류 방법을 설계단계에서 활용할 때 RMR의 평가요소들을 모두 고려하는 것은 실무적으로 불가능하다. 따라서 설계시 정량적인 요소만을 사용하여 RMR 분류 가능성을 확인하기 위하여 판별분석을 수행하였다. 정량적 데이터인 암석강도 혹은 RQD는 RMR 값과의 상관계수가 높으며, 기존 암반분류기준을 살펴볼 때 암석강도와 RQD는 암반분류를 위한 중요한 요소이다. 기존의 RMR 암반분류 방법을 통한 암반분류와 두 가지 변수만을 고려한 판별분석을 수행한 암반분류 결과 암석강도를 독립변수로 사용한 판별분석시 74.8%, RQD를 독립변수로 사용한 판별분석시 74.3%의 정확도로 RMR 암반분류가 가능하였다. 암석강도와 RQD를 함께 고려한 판별분석을 하였을 때 82.5%의 정확도로 RMR 암반분류가 가능하였다. 기존의 사례분석에서 RMR 전체 요소를 통하여 수행된 설계단계의 전체 적중률은 40.3% 정도 수준임을 감안할 때 설계단계에서는 암석강도와 RQD 만으로도 충분한 RMR 암반분류가 가능할 것이다.

Discrimination of Floral Scents in Chrysanthemum morifolium Cultivars using Electronic Nose

Myung Suk Ahn,Jae A Jung,Tae-Woo Yoon,Manjulatha Mekapogu,Hyun-Young Song,Oh Keun Kwon 한국화훼학회 2020 화훼연구 Vol.28 No.4

The aim of the present study was to investigate the differences in volatile profiles among different Korean chrysanthemum cultivars grown as cut flowers. To optimize a method for sampling and comparing scents, the scents were evaluated by electronic nose (E-nose) at different flowering stages and in different organs and cultivars. The values of maximum resistance changes of metal oxide semiconductor sensors and relative aroma intensity were highest at flowering stage III (full flower stage of ray florets and initial opening disc florets) among different stages and in disc florets among different floral organs of cut chrysanthemums. Among the 12 chrysanthemum cultivars, the highest values for response change and relative aroma intensity were observed in the flowers of the ‘Ilweol’ cultivar. To compare scent patterns among the cultivars, E-nose sensor data was subjected to multivariate statistical analysis. Principal component analysis and discriminant function analysis of the volatile metabolic profile data indicated that chrysanthemum samples were clearly discriminated in a cultivar-dependent manner. These results show that different cultivars are characterized by distinct volatile profiles. Hierarchical cluster analysis showed that the 12 chrysanthemum cultivars were separated into 3 main groups according to the relationship of volatile profiles; however, chrysanthemum cultivars were not clustered according to the flower shape. We propose that these results could be used as the basis on which to improve the breeding of cut chrysanthemums based on volatile characteristics.

무기원소 및 지방산 조성과 정준 판별분석법을 이용한 고추씨 혼입 고춧가루의 판별

최은지,황지현,이동원,전희주,윤진아,전향숙,안상두,김병희 한국식품영양과학회 2020 한국식품영양과학회지 Vol.49 No.7

This study examined the inorganic element and fatty acid content in red pepper powder (Capsicum annuum L.) with added seeds and evaluated the quantity of seeds in red pepper powders using analytical data in combination with canonical discriminant analysis. The analytical data were obtained from 110 samples of red pepper powders from five samples of Korean and five samples of Chinese red peppers to which seeds had been added at concentrations of 0 (i.e., none added), 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, and 100 w/w%. Eleven inorganic elements and 15 fatty acids were detected in the samples and used for canonical discriminant analysis. The content of three inorganic elements (P, S, and Ca) and three fatty acids (18:1n-7, 18:2n-6, 18:3n-3) were selected as the discriminant variables; two canonical discriminant functions were generated from these variables. The discriminant functions could correctly discriminate the red pepper powders containing <20 w/w% seeds to their original groups, namely red pepper powder with no added, 0∼10 w/w%, and 10∼20 w/w% seeds. In contrast, the predictive discrimination power of the functions was relatively low for red pepper powders containing ≥20 w/w% seeds compared to those of <20 w/w% seeds. 고춧가루에 포함된 씨의 함량은 고춧가루 품질에 영향을 미치는 중요한 요인 중의 하나이다. 본 연구에서는 국내에서 유통되는 고춧가루의 고추씨 혼입 여부 및 혼입량을 판별할 수 있는 분석법을 개발하기 위하여 고춧가루의 고추씨 혼입량에 따른 무기원소와 지방산 조성을 분석한 자료와 정준 판별분석법을 활용하여 고추씨 혼입량을 예측할 수 있는 판별함수를 도출하고, 이들 판별함수의 고추씨 혼입량에 대한 판별력을 평가하였다. 국내산 5점과 중국산 5점 등 총 10점의 고추를 이용하여 고추씨가 과피 대비 0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100 w/w% 수준으로 첨가된 고추씨 혼입 고춧가루 시료 110점을 제조하였다. 이들 고춧가루 시료에서 11종의 무기원소와 15종의 지방산이 검출되었다. 무기원소 중 P와 S의 평균 함량은 고추씨 혼입량과 유의적인(P<0.01) 양의 상관관계를 나타냈지만, Ca의 평균 함량과 고추씨 혼입량 간에는 유의적인(P<0.01) 음의 상관관계가 나타났다. 지방산 중 18:2n-6의 평균 함량은 고추씨 혼입량과 유의적인(P<0.01) 양의 상관관계를 나타낸 반면, 18:1n-7과 18:3n-3의 평균 함량은 고추씨 혼입량과 유의적인(P<0.01) 음의 상관관계를 나타냈다. 정준 판별분석 결과 고춧가루 시료에서 검출된 26종의 성분 중 Ca, P, S 등 무기원소 3종과 18:1n-7, 18:2n-6, 18:3n-3 등 지방산 3종의 함량 값이 고춧가루의 고추씨 혼입량을 잘 구분하는 판별변수로 나타났다. 이들 판별변수로부터 통계적으로 유의한(P<0.001) 2개의 정준 판별함수가 도출되었다. 이들 판별함수를 활용하여 고추씨 혼입 고춧가루 시료 110점을 분류한 결과, 고추씨가 20 w/w% 미만으로 혼입된 고춧가루의 경우 고추씨 혼입량을 0 w/w%(즉 고추씨가 혼입되지 않은 고춧가루), 0 w/w% 초과 10 w/w% 미만, 10 w/w% 이상 20 w/w% 미만 등 3개의 집단으로 정확하게 구분되었다. 따라서 본 연구에서 개발한 판별함수는 고춧가루의 고추씨 혼입 여부와 고추씨가 혼입된 고춧가루에서 그 혼입량을 예측하는 데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.