메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
진상근 (진주산업대학교 동물소재공학과) 김일석 (진주산업대학교 동물소재공학과) 강석남 (진주산업대학교 동물소재공학과) 허인철 (진주산업대학교 동물소재공학과) 최승연 (진주산업대학교 동물소재공학과) 강상하 (진주산업대학교 동물소재공학과) 양한술 (경상대학교 축산학과.경상대학교 농업생명과학연구원) 주선태 (경상대학교 축산학과.경상대학교 농업생명과학연구원) 박구부 (경상대학교 축산학과.경상대학교 농업생명과학연구원)
저널정보
한국축산식품학회 한국축산식품학회지 한국축산식품학회지 제30권 제2호
발행연도
2010.1
수록면
243 - 251 (9page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
기능성 물질의 첨가가 기계발골계육 회수단백질을 활용한 돈육 소시지의 저장 중 품질 및 저장성에 미치는 영향에 대해 알아보고자, 햄부위 육만을 사용한 대조구와 대비 40% 기계발골계육 회수단백질을 활용한 T1, 40% 기계발골육에 0.1% 동충하초 분말을 첨가한 T2, 0.1% CLAT3 및 0.1% 누에고치 분말을 첨가한 T4로 나눠 실험에 공시하였다. 저장 0일차와 4주차에 대조구에서 유의적으로 높은 수분 함량을 나타내었다. 또한 T1에서 가장 낮은 수분함량이 나타났으며, T2, T3 및 T4에서 T1보다 높게 나타났다(p<0.05). 지방 함량의 경우, 저장 초기에는 대조구에서 낮은 값을, T2, T3 및 T4에서 높은 지방 함량을 보였으며, 저장 후기 즉, 4주차에는 40% 기계발골계육 회수단백질을 대체한 처리구들에서 높게 나타났다(p<0.05). 명도는 대조구에 비해 모든 처리구에서 낮게 나타나며, 적색도 또한 대조구에 비해 모든 처리구에서 전 저장기간에 걸쳐 높게 나타났다(p<0.05). 보수력의 경우, 저장기간에 따른 변화보다는 처리구들간의 비교 시 0일차와 2주차에서 대조구에 비해 T1에서 낮게 나타났으나 저장 2주차의 T1에 비해 T2에서 높은 값을 보이며(p<0.05), 유의적인 차이는 나타나지 않았으나 T3 및 T4 또한 높게 나타나 40% 기계발골계육 회수단백질을 활용한 돈육 소시지의 낮은 보수력을 동충하초, CLA 및 누에고치 분말 첨가를 통해 향상 시킬 수 있을 것으로 판단된다. 경도는 대조구에서 다른 처리구들에 비해 높게 나타났으며, 응집성, 검성 및 씹힘성 또한 경도와 같은 결과를 보였다. TBARS 측정 결과, 저장기간이 증가할수록 2주째까지는 감소하다가 4주째에 모든 처리구의 유의적으로 증가하였다(p<0.05). 또한 대조구에 비해 40% 회수단백질 첨가시 높게 나타났으나, 전체적으로 기능성 물질 첨가가 TBARS 값에는 큰 영향을 미치지 못하였다. VBN 값은 저장기간이 길어 질수록 증가하며 대조구에 비해 모든 처리구에서 낮게 나타났다. 미생물 수 측정 결과, 저장기간 별 비교에서 모든 처리구에서 저장기간이 증가할수록 총균수가 증가하였다(p<0.05). 또한 저장 2주째까지는 대조구에서 낮게 나타났으나, 저장 4주째에는 T2와 T3에서 낮게 나타났다(p<0.05). 따라서 40% 회수단백질의 활용은 돈육 제품의 명도 값을 낮추는 등 밝은 육색을 나타내며, 경도 등 조직 특성을 변화시켜 연한 조직감을 형성하였다. 또한 기능성 물질로 알려진 동충하초, CLA 및 누에고치 분말의 첨가는 VBN 값을 낮추었다. 그러나 기능성 물질로 알려진 동충하초, CLA 및 누에고치 등의 첨가를 통해 제품의 총균수 값을 감소시키지 못하였으며, 40% 회수단백질의 높은 TBARS 값은 제품의 품질을 떨어뜨릴 뿐만 아니라 돈육 제품의 품질 특성에 부합하는 적절한 회수단백질 첨가수준이 결정되어야 할 것으로 판단된다.

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0