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        검색결과 3

        1.
        2021.08 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        국내에서 유통되고 있는 혼합채소샐러드류, 신선과일 및 냉동과일에 대해 미생물 오염도를 식품군별, 지역별, 분기별로 비교 분석하였다. 식품군 별로 일반세균수는 혼합 채소샐러드에서 가장 높은 6.48 log CFU/g, 신선과일은 5.07 log CFU/g, 냉동과일은3.78 log CFU/g 수준으로 나타났다. 분기별 일반세균수를 비교 분석한 결과에서는 1분기 오염도는 5.12 log CFU/g, 2분기는 6.26 log CFU/g, 3분기는 5.73 log CFU/g, 4분기는 4.42 log CFU/g으로 확인되어 외부온도가 높은 2,3분기에서 조금 더 높은 일반 세균수가 관찰되었다. 지역별 일반세균수의 오염은 5.26- 5.47 log CFU/g으로 수준으로 지역별 차이는 확인되지 않았다. 대장균군의 경우 1.98-3.93 log CFU/g으로 나타났고, E. coli의 경우 혼합채소샐러드 27점 중 3점에서 평균 1.38 log CFU/g으로 검출되었다. 이러한 결과를 종합할 때 혼합채소샐러드와 신선과일은 Solberg 등21)이 제시한 비가열 식품의 일반세균 기준치(3 log CFU/g)를 초과한 것으로 확인되었고, 3점의 신선과일 시료에서 대장균이 검출 되어 샐러드류 및 신선과일의 원료의 안전성과 제조 및 유통 단계에서의 위생관리가 보다 철저히 수행되어야 할 것으로 판단된다.
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        2.
        1999.05 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        15종의 채소류를 생채, 데침, 찜, 끓임, 볶음 조림할 때 Vit.A, Niacin, AsA 및 P, Fe, Mg, Ca, Na, K의 잔존량을 측정한 결과는 다음과 같았다. 1. 생채에서 Vit.A는 도라지, 상추, 오이의 잔존량이 높은 반면 무는 50%로 가장 낮았고 Niacin과 AsA는 전반적으로 잔존율이 높았으며 무, 상추, 돌나물, 오이, 들깻잎에서는 증가된 것으로 나타났다. 무기질에서는 P은 도라지, 양배추, 상추에서, Fe은 도라지, 양배추, 돌나물에서, Mg과 Ca은 도라지, 상추, 돌나물에서 K은 양배추와 상추에서 잔존율이 높았다. 2. 데침시에 Vit.A는 콩나물, 숙주에서, Niacin는 콩나물, 숙주, 들깻잎에서 잔존율이 높았으나 AsA는 다른 비타민에 비하여 잔존율이 크게 떨어졌다. 무기질은 P은 참취, 콩나물, 숙주에서, Fe은 참취, 숙주, 시금치에서, Mg은 들깻잎에서, Ca은 시금치, 들깻잎에서, Na은 시금치에서, K은 무, 들깻잎에서 잔존율이 높은 편이었다. 3. 찜에서 Vit.A는 양배추에서, Niacin은 가지, 양배추, 들깻잎, 오이에서, AsA는 무, 양배추, 오이에서 잔존율이 높았으며 잔존율이 아주 낮은 것은 Vit.A에서의 무와 들깻잎, AsA는 들깻잎이었다. 무기질 중 P은 양배추, 오이, 들깻잎에서, Ca은 양배추, 오이, 무에서, Na은 무, 오이, 양배추에서, K은 들깻잎, 양배추에서 잔존율이 높았다. 한편, 무기질의 잔존율이 아주 낮은 것은 Fe은 호박, 가지에서, Mg은 호박에서, Ca과 Na은 들깻잎에서, K은 가지이었다. 4. 끓임시에 Vit.A는 콩나물, 숙주에서 Niacin은 콩나물, 참취, 숙주에서 잔존율이 높은 반면 AsA는 대체로 50%이하의 낮은 잔존율을 보였다. 극히 저조한 잔존율을 보인 것은 Vit.A의 무, 호박, 참취, 시금치, AsA의 시금치, 호박, 참취, 숙주이었다. 무기질에서 P은 숙주, 호박, 참취에서, Fe은 시금치, 무, 숙주에서, Mg은 참취, 무에서 Ca은 호박, 시금치에서 잔존율이 높았고 Na와 K은 이들에 비해 잔존율이 낮은 편이었다. 그중, 극히 낮은 잔존율을 보인 것은 Fe에서 콩나물, 호박, Mg에서 시금치, 콩나물, 숙주, Na에서 콩나물, K에서 콩나물, 시금치이었다. 5. 볶음시에 Vit.A는 도라지, 당근, 시금치에서 Niacin은 도라지에서 AsA는 가지에서 잔존율이 높은 편이나, 무, 참취에서는 Niacin이 무, 참취, 도라지에서는 AsA의 잔존율이 아주 낮았다. P은 호박, 참취, 도라지, 당근에서 Fe은 참취, 도라지에서 Mg은 참취, 도라지, 당근, 호박에서 Ca과 Na은 도라지, 당근, 오이에서 K은 호박, 참취, 도라지, 당근에서 잔존율이 아주 낮았으며 가지는 모든 무기질의 잔존율이 아주 낮았으며 그 외 호박에서는 Fe이, 돌나물에서는 K이 극히 낮은 잔존율을 보였다. 조림시에는 Vit.A는 우엉에서, Niacin은 무, 우엉 모두 잔존율이 높은 반면 AsA는 둘다 낮은 편이었다. 무기질은 무에서 Fe, Ca, Na, K과 우엉에서는 Na, P, K의 잔존량이 높은 반면 우엉에서 Fe의 잔존율이 극히 낮았다. 6. 각종 조리시 비타민과 무기질의 잔존상태가 전체적으로 좋은 결과를 보인 채소의 순서는 사용된 횟수에 차이가 있으나 도라지>들깻잎, 양배추>무, 오이>참취, 상추>숙주>시금치, 우엉, 돌나물>당근, 호박>콩나물>가지로 나타났으며, 조리법 중에서 잔존율이 좋은 것은 비타민의 경우는 생채이었고 무기질은 생채, 볶음, 조림이었다. 또한 Vit.A는 생채, 볶음, 조림에서 Niacin은 생채, 조림, 찜에서 AsA는 생채에서 잔존율이 좋았으며 P은 볶음, 생채에서, Fe은 생채, 데침, 끓임, 조림, 볶음에서 Mg은 생채, 조림, 볶음에서 Ca은 생채, 찜, 끓임, 조림, 볶음에서 Na은 조림, 볶음에서 K은 생채, 조림, 볶음에서 잔존율이 좋은 편이었다.
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        3.
        2012.10 KCI 등재 SCOPUS 서비스 종료(열람 제한)
        The aim of this study was to investigate the growth of aerobic bacteria in fresh-cut salad during short-term temperature abuse (4∼30℃temperature for 1, 2, and 3 h) for 72 h and to develop predictive models for the growth of total viable cells (TVC) based on Predictive food microbiology (PFM). The tool that was used, Pathogen Modeling program (PMP 7.0), predicts the growth of Aeromonas hydrophila (broth Culture, aerobic) at pH 5.6, NaCl 2.5%, and sodium nitrite 150 ppm for 72 h. Linear models through linear regression analysis; DMFit program were created based on the results obtained at 5, 10, 20, and 30℃ for 72 h (r2 >0.9). Secondary models for the growth rate and lag time, as a function of storage temperature, were developed using the polynomial model. The initial contamination level of fresh-cut salad was 5.6 log CFU/mL of TVC during 72 h storage, and the growth rate of TVC was shown to be 0.020∼1.083 CFU/mL/h (r2 >0.9). Also, the growth tendency of TVC was similar to that of PMP (grow rate: 0.017∼0.235 CFU/mL/h; r2=0.994∼1.000). The predicted shelf life with PMP was 24.1∼626.5 h, and the estimated shelf life of the fresh-cut salads with short-term temperature abuse was 15.6∼31.1 h. The predicted shelf life was more than two times the observed one. This result indicates a ‘fail safe’ model. It can be taken to a ludicrous extreme by adopting a model that always predicts that a pathogenic microorganism will grow even under conditions so strict as to be actually impossible.