식품 내 단백질, 지방, 수분의 조성 비율이 dielectric barrier discharge atmospheric cold plasma (DBD-ACP)처리 시 색도, 물성 및 Salmonella 저해에 미치는 영향을 연구하였다. 연구에 사용한 모델 식품의 재료는 분리대두단백분말(isolated soy protein powder, ISP), 대두유, 증류수(distilled water, D.W.)이며, 중심합성법을 이용해 반응표면분석법으로 설계한 모델 식품 제조의 고정변수는 단백질 함량(15.5 g (w/w))이고 독립변수는 대두유 함량(0.5-13.5 g (w/w))과 D.W. 함량(30-55.6 g(w/w))이었다. 모델 식품은 1.5 cm3 크기의 cube로 잘라 상업용 플라스틱 포장재(18 × 14 × 2.5 cm, polyethylene)중앙부에 한 개씩 배치하여 DBD-ACP 처리하였다. 색도 측정기와 texture profile analysis 실험을 통해 DBD-ACP 처리 전후의 색도와 전단응력(g)을 측정하였다. 또한 모델 식품의 조성에 따른 DBD-ACP 처리의 Salmonella 저해에 미치는 영향을 확인하였다. Salmonella 저해(reduction)는 반응표면분석의 종속변인으로 측정하였다. 모델 식품의 조성에 따라 DBD-ACP 처리 전후의 색도와 전단응력(g)은 모든 조성에서 유의적인 차이를 보이지 않았다(P>0.05). DBD-ACP 처리 시 Salmonella 저해에 적합한 모델 식품의 최적 조성은 반응표면분석법으로 확립하였으며, 그 비율은 단백질 15.5 g, 지방 8.2 g, 수분 50.3 g 이었다. 본 연구를 통해 식품의 단백질, 지방, 수분의 조성은 DBD-ACP 처리를 이용한 식품의 색도 및 물성에 영향을 주지 않는다는 것을 확인하였고, DBD-ACP 처리 시 Salmonella 저해를 위한 모델 식품의 최적 조성 비율을 확립하였다.

1994년 무르지 않는 토마토가 처음으로 유전자변형 식품으로 상업화를 승인 받은 이래, 미승인 유전자변형 작물의 유출은 끊임없이 보고 되고 있다. 2000년 Starlink 옥수수 유출 사건 이후에 가장 최근에는 2016년에는 미국에서 수입되는 밀에 미승인 유전자변형 밀이 혼입된 것으로 밝혀 지며 유전자변형 식품에 대한 철저한 규제와 관리가 요구되고 있다. 이에 국외에서는 자국 실정에 맞는 승인 및 미승인 유전자변형 식품의 검사 체계를 확립하여 효율적인 관리를 위해 노력하고 있다. 본 연구에서는 우리나라 실정에 맞는 검사 체계 확립을 위해 유럽 연합, 일본의 승인 및 미승인 유전자변형 식품 검사 체계를 비교ㆍ분석하였다. 일본과 유럽 연합 모두 스크리닝-이벤트 특이적 검사의 순서로 진행되나, 일본의 경우 유럽 연합과 다르게 미승인 유전자변형 이벤트의 검사 체계와 결과 분석에 대한 결정 트리를 이벤트별로 제시하는 특징을 가지고 있었다. 본 연구에서는 기존의 검사 체계를 이용하여, 우리나라에서 사용 가능한 유전자 변형 식품의 검사 체계를 제안하였다.

산화아연 나노물질(나노 ZnO)은 식품산업에서 식품포장재, 식품첨가물 및 아연 보충제 등과 같이 다양한 분야에 사용되고 있으나 생체 내 단백질과의 상호작용 및 그에 따른 독성연구는 미진한 실정이다. 나노물질은 체내에서 생체단백질과의 흡착에 의한 나노-단백질 코로나를 형성할 수 있는데, 이 같은 현상은 나노물질의 흡수, 조직분포 및 독성에 영향을 미칠 수 있을 것이다. 본 연구에서는 입자크기(나노 vs 벌크)에 따른 산화아연의 체내 단백질과 상호작용을 생체모사용액(위액, 장액, 혈장) 및 ex vivo 조직추출액을 이용하여 연구하였다. 그 결과, 모든 생체모사조건에서 나노 ZnO의 표면전하는 벌크 ZnO와 유의적으로 다르게 변화하는 것이 관찰되었고, 혈액모사조건에서 단백질과 상호작용 정도가 더 큰 것으로 확인되었다. 반면, 입자크기에 따른 용해도 및 장관 상피세포 흡수기작의 차이는 나타나지 않았다. 프로테오믹스 분석 결과, 입자크기에 관계없이 알부민, 피브리노겐 및 피브로넥틴이 ZnO-단백질 코로나 형성에 주로 관여하는 혈장단백질로 확인되었으나, 벌크 ZnO 대비 나노 ZnO와의 상호작용 정도가 더 큰 것으로 나타났다. 본 연구결과는 식품용 ZnO의 입자 크기에 따라 체내 단백질과의 상호작용 정도가 달라질 수 있음을 규명함으로써, 향후 나노물질과 생체 내 단백질의 상호작용에 따른 잠재적 독성을 예측하는데 중요한 자료로 활용될 수 있을 것이다.

유전체 장벽 방전 대기압 플라스마(dielectric barrier discharge atmospheric plasma, DACP) 처리 시 용기 내 시료 표면적 크기의 Salmonella 저해에 대한 효과와, 시료의 쌓인 정도에 따른 Salmonella의 저해 효과가 삶은 닭 가슴살(boiled chicken breast, BCB) 큐브로 연구되었다. DACP 처리 시 로메인 상추와 BCB 큐브가 함께 포장된 혼합 식품의 Salmonella 저해에 대한 효과 또한 연구되었다. DACP 처리 시 용기 내 시료의 부피는 같고, 표면적의 크기를 달리하는 실험을 위해 4조각(1.5 × 1.5 × 1.5 cm, 4 g, 2 × 2)과 1조각(3.0 × 3.0 × 1.5 cm, 16 g)의 BCB 큐브가 각각 준비되었다. 시료의 쌓인 정도에 따른 DACP 처리의 균일성 확인 실험을 위해, 단층의 시료로 9조각(1.5 × 1.5 × 1.5 cm, 4 g, 3 by 3), 복층의 시료로 단층의 9조각 위에 쌓여진 4조각(2 × 2)의 BCB 큐브가 준비되었다. 또, 혼합 식품의 DACP처리를 위한 시료로 로메인 상추 3조각(1개, 2 g) 위에 8조각의 BCB 큐브(4 × 2)가 준비되었다. 모든 시료는 플라스틱 용기에 넣어 DACP 형성 전압 38.7 kVp to p에서 3.5분동안 처리되었다.DACP 처리는 용기 내 큐브의 표면적의 크기가 작은 시료와 큰 시료의 Salmonella를 각각 2.8 ± 0.1 log CFU/큐브와 2.4 ± 0.4 log CFU/큐브 저해 시켰다(P > 0.05). DACP 처리는 9개 그리고 13개로 쌓인 큐브의 Salmonella를 각각 1.0 ± 0.4 - 1.7 ± 0.9 log CFU/큐브 그리고 1.5 ± 0.0 - 2.0 ± 0.3 log CFU/큐브 저해 시켰고, 큐브가 쌓인 정도에 관계없이, 쌓인 위치에 관계없이 Salmonella를 균일하게 저해 시켰으며(P > 0.05), 큐브의 색과 표면미세구조에 영향을 미치지 않았다(P > 0.05). DACP 처리는 혼합식품의 로메인 상추와 BCB 큐브의 Salmonella를 각각 1.3 ± 0.1 - 1.5 ± 0.2 log CFU/g과 1.4 ± 0.4 - 2.1 ± 0.5 log CFU/큐브 저해 시켰고, 로메인 상추와 BCB 큐브가 놓여진 위치에 관계없이 각 시료의 Salmonella를 균일하게 저해시켰다(P > 0.05). DACP 처리는 여러 개의 닭 가슴살 큐브에 접종된 Salmonella를 물리적인 손상 없이 살균하였고, 닭 가슴살 샐러드 제품을 살균할 수 있는 가능성을 보여주었다.

1,2,3차 산업혁명은 ‘제조업을 중심으로 한 생산혁명’이라고 한다면, 4차 산업혁명은 첨단 통신기술을 기반으로 ‘전 산업분야에 걸쳐 일어나는 소비혁명’이라고 할 수 있다. 지능정보기술이 확산하며 생산과 소비의 전 과정이 지능화되고 긴밀하게 상호작용하는 혁명적 변화를 가리킨다고 할 수 있다. 사물인터넷, 빅데이터, 인공지능 등의 지능정보기술이 스마트한 초연결 플랫폼을 형성함에 따라, 생산과 소비의 전 과정이 실시간으로 융합하는 시대가 열리고 있다. 생산자는 소비자의 요구를 실시간으로 반영하여 재고 없이 생산하고, 소비자는 원하는 제품과 서비스를 적기에 제공받을 수 있게 될 것이다. 매년 세계 식량의 1/3이 폐기되어 1.3 조억 달러(2015년)의 손실이 추정되는 식품산업도 4차 산업혁명과 연계해, ICT를 기반으로 제조, 유통, 소비 전 과정에서의 신선도, 온도, 습도 등에 대한 정보를 Retailer나 소비자에게 스마트패키징을 통해 식품 안전과 손실 저감을 획기적으로 줄여감으로써 미래 스마트컨슈밍 산업을 선도할 것으로 기대하고 있다. 인쇄전자와 Nano 기술의 발전은 감각센서, 전자태그, 기능성 복합소재 형태로 스마트패키징의 기술구현을 이루고 있다. 이러한 스마트패키징은 식품의 품질유지와 제품수명 연장을 위한 능동형패키징과 식품의 안정성과 제품정보를 제공하는 지능형패키징으로 구분되며, 친환경패키징와 더불어 4차 산업혁명 시대에 식품포장 산업의 새로운 전개를 해 나갈 것으로 기대된다.

3D 프린팅 기술과 미래식품산업 프린팅 기술은 다양한 공업분야의 기술 및 연구개발 단계에서 주로 언급되어 지고 있다. 특히, 식품산업으로의 적용에 대한 가능성 및 잠재력에 대한 관심이 커지고 있는 상황이며, 3D 프린팅 기술을 적용하여 혁신적인 식품의 제조 및 조리에 대한 실제적 성과들이 모여지고 있는 실정이다. 그러나, 3D 프린팅을 하기 위한 식품재료의 제한성이 주된 문제점으로 지적되고 있어 이를 극복하기 위한 식품소재의 개발에 집중하자는 의견 및 방향성이 잡아져 가고 있다. 기존의 연구개발성과 및 산업적 적용에 대한 예를 바탕으로 3D 프린팅 기술이 적용된 미래식품산업에 대한 전망하고자 한다.

21세기 식품산업에서 소비자들의 개인화 (Personalization)와 주문 제작(Customization)에 대한 요구는 계속 증가하고 있다. 특히, millennial 세대가 경제 주체로서 활동하는 비율이 증가함에 따라, ‘나를 위하여 제작된 개인화 제품’을 찾는 경향은 더욱 늘어날 것이며, 이 경향은 nutrigenetics와 nutrigenomics에 기반한 개인화 영양 (personalized nutrition)의 영역에서도 증가하는 추세를 보이고 있다. 반면 현재의 대형식품회사들은 여전히 전통적인 대량 생산/ 대량 유통 시스템에 머물러 있고 효율적인 massive customization 을 구현하지 못하고 있어 시대의 변화에 매우 제한적인 대응밖에는 하고 있지 못한 상황이다.. Millennial 세대의 구매 트렌드 변화를 놓치지 않고 소비자의 기대에 제대로 부응하기 위하여 현재 활발한 연구가 진행 중인 4차 산업혁명 관련 미래기술과 융복합 기술들의 상업화 적용 속도가 빨라져야만 할 것이다.

식음료분야 전문의 글로벌 시장조사 기업인 Innova Market Insights (이노바 마켓 인사이트, 네덜란드 푸드밸리)는 글로벌 식품산업에서의 로봇 산업에 대한 인사이트를 소개한다. 4차 산업혁명의 키워드 중의 하나인 “인공지능과 지능형 로봇”은 전세계적으로 모든 산업에 영향을 미치고 있다. 식품산업도 예외는 아니며, 가정에서의 서비스 로봇의 개발도 이미 상업화 단계에 이르고 있다. 글로벌 식품산업과 소비자의 변화를 이끌고 있는 4차 산업혁명을 준비해야 하는 시점에서, 대표적인 사례들을 통해 인공지능과 식품 서비스 로봇의 개발 현황을 살펴본다. 1. Attraction for food & drink manufacturers in robotics 2. Ready to do cognitive cooking? Chef Watson 3. Robo Chef ? Moley Robotics robo chef 4. Bionic Bartender ? MakrShakr 5. AI advise Master brewer ? Intelligent X 6. Machine Learning Understand Consumer Preferences ? Graze 7. Opportunities in Service Robot Innova Market Insights (이노바 마켓 인사이트): 네덜란드의 FoodValley에 본사를 둔 Innova Market Insights b.v.(이노바 마켓 인사이트)는 글로벌 식품산업에 Innovadatabase(이노바 데이터베이스)를 제공하고 있다. 전세계에서 유일하고, 가장 앞선 식음료 관련분야의 전문적인 데이터베이스 플랫폼으로서, “새로운 기술”과 “신제품 정보”, “마케팅관점의 트렌드 보고서”, “혁신적인 패키지” 등을 하나의 플랫폼으로 제공하고 있다. 해외의 혁신적인 브랜드와 패키지, 새로운 제품들을 가장 먼저 만날 수 있다. 이미 국내외 많은 기업들이 Innovadatabase를 이용하고 있으며, 새로운 아이디어와 트렌드로 시장을 개척하고 있다.