Optimizing aroma characterization techniques for herbs

Abstract

The aroma of herbs is a critical quality factor that plays an important role in the consumer purchase decision. Herbs convey the characteristic aroma of plants, mainly in the form of essential oils. The study on the aroma of herbs in Korea is limited to the analysis of individual components of volatile substances. However, it is difficult to accurately infer the sensory attributes of aroma only with this instrumental analysis. Understanding the sensory attributes of a product has long been considered an important factor in the industry and has been reported to help make effective business decisions. Therefore, this study aimed to develop a more scientifically measurable method for assessing the sensory attributes of aroma by deriving an index that can sensitively analyze aroma sensory profiles. Then using this derived index, compare the aroma attributes of herb essential oils. Also, by considering the relationship between sensory attributes, establishing an aroma wheel that can be used for various herbs. Investigating sensory attributes based on related literature, a list of 17 sensory lexicons were selected. Panel training consisted of selected attribute learning, comparison intensity of each attribute using commercial essential oils, preliminary evaluation, and feedback. The main evaluation methods were the descriptive analysis method used a single-step 10-point rating and two types of two-steps rating based methods: the first step evaluates the intensity of the attributes as a response of “weak” or “strong”, and the second step evaluates the specific judgment of the first step response into five categories with three labels. As a result, the correlation between the attributes was considered based on all data of the three evaluation methods, and a final aroma wheel was produced that can represent the similarity and differentiation of the herbs. The three evaluation methods had similar configuration results for products and attributes, and the significant results between products, panels, and repetitive factors were similar, but the two-step rating-based methods provided additional information for aroma profiles. Since, the SDT d'Rec index, derived through the two-step rating-based methods, was able to compute the absolute intensity of each attribute. Thus, the value of 0 could be interpreted as a criterion of strong and weak, and by ranging the scale from -4 to 4, it is easy to understand the weak and strong attributes clearly. This study is meaningful as the first experiment to apply the SDT d'Rec index derived through the two-step rating-based method to the aroma intensity. It is expected that the d'Rec index and aroma wheel will be applied to various herbs to be verified for validity and reliability and used as an effective profiling method.;허브는 다양한 향기와 약리적 효과, 생리활성 기능들이 우수한 것으로 보고되어 기능성을 가진 작물로서 가치가 재평가되고 있으며, 주로 에센셜 오일의 형태로 식물의 특징적인 향기를 전달한다. 국내에서 허브에 관한 연구는 향을 유발하는 휘발성 물질의 개별 성분 분석에 국한 되어있는데, 이러한 기기적 분석만으로는 향의 감각적 특성을 정확하게 유추하기 어렵다. 제품의 감각적 특성을 이해하는 것은 산업에서 오랜 기간 동안 중요한 요소로 여겨져 왔으며, 효과적인 비즈니스 결정을 내리는데 도움을 준다고 보고되어왔다. 따라서 본 연구의 목적은 향의 감각특성을 보다 과학적으로 측정할 수 있는 방법을 구축하고, 향 감각프로파일을 예민하게 분석할 수 있는 지표 확립을 통해 국내외 허브자원의 향 특성을 비교하고자 하였다. 또한 감각특성들 간의 상관관계를 고려하여, 다양한 허브자원에서 활용가능한 아로마 휠을 구축하고자 한다. 허브의 향과 관련된 15개의 문헌조사에서 공통적으로 사용하는 특성 용어들을 추려 13명으로 구성된 패널들과의 합의를 통해 17개 감각특성 용어를 최종적으로 선정하였다. 패널 훈련은 서로 다른 3개 제조사의 4종류 (라벤더, 로즈마리, 마조람, 파촐리)시료로 진행하였다. 패널들은 각 특성의 기준시료를 학습하여 특성을 식별하고, 시료들의 특성을 비교했다. 본 평가는 훈련에 사용하였던 12개의 시료와 국내 시료인 라벤더, 로즈마리, 꽃향유로 구성하였다. 패널들은 전통적으로 감각과학 분야에서 널리 활용되어 온 평가방법인 묘사분석 방법과 두가지 형태의 2단계 평점 기반 평가법으로 평가를 수행하였다. 묘사분석 방법은 10점 척도를 이용하였으며, 2단계 평점 기반 평가법은 제공된 시료에서 느껴지는 특성의 강도를 “약하다” 또는 “강하다”의 응답으로 평가하게 한 후, 각 응답에 대한 구체적인 강도 판단 정도를 5개 범주로 평가하는 2단계 평점 과정으로 구성하였다. 그 결과 동일한 경향성을 보이는 세 평가방법들의 전체 데이터를 바탕으로 특성들 간의 상관관계를 고려하였으며, 허브의 유사성과 차별성을 나타낼 수 있는 최종 aroma wheel을 제작하였다. 2단계 평점 기반 평가법들은 1단계 10점 간격척도 방법과 유사한 특성화 결과를 보였고, 제품, 패널, 반복 요인들 간의 분산분석 결과도 유사하였지만, 2단계 평점 기반 평가법들은 향 프로파일에 추가적인 정보를 제공하였다. 2단계 평점 기반 평가법을 통해 도출된 SDT d'Rec 지표는 제품별로 각 감각특성에 대한 절대적인 강도를 제공하였으며, 0을 기준으로 -4부터 4까지 범위의 표현은 해당 특성의 약하고 강한 강도 방향성을 제공하여 해석에 용이하였다. 본 연구는 2단계 평점 기반 평가법을 통해 도출한 SDT 기반 d'Rec 지표를 향의 강도평가에 처음 적용한 실험으로서 의의가 있다. d'Rec 지표와 아로마 휠이 다양한 허브자원에 적용되어 타당성과 신뢰성을 검증받고, 효과적인 프로파일링 방법으로 활용될 것을 기대한다.