인공지능 알고리즘을 적용하여 다양한 쌀 품종별 특성과 유탕 시 흡유량의 상관관계 모델을 구축하였습니다. 실제 유탕 실험없이 쌀가루 특성만으로 유탕공정 후 흡유량을 효과적으로 예측할 수 있어, 관련 연구 개발에 활용될 수 있습니다.
An AI prediction model was established based on experimental data (rice flour properties and oil uptake after frying).
This model can be useful in frying-related researches and developments, as it effectively predicts the oil uptake of rice frying batters after frying.
(made by Sungmin Jeong, 정성민)
쌀가루의 4개 특성(4 rice flour features)
- 아밀로오스 함량 (amylose content (%))
- 페이스트 형성특성 (Pasting peak time (min),peak temperature (℃), final viscosity (Pa∙s))
예측 결과(Prediction results)
쌀가루 튀김옷을 대두유(170℃)에서 4분 간 유탕처리 후 흡유량 (Oil uptake - 4 min frying in soybean oil(170℃), %)
예측도(Prediction performance)
상관계수 93% 이상(R2>0.74)
