소시지의 세조공정 중의 주 공정인 쿠킹공정에서 가장 영향을 많이 미치는 인자는 쿠킹온도와 상대습도이다. 따라서 쿠킹공정에서 에너지의 효율성을 높이기 위해 상기 인자와 소시지 직경의 변화에 따른 쿠킹시간을 측정하여 쿠킹시간 예측모델식을 수립하였다. 또한 쿠킹 전후의 일반성분 분석과 중량변화 및 각 온도와 상대습도에서의 TPA 분석을 하였다. 쿠킹시간 예측모델식을 SPSS computer program을 이용하여 가장 오차가 적은 범위에서의 예측모델식을 얻었다. 쿠킹시간 예측모델식을 쿠킹온도와 상대습도와 소시지 직경에 대한 각각의 함수관계를 Scattergram을 작성하여 R-square값을 가장 높은 함수를 취하여 각각의 모델식을 수립한 후 독립변수와의 관계를 종합하여 예측값을 구할 수 있는 최종적인 예측모델식을 수립하였다. 또한 소시지 직경 1.5cm에 대한 쿠킹 동안 중량변화는 온도와 상대습도가 적게 소모되어 소시지의 중량변화가 적게 일어남을 알 수 있었다. 물성치를 측정해 본 결과 온도와 상대습도의 변화에 따른 경도와 응집력의 값은 크게 변화가 일어났으나 반면에 탄성과 저작성의 값은 그 변화가 다소 적게 일어남을 알 수 있었다.
The most important factors in the cooking process which is a main process in the sausage manufacture are cooking temperature and relative humidity. In order to design energy efficient processes in cooking, accurate data for the process parameters are necessary. Therefore, texture profiles were analysed and weight losses were measured at different process conditions of the forementioned factors and at different sizes of sausage, The prediction model for the sausage cooking time was then developed by the SPSS computer program The models were developed as a function of cooking temperature, relative humidity and the diameter of sausage by analyszing the scattergram. Then the model obtained could predict the values within 2.5% error. The higher temperature and relative humidity are the less changes of weight during sausage cooking. As the results of measuring physical properties, the values of hardness and cohesiveness at different temperatures and humidities were so much changed, while the values of elasticity and chewiness had little differences.
