1. 서 론
친수성 고분자인 하이드로겔은 다량의 물을 흡수하면서도 물에 용해되지 않고 팽윤된 상태로 구조를 유지할 수 있는 기능성 소재로, 농업 및 원예용 토양 수분 조절제, 의료용 패치 및 약물 전달체, 유아 및 성인용 위생용품 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되고 있다.1,2) 상업용 고흡수성 소재는 주로 아크릴계 합성 고분자를 원료로 사용하지만, 이러한 소재는 난분해성과 생체 독성 등의 문제를 가지므로 이를 친환경 소재로 대체하려는 연구가 활발히 진행되고 있다.3)
천연 바이오매스 고분자인 셀룰로오스는 자연계에 풍부하게 존재하며, 저렴한 가격, 생분해성, 생체 적합성 등을 이점을 가지고 있으며, 특히, 카르복시메틸 셀룰로오스(CMC), 에틸셀룰로오스(EC), 메틸셀룰로오스(MC)와 같은 셀룰로오스 유도체는 물에 쉽게 용해될 정도로 뛰어난 친수성을 지니고 있어 하이드로겔의 원료로 활용하기에 적합하다.4,5,6,7,8)
셀룰로오스 유도체 기반의 하이드로겔 제조에는 물리적 상호작용(수소결합, 이온결합, 반데르발스 힘) 또는/및 화학적 가교(공유결합)를 통해 3차원 네트워크 구조를 형성하는 가교 결합 공정이 필수적이다.9,10) 두 개 이상의 중합체 사슬을 가교시켜 제조하는 화학적 가교결합은 주로 에피클로로히드린(epichlorohydrin), 디알데히드(dialdehyde), 폴리카르복실산(polycarboxylic acid) 등의 가교제를 촉매제와 함께 사용하여 이루어지며, 이는 물리적 가교결합에 비해 더욱 안정적인 구조와 뛰어난 팽창 성능을 제공한다. 그러나, 화학적 가교에 사용되는 대부분의 가교제는 독성을 지니고 있어 활용이 제한적이다.
방사선(전자빔, UV, 감마선 등) 조사를 통한 가교는 고분자 사슬을 분해하고 자유라디칼을 생성하는 방식으로 작용하며, CMC의 경우, 고분자 분자 사슬에 방사선이 조사되면 하이드록실 라디칼(hydroxylradical), 수소 라디칼(hydrogen radical) 및 수화 전자(hydrated electron) 등의 라디칼이 형성되어 유해한 화학적 가교제나 촉매제 없이도 가교 구조를 형성할 수 있다.11,12,13) 또한, 방사선 가교 방식은 별도의 세척이나 멸균 공정이 필요하지 않아 시간과 에너지 측면에서 매우 효율적인 가교 방법으로 평가받고 있다.
따라서, 이전의 연구14)에서는 바이오매스 자원인 CMC와 천연 식품류 유래 시트르산(citric acid, CA)을 혼합한 후, 저선량(7 kGy)의 전자빔 조사를 통해 친환경적이고 무독성인 하이드로겔을 제조하였다. 이 연구에서는 원료 혼합 비율이 하이드로겔의 가교 특성에 미치는 영향을 평가하기 위해 CMC와 CA를 다양한 비율로 혼합하고, CMC 및 CA 농도가 하이드로겔의 수분흡수율에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과, CMC 농도가 9% 이상일 때 80% 이상의 겔 분율과 75 g/g 이상의 수분흡수 성능을 나타내면서 안정적인 가교결합이 형성되었음을 확인하였다. 또한, 과도한 CA 투입은 하이드로겔의 가교 효율성을 저해하는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 하이드로겔의 물성 개선을 위한 최적의 CMC와 CA 혼합 조건을 통계학적으로 선별하기 위해, 반응표면분석법(Response Surface Methodology: RSM)을 이용하였다. RSM의 주요 목적은 최소한의 실험으로 독립변수가 종속변수에 미치는 영향을 예측하고, 최적의 반응 조건을 도출하는 것으로 대표적인 RSM 방법 중에는 중심합성설계법(central composite design, CCD)이 있다. 본 연구에서는 하이드로겔 제조의 최적 조건을 도출하기 위해 CCD를 활용하여 CMC와 CA 농도에 따른 하이드로겔의 수분흡수율에 대한 반응표면분석을 실시하였으며, 이를 통해 반응 모형을 추정하고, 예측된 모형의 적합성을 검증하고자 하였다.
2. 재료 및 방법
2.1 공시재료
국내의 펄프 기업인 M사로부터 제공받은 CMC의 치환도(degree of substitution, DS)와 점도는 각각 0.85 및 1000 cPs (viscosity, cPs, 1% solution in H2O at 25°C)이며, 구연산(citric acid anhydrous, CA, reagents chemicals, Daejung Chemicals & Metals Co., LTD., Republic of Korea)은 대정화금으로부터 구매하여 하이드로겔 제조의 원료로 사용하였다. 이전의 연구14)에서 제시된 것과 같이, CMC 및 CA의 중량 백분율(wt%)를 고려하여 CMC/CA 투입 비율이 상이한 원료 혼합물에 7 kGy의 전자빔(E-beam accelerator, MB10-20, Gev, Republic of Korea)을 조사하여 제조된 하이드로겔을 준비하였다.
2.2 실험설계 및 통계 분석
반응표면분석법 중 하나인 CCD법을 수행을 위해, OriginPro® 소프트웨어에서 제공하는 DOE(design of experiment) 분석 도구를 활용하였다. CMC 농도 및 CA 농도를 독립변수(X1 및 X2)로 설정하고, 이에 대한 반응 변수(γ)로 수분흡수량(g/g)을 분석하였다. Table 1과 같이 두 종류의 독립 변수는 3개의 수준으로 부호화되었으며), Table 2에 22개의 요인점(–1, 1)과, 4개의 축점 (–α, α), 5개의 중심점(0)으로 구성된 총 13개의 실험 조건을 제시하였다. 실험의 재현성 및 모델의 통계적 신뢰성을 높이기 위해 중심점에서 5회 반복되었다(Run 9-13).15) 실험 변수의 조건에 따라 제조된 총 13개의 하이드로겔의 수분흡수량 측정 결과에서 겔이 형성되지 않은 Run 1, 3 및 5 시료는 수분흡수량을 0.0 g/g으로 기록하였다. 또한, 분산분석(ANOVA)를 통해 예측된 모델의 적합성을 검증하고 3차원의 반응표면곡선과 변수 간의 교호작용을 확인하였다.
Table 1.
Experimental ranges and levels of the independent variables for the central composite design
| Independent variable | Symbols | Range and level | Output response | ||
| –1 | 0 | 1 | |||
| CMC (wt%) | X1 | 5.0 | 7.0 | 9.0 | γ = water absorption (g/g) |
| CA (wt%) | X2 | 3.0 | 4.5 | 6.0 | |
Table 2.
Central composite design matrix
| Run Order | Point Type | Independent Variables | Dependent Variables | ||
| X1 | X2 | CMC (wt%) | CA (wt%) | Water absorption (g/g) | |
| 1 | –1 | –1 | 5.00 | 3.00 | 0.0 ± 0.0 |
| 2 | 1 | –1 | 9.00 | 3.00 | 84.2 ± 2.1 |
| 3 | – | 1 | 5.00 | 6.00 | 0.0 ± 0.0 |
| 4 | 1 | 1 | 9.00 | 6.00 | 45.2 ± 1.8 |
| 5 | –α* | 0 | 4.17 | 4.50 | 0.0 ± 0.0 |
| 6 | +α* | 0 | 9.83 | 4.50 | 75.7 ±1.2 |
| 7 | 0 | –α* | 7.00 | 2.38 | 70.8 ± 3.2 |
| 8 | 0 | +α* | 7.00 | 6.62 | 39.6 ± 5.4 |
| 9 | 0 | 0 | 7.00 | 4.50 | 54.4 ± 4.1 |
| 10 | 0 | 0 | 7.00 | 4.50 | 60.7 ± 0.7 |
| 11 | 0 | 0 | 7.00 | 4.50 | 54.4 ± 1.4 |
| 12 | 0 | 0 | 7.00 | 4.50 | 63.5 ± 2.7 |
| 13 | 0 | 0 | 7.00 | 4.50 | 57.1 ± 0.4 |
2.3 하이드로겔 특성 분석
하이드로겔의 수분 흡수성 평가는 이전의 연구14)와 같이 측정되었으며, 방법은 다음과 같다. 6 cm x 8 cm 크기의 식품용 티백(TangShan QiangDa Packaging Co., Ltd, China)에 약 1 g의 시료를 넣은 후, 증류수에 침지하여 상온에서 24시간 동안 팽윤시켰다. 하이드로겔의 자체 중량 대비 수분 흡수량은 Eq. 1을 사용하여 계산하였다.
W0 : weights of dried sample(g),
W1 : weights of swollen sample(g).
3. 결과 및 고찰
3.1 통계 분석
T검정(t-test)는 회귀 분석에서 특정 독립변수가 종속변수에 미치는 영향에 대한 유의성을 검증하는 방법으로, 본 연구에서는 CMC 및 CA 각각의 회귀계수에 대한 P-value를 산출하여 각 변수가 수분흡수량에 유의미한 영향을 미치는지 확인하고자 하였다(Table 3). 절편(intercept)은 모든 독립변수의 값이 중심점(0)일 때 하이드로겔의 수분흡수량을 의미하며, 본 연구에서 절편 값은 58.00 g/g으로 측정되었다. 이는 CMC 7.0 wt% 및 CA 4.5 wt% 농도 조건에서 제조된 하이드로겔의 수분흡수량을 나타내며, 이에 대한 P-value는 1.94E-06으로 매우 유의미한 값(P-value < 0.05)을 보였다. 독립변수 중 CMC의 회귀계수 값은 29.56로 가장 높은 값을 나타내었으며, 이는 CMC 농도가 수분흡수량에 가장 큰 영향을 미치는 주요 요인임을 보여준다. 반면, CA의 회귀계수는 –10.38로 음의 값을 나타내었으며, 양의 계수는 수분흡수량의 증가를, 음의 계수는 감소를 의미한다.16) 따라서, 과도한 CA 농도는 하이드로겔의 수분흡수 성능을 감소시킬 수 있음을 알 수 있다. CMC의 2차항 계수는 –13.62로 나타났으며, 이는 CMC 농도가 지나치게 높아질 경우 수분흡수량이 감소하는 비선형적 경향을 보여주는 것으로 최적의 CMC 농도가 존재함을 의미한다. 한편, CA의 2차항 계수 값은 –4.95로 산출되었으나, 이에 대한 P-value가 0.2558로 통계적으로 유의미하지 않았으며, CA 2차항을 제외한 대부분의 주요 항(X1, X2, X12)은 P-value가 0.05 이하로 유의미한 값을 나타내었다. 얻어진 회귀계수를 바탕으로 Eq. 2와 같이 다중선형회귀모형(multiple linear regression, MLR)을 도출하였으며,17) 반응변수(ϒ)인 하이드로겔의 수분흡수율을 독립변수인 CMC 농도(X1) 및 CA 농도(X2)에 따라 예측할 수 있도록 상관시켜 정의하였다. 이를 통해 CMC 및 CA 농도에 따른 하이드로겔의 수분흡수량을 예측할 수 있으며, 최적의 혼합비 도출 및 개선이 가능하다.
Table 3.
Regression coefficient values and P-values for the response surface (T-test)
| Parameter | Value | Standard Error | 95% LCL | 95% UCL | t-Value | Prob > |t|* |
| Intercept | 58.00 | 4.77 | 47.00 | 69.01 | 12.16 | 1.94E-06 |
| CMC (X1) | 29.56 | 3.77 | 20.86 | 38.26 | 7.84 | 5.07E-05 |
| CA (X2) | –10.38 | 3.77 | –19.08 | –1.68 | –2.75 | 0.0250 |
| CMC*CMC (X12) | –13.62 | 4.05 | –22.95 | –4.29 | –3.37 | 0.0099 |
| CA*CA (X22) | –4.95 | 4.05 | –14.28 | 4.38 | –1.22 | 0.2558 |
하이드로겔의 수분흡수량에 미치는 개별 요인에 대한 영향과 상관관계를 더욱 명확히 하기 위해 분삭분석(ANOVA)을 이용하여 다중회귀모델의 통계적 정확도와 적합성을 평가하였다(Table 4). 각 변수에 대한 유의성은 F-test 및 P-value에 의해 검증되었으며, 이때, P-value 값이 0.0500 미만인 항목은 유의한 것으로, 0.1000 이상인 항목은 유의하지 않은 것으로 간주하였다.18,19) 분석 결과, CMC는 하이드로겔의 수분흡수 성능에 가장 유의미한 영향을 미치는 변수로 나타났으며, F-test를 통해 5% 이내의 신뢰 수준에서 통계적으로 매우 유의미한 P-value(0.00005)를 보였다.16)CA는 CMC보다 상대적으로 영향력이 낮았으나, P-value가 0.05 미만으로 CA 농도 변화 또한 수분흡수량에 유의미한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. CMC의 2차항(X12)은 수분흡수량에 유의미한 비선형적 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이는 CMC 농도가 특정 범위를 초과하면, 수분흡수량 증가가 둔화되거나 감소할 가능성을 시사한다. 반면, CA의 2차항은 P-value가 0.05 이상으로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 오차(Error)항은 실험에서 설명되지 않는 변동성을 나타내며, 이는 모델이 설명할 수 없는 부분으로 간주된다. 반면, Pure Error (순수 오차)는 반복 실험에서 발생한 변동성을 의미하며, 실험 데이터의 재현성을 평가하는 데 활용된다. 순수 오차 값은 상대적으로 낮아, 실험의 재현성이 우수함을 나타낸다.
Table 4.
Results of the quadratic model using ANOVA to determine the suitability of the predicted model
| DF | Sum of squares | Mean square | F-value |
P-value (prob > F) | |
| CMC (X1) | 1 | 6991.29 | 6991.29 | 61.40636 | 0.00005* |
| CA (X2) | 1 | 862.59 | 862.59 | 7.57637 | 0.02496* |
| CMC*CMC (X12) | 1 | 1190.36 | 1190.36 | 10.45522 | 0.01199* |
| CA*CA (X22) | 1 | 170.55 | 170.55 | 1.49798 | 0.25580** |
| Error | 8 | 910.82 | 113.85 | - | - |
| Pure Error | 4 | 64.05 | 16.01 | - | - |
모델의 타당성은 결정계수 R2와 표준 오차 분석을 통해 추가적으로 검증할 수 있다(Table 5). 결정계수(R2)는 회귀 모델이 종속 변수의 분산을 얼마나 잘 설명하는지를 나타내는 지표로 0과 1 사이의 값을 가지며, 결정계수가 1에 가까울수록 모델의 데이터 적합성이 높음을 의미한다.20) 본 연구에서 도출된 회귀 모델의 R2 값이 0.91로, 모델이 약 91%의 데이터 분산을 설명할 수 있음을 나타내며, 이는 예측값과 실험값 사이에 높은 상관관계가 있음을 시사한다. 조정된 결정계수(Adjusted R2)는 불필요한 변수에 의한 R2값의 과대평가를 방지하기 위해, 독립변수의 수와 표본의 크기를 고려하여 R2를 보정한 값이다. 즉, R2는 모든 변수를 고려한 종속변수의 분산을 설명하며, Adjusted R2는 실제로 종속변수에 영향을 주는 독립변수만을 고려한 것이다. 따라서. 조정된 결정계수는 항상 결정계수보다 작거나 같은 값으로 산출되며,16,20) R2와 Adjusted R2 값이 각각 0.91 및 0.87로 5% 이내의 낮은 오차범위를 갖는것으로 나타나 모델의 설명력이 우수함을 알 수 있다. Root Mean Square of Error (RMSE)는 모델 예측값과 실제값 간 오차의 평균 제곱근으로, 본 회귀 모델의 RMSE 값은 10.67로 나타났다. Predicted R2는 모델의 예측 성능을 평가하는 지표로, 새로운 데이터에 대한 일반화 능력을 나타낸다. 측정된 Predicted R2 값은 0.675로, R2 값(0.910)과의 차이가 존재하며, 이는 새로운 데이터에 대한 모델의 예측 성능이 일부 제한될 수 있어 예측 능력을 개선하기 위해 모델의 추가 보정 또는 변수 최적화 검토가 필요할 것으로 판단된다.
Table 5.
Statistical analysis related to the developed second-order response surface model
| Water absorption | |
| Degree of Freedom | 8 |
| Root Mean Square of Error (RMSE) | 10.67 |
| R-Square (R2) | 0.91 |
| Adj. R-Square | 0.87 |
| Predicted. R-Square | 0.68 |
실험 데이터와 회귀 모델의 적합성을 평가하기 위해 잔차 분석(Residual Analysis)을 수행하였으며, 결과는 Fig. 1에 제시하였다. 잔차는 모델의 예측값과 실제 측정값 간의 차이를 나타내며, 회귀 모델의 정확성과 신뢰도를 평가하는 중요한 지표이다.21)Fig. 1a에서 실험 순서(row Order)와 관계없이 잔차가 무작위로 분포하고 있으며, Fig. 1b에서는 예측값(fitted γ)에 대한 잔차 분포가 특정 패턴이나 경향을 갖지 않고 분산되어있는 것을 확인할 수 있다. 이는 실험의 순서나 예측 값이 잔차에 영향을 미치지 않고, 데이터가 독립적으로 분포하고 있음을 보여준다.21) 또한, Fig. 1c의 잔차-확률 그래프에서 대부분의 잔차가 대각선의 정규 분포 라인에 근접하게 배열되어 있으며, 극단적인 이상값이 관찰되지 않았다. 이러한 결과는 잔차가 정규 분포를 따르고 있음을 나타내며, 본 회귀 모델이 실험 데이터를 분석하고 예측하는데 적합하고, 통계적으로 신뢰할 수 있음을 의미한다. 그러나, 추후 연구를 통해 정규본포에서 벗어나는 일부 잔차를 보완하기 위한 추가적 변수나 비선형 효과를 고려한 분석과 이상값 탐지 및 제거 과정의 병행이 필요할 것으로 판단된다.
CMC 농도와 CA 농도가 하이드로겔의 수분 흡수 특성에 미치는 상호작용 효과를 시각적으로 확인하기 위해, 반응 표면의 등고선 그래프와 이를 3차원으로 나타낸 반응 표면 그래프를 Fig. 2에 나타내었다. CMC 농도가 증가함에 따라 수분흡수량이 향상되었으며, CA 농도가 적정 범위(3–4%)일 때, 수분 흡수량이 증가하는 경향을 보였다. 하이드로겔의 수분 흡수 성능은 표면 작용기와 하이드로겔 내부의 가교 네트워크 밀도에 영향을 받는다.22)CMC는 표면에 카르복실기와 수산기 등의 친수성 작용기가 풍부하여, CMC 농도가 증가할 수록 물과의 상호작용을 증가시켜 겔의 수분 흡수 성능을 개선하는데 기여할 수 있다. 반면, CA는 적정 범위에서는 가교제로써 효과적으로 작용하여 하이드로겔의 수분 흡수 성능을 향상 시키지만, 과도한 농도에서는 하이드로겔의 밀도를 지나치게 증가시켜 수분 흡수 성능을 저하시키는 것으로 판단된다. 이러한 실험 결과를 기반으로 하이드로겔의 수분 흡수 성능을 최적화하기 위한 추가적인 실험 설계와 검증이 필요하다.
Fig. 3은 CMC(Carbomethyl Cellulose)와 CA(Citric Acid) 농도가 하이드로겔의 수분 흡수량(Water Absorption)에 미치는 영향을 보여주는 이차원 곡선 그래프로, 두 독립변수가 수분 흡수량에 미치는 영향을 시각적으로 알 수 있다. X축은 CMC와 CA의 농도를, Y축은 하이드로겔의 수분 흡수량을 나타낸다. CMC 농도가 약 9.2 wt%일 때 수분 흡수량이 최대값에 도달하며, CMC 농도가 지나치게 낮거나(4.2 wt%) 높아지면(9.8 wt%), 수분 흡수량이 감소하는 경향을 보였다. 한편, CA의 경우, 약 2.9 wt%일 때 최대 수분흡수량을 나타냈으며, CA 농도가 증가함에 따라 수분 흡수량은 감소하였다. 이를 통해 우수한 수분흡수율을 가지는 하이드로겔 제조를 위한 최적의 조합은 CMC 9.17 wt%와 CA 2.92 wt%로, 해당 조건에서의 수분 흡수량은 약 79.5 g/g으로 예측되었다.
예측된 모델의 이론적 결과와 실제 실험값의 일치 여부를 확인하기 위해 검증 실험 진행하였다. CMC와 CA 농도를 각각 9.2% 및 2.9%로 혼합하고, 7 kGy의 저선량 전자빔을 조사하여 하이드로겔을 제조하였다. 수분흡수율 측정 결과(Fig. 4), 반응 표면 분석에 따른 예측값은 79.5 g/g이었으며, 실제 실험값은 83.8 g/g으로 약 +5%의 오차율을 나타냈다. 이를 통해 특정 범위의 CMC 및 CA 농도 조합에서 하이드로겔의 수분흡수량을 예측할 수 있음을 확인하였으며, CMC와 CA 이외의 다른 변수(온도, 시간 등)가 수분 흡수 성능에 미치는 영향 분석에 대한 추가 연구를 통해 하이드로겔의 성능을 더욱 개선할 수 있을 것으로 판단된다.
4. 결 론
본 연구에서는 전자빔 조사 가교 방법을 이용하여 하이드로겔 제조 시 CMC 및 CA 농도가 하이드로겔의 수분흡수율에 미치는 영향을 분석하고, 최적 혼합 조건을 도출하기 위해, 중심합성설계법(central composite design, CCD)를 활용하여 반응표면 분석을 수행하였다. 연구 결과, CMC 농도가 지나치게 낮거나(4.2 wt%) 높아지면(9.8 wt%), 수분 흡수량이 감소하는 경향이 관찰되었다. CMC는 하이드로겔의 수분흡수 성능에 가장 유의미한 영향을 미치는 변수로 나타났으며, CA는 상대적으로 영향력이 낮으나, P-value가 0.05 미만으로 CA 농도 변화 또한 수분흡수량에 유의미한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 본 연구에서 도출된 회귀 모델의 결정계수(R2)는 0.91로, 모델이 약 91%의 데이터 분산을 설명할 수 있음을 확인하였다. 또한, 반응 모형을 바탕으로 하이드로겔 제조를 위한 최적 조건은 CMC 9.17 wt%와 CA 2.92 wt%로 도출되었으며, 해당 조건에서 수분 흡수량은 약 79.5 g/g로 예측되었다. 검증 실험 결과, 실제 실험값은 83.8 g/g으로, 예측값과 약 +5%의 오차율을 나타냈다. 이를 통해 특정 범위의 CMC 및 CA 농도 조합에서 하이드로겔의 수분흡수량을 예측할 수 있음을 확인하였으며, CMC와 CA 이외의 다른 변수(온도, 시간 등)가 수분 흡수 성능에 미치는 영향에 대한 추가 연구를 통해 하이드로겔의 성능을 더욱 개선할 수 있을 것으로 판단된다.
