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ISSN : 1225-0112(Print)
ISSN : 2288-4505(Online)
Applied Chemistry for Engineering Vol.35 No.4 pp.329-334
DOI : https://doi.org/10.14478/ace.2024.1039

Preparation of Natural Sunscreen Cream Using Refined Sea Buckthorn Oil

Dong Hwan Kim, Zhengyuan Ping, Seung Bum Lee†
Department of Chemical Engineering, Dankook University, Gyeonggi 16890, Korea
† Corresponding Author: Dankook University Department of Chemical Engineering, Gyeonggi 16890, Korea Tel: +82-31-8005-3559 e-mail: leesb@dankook.ac.kr
July 2, 2024 ; July 16, 2024 ; July 18, 2024

Abstract


To improve the UV absorbance and emulsion stability of sunscreen creams prepared using refined seabuckton oil, experimental conditions were designed utilizing the central composite design model-response surface methodology (CCD-RSM). The amount of surfactant, emulsification time, and thickener amount were chosen as independent variables, and the experiment was carried out after the reaction values of ESI, MDS, and UV absorbance at 290 nm were determined. The main effect and interaction effect, which have the most influence on the response value, were analyzed through the F-value and P-value of the regression equation coefficient calculated through RSM, and the statistical significance of the coefficient was evaluated through the P-value. The optimal emulsification conditions using RSM were calculated as follows: amount of surfactant (4.39 wt%), emulsification time (25.42 min), and amount of thickener (1.24 wt%). At these conditions, the reaction value was calculated as ESI (98.5%), MDS (32.9 nm), and UV absorbance (2.73). As a result of conducting an actual experiment under the calculated optimal conditions, the average error rate was measured as ± 2.7%


Sea buckthorn oil , Emulsification , Sunscreen , UV absorbance , CCD-RSM

정제된 시벅턴오일을 이용한 천연 자외선차단 크림의 제조

김동환, 핑정위엔, 이승범†
단국대학교 화학공학과

초록


정제된 시벅턴오일을 사용하여 자외선차단 크림을 제조하고, 자외선 흡수능 및 유화안정성을 최적화하기 위해 중심합 성계획모델 반응표면분석법(CCD-RSM)로 실험 조건을 설계하였다. 실험의 독립변수는 유화제 첨가량, 유화시간, 점증제 첨가량으로 설정하였고, 반응치로는 ESI, MDS, 290 nm에서의 흡광도로 설정 후 실험을 진행하였다. RSM 최적화를 통해 산출된 회귀방정식 계수의 F-value와 P-value을 통해 반응치에 가장 영향을 주는 주효과도와 교호효과도를 분석 하였고 P-value를 통해 계수의 통계적 유의성을 평가하였다. 반응표면분석법을 통해 산출된 최적 유화조건은 유화제 첨가량(4.39 wt%), 유화시간(25.42 min) 및 점증제 첨가량(1.24 wt%)으로 산출되었고, 이때 반응치 값은 ESI (98.5%), MDS (322.9 nm), 그리고 UV 흡광도(2.73)이다. 산출된 최적 조건으로 실제 실험을 진행한 결과 평균 오차율은 ± 2.7% 로 측정되었다.


    1. 서 론

    피부 손상 및 노화를 일으키는 여러 요인 중 하나인 자외선은 가시광선보다 파장이 짧은 광선으로, UV-A (320~400 nm), UV-B (280~ 320 nm), UV-C (190~280 nm)로 분류할 수 있다[1]. UV-C는 지구 환경에 의해 인체에 피해를 줄 만큼 강하지 않지만, UV-A와 UV-B는 인체 표피 세포를 손상하고, 진피에서 멜라닌(melanin)의 침전 및 콜라겐과 엘라스틴의 변질을 촉진하며, 심할 시 피부암을 유발하기도 한다[2]. 자외선차단제는 피부 건강 및 노화 방지를 중요시하는 현대인들의 필수품이라고 할 수 있다. 현재 화장품 산업에서 많이 사용되는 자외선차단제는 크게 물리적으로 자외선을 차단하는 산란제와, 화학 반응으로 자외선을 흡수하는 흡수제가 있다[3]. 자외선 흡수제는 대부분 합성 원료로 피부에 대한 자극, 알레르기, 염증 등 여러 가지의 부작용이 있다[4]. 이에 따라 식물 추출물을 이용한 저자극의 천연 자외선차단 성분에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다[5-6].

    본 연구에서 사용한 식물 추출물은 선행연구를 통해 탈색 및 정제 과정을 거친 시벅턴오일을 사용하였다[7]. 시벅턴오일(sea buckthorn oil)은 산자나무라고도 불리는 시벅턴(Hippophae rhamnoides Linn.)으로부터 제조되는 천연 식물성 오일로서 비타민 E라 불리는 토코페롤, 카로티노이드, 살리실산과 같은 폴리페놀류와 올레산과 같은 불포화 지방산 등이 함유되어 있으며 항산화 기능은 물론 UV-B 영역인 290 nm 파장대를 효과적으로 흡수하고 피부에 저자극, 항노화 기능을 가진 오일이라고 할 수 있다[8-10]. 그러나 복잡한 성분을 함유한 혼합물이기 때문에 시벅턴오일의 유화안정성 연구가 필요하다[11]. 따라서 본 연구에서는 탈색 정제된 시벅턴오일을 사용하여 유화과정을 진행하였으며, 유화과정의 최적화를 위해 반응표면분석법(response surface methodology, RSM)을 활용하였다. 반응표면분석법은 반응치에 영향을 미치는 여러 변수의 복합적인 작용을 통계학적으로 분석 및 처리하여 최적화하는 방법으로 다양한 설계 모델 중 실험 변수의 변화에 대한 최적화가 유리한 중심 합성설계모델(central composite design model, CCD-RSM)로 최적화를 진행하였다. 반응표면분석법을 통해 최적화를 진행할 때, 반응치에 대한 독립변수의 2차 회귀방정식으로 산출되는데 식은 다음과 같다[12].

    y = β 0 + ∑ β i x i + ∑ β i i x i i 2 + ∑ β i j x i x j
    (1)

    이때 y는 반응치, xi 는 하나의 변수가 반응치에 영향을 주는 주 효과 (main effect) xixj는 하나의 변수가 다른 변수에 의존하는 정도를 나타내는 교호 효과(interaction)이다.

    본 연구에서는 반응치로 유화안정도 지수(emulsion stability index, ESI), 평균액적크기(mean droplet size, MDS), 290 nm에서의 흡광도 (absorbance)로 설정하였으며 독립변수로는 유화제 첨가량, 유화시간, 점증제 첨가량으로 설정하여 실험을 진행하였고 산출된 회귀방정식의 주효과, 교호효과를 분석하였다.

    2. 실험방법

    2.1. 자외선차단 크림 유화액 제조

    균일한 자외선차단 크림을 제조하기 위해 식품 가공, 제약, 화장품 등 다양한 분야에서 널리 사용되는 O/W형 유화액을 선택하였다. 유상과 수상으로는 각각 탈색 정제된 시벅턴오일과 초순수(Vivagenen EXL-III)를 이용하였으며, 유화제는 천연 sugar ester 1670을 사용하였다. 또한 점증제(thickener)는 유화 보조 및 점증 역할을 하는 세틸알 코올(cetyl alcohol)을 사용하였다. 유화과정은 유화액 총질량을 100 g 으로 고정하고 유상과 수상의 질량비(O/W ratio)를 2 : 8로 설정하여 실험을 진행하였다. 수상과 유상을 각각 70 °C 가열한 후, 혼합하여 high-speed emulsifier (Homomixer Mark II, T.K. Primix)를 이용하여 70 °C, 5000 rpm으로 유화시켰다. 유화제 첨가량(3.0~5.0 wt%), 유화 시간(20~30 min), 점증제 첨가량(1.0~1.5 wt%) 등을 변수로 설정하여 유화과정을 수행하였다. 유화과정 후 유화액은 25 °C인 incubator에 7일간 보관한 후 분석을 진행하였다.

    2.2. 평균 입자크기 측정

    유화액은 열역학적으로 불안정한 상태로 시간이 지남에 따라 응집과 합일 과정을 거치며 유화액의 액적은 증가한다. 유화안정성이 좋을수록 유화액의 액적 크기는 작은 크기를 일정하게 유지한다[13]. 이에 따라 유화액의 MDS를 측정하여 유화안정성을 평가하였다. 액적크기는 dynamic light scattering (DLS) 방법으로 ZETA Sizer (Zen 3600, Malvern)을 이용하여 측정하였다. 제조한 유화액을 초순수로 1 : 200 의 비율로 희석한 후, 유화액 샘플(sample)을 glass cell에 주입하여 10 번 반복 실험을 통해 측정된 액적 크기의 평균값을 MDS로 정의하였다[14].

    2.3. 유화안정성 평가

    유화안정성 평가를 위해 사용된 ESI는 상 분리의 척도라 할 수 있으며 유화안정성을 육안으로 확인할 수 있는 분석이다. 제조한 유화액을 밀폐된 glass cell에 주입하여 7일간 25 °C의 incubator에서 보관 후, 분리된 상부 creaming 층과 하부 serum 층의 높이를 측정하여 계산하였다[14].

    E S I ( % ) = ( H E − ( H S + H C ) H E ) × 100 ( % )
    (2)

    여기서 HS 는 serum 층의 높이, HC 는 creaming 층의 높이, HE 는 유화액의 총 높이이다. ESI가 100%에 가까울수록 유화안정성이 우수한 것으로 평가할 수 있다.

    2.4. 자외선 흡수능 평가

    제조된 유화액의 자외선 흡수능을 평가하기 위해 UV 분광광도계(Optizen 2120 UV, MECASYS)를 사용하였다. 유화액을 석영판에 2 × 2 cm인 일정한 두께로 도포한 후 자외선 흡수능을 측정하였다. 측정 파장대는 UV-B 범위에 있는 290 nm에서 흡광도를 측정하였고, 실험 오차를 감소시키기 위해 5번 반복 실험을 통해 얻은 평균값이다.

    3. 결과 및 고찰

    CCD-RSM을 이용하여 탈색 정제된 시벅턴오일의 유화과정을 최적화하였다. 최적화 과정 중 각 반응치로는 ESI, MDS 및 290 nm에서의 흡광도로 설정하였고, 독립변수로는 유화제 첨가량(3~5 wt%), 유화시간(20~30 min) 및 점증제 첨가량(1.0~1.5 wt%)으로 설정하였다.

    Table 1은 CCD-RSM을 통해 최적화 과정에서 반응치에 대한 독립 변수를 분석한 표이다. R2는 결정계수로서 최적화 효과의 척도를 나타낸다. 따라서 일반적으로 이 값이 1.0에 가까울수록 실험 데이터와 회귀방정식이 정규분포에 부합하며 최적화 효과가 우수한 것으로 판단한다[15]. 각 독립변수의 P-value 및 F-value는 해당 독립변수의 중요도와 통계적 유의성을 나타내는 척도이고, 각 변수의 P-value가 0.05 이하의 값을 가질 때 통계적 유의성이 존재하고, P-value는 작을수록 동시에 F-value는 클수록 해당 독립변수가 반응치에 더욱 큰 영향을 끼치는 것으로 판단한다[16-17].

    3.1. 유화액의 ESI 최적화

    유화액의 ESI의 경우, 독립변수로는 각각 x1 을 유화제 첨가량, x2 을 유화시간, x3 을 점증제 첨가량으로 설정하여 식(3)과 같은 회귀방 정식이 산출되었다.

    E S I = − 203.4 + 23.19 x 1 + 6.78 x 2 + 272.4 x 3 − 1.084 x 1 2 − 0.0885 x 2 2 − 82.1 x 3 2 − 0.1892 x 1 x 2 − 7.16 x 1 x 3 − 1.445 x 2 x 3
    (3)

    반응치 ESI의 결정계수 R2 = 0.9793으로 정규분포에 부합한다고 판단할 수 있다. 각 독립변수의 P-value는 각각 x1 = 0.001, x2 = 0.023, x3 < 0.001로 나타나며, F-value의 경우는 x1 = 14.15, x2 = 7.16, x3 = 31.94로 나타났다. 점증제 첨가량(x3)의 P-value가 제일 작은 동시에 F-value가 제일 크기 때문에 주효과도가 제일 높음으로 해석하였으며 유화액의 ESI에 대한 제일 중요한 독립변수로 판단하였다. 또한 P-value가 모두 0.05 이하의 값을 가짐으로써 통계적 유의성이 존재하여 모든 독립변수는 반응치에 유효하게 영향을 준다고 평가 할 수 있다. 또한, 독립변수가 2개 이상일 경우, 한 변수가 다른 변수의 수에 의존하는 교호효과도를 분석할 필요가 있다. Table 1에 나타 낸 x1x2, x1x3, x2x3 는 각각 (유화제 첨가량 × 유화시간), (유화제 첨가량×점증제 첨가량), (유화시간 × 점증제 첨가량)으로 정의하였으며, x2x3 의 P-value가 0.001 이하로 작고 F-value가 26.55로 가장 크게 산출되었다. 이는 유화시간과 점증제 첨가량이 상호작용을 통해 크림의 ESI 변화량에 대해 큰 영향을 미치며, 교호효과도가 제일 큰 것으로 해석할 수 있다. Figure 1은 CCD-RSM를 통해 3가지 독립변수 중 1가지를 고정하고 2가지를 변화시켜 반응치 ESI에 대한 등고선 그래프다. 3개의 그래프에서 점증제 첨가량에 따라 기울기의 변화가 가장 큰 것을 통해 점증제 첨가량이 ESI에 가장 영향을 주는 주효과도인 것을 확인할 수 있고, 그래프의 모양이 원형을 띄는 것으로 보아 모든 독립 변수가 반응치에 영향을 주는 것을 확인할 수 있다. 또한 (유화시간 × 점증제 첨가량) 등고선도 그래프가 가장 큰 변화량을 보이는 것을 통해 ESI에 대해 제일 큰 영향을 미치는 교호효과도인 것을 확인할 수 있다. CCD-RSM에 의해 반응치 ESI만 고려하여 최적 조건을 계산한 결과, 유화제 첨가량 = 3.76 wt%, 유화시간 = 23.84 min, 점증제 첨가 량 = 1.24 wt%으로 산출되며, 예측된 ESI는 98.92%로 산출되었다.

    3.2. 평균 입자크기의 최적화

    MDS의 경우, CCD-RSM에 의해 최적화과정을 수행한 결과 식(4)와 같은 회귀방정식이 산출되었다.

    M D S = 3884 − 217.7 x 1 − 60.5 x 2 − 3684 x 3 + 15.42 x 1 2 + 1.442 x 2 2 + 1096 x 3 2 − 5.49 x 1 x 2 + 180.5 x 1 x 3 + 6.91 x 2 x 3
    (4)

    MDS의 결정계수 R2 = 0.9463으로 정규분포에 부합하다 판단하였다. 각 독립변수의 P-value는 x1 = 0.184, x2 = 0.176, x3 = 0.001로 나타나며, F-value는 각각 x1 = 2.04, x2 = 2.12, x3 = 19.32로 점증제 첨가량(x3)의 P-value가 제일 작은 동시에 F-value가 제일 크기 때문에 주효과도가 제일 높음으로 판단하였다. 점증제 첨가량을 제외한 나머지 독립변수는 P-value가 0.05 이상으로 통계적 유의성이 떨어져 반응치에 큰 영향을 미치지 못한다. Figure 2는 CCD-RSM를 통해 3가지 독립변수 중 1가지를 고정하고 2가지를 변화시켜 반응치 MDS에 대한 등고선 그래프로 모든 그래프가 점증제 첨가량에 따라 MDS가 크게 변하는 것을 확인할 수 있고, 다른 변수에 대해서는 큰 변화가 없는 것을 확인할 수 있었다. 교호효과도의 경우, P-value는 각각 x1x2 = 0.017, x1x3 = 0.001, x2x3 = 0.258로 나타나며, F-value는 x1x2 = 8.25, x1x3 = 22.78, x2x3 = 1.44로 나타났다. 따라서 x1x3 의 P-value가 제일 작은 동시에 F-value가 제일 큰 것을 알 수 있다. 이는 (유화제 첨가량 × 점증제 첨가량)에 따라 MDS 값에 대한 변화량이 크며, 반응치에 가장 영향을 준다고 해석할 수 있다. 교호인자 중, x1x2 , x1x3 만 P-value < 0.05로 통계적 유의성이 있고, 두 계수 모두 x1 인 유화제 첨가량이 다른 독립변수에 영향을 주고 있는 것 확인할 수 있었다. Figure 2의 등고선 그래프에서 (유화제 첨가량 × 점증제 첨가량)의 변화량이 가장 큰 것을 통해 MDS에 대해 가장 큰 영향을 미치는 교호효과도인 것을 알 수 있었다. CCD-RSM에 의해 MDS만 고려하여 최적 조건을 계산한 결과, 유화제 첨가량(4.52 wt%), 유화시간 (27.76 min), 점증제 첨가량(1.24 wt%) 등으로 산출되며, 예측된 MDS는 322.68 nm로 산출되었다.

    3.3. 자외선 흡수능의 최적화

    UV 흡광도의 경우, CCD-RSM에 의해 식(5)와 같은 회귀방정식이 산출되었다.

    U V = − 11.04 + 0.503 x 1 + 0.3525 x 2 + 12.81 x 3 − 0.0342 x 1 2 − 0.003102 x 2 2 − 3.378 x 3 2 − 0.00119 x 1 x 2 + 0.157 x 1 x 3 − 0.1492 x 2 x 3
    (5)

    UV 흡광도 회귀방정식의 결정계수 R2 = 0.9712로 제일 높게 나타 났고 정규분포에 가장 부합하다 판단하였다. 각 독립변수의 P-value는 x1 = 0.013, x2 = 0.001, x3 = 0.016, F -value는 각각 x1 = 9.13, x2 = 29.62, x3 = 8.39로 유화시간(x2 )의 P-value가 제일 작은 동시에 F-value가 제일 크기 때문에 UV 흡광도에 가장 영향을 미치는 주효과도인 것을 확인하였다. 또한 모든 독립변수의 P-value가 0.05 이하, 즉 통계적 유의성이 존재하는 것을 통해 모든 독립변수가 반응치에 영향을 주고 있다고 판단하였다. Figure 3은 CCD-RSM를 통해 3가지 독립 변수 중 1가지를 고정하고 2가지를 변화시켜 반응치인 UV 흡광도에 대한 등고선 그래프로 유화시간에 따라 그래프의 변화가 크게 나타나는 것을 확인할 수 있고, 반응치에 가장 영향을 미치는 주효과도인 것을 알 수 있다. 각 독립변수 간의 교호효과의 경우, P-value는 각각 x1x2 = 0.826, x1x3 = 0.162, x2x3 < 0.001로 나타나며, F-value는 각 각 x1x2 = 0.05, x1x3 = 2.27, x2x3 = 88.82로 나타났다. 따라서 x2x3 의 P-value가 제일 작은 동시에 F-value가 제일 크며, 이는 (유화시간 × 점증제 첨가량)에 따라 UV 흡광도에 대한 값의 변화가 큰 교호효과인 것을 알 수 있다. 나머지 독립변수는 P-value가 0.05 이상이므로 통계적 유의성이 떨어지고, 반응치에 대해 큰 영향을 주지 못한다고 판단하였다. Figure 3 등고선 그래프에서 변화량이 가장 크게 나타난 그래프는 유화시간 × 점증제 첨가량이며, 이는 UV 흡광도에 대해 가장 큰 영향을 미치는 교호효과도인 것을 알 수 있다. CCD-RSM을 통해 290 nm에서의 흡광도만 고려하여 최적 조건을 계산한 결과, 유화제 첨가량(4.39 wt%), 유화시간(23.9 min), 점증제 첨가량(1.2 wt%) 등으로 산출되며, 예측된 UV 흡광도 최댓값은 2.77로 산출되었다.

    Figure 4의 그래프는 실험 데이터를 기준으로 얻은 반응치인 ESI, MDS, 290 nm에서 흡광도를 정규 95% 신뢰구간 내의 확률로 나타낸 그래프이다. RSM에서 설계된 변수를 실험을 통한 결과값을 통해 정규분포선과 ± 5%의 상한선과 하한선이 산출되며 각 점은 실험을 통한 결과 값이며, 범위 내에 존재하고 기준선에 가깝게 위치함으로써 데이터가 정규분포를 따른다고 할 수 있다[18]. 또한 반응치 ESI, MDS, UV 흡광도의 결정계수 R은 각각 0.9793, 0.9463, 0.9712로서 1에 매우 근접함으로 산출된 모든 회귀방정식은 높은 신뢰성을 나타낸다고 할 수 있다.

    3.4. CCD-RSM에 의한 유화과정의 종합만족도 평가

    탈색 정제된 시벅턴오일을 이용한 유화과정에서 자외선 흡수능 및 유화안정성을 평가하기 위해 CCD-RSM을 통해 최적화를 진행하였다. 유화제 첨가량, 유화시간, 점증제 첨가량을 독립변수로 설정하였고, 반응치로는 최대치의 ESI, 최소치의 MDS, 그리고 최대치의 UV 흡광도로 설정하였다. 3가지 반응치를 동시에 만족하는 최적 조건은 유화제 첨가량 = 4.39 wt%, 유화시간 = 25.42 min, 점증제 첨가량 = 1.24 wt%으로 산출되었으며, 종합만족도 D 값은 0.9629로 산출되어 목표하는 반응치가 이론 최적화 값에 부합한다고 평가할 수 있다[19]. 이러한 조건들에 CCD-RSM을 통해 예상한 반응치는 ESI = 98.5% MDS = 322.9 nm, UV 흡광도 = 2.73으로 나타났으며, CCD-RSM을 통해 산출된 최적 조건으로 실제 실험을 진행하여 나온 실험 결과와 이론 값을 비교한 평균 오차율은 ± 2.7%로 나타났다.

    4. 결 론

    본 연구에서는 탈색 정제된 시벅턴오일을 이용한 천연 자외선차단 크림의 제조를 위해 CCD-RSM을 통한 O/W 유화과정의 최적화를 수행한 결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다.

    1. 자외선차단 크림의 ESI에 대해 가장 영향을 미치는 독립변수는 점증제 첨가량, 교호인자는 (유화시간 × 점증제 첨가량)이다. CCDRSM를 이용한 최적화 결과, 최댓값의 ESI를 보이는 자외선차단 크림 유화과정 최적조건은 유화제 첨가량 = 3.76 wt%, 유화시간 = 23.84 min, 점증제 첨가량 = 1.24 wt%로 산출되었으며, 이때 ESI는 98.92% 이다.

    2. 자외선차단 크림의 MDS에 대해 가장 영향을 미치는 독립변수는 점증제 첨가량이며, 교호인자는 (유화제 첨가량 × 점증제 첨가량)이다. CCD-RSM를 이용한 최적화 결과, 최솟값의 MDS를 보이는 자외선차단 크림 유화과정 최적 조건은 유화제 첨가량 = 4.52 wt%, 유화 시간 = 27.76 min, 점증제 첨가량 = 1.24 wt%로 산출되었으며, 이때 MDS는 322.7 nm이다.

    3. 자외선차단 크림의 290 nm에서의 흡광도에 대해 가장 영향을 미치는 독립변수는 유화시간이고, 교호인자는 (유화시간 × 점증제 첨가 량)이다. CCD-RSM를 이용한 최적화 결과, 최댓값의 UV 흡광도를 가지는 자외선차단 크림 유화과정 최적 조건은 유화제 첨가량 = 4.39 wt%, 유화시간 = 23.9 min, 점증제 첨가량 = 1.2 wt%으로 산출되었으며, 이때 예측된 UV 흡광도는 2.77이다.

    4. CCD-RSM를 통해 3가지 반응치를 동시에 만족한 최적 조건은 유화제 첨가량 = 4.39 wt%, 유화시간 = 25.42 min, 점증제 첨가량 = 1.24 wt%이며, 이때 예측된 반응치는 각각 ESI = 98.54%, MDS = 322.94 nm, UV 흡광도 = 2.73로 산출되었다. 산출된 최적 조건으로 실제 실험을 진행한 결과 평균 오차율이 ± 2.7%로 낮게 나타났다.

    Figures

    ACE-35-4-329_F1.gif
    Contour graph of ESI according to various variables using CCD-RSM.
    ACE-35-4-329_F2.gif
    Contour graph of MDS according to various variables using CCD-RSM.
    ACE-35-4-329_F3.gif
    Contour graph of absorbance at 290 nm according to various variables using CCD-RSM.
    ACE-35-4-329_F4.gif
    Scatter plot in 95% confidence interval of ESI, MDS and absorbance at 290 nm.

    Tables

    CCD-RSM Variance Analysis of Regression Coefficients of the Various Response Values

    References

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