국내 연구진이 인공지능(AI) 광기술을 활용해 쇠고기 등 육류 신선도를 측정할 수 있는 새로운 방법을 개발했다.
광주과학기술원(GIST·총장 김기선)은 이규빈 융합기술원 교수와 김재관 의생명공학과 교수팀이 공동으로 쇠고기 신선도를 빠르고 손상 없이 측정할 수 있는 딥러닝 기반 기술을 개발했다고 10일 밝혔다.
연구팀은 의생명 공학 분야에서 많이 적용하고 있는 확산광 반사 분광기법으로 소고기 저장 기간이 길어질 때 신선도가 저하되는 동시에 스펙트럼과 미오글로빈 정보가 변화한다는 사실을 규명했다. 확산광 반사 분광 시스템은 스펙트로미터, 백색광, 광섬유로 비교적 구성이 간단하며 전체적인 시스템의 비용 또한 상대적으로 저렴하다.
연구팀은 다양한 분야에서 폭넓게 응용되고 있는 딥러닝 모델을 적용해 확산광 반사 분광기법정보 변화로 신선도를 분류했다. 이 기술은 육류에서 신선도의 저하를 측정할 수 있는 화학적 분석방법과 미생물학적 분석방법이 갖고 있는 시간이 오래 걸리고 측정하는 과정에서 육류가 손상되는 단점을 개선할 수 있다. 측정 결과 정확도가 실험자 숙련도에 따라 크게 달라지는 한계점도 극복할 수 있다.
특히 육류 손상을 최대한 줄이면서 빠르게 신선도를 측정하기 위해 고가의 복잡한 장비를 사용하고 온·습도 등 측정 환경을 엄격하게 통제해야 하는 번거로움에서도 벗어날 수 있다.
이규빈 교수는 “긴 측정 시간, 측정 과정에서 육류 손상, 실험자 숙련도에 따른 결과 오차 발생 등 기존 육류 신선도 측정 방법의 단점을 해결했다”며 “식품 안전 분야에서 저렴한 가격으로 응용할 수 있도록 하겠다”고 말했다.
이규빈·김재관 교수가 주도하고 박사과정의 신성호(공동 제1저자, 융합기술원), 이영주(공동 제1저자, 의생명공학과) 학생이 수행한 이번 연구는 GIST 연구센터(GRI) 사업, 한국연구재단 기초연구사업(중견), 산업통상자원부 돌봄로봇공통제품기술개발 사업의 지원을 받아 이뤄졌다. 식품 과학 및 기술 분야의 저명한 국제학술지인 '푸드 케미스트리(Food Chemistry)' 최신호에 온라인 게재됐다.
광주=김한식기자 hskim@etnews.com
