AI로 김창철 불량 고춧가루 3초면 찾는다
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인공지능(AI)로 상태가 불량한 고춧가루를 98%의 정확도로 짧으면 3초 내에 찾아내는 기술이 개발됐다.
세계김치연구소는 스마트공정연구단 최지영 박사 연구팀이 하이퍼스펙트럴 영상(HSI, Hyperspectral Imaging)과 AI 기반 머신러닝 기술을 융합해, 고춧가루의 불량 원료 혼입 여부를 비파괴·비접촉 방식으로 신속하고 정밀하게 판별할 수 있는 기술을 개발했다고 27일 밝혔다.
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(지디넷코리아=박희범 기자)인공지능(AI)로 상태가 불량한 고춧가루를 98%의 정확도로 짧으면 3초 내에 찾아내는 기술이 개발됐다.
세계김치연구소는 스마트공정연구단 최지영 박사 연구팀이 하이퍼스펙트럴 영상(HSI, Hyperspectral Imaging)과 AI 기반 머신러닝 기술을 융합해, 고춧가루의 불량 원료 혼입 여부를 비파괴·비접촉 방식으로 신속하고 정밀하게 판별할 수 있는 기술을 개발했다고 27일 밝혔다.

최지영 박사는 "고추는 국내 연간 소비량이 약 20만 톤에 이른다"며 "건조나 저장 과정에서 곰팡이 감염, 변색, 부패되거나 이물질이 섞인 고춧가루를 모두 찾아낼 수 있다"고 말했다.
최 박사는 "현재 특허 출원했고, 상용화 계획도 있으나 다만 장비가 2~3억 원 정도의 고가라서 이 문제에 대해 추가 연구를 진행할 계획"이라고 덧붙였다.
기존의 불량 고춧가루 검사법(HPLC, GC-MS, PCR 등)은 높은 정확도를 확보할 수 있으나, 시료를 파괴해야 하고 분석에 1~2일 이상이 소요된다.
연구팀은 단파적외선(SWIR, 900–1700 nm) 영역의 하이퍼스펙트럴 영상기술을 활용, 고춧가루의 표면 반사 스펙트럼만으로 불량 원료 혼입 여부를 정밀 예측할 수 있는 AI 기반 분석 모델을 구축했다.
112개 파장 정보를 분석, 품질 변화를 가장 민감하게 반영하는 15개 주요 파장대를 자동 추출하고, 이를 서포트 벡터 회귀(SVR) 및 순환신경망(RNN) 모델에 적용해 정확도 98%, 예측 오차 5% 미만의 성능을 달성했다.
최지영 박사는 "불량 원료의 혼입 비율을 정량적으로 예측할 수 있을 뿐만 아니라, 시료를 손상시키지 않으면서 3~4초에서 수분 내에 판별이 가능하다"며 "김치 원재료 품질관리, 수입 고추의 위조 판별, 식품 원료 표준화 등 산업 현장에서 폭넓게 활용될 것"으로 기대했다.
연구결과는 식품과학 분야 국제학술지 ‘인터내셔널 저널 오브 푸드 프로퍼티즈(International Journal of Food Properties)(IF 3.9)’ 10월호에 게재됐다.

박희범 기자(hbpark@zdnet.co.kr)
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