인공지능 확산광 반사 분광 데이터에 적용 신선도 분류
[대한급식신문=김기연 기자] 국내 연구진이 인공지능 광기술을 활용해 육류의 신선도를 측정하는 방법을 제안했다.
광주과학기술원(총장 김기선, 이하 GIST)은 10일 GIST 융합기술원 이규빈 교수와 의생명공학과 김재관 교수 공동연구팀이 소고기에서 스펙트럼을 획득한 후 미오글로빈(myoglobin: 포유류의 근육 조직에서 발견되는 단백질로 산소와 결합하면 붉은색을 띤다) 정보를 바탕으로 소고기의 신선도를 측정할 수 있는 딥러닝 기반의 기술을 개발했다고 밝혔다.
연구팀은 소고기 저장기간이 길어질 때 신선도가 저하됨과 동시에 스펙트럼 정보와 미오글로빈 정보가 변화하는 것을 확산광 반사 분광기법으로 확인하고 일정기준에 따라 신선도를 분류했다.
육류에서 신선도의 저하를 측정할 수 있는 방법은 크게 화학적 분석방법과 미생물학적 분석방법이 있다. 그러나 두 방법 모두 시간이 오래 걸리고 측정하는 과정에서 육류가 손상되며 측정 결과의 정확도가 실험자의 숙련도에 따라 크게 달라질 수 있다는 단점이 있다.
최근 육류의 손상을 최대한 줄이면서 빠르게 신선도를 측정할 수 있는 연구들이 진행되고 있으나 대부분 고가의 장비가 필요하며 시스템이 매우 복잡하고, 측정 환경에 민감해 온도와 습도가 통제된 환경에서만 사용 가능하다는 한계가 있다.
이에 연구팀은 의생명 공학 분야에서 많이 적용되고 있는 확산광 반사 분광기법과 다양한 분야에서 폭넓게 응용되고 있는 딥러닝을 적용해 기존의 문제점을 해결하는데 성공했다.
이규빈 교수는 “본 연구를 통해 기존 육류 신선도 측정 방법들의 한계로 지적된 긴 측정 시간, 측정 과정에서의 육류 손상, 실험자의 숙련도에 따른 결과에서의 오차 발생 등을 해결했다”고 말했다. 김재관 교수는 “비교적 저렴한 가격으로 통상적인 환경에서 사용 가능해 향후 식품 안전 분야에서 폭넓은 응용 가능성이 기대된다”고 밝혔다.
이번 연구는 식품 과학 및 기술 분야의 저명한 국제학술지인 ‘푸드 케미스트리’ 2월 23일자 온라인판에 게재됐다.
