국내 연구진이 인공지능(AI) 광(光)기술을 활용해 육류의 신선도를 측정하는 새로운 방법을 개발했다.
지스트(광주과학기술원) 융합기술원 이규빈 교수와 의생명공학과 김재관 교수 공동연구진은 “소고기에서 스펙트럼을 획득한 후 미오글로빈 정보를 추출해 소고기의 신선도를 빠르고 손상 없이 측정할 수 있는 딥러닝 기반의 기술을 개발했다”고 10일 밝혔다. 연구결과는 국제 학술지 ‘푸드 케미스트리’에 2월 23일 온라인으로 게재됐다.
육류에서 신선도의 저하를 측정할 수 있는 방법은 크게 화학적 분석방법과 미생물학적 분석방법이 있다. 하지만 두 방법 모두 시간이 오래 걸리고 측정하는 과정에서 육류가 손상된다. 연구진은 기존에 의생명공학 분야에서 많이 적용되고 있는 확산광 반사 분광기법과 다양한 분야에서 폭넓게 응용되고 있는 딥러닝을 적용해 기존의 문제점을 해결했다.
연구진은 빛 기술을 통해 소고기의 저장 기간이 길어질 때 신선도가 저하됨과 동시에 스펙트럼 정보와 미오글로빈 정보가 변화함을 확인했다. 미오글로빈은 포유류의 근육 조직에서 발견되는 단백질로 산소와 결합하면 붉은색을 띤다. 스펙트럼은 백색광 비출 때 나오는 반사파의 파장을 분석하는 것이다. 또한 정보 변화를 딥러닝 모델이 학습해 신선도를 분류했다.
확산광 반사 분광 시스템은 비교적 구성이 간단하며 전체적인 시스템의 비용 또한 상대적으로 저렴하다는 장점이 있다. 또한 기존 연구들과는 달리 물의 영향이 적은 파장 대역을 선택적으로 이용해 온도와 습도 같은 주변 환경에 견고함을 실험을 통해 입증했다.
이규빈 교수와 김재관 교수는 “연구를 통해 개발된 기술은 기존 육류 신선도 측정 방법들의 한계로 지적된 긴 측정 시간, 측정 과정에서의 육류 손상, 실험자의 숙련도에 따른 결과에서의 오차 발생 등을 해결했다”면서 “비교적 저렴한 가격으로 통상적인 환경에서 사용 가능해 앞으로 식품 안전 분야에서 폭넓은 응용 가능성이 기대된다”고 말했다.