AI로 배추 중량·부피 예측해 김치 품질 높인다

김치연, 영상 이미지 활용 예측 기술 개발

계획생산 가능···김치 제조공정 효율성 향상 기대

[이데일리 강민구 기자] 국내 연구진이 고령화, 인력난으로 어려움을 겪는 김치 업계의 고질적인 문제를 해결하기 위한 인공지능 기술을 선보였다.

세계김치연구소는 정영배 실용화기술연구단 박사팀이 배추의 중량과 부피를 실제로 측량하지 않고, 영상 이미지만으로 예측할 수 있는 기술을 개발했다고 5일 밝혔다.

배추 중량과 부피 예측 모델.(자료=세계김치연구소)

배추는 계절, 품종, 재배 환경 등 다양한 변수로 매번 수확량이나 크기가 달라진다. 배추마다 균일하지 않은 중량 때문에 절임 배추의 염도가 달라 김치 품질이 다르고, 생산효율이 떨어진다는 문제가 발생해왔다.

김치 제조공정에서 배추의 중량과 부피는 김치의 생산량을 예측해 계획생산을 가능하게 하고, 품질을 유지하기 위한 생산·품질 지표다. 하지만 업계에서 부피와 크기가 다른 배추의 무게를 일일이 측정하기 어려웠다.

연구팀은 이미지 기반의 RGB-D(빛의 삼원색과 깊이 정보를 포함하는 이미지) 데이터와 머신러닝(기계학습) 기법을 활용해 배추의 중량과 부피를 실측하지 않고도 사전에 예측해 김치 생산효율은 높이고, 품질변동은 최소화시킬 수 있는 기술을 개발했다.

분석 결과, 중량 예측 정확도를 91.3%으로 나타났다. 또 2D, 3D 및 색상 정보 통합 모델을 활용해 측정한 부피 예측 정확도는 90% 이상의 결과를 나타냈다.

연구팀은 이번 기술을 이용해 배추의 부피와 중량 차이로 발생하는 절임배추의 염도 편차를 최소화하고, 김치 생산량을 미리 예측해 계획 생산을 하는 등 김치 제조공정 효율성을 높일 것으로 기대했다.

장해춘 김치연 소장은 “김치 생산공정에 정보통신기술을 접목한 사례로 업계의 고령화, 인력난을 해소할 수 있는 기술”이라며 “김치연은 미래 김치산업 발전에 도움을 주기 위해 업계 수요에 기반한 실용화 연구를 계속 수행하겠다”고 말했다.

연구결과는 농학 분야 국제 학술지인 ‘포스트하베스트바이올로지앤테크놀러지(Postharvest Biology and Technology)’ 8월 온라인판에 게재됐다.