스펙트로미터·백색광·광섬유로 구성 간단

측정과정 육류손상·결과 오차 발생 등 해결

국내 연구진이 인공지능(AI) 광기술을 활용해 쇠고기 등 육류의 신선도를 측정하는 새로운 기술을 개발했다. 연구진은 비교적 저렴한 가격으로 일반적인 환경에서 사용 가능해 향후 식품 안전 분야에서 폭넓은 응용 가능성이 있다고 설명했다.

광주과학기술원(GIST)은 이규빈·김재관 교수팀이 쇠고기 신선도를 빠르고 손상없이 측정할 수 있는 딥러닝 기반 기술을 개발했다고 지난 10일 밝혔다.

연구진은 쇠고기 저장 기간이 길어지면 신선도가 떨어짐과 동시에 스펙트럼 정보와 단백질인 미오글로빈 정보가 변화한다는 것을 확산광 반사 분광기법으로 확인했다. 이를 통해 정보 변화를 딥러닝 모델이 학습해 신선도를 신선, 정상, 폐기로 분류했다.

육류 신선도 측정 방법은 크게 화학적 분석방법과 미생물학적 분석방법이 있다. 하지만 두 방법 모두 시간이 오래 걸리고 측정하는 과정에서 육류가 손상되며, 측정 결과의 정확도가 실험자의 숙련도에 따라 달라질 수 있다.

이규빈, 김재관 교수는 “이번에 개발한 기술은 기존 육류 신선도 측정 방법들의 한계로 지적된 긴 측정 시간, 측정 과정에서의 육류 손상, 실험자의 숙련도에 따른 결과에서의 오차 발생 등을 해결했다”고 말했다.

연구진은 기존에 의생명 공학 분야에서 많이 적용되고 있는 확산광 반사 분광기법과 다양한 분야에서 폭넓게 응용되고 있는 딥러닝을 적용해 기존의 문제점을 해결하는데 성공했다.

연구진이 적용한 확산광 반사 분광 시스템은 스펙트로미터, 백색광, 광섬유로 구성이 간단하다. 또 전체 시스템의 비용 또한 상대적으로 저렴하다. 특히 기존 연구들과는 달리 물의 영향이 적은 파장 대역을 선택적으로 이용해 온도와 습도 같은 주변 환경에 견고함을 실험을 통해 입증했다.

이번 연구결과는 식품 과학 및 기술 분야의 저명한 국제학술지인 ‘푸드 케미스트리’에 지난 2월 23일 온라인으로 게재됐다.