한국식품연구원(원장 박동준, 이하 ‘식품연’)은 농산물의 생산과 소비를 연계하는 맞춤형 첨단 유통 서비스 기술개발의 일환으로 인공지능을 이용한 ‘토마토의 성숙도 판정 기술’과 데이터 기반의 ‘품질관리 의사결정지원 소프트웨어’를 개발했다고 5일 밝혔다.
한국식품연구원 전략기술연구본부 최정희 박사 연구팀에 따르면 토마토의 숙도판정 기술 개발을 위해 방대한 학습데이터를 축적하고, 한국생산기술연구원과 공동으로 딥러닝 알고리즘을 구축함으로서 카메라로 토마토의 영상을 촬영하면 성숙도를 자동으로 판정해주는 기술이라고 소개했다.
추가로 성숙도를 포함한 각종 정보를 입력하면 최적의 품질관리 방법을 제시해주는 품질관리 의사결정지원 소프트웨어도 개발했다. 이 두 가지 기술을 활용하면 기존의 경험에 의존하는 농산물의 품질관리 수준에서 한 단계 도약, 데이터에 기반한 소비 맞춤형 유통관리가 비로소 가능해진다.
농산물은 수확 후 유통 과정 동안 품질이 지속적으로 변화하므로 수확 직후의 품질 상태와 소비시점의 품질 사이에 큰 차이가 발생한다. 성숙도에 따라 잘 선별된 토마토는 유통 중 품질 관리가 용이하기 때문에 소비자가 선호하는 품질을 원하는 시기에 맞춰 판매하기 쉽고, 반대로 판매 시점을 고려하여 적합한 성숙도의 토마토를 수확할 수 있다. 농산물의 성숙도는 이처럼 유통 및 저장성을 결정하는 중요한 요인이기도 하지만, 소비자의 기호나 영양정보에 영향을 미치는 인자이기도 하다.
최정희 박사는 “기술개발과정을 통해 확보한 방대한 자료와 학습데이터 획득 시스템을 활용해 토마토뿐만 아니라 특성이 유사한 다른 작물의 품질도 판정할 수 있는 상용화 기술 개발을 계획하고 있다”고 말했다.
한국식품연구원 김경탁 본부장은 “토마토의 성숙도 판정 기술과 데이터에 기반을 둔 품질관리 의사결정지원 소프트웨어개발은 육안으로 구분하던 토마토의 숙성도를 자동으로 판별하고 유통 중 최적의 품질을 유지할 수 있는 솔루션을 제공하는 기술로서 정확성과 간편성 측면에서 생산 현장뿐만 아니라 소비자 맞춤형 유통 현장에서 활용의 가치가 매우 높을 것으로 기대된다”고 밝혔다.
정재근 기자
